画像診断支援プログラム、方法及び装置
【課題】異常陰影候補の３次元部分画像を速やかに表示する。
【解決手段】本画像診断支援方法は、被検体を撮影した複数の断層画像の各々について、当該断層画像において病変部とみなされる異常陰影候補領域を探索するステップと、複数の断層画像を並べた仮想３次元画像における一部分の領域であって、各断層画像から検出された異常陰影候補領域により特定される異常陰影候補を包含する部分領域を特定し、複数の断層画像から、特定した部分領域に対応する画素データを部分画像データとして抽出するステップと、抽出された部分画像データと、仮想３次元画像における部分領域の位置情報とを対応付けて記憶装置に格納するステップとを含む。
【解決手段】本画像診断支援方法は、被検体を撮影した複数の断層画像の各々について、当該断層画像において病変部とみなされる異常陰影候補領域を探索するステップと、複数の断層画像を並べた仮想３次元画像における一部分の領域であって、各断層画像から検出された異常陰影候補領域により特定される異常陰影候補を包含する部分領域を特定し、複数の断層画像から、特定した部分領域に対応する画素データを部分画像データとして抽出するステップと、抽出された部分画像データと、仮想３次元画像における部分領域の位置情報とを対応付けて記憶装置に格納するステップとを含む。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、病変部とみなされる異常陰影候補の３次元画像を表示する分野の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、例えばＣＴ（Computed Tomography）やＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）などの検査に用いる撮影装置の性能が向上してきており、それに伴い、１回の検査で得られる断層画像の数が急増し、画像データ量も増加しつつある。ここで、例えば断層画像の数が膨大になると、断層画像を読影する医師の負担が大きくなってしまう。そこで、このような問題に対し、断層画像群から異常陰影候補を検出し、医師に提示する技術（例えば特開２００４−４１４９０号公報記載の技術等）が存在している。
【０００３】
一方で、例えば断層画像群を３次元的に表示しようとする場合、従来技術では、先頭の断層画像から順に全ての断層画像についての画像データを読み込み、その後、３次元画像の描画処理を行うようになっている。そのため、例えば医師が異常陰影候補だけを確認したいと考えている場合であっても、その異常陰影候補を３次元的に表示するためには全ての断層画像についての画像データを読み込まなければならず、時間がかかってしまう。特に、上でも述べたように画像データ量は増加してきており、全ての断層画像についての画像データを読み込むのには、非常に時間がかかる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−４１４９０号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】重本加奈恵，滝沢穂高，山本眞司，中川徹，松本徹，舘野之男，飯沼武，松本満臣，「３次元結節・血管モデルとテンプレートマッチングを用いた胸部Ｘ線ＣＴ画像からの結節陰影の高速認識」，MEDICAL IMAGING TECHNOLOGY，２００３年，第２１巻，第２号，ｐ．１４７−１５５
【非特許文献２】Yongbum Lee, Takeshi Hara, Hiroshi Fujita, Shigeki Itoh, and Takeo Ishigaki, "Automated Detection of Pulmonary Nodules in Helical CT Images Based on an Improved Template-Matching Technique", IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING, 2001, 20(7), p.595-604
【非特許文献３】Qiang Li, Shusuke Sone, Kunio Doi, "Selective enhancement filters for nodules,vessels,and air walls in two- and three-dimensional CT scans", Medical Physics, 2003, 30(8), p.2040-2051
【非特許文献４】Tomokazu Oda, Shinsuke Saita, Mitsuru Kubo, Yoshiki Kawata, Noboru Niki, Michizou Sasagawa, Hironobu Ohmatsu, Ryutaro Kakinuma, Masahiro Kaneko, Masahiro Kusumoto, Kenji Eguchi, Hiroyuki Nishiyama, Kiyoshi Mori and Noriyuki Moriyama : Nodule detection algorithm based on multi slice CT images for lung cancer screening, Proceedings of SPIE, Vol.5370, pp.1083-1090, San Diego, Feb. 2004.
【非特許文献５】早瀬陽介, 目加田慶人, 森健策, 長谷川純一, 鳥脇純一郎, 森雅樹, 名取博,３次元胸部Ｘ線ＣＴ像からの多発性小結節検出手法, 電子情報通信学会論文誌, DII, J87-DII, 1, pp.219-227, (Jan. 2004)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上で述べたように、従来技術では、異常陰影候補が予め分かっていたとしても、その異常陰影候補の３次元部分画像を速やかに表示することはできない。
【０００７】
従って、本技術の目的は、異常陰影候補の３次元部分画像を速やかに表示することができるようにするための技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本画像診断支援方法は、被検体を撮影した複数の断層画像の各々について、当該断層画像において病変部とみなされる異常陰影候補領域を探索するステップと、複数の断層画像を並べた仮想３次元画像における一部分の領域であって、各断層画像から検出された異常陰影候補領域により特定される異常陰影候補を包含する部分領域を特定し、複数の断層画像から、特定した部分領域に対応する画素データを部分画像データとして抽出するステップと、抽出された部分画像データと、仮想３次元画像における部分領域の位置情報とを対応付けて記憶装置に格納するステップとを含む。
【発明の効果】
【０００９】
異常陰影候補の３次元部分画像を速やかに表示することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本実施の形態に係る画像診断支援装置の機能ブロック図である。
【図２】検査画像データ格納部に格納されるデータの一例を示す図である。
【図３】異常陰影候補一覧テーブル格納部に格納される異常陰影候補一覧テーブルのテーブル例を示す図である。
【図４】部分画像データ格納部に格納されるデータの一例を示す図である。
【図５】検査画像データの一例を示す図である。
【図６】部分画像データを抽出・格納する際の処理フローを示す図である。
【図７】異常陰影候補抽出処理の処理フローを示す図である。
【図８】異常陰影候補抽出処理を説明するための図である。
【図９】異常陰影候補のイメージ図である。
【図１０】部分画像データ抽出処理の処理フローを示す図である。
【図１１】部分画像データの一例を示す図である。
【図１２】部分画像対応付け処理の処理フロー（第１の部分）を示す図である。
【図１３】臓器の位置のずれを算出する処理を説明するための図である。
【図１４】部分画像対応付け処理の処理フロー（第２の部分）を示す図である。
【図１５】表示処理の処理フローを示す図である。
【図１６】部分画像データ格納部に格納されるデータの一例を示す図である。
【図１７】３次元部分画像の表示例を示す図である。
【図１８】コンピュータの機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
図１に、本技術の一実施の形態に係る画像診断支援装置１の機能ブロック図を示す。画像診断支援装置１は、検査画像データ格納部１１と、入力部１２と、異常陰影候補抽出部１３と、異常陰影候補一覧テーブル格納部１４と、部分画像データ抽出部１５と、部分画像データ格納部１６と、対応付け処理部１７と、出力部１８とを有する。なお、画像診断支援装置１は、ＣＴやＭＲＩなどの検査に用いる撮影装置（図示せず）と接続されており、被検体を撮影した複数の断層画像を含む検査画像データを撮影装置から受信すると、検査画像データを検査毎に検査画像データ格納部１１に格納するようになっている。
【００１２】
入力部１２は、検査画像データ格納部１１から、ある患者の検査画像データを読み込み、患者ＩＤ及び検査日などの検査情報と共に異常陰影候補抽出部１３に出力する。また、入力部１２は、医師等から表示指示を受け付けた場合には、当該表示指示を出力部１８に出力する。異常陰影候補抽出部１３は、入力部１２から検査画像データを受信し、後で説明する異常陰影候補抽出処理を実施し、抽出結果を異常陰影候補一覧テーブル格納部１４に登録する。また、異常陰影候補抽出部１３は、異常陰影候補抽出処理を実施した後、検査情報を部分画像データ抽出部１５に出力する。部分画像データ抽出部１５は、異常陰影候補抽出部１３から検査情報を受信すると、検査画像データ格納部１１及び異常陰影候補一覧テーブル格納部１４に格納されているデータに基づき、後で説明する部分画像データ抽出処理を実施し、抽出した部分画像データを部分画像データ格納部１６に格納する。また、部分画像データ抽出部１５は、部分画像データ抽出処理を実施した後、検査情報を対応付け処理部１７に出力する。対応付け処理部１７は、部分画像データ抽出部１５から検査情報を受信すると、検査画像データ格納部１１及び部分画像データ格納部１６に格納されているデータに基づき、後で説明する部分画像対応付け処理を実施し、部分画像データと前回の部分画像データとを対応付けるためのデータを部分画像データ格納部１６に格納する。出力部１８は、入力部１２から表示指示を受信し、異常陰影候補一覧テーブル格納部１４に格納されているデータに基づき異常陰影候補の一覧を表示したり、部分画像データ格納部１６に格納されている部分画像データに対して所定の３次元画像処理を施して３次元部分画像データを生成して表示したりする。また、出力部１８は、３次元部分画像データを表示した後、検査画像データ格納部１１に格納されている検査画像データに対して所定の３次元画像処理を施すなどして３次元画像データを生成し、表示装置等に表示する。
【００１３】
図２に、検査画像データ格納部１１に格納されるデータの一例を示す。図２の例では、検査画像データ格納部１１には、患者ＩＤの列と、検査日の列と、画像サイズの列と、画素間隔の列と、画像データの列とが含まれる。画素間隔の列には、１画素のサイズ（単位：ｍｍ）が設定される。なお、１画素のサイズは撮影装置によって異なる。また、画像データの列には、検査で撮影された複数の断層画像を含む検査画像データが登録される。
【００１４】
図３に、異常陰影候補一覧テーブル格納部１４に格納される異常陰影候補一覧テーブルのテーブル例を示す。図３の例では、異常陰影候補一覧テーブルには、患者ＩＤの列と、検査日の列と、領域番号の列と、中心座標の列と、サイズの列とが含まれる。なお、領域番号の列には、後で説明する異常陰影候補抽出処理により抽出された異常陰影候補の外接する立体の領域を識別するための番号が設定される。また、中心座標の列には、異常陰影候補の外接する立体における中心座標が設定され、サイズの列には、その立体のサイズが設定される。
【００１５】
図４に、部分画像データ格納部１６に格納されるデータの一例を示す。図４の例では、部分画像データ格納部１６には、患者ＩＤの列と、検査日の列と、領域番号の列と、中心座標の列と、部分画像サイズの列と、画素間隔の列と、前回検査時領域番号の列と、部分画像データの列とが含まれる。なお、患者ＩＤ、検査日、領域番号及び中心座標については、異常陰影候補一覧テーブルに設定されているデータがそのまま設定される。また、画素間隔については、検査画像データ格納部１１に設定されているデータがそのまま設定される。部分画像データの列には、後で説明する部分画像データ抽出処理により抽出された部分画像データが登録される。前回検査時領域番号の列には、前回の検査画像データから抽出された前回の部分画像データのうち、抽出部位が今回の部分画像データと同一とみなされる前回の部分画像データに対応する領域番号が設定される。
【００１６】
次に、図５乃至図１７を用いて画像診断支援装置１の処理を説明する。最初に、図５乃至図１４を用いて、検査画像データから部分画像データを抽出し、前回の部分画像データと対応付けて格納する処理について説明する。例えば、画像診断装置１は、ＣＴやＭＲＩなどの撮影装置から新たな検査画像データを受信すると、検査画像データ格納部１１に格納する。図５に検査画像データの一例を示す。図５に示すように、検査画像データには、複数の断層画像が含まれる。なお、図５は、肺野についての断層画像の一例を示す。
【００１７】
そして、入力部１２は、検査画像データ格納部１１から検査画像データを読み込み（図６：ステップＳ１）、異常陰影候補抽出部１３に出力する。この際、患者ＩＤ及び検査日などの検査情報も異常陰影候補抽出部１３に出力する。
【００１８】
そして、異常陰影候補抽出部１３は、入力部１２から検査画像データ及び検査情報を受信し、一旦記憶装置に格納する。そして、異常陰影候補抽出部１３は、検査画像データに基づき、異常陰影候補抽出処理を実施する（ステップＳ３）。異常陰影候補抽出処理については図７乃至図９を用いて説明する。なお、異常陰影候補の抽出方法については、背景技術の欄で示した非特許文献２乃至５などに詳細が記載されているので、ここでは簡単に説明する。
【００１９】
まず、異常陰影候補抽出部１３は、検査画像データに含まれる断層画像から臓器領域を抽出する（図７：ステップＳ１１）。例えば図８に示すように、肺野についての断層画像群に対して本ステップの処理を実施すると、肺野領域８０１が抽出される。
【００２０】
そして、異常陰影候補抽出部１３は、臓器領域から、例えば血管や気管支などの臓器内構造物の領域を抽出する（ステップＳ１３）。図８に示すように、肺野領域８０１に対して本ステップの処理を実施すると、臓器内構造物領域８０２が抽出される。
【００２１】
そして、異常陰影候補抽出部１３は、臓器内構造物領域から、臓器内構造物の形状の特徴に従って、臓器内構造物とみなされる領域を取り除くことにより、初期候補領域を抽出する（ステップＳ１５）。図８に示すように、臓器内構造物領域８０２に対して本ステップの処理を実施すると、初期候補領域８０３及び８０４が抽出される。
【００２２】
そして、異常陰影候補抽出部１３は、初期候補領域から異常陰影候補領域を特定する（ステップＳ１７）。例えば初期候補領域には、病変部とみなされる部位以外に、血管の分岐部分などの領域が含まれる場合がある。そのため、本ステップでは、臓器内構造物との接続関係などを考慮して、血管や気管支の一部とみなされる部分を取り除き、最終的に残った領域を異常陰影候補領域として特定する。図８に示すように、初期候補領域８０３及び８０４に対して本ステップの処理を実施すると、初期候補領域８０４が取り除かれ、初期候補領域８０３が異常陰影候補領域として特定される。
【００２３】
なお、上で述べたステップＳ１１乃至ステップＳ１７の処理を各断層画像について処理することにより、例えば図９に示すような立体的な異常陰影候補を特定することができる。
【００２４】
そして、異常陰影候補抽出部１３は、各異常陰影候補について、当該異常陰影候補の外接矩形（立体）のサイズ及び中心座標を算出し、入力部１２から受信した検査情報と識別番号と共に異常陰影候補一覧テーブルに格納する（ステップＳ１９）。そして、元の処理に戻る。
【００２５】
図６の説明に戻って、異常陰影候補抽出部１３は、異常陰影候補抽出処理を実施した後、検査情報を部分画像データ抽出部１５に出力する。そして、部分画像データ抽出部１５は、異常陰影候補抽出部１３から検査情報を受信すると、検査画像データ格納部１１及び異常陰影候補一覧テーブル格納部１４に格納されているデータに基づき、部分画像データ抽出処理を実施する（ステップＳ５）。部分画像データ抽出処理については、図１０及び図１１を用いて説明する。
【００２６】
まず、部分画像データ抽出部１５は、異常陰影候補抽出部１３から受信した検査情報を基に異常陰影候補一覧テーブルを検索し、今回の検査画像データから抽出された異常陰影候補のうち未処理の異常陰影候補を特定する（図１０：ステップＳ２１）。また、部分画像データ抽出部１５は、特定した異常陰影候補に関するレコードを部分画像データ格納部１６に追加する。患者ＩＤ、検査日、領域番号及び中心座標については、異常陰影候補一覧テーブルに設定されているデータをレコードに設定する。また、画素間隔については、検査画像データ格納部１１に設定されているデータをレコードに設定する。
【００２７】
そして、部分画像データ抽出部１５は、特定の異常陰影候補の外接矩形のサイズから部分画像サイズを決定し（ステップＳ２３）、部分画像データ格納部１６に登録する。例えばｎ番目の異常陰影候補の外接矩形のサイズを（ｗn，ｈn，ｄn）とした場合、部分画像サイズ（ｗ'n，ｈ'n，ｄ'n）は以下の式によって算出できる。
ｗ'n＝ｍａｘ（ｗn×２，ＭｉｎＳｉｚｅ／ｐｉｔｃｈx）
ｈ'n＝ｍａｘ（ｈn×２，ＭｉｎＳｉｚｅ／ｐｉｔｃｈy）
ｄ'n＝ｍａｘ（ｗn×２，ＭｉｎＳｉｚｅ／ｐｉｔｃｈz）
なお、ＭｉｎＳｉｚｅは、部分画像データの最小サイズ（単位：ｍｍ）を表し、ｐｉｔｃｈは画素間隔を表す。本実施の形態では、外接矩形のサイズを２倍した値と最小サイズの値とのうち大きい方を部分画像サイズとして用いるようになっている。
【００２８】
そして、部分画像データ抽出部１５は、検査画像データ格納部１１に格納されている今回の検査画像データから、特定の異常陰影候補の外接矩形の中心座標と部分画像サイズとにより特定される範囲の画素データを部分画像データとして抽出し、部分画像データ格納部１６に格納する（ステップＳ２５）。例えば、ｎ番目の異常陰影候補の外接矩形の中心座標を（ｘn，ｙn，ｚn）、部分画像サイズを（ｗ'n，ｈ'n，ｄ'n）とした場合、検査画像データ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）における以下の範囲の画素データを部分画像データ３ＤＳｕｂＩｍａｇｅ（ｘ'，ｙ'，ｚ'）として抽出する。
（ｘn−ｗ'n／２）≦Ｘ＜（ｘn＋ｗ'n／２）
（ｙn−ｈ'n／２）≦Ｙ＜（ｙn＋ｈ'n／２）
（ｚn−ｄ'n／２）≦Ｚ＜（ｚn＋ｄ'n／２）
なお、例えば、（ｘn−ｗ'n／２）＜０となる場合には、上記範囲を０≦Ｘとする。また、（ｘn＋ｗ'n／２）≧Ｗ（Ｗ：Ｘ軸方向の画像サイズ）となる場合には、上記範囲をＸ＜Ｗとする。これは、Ｙ及びＺについても同様である。なお、ｘ'、ｙ'及びｚ'の範囲は、０≦ｘ'＜ｗ'n、０≦ｙ'＜ｈ'n、０≦ｚ'＜ｄ'nとなる。
【００２９】
そして、部分画像データ抽出部１５は、全ての異常陰影候補について処理が完了したか判断する（ステップＳ２７）。全ての異常陰影候補について処理が完了していなければ（ステップＳ２７：Ｎｏルート）、ステップＳ２１に戻り、上で述べた処理を繰り返す。一方、全ての異常陰影候補について処理が完了した場合（ステップＳ２７：Ｙｅｓルート）、本処理を終了し、元の処理に戻る。
【００３０】
例えば図９に示したような異常陰影候補に対して、部分画像データ抽出処理を実施すると、図１１に示すような部分画像データが抽出される。図１１では、異常陰影候補の周辺に一定のマージン領域を設けた形で部分画像データが抽出されている。
【００３１】
図６の説明に戻って、部分画像データ抽出部１５は、部分画像データ抽出処理を実施した後、検査情報を対応付け処理部１７に出力する。そして、対応付け処理部１７は、部分画像データ抽出部１５から検査情報を受信すると、検査情報を基に検査画像データ格納部１１を検索し、検査情報に係る患者に対する前回の検査画像データが検査画像データ格納部１１に格納されているか判断する（ステップＳ７）。検査情報に係る患者に対する前回の検査画像データが検査画像データ格納部１１に格納されていなければ（ステップＳ７：Ｎｏルート）、以下で説明する部分画像対応付け処理を行わずに、処理を終了する。
【００３２】
一方、検査情報に係る患者に対する前回の検査画像データが検査画像データ格納部１１に格納されている場合（ステップＳ７：Ｙｅｓルート）、対応付け処理部１７は、検査画像データ格納部１１及び部分画像データ格納部１６に格納されているデータに基づき、部分画像対応付け処理を実施する（ステップＳ９）。部分画像対応付け処理については、図１２乃至図１４を用いて説明する。
【００３３】
まず、対応付け処理部１７は、検査画像データ格納部１１から今回の検査画像データ及び前回の検査画像データを読み出し、今回の検査画像データ及び前回の検査画像データの各々から、比較対象となる断層画像を抽出する（図１２：ステップＳ３１）。具体的には、ある臓器に着目し、その臓器の特徴に基づいて、撮影位置が同一とみなされる断層画像を抽出する。例えば肺野を撮影した断層画像であれば、気管支が現れ始める断層画像を探索し、抽出する。本ステップの処理を実施すると、例えば図１３に示すように、今回の検査画像データ及び前回の検査画像データの各々から比較対象断層画像が抽出される。なお、ここでは、今回の検査画像データからは、ｉ枚目の断層画像が抽出され、前回の検査画像データからは、ｊ枚目の断層画像が抽出されたものとする。
【００３４】
そして、対応付け処理部１７は、各比較対象断層画像から臓器領域を抽出する（ステップＳ３３）。なお、本ステップの処理は、ステップＳ１１（図７）と同じ処理である。本ステップの処理を実施すると、図１３に示すように、比較対象断層画像から臓器（肺野）領域が抽出される。
【００３５】
そして、対応付け処理部１７は、各比較対象断層画像について、抽出した臓器領域の外接矩形の位置を比較して、臓器の位置のずれを算出し、位置補正値として記憶装置に格納する（ステップＳ３５）。例えば、図１３に示すように、今回の検査画像データに係る肺野領域１３０１の外接矩形における左上の頂点を（ａ１x，ａ１y）とし、前回の検査画像データに係る肺野領域１３０２の外接矩形における左上の頂点を（ａ２x，ａ２y）とした場合、「ａ２x−ａ１x」がＸ軸方向のずれを表す値、「ａ２y−ａ１y」がＹ軸方向のずれを表す値となる。また、先頭の断層画像から比較対象断層画像までの距離をａ１z及びａ２zとした場合、「ａ２z−ａ１z」がＺ軸方向のずれを表す値となる。ここで、ａ１z及びａ２zは、ａ１z＝（ｉ−１）×ｐｉｔｃｈz、ａ２z＝（ｊ−１）×ｐｉｔｃｈzで表される。
【００３６】
そして、対応付け処理部１７は、検査情報を基に部分画像データ格納部１６を検索し、今回の部分画像データを含むレコードのうち未処理のレコードを特定する（ステップＳ３７）。そして、対応付け処理部１７は、ステップＳ３５において算出した位置補正値を用いて、特定レコードにおける中心座標を補正し、補正後の中心座標を記憶装置に格納する（ステップＳ３９）。例えば、補正前の中心座標を（ｘn，ｙn，ｚn）とした場合、補正後の中心座標（ｐn，ｑn，ｒn）は、以下の式で表される。
ｐn＝ｘn＋（ａ２x−ａ１x）
ｑn＝ｙn＋（ａ２y−ａ１y）
ｒn＝ｚn＋（ａ２z−ａ１z）
そして、処理は端子Ａを介してステップＳ４１（図１４）の処理に移行する。
【００３７】
図１４の説明に移行して、端子Ａの後、対応付け処理部１７は、検査情報を基に部分画像データ格納部１６を検索し、前回の部分画像データを含むレコードが部分画像データ格納部１６に格納されているか判断する（図１４：ステップＳ４１）。すなわち、前回の検査画像データから部分画像データが既に抽出されているか否か判断する。前回の部分画像データを含むレコードが部分画像データ格納部１６に格納されていなければ（ステップＳ４１：Ｎｏルート）、ステップＳ４３の処理に移行する。
【００３８】
そして、ステップＳ４３の処理に移行して、対応付け処理部１７は、抽出部位が今回の部分画像データと同一となるように、前回の検査画像データから前回の部分画像データを抽出し、部分画像データ格納部１６にレコードを追加して、抽出した部分画像データを格納する（ステップＳ４３）。この際、前回の検査画像データを識別するための番号を付与し、領域番号としてレコードに設定する。また、患者ＩＤ、検査日、画素間隔については、検査画像データ格納部１１に設定されているデータをレコードに設定する。さらに、中心座標、部分画像サイズについては、抽出した部分画像データに応じた値をレコードに設定する。
【００３９】
そして、対応付け処理部１７は、抽出した前回の部分画像データと、特定レコードにおける今回の部分画像データとを対応付けるためのデータを特定レコードに登録する（ステップＳ４５）。具体的には、特定レコードにおける前回検査時領域番号の列に、抽出した前回の部分画像データに対応する領域番号を登録する。その後、ステップＳ５３の処理に移行する。
【００４０】
一方、ステップＳ４１において前回の部分画像データを含むレコードが部分画像データ格納部１６に格納されていると判断された場合（ステップＳ４１：Ｙｅｓルート）、前回の部分画像データを含むレコード毎に、当該レコードにおける中心座標から、ステップＳ３９において算出した補正後中心座標までの距離を算出し、最小距離を特定する（ステップＳ４７）。そして、対応付け処理部１７は、最小距離が所定の閾値未満であるか判断する（ステップＳ４９）。なお、本実施の形態では、最小距離が所定の閾値未満の場合には、今回の部分画像データの抽出部位と前回の部分画像データの抽出部位とが同一であるものとみなす。最小距離が所定の閾値未満であると判断された場合（ステップＳ４９：Ｙｅｓルート）、対応付け処理部１７は、補正後中心座標までの距離が最小となる前回の部分画像データと、特定レコードにおける今回の部分画像データとを対応付けるためのデータを特定レコードに登録する（ステップＳ５１）。具体的には、特定レコードにおける前回検査時領域番号の列に、補正後中心座標までの距離が最小となる前回の部分画像データに対応する領域番号を登録する。その後、ステップＳ５３の処理に移行する。
【００４１】
一方、最小距離が所定の閾値以上であると判断された場合（ステップＳ４９：Ｎｏルート）、ステップＳ４３に移行し、上で述べたステップＳ４３及びステップＳ４５の処理を実施する。そして、ステップＳ５３の処理に移行する。
【００４２】
そして、ステップＳ５３の処理に移行して、対応付け処理部１７は、今回の部分画像データを含む全てのレコードについて処理が完了したか判断する（ステップＳ５３）。今回の部分画像データを含む全てのレコードについて処理が完了していなければ（ステップＳ５３：Ｎｏルート）、端子Ｂを介してステップＳ３７に戻り、上で述べた処理を繰り返す。一方、今回の部分画像データを含む全てのレコードについて処理が完了した場合（ステップＳ５３：Ｙｅｓルート）、本処理を終了する。
【００４３】
以上のような処理を実施することにより、異常陰影候補に対する部分画像データを抽出することができ、医師からの表示指示があった場合には、異常陰影候補の３次元部分画像を速やかに表示できるようになる。また、同一患者に対する前回の検査画像データがある場合には、異常陰影候補の過去の３次元部分画像も速やかに表示できるようになる。
【００４４】
次に、図１５乃至図１７を用いて、画像診断支援装置１における表示処理について説明する。なお、上で述べたような処理が実施され、部分画像データが部分画像データ格納部１６に格納されているものとする。例えば、医師が、画像診断支援装置１を操作して、患者ＩＤ及び検査日の指定を含む表示指示を入力する。なお、医師が、画像診断支援装置１とネットワークを介して接続されるコンピュータを操作して、画像診断支援装置１に表示指示を送信するような場合もある。そして、入力部１２は、医師からの表示指示の入力を受け付け（図１５：ステップＳ６１）、表示指示を出力部１８に出力する。
【００４５】
そして、出力部１８は、入力部１２から表示指示を受信する。そして、出力部１８は、表示指示に含まれる患者ＩＤ及び検査日を基に異常陰影候補一覧テーブルを検索し、表示指示に係る異常陰影候補のうち未処理の異常陰影候補を特定する（ステップＳ６３）。そして、出力部１８は、部分画像データ格納部１６から、特定した異常陰影候補に対応する部分画像データを読み出す（ステップＳ６５）。
【００４６】
そして、出力部１８は、部分画像データ格納部１６を検索し、特定した異常陰影候補に対応する前回の部分画像データが存在するか判断する（ステップＳ６７）。すなわち、部分画像データ格納部１６において、特定した異常陰影候補に係るレコードに、前回検査時領域番号が設定されているか判断する。特定した異常陰影候補に対応する前回の部分画像データが存在する場合（ステップＳ６７：Ｙｅｓルート）、出力部１８は、部分画像データ格納部１６から、特定した異常陰影候補に対応する前回の部分画像データを読み出す（ステップＳ６９）。そして、出力部１８は、今回の部分画像データ及び前回の部分画像データに各々に対して３次元画像処理などを施すなどして、今回の３次元部分画像データと前回の３次元部分画像データとを生成し、表示装置に表示する（ステップＳ７１）。その後、ステップＳ７５の処理に移行する。
【００４７】
一方、特定した異常陰影候補に対応する前回の部分画像データが存在しない場合（ステップＳ６７：Ｎｏルート）、出力部１８は、今回の部分画像データに対して３次元画像処理を施すなどして、今回の３次元部分画像データを生成し、表示装置に表示する（ステップＳ７３）。その後、ステップＳ７５の処理に移行する。
【００４８】
例えば図１６に示すようなデータが部分画像データ格納部１６に格納されている際に、患者ＩＤ「0000000001」及び検査日「20090201」の指定を含む表示指示を受け付け、領域番号３の異常陰影候補が特定された場合、今回の部分画像データとして「３ＤＳｕｂＩｍａｇｅ００２−３」が読み出され、前回の部分画像データとして「３ＤＳｕｂＩｍａｇｅ００１−２」が読み出される。そして、例えば図１７に示すような３次元部分画像が表示される。図１７では、「３ＤＳｕｂＩｍａｇｅ００２−３」に基づいて生成された３次元画像１７０１と、「３ＤＳｕｂＩｍａｇｅ００１−２」に基づいて生成された３次元画像１７０２とが表示されている。
【００４９】
そして、出力部１８は、表示指示に係る全ての異常陰影候補について処理が完了したか判断する（ステップＳ７５）。表示指示に係る全ての異常陰影候補について処理が完了していなければ（ステップＳ７５：Ｎｏルート）、ステップＳ６３に戻り、上で述べた処理を繰り返す。一方、表示指示に係る全ての異常陰影候補について処理が完了した場合（ステップＳ７５：Ｙｅｓルート）、出力部１８は、検査画像データ格納部１１から、表示指示に係る検査画像データを読み出し、３次元画像処理を施すなどして３次元画像データを生成して表示する（ステップＳ７７）。すなわち、異常陰影候補の３次元部分画像を表示した後に、全体の３次元画像を表示する。なお、前回の検査画像データが存在する場合には、前回の３次元画像も表示する。例えば、本ステップを実施すると、図１７に示した画面に、全体の３次元画像１７１１及び１７１２が表示されることとなる。そして、本処理を終了する。
【００５０】
なお、異常陰影候補の一覧を医師に提示して、表示させたい異常陰影候補を医師に選択させるようにしてもよい。この場合には、選択された異常陰影候補の３次元部分画像を先に表示し、その後、全体の３次元画像を表示するようにすればよい。
【００５１】
以上のような処理を実施することにより、検査画像データに含まれる複数の断層画像を全て読み込まなくても、異常陰影候補の３次元部分画像を表示することができる。そして、医師にとっては、異常陰影候補の３次元部分画像を速やかに確認できるようになる。
【００５２】
以上本技術の一実施の形態を説明したが、本技術はこれに限定されるものではない。例えば、上で説明した画像診断支援装置１の機能ブロック図は必ずしも実際のプログラムモジュール構成に対応するものではない。
【００５３】
また、上で説明した各テーブルの構成は一例であって、必ずしも上記のような構成でなければならないわけではない。さらに、処理フローにおいても、処理結果が変わらなければ処理の順番を入れ替えることも可能である。さらに、並列に実行させるようにしても良い。
【００５４】
以上本実施の形態をまとめると以下のようになる。
【００５５】
本画像診断支援方法は、被検体を撮影した複数の断層画像の各々について、当該断層画像において病変部とみなされる異常陰影候補領域を探索するステップと、複数の断層画像を並べた仮想３次元画像における一部分の領域であって、各断層画像から検出された異常陰影候補領域により特定される異常陰影候補を包含する部分領域を特定し、複数の断層画像から、特定した部分領域に対応する画素データを部分画像データとして抽出するステップと、抽出された部分画像データと、仮想３次元画像における部分領域の位置情報とを対応付けて記憶装置に格納するステップとを含む。
【００５６】
このようにすれば、異常陰影候補を包含する領域の画素データが部分画像データとして抽出されて記憶装置に格納されるので、部分画像データから異常陰影候補の３次元部分画像を表示することができるようになる。すなわち、異常陰影候補の３次元部分画像を表示する際に、全ての断層画像についての画像データを読み込む必要がなくなり、異常陰影候補の３次元部分画像を迅速に表示できるようになる。
【００５７】
また、ユーザからの表示指示に応じて、記憶装置から部分画像データを読み出し、部分画像データに基づき３次元部分画像データを生成し、表示するステップをさらに含むようにしてもよい。このようにすれば、例えばユーザである医師は、異常陰影候補の３次元部分画像を速やかに確認できるようになる。
【００５８】
さらに、同一の被検体について過去に撮影された複数の断層画像が存在する場合、当該過去に撮影された複数の断層画像から抽出され且つ抽出部位が部分画像データと同一とみなされる過去部分画像データが既に記憶装置に格納されているか判断する判断ステップと、記憶装置に過去部分画像データが格納されていない場合、過去に撮影された複数の断層画像から過去部分画像データを抽出し、記憶装置に格納するステップと、部分画像データと過去部分画像データとを対応付けるためのデータを記憶装置に格納するステップとをさらに含むようにしてもよい。このようにすれば、過去に撮影された断層画像がある場合には、部分画像データと過去部分画像データとが対応付けられて記憶装置に格納されるので、異常陰影候補の過去の３次元部分画像についても速やかに表示できるようになる。
【００５９】
また、ユーザからの表示指示に応じて、記憶装置から部分画像データと当該部分画像データに対応する過去部分画像データとを読み出し、部分画像データに基づき３次元部分画像データを生成すると共に過去部分画像データに基づき過去の３次元部分画像データを生成し、３次元部分画像データと過去の３次元部分画像データとを表示するステップをさらに含むようにしてもよい。このようにすれば、例えばユーザである医師は、異常陰影候補の過去の３次元部分画像についても速やかに確認できるようになる。
【００６０】
また、上記判断ステップにおいて、抽出部位における所定の基準点間の距離が所定の閾値未満の場合、抽出部位が同一であるとみなす場合もある。
【００６１】
さらに、上記判断ステップにおいて、複数の断層画像における被検体の位置と過去に撮影された複数の断層画像における被検体の位置とにずれが生じている場合には、被検体の位置のずれを表す位置補正値を算出し、当該位置補正値を用いて所定の基準点の位置を補正する場合もある。このようにすれば、位置補正値を用いて所定の基準点（例えば中心座標など）を補正するので、今回撮影された断層画像と過去に撮影された断層画像とにおいて被検体の位置にずれが生じている場合であっても、抽出部位の同一性を適切に判断できるようになる。
【００６２】
なお、画像診断支援装置１をハードウエアと共に実現するためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等の記憶媒体又は記憶装置に格納される。尚、中間的な処理結果はメインメモリ等の記憶装置に一時保管される。
【００６３】
また、画像診断支援装置１は、図１８に示すように、メモリ２５０１（記憶部）とＣＰＵ２５０３（処理部）とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。ＯＳ及びＷｅｂブラウザを含むアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。必要に応じてＣＰＵ２５０３は、表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、必要な動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、メモリ２５０１に格納され、必要があればＨＤＤ２５０５に格納される。このようなコンピュータは、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及び必要なアプリケーション・プログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。
【００６４】
以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【００６５】
（付記１）
被検体を撮影した複数の断層画像の各々について、当該断層画像において病変部とみなされる異常陰影候補領域を探索するステップと、
前記複数の断層画像を並べた仮想３次元画像における一部分の領域であって、各前記断層画像から検出された前記異常陰影候補領域により特定される異常陰影候補を包含する部分領域を特定し、前記複数の断層画像から、特定した前記部分領域に対応する画素データを部分画像データとして抽出するステップと、
抽出された前記部分画像データと、前記仮想３次元画像における前記部分領域の位置情報とを対応付けて記憶装置に格納するステップと、
をコンピュータに実行させるための画像診断支援プログラム。
【００６６】
（付記２）
同一の前記被検体について過去に撮影された複数の断層画像が存在する場合、当該過去に撮影された複数の断層画像から抽出され且つ抽出部位が前記部分画像データと同一とみなされる過去部分画像データが既に前記記憶装置に格納されているか判断する判断ステップと、
前記記憶装置に前記過去部分画像データが格納されていない場合、前記過去に撮影された複数の断層画像から前記過去部分画像データを抽出し、前記記憶装置に格納するステップと、
前記部分画像データと前記過去部分画像データとを対応付けるためのデータを前記記憶装置に格納するステップと、
をさらにコンピュータに実行させるための付記１記載の画像診断支援プログラム。
【００６７】
（付記３）
ユーザからの表示指示に応じて、前記記憶装置から前記部分画像データを読み出し、前記部分画像データに基づき３次元部分画像データを生成し、表示するステップ
をさらにコンピュータに実行させるための付記１記載の画像診断支援プログラム。
【００６８】
（付記４）
ユーザからの表示指示に応じて、前記記憶装置から前記部分画像データと当該部分画像データに対応する前記過去部分画像データとを読み出し、前記部分画像データに基づき３次元部分画像データを生成すると共に前記過去部分画像データに基づき過去の３次元部分画像データを生成し、前記３次元部分画像データと前記過去の３次元部分画像データとを表示するステップ
をさらにコンピュータに実行させるための付記２記載の画像診断支援プログラム。
【００６９】
（付記５）
前記判断ステップにおいて、前記抽出部位における所定の基準点間の距離が所定の閾値未満の場合、前記抽出部位が同一であるとみなす
付記２記載の画像診断支援プログラム。
【００７０】
（付記６）
前記判断ステップにおいて、前記複数の断層画像における前記被検体の位置と前記過去に撮影された複数の断層画像における前記被検体の位置とにずれが生じている場合には、前記被検体の位置のずれを表す位置補正値を算出し、当該位置補正値を用いて前記所定の基準点の位置を補正する
付記５記載の画像診断支援プログラム。
【００７１】
（付記７）
被検体を撮影した複数の断層画像の各々について、当該断層画像において病変部とみなされる異常陰影候補領域を探索するステップと、
前記複数の断層画像を並べた仮想３次元画像における一部分の領域であって、各前記断層画像から検出された前記異常陰影候補領域により特定される異常陰影候補を包含する部分領域を特定し、前記複数の断層画像から、特定した前記部分領域に対応する画素データを部分画像データとして抽出するステップと、
抽出された前記部分画像データと、前記仮想３次元画像における前記部分領域の位置情報とを対応付けて記憶装置に格納するステップと、
を含み、コンピュータにより実行される画像診断支援方法。
【００７２】
（付記８）
被検体を撮影した複数の断層画像の各々について、当該断層画像において病変部とみなされる異常陰影候補領域を探索する手段と、
前記複数の断層画像を並べた仮想３次元画像における一部分の領域であって、各前記断層画像から検出された前記異常陰影候補領域により特定される異常陰影候補を包含する部分領域を特定し、前記複数の断層画像から、特定した前記部分領域に対応する画素データを部分画像データとして抽出する手段と、
抽出された前記部分画像データと、前記仮想３次元画像における前記部分領域の位置情報とを対応付けて記憶装置に格納する手段と、
を有する画像診断支援装置。
【符号の説明】
【００７３】
１ 画像診断支援装置
１１ 検査画像データ格納部 １２ 入力部
１３ 異常陰影候補抽出部 １４ 異常陰影候補一覧テーブル格納部
１５ 部分画像データ抽出部 １６ 部分画像データ格納部
１７ 対応付け処理部 １８ 出力部
【技術分野】
【０００１】
本技術は、病変部とみなされる異常陰影候補の３次元画像を表示する分野の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、例えばＣＴ（Computed Tomography）やＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）などの検査に用いる撮影装置の性能が向上してきており、それに伴い、１回の検査で得られる断層画像の数が急増し、画像データ量も増加しつつある。ここで、例えば断層画像の数が膨大になると、断層画像を読影する医師の負担が大きくなってしまう。そこで、このような問題に対し、断層画像群から異常陰影候補を検出し、医師に提示する技術（例えば特開２００４−４１４９０号公報記載の技術等）が存在している。
【０００３】
一方で、例えば断層画像群を３次元的に表示しようとする場合、従来技術では、先頭の断層画像から順に全ての断層画像についての画像データを読み込み、その後、３次元画像の描画処理を行うようになっている。そのため、例えば医師が異常陰影候補だけを確認したいと考えている場合であっても、その異常陰影候補を３次元的に表示するためには全ての断層画像についての画像データを読み込まなければならず、時間がかかってしまう。特に、上でも述べたように画像データ量は増加してきており、全ての断層画像についての画像データを読み込むのには、非常に時間がかかる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−４１４９０号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】重本加奈恵，滝沢穂高，山本眞司，中川徹，松本徹，舘野之男，飯沼武，松本満臣，「３次元結節・血管モデルとテンプレートマッチングを用いた胸部Ｘ線ＣＴ画像からの結節陰影の高速認識」，MEDICAL IMAGING TECHNOLOGY，２００３年，第２１巻，第２号，ｐ．１４７−１５５
【非特許文献２】Yongbum Lee, Takeshi Hara, Hiroshi Fujita, Shigeki Itoh, and Takeo Ishigaki, "Automated Detection of Pulmonary Nodules in Helical CT Images Based on an Improved Template-Matching Technique", IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING, 2001, 20(7), p.595-604
【非特許文献３】Qiang Li, Shusuke Sone, Kunio Doi, "Selective enhancement filters for nodules,vessels,and air walls in two- and three-dimensional CT scans", Medical Physics, 2003, 30(8), p.2040-2051
【非特許文献４】Tomokazu Oda, Shinsuke Saita, Mitsuru Kubo, Yoshiki Kawata, Noboru Niki, Michizou Sasagawa, Hironobu Ohmatsu, Ryutaro Kakinuma, Masahiro Kaneko, Masahiro Kusumoto, Kenji Eguchi, Hiroyuki Nishiyama, Kiyoshi Mori and Noriyuki Moriyama : Nodule detection algorithm based on multi slice CT images for lung cancer screening, Proceedings of SPIE, Vol.5370, pp.1083-1090, San Diego, Feb. 2004.
【非特許文献５】早瀬陽介, 目加田慶人, 森健策, 長谷川純一, 鳥脇純一郎, 森雅樹, 名取博,３次元胸部Ｘ線ＣＴ像からの多発性小結節検出手法, 電子情報通信学会論文誌, DII, J87-DII, 1, pp.219-227, (Jan. 2004)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上で述べたように、従来技術では、異常陰影候補が予め分かっていたとしても、その異常陰影候補の３次元部分画像を速やかに表示することはできない。
【０００７】
従って、本技術の目的は、異常陰影候補の３次元部分画像を速やかに表示することができるようにするための技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本画像診断支援方法は、被検体を撮影した複数の断層画像の各々について、当該断層画像において病変部とみなされる異常陰影候補領域を探索するステップと、複数の断層画像を並べた仮想３次元画像における一部分の領域であって、各断層画像から検出された異常陰影候補領域により特定される異常陰影候補を包含する部分領域を特定し、複数の断層画像から、特定した部分領域に対応する画素データを部分画像データとして抽出するステップと、抽出された部分画像データと、仮想３次元画像における部分領域の位置情報とを対応付けて記憶装置に格納するステップとを含む。
【発明の効果】
【０００９】
異常陰影候補の３次元部分画像を速やかに表示することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本実施の形態に係る画像診断支援装置の機能ブロック図である。
【図２】検査画像データ格納部に格納されるデータの一例を示す図である。
【図３】異常陰影候補一覧テーブル格納部に格納される異常陰影候補一覧テーブルのテーブル例を示す図である。
【図４】部分画像データ格納部に格納されるデータの一例を示す図である。
【図５】検査画像データの一例を示す図である。
【図６】部分画像データを抽出・格納する際の処理フローを示す図である。
【図７】異常陰影候補抽出処理の処理フローを示す図である。
【図８】異常陰影候補抽出処理を説明するための図である。
【図９】異常陰影候補のイメージ図である。
【図１０】部分画像データ抽出処理の処理フローを示す図である。
【図１１】部分画像データの一例を示す図である。
【図１２】部分画像対応付け処理の処理フロー（第１の部分）を示す図である。
【図１３】臓器の位置のずれを算出する処理を説明するための図である。
【図１４】部分画像対応付け処理の処理フロー（第２の部分）を示す図である。
【図１５】表示処理の処理フローを示す図である。
【図１６】部分画像データ格納部に格納されるデータの一例を示す図である。
【図１７】３次元部分画像の表示例を示す図である。
【図１８】コンピュータの機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
図１に、本技術の一実施の形態に係る画像診断支援装置１の機能ブロック図を示す。画像診断支援装置１は、検査画像データ格納部１１と、入力部１２と、異常陰影候補抽出部１３と、異常陰影候補一覧テーブル格納部１４と、部分画像データ抽出部１５と、部分画像データ格納部１６と、対応付け処理部１７と、出力部１８とを有する。なお、画像診断支援装置１は、ＣＴやＭＲＩなどの検査に用いる撮影装置（図示せず）と接続されており、被検体を撮影した複数の断層画像を含む検査画像データを撮影装置から受信すると、検査画像データを検査毎に検査画像データ格納部１１に格納するようになっている。
【００１２】
入力部１２は、検査画像データ格納部１１から、ある患者の検査画像データを読み込み、患者ＩＤ及び検査日などの検査情報と共に異常陰影候補抽出部１３に出力する。また、入力部１２は、医師等から表示指示を受け付けた場合には、当該表示指示を出力部１８に出力する。異常陰影候補抽出部１３は、入力部１２から検査画像データを受信し、後で説明する異常陰影候補抽出処理を実施し、抽出結果を異常陰影候補一覧テーブル格納部１４に登録する。また、異常陰影候補抽出部１３は、異常陰影候補抽出処理を実施した後、検査情報を部分画像データ抽出部１５に出力する。部分画像データ抽出部１５は、異常陰影候補抽出部１３から検査情報を受信すると、検査画像データ格納部１１及び異常陰影候補一覧テーブル格納部１４に格納されているデータに基づき、後で説明する部分画像データ抽出処理を実施し、抽出した部分画像データを部分画像データ格納部１６に格納する。また、部分画像データ抽出部１５は、部分画像データ抽出処理を実施した後、検査情報を対応付け処理部１７に出力する。対応付け処理部１７は、部分画像データ抽出部１５から検査情報を受信すると、検査画像データ格納部１１及び部分画像データ格納部１６に格納されているデータに基づき、後で説明する部分画像対応付け処理を実施し、部分画像データと前回の部分画像データとを対応付けるためのデータを部分画像データ格納部１６に格納する。出力部１８は、入力部１２から表示指示を受信し、異常陰影候補一覧テーブル格納部１４に格納されているデータに基づき異常陰影候補の一覧を表示したり、部分画像データ格納部１６に格納されている部分画像データに対して所定の３次元画像処理を施して３次元部分画像データを生成して表示したりする。また、出力部１８は、３次元部分画像データを表示した後、検査画像データ格納部１１に格納されている検査画像データに対して所定の３次元画像処理を施すなどして３次元画像データを生成し、表示装置等に表示する。
【００１３】
図２に、検査画像データ格納部１１に格納されるデータの一例を示す。図２の例では、検査画像データ格納部１１には、患者ＩＤの列と、検査日の列と、画像サイズの列と、画素間隔の列と、画像データの列とが含まれる。画素間隔の列には、１画素のサイズ（単位：ｍｍ）が設定される。なお、１画素のサイズは撮影装置によって異なる。また、画像データの列には、検査で撮影された複数の断層画像を含む検査画像データが登録される。
【００１４】
図３に、異常陰影候補一覧テーブル格納部１４に格納される異常陰影候補一覧テーブルのテーブル例を示す。図３の例では、異常陰影候補一覧テーブルには、患者ＩＤの列と、検査日の列と、領域番号の列と、中心座標の列と、サイズの列とが含まれる。なお、領域番号の列には、後で説明する異常陰影候補抽出処理により抽出された異常陰影候補の外接する立体の領域を識別するための番号が設定される。また、中心座標の列には、異常陰影候補の外接する立体における中心座標が設定され、サイズの列には、その立体のサイズが設定される。
【００１５】
図４に、部分画像データ格納部１６に格納されるデータの一例を示す。図４の例では、部分画像データ格納部１６には、患者ＩＤの列と、検査日の列と、領域番号の列と、中心座標の列と、部分画像サイズの列と、画素間隔の列と、前回検査時領域番号の列と、部分画像データの列とが含まれる。なお、患者ＩＤ、検査日、領域番号及び中心座標については、異常陰影候補一覧テーブルに設定されているデータがそのまま設定される。また、画素間隔については、検査画像データ格納部１１に設定されているデータがそのまま設定される。部分画像データの列には、後で説明する部分画像データ抽出処理により抽出された部分画像データが登録される。前回検査時領域番号の列には、前回の検査画像データから抽出された前回の部分画像データのうち、抽出部位が今回の部分画像データと同一とみなされる前回の部分画像データに対応する領域番号が設定される。
【００１６】
次に、図５乃至図１７を用いて画像診断支援装置１の処理を説明する。最初に、図５乃至図１４を用いて、検査画像データから部分画像データを抽出し、前回の部分画像データと対応付けて格納する処理について説明する。例えば、画像診断装置１は、ＣＴやＭＲＩなどの撮影装置から新たな検査画像データを受信すると、検査画像データ格納部１１に格納する。図５に検査画像データの一例を示す。図５に示すように、検査画像データには、複数の断層画像が含まれる。なお、図５は、肺野についての断層画像の一例を示す。
【００１７】
そして、入力部１２は、検査画像データ格納部１１から検査画像データを読み込み（図６：ステップＳ１）、異常陰影候補抽出部１３に出力する。この際、患者ＩＤ及び検査日などの検査情報も異常陰影候補抽出部１３に出力する。
【００１８】
そして、異常陰影候補抽出部１３は、入力部１２から検査画像データ及び検査情報を受信し、一旦記憶装置に格納する。そして、異常陰影候補抽出部１３は、検査画像データに基づき、異常陰影候補抽出処理を実施する（ステップＳ３）。異常陰影候補抽出処理については図７乃至図９を用いて説明する。なお、異常陰影候補の抽出方法については、背景技術の欄で示した非特許文献２乃至５などに詳細が記載されているので、ここでは簡単に説明する。
【００１９】
まず、異常陰影候補抽出部１３は、検査画像データに含まれる断層画像から臓器領域を抽出する（図７：ステップＳ１１）。例えば図８に示すように、肺野についての断層画像群に対して本ステップの処理を実施すると、肺野領域８０１が抽出される。
【００２０】
そして、異常陰影候補抽出部１３は、臓器領域から、例えば血管や気管支などの臓器内構造物の領域を抽出する（ステップＳ１３）。図８に示すように、肺野領域８０１に対して本ステップの処理を実施すると、臓器内構造物領域８０２が抽出される。
【００２１】
そして、異常陰影候補抽出部１３は、臓器内構造物領域から、臓器内構造物の形状の特徴に従って、臓器内構造物とみなされる領域を取り除くことにより、初期候補領域を抽出する（ステップＳ１５）。図８に示すように、臓器内構造物領域８０２に対して本ステップの処理を実施すると、初期候補領域８０３及び８０４が抽出される。
【００２２】
そして、異常陰影候補抽出部１３は、初期候補領域から異常陰影候補領域を特定する（ステップＳ１７）。例えば初期候補領域には、病変部とみなされる部位以外に、血管の分岐部分などの領域が含まれる場合がある。そのため、本ステップでは、臓器内構造物との接続関係などを考慮して、血管や気管支の一部とみなされる部分を取り除き、最終的に残った領域を異常陰影候補領域として特定する。図８に示すように、初期候補領域８０３及び８０４に対して本ステップの処理を実施すると、初期候補領域８０４が取り除かれ、初期候補領域８０３が異常陰影候補領域として特定される。
【００２３】
なお、上で述べたステップＳ１１乃至ステップＳ１７の処理を各断層画像について処理することにより、例えば図９に示すような立体的な異常陰影候補を特定することができる。
【００２４】
そして、異常陰影候補抽出部１３は、各異常陰影候補について、当該異常陰影候補の外接矩形（立体）のサイズ及び中心座標を算出し、入力部１２から受信した検査情報と識別番号と共に異常陰影候補一覧テーブルに格納する（ステップＳ１９）。そして、元の処理に戻る。
【００２５】
図６の説明に戻って、異常陰影候補抽出部１３は、異常陰影候補抽出処理を実施した後、検査情報を部分画像データ抽出部１５に出力する。そして、部分画像データ抽出部１５は、異常陰影候補抽出部１３から検査情報を受信すると、検査画像データ格納部１１及び異常陰影候補一覧テーブル格納部１４に格納されているデータに基づき、部分画像データ抽出処理を実施する（ステップＳ５）。部分画像データ抽出処理については、図１０及び図１１を用いて説明する。
【００２６】
まず、部分画像データ抽出部１５は、異常陰影候補抽出部１３から受信した検査情報を基に異常陰影候補一覧テーブルを検索し、今回の検査画像データから抽出された異常陰影候補のうち未処理の異常陰影候補を特定する（図１０：ステップＳ２１）。また、部分画像データ抽出部１５は、特定した異常陰影候補に関するレコードを部分画像データ格納部１６に追加する。患者ＩＤ、検査日、領域番号及び中心座標については、異常陰影候補一覧テーブルに設定されているデータをレコードに設定する。また、画素間隔については、検査画像データ格納部１１に設定されているデータをレコードに設定する。
【００２７】
そして、部分画像データ抽出部１５は、特定の異常陰影候補の外接矩形のサイズから部分画像サイズを決定し（ステップＳ２３）、部分画像データ格納部１６に登録する。例えばｎ番目の異常陰影候補の外接矩形のサイズを（ｗn，ｈn，ｄn）とした場合、部分画像サイズ（ｗ'n，ｈ'n，ｄ'n）は以下の式によって算出できる。
ｗ'n＝ｍａｘ（ｗn×２，ＭｉｎＳｉｚｅ／ｐｉｔｃｈx）
ｈ'n＝ｍａｘ（ｈn×２，ＭｉｎＳｉｚｅ／ｐｉｔｃｈy）
ｄ'n＝ｍａｘ（ｗn×２，ＭｉｎＳｉｚｅ／ｐｉｔｃｈz）
なお、ＭｉｎＳｉｚｅは、部分画像データの最小サイズ（単位：ｍｍ）を表し、ｐｉｔｃｈは画素間隔を表す。本実施の形態では、外接矩形のサイズを２倍した値と最小サイズの値とのうち大きい方を部分画像サイズとして用いるようになっている。
【００２８】
そして、部分画像データ抽出部１５は、検査画像データ格納部１１に格納されている今回の検査画像データから、特定の異常陰影候補の外接矩形の中心座標と部分画像サイズとにより特定される範囲の画素データを部分画像データとして抽出し、部分画像データ格納部１６に格納する（ステップＳ２５）。例えば、ｎ番目の異常陰影候補の外接矩形の中心座標を（ｘn，ｙn，ｚn）、部分画像サイズを（ｗ'n，ｈ'n，ｄ'n）とした場合、検査画像データ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）における以下の範囲の画素データを部分画像データ３ＤＳｕｂＩｍａｇｅ（ｘ'，ｙ'，ｚ'）として抽出する。
（ｘn−ｗ'n／２）≦Ｘ＜（ｘn＋ｗ'n／２）
（ｙn−ｈ'n／２）≦Ｙ＜（ｙn＋ｈ'n／２）
（ｚn−ｄ'n／２）≦Ｚ＜（ｚn＋ｄ'n／２）
なお、例えば、（ｘn−ｗ'n／２）＜０となる場合には、上記範囲を０≦Ｘとする。また、（ｘn＋ｗ'n／２）≧Ｗ（Ｗ：Ｘ軸方向の画像サイズ）となる場合には、上記範囲をＸ＜Ｗとする。これは、Ｙ及びＺについても同様である。なお、ｘ'、ｙ'及びｚ'の範囲は、０≦ｘ'＜ｗ'n、０≦ｙ'＜ｈ'n、０≦ｚ'＜ｄ'nとなる。
【００２９】
そして、部分画像データ抽出部１５は、全ての異常陰影候補について処理が完了したか判断する（ステップＳ２７）。全ての異常陰影候補について処理が完了していなければ（ステップＳ２７：Ｎｏルート）、ステップＳ２１に戻り、上で述べた処理を繰り返す。一方、全ての異常陰影候補について処理が完了した場合（ステップＳ２７：Ｙｅｓルート）、本処理を終了し、元の処理に戻る。
【００３０】
例えば図９に示したような異常陰影候補に対して、部分画像データ抽出処理を実施すると、図１１に示すような部分画像データが抽出される。図１１では、異常陰影候補の周辺に一定のマージン領域を設けた形で部分画像データが抽出されている。
【００３１】
図６の説明に戻って、部分画像データ抽出部１５は、部分画像データ抽出処理を実施した後、検査情報を対応付け処理部１７に出力する。そして、対応付け処理部１７は、部分画像データ抽出部１５から検査情報を受信すると、検査情報を基に検査画像データ格納部１１を検索し、検査情報に係る患者に対する前回の検査画像データが検査画像データ格納部１１に格納されているか判断する（ステップＳ７）。検査情報に係る患者に対する前回の検査画像データが検査画像データ格納部１１に格納されていなければ（ステップＳ７：Ｎｏルート）、以下で説明する部分画像対応付け処理を行わずに、処理を終了する。
【００３２】
一方、検査情報に係る患者に対する前回の検査画像データが検査画像データ格納部１１に格納されている場合（ステップＳ７：Ｙｅｓルート）、対応付け処理部１７は、検査画像データ格納部１１及び部分画像データ格納部１６に格納されているデータに基づき、部分画像対応付け処理を実施する（ステップＳ９）。部分画像対応付け処理については、図１２乃至図１４を用いて説明する。
【００３３】
まず、対応付け処理部１７は、検査画像データ格納部１１から今回の検査画像データ及び前回の検査画像データを読み出し、今回の検査画像データ及び前回の検査画像データの各々から、比較対象となる断層画像を抽出する（図１２：ステップＳ３１）。具体的には、ある臓器に着目し、その臓器の特徴に基づいて、撮影位置が同一とみなされる断層画像を抽出する。例えば肺野を撮影した断層画像であれば、気管支が現れ始める断層画像を探索し、抽出する。本ステップの処理を実施すると、例えば図１３に示すように、今回の検査画像データ及び前回の検査画像データの各々から比較対象断層画像が抽出される。なお、ここでは、今回の検査画像データからは、ｉ枚目の断層画像が抽出され、前回の検査画像データからは、ｊ枚目の断層画像が抽出されたものとする。
【００３４】
そして、対応付け処理部１７は、各比較対象断層画像から臓器領域を抽出する（ステップＳ３３）。なお、本ステップの処理は、ステップＳ１１（図７）と同じ処理である。本ステップの処理を実施すると、図１３に示すように、比較対象断層画像から臓器（肺野）領域が抽出される。
【００３５】
そして、対応付け処理部１７は、各比較対象断層画像について、抽出した臓器領域の外接矩形の位置を比較して、臓器の位置のずれを算出し、位置補正値として記憶装置に格納する（ステップＳ３５）。例えば、図１３に示すように、今回の検査画像データに係る肺野領域１３０１の外接矩形における左上の頂点を（ａ１x，ａ１y）とし、前回の検査画像データに係る肺野領域１３０２の外接矩形における左上の頂点を（ａ２x，ａ２y）とした場合、「ａ２x−ａ１x」がＸ軸方向のずれを表す値、「ａ２y−ａ１y」がＹ軸方向のずれを表す値となる。また、先頭の断層画像から比較対象断層画像までの距離をａ１z及びａ２zとした場合、「ａ２z−ａ１z」がＺ軸方向のずれを表す値となる。ここで、ａ１z及びａ２zは、ａ１z＝（ｉ−１）×ｐｉｔｃｈz、ａ２z＝（ｊ−１）×ｐｉｔｃｈzで表される。
【００３６】
そして、対応付け処理部１７は、検査情報を基に部分画像データ格納部１６を検索し、今回の部分画像データを含むレコードのうち未処理のレコードを特定する（ステップＳ３７）。そして、対応付け処理部１７は、ステップＳ３５において算出した位置補正値を用いて、特定レコードにおける中心座標を補正し、補正後の中心座標を記憶装置に格納する（ステップＳ３９）。例えば、補正前の中心座標を（ｘn，ｙn，ｚn）とした場合、補正後の中心座標（ｐn，ｑn，ｒn）は、以下の式で表される。
ｐn＝ｘn＋（ａ２x−ａ１x）
ｑn＝ｙn＋（ａ２y−ａ１y）
ｒn＝ｚn＋（ａ２z−ａ１z）
そして、処理は端子Ａを介してステップＳ４１（図１４）の処理に移行する。
【００３７】
図１４の説明に移行して、端子Ａの後、対応付け処理部１７は、検査情報を基に部分画像データ格納部１６を検索し、前回の部分画像データを含むレコードが部分画像データ格納部１６に格納されているか判断する（図１４：ステップＳ４１）。すなわち、前回の検査画像データから部分画像データが既に抽出されているか否か判断する。前回の部分画像データを含むレコードが部分画像データ格納部１６に格納されていなければ（ステップＳ４１：Ｎｏルート）、ステップＳ４３の処理に移行する。
【００３８】
そして、ステップＳ４３の処理に移行して、対応付け処理部１７は、抽出部位が今回の部分画像データと同一となるように、前回の検査画像データから前回の部分画像データを抽出し、部分画像データ格納部１６にレコードを追加して、抽出した部分画像データを格納する（ステップＳ４３）。この際、前回の検査画像データを識別するための番号を付与し、領域番号としてレコードに設定する。また、患者ＩＤ、検査日、画素間隔については、検査画像データ格納部１１に設定されているデータをレコードに設定する。さらに、中心座標、部分画像サイズについては、抽出した部分画像データに応じた値をレコードに設定する。
【００３９】
そして、対応付け処理部１７は、抽出した前回の部分画像データと、特定レコードにおける今回の部分画像データとを対応付けるためのデータを特定レコードに登録する（ステップＳ４５）。具体的には、特定レコードにおける前回検査時領域番号の列に、抽出した前回の部分画像データに対応する領域番号を登録する。その後、ステップＳ５３の処理に移行する。
【００４０】
一方、ステップＳ４１において前回の部分画像データを含むレコードが部分画像データ格納部１６に格納されていると判断された場合（ステップＳ４１：Ｙｅｓルート）、前回の部分画像データを含むレコード毎に、当該レコードにおける中心座標から、ステップＳ３９において算出した補正後中心座標までの距離を算出し、最小距離を特定する（ステップＳ４７）。そして、対応付け処理部１７は、最小距離が所定の閾値未満であるか判断する（ステップＳ４９）。なお、本実施の形態では、最小距離が所定の閾値未満の場合には、今回の部分画像データの抽出部位と前回の部分画像データの抽出部位とが同一であるものとみなす。最小距離が所定の閾値未満であると判断された場合（ステップＳ４９：Ｙｅｓルート）、対応付け処理部１７は、補正後中心座標までの距離が最小となる前回の部分画像データと、特定レコードにおける今回の部分画像データとを対応付けるためのデータを特定レコードに登録する（ステップＳ５１）。具体的には、特定レコードにおける前回検査時領域番号の列に、補正後中心座標までの距離が最小となる前回の部分画像データに対応する領域番号を登録する。その後、ステップＳ５３の処理に移行する。
【００４１】
一方、最小距離が所定の閾値以上であると判断された場合（ステップＳ４９：Ｎｏルート）、ステップＳ４３に移行し、上で述べたステップＳ４３及びステップＳ４５の処理を実施する。そして、ステップＳ５３の処理に移行する。
【００４２】
そして、ステップＳ５３の処理に移行して、対応付け処理部１７は、今回の部分画像データを含む全てのレコードについて処理が完了したか判断する（ステップＳ５３）。今回の部分画像データを含む全てのレコードについて処理が完了していなければ（ステップＳ５３：Ｎｏルート）、端子Ｂを介してステップＳ３７に戻り、上で述べた処理を繰り返す。一方、今回の部分画像データを含む全てのレコードについて処理が完了した場合（ステップＳ５３：Ｙｅｓルート）、本処理を終了する。
【００４３】
以上のような処理を実施することにより、異常陰影候補に対する部分画像データを抽出することができ、医師からの表示指示があった場合には、異常陰影候補の３次元部分画像を速やかに表示できるようになる。また、同一患者に対する前回の検査画像データがある場合には、異常陰影候補の過去の３次元部分画像も速やかに表示できるようになる。
【００４４】
次に、図１５乃至図１７を用いて、画像診断支援装置１における表示処理について説明する。なお、上で述べたような処理が実施され、部分画像データが部分画像データ格納部１６に格納されているものとする。例えば、医師が、画像診断支援装置１を操作して、患者ＩＤ及び検査日の指定を含む表示指示を入力する。なお、医師が、画像診断支援装置１とネットワークを介して接続されるコンピュータを操作して、画像診断支援装置１に表示指示を送信するような場合もある。そして、入力部１２は、医師からの表示指示の入力を受け付け（図１５：ステップＳ６１）、表示指示を出力部１８に出力する。
【００４５】
そして、出力部１８は、入力部１２から表示指示を受信する。そして、出力部１８は、表示指示に含まれる患者ＩＤ及び検査日を基に異常陰影候補一覧テーブルを検索し、表示指示に係る異常陰影候補のうち未処理の異常陰影候補を特定する（ステップＳ６３）。そして、出力部１８は、部分画像データ格納部１６から、特定した異常陰影候補に対応する部分画像データを読み出す（ステップＳ６５）。
【００４６】
そして、出力部１８は、部分画像データ格納部１６を検索し、特定した異常陰影候補に対応する前回の部分画像データが存在するか判断する（ステップＳ６７）。すなわち、部分画像データ格納部１６において、特定した異常陰影候補に係るレコードに、前回検査時領域番号が設定されているか判断する。特定した異常陰影候補に対応する前回の部分画像データが存在する場合（ステップＳ６７：Ｙｅｓルート）、出力部１８は、部分画像データ格納部１６から、特定した異常陰影候補に対応する前回の部分画像データを読み出す（ステップＳ６９）。そして、出力部１８は、今回の部分画像データ及び前回の部分画像データに各々に対して３次元画像処理などを施すなどして、今回の３次元部分画像データと前回の３次元部分画像データとを生成し、表示装置に表示する（ステップＳ７１）。その後、ステップＳ７５の処理に移行する。
【００４７】
一方、特定した異常陰影候補に対応する前回の部分画像データが存在しない場合（ステップＳ６７：Ｎｏルート）、出力部１８は、今回の部分画像データに対して３次元画像処理を施すなどして、今回の３次元部分画像データを生成し、表示装置に表示する（ステップＳ７３）。その後、ステップＳ７５の処理に移行する。
【００４８】
例えば図１６に示すようなデータが部分画像データ格納部１６に格納されている際に、患者ＩＤ「0000000001」及び検査日「20090201」の指定を含む表示指示を受け付け、領域番号３の異常陰影候補が特定された場合、今回の部分画像データとして「３ＤＳｕｂＩｍａｇｅ００２−３」が読み出され、前回の部分画像データとして「３ＤＳｕｂＩｍａｇｅ００１−２」が読み出される。そして、例えば図１７に示すような３次元部分画像が表示される。図１７では、「３ＤＳｕｂＩｍａｇｅ００２−３」に基づいて生成された３次元画像１７０１と、「３ＤＳｕｂＩｍａｇｅ００１−２」に基づいて生成された３次元画像１７０２とが表示されている。
【００４９】
そして、出力部１８は、表示指示に係る全ての異常陰影候補について処理が完了したか判断する（ステップＳ７５）。表示指示に係る全ての異常陰影候補について処理が完了していなければ（ステップＳ７５：Ｎｏルート）、ステップＳ６３に戻り、上で述べた処理を繰り返す。一方、表示指示に係る全ての異常陰影候補について処理が完了した場合（ステップＳ７５：Ｙｅｓルート）、出力部１８は、検査画像データ格納部１１から、表示指示に係る検査画像データを読み出し、３次元画像処理を施すなどして３次元画像データを生成して表示する（ステップＳ７７）。すなわち、異常陰影候補の３次元部分画像を表示した後に、全体の３次元画像を表示する。なお、前回の検査画像データが存在する場合には、前回の３次元画像も表示する。例えば、本ステップを実施すると、図１７に示した画面に、全体の３次元画像１７１１及び１７１２が表示されることとなる。そして、本処理を終了する。
【００５０】
なお、異常陰影候補の一覧を医師に提示して、表示させたい異常陰影候補を医師に選択させるようにしてもよい。この場合には、選択された異常陰影候補の３次元部分画像を先に表示し、その後、全体の３次元画像を表示するようにすればよい。
【００５１】
以上のような処理を実施することにより、検査画像データに含まれる複数の断層画像を全て読み込まなくても、異常陰影候補の３次元部分画像を表示することができる。そして、医師にとっては、異常陰影候補の３次元部分画像を速やかに確認できるようになる。
【００５２】
以上本技術の一実施の形態を説明したが、本技術はこれに限定されるものではない。例えば、上で説明した画像診断支援装置１の機能ブロック図は必ずしも実際のプログラムモジュール構成に対応するものではない。
【００５３】
また、上で説明した各テーブルの構成は一例であって、必ずしも上記のような構成でなければならないわけではない。さらに、処理フローにおいても、処理結果が変わらなければ処理の順番を入れ替えることも可能である。さらに、並列に実行させるようにしても良い。
【００５４】
以上本実施の形態をまとめると以下のようになる。
【００５５】
本画像診断支援方法は、被検体を撮影した複数の断層画像の各々について、当該断層画像において病変部とみなされる異常陰影候補領域を探索するステップと、複数の断層画像を並べた仮想３次元画像における一部分の領域であって、各断層画像から検出された異常陰影候補領域により特定される異常陰影候補を包含する部分領域を特定し、複数の断層画像から、特定した部分領域に対応する画素データを部分画像データとして抽出するステップと、抽出された部分画像データと、仮想３次元画像における部分領域の位置情報とを対応付けて記憶装置に格納するステップとを含む。
【００５６】
このようにすれば、異常陰影候補を包含する領域の画素データが部分画像データとして抽出されて記憶装置に格納されるので、部分画像データから異常陰影候補の３次元部分画像を表示することができるようになる。すなわち、異常陰影候補の３次元部分画像を表示する際に、全ての断層画像についての画像データを読み込む必要がなくなり、異常陰影候補の３次元部分画像を迅速に表示できるようになる。
【００５７】
また、ユーザからの表示指示に応じて、記憶装置から部分画像データを読み出し、部分画像データに基づき３次元部分画像データを生成し、表示するステップをさらに含むようにしてもよい。このようにすれば、例えばユーザである医師は、異常陰影候補の３次元部分画像を速やかに確認できるようになる。
【００５８】
さらに、同一の被検体について過去に撮影された複数の断層画像が存在する場合、当該過去に撮影された複数の断層画像から抽出され且つ抽出部位が部分画像データと同一とみなされる過去部分画像データが既に記憶装置に格納されているか判断する判断ステップと、記憶装置に過去部分画像データが格納されていない場合、過去に撮影された複数の断層画像から過去部分画像データを抽出し、記憶装置に格納するステップと、部分画像データと過去部分画像データとを対応付けるためのデータを記憶装置に格納するステップとをさらに含むようにしてもよい。このようにすれば、過去に撮影された断層画像がある場合には、部分画像データと過去部分画像データとが対応付けられて記憶装置に格納されるので、異常陰影候補の過去の３次元部分画像についても速やかに表示できるようになる。
【００５９】
また、ユーザからの表示指示に応じて、記憶装置から部分画像データと当該部分画像データに対応する過去部分画像データとを読み出し、部分画像データに基づき３次元部分画像データを生成すると共に過去部分画像データに基づき過去の３次元部分画像データを生成し、３次元部分画像データと過去の３次元部分画像データとを表示するステップをさらに含むようにしてもよい。このようにすれば、例えばユーザである医師は、異常陰影候補の過去の３次元部分画像についても速やかに確認できるようになる。
【００６０】
また、上記判断ステップにおいて、抽出部位における所定の基準点間の距離が所定の閾値未満の場合、抽出部位が同一であるとみなす場合もある。
【００６１】
さらに、上記判断ステップにおいて、複数の断層画像における被検体の位置と過去に撮影された複数の断層画像における被検体の位置とにずれが生じている場合には、被検体の位置のずれを表す位置補正値を算出し、当該位置補正値を用いて所定の基準点の位置を補正する場合もある。このようにすれば、位置補正値を用いて所定の基準点（例えば中心座標など）を補正するので、今回撮影された断層画像と過去に撮影された断層画像とにおいて被検体の位置にずれが生じている場合であっても、抽出部位の同一性を適切に判断できるようになる。
【００６２】
なお、画像診断支援装置１をハードウエアと共に実現するためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等の記憶媒体又は記憶装置に格納される。尚、中間的な処理結果はメインメモリ等の記憶装置に一時保管される。
【００６３】
また、画像診断支援装置１は、図１８に示すように、メモリ２５０１（記憶部）とＣＰＵ２５０３（処理部）とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。ＯＳ及びＷｅｂブラウザを含むアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。必要に応じてＣＰＵ２５０３は、表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、必要な動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、メモリ２５０１に格納され、必要があればＨＤＤ２５０５に格納される。このようなコンピュータは、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及び必要なアプリケーション・プログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。
【００６４】
以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【００６５】
（付記１）
被検体を撮影した複数の断層画像の各々について、当該断層画像において病変部とみなされる異常陰影候補領域を探索するステップと、
前記複数の断層画像を並べた仮想３次元画像における一部分の領域であって、各前記断層画像から検出された前記異常陰影候補領域により特定される異常陰影候補を包含する部分領域を特定し、前記複数の断層画像から、特定した前記部分領域に対応する画素データを部分画像データとして抽出するステップと、
抽出された前記部分画像データと、前記仮想３次元画像における前記部分領域の位置情報とを対応付けて記憶装置に格納するステップと、
をコンピュータに実行させるための画像診断支援プログラム。
【００６６】
（付記２）
同一の前記被検体について過去に撮影された複数の断層画像が存在する場合、当該過去に撮影された複数の断層画像から抽出され且つ抽出部位が前記部分画像データと同一とみなされる過去部分画像データが既に前記記憶装置に格納されているか判断する判断ステップと、
前記記憶装置に前記過去部分画像データが格納されていない場合、前記過去に撮影された複数の断層画像から前記過去部分画像データを抽出し、前記記憶装置に格納するステップと、
前記部分画像データと前記過去部分画像データとを対応付けるためのデータを前記記憶装置に格納するステップと、
をさらにコンピュータに実行させるための付記１記載の画像診断支援プログラム。
【００６７】
（付記３）
ユーザからの表示指示に応じて、前記記憶装置から前記部分画像データを読み出し、前記部分画像データに基づき３次元部分画像データを生成し、表示するステップ
をさらにコンピュータに実行させるための付記１記載の画像診断支援プログラム。
【００６８】
（付記４）
ユーザからの表示指示に応じて、前記記憶装置から前記部分画像データと当該部分画像データに対応する前記過去部分画像データとを読み出し、前記部分画像データに基づき３次元部分画像データを生成すると共に前記過去部分画像データに基づき過去の３次元部分画像データを生成し、前記３次元部分画像データと前記過去の３次元部分画像データとを表示するステップ
をさらにコンピュータに実行させるための付記２記載の画像診断支援プログラム。
【００６９】
（付記５）
前記判断ステップにおいて、前記抽出部位における所定の基準点間の距離が所定の閾値未満の場合、前記抽出部位が同一であるとみなす
付記２記載の画像診断支援プログラム。
【００７０】
（付記６）
前記判断ステップにおいて、前記複数の断層画像における前記被検体の位置と前記過去に撮影された複数の断層画像における前記被検体の位置とにずれが生じている場合には、前記被検体の位置のずれを表す位置補正値を算出し、当該位置補正値を用いて前記所定の基準点の位置を補正する
付記５記載の画像診断支援プログラム。
【００７１】
（付記７）
被検体を撮影した複数の断層画像の各々について、当該断層画像において病変部とみなされる異常陰影候補領域を探索するステップと、
前記複数の断層画像を並べた仮想３次元画像における一部分の領域であって、各前記断層画像から検出された前記異常陰影候補領域により特定される異常陰影候補を包含する部分領域を特定し、前記複数の断層画像から、特定した前記部分領域に対応する画素データを部分画像データとして抽出するステップと、
抽出された前記部分画像データと、前記仮想３次元画像における前記部分領域の位置情報とを対応付けて記憶装置に格納するステップと、
を含み、コンピュータにより実行される画像診断支援方法。
【００７２】
（付記８）
被検体を撮影した複数の断層画像の各々について、当該断層画像において病変部とみなされる異常陰影候補領域を探索する手段と、
前記複数の断層画像を並べた仮想３次元画像における一部分の領域であって、各前記断層画像から検出された前記異常陰影候補領域により特定される異常陰影候補を包含する部分領域を特定し、前記複数の断層画像から、特定した前記部分領域に対応する画素データを部分画像データとして抽出する手段と、
抽出された前記部分画像データと、前記仮想３次元画像における前記部分領域の位置情報とを対応付けて記憶装置に格納する手段と、
を有する画像診断支援装置。
【符号の説明】
【００７３】
１ 画像診断支援装置
１１ 検査画像データ格納部 １２ 入力部
１３ 異常陰影候補抽出部 １４ 異常陰影候補一覧テーブル格納部
１５ 部分画像データ抽出部 １６ 部分画像データ格納部
１７ 対応付け処理部 １８ 出力部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体を撮影した複数の断層画像の各々について、当該断層画像において病変部とみなされる異常陰影候補領域を探索するステップと、
前記複数の断層画像を並べた仮想３次元画像における一部分の領域であって、各前記断層画像から検出された前記異常陰影候補領域により特定される異常陰影候補を包含する部分領域を特定し、前記複数の断層画像から、特定した前記部分領域に対応する画素データを部分画像データとして抽出するステップと、
抽出された前記部分画像データと、前記仮想３次元画像における前記部分領域の位置情報とを対応付けて記憶装置に格納するステップと、
をコンピュータに実行させるための画像診断支援プログラム。
【請求項２】
同一の前記被検体について過去に撮影された複数の断層画像が存在する場合、当該過去に撮影された複数の断層画像から抽出され且つ抽出部位が前記部分画像データと同一とみなされる過去部分画像データが既に前記記憶装置に格納されているか判断する判断ステップと、
前記記憶装置に前記過去部分画像データが格納されていない場合、前記過去に撮影された複数の断層画像から前記過去部分画像データを抽出し、前記記憶装置に格納するステップと、
前記部分画像データと前記過去部分画像データとを対応付けるためのデータを前記記憶装置に格納するステップと、
をさらにコンピュータに実行させるための請求項１記載の画像診断支援プログラム。
【請求項３】
ユーザからの表示指示に応じて、前記記憶装置から前記部分画像データを読み出し、前記部分画像データに基づき３次元部分画像データを生成し、表示するステップ
をさらにコンピュータに実行させるための請求項１記載の画像診断支援プログラム。
【請求項４】
ユーザからの表示指示に応じて、前記記憶装置から前記部分画像データと当該部分画像データに対応する前記過去部分画像データとを読み出し、前記部分画像データに基づき３次元部分画像データを生成すると共に前記過去部分画像データに基づき過去の３次元部分画像データを生成し、前記３次元部分画像データと前記過去の３次元部分画像データとを表示するステップ
をさらにコンピュータに実行させるための請求項２記載の画像診断支援プログラム。
【請求項５】
被検体を撮影した複数の断層画像の各々について、当該断層画像において病変部とみなされる異常陰影候補領域を探索するステップと、
前記複数の断層画像を並べた仮想３次元画像における一部分の領域であって、各前記断層画像から検出された前記異常陰影候補領域により特定される異常陰影候補を包含する部分領域を特定し、前記複数の断層画像から、特定した前記部分領域に対応する画素データを部分画像データとして抽出するステップと、
抽出された前記部分画像データと、前記仮想３次元画像における前記部分領域の位置情報とを対応付けて記憶装置に格納するステップと、
を含み、コンピュータにより実行される画像診断支援方法。
【請求項６】
被検体を撮影した複数の断層画像の各々について、当該断層画像において病変部とみなされる異常陰影候補領域を探索する手段と、
前記複数の断層画像を並べた仮想３次元画像における一部分の領域であって、各前記断層画像から検出された前記異常陰影候補領域により特定される異常陰影候補を包含する部分領域を特定し、前記複数の断層画像から、特定した前記部分領域に対応する画素データを部分画像データとして抽出する手段と、
抽出された前記部分画像データと、前記仮想３次元画像における前記部分領域の位置情報とを対応付けて記憶装置に格納する手段と、
を有する画像診断支援装置。
【請求項１】
被検体を撮影した複数の断層画像の各々について、当該断層画像において病変部とみなされる異常陰影候補領域を探索するステップと、
前記複数の断層画像を並べた仮想３次元画像における一部分の領域であって、各前記断層画像から検出された前記異常陰影候補領域により特定される異常陰影候補を包含する部分領域を特定し、前記複数の断層画像から、特定した前記部分領域に対応する画素データを部分画像データとして抽出するステップと、
抽出された前記部分画像データと、前記仮想３次元画像における前記部分領域の位置情報とを対応付けて記憶装置に格納するステップと、
をコンピュータに実行させるための画像診断支援プログラム。
【請求項２】
同一の前記被検体について過去に撮影された複数の断層画像が存在する場合、当該過去に撮影された複数の断層画像から抽出され且つ抽出部位が前記部分画像データと同一とみなされる過去部分画像データが既に前記記憶装置に格納されているか判断する判断ステップと、
前記記憶装置に前記過去部分画像データが格納されていない場合、前記過去に撮影された複数の断層画像から前記過去部分画像データを抽出し、前記記憶装置に格納するステップと、
前記部分画像データと前記過去部分画像データとを対応付けるためのデータを前記記憶装置に格納するステップと、
をさらにコンピュータに実行させるための請求項１記載の画像診断支援プログラム。
【請求項３】
ユーザからの表示指示に応じて、前記記憶装置から前記部分画像データを読み出し、前記部分画像データに基づき３次元部分画像データを生成し、表示するステップ
をさらにコンピュータに実行させるための請求項１記載の画像診断支援プログラム。
【請求項４】
ユーザからの表示指示に応じて、前記記憶装置から前記部分画像データと当該部分画像データに対応する前記過去部分画像データとを読み出し、前記部分画像データに基づき３次元部分画像データを生成すると共に前記過去部分画像データに基づき過去の３次元部分画像データを生成し、前記３次元部分画像データと前記過去の３次元部分画像データとを表示するステップ
をさらにコンピュータに実行させるための請求項２記載の画像診断支援プログラム。
【請求項５】
被検体を撮影した複数の断層画像の各々について、当該断層画像において病変部とみなされる異常陰影候補領域を探索するステップと、
前記複数の断層画像を並べた仮想３次元画像における一部分の領域であって、各前記断層画像から検出された前記異常陰影候補領域により特定される異常陰影候補を包含する部分領域を特定し、前記複数の断層画像から、特定した前記部分領域に対応する画素データを部分画像データとして抽出するステップと、
抽出された前記部分画像データと、前記仮想３次元画像における前記部分領域の位置情報とを対応付けて記憶装置に格納するステップと、
を含み、コンピュータにより実行される画像診断支援方法。
【請求項６】
被検体を撮影した複数の断層画像の各々について、当該断層画像において病変部とみなされる異常陰影候補領域を探索する手段と、
前記複数の断層画像を並べた仮想３次元画像における一部分の領域であって、各前記断層画像から検出された前記異常陰影候補領域により特定される異常陰影候補を包含する部分領域を特定し、前記複数の断層画像から、特定した前記部分領域に対応する画素データを部分画像データとして抽出する手段と、
抽出された前記部分画像データと、前記仮想３次元画像における前記部分領域の位置情報とを対応付けて記憶装置に格納する手段と、
を有する画像診断支援装置。
【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１８】
【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１８】
【図１７】
【公開番号】特開２０１０−２２０８２６（Ｐ２０１０−２２０８２６Ａ）
【公開日】平成２２年１０月７日（２０１０．１０．７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−７１６９０（Ｐ２００９−７１６９０）
【出願日】平成２１年３月２４日（２００９．３．２４）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年１０月７日（２０１０．１０．７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年３月２４日（２００９．３．２４）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
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