JP2006034585A - 画像表示装置、画像表示方法およびそのプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 多数の画像の中から診断対象の画像に類似している症例を的確に検索する。
【解決手段】 診断対象となる被写体の所定の部位を撮影して得られた解剖学的な構造物を含む診断画像Pのデータを取得し、診断画像Pのデータから異常陰影の候補領域を含む候補画像を入力して、候補画像の解剖学的情報と異常陰影らしさを表わす特徴量を取得する。候補領域の解剖学的情報と特徴量が類似する異常陰影画像を画像データベース１０より検索して、候補領域と対比可能に表示する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、対象の画像に類似している画像を表示する画像表示装置、類似画像表示方法およびそのプログラムに関するものである。

従来より、開業医や病院等の医療施設において、種々の医療画像、すなわち、Ｘ線画像、ＣＴ画像、ＭＲ画像等が撮影され利用されている。このような医療画像は、患者の病状の診断や経過観察、治癒または進行状態の把握などのために用いられ、通常、医師等の読影者が画像を見ながら診断を行い治療方針の決定などを行っている。

医療施設では、従来、診断の際に使用したこのような医療画像をハードコピーの状態で保管していることが多かったが、日々増加し続ける医療画像の管理を簡易にするために、また保管スペースの削減のために、医療画像等の画像からデジタル画像を生成し、画像データの形で光ディスク、磁気ディスク等の記録媒体に記録して保存する画像ファイリング装置が提案されている。

この装置を活用すれば、医療画像の保管スペースの削減が実現できるだけでなく、画像を画像データの形で管理することができるので、画像を種々の目的のために利用することが可能になるが、診断対象の画像と類似している症例を、ハードコピーの状態で保管されている多数の過去の画像の中から的確に探すことは非常に困難である。このため、多数の症例の中から、診断対象の画像に類似している症例を的確に探索できるようにすることが望まれる。

そこで、被写体画像中に設定されたＲＯＩ（region of interest）の画像を入力し、入力されたＲＯＩ画像と画像の特性が類似している部分を含む類似画像データと、その類似画像データに関連する診断データを症例データベースから検索して読み込み、例えば「陰影の形状」のような類似判定を行う項目を選択し、選択された類似判定項目について類似性を判定してその結果をモニタに表示させる装置が提案されている（例えば、特許文献１など）。

あるいは、診断画像を読影して診断する医師が、診断画像に対して画像的に類似する参照画像を容易に参照して読影による診断の精度を向上することができるように、データベースに蓄積された参照画像の画像から得られる特徴量と、診断画像の病変位置から得られる特徴量と照合して類似した参照画像を検索し、類似度が演算された参照画像に関連付けられた所見を参照して、参照画像の病名毎にその確率を演算した後、演算された確率順に、参照画像、病名及びその確率を表示するようにするものが提案されている（特許文献２など）。
特開２００４−５３６４公報 特開２００２−２３０５１８公報

しかしながら、特許文献２の方法では、肺ガンのような病変の外観上の特徴は、肺野領域内の位置や肋骨に重なっているか否かなどによって変わるため、診断を行うために参照にする画像としては不十分であった。

また、特許文献１は医師などの読影者により指示されたROIに関して、選択された類似判定項目を用いて類似症例を検索するものであるが、背景画像の解剖学的な構造物が考慮されておらず診断を行う際に参考にする画像としては十分ではなかった。また、読影者が自らROIを指示したものに関しては、類似画像が表示されたが、見落としがあったものに関してはそれに注意を喚起することはできなかった。

本発明は、上記事情に鑑みて、多数の画像の中から診断対象の画像に類似している症例を的確に検索することを可能にした類似画像表示システムを提供することを目的とするものである。

本発明の類似画像表示装置は、人体等の被写体の所定の部位を撮影して得られた異常陰影を有する解剖学的な構造物を含む医用画像を記憶する画像データベースと、
診断対象となる人体等の被写体を撮影して得られた解剖学的な構造物を含む診断画像のデータを取得する取得手段と、
該診断画像のデータから、該診断画像中の異常陰影の候補領域を含む候補画像を取得する候補画像取得手段と、
該候補画像に含まれる解剖学的な構造物を検出して、前記候補領域の解剖学的情報を取得する解剖学的情報取得手段と、
前記候補画像に含まれる異常陰影の候補領域より異常陰影らしさを表わす特徴量を取得する特徴量取得手段と、
前記候補画像より取得した前記候補領域の前記解剖学的情報および前記特徴量が類似する解剖学的情報および特徴量を有する前記医用画像に異常陰影が撮影されている異常陰影画像を前記画像データベースより検索する検索手段と、
前記候補領域と検索された前記異常陰影画像とを対比可能に表示する表示手段とを備えたことを特徴とするものである。

本発明の類似画像表示方法は、診断対象となる人体等の被写体を撮影して得られた解剖学的な構造物を含む診断画像のデータを取得する取得ステップと、
該診断画像のデータから、該診断画像中の異常陰影の候補領域を含む候補画像を取得する候補画像取得ステップと、
該候補画像に含まれる解剖学的な構造物を検出して、前記候補領域の解剖学的情報を取得する解剖学的情報取得ステップと、
前記候補画像に含まれる異常陰影の候補領域より異常陰影らしさを表わす特徴量を取得する特徴量取得ステップと、
前記候補画像より取得した前記候補領域の前記解剖学的情報および前記特徴量が類似する解剖学的情報および特徴量を有する医用画像に異常陰影が撮影されている異常陰影画像を、人体等の被写体の所定の部位を撮影して得られた異常陰影を有する解剖学的な構造物を含む医用画像を記憶する画像データベースより検索する検索ステップと、
前記候補領域と検索された前記異常陰影画像とを対比可能に表示する表示ステップとを備えたことを特徴とするものである。

本発明の類似画像表示方法は、診断対象となる人体等の被写体を撮影して得られた解剖学的な構造物を含む診断画像のデータを取得する取得ステップと、
該診断画像のデータから、該診断画像中の異常陰影の候補領域を含む候補画像を取得する候補画像取得ステップと、
前記候補画像に含まれる異常陰影の候補領域より異常陰影らしさを表わす特徴量を取得する特徴量取得ステップと、
該候補画像に含まれる解剖学的な構造物を検出して、前記候補領域の解剖学的情報を取得する解剖学的情報取得ステップと、
前記候補画像より取得した前記候補領域の前記解剖学的情報および前記特徴量が類似する解剖学的情報および特徴量を有する医用画像に異常陰影が撮影されている異常陰影画像を、人体等の被写体の所定の部位を撮影して得られた異常陰影を有する解剖学的な構造物を含む医用画像を記憶する画像データベースより検索する検索ステップと、
前記候補領域と検索された前記異常陰影画像とを対比可能に表示する表示ステップとを備えたことを特徴とするものである。

本発明のプログラムは、コンピュータを、
診断対象となる人体等の被写体を撮影して得られた解剖学的な構造物を含む診断画像のデータを取得する取得手段と、
該診断画像のデータから、該診断画像中の異常陰影の候補領域を含む候補画像を取得する候補画像取得手段と、
該候補画像に含まれる解剖学的な構造物を検出して、前記候補領域の解剖学的情報を取得する解剖学的情報取得手段と、
前記候補画像に含まれる異常陰影の候補領域より異常陰影らしさを表わす特徴量を取得する特徴量取得手段と、
前記候補画像より取得した前記候補領域の前記解剖学的情報および前記特徴量が類似する解剖学的情報および特徴量を有する医用画像に異常陰影が撮影されている異常陰影画像を、人体等の被写体の所定の部位を撮影して得られた異常陰影を有する解剖学的な構造物を含む医用画像を記憶する画像データベースより検索する検索手段と、
前記候補領域と検索された前記異常陰影画像とを対比可能に表示する表示手段として機能させることを特徴とするものである。

「人体等」とは、人体のみならず犬や猫などの動物のからだをも含むものである。

「構造物」とは、被写体の所定の部位を構成する組織をいう。

「解剖学的情報」とは、各組織が存在する場所や各組織の構成などから得られる情報をいう。例えば、胸部は肋骨、軟部、心臓などの組織から構成されるが、肋骨が撮影されている箇所か撮影されていない箇所や、肋骨と軟部を含んだ肺野領域のうち肺上部であるか肺下部であるかなどの位置に応じて決められる。

また、画像表示装置は、前記診断画像から異常陰影の候補領域を検出する異常陰影検出手段をさらに備えるようにし、
前記入力手段が、前記検出された候補領域を含む候補画像を入力するものであってもよい。

また、前記医用画像および前記診断画像は、人体の胸部を撮影して得た胸部画像である場合には、
前記解剖学的情報取得手段は、
前記胸部画像より肺野領域を認識する肺野認識手段と、
前記胸部画像より肋骨を認識する肋骨認識手段とを有し、
肺野領域内の位置と肋骨の位置に応じた解剖学的情報を取得するものが望ましい。

本発明によれば、診断対象となる診断画像に撮影された異常陰影の候補領域と、解剖学的情報と特徴量が類似する異常陰影画像を画像データベースから検索し、候補領域と検索された前記異常陰影画像とを対比可能に表示することにより、候補領域が異常陰影であるか否かの判定を行い易くなる。

また、診断画像から異常陰影の候補領域を自動検出するようにすれば、医師が発見した異常陰影のみならず、異常陰影の可能性が高い候補領域を検出して、自動検出した候補領域が異常陰影であるか否かを異常陰影の画像と比較して判定することができるので、見落としが少なく判別性能も向上させることができる。

また、診断画像が人体の胸部を撮影して得た胸部画像の場合には、肺野領域と肋骨認識とを行って、肺野領域内の位置と肋骨の位置に応じた異常陰影を表示するようにすれば、背景画像が類似したものを表示することができ正確な判定が行える。

本発明の画像生成装置について、図に基づいて説明する。図１に示すように、本発明の類似画像表示装置１は、人体等の被写体の所定の部位を撮影して得られた異常陰影が撮影された医用画像Qを予め記憶する画像データベース１０と、診断対象となる人体等の被写体の所定の部位を撮影して得られた解剖学的な構造物を含む診断画像Pのデータを取得する取得手段２０と、診断画像より異常陰影の候補領域を検出する異常陰影検出手段３０と、検出された異常陰影の候補領域を含む候補画像を取得する候補画像取得手段４０と、候補画像に含まれる解剖学的な構造物を検出して解剖学的情報を取得する解剖学的情報取得手段５０と、候補画像に含まれる異常陰影の候補領域より異常陰影らしさを表わす特徴量を取得する特徴量取得手段６０と、候補領域より取得した解剖学的情報と特徴量が類似する解剖学的情報と特徴量を持った異常陰影画像を前記画像データベースより検索する検索手段７０と、候補画像と検索された異常陰影画像とを対比可能に表示する表示手段８０とを備える。

人体等の被写体の所定の部位を撮影して得られた医用画像は、骨や血管などの解剖学的な構造物を含む。例えば、医用画像が人体の胸部を撮影した胸部画像の場合、肺野領域が撮影され、その肺野領域上には肋骨が撮影され、肺野領域の位置や肋骨がある箇所か肋骨が存在しない箇所かによって解剖学的に異なった特徴が現れる。また、肺ガンのような異常陰影は、肋骨上に現れるか、肋骨が存在しないところに現れるかによって、その見え方が異なってくる。そこで、本実施の形態では、診断画像Pと医用画像Qが胸部を撮影した胸部画像であって、胸部画像に肺ガンのような異常陰影が現れたときに、異常陰影に類似する画像を検索する場合について具体的に説明する。

解剖学的情報取得手段５０は、肺野領域内の位置や肋骨が存在する箇所か肋骨間であるかなどの解剖学的情報を取得し、解剖学的情報取得手段５０には、肺野を認識する肺野認識手段５１と、肋骨を認識する肋骨認識手段５２とを備える。

ここで、上述の各手段を具体的に説明する。

（１）異常陰影検出手段
胸部画像に撮影された肺ガンに現れる結節は、正常な解剖学的特徴を有する背景画像と異なる特徴を有する。

そこで、異常陰影検出手段３０は、診断画像Pに強調フィルタなどを用いて結節を強調した強調画像と、抑制フィルタなどを用いて結節を抑制した抑制画像とを生成し、強調画像と抑制画像の差分画像を求めると、差分画像は背景画像が除去された結節が強調された画像となる。差分画像には結節のみならず背景画像に含まれる構造物も強調することになるが、結節は、所定の範囲内のグレイレベル（濃度）の画素が多く現れ、その大きさや形状から背景画像に含まれる構造物とは異なった特徴を有している。そこで、肺ガンなどに現れる結節などの異常陰影に現れる特徴を表す特徴量を用いて、背景画像から異常陰影候補領域を抽出することができる（例えば、Med.Phys.,15,158〜166,1988を参照）。

あるいは、胸部画像上に撮影された癌化した部分の結節や腫瘤等の異常陰影は、おおむね丸味をおびた輪郭を持ち、かつ、画像上では周囲に比べて画素値が大きく勾配ベクトルが集中する領域として観測される。このような異常陰影は、半球状で同じ濃度の画素が同心円状に広がる形状の円形凸領域として観測され、円形凸領域は、画素値（濃度値）の分布が周縁部から中心部に向かうにしたがって画素値が高く（濃度値が低く）なるという画素値の勾配が認められる。その勾配線は異常陰影の中心方向に向かって集中するもので、画素値の勾配を勾配ベクトルとして算出し、その勾配ベクトルの集中度から異常陰影を検出することができることができる。

そこで、まず、例えば勾配ベクトルの集中度を評価して円形凸領域を強調するアイリスフィルタや適応リングフィルタを用いて、診断画像P中の異常陰影を強調する（詳細は、例えば、魏 軍、荻原 義裕、小畑 秀文、“がん陰影候補抽出のための勾配ベクトル集中フィルタ”、電子情報通信学会論文誌（D-II） Vol.J83-D-II No.1，pp.118-125，Jan．2000．参照）。また、結節のような肺ガンは小さく、円形度が高く、輝度値が高いという特徴があるため、強調された領域の中から大きさ、円形度、輝度値などに基づいて、強調された領域が異常陰影の候補領域であるか否かを判別するようにしてもよい。

あるいは、異常陰影は特定の範囲内の濃度を持った画素が多く現れる傾向があり、アイリスフィルタ等を用いて異常陰影の候補領域を検出し、検出された異常陰影の候補領域に基づいて候補領域内部の濃度ヒストグラムを求め、このヒストグラムに基づく複数の特徴量、すなわち分散値、コントラスト、角モーメント等を算出し、このような各特徴量を所定の重み付け関数で定義して新たな評価関数値を算出し、算出された評価関数値に基づいて候補領域が悪性陰影であるか否かを判定し、悪性陰影のみを異常陰影の候補領域として検出する方ことができる（例えば、特開平９−１６７２３８号公報、特開２００２−７４３２５号公報など参照）。

また、特徴量取得手段６０は、上述のように異常陰影の候補領域を検出する際に用いられるような定量的な尺度となるものを特徴量として取得する。具体的に、特徴量として(1)候補領域の大きさ（実効直径、面積）(2) 候補領域の形状（円形度）(3)濃淡パターン(4)画素値の統計量（平均、RMS）(5)テクスチャー統計量（空間周波数解析、フーリエ変換、ウェーブレット変換等）などを用いることができる。

（２）肺野認識手段
肺野認識手段５１は、胸部画像に撮影された心胸郭を検出することにより肺野領域を認識する。まず、胸部画像からガボール関数等のエッジ検出マスクを用いて心胸郭のおおよその輪郭を抽出し、抽出した心胸郭の略中心となる位置を求め、その中心位置を基準に極座標変換する。極座標平面上で、基準となる平均的な心胸郭の輪郭と略相似形のテンプレートを用いてテンプレートマッチング処理を行なうことにより心胸郭の輪郭を自動検出する。検出した心胸郭の輪郭に囲まれた領域を肺野領域として認識し、得られた肺野領域を基準にして、図２に示すような肺尖部（１の部分）、肺上部（２の部分）、肺中部（３の部分）、肺下部（４の部分）、肺門部（５の部分）、縦隔部（６の部分）、腹部（７の部分）、周辺部（８の部分）の各領域を抽出する（例えば、本出願人が出願の特開２００３−６６６１号公報参照）。

あるいは、米国特許６５４９６４６号公報において提案されている方法を用いて、肺野領域を認識して各領域に分割するようにしてもよい。

（３）肋骨認識手段
肋骨認識手段５２は、肺野認識手段５１によって検出された肺野領域内から肋骨を認識する。例えば、エッジ検出やハフ変換（楕円を検出のハフ変換）の手法を用いて、肺野領域内からある程度長さがあり、水平方向の直線に近い線や、緩やかな凸形状となる曲線を検出し、各線の肋骨らしさ評価することによって肋骨の検出を行う。肋骨らしさは、検出された凸形状の特徴を表す値（例えば、楕円の位置や半径など）を規準にして、検出された形状が肋骨の位置や形状と一致するか否かによって判定する（例えば、Computer Graphics And Image Processing 7,375-390(1978)を参照）。

あるいは、例えば、胸部が撮影されたサンプル画像を教師データとして、異常陰影を含まない正常構造の構造物の統計学的なモデルを予め作成しておき、そのモデルから入力された胸部画像Pに対応する肋骨形状を人工的に生成して行うことも可能である。

まず、多くの胸部撮影画像から肋骨が明瞭に撮影されている画像をサンプル画像として用いて、マウス等のポインティングデバイスを用いて各画像の肋骨上の点を教師データとしてモデルを予め作成し、そのモデルから肋骨の任意形状を生成するようにしてもよい。

具体的には、まず、サンプル画像N枚の肋骨の平均形状Xaveを求め（図３(a)の。○は前肋骨上の点を示し、△は後肋骨上の点を示す）、平均形状Xaveとサンプル画像の肋骨の形状Xとその平均形状Xaveとの差分ベクトルΔX＝X−Xaveを求め差分ベクトルΔXｊについて主成分分析を行なって、図３に示すように、第１主成分から第ｍ主成分までの主成分ベクトルを求め、肋骨の平均形状Xaveを主成分ベクトルを用いてワーピングして、肋骨を検出する胸部画像の肋骨と一致するような肋骨形状を生成するようにしてもよい。例えば、図３に示すように、第１主成分形状P１は肋骨を同図（ｂ）の矢印の方向に拡げる成分として現れ、第２主成分形状P2は肋骨を同図（ｃ）の矢印の方向に拡げる成分として現れた場合、肋骨の任意形状のモデルは平均形状Xaveと各主成分形状Ps（ｓ＝１、・・・、ｍ）の線形和により次式のように近似することができる。

この形状係数bｓを変えることにより、平均形状からワーピングして様々な肋骨形状を生成することができる。例えば、胸部画像に撮影されている肋骨と一致するように、胸部画像より検出した肋骨上の点（具体的には、エッジ検出などにより得られた後肋骨上の点を用いることができる）を上式に代入して形状係数bｓを求めて肋骨形状を生成することにより肋骨を認識するようにしてもよい（例えば、本出願人が出願の特開２００４‐４１６９４号公報など参照）。

（４）解剖学的情報取得手段
解剖学的情報取得手段５０は、上述の肺野認識と肋骨認識の結果から、肺野領域を次のように分割して解剖学的情報を取得する。

まず、図４に示すように、肋骨認識の結果から左右の肺を以下のように分割する。

(1) 鎖骨 (11) 鎖骨〜第１肋骨間
(2) 第１肋骨 (12) 第１肋骨〜第２肋骨間
(3) 第２肋骨 (13) 第２肋骨〜第３肋骨間
(4) 第３肋骨 (14) 第３肋骨〜第４肋骨間
(5) 第４肋骨 (15) 第４肋骨〜第５肋骨間
(6) 第５肋骨 (16) 第５肋骨〜第６肋骨間
(7) 第６肋骨 (17) 第６肋骨〜第７肋骨間
(8) 第７肋骨 (18) 第７肋骨〜第８肋骨間
(9) 第８肋骨 (19) 第８肋骨〜第９肋骨間
(10) 第９肋骨
このように、鎖骨(1)、肋骨（(2)〜(10)）、肋骨間（(11)〜(19)）の19個の部分に分け、この肋骨の位置に応じて分けた領域と、上記の肺野認識において区分けした位置とを組み合わせて、さらに詳細な領域に区分けする。

例えば、認識された領域に下記の認識コードを対応させて詳細な解剖学的領域に区分けする。

4桁 3桁 2桁 1桁
右肺上部第２肋骨部 ０ １ ３ ０（Hex)
左肺上部第２肋骨部 １ １ ３ ０（Hex)
左肺野中部第５肋骨部 １ ２ ６ ０（Hex)
・・・
上記認識コードの各桁は、例えば、４桁目は右肺か左肺かを表す左右情報、３桁目は肺野領域内のどの領域であるかを表す肺野情報、2桁目はどの肋骨上にあるかを表す肋骨情報、１桁目はどの肋骨間にあるかを表す肋骨間情報を表すものとし、下のように１６進(Hex)のコードを割り当てる。

４桁目：左右情報 右＝０(Hex)、左＝１(Hex)
３桁目：肺野情報 肺尖部＝０(Hex)、肺上部＝１(Hex)、肺中部＝２(Hex)、肺下部＝３(Hex)、・・・、肺門部＝４(Hex)、・・・
２桁目：肋骨情報 肋骨上でない＝０(Hex)、鎖骨＝１(Hex)、第１肋骨＝２(Hex)、第２肋骨＝３(Hex)、・・・、第６肋骨＝７(Hex)、・・・、第８肋骨＝９(Hex)、第９肋骨＝Ａ(Hex)
１桁目：肋骨間情報 肋骨間でない＝０(Hex)、鎖骨〜第１肋骨間＝１(Hex)、第１肋骨〜第２肋骨間＝２(Hex)、・・・、第５肋骨〜第６肋骨間＝６(Hex)、・・・、第８肋骨〜第９肋骨＝９(Hex)
医用画像より上記肺野認識や肋骨認識を行った結果に基づいて、胸部画像に含まれる各画素毎に上記認識コードを割り当てておき、各異常陰影の領域内に含まれる画素の認識コードを解剖学的情報として取得する。

上述では、鎖骨(1)、肋骨(2)〜(10)、肋骨間(11)〜(19)に応じて区分けしていたが、さらに、X方向に分割するようにしてもよい。また、肋骨が存在するか否かに応じて区分けするのみではなく、肋骨が交差したところであるか否かによって区分けしてもよい。

さらに、肺血管を認識して、解剖学的領域を区分けするようにしてもよい。

（５）画像データベース
画像データベース１０は、過去撮影された胸部画像の中から、肺ガンが撮影された医用画像Qを画像データベースに記憶する。画像データベースに記憶する医用画像Qには、診断した結果肺ガンの症例あるとわかっているものを記憶し、肺ガンであるか否かが不明なものは含まれない。

診断画像に対して上記肺野認識と肋骨認識を行って解剖学的分割を行い、各肺ガンの存在する領域が上記認識コードのいずれに該当するかを分類し、医用画像上に現れた各肺ガンと認識コードとを対応させて記憶する。

図５、図６に同程度の悪性度を持つ肺ガンの陰影（枠で囲んだ部分）を撮影した胸部画像(a)と、肺ガン部分を拡大した異常陰影画像(b)を示す（破線に囲まれた領域内の番号は図２の各領域に対応する）。図５に示すように、右肺の肺中部の第６肋骨上に肺がんが現れている場合には認識コードは０２７０（Hex）とし、図６に示すように、左肺の肺下部の第８肋骨上に肺がんが現れている場合には認識コードは １４９０（Hex）とする。肺ガンの表れている範囲に複数の認識コードが含まれる箇所では、例えば、最も多くの含まれる認識コードに分類する。また、各肺ガンは、上記異常陰影検出で説明したように、異常陰影の検出で説明したような種々の処理と同様の処理を各肺ガンに対して施して特徴量を算出しておき、各特徴量を各肺ガン毎に記憶する。

また、画像データベースには、新しい症例の異常陰影画像を随時記憶していくようにしたものが望ましい。

以下、本実施の形態の画像表示装置１の作用を、図７のフローチャートに基づいて説明を行う。

まず、画像表示装置１は、取得手段２０で被写体の診断画像Ｐをネットワークで接続されたモダリティから受信して取得する。あるいは、診断画像Ｐが記録されたDVDなどの記録媒体から読み取って取得し（ステップ１）、異常陰影検出手段３０で取得した診断画像Ｐより異常陰影の候補領域を検出する（ステップ２）。候補領域を含む候補画像を候補画像取得手段４０から受け取り、特徴量取得手段６０は、異常陰影検出手段３０で各候補領域を検出する際に算出した候補領域の大きさ、円形度、濃淡パターン、画素値の統計量、テクスチャー統計量などを特徴量として抽出する（ステップ３）。

次に、肺野認識手段５１により胸部画像Ｐから心胸郭を検出して肺野領域の認識を行い（ステップ４）、さらに、肋骨認識手段５２によって、肺野領域内の肋骨認識を行う（ステップ５）。この結果に基づいて、解剖学的情報取得手段６０は、胸部画像Ｐを複数の解剖学的領域に区分けして上述の認識コードを割り当て、異常陰影検出手段３０で検出した候補領域に含まれる画素に最も多く現れる認識コードを候補領域に認識コードとして取得する（ステップ６）。

検索手段３０は、検索の際の類似判定を行う項目（特徴量）は予めいくつかの項目を設定しておき、画像データベース１０より設定された項目が類似する症例の異常陰影画像を含む医用画像Qの検索を行う（ステップ７）。この類似判定の項目を変更したいときには、モニタ画面上に表示された項目を選択して変更を行うことができるように構成したものが望ましい。

例えば、「陰影の形状」が選択されると、「陰影の形状」を示す「円形度」などの特徴量が検索手段３０に入力されて異常陰影画像の検索が行われる。また、類似判定は１つの項目に限らず複数の項目から行うこともできる。複数の項目から類似判定を行う場合、判別器（例えば、具体例としてSVM(support vector machine)やマハラノビス距離やニューラルネットワークなど。）を用いて、候補領域の複数のクラスターに分類し（本出願人が出願の特開平9-167238号公報、特開2002-74325号公報などを参照）、そのクラスターに属する異常陰影画像を画像データベースから検索するようにしてもよい。

さらに、検索した異常陰影画像の中から、候補領域の認識コードと一致する異常陰影画像を検索して表示手段８０のモニタ画面上に、候補領域と並べて表示を行う。候補領域に類似する異常陰影画像が複数検索された場合には、順次検索された異常陰影画像を表示する。あるいは、同時に複数の異常陰影画像を表示するようにしてもよい（ステップ８）。

図５と図６では、特徴量は同程度の悪性度を示す肺ガンであるが、骨部上であるか肋骨間であるかによって濃度が異なる（同図(b)参照）。このように解剖学的な特徴が違う場所では、現れる陰影の濃度が異なるため、特徴量のみで検索した異常陰影画像と比較しても正確な判定を行うことができないが、さらに、解剖学的な特徴が一致したものを表示することにより正確な判定を行うことができる。

上述では、特徴量が類似する異常陰影を画像データベースより検索した後に、さらに、認識コードに基づいて解剖学的情報が類似するものを検索する場合について説明したが、解剖学的情報が類似する異常陰影を検索した後に、その中より特徴量の類似する異常陰影を検出するようにしてもよい。

また、上述では、診断画像より異常陰影を自動的に検出する場合について説明したが、医師などの読影者が異常陰影らしい陰影を含む領域を候補画像としてモニタから指示し、この候補画像を候補画像取得手段４０より取得して、この候補画像に類似した異常陰影を検出するようにしてもよい。この場合、候補画像の特徴量は、異常陰影検出手段と同様の処理を読影者が指示した候補画像に対して施して取得する。

また、上述の処理をコンピュータ上で実行するプログラムをＣＤ−ＲＯＭやネットワークを介してパソコン等のコンピュータにインストールしたものを画像表示装置とすることができる。

以上、詳細に説明したように、特徴量と解剖学的情報が類似する異常陰影を検出して、候補領域と並べてモニタに表示することにより、候補領域が異常陰影であるか否かの判定を正確に行うことが可能である。

本発明の画像表示装置の概略構成を示す図 肺野領域の区分けを説明するための図 肋骨認識を説明するための図 肋骨による区分けを説明するための図 肺ガンが撮影された胸部画像の一例（その１） 肺ガンが撮影された胸部画像の一例（その２） 本発明の画像表示装置の作用を説明するためのフローチャート

符号の説明

１ 類似画像表示装置
10 画像データベース
20 取得手段
30 異常陰影検出手段
40 候補画像取得手段
50 解剖学的情報取得手段
51 肺野認識手段
52 肋骨認識手段
60 特徴量取得手段
70 検索手段
80 表示手段
Q 医用画像
P 診断画像

Claims (6)

1. 人体等の被写体の所定の部位を撮影して得られた異常陰影を有する解剖学的な構造物を含む医用画像を記憶する画像データベースと、
   診断対象となる人体等の被写体を撮影して得られた解剖学的な構造物を含む診断画像のデータを取得する取得手段と、
   該診断画像のデータから、該診断画像中の異常陰影の候補領域を含む候補画像を取得する候補画像取得手段と、
   該候補画像に含まれる解剖学的な構造物を検出して、前記候補領域の解剖学的情報を取得する解剖学的情報取得手段と、
   前記候補画像に含まれる異常陰影の候補領域より異常陰影らしさを表わす特徴量を取得する特徴量取得手段と、
   前記候補画像より取得した前記候補領域の前記解剖学的情報および前記特徴量が類似する解剖学的情報および特徴量を有する前記医用画像に異常陰影が撮影されている異常陰影画像を前記画像データベースより検索する検索手段と、
   前記候補領域と検索された前記異常陰影画像とを対比可能に表示する表示手段とを備えたことを特徴とする画像表示装置。
2. 前記診断画像から異常陰影の候補領域を検出する異常陰影検出手段をさらに備え、
   前記候補画像取得手段が、前記検出された候補領域を含む候補画像を取得するものであることを特徴とする請求項１記載の画像表示装置。
3. 前記医用画像および前記診断画像が、人体の胸部を撮影して得た胸部画像であり、
   前記解剖学的情報取得手段が、
   前記胸部画像より肺野領域を認識する肺野認識手段と、
   前記胸部画像より肋骨を認識する肋骨認識手段とを有し、
   肺野領域内の位置と肋骨の位置に応じた解剖学的情報を取得するものであることを特徴とする請求項１または２いずれか記載の画像表示装置。
4. 診断対象となる人体等の被写体を撮影して得られた解剖学的な構造物を含む診断画像のデータを取得する取得ステップと、
   該診断画像のデータから、該診断画像中の異常陰影の候補領域を含む候補画像を取得する候補画像取得ステップと、
   該候補画像に含まれる解剖学的な構造物を検出して、前記候補領域の解剖学的情報を取得する解剖学的情報取得ステップと、
   前記候補画像に含まれる異常陰影の候補領域より異常陰影らしさを表わす特徴量を取得する特徴量取得ステップと、
   前記候補画像より取得した前記候補領域の前記解剖学的情報および前記特徴量が類似する解剖学的情報および特徴量を有する医用画像に異常陰影が撮影されている異常陰影画像を、人体等の被写体の所定の部位を撮影して得られた異常陰影を有する解剖学的な構造物を含む医用画像を記憶する画像データベースより検索する検索ステップと、
   前記候補領域と検索された前記異常陰影画像とを対比可能に表示する表示ステップとを備えたことを特徴とする画像表示方法。
5. 診断対象となる人体等の被写体を撮影して得られた解剖学的な構造物を含む診断画像のデータを取得する取得ステップと、
   該診断画像のデータから、該診断画像中の異常陰影の候補領域を含む候補画像を取得する候補画像取得ステップと、
   前記候補画像に含まれる異常陰影の候補領域より異常陰影らしさを表わす特徴量を取得する特徴量取得ステップと、
   該候補画像に含まれる解剖学的な構造物を検出して、前記候補領域の解剖学的情報を取得する解剖学的情報取得ステップと、
   前記候補画像より取得した前記候補領域の前記解剖学的情報および前記特徴量が類似する解剖学的情報および特徴量を有する医用画像に異常陰影が撮影されている異常陰影画像を、人体等の被写体の所定の部位を撮影して得られた異常陰影を有する解剖学的な構造物を含む医用画像を記憶する画像データベースより検索する検索ステップと、
   前記候補領域と検索された前記異常陰影画像とを対比可能に表示する表示ステップとを備えたことを特徴とする画像表示方法。
6. コンピュータを、
   診断対象となる人体等の被写体を撮影して得られた解剖学的な構造物を含む診断画像のデータを取得する取得手段と、
   該診断画像のデータから、該診断画像中の異常陰影の候補領域を含む候補画像を取得する候補画像取得手段と、
   該候補画像に含まれる解剖学的な構造物を検出して、前記候補領域の解剖学的情報を取得する解剖学的情報取得手段と、
   前記候補画像に含まれる異常陰影の候補領域より異常陰影らしさを表わす特徴量を取得する特徴量取得手段と、
   前記候補画像より取得した前記候補領域の前記解剖学的情報および前記特徴量が類似する解剖学的情報および特徴量を有する医用画像に異常陰影が撮影されている異常陰影画像を、人体等の被写体の所定の部位を撮影して得られた異常陰影を有する解剖学的な構造物を含む医用画像を記憶する画像データベースより検索する検索手段と、
   前記候補領域と検索された前記異常陰影画像とを対比可能に表示する表示手段として機能させるプログラム。