Nothing Special   »   [go: up one dir, main page]

JP2008253292A - 症例画像検索装置及びシステム - Google Patents

症例画像検索装置及びシステム Download PDF

Info

Publication number
JP2008253292A
JP2008253292A JP2007095439A JP2007095439A JP2008253292A JP 2008253292 A JP2008253292 A JP 2008253292A JP 2007095439 A JP2007095439 A JP 2007095439A JP 2007095439 A JP2007095439 A JP 2007095439A JP 2008253292 A JP2008253292 A JP 2008253292A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
case
cross
arbitrary
sectional image
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2007095439A
Other languages
English (en)
Inventor
Satoru Osawa
哲 大沢
Takayuki Udagawa
隆之 宇田川
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujifilm Corp
Original Assignee
Fujifilm Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujifilm Corp filed Critical Fujifilm Corp
Priority to JP2007095439A priority Critical patent/JP2008253292A/ja
Priority to US12/058,748 priority patent/US8009936B2/en
Publication of JP2008253292A publication Critical patent/JP2008253292A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/58—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/583—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
    • G06F16/5854—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content using shape and object relationship
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20092—Interactive image processing based on input by user
    • G06T2207/20108—Interactive selection of 2D slice in a 3D data set
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30061—Lung
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30096—Tumor; Lesion
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Library & Information Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

【課題】診断対象となる３次元画像の任意断面画像に基づいてデータベースに登録されている症例画像から類似する症例画像を検索可能にする。
【解決手段】症例画像が登録されている症例ＤＢ２４から診断対象の画像と類似する症例画像を検索するための画像として、任意断面画像（ＭＰＲ画像）を使用する。ユーザ端末１０は、ＭＰＲ画像での病変部位を基準にして該病変部位を含むアキシャル画像を生成し、このアキシャル画像に含まれる病変部位の特徴量（第１の特徴量）を算出し、症例ＤＢ２４に送る。症例画像サーバ２０は、受信した第１の特徴量と、特徴量ＤＢ２６に登録されている症例別の特徴量（第２の特徴量）とを比較し、その比較結果に基づいて前記第１の特徴量に類似する第２の特徴量を有する症例画像を症例ＤＢ２４から検索し、検索した症例画像をユーザ端末１０に送る。
【選択図】 図１

Description

本発明は症例画像検索装置及びシステムに係り、特にクエリー画像から抽出した特徴量に基づいてそのクエリー画像と類似する症例画像を検索する技術に関する。
従来、検索キーとなる２次元画像から特徴量（第１の特徴量）を抽出し、一方、検索の対象となる３次元モデルを互いに異なる視点から見た複数の２次元画像を生成し、これらの複数の２次元画像からそれぞれ特徴量（第２の特徴量）を抽出し、前記第１の特徴量と第２の特徴量とを用いて類似検索を行い、検索キーに類似する３次元モデルを検索する３次元モデル検索方法が提案されている（特許文献１）。
また、診断対象となる３次元画像の一部を関心領域とし、その関心領域から特徴量を抽出して、データベース内の画像の特徴量と比較して類似度を算出し、この演算された類似度に基づいて前記データベースから類似する画像を類似度の高い順に選択する類似画像検索装置が提案されている（特許文献２）。
更に、任意の回転と任意の移動を行って表示した３次元画像を基準とて平面を画像３次元ボクセル空間に設定し、この平面に交差するボクセルの画素値からＭＰＲ画像を作成することで、任意の角度と任意の位置のＭＰＲ画像を容易に表示するとともに、３次元画像との位置関係を直感的に理解することを可能にした３次元画像表示装置が提案されている（特許文献３）。
特開２００４−１６４５０３号公報 特開２００１−１５５０１９号公報 特開２００１−１０１４４９号公報
特許文献１に記載の３次元モデル検索方法は、予め１つの３次元モデルに対して検索用に複数の第２の特徴量（３次元モデルを互いに異なる視点から見た複数の２次元画像から抽出した特徴量）を準備しておく必要があり、特に検索キーとなる２次元画像の方向（視線方向）が定まっていない場合には、あらゆる視点方向を想定して第２の特徴量を準備しなければならず、更に検索対象の３次元モデルが多数存在する場合には、前記第２の特徴量を準備することは難しいという問題がある。
特許文献２に記載の類似画像検出装置は、２次元画像に基づいてデータベースから該２次元画像に類似する２次元画像、又は該２次元画像を包含する３次元画像を検索することができない。
特許文献３に記載の３次元画像表示装置は、画像データベースからの画像検索や、検索した画像を表示するものではなく、類似症例を検索する等の画面インターフェースは考慮されていない。
本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、診断対象となる３次元画像の任意断面画像に基づいてデータベースに登録されている症例画像から類似する症例画像を検索することができる症例画像検索装置及びシステムを提供することを目的とする。
前記目的を達成するために請求項１に係る症例画像検索装置は、診断対象となる３次元画像を任意の位置及び任意の角度の切断面で切断してなる任意断面画像を指定する断面画像指定手段と、前記指定された任意断面画像上での病変部位を基準にして、前記３次元画像から前記病変部位を含む予め設定された軸方向の断面画像を生成する断面画像生成手段と、前記作成された断面画像に基づいて該断面画像に含まれる病変部位の第１の特徴量を算出する特徴量算出手段と、複数の症例画像とともに各症例画像別の第２の特徴量であって、予め設定された軸方向の断面画像上での病変部位の第２の特徴量が関連づけて登録されているデータベースと、前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを比較し、前記第１の特徴量に類似する第２の特徴量を有する症例画像を前記データベースから検索する検索手段と、を備えたことを特徴としている。
症例画像が登録されているデータベースから診断対象の画像と類似する症例画像を検索するための検索用画像として、任意断面画像（ＭＰＲ画像）を使用できるようにする。即ち、任意断面画像上での病変部位を基準にして、前記３次元画像から前記病変部位を含む予め設定された軸方向の断面画像（例えば、アキシャル画像）を生成する。そして、前記作成された断面画像に基づいて該断面画像に含まれる病変部位の第１の特徴量を算出する。一方、データベースには、複数の症例画像とともに各症例画像別の第２の特徴量であって、予め設定された軸方向の断面画像（例えば、アキシャル画像）上での病変部位の第２の特徴量が関連づけて登録されており、前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを比較することにより、前記第１の特徴量に類似する第２の特徴量を有する症例画像を前記データベースから検索するようにしている。
即ち、検索用画像として、任意断面画像（ＭＰＲ画像）を使用可能にし、この任意断面画像を予め設定された軸方向の断面画像（例えば、アキシャル画像）に変換して第１の特徴量を算出するようにしたため、データベース側では、予め設定された軸方向の断面画像（例えば、アキシャル画像）上での病変部位の第２の特徴量を保持してればよい。
請求項２に示すように請求項１に記載の症例画像検索装置において、前記３次元画像から前記指定された第１の任意断面画像を生成する第１の断面画像生成手段と、前記生成された第１の任意断面画像を表示する第１の表示手段と、前記症例画像が３次元画像として登録されている前記データベースと、前記検索手段によって検索された症例画像に対応する３次元画像から前記断面画像指定手段によって指定された角度と同じ角度の断面画像であって、病変部位を含む任意断面画像を生成する第２の断面画像生成手段と、前記生成された第２の任意断面画像を表示する第２の表示手段と、を備えたことを特徴としている。
これにより、診断対象の第１の任意断面画像と同じ角度の第２の任意断面画像（参照にする症例画像）とを表示することができる。尚、診断対象を任意断面画像として表示することができるため、病変部位等を見やすくすることができる。
請求項３に係る症例画像検索装置は、診断対象となる３次元画像を任意の位置及び任意の角度の切断面で切断してなる任意断面画像を指定する断面画像指定手段と、前記指定された任意断面画像上での病変部位の第１の特徴量を算出する第１の特徴量算出手段と、複数の症例画像が登録されているデータベースであって、各症例画像が３次元画像として登録されているデータベースと、前記データベースに登録されている各症例画像別の３次元画像に基づいて前記断面画像指定手段によって指定された角度と同じ角度の断面画像であって、病変部位を含む任意断面画像を、各症例画像別に生成する第２の断面画像生成手段と、各症例画像別に生成された任意断面画像上での病変部位の第２の特徴量を算出する第２の特徴量算出手段と、前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを比較し、前記第１の特徴量に類似する第２の特徴量を有する症例画像を前記データベースから検索する検索手段と、を備えたことを特徴としている。
任意断面画像上での病変部位の第１の特徴量に基づいてデータベースから類似症例を検索できるようにする。即ち、データベースには、各症例画像別の３次元画像が登録されており、この３次元画像から前記指定された角度（任意断面画像の角度）と同じ角度の断面画像であって、病変部位を含む任意断面画像を各症例画像別に生成し、この任意断面画像上での病変部位の第２の特徴量を算出する。そして、前記第１の特徴量に類似する第２の特徴量を有する症例画像を前記データベースから検索するようにしている。
請求項４に示すように請求項３に記載の症例画像検索装置において、前記３次元画像から前記断面画像指定手段によって指定された第１の任意断面画像を生成する第１の断面画像生成手段と、前記生成された第１の任意断面画像を表示する第１の表示手段と、前記検索手段によって検索された症例画像に対応して前記第２の断面画像生成手段によって生成された第２の任意断面画像を表示する第２の表示手段と、を備えたことを特徴としている。これにより、診断対象の第１の任意断面画像と同じ角度の第２の任意断面画像（参照にする症例画像）を表示することができる。
請求項５に示すように請求項２又は４に記載の症例画像検索装置において、前記第１の表示手段と第２の表示手段とは同一の表示手段であり、前記第１の任意断面画像及び第２の任意断面画像を、同時に又は画面を切り替えて表示することを特徴としている。
請求項６に示すように請求項２に記載の症例画像検索装置において、前記第１の表示手段と第２の表示手段とは同一の表示手段であり、前記第１の任意断面画像、第２の任意断面画像及び前記作成された断面画像を、同時に又は画面を切り替えて表示することを特徴としている。
請求項７に示すように請求項２、４、５、又は６に記載の症例画像検索装置において、前記データベースには症例画像とともにその症例画像に対する診断情報が登録され、前記第２の表示手段は、前記第２の任意断面画像とともに、該第２の任意断面画像に対応する診断情報を表示することを特徴としている。
これにより、診断対象の第１の任意断面画像と同じ角度の第２の任意断面画像（参照にする症例画像）と、その診断情報とを表示することができる。
請求項８に係る発明は、ユーザ端末と症例画像サーバとがネットワークを介して接続された症例画像検索システムであって、前記ユーザ端末は、診断対象となる３次元画像を任意の位置及び任意の角度の切断面で切断してなる任意断面画像を指定する断面画像指定手段と、前記指定された任意断面画像上での病変部位を基準にして、前記３次元画像から前記病変部位を含む予め設定された軸方向の断面画像を生成する断面画像生成手段と、前記作成された断面画像に基づいて該断面画像に含まれる病変部位の第１の特徴量を算出する第１の特徴量算出手段と、前記算出した第１の特徴量を前記症例画像サーバに送信するとともに、前記症例画像サーバによって検索された症例画像を受信する第１の通信手段と、を備え、前記症例画像サーバは、複数の症例画像とともに各症例画像別の第２の特徴量であって、予め設定された軸方向の断面画像上での病変部位の第２の特徴量が関連づけて登録されているデータベースと、前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを比較し、前記第１の特徴量に類似する第２の特徴量を有する症例画像を前記データベースから検索する検索手段と、前記第１の特徴量を前記ユーザ端末から受信するとともに、前記検索した症例画像を前記ユーザ端末に送信する第２の通信手段と、を備えたことを特徴としている。
請求項９に係る発明は、ユーザ端末と症例画像サーバとがネットワークを介して接続された症例画像検索システムであって、前記ユーザ端末は、診断対象となる３次元画像を任意の位置及び任意の角度の切断面で切断してなる任意断面画像を指定する断面画像指定手段と、前記指定された任意断面画像上での病変部位を基準にして、前記３次元画像から前記病変部位を含む予め設定された軸方向の断面画像を生成する断面画像生成手段と、前記作成された断面画像を前記症例画像サーバに送信するとともに、前記症例画像サーバによって検索された症例画像を受信する第１の通信手段と、を備え、前記症例画像サーバは、前記作成された断面画像に基づいて該断面画像での病変部位の第１の特徴量を算出する特徴量算出手段と、複数の症例画像とともに各症例画像別の第２の特徴量であって、予め設定された軸方向の断面画像上での病変部位の第２の特徴量が関連づけて登録されているデータベースと、前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを比較し、前記第１の特徴量に類似する第２の特徴量を有する症例画像を前記データベースから検索する検索手段と、前記基準断面の断面画像を受信するとともに、前記検索した症例画像を前記ユーザ端末に送信する第２の通信手段と、を備えたことを特徴としている。
請求項１０に係る発明は、ユーザ端末と症例画像サーバとがネットワークを介して接続された症例画像検索システムであって、前記ユーザ端末は、診断対象となる３次元画像を任意の位置及び任意の角度の切断面で切断してなる任意断面画像を指定する断面画像指定手段と、前記指定された任意断面画像に基づいて該断面画像に含まれる病変部位の第１の特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記算出した第１の特徴量及び前記指定された任意断面画像の角度の情報を前記症例画像サーバに送信するとともに、前記症例画像サーバによって検索された症例画像を受信する第１の通信手段と、を備え、前記症例画像サーバは、複数の症例画像が登録されているデータベースであって、各症例画像が３次元画像として登録されているデータベースと、前記データベースに登録されている各症例画像別の３次元画像に基づいて前記任意断面画像の角度と同じ角度の断面画像であって、病変部位を含む任意断面画像を、各症例画像別に生成する断面画像生成手段と、各症例画像別に生成された任意断面画像上での病変部位の第２の特徴量を算出する第２の特徴量算出手段と、前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを比較し、前記第１の特徴量に類似する第２の特徴量を有する症例画像を前記データベースから検索する検索手段と、前記算出された第１の特徴量及び前記指定された任意断面画像の角度の情報を前記ユーザ端末から受信するとともに、前記検索した症例画像を前記ユーザ端末に送信する第２の通信手段と、を備えたことを特徴としている。
請求項１１に係る発明は、ユーザ端末と症例画像サーバとがネットワークを介して接続された症例画像検索システムであって、前記ユーザ端末は、診断対象となる３次元画像を任意の位置及び任意の角度の切断面で切断してなる任意断面画像を指定する断面画像指定手段と、前記指定された任意断面画像及び該任意断面画像の角度の情報を前記症例画像サーバに送信するとともに、前記症例画像サーバによって検索された症例画像を受信する第１の通信手段と、を備え、前記症例画像サーバは、前記指定された任意断面画像に基づいて該任意断面画像での病変部位の第１の特徴量を算出する第１の特徴量算出手段と、複数の症例画像が登録されているデータベースであって、各症例画像が３次元画像として登録されているデータベースと、前記データベースに登録されている各症例画像別の３次元画像に基づいて前記任意断面画像の角度と同じ角度の断面画像であって、病変部位を含む任意断面画像を、各症例画像別に生成する断面画像生成手段と、各症例画像別に生成された任意断面画像上での病変部位の第２の特徴量を算出する第２の特徴量算出手段と、前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを比較し、前記第１の特徴量に類似する第２の特徴量を有する症例画像を前記データベースから検索する検索手段と、前記指定された任意断面画像及び該任意断面画像の角度の情報を前記ユーザ端末から受信するとともに、前記検索した症例画像を前記ユーザ端末に送信する第２の通信手段と、を備えたことを特徴としている。
本発明によれば、病変部位等が見やすい所望の任意断面画像を選択することができ、この任意断面画像に基づいてデータベースに登録されている症例画像から類似する症例画像を検索することができる。
以下、添付図面に従って本発明に係る症例画像検索装置及びシステムの好ましい実施の形態について説明する。
＜システム構成＞
図１は本発明に係る症例画像検索システムの実施の形態を示すシステム構成図である。
この症例画像検索システム１は、ユーザ端末１０と、症例画像サーバ２０と、これらを接続するためのネットワーク網３０とによって構成されている。
ユーザ端末１０は、ネットワーク網３０と接続されたパーソナルコンピュータ（パソコン）等によって構成されており、主として変換プログラム１２、分析プログラム１４、表示プログラム１６、キーボード、マウス等の操作部、モニタ及び新規症例データベース（ＤＢ）１８から構成されている。
新規症例ＤＢ１８には、診断対象となる新規患者の３次元画像が格納されている。３次元画像は、Ｘ線ＣＴ装置等によって撮影されたもので、例えば、被検体の体軸方向と直交する断層像（アキシャル画像）が体軸方向に連続してなる３次元画像である。
ユーザは、キーボードやマウスを使用し、診断対象となる３次元画像の切断面の位置及び角度をそれぞれ任意に指定することができる。ユーザ端末１０は、このようにして指定された任意の位置及び任意の角度の切断面によって診断対象となる３次元画像を切断してなる任意断面画像（以下、「ＭＰＲ（Multi Planner Reconstruction）画像」と称す）を生成し、このＭＰＲ画像をモニタに表示させることができる。
即ち、ユーザは、ユーザ端末１０を操作することにより、所望のＭＰＲ画像をモニタに表示させて画像診断を行うことができる。
変換プログラム１２は、ユーザが指定した病変部位を含むＭＰＲ画像を、クエリーとして使用する前記病変部位内の所定の１点を通るアキシャル画像に変換する処理を行う。
分析プログラム１４は、クエリー画像（アキシャル画像）から該アキシャル画像上の病変部位の特徴量（第１の特徴量）を算出する。病変部位の特徴量としては、病変部位の形状、大きさ、濃度等の複数種類のものがある。
表示プログラム１６は、上記ＭＰＲ画像、アキシャル画像、症例画像サーバ２０からの問い合わせ結果（参照される症例画像（ＭＰＲ画像）や診断情報）等をモニタに表示させる。
症例画像サーバ２０は、主として検索プログラム２２、症例ＤＢ２４、及び特徴量ＤＢ２６から構成されている。
検索プログラム２２は、ユーザからの検索要求に応じて、症例ＤＢ２４及び特徴量ＤＢ２６から該当する情報を検索し、その検索結果をユーザ端末に送信する。
症例ＤＢ２４には、検索対象となる症例情報が疾患別に格納されている。ここで、症例情報は、確定診断された各疾患の症例画像（３次元画像）と、その症例画像に対して読影医が作成した読影レポート、臨床医が作成した診断内容などのテキストベースの診断情報とから構成されている。
特徴量ＤＢ２６には、各症例画像の病変部位の特徴量（第２の特徴量）であって、病変部位内の所定の１点を通るアキシャル画像上の病変部位について算出された第２の特徴量が、疾患別に格納されている。
＜症例画像の入力＞
図２はユーザ端末側での処理を示すフローチャートである。
ユーザは、新規症例ＤＢ１８から新規患者の画像を検索し、ユーザ端末１０のモニタに診断対象の症例画像（ＭＰＲ画像）を表示させるが（ステップＳ１０）、このＭＰＲ画像を表示させる際に、病変部位が見やすいＭＰＲ画像が表示されるように任意の断面（３次元画像に対する任意の位置及び任意の角度の切断面）を指定する（ステップＳ１２）。
続いて、ユーザは、モニタに表示されたＭＰＲ画像により画像診断を行い、図３に示すようにＭＰＲ画像上の病変部位４０にカーソル４２をマウス等によって移動させ、１クリック３Ｄ計測でマーキングし、検索を実行する（ステップＳ１４）。
病変部位４０の１クリック３Ｄ計測は、以下のようにして行う。
まず、図４の（ａ）に示すように、指示された点Ｃを中心とした、病変部位（腫瘍領域）を抽出する。この点Ｃは腫瘍領域の中心に近い点を指示するのが望ましい。
腫瘍領域を充分に含む一定半径の領域を判別領域ＴＴとして決定する。
次に、図４（ａ）に示すような判別領域ＴＴの画像を、点Ｃからの距離と、点Ｃを通る所定の直線とのなす角度θで表す極座標平面上に展開した判別画像ＰＰに変換する。たとえば、図４（ａ）画像の半径方向の線分ＣＤを基準とし、時計回りの方向の角度θとして極座標変換して得られた図４（ｂ）の極座標画像を用いて判別領域内の各画素に対して腫瘍領域の輪郭であるか否かの判定を行なう。
判別領域内の各画素（ｘ、ｙ）と点Ｃを通る直線上の１次元輝度プロファイル内の輝度情報から抽出される特徴量Ｌに基づいて、判別領域内の各画素（ｘ、ｙ）が輪郭を表す画素であるかどうかの評価値Ｓを算出する。
各画素（ｘ、ｙ）と点Ｃを通る直線上の１次元輝度プロファイルは、腫瘍領域の輪郭であるところの前後で輝度値が急激に変化する。そこで、輝度値から特徴量を算出して、この特徴量を用いた判別器を生成する。判別器から得られた結果に基づいて、図４（ｃ）の太線Ｂで示すような輪郭を構成する画像（ｘ、ｙ）を求める。そこで、極座標系で表されている判別領域ＰＰを通常の座標系に逆変換して図４（ｄ）に示すように判別領域ＴＴの画像上の輪郭を決定する。この輪郭に囲まれた領域を腫瘍領域（つまり、注目領域）として抽出する。
あるいは、“Wormanns D, Kohl G, Klotz E, et al. Volu- metric measurements of pulmonary nodules at multi-row detector CT: in vivo reproducibility. Eur Radiol 2004;14(1):86-92.”などに示されている領域分離技術を用いて、注目領域を抽出しても
よい。
図２に戻って、検索命令を受けると、変換プログラム１２は、ユーザが断面を指定した時の角度、病変部位内の１点、３Ｄ領域分離情報から、診断対象の３次元画像を用いて病変部位内の所定の１点を通るアキシャル画像（病変部位の領域分離結果付）を生成する（ステップＳ１６）。尚、病変部位内の所定の１点は、病変部位領域の重心などを用いる。
このように生成されたアキシャル画像（図５）が、システム内部で用いられる実際のクエリーとなる。
アキシャル画像の生成後、そのアキシャル画像を分析プログラム１４に渡し、そのアキシャル画像から特徴量（第１の特徴量）を求める（ステップＳ１８）。
上記第１の特徴量は、以下のようにして抽出される。
分析プログラム１４は、前記抽出された注目領域（病変部位）の特徴を分析する。
注目領域が肺野に現れる腫瘍や肺結節などの異常陰影である場合、異常陰影は形態、大きさ、辺縁や領域内の濃度に特徴が表れる。また、各異常陰影が現れた解剖学的な位置もその異常陰影の特徴であると考えられる。そこで、注目領域を解析して、形態の特徴、大きさの特徴、注目領域内の濃度の特徴、注目領域の辺縁部の濃度の特徴、解剖学的な位置などを求める。
(１) 形態の特徴
異常陰影の形態は、図６に示すような、類円形、分葉状、多角形、星型、スピクラ、鋸歯状、不整形に分けられる（詳細は、“岩野他、孤立性肺結節の良悪性コンピュータ支援診断、JRC2006”などを参照）。
これらの形態は、円形度（周囲長と面積の比）、二次重心モーメント（結節重心と結節内画素点間距離の２乗総和を面積の２乗で正規化したもの）を用いて分類することができる。
円形度と二次モーメントは図７に示すような分布を示し、各楕円で囲まれた範囲内にそれぞれ類円形、分葉状、多角形、星型、スピクラ、鋸歯状、不整形（前述のいずれにも
属さないもの）に分類される。そこで、既存の非線形判別手法、設計判別手法などを用いて、円形度と二次モーメントなどの特徴量を入力することによってどのような形態であるかを出力する判別器を実現することができる。
(２) 大きさの特徴
異常陰影の大きさは、面積、体積、長軸および短軸径などによって表され、前述の抽出手段４３によって抽出された注目領域から自動的に計測することができる。
(３) 注目領域内の濃度の特徴
異常陰影は、濃度によってPure GGO（スリガラス影）、Mixed GGO（スリガラス影と高
濃度）、Solid（高濃度）に分けられる。前述の抽出手段４３によって抽出された注目領
域内の平均値、偏差、最大値、最小値を特徴量として、既存の非線形判別手法、設計判別手法などを用いて判別することができる。
更に、濃度値から、異常陰影の領域内に石灰化有無や空洞有無でわけることができる。石灰化は、注目領域内の濃度の最大値が一定のしきい値（例えば、目安CT値500）以上
の場合は、石灰化が存在するものと判定する。空洞は、注目領域内の濃度の最小値が一定のしきい値（例えば、目安CT値500）以下の場合に空洞が存在すると判定する。
(４) 注目領域の辺縁部の濃度の特徴
異常陰影の辺縁部は、明瞭であるか、不明瞭であるかに分けることができる。辺縁部が、明瞭であるか不明瞭であるかは、分析プログラム１４によって抽出された注目領域の輪郭内外の濃度差を用いて分類を行う。図８に示す太線を輪郭とする注目領域の内部領域（輪郭の内側）と周囲（輪郭の外側の斜線部）の濃度値から濃度差を、次式で求める。
濃度差＝[濃度値の平均値(周囲)-平均値(内部)]/[分散(周囲)＋分散(内部)]
(５) 解剖学的な位置
次に、注目領域の解剖学的な位置を認識する。例えば、胸部画像では、図９に示すように、まず、入力された胸部画像（同図(a)参照）より自動的に肺野の抽出（同図(b)参照）と気管支の抽出（同図(d)）を行う。さらに、気管支の形状から葉間裂を抽出して（同
図(c)(e)参照）、肺野を分けた肺葉分類（右上、中、下葉、左上、下葉）を行う(詳細は
、文献１“林 達郎，周 向栄，原 武史，藤田広志，横山龍二郎，桐生拓司，星 博昭：胸部マルチスライスＣＴ画像における葉間裂の自動抽出手順の開発と性能評価，電子情報通信学会技術研究報告, MI2003-53, 39-44 (2003)”、文献２“中田他、３次元胸部CT像から抽出された気管支の葉分類に関する検討、第15回コンピュータ支援画像学会、pp275-276、2005.11”、文献３“田中他、血管と気管支の空間的配置特徴に基づく胸部X線CT像からの肺動脈・肺静脈自動分類、電子情報通信学会論文誌、DII、Vol.J88、PP1421-1431、2005.4”、文献４“:Shyu C, Brodley CE, Kak A, Kosaka A,Aisen A, Broderick L. ASSERT, a physician-in-the-loop content-based image retrieval system for HRCT image databases.Computer Vision and Image Understanding,1999;74: 111-132”などを参照）。例えば、図９（ａ）に示す、注目領域（黒矢印が指す部分）の解剖学的位置は、「左肺・上葉・S2」として認識される。
図２に戻って、上記のようにして第１の特徴量の抽出後、第１の特徴量及び任意断面情報（角度や位置の情報）を症例画像サーバ２０へ送信する（ステップＳ２０）。
症例画像サーバ２０では，この情報を元に、サーバ内の症例ＤＢ２４から類似度の高い症例画像の検索を行う。
＜症例の検索＞
症例画像サーバ２０は、ユーザ端末１０から受け取った特徴量を元に、過去症例の特徴量ＤＢ２６内でクエリー症例と類似度が高い症例を検索する。該当する症例が存在する場合は、その症例をキーとして、症例ＤＢ２４から詳細な症例情報を入手する。
図１０は症例画像サーバ側での処理を示すフローチャートである。
症例画像サーバ２０は、ユーザ端末１０から第１の特徴量及び任意断面情報を受信する（ステップＳ３０）。
続いて、クエリー画像の第１の特徴量と特徴量ＤＢ２６内の症例画像毎の第２の特徴量とを比較し、両者の類似度を個別に計算する（ステップＳ３２）。
図１１はクエリー画像から抽出した第１の特徴量のデータ例を示し、図１２は特徴量ＤＢ２６に格納されている疾患別（A,B,…）に分類されている症例画像毎（A-001,A-002,…,B-001,B-002,…）の第２の特徴量のデータ例を示す。
ステップＳ３２では、クエリー画像から抽出した第１の特徴量ｍｉ(i＝1,2,…,n)と、各症例画像の第２の特徴量Ｍｉ(i＝1,2,…,n)とに基づいて、クエリー画像と各症例画像との類似度Ｓを、次式に基づいて計算する。
Figure 2008253292
 上記［数１］式において、ｗｉ(i＝1,2,…,n)は、疾患毎に予め定義された各特徴量に対する重み付け係数である。［数１］式からも明らかなように、類似度Ｓの計算値が０に近づく程、クエリー画像と症例画像との類似度が高くなる。
上記類似度Ｓの計算は、疾患毎に分けて行う。
図１３は、ある疾患Ａの各症例画像とクエリー画像との類似度の関係をプロットしたグラフであり、横軸は各症例を示し、縦軸は類似度を示している。図８中で、〇で囲まれている症例画像が、クエリー画像に最も類似している。
図５に戻って、ステップＳ３４では、疾患毎に最も類似度が高い症例画像（代表症例）を検索する。
特徴量ＤＢ２６に登録されている各症例画像の特徴量と、症例ＤＢ２４に登録されている各症例情報とは関連づけられており、ステップＳ３４によって検索された疾患毎に最も類似度が高い代表症例の症例ＩＤを元に、症例ＤＢ２４から対応する症例情報を取り出す（ステップＳ３６）。
上記症例情報は、画像データの画像以外に、読影レポート、電子カルテ、確定診断情報等の検査結果などのテキストベースの診断情報から成る。これらの情報は、次に述べる方法にて、ユーザに提示される。
また、提示する症例画像としては、類似検索されたアキシャル画像と、そのアキシャル画像内の病変部位を通るＭＰＲ画像であって、新規症例画像のＭＰＲ画像と同じ角度のＭＰＲ画像とが提示される。
即ち、症例ＤＢ２４には、各症例ごとに３次元画像が格納されており、症例画像サーバ２０は、ユーザ端末１０から受信したＭＰＲ画像の断面情報（角度情報）を元に、３次元画像から病変部位の所定の１点を通るＭＰＲ画像を生成する機能を有しており、この生成したＭＰＲ画像をユーザに提示する。
尚、本例では、疾患毎に最も類似度が高い代表症例を検索するようにしたため、同じ疾患が重複して検索されないようにすることができるが、疾患の重複にこだわらず、類似度の上位から類似画像を検索するようにしてもよい。
＜類似症例画像の表示＞
前述したプロセスにより、類似症例が検索された場合、症例画像と付随する情報をユーザに提示する。画像表示方法は、特開2001-101449号公報 「三次元画像表示装置」(テラリコン・インコーポレイテッド)に記載の方法を用いるか、もしくは次に述べるような手法を用いる。
図１４はユーザ端末１０のモニタに表示された検索表示画面の一例を示す図である。
図１４に示すように、検索表示画面には、新規症例画像（ＭＰＲ画像）と、クエリー画像に類似する疾患ごとの代表症例（ＭＰＲ画像）とが表示される。
尚、各代表症例は類似度順に提示され、図１４上では、疾患Ａの代表症例と、疾患Ｂの代表症例とが表示されている。また、疾患毎に代表症例の類似度、疾患別の登録数、検索結果(類似疾患)の件数の情報等が表示され、更にモニタ画面に同時に表示できない他の代表症例を表示させるための「ページ送り」のソフトボタンが表示されている。
ユーザは、新規症例画像(ＭＰＲ画像)と、各疾患の代表症例(ＭＰＲ画像)とを対比しながら画像診断を行うことができる。
更に、図１４に示した検索結果画面から、更に詳細な情報を表示することができる詳細情報画面に遷移させることができる。
図１５は選択された疾患の症例情報が表示された詳細情報画面の一例を示す図である。
図１５（Ａ）は図１４に示した検索結果画面を示し、図１５（Ｂ）は検索結果画面上で特定の疾患の代表症例をクリックすることで遷移した、その疾患の詳細な情報を示す詳細情報画面である。
図１５（Ｂ）に示すように詳細情報画面は、左側の操作領域Ａと右側の情報表示領域Ｂとを有している。
操作領域Ａには、検索結果画面で選択された疾患（本例では、疾患Ｂ）の各症例の一覧が類似度の高い順に表示されている。この一覧から所望の症例を選択することにより、選択された症例の詳細情報が情報表示領域Ｂに表示される。
情報表示領域Ｂは、４つの表示領域Ｂ１〜Ｂ４から構成されており、表示領域Ｂ１にはＭＰＲ画像１（新規症例画像（ＭＰＲ画像）と同じ角度のＭＰＲ画像）が表示され、表示領域Ｂ２にはＭＰＲ画像１とは異なる角度のＭＰＲ画像２（例えば、ＭＰＲ画像１と直交するＭＰＲ画像）が表示され、表示領域Ｂ３には病変部位を含むアキシャル画像が表示され、表示領域Ｂ４には、読影レポート、確定診断情報等のテキストベースの診断情報が表示される。
＜他の実施の形態＞
上記の実施の形態では、ユーザ端末１０において、ＭＰＲ画像からアキシャル画像に変換し、この変換したアキシャル画像をクエリー画像として検索用の第１の特徴量を求め、この第１の特徴量とＭＰＲ画像の角度情報を症例画像サーバ２０に送信するようにしたが、これに限らず、ＭＰＲ画像をクエリー画像として検索用の第１の特徴量を求め、この第１の特徴量とＭＰＲ画像の角度情報を症例画像サーバ２０に送信するようにしてもよい。
ＭＰＲ画像をクエリー画像とした場合には、症例画像サーバ２０は、図１６示すようにクエリー画像と同じ角度のＭＰＲ画像であって、病変部位の特定の１点を通過するＭＰＲ画像を症例毎に生成する。ＭＰＲ画像の生成後、そのＭＰＲ画像から特徴量（第２の特徴量）を算出する。
そして、ユーザ端末１０から受信した第１の特徴量と前記算出した第２の特徴量とを比較し、両者の類似度を症例別に計算し、この計算結果に基づいてクエリー画像（ＭＰＲ画像）に類似する症例画像（ＭＰＲ画像）を検索する。症例画像サーバ２０は、このようにして検索した症例画像（ＭＰＲ画像）等をユーザ端末１０に送信する。
＜変形例＞
ユーザ端末の変換プログラムは、ＭＰＲ画像をアキシャル画像に変換するようにしたが、アキシャル画像に限らず、コロナル画像、サジタル画像等の予め設定された軸方向の断面画像に変換するようにしてもよい。この場合、症例画像サーバ側では、ユーザ端末側で変換される断面画像と同じ種類の断面画像上での病変部位の特徴量を保持する必要がある。
また、この実施の形態では、ユーザ端末はクエリー画像から算出した第１の特徴量を症例画像サーバに送信するようにしたが、クエリー画像自体を送信し、症例画像サーバ側で受信したクエリー画像から検索用の特徴量（第１の特徴量）を算出するようにしてもよい。
更に、図１に示したネットワーク網３０は、IPSec，SSL-VPN等のセキュアな外部ネットワーク網でもよいし、院内ＬＡＮなどの内部ネットワーク網でもよい。
また、本発明は、ネットワーク網を使用した症例画像検索システムに限らず、全ての処理を内部で行う自己完結型の症例画像検索装置にも適用できる。
図１は本発明に係る症例画像検索システムの実施の形態を示すシステム構成図である。 図２はユーザ端末側での処理を示すフローチャートである。 図３はＭＰＲ画像上で病変部位を指定する方法を説明するために用いた図である。 図４は病変部位（注目領域）の自動抽出の方法を説明するための図である。 図５はＭＰＲ画像からアキシャル画像を生成する様子を示す図である。 図６は形態の分類の一例を示す図である。 図７は形態の分類と２次モーメントと円形度との関係を表す図である。 図８は注目領域とその周囲の領域を示す図である。 図９は胸部画像の解剖学的な位置を解析する方法を説明するための図である。 図１０は症例画像サーバ側での処理を示すフローチャートである。 図１１はクエリー画像から抽出した第１の特徴量のデータ例を示す図表である。 図１２は特徴量ＤＢに格納されている疾患別に分類されている症例画像毎の第２の特徴量のデータ例を示す図表である。 図１３は症例別に各症例画像とクエリー画像との類似度の関係をプロットしたグラフである。 図１４はユーザ端末のモニタに表示された検索表示画面の一例を示す図である。 図１５は選択された疾患の症例情報が表示された詳細情報画面の一例を示す図である。 図１６は症例画像サーバにてクエリー画像（ＭＰＲ画像）と同じ角度のＭＰＲ画像を生成する様子を示す図である。
符号の説明
１…症例画像検索システム、１０…ユーザ端末、１２…変換プログラム、１４…分析プログラム、１６…表示プログラム、１８…新規症例ＤＢ、２０…症例画像サーバ、２２…検索プログラム、２４…症例ＤＢ、２６…特徴量ＤＢ、３０…ネットワーク網

Claims (11)

  1. 診断対象となる３次元画像を任意の位置及び任意の角度の切断面で切断してなる任意断面画像を指定する断面画像指定手段と、
    前記指定された任意断面画像上での病変部位を基準にして、前記３次元画像から前記病変部位を含む予め設定された軸方向の断面画像を生成する断面画像生成手段と、
    前記作成された断面画像に基づいて該断面画像に含まれる病変部位の第１の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
    複数の症例画像とともに各症例画像別の第２の特徴量であって、予め設定された軸方向の断面画像上での病変部位の第２の特徴量が関連づけて登録されているデータベースと、
    前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを比較し、前記第１の特徴量に類似する第２の特徴量を有する症例画像を前記データベースから検索する検索手段と、
    を備えたことを特徴とする症例画像検索装置。
  2. 前記３次元画像から前記指定された第１の任意断面画像を生成する第１の断面画像生成手段と、
    前記生成された第１の任意断面画像を表示する第１の表示手段と、
    前記症例画像が３次元画像として登録されている前記データベースと、
    前記検索手段によって検索された症例画像に対応する３次元画像から前記断面画像指定手段によって指定された角度と同じ角度の断面画像であって、病変部位を含む任意断面画像を生成する第２の断面画像生成手段と、
    前記生成された第２の任意断面画像を表示する第２の表示手段と、
    を備えたことを特徴とする請求項１に記載の症例画像検索装置。
  3. 診断対象となる３次元画像を任意の位置及び任意の角度の切断面で切断してなる任意断面画像を指定する断面画像指定手段と、
    前記指定された任意断面画像上での病変部位の第１の特徴量を算出する第１の特徴量算出手段と、
    複数の症例画像が登録されているデータベースであって、各症例画像が３次元画像として登録されているデータベースと、
    前記データベースに登録されている各症例画像別の３次元画像に基づいて前記断面画像指定手段によって指定された角度と同じ角度の断面画像であって、病変部位を含む任意断面画像を、各症例画像別に生成する第２の断面画像生成手段と、
    各症例画像別に生成された任意断面画像上での病変部位の第２の特徴量を算出する第２の特徴量算出手段と、
    前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを比較し、前記第１の特徴量に類似する第２の特徴量を有する症例画像を前記データベースから検索する検索手段と、
    を備えたことを特徴とする症例画像検索装置。
  4. 前記３次元画像から前記断面画像指定手段によって指定された第１の任意断面画像を生成する第１の断面画像生成手段と、
    前記生成された第１の任意断面画像を表示する第１の表示手段と、
    前記検索手段によって検索された症例画像に対応して前記第２の断面画像生成手段によって生成された第２の任意断面画像を表示する第２の表示手段と、
    を備えたことを特徴とする請求項３に記載の症例画像検索装置。
  5. 前記第１の表示手段と第２の表示手段とは同一の表示手段であり、前記第１の任意断面画像及び第２の任意断面画像を、同時に又は画面を切り替えて表示することを特徴とする請求項２又は４に記載の症例画像検索装置。
  6. 前記第１の表示手段と第２の表示手段とは同一の表示手段であり、前記第１の任意断面画像、第２の任意断面画像及び前記作成された断面画像を、同時に又は画面を切り替えて表示することを特徴とする請求項２に記載の症例画像検索装置。
  7. 前記データベースには症例画像とともにその症例画像に対する診断情報が登録され、
    前記第２の表示手段は、前記第２の任意断面画像とともに、該第２の任意断面画像に対応する診断情報を表示することを特徴とする請求項２、４、５、又は６に記載の症例画像検索装置。
  8. ユーザ端末と症例画像サーバとがネットワークを介して接続された症例画像検索システムであって、
    前記ユーザ端末は、
    診断対象となる３次元画像を任意の位置及び任意の角度の切断面で切断してなる任意断面画像を指定する断面画像指定手段と、
    前記指定された任意断面画像上での病変部位を基準にして、前記３次元画像から前記病変部位を含む予め設定された軸方向の断面画像を生成する断面画像生成手段と、
    前記作成された断面画像に基づいて該断面画像に含まれる病変部位の第１の特徴量を算出する第１の特徴量算出手段と、
    前記算出した第１の特徴量を前記症例画像サーバに送信するとともに、前記症例画像サーバによって検索された症例画像を受信する第１の通信手段と、を備え、
    前記症例画像サーバは、
    複数の症例画像とともに各症例画像別の第２の特徴量であって、予め設定された軸方向の断面画像上での病変部位の第２の特徴量が関連づけて登録されているデータベースと、
    前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを比較し、前記第１の特徴量に類似する第２の特徴量を有する症例画像を前記データベースから検索する検索手段と、
    前記第１の特徴量を前記ユーザ端末から受信するとともに、前記検索した症例画像を前記ユーザ端末に送信する第２の通信手段と、を備えたことを特徴とする症例画像検索システム。
  9. ユーザ端末と症例画像サーバとがネットワークを介して接続された症例画像検索システムであって、
    前記ユーザ端末は、
    診断対象となる３次元画像を任意の位置及び任意の角度の切断面で切断してなる任意断面画像を指定する断面画像指定手段と、
    前記指定された任意断面画像上での病変部位を基準にして、前記３次元画像から前記病変部位を含む予め設定された軸方向の断面画像を生成する断面画像生成手段と、
    前記作成された断面画像を前記症例画像サーバに送信するとともに、前記症例画像サーバによって検索された症例画像を受信する第１の通信手段と、を備え、
    前記症例画像サーバは、
    前記作成された断面画像に基づいて該断面画像での病変部位の第１の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
    複数の症例画像とともに各症例画像別の第２の特徴量であって、予め設定された軸方向の断面画像上での病変部位の第２の特徴量が関連づけて登録されているデータベースと、
    前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを比較し、前記第１の特徴量に類似する第２の特徴量を有する症例画像を前記データベースから検索する検索手段と、
    前記基準断面の断面画像を受信するとともに、前記検索した症例画像を前記ユーザ端末に送信する第２の通信手段と、を備えたことを特徴とする症例画像検索システム。
  10. ユーザ端末と症例画像サーバとがネットワークを介して接続された症例画像検索システムであって、
    前記ユーザ端末は、
    診断対象となる３次元画像を任意の位置及び任意の角度の切断面で切断してなる任意断面画像を指定する断面画像指定手段と、
    前記指定された任意断面画像に基づいて該断面画像に含まれる病変部位の第１の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
    前記算出した第１の特徴量及び前記指定された任意断面画像の角度の情報を前記症例画像サーバに送信するとともに、前記症例画像サーバによって検索された症例画像を受信する第１の通信手段と、を備え、
    前記症例画像サーバは、
    複数の症例画像が登録されているデータベースであって、各症例画像が３次元画像として登録されているデータベースと、
    前記データベースに登録されている各症例画像別の３次元画像に基づいて前記任意断面画像の角度と同じ角度の断面画像であって、病変部位を含む任意断面画像を、各症例画像別に生成する断面画像生成手段と、
    各症例画像別に生成された任意断面画像上での病変部位の第２の特徴量を算出する第２の特徴量算出手段と、
    前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを比較し、前記第１の特徴量に類似する第２の特徴量を有する症例画像を前記データベースから検索する検索手段と、
    前記算出された第１の特徴量及び前記指定された任意断面画像の角度の情報を前記ユーザ端末から受信するとともに、前記検索した症例画像を前記ユーザ端末に送信する第２の通信手段と、を備えたことを特徴とする症例画像検索システム。
  11. ユーザ端末と症例画像サーバとがネットワークを介して接続された症例画像検索システムであって、
    前記ユーザ端末は、
    診断対象となる３次元画像を任意の位置及び任意の角度の切断面で切断してなる任意断面画像を指定する断面画像指定手段と、
    前記指定された任意断面画像及び該任意断面画像の角度の情報を前記症例画像サーバに送信するとともに、前記症例画像サーバによって検索された症例画像を受信する第１の通信手段と、を備え、
    前記症例画像サーバは、
    前記指定された任意断面画像に基づいて該任意断面画像での病変部位の第１の特徴量を算出する第１の特徴量算出手段と、
    複数の症例画像が登録されているデータベースであって、各症例画像が３次元画像として登録されているデータベースと、
    前記データベースに登録されている各症例画像別の３次元画像に基づいて前記任意断面画像の角度と同じ角度の断面画像であって、病変部位を含む任意断面画像を、各症例画像別に生成する断面画像生成手段と、
    各症例画像別に生成された任意断面画像上での病変部位の第２の特徴量を算出する第２の特徴量算出手段と、
    前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを比較し、前記第１の特徴量に類似する第２の特徴量を有する症例画像を前記データベースから検索する検索手段と、
    前記指定された任意断面画像及び該任意断面画像の角度の情報を前記ユーザ端末から受信するとともに、前記検索した症例画像を前記ユーザ端末に送信する第２の通信手段と、を備えたことを特徴とする症例画像検索システム。
JP2007095439A 2007-03-30 2007-03-30 症例画像検索装置及びシステム Pending JP2008253292A (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007095439A JP2008253292A (ja) 2007-03-30 2007-03-30 症例画像検索装置及びシステム
US12/058,748 US8009936B2 (en) 2007-03-30 2008-03-30 Case image search apparatus and system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007095439A JP2008253292A (ja) 2007-03-30 2007-03-30 症例画像検索装置及びシステム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2008253292A true JP2008253292A (ja) 2008-10-23

Family

ID=39794430

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2007095439A Pending JP2008253292A (ja) 2007-03-30 2007-03-30 症例画像検索装置及びシステム

Country Status (2)

Country Link
US (1) US8009936B2 (ja)
JP (1) JP2008253292A (ja)

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009247817A (ja) * 2008-04-11 2009-10-29 Fujifilm Corp 断面画像表示装置および方法ならびにプログラム
JP2009279179A (ja) * 2008-05-22 2009-12-03 Toshiba Corp 画像表示装置および画像表示プログラム
JP2010124843A (ja) * 2008-11-25 2010-06-10 Toshiba Corp 画像表示装置
JP2011095796A (ja) * 2009-10-27 2011-05-12 Fujifilm Corp 画像処理装置および方法並びにプログラム
JP2011115279A (ja) * 2009-12-01 2011-06-16 Shizuoka Prefecture 症例画像検索装置、方法およびプログラム
WO2012058217A2 (en) * 2010-10-29 2012-05-03 The Johns Hopkins University Image search engine
JP2014000350A (ja) * 2012-06-21 2014-01-09 Canon Inc 画像診断支援装置、その方法及びプログラム
JP2014030623A (ja) * 2012-08-03 2014-02-20 Kyoto Univ 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム
WO2015044983A1 (ja) * 2013-09-27 2015-04-02 テルモ株式会社 画像診断装置及びその制御方法
JP2016193295A (ja) * 2016-08-22 2016-11-17 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム
JP2016202904A (ja) * 2015-04-15 2016-12-08 キヤノン株式会社 診断支援装置、診断支援システム、情報処理方法、及びプログラム
JP2018175695A (ja) * 2017-04-20 2018-11-15 富士フイルム株式会社 位置合せ装置および位置合せ方法並びに位置合せプログラム
JP2019141478A (ja) * 2018-02-23 2019-08-29 株式会社日立製作所 画像処理装置、方法及びプログラム
US10713539B2 (en) 2015-11-27 2020-07-14 Fujitsu Limited Recording medium, case data generation support system, and case data generation support method
JP2020116429A (ja) * 2015-09-30 2020-08-06 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 制御方法及びプログラム
JPWO2020110519A1 (ja) * 2018-11-27 2021-10-14 富士フイルム株式会社 類似度決定装置、方法およびプログラム

Families Citing this family (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4905967B2 (ja) * 2007-03-02 2012-03-28 富士フイルム株式会社 類似症例検索装置、方法、およびプログラム
JP4542591B2 (ja) * 2008-03-05 2010-09-15 富士フイルム株式会社 画像処理システム、画像保管装置、および、画像処理装置、並びに、画像処理方法、プログラム
JP5454844B2 (ja) * 2008-08-13 2014-03-26 株式会社東芝 超音波診断装置、超音波画像表示装置及び超音波画像表示プログラム
JP5566657B2 (ja) * 2008-10-15 2014-08-06 株式会社東芝 ３次元画像処理装置及びｘ線診断装置
KR20100101204A (ko) * 2009-03-09 2010-09-17 한국전자통신연구원 관심영역 기반의 유씨씨 영상 검색 방법 및 그 장치
US9098927B2 (en) * 2009-08-21 2015-08-04 Kabushiki Kaisha Toshiba Image processing apparatus for diagnostic imaging and method thereof
WO2012001594A1 (en) * 2010-06-30 2012-01-05 Koninklijke Philips Electronics N.V. Viewing frames of medical scanner volumes
US8884916B2 (en) * 2010-12-09 2014-11-11 Synaptics Incorporated System and method for determining user input using polygons
KR101805619B1 (ko) * 2011-01-25 2017-12-07 삼성전자주식회사 3차원 의료 영상으로부터 최적의 2차원 의료 영상을 자동으로 생성하는 방법 및 장치
US10049445B2 (en) * 2011-07-29 2018-08-14 Canon Kabushiki Kaisha Image processing apparatus and image processing method of a three-dimensional medical image
CA3125883C (en) * 2011-09-16 2023-02-14 Mcgill University Grading of structures for state determination
JP5902196B2 (ja) * 2011-12-13 2016-04-13 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｍａｃｈｉｎｅｓ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ 医用画像を検索する方法、装置及びコンピュータプログラム
JP5764220B2 (ja) 2011-12-13 2015-08-12 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｍａｃｈｉｎｅｓ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ 症例ごとの代表画像及び読影情報を生成する方法、装置及びコンピュータプログラム
JP5952568B2 (ja) * 2012-01-24 2016-07-13 キヤノン株式会社 画像診断支援装置、その処理方法及びプログラム
JP6018803B2 (ja) * 2012-05-31 2016-11-02 株式会社日立ハイテクノロジーズ 計測方法、画像処理装置、及び荷電粒子線装置
US9262442B2 (en) * 2012-09-20 2016-02-16 International Business Machines Corporation Techniques for generating a representative image and radiographic interpretation information for a case
US9411445B2 (en) 2013-06-27 2016-08-09 Synaptics Incorporated Input object classification
US9208173B1 (en) * 2014-06-13 2015-12-08 Globalfoundries Inc. Techniques for medical image retreival
US9804717B2 (en) 2015-03-11 2017-10-31 Synaptics Incorporated Input sensing and exclusion
CN106560827B (zh) * 2015-09-30 2021-11-26 松下知识产权经营株式会社 控制方法
CN105718562A (zh) * 2016-01-20 2016-06-29 北京百度网讯科技有限公司 基于图片的信息搜索方法和装置
US11170035B2 (en) * 2019-03-29 2021-11-09 Snap Inc. Context based media curation
US20220058230A1 (en) * 2020-08-19 2022-02-24 Marwan Hassan 3d search engine
CN114035466B (zh) * 2021-11-05 2022-05-31 肇庆高峰机械科技有限公司 一种双工位磁片排列机的控制系统

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001101449A (ja) 1999-09-28 2001-04-13 Terarikon Inc 三次元画像表示装置
US6490476B1 (en) * 1999-10-14 2002-12-03 Cti Pet Systems, Inc. Combined PET and X-ray CT tomograph and method for using same
US6804683B1 (en) * 1999-11-25 2004-10-12 Olympus Corporation Similar image retrieving apparatus, three-dimensional image database apparatus and method for constructing three-dimensional image database
JP2001155019A (ja) 1999-11-25 2001-06-08 Olympus Optical Co Ltd 類似画像検索装置
US7297958B2 (en) * 2001-12-03 2007-11-20 Hitachi, Ltd. Radiological imaging apparatus
AU2003224997A1 (en) * 2002-04-16 2003-11-03 Michael Conditt Computer-based training methods for surgical procedures
JP2004164503A (ja) * 2002-11-15 2004-06-10 Olympus Corp 三次元モデル検索方法、三次元モデル検索装置、三次元モデル検索プログラム、及び三次元モデル検索システム
DE10254606B4 (de) * 2002-11-22 2006-06-29 Siemens Ag Verfahren und Vorrichtung zur schnellen Verarbeitung von Messdaten mit einer Vielzahl unabhängiger Stichproben
US7486812B2 (en) * 2003-11-25 2009-02-03 Icad, Inc. Shape estimates and temporal registration of lesions and nodules

Cited By (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009247817A (ja) * 2008-04-11 2009-10-29 Fujifilm Corp 断面画像表示装置および方法ならびにプログラム
JP2009279179A (ja) * 2008-05-22 2009-12-03 Toshiba Corp 画像表示装置および画像表示プログラム
JP2010124843A (ja) * 2008-11-25 2010-06-10 Toshiba Corp 画像表示装置
JP2011095796A (ja) * 2009-10-27 2011-05-12 Fujifilm Corp 画像処理装置および方法並びにプログラム
JP2011115279A (ja) * 2009-12-01 2011-06-16 Shizuoka Prefecture 症例画像検索装置、方法およびプログラム
WO2012058217A2 (en) * 2010-10-29 2012-05-03 The Johns Hopkins University Image search engine
WO2012058217A3 (en) * 2010-10-29 2012-07-26 The Johns Hopkins University Image search engine
JP2014000350A (ja) * 2012-06-21 2014-01-09 Canon Inc 画像診断支援装置、その方法及びプログラム
JP2014030623A (ja) * 2012-08-03 2014-02-20 Kyoto Univ 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム
WO2015044983A1 (ja) * 2013-09-27 2015-04-02 テルモ株式会社 画像診断装置及びその制御方法
JPWO2015044983A1 (ja) * 2013-09-27 2017-03-02 テルモ株式会社 画像診断装置及びその作動方法及び記憶媒体
US11996172B2 (en) 2015-04-15 2024-05-28 Canon Kabushiki Kaisha Diagnosis support system, information processing method, and program
JP2016202904A (ja) * 2015-04-15 2016-12-08 キヤノン株式会社 診断支援装置、診断支援システム、情報処理方法、及びプログラム
JP2021180929A (ja) * 2015-04-15 2021-11-25 キヤノン株式会社 診断支援装置、診断支援システム、情報処理方法、及びプログラム
JP7065436B2 (ja) 2015-09-30 2022-05-12 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 制御方法及びプログラム
JP2020116429A (ja) * 2015-09-30 2020-08-06 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 制御方法及びプログラム
US10713539B2 (en) 2015-11-27 2020-07-14 Fujitsu Limited Recording medium, case data generation support system, and case data generation support method
JP2016193295A (ja) * 2016-08-22 2016-11-17 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム
JP2018175695A (ja) * 2017-04-20 2018-11-15 富士フイルム株式会社 位置合せ装置および位置合せ方法並びに位置合せプログラム
JP2019141478A (ja) * 2018-02-23 2019-08-29 株式会社日立製作所 画像処理装置、方法及びプログラム
JPWO2020110519A1 (ja) * 2018-11-27 2021-10-14 富士フイルム株式会社 類似度決定装置、方法およびプログラム
JP7170747B2 (ja) 2018-11-27 2022-11-14 富士フイルム株式会社 類似度決定装置、方法およびプログラム
US11756292B2 (en) 2018-11-27 2023-09-12 Fujifilm Corporation Similarity determination apparatus, similarity determination method, and similarity determination program

Also Published As

Publication number Publication date
US20080240494A1 (en) 2008-10-02
US8009936B2 (en) 2011-08-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2008253292A (ja) 症例画像検索装置及びシステム
US10055543B2 (en) Control method and storage medium for searching medical images similar to a target image
JP5226974B2 (ja) 画像診断支援装置、方法及びプログラム
JP5128154B2 (ja) レポート作成支援装置、レポート作成支援方法およびそのプログラム
US8160320B2 (en) Medical image display apparatus, method and program, and recording medium for the program
Drew et al. Scanners and drillers: characterizing expert visual search through volumetric images
JP5128161B2 (ja) 画像診断支援装置及びシステム
US8189888B2 (en) Medical reporting system, apparatus and method
US10734107B2 (en) Image search device, image search method, and image search program
US6901277B2 (en) Methods for generating a lung report
US20200146551A1 (en) Control method of information terminal and computer-readable recording medium
JP6793332B2 (ja) 制御方法及びプログラム
US10839511B2 (en) Similar case search device, similar case search method, and non-transitory computer readable medium
US20030028401A1 (en) Customizable lung report generator
US20070019849A1 (en) Systems and graphical user interface for analyzing body images
US20080154154A1 (en) Internet-based system and a method for automated analysis of tactile imaging data and detection of lesions
US6983063B1 (en) Computer-aided diagnosis method for aiding diagnosis of three dimensional digital image data
EP2116974B1 (en) Statistics collection for lesion segmentation
US20190279408A1 (en) Medical image processing apparatus, medical image processing method, and medical image processing program
WO2020110519A1 (ja) 類似度決定装置、方法およびプログラム
Choe et al. Artificial intelligence in lung imaging
WO2021193548A1 (ja) 文書作成支援装置、方法およびプログラム
JP2006130049A (ja) 画像読影支援方法、およびシステム、ならびにプログラム
US20230360213A1 (en) Information processing apparatus, method, and program
JP2015221141A (ja) 医用画像診断支援装置、医用画像診断支援装置の作動方法、および医用画像診断支援プログラム