[发明专利]医用图像处理装置及医用图像处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种医用图像处理装置以及医用图像处理方法，用于支持根据利用X射线计算机断层摄影装置、X射线诊断装置、磁共振诊断装置或超声波诊断装置等医用图像诊断设备而收集到的3维图像而对结节状异常或瘤状异常那样的解剖学异常进行诊断。

背景技术

现在在日本，肺癌占恶性肿瘤死亡的第一位并有增加的趋势，社会强烈要求在通过禁烟对策进行预防的同时还要早期发现。在日本的各个自治体根据胸部单纯X射线照相和喀痰细胞诊断而进行肺癌检查诊断，但是在1998年发布的日本原厚生部的“关于肺癌检查诊断有效性评价的研究班”的报告中认为：现行的肺癌检查诊断即使有效也是很小的。X射线计算机断层摄影法(以下称为CT)比起胸部单纯X射线照相可以更容易发现肺野型肺癌，但是在螺旋扫描方式的CT出现的1990年以前，摄影时间长而不能用于检查诊断。但是螺旋CT上市后不久，为了减少辐射而开发了一种用较低X射线管电流进行摄影的方法(以下称为低射线量螺旋CT)，使用了该方法的肺癌检查诊断的监控研究是在日本及美国进行的。其结果证实低射线量螺旋CT具有大大超过胸部单纯X射线照相的肺癌检出率。    

另一方面，螺旋CT摄像所需要的时间通过1998年以后的CT检测器的多列化而持续被缩短，用最新的多检测器列螺旋CT可以以大致各向同性的未满1mm的分辨率、用不满10秒的时间对肺全体进行摄像。这样的CT技术革新拓展了在更小的阶段就能够发现肺癌的可能性，但是由于多检测器螺旋CT每一次的扫描要生成数百张图像，所以会产生读片的负担显著增大的问题。

根据上述背景，普遍认为为了将低射线量螺旋CT确立为肺癌检查诊断的方法，需要一种用于防止漏诊肺癌的计算机读片支持诊断系统(Computer Assisted Diagnosis：以下称为CAD)。由于小的肺野型肺癌在CT图像上是作为结节状异常而出现的，因此这种异常的自动检测(以下称为CT肺结节自动检测)是十分重要的方式，从90年代就进行了各种各样的研究(例如，参照“David S.Paik和另外7名，“Surface Normal Overlap：A Computer-Aided DetectionAlgorithm With Application to Colonic Polyps and Lung Nodules inHelical CT”，IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING，VOL.23，NO.6，2004年6月，p.661-675”)。

通过CAD检测出的结节候补的大多数被报告为良性。因此可以认为计算机支持结节候补是良性还是恶性的鉴别诊断也是很重要的，并发表了几种方法(例如，参照Kenji Suzuki和另外3名，“Computer-Aided Diagnostic Scheme for Distinction Between Benignand Malignant Nodules in Thoracic Low-Dose CT by Use of MassiveTraining Artificial Neural Network”，IEEE TRANSACTION ONMEDICAL IMAGING，VOL.24，NO.9，2005年9月，p.1138-1150)。

对于CT肺结节自动检测，采用以下方法，即，用任何一种方法抽出成为结节候补的区域(以下称为结节候补区域)，求出对该结节候补区域附加特征的多个特征量，根据这些特征量来判定结节候补区域是否是结节。但是，由于结节的特征和肺血管的一部分相似，所以从对结节候补区域附加特征的特征量不能确切地区别结节和非血管。

这种情况下，最终判定结节候补区域是否是结节依然都是委托给医生的。通常该判定是仅基于观察断面显示图像而进行的。但是，由于这种方法不能立刻掌握3维形状，所以有时区分结节和肺血管有点费事，不能说判定的效率一定很好。

如上上述，现在通过医生的主观判断进行异常候补区域的检查方针或治疗方针的决定，不一定十分正确。

这样，通过适当地判定关于异常候补区域的适当的检查治疗方针，可以谋求支持医生进行的医用图像诊断。

发明内容