特許 5725797 医用画像処理装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】5725797

(24)【登録日】2015年4月10日

(45)【発行日】2015年5月27日

(54)【発明の名称】医用画像処理装置

(51)【国際特許分類】

   A61B 6/03 20060101AFI20150507BHJP

【ＦＩ】

   A61B6/03 360Z

【請求項の数】7

【全頁数】12

(21)【出願番号】特願2010-243089(P2010-243089)

(22)【出願日】2010年10月29日

(65)【公開番号】特開2012-90923(P2012-90923A)

(43)【公開日】2012年5月17日

【審査請求日】2013年9月25日

(73)【特許権者】

【識別番号】000003078

【氏名又は名称】株式会社東芝

(73)【特許権者】

【識別番号】594164542

【氏名又は名称】東芝メディカルシステムズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001380

【氏名又は名称】特許業務法人東京国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】柴田 真理子

(72)【発明者】

【氏名】櫻井 康雄

(72)【発明者】

【氏名】大湯 重治

【審査官】 小田倉 直人

(56)【参考文献】

【文献】 塩谷清司、外３名，オートプシー・イメージング−死後画像所見は死因、蘇生術後変化、死後変化に大別される−，画像診断，日本，２００９年１２月２５日，Vol.30,No.1，P106-120

【文献】 塩谷清司、外１２名，診療放射線技師のためのAi(Autopsy imaging)入門 第４回 死後画像所見，日本放射線技師会雑誌，日本，２００９年 ５月 １日，Vol.56,No.5，P459-469

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ａ６１Ｂ ６／０３

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

撮像した遺体の画像データを部位毎に取得する遺体画像取得部と、
部位毎の異常陰影検出アルゴリズムを格納する検出アルゴリズム記憶部と、
前記遺体の部位に関係しない共通情報を格納する共通情報記憶部と、
部位毎における読影可能時間が設定されるデータベースと、
前記遺体画像取得部により取得した前記遺体の部位毎の前記画像データに対し、前記検出アルゴリズム記憶部に格納された当該部位の異常陰影検出アルゴリズムを用いて解析するとともに、前記データベースに基づき前記遺体について前記読影可能時間が早い部位の前記画像データを先に解析する画像解析部と、
前記画像解析部で解析した前記画像データより当該部位における異常陰影を検出する異常検出部と、
前記異常検出部で検出した前記部位毎の異常陰影の情報を格納する部位別情報記憶部と、
前記部位別情報記憶部に格納した前記部位毎の異常陰影の情報、および前記共通情報記憶部に格納した前記共通情報に基づいて、死因との因果関係が高いと判断される異常陰影を含む部位の前記画像データを表示する表示部と、
を有することを特徴とする医用画像処理装置。

【請求項2】

撮像した遺体の画像データを部位毎に取得する遺体画像取得部と、
部位毎の異常陰影検出アルゴリズムを格納する検出アルゴリズム記憶部と、
前記遺体の部位に関係しない共通情報を格納する共通情報記憶部と、
前記遺体画像取得部により取得した前記遺体の部位毎の前記画像データに対し、前記検出アルゴリズム記憶部に格納された当該部位の異常陰影検出アルゴリズムを用いて解析する画像解析部と、
前記共通情報記憶部に格納される、少なくとも蘇生術情報または死亡後経過時間情報のひとつを取得する遺体情報取得部と、
前記遺体情報取得部で取得した情報に基づき、死因との因果関係が高い異常陰影か否かを判断する閾値を設定する閾値設定部と、
前記画像解析部で解析した前記画像データより当該部位における前記閾値設定部で設定した前記閾値に基づいて死因との因果関係が高い異常陰影を検出する異常検出部と、
前記異常検出部で検出した前記部位毎の異常陰影の情報を格納する部位別情報記憶部と、
前記部位別情報記憶部に格納した前記部位毎の異常陰影の情報、および前記共通情報記憶部に格納した前記共通情報に基づいて、死因との因果関係が高いと判断される異常陰影を含む部位の前記画像データを表示する表示部と、
を有することを特徴とする医用画像処理装置。

【請求項3】

前記共通情報記憶部に格納される前記共通情報は、少なくとも前記遺体の既往症情報、死亡後経過時間情報、および蘇生術情報のひとつを含む、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の医用画像処理装置。

【請求項4】

前記表示部は、前記遺体の異常陰影の画像データを部位毎に表示すると同時に、当該遺体における前記共通情報記憶部に格納された前記共通情報も表示するよう構成される、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の医用画像処理装置。

【請求項5】

撮像した遺体の画像データを部位毎に取得する遺体画像取得部と、
部位毎の異常陰影検出アルゴリズムを格納する検出アルゴリズム記憶部と、
前記遺体の部位に関係しない共通情報であって少なくとも前記遺体の既往症情報、死亡後経過時間情報、および蘇生術情報のひとつを含む共通情報を格納する共通情報記憶部と、
前記遺体画像取得部により取得した前記遺体の部位毎の前記画像データに対し、前記検出アルゴリズム記憶部に格納された当該部位の異常陰影検出アルゴリズムを用いて解析する画像解析部と、
前記画像解析部で解析した前記画像データより当該部位における異常陰影を検出する異常検出部と、
前記異常検出部で検出した前記部位毎の異常陰影の情報を格納する部位別情報記憶部と、
少なくとも前記部位毎の異常陰影の情報、または前記既往症情報と前記既往症情報に関係する前記部位毎の異常陰影の情報のいずれかに基づき、死因への影響度を付与する影響度付与部と、
前記部位毎の異常陰影の情報と、前記蘇生術情報または死亡後経過時間情報とを関連づけて、死因からの除外度を付与する除外度付与部と、
前記影響度付与部で付与した前記影響度と、前記除外度付与部で付与した前記除外度とに基づき、前記部位の表示優先度を決定する優先表示決定部と、
前記部位別情報記憶部に格納した前記部位毎の異常陰影の情報、および前記共通情報記憶部に格納した前記共通情報に基づいて、死因との因果関係が高いと判断される異常陰影を含む部位の前記画像データを、前記優先表示決定部で決定した前記表示優先度の高い部位から順に表示する表示部と、
を有することを特徴とする医用画像処理装置。

【請求項6】

前記影響度付与部で付与する前記影響度は、前記部位毎の異常陰影の情報、または前記既往症情報と前記既往症情報に関係する前記部位毎の異常陰影の情報のいずれかについて、死因への影響が大きい場合に高く、前記部位毎の異常陰影の情報と前記既往症情報のいずれも死因への影響が小さい場合に低く設定される指標である、
ことを特徴とする請求項５記載の医用画像処理装置。

【請求項7】

前記除外度付与部で付与する前記除外度は、前記部位毎の異常陰影の情報と前記蘇生術情報との関連性が高い場合に、死因から除外すべき情報として高く設定される指標である、
ことを特徴とする請求項５記載の医用画像処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、死因を解明するための処理を行う医用画像処理装置に関する。

【背景技術】

【0002】

死亡した人間の死因を解明する手法として、近年Ａｉ(Autopsy Imaging：死亡時画像診断)が取り入れられている。Ａｉとは、ＣＴ(Computed tomography：コンピュータ断層撮影)やＭＲＩ(Magnetic Resonance Imaging：磁気共鳴イメージング)等によって撮影された死後画像を用いて、生前生じた病変や創傷等の異常を診断し、死因を解明することである。

【0003】

近年のＣＴやＭＲＩは高速撮影が可能であるので、Ａｉではより正確な死因を解明するために、ＣＴやＭＲＩ等で全身を撮影することが推奨されている。この場合の撮影時間は、通常数分から十数分程度である。しかし、撮影した全身の画像スライス枚数は何千枚と膨大な数になるため、読影医がこれらの画像から死因を判定することは相当困難である。また、これらの膨大な数の画像をモニタ等で表示するのにも時間がかかる。

【0004】

ところで、ＣＴやＭＲＩの画像から異常陰影を検出し、医師の診断の支援をするＣＡＤ（Computer-aided Detection/Diagnosis：コンピュータ支援診断装置）が近年実用化されている。ＣＡＤは、通常は生きている人間に対して用いられ、頭部・胸部・腹部等の、特定の部位における疾患を診断するために、撮影した画像から当該部位に応じたアルゴリズムを用いて異常陰影を検出する。

【0005】

特許文献１には、異なる日時に取得された同一被検体の部位毎における医用画像から、部位毎に異なるアルゴリズムを有するＣＡＤを用いて異常陰影を検出し、異常陰影の経時変化を確認することができる技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【特許文献1】特開２００５−０３４４７３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

前述したようにＡｉは、死因を解明するために遺体全身の撮影が推奨されており、そのスライス画像枚数は膨大となるため、読影医がこれら全てのスライス画像を見て死因の判定を行うことは困難である。また、遺体には生体と異なる特徴があるため、遺体の読影に慣れていない読影医の場合、誤った死因判定を行うおそれがある。

【0008】

ＡｉにＣＡＤを用いる場合、ＣＡＤが膨大な数の全身画像を例えば頭部から順番に下肢部まで、部位ごとに異なるアルゴリズムを用いて解析し、異常陰影を検出し、その異常陰影を含む画像を全て抽出し終わってから読影医に提示することになると、全ての処理が終了するまでに３，４日といった膨大な時間がかかってしまうことが考えられる。そこで、読影医が遺体の一部分だけを見たいと希望する場合でも、全身の処理が終了するまで待たなければならないという不都合が生じることになる。また、死亡前に蘇生術を行った遺体の場合では、蘇生術による異常が生じているため、死因となった異常との判別を行うのが困難である。

【0009】

本発明はこのような点を考慮してなされたもので、死因の解明を行うために、効率よくかつ正確に画像解析ができる医用画像処理装置を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0010】

本発明に係る医用画像処理装置は、撮像した遺体の画像データを部位毎に取得する遺体画像取得部と、部位毎の異常陰影検出アルゴリズムを格納する検出アルゴリズム記憶部と、前記遺体の部位に関係しない共通情報を格納する共通情報記憶部と、部位毎における読影可能時間が設定されるデータベースと、前記遺体画像取得部により取得した前記遺体の部位毎の前記画像データに対し、前記検出アルゴリズム記憶部に格納された当該部位の異常陰影検出アルゴリズムを用いて解析するとともに、前記データベースに基づき前記遺体について前記読影可能時間が早い部位の前記画像データを先に解析する画像解析部と、前記画像解析部で解析した前記画像データより当該部位における異常陰影を検出する異常検出部と、前記異常検出部で検出した前記部位毎の異常陰影の情報を格納する部位別情報記憶部と、前記部位別情報記憶部に格納した前記部位毎の異常陰影の情報、および前記共通情報記憶部に格納した前記共通情報に基づいて、死因との因果関係が高いと判断される異常陰影を含む部位の前記画像データを表示する表示部と、を有することを特徴とする。

【発明の効果】

【0011】

本発明に係る医用画像処理装置によれば、死因の解明を行うために、効率よくかつ正確に画像解析ができる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】本発明の一実施形態に係る医用情報システムであって、医用画像処理装置、画像診断装置および画像サーバとのネットワークシステムを示す構成図。

【図2】遺体情報記憶部に格納される情報の一例を示し、（Ａ）は部位別情報記憶部に格納される情報、（Ｂ）は共通情報記憶部に格納される情報の一例を示す図。

【図3】死因解明にあたり異常陰影の画像を抽出する場合の動作を示すフローチャート。

【図4】頭部の異常陰影を検出している画像の表示例を示す図。

【図5】死因解明にあたり部位毎の表示順を決定する場合の動作を示すフローチャート。

【図6】死因への影響度を付与する一例を示す図。

【図7】死因からの除外度を付与する一例を示す図。

【図8】影響度と除外度より、優先的に表示する部位を決定する一例を示す図。

【図9】読影医特性データベースの一例を示す図。

【発明を実施するための形態】

【0013】

以下、本発明の実施形態を添付図面に基づいて説明する。

【0014】

図１は、本発明の一実施形態に係る医用情報システムＡの概略構成を示すブロック図である。医用情報システムＡは、医用画像処理装置１、画像診断装置２、画像サーバ３、読影医特性データベース４を含む。

【0015】

画像診断装置２は、例えばＸ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置等であり、遺体Ｘをスキャンして撮像し画像処理を行う。本実施形態では、画像診断装置２はＸ線ＣＴ装置とする。

【0016】

画像サーバ３は、例えばＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System：医用画像保管通信システム）内に備えられる画像サーバであり、画像データ記憶部３０１と、画像データ処理部３０２とを含む。画像データ記憶部３０１は、画像診断装置２で得られる医用画像データと、対応する部位の識別ＩＤ(slice h₁,slice c₁等)を格納する。画像データ処理部３０２は、画像データ記憶部３０１内の画像データを識別ＩＤに基づいて部位毎に分類し、医用画像処理装置１からの要求に応じて画像データを出力する。

【0017】

医用画像処理装置１は、例えばＨＩＳ（Hospital Information System：病院情報システム）の一部として設けられ、画像診断装置２、画像サーバ３と病院内のＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）を介して相互に通信可能に接続される。

【0018】

読影医特性データベース４は、自病院または他の病院における読影医や専門医の、専門部位および読影可能時間を格納する。図９に格納されている情報の一例を示す。詳細は後述する。

【0019】

医用画像処理装置１は、ＣＡＤの機能を含むパーソナルコンピュータまたはワークステーションをベースとして構成され、制御部１０、表示部１２、操作部１３、通信部１５、記憶部１６、情報記憶媒体１７、遺体情報記憶部２１がバスによって相互に通信可能に接続されて構成されている。

【0020】

表示部１２はモニタ等であり、後述するスライス画像や画像に対応した情報等を表示する。操作部１３はキーボードやマウス等であり、データの入力を行う。通信部１５は、病院内ＬＡＮに接続し、画像診断装置２、または画像サーバ３との通信を行う。記憶部１６は、制御部１０や通信部１５などのワーク領域となるもので、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などにより実現できる。情報記憶媒体１７（コンピュータにより読み取り可能な媒体）は、プログラムやデータなどを格納するものであり、ハードディスク、或いはメモリ（Ｆｌａｓｈ Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＯＭ：Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などにより実現できる。また情報記憶媒体１７には、本実施形態の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム（各部の処理をコンピュータに実行させるためのプログラム）、および異常陰影を検出するＣＡＤのプログラムである、部位Ａ、Ｂ、Ｃ…に対応した部位Ａ用プログラム１７Ａ、部位Ｂ用プログラム１７Ｂ、部位Ｃ用プログラム１７Ｃ…等が記憶される。

【0021】

制御部１０は、全体の制御を行うとともに、その他の様々な演算処理や制御処理などを行う演算装置である。制御部１０の機能は各種プロセッサ（ＣＰＵ、ＤＳＰ等）、ＡＳＩＣ（ゲートアレイ等）などのハードウェアや、プログラムにより実現できる。制御部１０は、情報記憶媒体１７に格納されるプログラム（データ）に基づいて本実施形態の種々の処理を行う。また制御部１０は、画像取得部１０１、画像解析部１０２、情報取得部１０３、閾値設定部１０４、異常検出部１０５、影響度付与部１０６、除外度付与部１０７、優先表示決定部１０８を含む。

【0022】

画像取得部１０１は、画像サーバ３が格納している医用画像データを取得する。画像解析部１０２は、画像取得部１０１で取得した医用画像データを、情報記憶媒体１７に記憶される部位毎のプログラム１７Ａ、１７Ｂ、１７Ｃ…に基づき画像解析する。異常検出部１０５は、画像解析部１０２で解析した画像に基づき異常陰影を検出する。情報取得部１０３は、遺体情報記憶部２１に格納される各種情報を取得する。閾値設定部１０４は、後述する蘇生術の有無情報が「有」の場合に、例えば頭蓋骨内のairの大きさの閾値等といったパラメータを設定する。影響度付与部１０６および除外度付与部１０７は、後述する死因への影響度、死因からの除外度をそれぞれ算定する。優先表示決定部１０８は、表示部１２に表示する部位の表示順を決定する。詳細は後述する。

【0023】

遺体情報記憶部２１は、部位別の情報として、異常検出部１０５で検出した異常陰影および対応する画像データの識別ＩＤを部位Ａ、Ｂ、Ｃ…毎に格納する部位別情報記憶部２１ａと、部位に関係しない共通情報記憶部２１ｂを含む。図２は、遺体情報記憶部２１に格納される遺体Ｘの情報の一例を示し、図２（Ａ）は部位別情報記憶部２１ａに格納される部位毎の情報、図２（Ｂ）は共通情報記憶部２１ｂに格納される部位共通情報を示す。図２（Ａ）で、部位Ａには「頭部」の情報が格納されており、異常検出部１０５で検出した異常陰影は「出血」、異常陰影が撮影されている画像データの識別ＩＤはslice h₃₀〜h₄₀である。以降、他の部位についても、異常検出部１０５で検出した異常陰影（異常陰影が無い場合は「特に無し」）と画像データの識別ＩＤがそれぞれ格納されている。

【0024】

図２（Ｂ）に示す共通情報記憶部２１ｂに格納される部位共通情報は、遺体Ｘの情報であり、例えば遺体の氏名、年齢、性別、既往症、既往症発症からの経過時間と死亡直前の症状、死亡時の状況、死亡からの経過時間、蘇生術の有無、行った蘇生術である。これらは部位には直接関係していないので、部位共通情報として別に格納される。

【0025】

＜異常陰影の画像を抽出する場合の動作＞
次に、上記構成の医用情報システムＡにおける、死因解明にあたり異常陰影の画像を抽出する場合の動作について、図３を参照して説明する。なお、本実施形態では、図２（Ｂ）に示す遺体Ｘの部位共通情報を用いて説明する。

【0026】

自宅浴室で心肺停止状態となり病院に救急搬送され、結局死亡した遺体Ｘについて、医師より死亡が確認される（ステップＳ１０１）。医師は死因を解明するため、まず同居の家族等から遺体Ｘの氏名、年齢、死亡時の状況等を聞き取り、医用画像処理装置１に入力する。また医師は、蘇生術の有無と行った蘇生術、死亡からの経過時間も入力する。入力された情報は、部位に関係しない情報であるので、医用画像処理装置１は、操作部１３から入力されたこれら遺体Ｘの部位共通情報を、遺体情報記憶部２１の共通情報記憶部２１ｂに格納する（ステップＳ１０３）。

【0027】

次に、画像診断装置２は遺体Ｘの全身を撮影し（ステップＳ１０５）、撮影した画像のデータを部位毎に分け、画像識別ＩＤを部位別に付与して画像サーバ３の画像データ記憶部３０１に格納する（ステップＳ１０７）。

【0028】

次に、医用画像処理装置１の情報取得部１０３は、ステップＳ１０３で共通情報記憶部２１ｂに格納された、遺体Ｘの部位に関係しない部位共通情報を取得する（ステップＳ１０９）。なお、遺体情報を取得する際、生前に病院での受診歴があり、遺体Ｘの該当患者の電子カルテが死亡した病院内の患者情報データベースに有る場合、または他の病院の患者情報データベースに遺体Ｘの該当患者の電子カルテがあり、ネットワーク経由で取得できる場合、情報取得部１０３は遺体の氏名、年齢、性別、および既往症を患者情報データベースから取得してもよい。あるいは、紙のカルテが入手できる場合には、直接入力またはOCR(Optical Character Reader：光学式文字読み取り装置)を用いて医用画像処理装置１に入力してもよい。

【0029】

次に画像取得部１０１は、画像サーバ３の画像データ記憶部３０１に記憶された、遺体Ｘの画像データおよび識別ＩＤを部位毎に取得する（ステップＳ１１１）。次に画像解析部１０２は、ステップＳ１１１で取得した遺体Ｘにおける部位毎の画像データについて、情報記憶媒体１７に格納されている、部位毎のＣＡＤのプログラム（部位Ａ用プログラム１７Ａ、部位Ｂ用プログラム１７Ｂ、部位Ｃ用プログラム１７Ｃ、…）を用いてそれぞれ画像解析する（ステップＳ１１３）。この画像解析は公知の技術であり、画像解析することにより判明するＣＴ値（Hounsfield number; 単位は、Hounsfield Unit ［ＨＵ］である）から、air（空気）や骨等と判断することができる。例えば、頭蓋骨のＣＴ値は５００ＨＵだが、ＣＴ値が５００ＨＵの連続した陰影の内側に、−１０００ＨＵの陰影がある場合は、それがairであると判断することができる。またＣＴ値が５００ＨＵの連続した陰影に不連続の部分がある場合は、骨折していると判断することができる。

【0030】

ここで、蘇生術を行う事で生じた異常陰影は、死因と直接関係しないので、異常陰影を検出する際に除外しなければならない。例えば、心臓マッサージによる蘇生術では、肋骨骨折や頭蓋骨内の微少なair等の異常を生じさせることがあるため、これらの異常は死因から除外する必要がある。そこで情報取得部１０３は、ステップＳ１０９で共通情報記憶部２１ｂから取得した遺体Ｘの部位共通情報のうち、蘇生術の有無情報を確認する。蘇生術が「有り」の場合（ステップＳ１１５で「Ｙｅｓ」）、閾値設定部１０４は、例えばairの大きさの閾値を設定する（ステップＳ１１７）。なお、閾値設定部１０４は、airの大きさの閾値を設定するだけでなく、情報取得部１０３がステップＳ１０９で共通情報記憶部２１ｂから取得した死亡からの経過時間より、血液就下か出血かを判定するパラメータを設定することも可能である。

【0031】

次に異常検出部１０５は、ステップＳ１１３〜Ｓ１１７で画像解析部１０２が解析した部位毎の画像データより、閾値設定部１０４で設定した閾値よりも小さいairを除外して、異常陰影を検出する（ステップＳ１２１）。例えば、−１０００ＨＵの陰影が設定した閾値より小さい場合はその陰影を除外し、大きい場合はその陰影を異常陰影として検出する。

【0032】

次に制御部１０は、異常検出部１０５で検出した異常陰影の情報と、対応する画像データの識別ＩＤを抽出して遺体情報記憶部２１の部位別情報記憶部２１ａに格納する（ステップＳ１２３）。

【0033】

なお、医師がＣＡＤによる画像解析を用いず、画像を目視して異常陰影を判定した場合は、医師が異常陰影の情報と対応する画像データの識別ＩＤを医用画像処理装置１に入力してもよい。制御部１０は入力された情報を部位別情報記憶部２１ａに格納する。

【0034】

次に、医師が医用画像処理装置１に、指定した部位の表示を行うよう操作部１３を介して指示すると、制御部１０は、ステップＳ１２３で部位別情報記憶部２１ａに格納した当該部位の異常陰影に対応する画像データの識別ＩＤに基づき、画像データ処理部３０２に、画像データ記憶部３０１内の画像データを出力させ、表示部１２に表示させる。また制御部１０は、共通情報記憶部２１ｂに格納された遺体Ｘの部位共通情報も同時に表示部１２に表示させる（ステップＳ１２５）。

【0035】

ステップＳ１２１で異常陰影を検出した画像データの枚数は、ステップＳ１１７の閾値設定により相当数限定されているため、これら画像全てが死因解明に重要であると考えてよく、医師はこれら画像全てを確認して死因を判定する。

【0036】

図４に頭部画像の表示部１２への表示例を示す。図４では、右側のボタンで頭部を指定し、頭部の画像のうち異常陰影を検出しているslice h₃₅の画像と共通情報記憶部２１ｂに格納された遺体Ｘの部位共通情報を表示している。この頭部画像では、ＣＴ値より出血と判断される異常陰影が確認できる。また、蘇生術によるairは異常陰影から除外されているため表示されない。

【0037】

＜優先的に表示する部位を決定する場合の動作＞
別の例として、上記構成の医用情報システムＡにおける、死因解明にあたり優先的に表示する部位を決定する場合の動作について、図５を参照して説明する。この実施形態においても、図２（Ｂ）に示す遺体Ｘの部位共通情報を用いる。

【0038】

死亡確認からＣＡＤを用いた画像解析までは、上述したステップＳ１０１〜Ｓ１１３と同様なので説明を省略する。次に異常検出部１０５は、ステップＳ１１３で画像解析部１０２が解析した部位毎の画像データより、異常陰影を検出する（ステップＳ２１５）。このときの異常陰影は、蘇生術に依るものも含め全て、ＣＡＤによる所見として検出される。次に制御部１０は、異常検出部１０５で検出した異常陰影と、対応する画像データの識別ＩＤを抽出して遺体情報記憶部２１の部位別情報記憶部２１ａに格納する（ステップＳ２１７）。

【0039】

次に制御部１０内の影響度付与部１０６は、情報取得部１０３がステップＳ１０９で取得した、既往症と既往症発症からの経過時間と死亡直前の症状、およびステップＳ２１５で検出された部位毎の異常陰影（所見）に基づき、各部位の所見または既往症に対する死因への影響度を付与する（ステップＳ２１９）。図６に影響度の例を示す。影響度は、数々の既往症と、既往症により引き起こす病変（所見）に基づいてあらかじめ設定されており、記憶部１６に格納されている。記憶部１６内の影響度の設定例として、死因への影響が高い順に５段階評価で「５」から「１」と数値化している。図６で、例えば共通情報記憶部２１ｂに格納された遺体Ｘの既往症「高血圧」と、所見「脳内出血」とは、高血圧発症中であったため脳内出血を引き起こしたと考えられ、死因への関連性が高く、影響度付与部１０６は影響度を「５」と付与する。一方、既往症「肺炎」は２０年前に発症し、死亡直前時には完治していたため、死因への影響度は殆ど無く、影響度付与部１０６は影響度を「１」と付与する。なお、既往症が無くても所見のみで高い影響度が付与される場合もある。例えば交通事故死の遺体で所見が「内臓破裂」といった場合では、既往症が無くても所見のみで死因への影響度が高いので、高い影響度が付与される。

【0040】

次に制御部１０内の除外度付与部１０７は、情報取得部１０３がステップＳ１０９で取得した、行った蘇生術および死亡からの経過時間、およびステップＳ２１５で検出された部位毎の異常陰影（所見）に基づき、各部位の所見に対する死因からの除外度を付与する（ステップＳ２２１）。図７に除外度の例を示す。除外度は、病変（所見）と、行った蘇生術または死亡からの経過時間（死因から除外すべき情報）との関連性に基づいてあらかじめ設定されており、記憶部１６に格納されている。記憶部１６内の除外度の設定例として、関連性の高い順、つまり死因に関係しない順に１００、５０、１０、１点と点数化している。１つの所見に対し、関連する「死因から除外すべき情報」が複数有る場合は、各々の「死因から除外すべき情報」と所見との関連性より設定された除外度の点数を合計する。図７で、例えば共通情報記憶部２１ｂに格納された、死因から除外すべき情報「心臓マッサージ」、「末梢静脈路確保」、「死後経過２時間」と、頭部の所見「頭蓋骨air」とは、関連性よりそれぞれ「１点」、「１０点」、「１点」の除外度である。合計すると１２点となり、除外度付与部１０７は所見「頭蓋骨air」に１２点を付与する。また、胸部の所見「肋骨骨折」は、死因から除外すべき情報である「心臓マッサージ」との関連性より、「５０点」の除外度であるため、除外度付与部１０７は所見「肋骨骨折」に対し「５０点」を付与する。

【0041】

次に、優先表示決定部１０８は、ステップＳ２１９で付与した影響度と、ステップＳ２２１で付与した除外度に基づき、各部位の表示優先度を算出する（ステップＳ２２３）。次に優先表示決定部１０８は、ステップＳ２２３で算出した表示優先度の高い部位から順に、表示部１２に表示させる（ステップＳ２２５）。

【0042】

図８に各部位の表示優先度を算出する一例を示す。遺体Ｘについて、ステップＳ２１９で部位それぞれに付与した死因への影響度（「５」〜「１」）と、ステップＳ２２１で部位それぞれに付与した死因から除外する除外度（「１００点」、「５０点」、「１０点」、「１点」）について、例えば以下の数式で表示優先度を算出する。
［数１］
表示優先度＝（影響度／除外度）×１００ ・・・（１）

【0043】

この表示優先度は、数値が大きいほど該当する部位が死因に関係していると考えられる指標となる。つまり、表示優先度の数値が大きい部位について、医師がその部位を優先的に読影することで、死因を早期に判定する手助けとなる。図８において、各部位の中で表示優先度の大きい部位は、頭部、胸部であり、優先表示決定部１０８は表示部１２に、頭部、胸部の順で表示させる。医師はこれらの部位の画像を順に診断して死因判定を行う。なお、優先表示決定部１０８が表示部１２に表示する部位は、例えば表示優先度の高い上位３つの部位としてもよいし、表示優先度が所定の値を超えた部位のみとしてもよい。また、複数の部位で表示優先度が同値となった場合、頭部あるいは下肢部のいずれかに近い部位を先に表示させるようにしてもよい。

【0044】

＜読影医情報により優先的に画像解析し表示する部位を決定する場合＞
ステップＳ１１３では、部位毎のＣＡＤのプログラムを用いて、例えばそれぞれの部位で並列に、または頭部から下肢部の順に、または下肢部から頭部の順に画像解析をしているが、図９に示す読影医特性データベース４を参照して、読影医の都合に基づき、先に画像解析を行う部位の順番を設定することも可能である。これは、例えば遠隔読影サービスを利用して遠方の部位専門読影医が読影する場合や、担当医の時間的制約で読影する時間帯が限られる場合に有効である。図３のフローチャートにおいて、画像解析部１０２は、ステップＳ１１３で画像解析する際、読影医特性データベース４を参照して、読影可能時間が早い読影医の専門部位から画像解析を行い、その部位の異常陰影を表示する。

【0045】

以上により本発明は、死因を解明するために、遺体Ｘを撮像して部位毎に取得し、部位毎にＣＡＤで解析を行って異常陰影を検出する。遺体Ｘに蘇生術を行っている場合は、閾値を設定し、蘇生術により発生した異常陰影を除外する。そして、異常陰影が検出された画像のみを部位毎に表示する。これにより、効率よく死因を解明することができる。

【0046】

また、既往症と蘇生術を考慮して、部位毎に死因への影響度と死因からの除外度を付与して各部位の表示優先度を求める。これにより、優先的に読影の必要な部位が判明し、死因を早期に判定する手助けとなる。

【0047】

以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。

【符号の説明】

【0048】

１…医用画像処理装置、２…画像診断装置、３…画像サーバ、４…読影医特性データベース、１０…制御部、１２…表示部、１３…操作部、１５…通信部、１６…記憶部、１７…情報記憶媒体、２１…遺体情報記憶部、２１ａ…部位別情報記憶部、２１ｂ…共通情報記憶部、１０１…画像取得部、１０２…画像解析部、１０３…情報取得部、１０４…閾値設定部、１０５…異常検出部、１０６…影響度付与部、１０７…除外度付与部、１０８…優先表示決定部、３０１…画像データ記憶部、３０２…画像データ処理部、Ａ…医用情報システム。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】