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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023142112
(43)【公開日】2023-10-05
(54)【発明の名称】画像処理装置及び画像処理方法
(51)【国際特許分類】
A61B 6/03 20060101AFI20230928BHJP
G06T 7/00 20170101ALI20230928BHJP
【ＦＩ】
A61B6/03 360D
G06T7/00 300G
【審査請求】未請求
【請求項の数】8
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022048810
(22)【出願日】2022-03-24
(71)【出願人】
【識別番号】000005108
【氏名又は名称】株式会社日立製作所
(74)【代理人】
【識別番号】110001807
【氏名又は名称】弁理士法人磯野国際特許商標事務所
(72)【発明者】
【氏名】敦森 洋和
(72)【発明者】
【氏名】ストコ ステファニー
(72)【発明者】
【氏名】舟根 司
(72)【発明者】
【氏名】西村 彩子
(72)【発明者】
【氏名】神鳥 明彦
【テーマコード（参考）】
4C093
5L096
【Ｆターム（参考）】
4C093AA26
4C093CA29
4C093FD09
4C093FF09
4C093FF19
4C093FF28
5L096BA06
5L096BA13
5L096DA01
5L096FA19
5L096FA35
5L096GA51
5L096JA11
(57)【要約】
【課題】簡易な処理で高精度な注目領域の強調を行うことを課題とする。
【解決手段】医用画像を取得する画像取得部１０１と、病変部位を含む領域として医用画像に設定された内側領域の周辺に周辺領域を設定する領域設定部１０２と、内側領域について強度値割合の分布であるヒストグラムを算出するとともに、周辺領域について強度値割合の分布であるヒストグラムを算出する強度値割合分布算出部と、内側領域における強度値割合と、周辺領域における強度値割合との差分である割合差分を、それぞれの所定の強度値について算出する割合差分算出部１０４と、割合差分を基に、医用画像において強調表示する画素を選択する強度値決定部１０７と、医用画像について、画素選択部で選択された画素が強調表示された医用画像を表示装置に出力する表示処理部１０８と、を有することを特徴とする。
【選択図】図２
【解決手段】医用画像を取得する画像取得部１０１と、病変部位を含む領域として医用画像に設定された内側領域の周辺に周辺領域を設定する領域設定部１０２と、内側領域について強度値割合の分布であるヒストグラムを算出するとともに、周辺領域について強度値割合の分布であるヒストグラムを算出する強度値割合分布算出部と、内側領域における強度値割合と、周辺領域における強度値割合との差分である割合差分を、それぞれの所定の強度値について算出する割合差分算出部１０４と、割合差分を基に、医用画像において強調表示する画素を選択する強度値決定部１０７と、医用画像について、画素選択部で選択された画素が強調表示された医用画像を表示装置に出力する表示処理部１０８と、を有することを特徴とする。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
第１の画像中の注目領域を含む領域として前記第１の画像に設定された第１の領域に対して、前記第１の領域の近傍の領域であり、かつ、前記注目領域及び前記第１の領域を含まない領域である第２の領域を前記第１の画像に設定する領域設定部と、
前記第１の領域について、所定の強度値を有する画素の個数の分布に関する情報である第１の強度値度数分布を算出するとともに、前記第２の領域について、所定の強度値を有する画素の個数の分布に関する情報である第２の強度値度数分布を算出する強度値度数分布算出部と、
前記第１の強度値度数分布と、前記第２の強度値度数分布との差分値を、それぞれの前記所定の強度値について算出する差分値算出部と、
前記差分値を基に、前記第１の画像において強調表示する画素を選択する画素選択部と、
前記第１の画像について、前記画素選択部で選択された前記画素が強調表示された第２の画像を出力部に出力する出力処理部と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
前記第１の領域について、所定の強度値を有する画素の個数の分布に関する情報である第１の強度値度数分布を算出するとともに、前記第２の領域について、所定の強度値を有する画素の個数の分布に関する情報である第２の強度値度数分布を算出する強度値度数分布算出部と、
前記第１の強度値度数分布と、前記第２の強度値度数分布との差分値を、それぞれの前記所定の強度値について算出する差分値算出部と、
前記差分値を基に、前記第１の画像において強調表示する画素を選択する画素選択部と、
前記第１の画像について、前記画素選択部で選択された前記画素が強調表示された第２の画像を出力部に出力する出力処理部と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項2】
前記画素選択部は、
前記差分値に対して順位を付与し、当該順位に従って前記所定の強度値を整列させることで差分順位分布を算出する順位分布算出部と、
前記差分順位分布の前記順位に対して、所定の閾値を設定する閾値設定部と、
前記閾値に基づいて、強調表示の対象となる強度値を決定する強度値決定部と、
を有し、
前記出力処理部は、
前記強度値決定部によって決定された前記強度値に基づいて、強調表示する前記画素を決定し、当該画素が強調表示された前記第２の画像を前記出力部に表示する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
前記差分値に対して順位を付与し、当該順位に従って前記所定の強度値を整列させることで差分順位分布を算出する順位分布算出部と、
前記差分順位分布の前記順位に対して、所定の閾値を設定する閾値設定部と、
前記閾値に基づいて、強調表示の対象となる強度値を決定する強度値決定部と、
を有し、
前記出力処理部は、
前記強度値決定部によって決定された前記強度値に基づいて、強調表示する前記画素を決定し、当該画素が強調表示された前記第２の画像を前記出力部に表示する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項3】
前記順位分布算出部は、前記順位をパーセンタイル順位に変換した前記差分順位分布を算出し、
前記閾値設定部は、前記順位を前記パーセンタイル順位に変換した前記差分順位分布の前記パーセンタイル順位に対して閾値を設定する
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
前記閾値設定部は、前記順位を前記パーセンタイル順位に変換した前記差分順位分布の前記パーセンタイル順位に対して閾値を設定する
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項4】
前記強度値度数分布算出部は、
前記第１の領域について、所定の強度値を有する画素の個数を前記第１の領域を構成する画素の個数で除算した強度値割合の分布として前記第１の強度値度数分布を算出するとともに、前記第２の領域について、所定の強度値を有する画素の個数を前記第２の領域を構成する画素の個数で除算した強度値割合の分布として前記第２の強度値度数分布を算出し、
前記差分値算出部は、
前記差分値として、前記第１の強度値度数分布における前記強度値割合と、前記第２の強度値度数分布における前記強度値割合との差分を、それぞれの前記所定の強度値について算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
前記第１の領域について、所定の強度値を有する画素の個数を前記第１の領域を構成する画素の個数で除算した強度値割合の分布として前記第１の強度値度数分布を算出するとともに、前記第２の領域について、所定の強度値を有する画素の個数を前記第２の領域を構成する画素の個数で除算した強度値割合の分布として前記第２の強度値度数分布を算出し、
前記差分値算出部は、
前記差分値として、前記第１の強度値度数分布における前記強度値割合と、前記第２の強度値度数分布における前記強度値割合との差分を、それぞれの前記所定の強度値について算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項5】
前記出力処理部は、
前記第１の画像と、前記第２の画像とを同じ画面中に表示する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
前記第１の画像と、前記第２の画像とを同じ画面中に表示する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項6】
前記第１の領域は、入力部を介して設定される
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項7】
前記第１の画像はｘ軸－ｙ軸平面に広がる２次元画像であり、
前記領域設定部は、設定された前記第１の領域と前記第２の領域を、ｚ軸方向に隣接している他の第１の画像に対して設定する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
前記領域設定部は、設定された前記第１の領域と前記第２の領域を、ｚ軸方向に隣接している他の第１の画像に対して設定する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項8】
画像処理装置が、
第１の画像中の注目領域を含む領域として前記第１の画像に設定された第１の領域に対して、前記第１の領域の近傍の領域であり、かつ、前記注目領域及び前記第１の領域を含まない領域である第２の領域を前記第１の画像に設定する領域設定ステップと、
前記第１の領域について、所定の強度値を有する画素の個数の分布に関する情報である第１の強度値度数分布を算出するとともに、前記第２の領域について、所定の強度値を有する画素の個数の分布に関する情報である第２の強度値度数分布を算出する強度値度数分布算出部ステップと、
前記第１の強度値度数分布と、前記第２の強度値度数分布との差分値を、それぞれの前記所定の強度値について算出する差分値算出ステップと、
前記差分値を基に、前記第１の画像において強調表示する画素を選択する画素選択部と、
前記第１の画像について、前記画素選択部で選択された前記画素が強調表示された第２の画像を出力部に出力する出力処理ステップと、
を実行することを特徴とする画像処理方法。
第１の画像中の注目領域を含む領域として前記第１の画像に設定された第１の領域に対して、前記第１の領域の近傍の領域であり、かつ、前記注目領域及び前記第１の領域を含まない領域である第２の領域を前記第１の画像に設定する領域設定ステップと、
前記第１の領域について、所定の強度値を有する画素の個数の分布に関する情報である第１の強度値度数分布を算出するとともに、前記第２の領域について、所定の強度値を有する画素の個数の分布に関する情報である第２の強度値度数分布を算出する強度値度数分布算出部ステップと、
前記第１の強度値度数分布と、前記第２の強度値度数分布との差分値を、それぞれの前記所定の強度値について算出する差分値算出ステップと、
前記差分値を基に、前記第１の画像において強調表示する画素を選択する画素選択部と、
前記第１の画像について、前記画素選択部で選択された前記画素が強調表示された第２の画像を出力部に出力する出力処理ステップと、
を実行することを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、画像処理装置及び画像処理方法の技術に関する。
【背景技術】
【0002】
脳を始めとした白黒コントラスト臓器画像において、脳梗塞等の病変部位を特定するためには、現在のところ経験豊富な専門医等の見立てが必要である。また、この判断に基づき画像上にマーク(色塗り)を入れる作業も手作業によるため煩雑である。
【0003】
このような作業を簡易化するための技術として、特許文献１には「確率画像算出部１０２は、指定対象画像に含まれる病変がテクスチャ型の病変である場合、指定対象画像のそれぞれの画素が病変領域に含まれる確率値を算出する。出力部１０３は、確率画像算出部１０２から取得した確率画像において、第１閾値以上の確率値を持つ画素からなる領域を候補領域として算出し、第１閾値を含む所定の確率範囲の確率値を持つ画素からなる領域を修正領域として算出する。入力部１０４は、操作装置を操作することで、出力部１０３がディスプレイに表示した修正領域の画素に対するユーザの入力を検知する。病変領域指定部１０５は、確率画像算出部１０２から取得した確率画像と、出力部１０３から取得した候補領域と修正領域と、入力部１０４から取得したユーザの操作情報とに基づき病変領域を指定する」制御方法、情報端末、及びプログラムが開示されている（要約参照）。
【0004】
また、非特許文献１には、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）による病変部位判定に関する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】特開２０１８－１０２９１６号公報
【非特許文献】
【0006】
【非特許文献1】Xue, Y., et al. A multi-path 2.5 dimensional convolutional neural network system for segmenting stroke lesions in brain MRI images. NeuroImage: Clinical 25, 102118 (2020).
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
前記したような技術として、これまでに画像上の強度データの所定の閾値を用いた病変部位(半)自動判定技術や、多数の画像を用いた機械学習による(半)自動判定技術 が提案されている。しかし、一般的に、これらの技術病変部位特定の判定精度(パフォーマンス)は６０～８０％にとどまっており高いとはいえない。
【0008】
このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、簡易な処理で高精度な注目領域の強調を行うことを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【0009】
前記した課題を解決するため、本発明は、第１の画像中の注目領域を含む領域として前記第１の画像に設定された第１の領域に対して、前記第１の領域の近傍の領域であり、かつ、前記注目領域及び前記第１の領域を含まない領域である第２の領域を前記第１の画像に設定する領域設定部と、前記第１の領域について、所定の強度値を有する画素の個数の分布に関する情報である第１の強度値度数分布を算出するとともに、前記第２の領域について、所定の強度値を有する画素の個数の分布に関する情報である第２の強度値度数分布を算出する強度値度数分布算出部と、前記第１の強度値度数分布と、前記第２の強度値度数分布との差分値を、それぞれの前記所定の強度値について算出する差分値算出部と、前記差分値を基に、前記第１の画像において強調表示する画素を選択する画素選択部と、前記第１の画像について、前記画素選択部で選択された前記画素が強調表示された第２の画像を出力部に出力する出力処理部と、を有することを特徴とする。
その他の解決手段は実施形態中において適宜記載する。
その他の解決手段は実施形態中において適宜記載する。
【発明の効果】
【0010】
本発明によれば、簡易な処理で高精度な注目領域の強調を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【図1】本実施形態における画像処理システムの構成例を示す図である。
【図2】本実施形態における計算機の構成を示す図である。
【図3】計算機のハードウェア構成を示す図である。
【図4】本実施形態に係る計算機が行う病変部位強調処理の手順を示すフローチャートである。
【図5】内側領域及び周辺領域の設定処理の詳細な手順を示すフローチャートである。
【図6】内側領域及び周辺領域の例を示す図である。
【図7】図強度値群割合分布算出の詳細な手順を示すフローチャートである。
【図8】内側領域及び周辺領域の強度値群割合分布の例を示す図である。
【図9】割合差分の例を示す図である。
【図10】割合差分順位分布の算出の詳細な手順を示すフローチャートである。
【図11】割合差分の昇順ソート結果を示す図である。
【図12】横軸をパーセンタイル順位に変換した図である。
【図13】強度値群割合分布の例を示す図である。
【図14】本実施形態による病変部位強調処理の結果を示す図である。
【図15】本実施形態で表示装置に表示される表示画面の例を示す図である。
【図16】３次元画像処理の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0012】
次に、本発明を実施するための形態（「実施形態」という）について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。
本実施形態は、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）や、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）、ＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission Computed Tomography）等の２次元もしくは３次元画像に対して適用可能である。本実施形態では、２次元画像に対して適用した例を示す。
本実施形態は、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）や、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）、ＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission Computed Tomography）等の２次元もしくは３次元画像に対して適用可能である。本実施形態では、２次元画像に対して適用した例を示す。
【0013】
［システム］
図１は、本実施形態における画像処理システムＺの構成例を示す図である。
画像処理システムＺは、医用画像取り込み部Ｍと、医用画像取り込み部Ｍで取り込まれた画像を処理する画像処理装置１とを有する。医用画像取り込み部Ｍは、Ｘ線ＣＴや、ＭＲＩ、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ等（以下、医用機器）で撮像された画像を取り込む。画像処理装置１は、医用機器で撮像された画像（医用画像２０１（図６参照）と称する）を医用画像取り込み部Ｍから取得する。
図１は、本実施形態における画像処理システムＺの構成例を示す図である。
画像処理システムＺは、医用画像取り込み部Ｍと、医用画像取り込み部Ｍで取り込まれた画像を処理する画像処理装置１とを有する。医用画像取り込み部Ｍは、Ｘ線ＣＴや、ＭＲＩ、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ等（以下、医用機器）で撮像された画像を取り込む。画像処理装置１は、医用機器で撮像された画像（医用画像２０１（図６参照）と称する）を医用画像取り込み部Ｍから取得する。
【0014】
画像処理装置１は、医用画像２０１中の病変部位を強調する病変部位強調処理を行う。画像処理装置１は、計算機１００と、記憶装置１２０と、入力装置（入力部）１３１と、表示装置（出力部）１３２とを備える。計算機１００の詳細については後記する。記憶装置１２０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）や、ＳＳＤ（Solid State Drive）等で構成され、医用画像取り込み部Ｍから取得した医用画像２０１や、後記する閾値等の情報が格納されている。なお、図１に示す例では、記憶装置１２０が画像処理装置１と一体になっているが、記憶装置１２０をデータベース等とし、画像処理装置１とは別の装置としてもよい。入力装置１３１は、マウスや、キーボード等で構成される。表示装置１３２は、ディスプレイである。
【0015】
［計算機１００］
図２は、本実施形態における計算機１００の構成を示す図である。適宜、図１を参照する。
計算機１００は、画像取得部１０１、領域設定部１０２、強度値群割合分布算出部（強度値度数分布算出部）１０３、割合差分算出部（差分値算出部）１０４を備える。さらに計算機１００は、順位分布算出部（画素選択部）１０５、閾値設定部（画素選択部）１０６、強度値決定部（画素選択部）１０７、表示処理部（出力処理部）１０８を備える。
画像取得部１０１は、記憶装置１２０から医用画像２０１（図６参照）を取得する。
領域設定部１０２は、医用画像２０１に、後記する内側領域２１２（図６参照）及び周辺領域２２２（図６参照）を設定する。
強度値群割合分布算出部１０３は、設定した内側領域２１２及び周辺領域２２２について、所定の強度値を有する画素の個数の分布に関する情報である第１の強度値度数分布及び第２の強度値度数分布であるヒストグラム３０１，３０２（図８参照）を算出する。ヒストグラム３０１，３０２については後記する。
割合差分算出部１０４は、ヒストグラム３０１及びヒストグラム３０２を強度値群毎に減算した割合差分（差分値）を算出する。強度値群及び割合差分については後記する。
順位分布算出部１０５は、割合差分を小さい順（昇順）にソートすることで、割合差分順位分布３３０ｂ（図１２参照）を算出する。
閾値設定部１０６は、割合差分順位分布（差分順位分布）３３０ｂに所定の閾値を設定する。
強度値決定部１０７は、割合差分順位分布３３０ｂと、設定された閾値に基づいて、強調表示する強度値を決定する。
表示処理部１０８は、強度値決定部１０７によって決定された強度値に該当する画素が強調表示された医用画像２０１Ａを表示装置１３２に表示する。
図２は、本実施形態における計算機１００の構成を示す図である。適宜、図１を参照する。
計算機１００は、画像取得部１０１、領域設定部１０２、強度値群割合分布算出部（強度値度数分布算出部）１０３、割合差分算出部（差分値算出部）１０４を備える。さらに計算機１００は、順位分布算出部（画素選択部）１０５、閾値設定部（画素選択部）１０６、強度値決定部（画素選択部）１０７、表示処理部（出力処理部）１０８を備える。
画像取得部１０１は、記憶装置１２０から医用画像２０１（図６参照）を取得する。
領域設定部１０２は、医用画像２０１に、後記する内側領域２１２（図６参照）及び周辺領域２２２（図６参照）を設定する。
強度値群割合分布算出部１０３は、設定した内側領域２１２及び周辺領域２２２について、所定の強度値を有する画素の個数の分布に関する情報である第１の強度値度数分布及び第２の強度値度数分布であるヒストグラム３０１，３０２（図８参照）を算出する。ヒストグラム３０１，３０２については後記する。
割合差分算出部１０４は、ヒストグラム３０１及びヒストグラム３０２を強度値群毎に減算した割合差分（差分値）を算出する。強度値群及び割合差分については後記する。
順位分布算出部１０５は、割合差分を小さい順（昇順）にソートすることで、割合差分順位分布３３０ｂ（図１２参照）を算出する。
閾値設定部１０６は、割合差分順位分布（差分順位分布）３３０ｂに所定の閾値を設定する。
強度値決定部１０７は、割合差分順位分布３３０ｂと、設定された閾値に基づいて、強調表示する強度値を決定する。
表示処理部１０８は、強度値決定部１０７によって決定された強度値に該当する画素が強調表示された医用画像２０１Ａを表示装置１３２に表示する。
【0016】
なお、強度値とはＸ線ＣＴや、ＭＲＩ、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ等の医用機器で測定される際の信号強度値であり、表示装置１３２（図１参照）では輝度値として出力される。
【0017】
［計算機１００のハードウェア構成］
図３は、計算機１００のハードウェア構成を示す図である。
図３に示すように、計算機１００は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等で構成されるメモリ１１１、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１２、通信装置１１３を備えている。
記憶装置１２０（図１参照）に格納されているプログラムがメモリ１１１にロードされ、ＣＰＵ１１２によって実行されることにより、図２に示す各部１０１～１０８が具現化する。また、通信装置１１３は、医用画像取り込み部Ｍ（図１参照）に対して情報の授受を行う。
図３は、計算機１００のハードウェア構成を示す図である。
図３に示すように、計算機１００は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等で構成されるメモリ１１１、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１２、通信装置１１３を備えている。
記憶装置１２０（図１参照）に格納されているプログラムがメモリ１１１にロードされ、ＣＰＵ１１２によって実行されることにより、図２に示す各部１０１～１０８が具現化する。また、通信装置１１３は、医用画像取り込み部Ｍ（図１参照）に対して情報の授受を行う。
【0018】
［フローチャート］
図４は、本実施形態に係る計算機１００が行う病変部位強調処理の手順を示すフローチャートである。適宜、図２を参照する。
まず、医用機器で撮像され、医用画像取り込み部Ｍから取り込まれた医用画像２０１（図６参照）は画像処理装置１によって取得された後、記憶装置１２０に格納される。
そして、画像取得部１０１は、記憶装置１２０に格納されている医用画像（第１の画像）２０１（図６参照）を読み込む（Ｓ１０１）。
続いて、表示処理部１０８は、表示装置１３２に読み込んだ医用画像２０１を表示する（Ｓ１０２）。
その後、領域設定部１０２は、内側領域（第１の領域）２１２（図６参照）を設定し、設定した内側領域２１２を基に周辺領域（第２の領域）２２２（図６）を設定する（Ｓ１１０：領域設定ステップ）。ステップＳ１１０の処理については後記する。
図４は、本実施形態に係る計算機１００が行う病変部位強調処理の手順を示すフローチャートである。適宜、図２を参照する。
まず、医用機器で撮像され、医用画像取り込み部Ｍから取り込まれた医用画像２０１（図６参照）は画像処理装置１によって取得された後、記憶装置１２０に格納される。
そして、画像取得部１０１は、記憶装置１２０に格納されている医用画像（第１の画像）２０１（図６参照）を読み込む（Ｓ１０１）。
続いて、表示処理部１０８は、表示装置１３２に読み込んだ医用画像２０１を表示する（Ｓ１０２）。
その後、領域設定部１０２は、内側領域（第１の領域）２１２（図６参照）を設定し、設定した内側領域２１２を基に周辺領域（第２の領域）２２２（図６）を設定する（Ｓ１１０：領域設定ステップ）。ステップＳ１１０の処理については後記する。
【0019】
次に、強度値群割合分布算出部１０３は、内側領域２１２について強度値群割合分布を算出し、さらに、周辺領域２２２について強度値群割合分布を算出する（Ｓ１２０：強度値度数分布算出ステップ）。強度値群割合分布については後記する。
そして、割合差分算出部１０４は強度値群割合分布を基に割合差分を算出する（Ｓ１３０：差分値算出ステップ）。割合差分については後記する。
さらに、順位分布算出部１０５は割合差分を基に割合差分順位分布３３０ｂ（図１２参照）を算出する（Ｓ１４０：画素選択ステップ）。割合差分順位分布３３０ｂについては後記する。
そして、割合差分算出部１０４は強度値群割合分布を基に割合差分を算出する（Ｓ１３０：差分値算出ステップ）。割合差分については後記する。
さらに、順位分布算出部１０５は割合差分を基に割合差分順位分布３３０ｂ（図１２参照）を算出する（Ｓ１４０：画素選択ステップ）。割合差分順位分布３３０ｂについては後記する。
【0020】
続いて、閾値設定部１０６は割合差分順位分布３３０ｂに閾値を設定する（Ｓ１５１：画素選択ステップ）。
そして、強度値決定部１０７は、割合差分順位分布３３０ｂに設定した閾値に基づいて強調表示の対象となる強度値を決定する（Ｓ１６０：画素選択ステップ）。ステップＳ１６０の処理については後記する。
詳細は後記するが、ステップＳ１４０，Ｓ１５１，Ｓ１６０によって、割合差分を基に、医用画像２０１において強調表示する画素が選択される。
次に、表示処理部１０８は、医用画像２０１について、強度値決定部１０７で選択された画素が強調表示された医用画像２０１Ａ（図１４、図１５参照）を表示装置１３２に表示（出力）する（Ｓ１７１：出力ステップ）
そして、強度値決定部１０７は、割合差分順位分布３３０ｂに設定した閾値に基づいて強調表示の対象となる強度値を決定する（Ｓ１６０：画素選択ステップ）。ステップＳ１６０の処理については後記する。
詳細は後記するが、ステップＳ１４０，Ｓ１５１，Ｓ１６０によって、割合差分を基に、医用画像２０１において強調表示する画素が選択される。
次に、表示処理部１０８は、医用画像２０１について、強度値決定部１０７で選択された画素が強調表示された医用画像２０１Ａ（図１４、図１５参照）を表示装置１３２に表示（出力）する（Ｓ１７１：出力ステップ）
【0021】
（内側領域２１２及び周辺領域２２２の設定：図４のＳ１１０）
続いて、図４を参照しつつ、図５を参照して、内側領域２１２及び周辺領域２２２の設定（図４のＳ１１０）について説明する。適宜、図２を参照する。
図５は、図４のステップＳ１１０における内側領域２１２及び周辺領域２２２の設定処理の詳細な手順を示すフローチャートである。図６は、内側領域２１２及び周辺領域２２２の例を示す図である。
続いて、図４を参照しつつ、図５を参照して、内側領域２１２及び周辺領域２２２の設定（図４のＳ１１０）について説明する。適宜、図２を参照する。
図５は、図４のステップＳ１１０における内側領域２１２及び周辺領域２２２の設定処理の詳細な手順を示すフローチャートである。図６は、内側領域２１２及び周辺領域２２２の例を示す図である。
【0022】
図６には、脳に関する医用画像２０１が示されている。
まず、ユーザは第１の画像である医用画像２０１に内側線２１１を指定する（図５のＳ１１１）。太い実線として図示されている内側線２１１は、医用画像２０１の病変部位と考えられる領域（注目領域）２０２のすべてを含む領域を囲う線として指定される。また、内側線２１１は、ユーザがマウスでドラッグすることによって指定されてもよいし、マウスで複数箇所をクリックすることで、領域設定部１０２がクリックした箇所を頂点として結んだ線を内側線２１１としてもよい。なお、内側線２１１より内側の領域を内側領域２１２と称する。このようにして、領域設定部１０２は医用画像２０１に内側領域２１２を設定する（図５のＳ１１２）。このように、内側領域２１２は、病変部位と考えられる領域２０２を含む領域として設定される。また、内側領域２１２は、入力装置１３１を介して内側線２１１が設定されることによって医用画像２０１に設定される。
まず、ユーザは第１の画像である医用画像２０１に内側線２１１を指定する（図５のＳ１１１）。太い実線として図示されている内側線２１１は、医用画像２０１の病変部位と考えられる領域（注目領域）２０２のすべてを含む領域を囲う線として指定される。また、内側線２１１は、ユーザがマウスでドラッグすることによって指定されてもよいし、マウスで複数箇所をクリックすることで、領域設定部１０２がクリックした箇所を頂点として結んだ線を内側線２１１としてもよい。なお、内側線２１１より内側の領域を内側領域２１２と称する。このようにして、領域設定部１０２は医用画像２０１に内側領域２１２を設定する（図５のＳ１１２）。このように、内側領域２１２は、病変部位と考えられる領域２０２を含む領域として設定される。また、内側領域２１２は、入力装置１３１を介して内側線２１１が設定されることによって医用画像２０１に設定される。
【0023】
続いて、領域設定部１０２は、内側線２１１を基に周辺領域２２２を設定する（図５のＳ１１３）。具体的には、領域設定部１０２は内側領域２１２の面積のｘ倍（ｘはｘ＞１を満たす実数）となる拡大領域２３１を設定する。そして、領域設定部１０２は拡大領域２３１の輪郭を外側線２２１とする。図６の例では、ｘ＝１．２の場合を示しているが、ｘ＝１．２に限らない。なお、ｘの値は入力装置１３１を介してユーザによって予め設定されている。
【0024】
そして、領域設定部１０２は、外側線２２１と内側線２１１とで囲まれている領域を周辺領域２２２として医用画像２０１に設定する。このように、第２の領域である周辺領域２２２は、第１の領域である内側領域２１２の近傍の領域であり、かつ、病変部位と考えられる領域２０２及び内側領域２１２を含まない領域として、領域設定部１０２によって設定される。
【0025】
（強度値群割合分布の算出：図４のＳ１２０）
次に、図７を参照しつつ、図８を参照して、図４のステップＳ１２０における強度値群割合分布の算出について説明する。
図７は、図４のステップＳ１２０における強度値群割合分布算出の詳細な手順を示すフローチャートである。また、図８は、内側領域２１２及び周辺領域２２２の強度値群割合分布の例を示す図である。強度値群割合分布については後記する。適宜、図２及び図６を参照する。
図８において、横軸は強度値群を示し、縦軸は強度値群割合を示している。また、図８において、黒で示すヒストグラム３０１は内側領域２１２における強度値群割合を示している。また、斜線で示すヒストグラム３０２は周辺領域２２２における強度値群割合を示している。強度値群割合については後記する。
次に、図７を参照しつつ、図８を参照して、図４のステップＳ１２０における強度値群割合分布の算出について説明する。
図７は、図４のステップＳ１２０における強度値群割合分布算出の詳細な手順を示すフローチャートである。また、図８は、内側領域２１２及び周辺領域２２２の強度値群割合分布の例を示す図である。強度値群割合分布については後記する。適宜、図２及び図６を参照する。
図８において、横軸は強度値群を示し、縦軸は強度値群割合を示している。また、図８において、黒で示すヒストグラム３０１は内側領域２１２における強度値群割合を示している。また、斜線で示すヒストグラム３０２は周辺領域２２２における強度値群割合を示している。強度値群割合については後記する。
【0026】
以下、強度値群の定義について説明する。本実施形態では、複数の強度値のグループを強度値群と称する。例えば、「０～３１」、「３２～６３」、・・・「９６０～９９１」、「９９２～１０２３」のそれぞれを強度値群（所定の強度値）と称する。また、本実施形態では「ｎ～ｍ」（ｎ，ｍは０を含む自然数）に該当する強度値群を強度値群「ｍ＋１」と表記する。例えば、強度値「０～３１」に該当する強度値群は、強度値群「３２」と記載される。
【0027】
図８に示すような強度値群割合分布を生成するため、まず、強度値群割合分布算出部１０３は内側領域２１２について、各強度値群に関する画素の個数（画素数：所定の強度値を有する画素の個数）を計数する（図７のＳ１２１）。例えば、強度値群割合分布算出部１０３は、内側領域２１２において強度値「６７２」～「７０３」（強度値群「７０４」）を有する画素の個数「ｎ１」を計数する。
【0028】
そして、強度値群割合分布算出部１０３は、各強度値群の画素数を内側領域２１２の総画素数（内側領域２１２を構成する画素の個数）で除算する。これによって、強度値群割合分布算出部１０３は、内側領域２１２における各強度値群を有する画素の割合（強度値群割合と称する）を算出する（図７のＳ１２２）。例えば、内側領域２１２に含まれる総画素数が「Ｎ１」であるとし、内側領域２１２において強度値群「７０４」を有する画素の個数が「ｎ１」であるとする。この場合、内側領域２１２における強度値群「７０４」の強度値群割合は「ｎ１／Ｎ１」となる。このようにして算出された強度値群割合が、図８の強度値群「７０４」に黒で示すヒストグラム３０１として示されている。強度値群割合分布算出部１０３は、内側領域２１２において、対象となるすべての強度値群について強度値群割合を算出することで、図８に示すような黒で示すヒストグラム（強度値割合の分布、所定の強度値を有する画素の個数の分布に関する情報である第１の強度値度数分布）３０１を算出する。
【0029】
なお、本実施形態では、ヒストグラム３０１を強度値群割合で示しているが、内側領域２１２及び周辺領域２２２の総画素数が同じであれば、単純な各強度値群の画素数（前記した例では「ｎ１」）としてもよい。なお、ヒストグラム３０１を単純な画素数ではなく、強度値群割合とすることで、内側領域２１２と周辺領域２２２の総画素数が異なっていても、以降の処理を行うことができる。後記するヒストグラム３０２でも同様である。
【0030】
強度値群割合分布算出部１０３は、周辺領域２２２についても同様の手順で強度値群割合を算出する。強度値群割合分布算出部１０３は周辺領域２２２について、各強度値群に関する画素の個数（画素数：所定の強度値を有する画素の個数）を計数する（図７のＳ１２３）。例えば、強度値群割合分布算出部１０３は、周辺領域２２２において強度値「２５６」～「２８７」（強度値群「２８８」）を有する画素の個数「ｎ２」を計数する。
【0031】
そして、強度値群割合分布算出部１０３は、各強度値群の画素数を周辺領域２２２の総画素数（周辺領域２２２を構成する画素の個数）で除算する。これによって、強度値群割合分布算出部１０３は、周辺領域２２２における各強度値群を有する画素の割合（強度値群割合と称する）を算出する（図７のＳ１２４）。例えば、周辺領域２２２に含まれる総画素数が「Ｎ２」であるとし、周辺領域２２２において強度値群「２８８」を有する画素の個数が「ｎ２」であるとする。この場合、周辺領域２２２における強度値群「２８８」の強度値群割合は「ｎ２／Ｎ２」となる。このようにして算出された強度値群割合が、図８の強度値群「２８８」に斜線で示すヒストグラム３０２として示されている。強度値群割合分布算出部１０３は、周辺領域２２２において、対象となるすべての強度値群について強度値群割合を算出することで、図８に示すような斜線で示すヒストグラム（強度値割合の分布、所定の強度値を有する画素の個数の分布に関する情報である第２の強度値度数分布）３０２を算出する。
【0032】
なお、図８では、ビン（それぞれのヒストグラム３０１，３０２の間隔）を「３２」としているがビンは「３２」に限らなくてもよい。ちなみに、ビンを「１」とすれば、強度値群と、強度値は一致する。図７のステップＳ１２４の終了後、計算機１００は、図４のステップＳ１３０へ処理をリターンする。
【0033】
（割合差分の算出：図４のＳ１３０）
次に、図９を参照して、図４のステップＳ１３０における割合差分の算出について説明する。また、適宜、図２を参照する。
図９は、割合差分の例を示す図である。
割合差分算出部１０４は、図８に示すヒストグラム３０１における強度値割合と、図８に示すヒストグラム３０２における強度値割合との差分である割合差を、それぞれの強度値群について算出する。つまり、割合差分算出部１０４は、図８に示す強度値群割合分布の強度値群毎に、内側領域２１２（図６参照）の強度値群割合（図８の黒で示すヒストグラム３０１）から周辺領域２２２（図６参照）の強度値群割合（図８の斜線で示すヒストグラム３０２）を減算する。このような処理によって、図９に示す割合差分が算出される。
次に、図９を参照して、図４のステップＳ１３０における割合差分の算出について説明する。また、適宜、図２を参照する。
図９は、割合差分の例を示す図である。
割合差分算出部１０４は、図８に示すヒストグラム３０１における強度値割合と、図８に示すヒストグラム３０２における強度値割合との差分である割合差を、それぞれの強度値群について算出する。つまり、割合差分算出部１０４は、図８に示す強度値群割合分布の強度値群毎に、内側領域２１２（図６参照）の強度値群割合（図８の黒で示すヒストグラム３０１）から周辺領域２２２（図６参照）の強度値群割合（図８の斜線で示すヒストグラム３０２）を減算する。このような処理によって、図９に示す割合差分が算出される。
【0034】
【0035】
（割合差分順位分布３３０ｂの算出～強度値の決定：図４のＳ１４０～Ｓ１６０）
続いて、図１０を参照しつつ、図１１及び図１２を参照して、図４のステップＳ１４０～Ｓ１６０の処理について説明する。
図１０は、図４のステップＳ１４０における割合差分順位分布３３０ｂ（図１２参照）の算出の詳細な手順を示すフローチャートである。
まず、順位分布算出部１０５は、割合差分をソートする（割合差分の値に対して順位を付与し、当該順位に従って前記所定の強度値を整列させる：図１０のＳ１４１）。本実施形態では、割合差分は昇順ソートされるが、降順ソートされてもよい。
続いて、図１０を参照しつつ、図１１及び図１２を参照して、図４のステップＳ１４０～Ｓ１６０の処理について説明する。
図１０は、図４のステップＳ１４０における割合差分順位分布３３０ｂ（図１２参照）の算出の詳細な手順を示すフローチャートである。
まず、順位分布算出部１０５は、割合差分をソートする（割合差分の値に対して順位を付与し、当該順位に従って前記所定の強度値を整列させる：図１０のＳ１４１）。本実施形態では、割合差分は昇順ソートされるが、降順ソートされてもよい。
【0036】
図１１は、割合差分の昇順ソート結果を示す図である。
図１１において、横軸は順位を示し、縦軸は割合差分を示している。また、図１１のプロットのそれぞれに付与されている数字は該当する強度値群（すなわち、図９の横軸の値）を示している。
例えば、図９に示す割合差分で最も小さい割合差分を有する強度値群は、割合差分が約「－０．１」である強度値群「３２０」である（図９のプロット３１１ａ）。その次に、小さい割合差分を有する強度値群は、割合差分が約「－０．０９」である強度値群「３５２」である（図９のプロット３１１ｂ）。順位分布算出部１０５は、一番順位の低い（すなわち、順位「１」）割合差分として強度値群「３２０」を図１１のグラフにプロットし、その次に低い順位（すなわち、順位「２」）の割合差分として強度値群「３５２」を図１１のグラフにプロットする。図１１には、このように割合差分の小さい強度値群から順に、強度値群の順位と割合差分とを対応付けたグラフが示されている。なお、同じ割合差分を有する強度値群が複数ある場合、強度値群の値が小さい方の順位を低くする。図１１に示すグラフを割合差分順位分布（差分順位分布）３３０ａと称する。
図１１において、横軸は順位を示し、縦軸は割合差分を示している。また、図１１のプロットのそれぞれに付与されている数字は該当する強度値群（すなわち、図９の横軸の値）を示している。
例えば、図９に示す割合差分で最も小さい割合差分を有する強度値群は、割合差分が約「－０．１」である強度値群「３２０」である（図９のプロット３１１ａ）。その次に、小さい割合差分を有する強度値群は、割合差分が約「－０．０９」である強度値群「３５２」である（図９のプロット３１１ｂ）。順位分布算出部１０５は、一番順位の低い（すなわち、順位「１」）割合差分として強度値群「３２０」を図１１のグラフにプロットし、その次に低い順位（すなわち、順位「２」）の割合差分として強度値群「３５２」を図１１のグラフにプロットする。図１１には、このように割合差分の小さい強度値群から順に、強度値群の順位と割合差分とを対応付けたグラフが示されている。なお、同じ割合差分を有する強度値群が複数ある場合、強度値群の値が小さい方の順位を低くする。図１１に示すグラフを割合差分順位分布（差分順位分布）３３０ａと称する。
【0037】
図８に示すように、本実施形態に示す例では強度値群の数が３３あるため、図１１に示す例では「１」から「３３」まで順位が示されている。ちなみに、図１１に示す例では、順位「１」が最も小さい割合差分を有する強度値群の順位であり、「３３」が最も大きい割合差分を有する強度値群の順位である。
【0038】
続いて、順位分布算出部１０５は、図１１の横軸で示されている順位をパーセンタイル順位に変換する（図１０のＳ１４２）。
図１２は、図１１に示す割合差分の昇順ソートを示す図の横軸をパーセンタイル順位に変換した図である。
パーセンタイル順位とは、図１１に示す順位について最小順位が「０」、最大順位が「１」となるよう規格化されたものである。横軸をパーセンタイル順位とすることで、割合差分を最小のものから最大のものまで並べた際に，それぞれの割合差分が累積的に何％の順位に位置するかが表される。なお、図１２の各プロットに付与されている数字は図１１と同様、強度値群を示している。図１２に示す例では、図１１の横軸に示す各順位を最小の順位「１」で減算し、最大の順位から「１」を減算した「３２」で各順位を除算することで、パーセンタイル順位が得られる。
図１２は、図１１に示す割合差分の昇順ソートを示す図の横軸をパーセンタイル順位に変換した図である。
パーセンタイル順位とは、図１１に示す順位について最小順位が「０」、最大順位が「１」となるよう規格化されたものである。横軸をパーセンタイル順位とすることで、割合差分を最小のものから最大のものまで並べた際に，それぞれの割合差分が累積的に何％の順位に位置するかが表される。なお、図１２の各プロットに付与されている数字は図１１と同様、強度値群を示している。図１２に示す例では、図１１の横軸に示す各順位を最小の順位「１」で減算し、最大の順位から「１」を減算した「３２」で各順位を除算することで、パーセンタイル順位が得られる。
【0039】
内側領域２１２（図６参照）や、周辺領域２２２（図６参照）は、ユーザの選択毎に、その範囲が異なる。つまり、ユーザの選択毎に、内側領域２１２や、周辺領域２２２に含まれる画素や、強度値の総数が異なる。すると、図１１に示すように横軸が順位のままであると、順位の最大値がユーザの選択毎に異なる。あるいは、図８に示すビンの設定によっても順位の最大値が異なる。横軸をパーセンタイル順位とすることで、規格化が行われ、ユーザの選択毎に、内側領域２１２や、周辺領域２２２に含まれる画素や、強度値の総数、ビンの設定等が異なっても、後記する強度値決定部１０７の処理を定量化することができる。
【0040】
図１２に示すような、横軸をパーセンタイル順位、縦軸を割合差分とするグラフを割合差分順位分布（順位をパーセンタイル順位に変換した割合差分順位分布）３３０ｂと称する。このような割合差分順位分布３３０ｂが算出されることにより、割合差分の大きい強度値群や、逆に割合差分の小さい強度値群を定量的に探索することが可能となる。
【0041】
続いて、閾値設定部１０６は、割合差分順位分布３３０ｂのパーセンタイル順位（割合差分順位分布の順位）に対して所定の閾値を設定する（図４のステップＳ１５１）。図１２に示す破線３３１は設定される閾値である。図１２に示す例では、パーセンタイル順位「０．９５」として閾値が設定されている。なお、閾値はユーザによって予め設定されている。また、本実施形態には、順位がパーセンタイル順位に変換された割合差分順位分布３３０ｂに閾値が設定されているが、割合差分順位分布３３０ａの順位に対して閾値が設定されてもよい。
【0042】
続いて、強度値決定部１０７は、閾値以上のパーセンタイル順位を有する強度値群を抽出する。これによって、強度値決定部１０７は、割合差分順位分布３３０ｂに設定した閾値を基に強調表示する強度値を抽出する。図１２に示す例では、閾値は、「０．９５」であるため、パーセンタイル順位が上位５％に入る強度値群が抽出される。図１２に示す例では、閾値以上のパーセンタイル順位を有する強度値群として強度値群「６０８」、「５７６」が抽出される（図１２では白丸３３２で示されている）。そして、強度値決定部１０７は、抽出された強度値群のうち、最も小さい強度値群を選択する。図１２に示す例では、強度値群「５７６」が選択される。
【0043】
（強調する強度値の決定）
図１３は、図８に示す強度値群割合分布の例を示す図である。
図１３において、星印で示している強度値群が、図１２の閾値（破線３３１）以上のパーセンタイル順位を有する強度値群である。前記したように、強度値決定部１０７は、閾値以上のパーセンタイル順位を有する強度値群のうち、最小の強度値群を選択する。図１３の破線３４１は、閾値以上のパーセンタイル順位を有する強度値群のうち、最小の強度値群として選択された強度値群「５７６」を示している。そして、強度値決定部１０７は、内側領域２１２（図４参照）において、選択された強度値群「５７６」の値（「５７６」）より大きい強度値（つまり、強度値「５７７」以上）を選択する（図４のステップＳ１６０）。これによって、強調表示の対象となる強度値が決定される。決定された強度値を有する画素が強調表示される画素となる。
図１３は、図８に示す強度値群割合分布の例を示す図である。
図１３において、星印で示している強度値群が、図１２の閾値（破線３３１）以上のパーセンタイル順位を有する強度値群である。前記したように、強度値決定部１０７は、閾値以上のパーセンタイル順位を有する強度値群のうち、最小の強度値群を選択する。図１３の破線３４１は、閾値以上のパーセンタイル順位を有する強度値群のうち、最小の強度値群として選択された強度値群「５７６」を示している。そして、強度値決定部１０７は、内側領域２１２（図４参照）において、選択された強度値群「５７６」の値（「５７６」）より大きい強度値（つまり、強度値「５７７」以上）を選択する（図４のステップＳ１６０）。これによって、強調表示の対象となる強度値が決定される。決定された強度値を有する画素が強調表示される画素となる。
【0044】
（強調表示）
図１４は、本実施形態による病変部位強調処理の結果を示す図である。
図１４では、本実施形態による病変部位強調処理の結果である医用画像（第２の画像）２０１Ａが表示されている。医用画像２０１Ａには、図１３において選択された強度値「５７７」以上の強度値を有する画素が符号３５１に示すように強調表示されている。つまり、表示処理部１０８は、強度値決定部１０７によって決定された強度値に基づいて、強調表示する画素を決定し、当該画素が強調表示された医用画像２０１Ａを表示装置１３２に表示する。
図１４は、本実施形態による病変部位強調処理の結果を示す図である。
図１４では、本実施形態による病変部位強調処理の結果である医用画像（第２の画像）２０１Ａが表示されている。医用画像２０１Ａには、図１３において選択された強度値「５７７」以上の強度値を有する画素が符号３５１に示すように強調表示されている。つまり、表示処理部１０８は、強度値決定部１０７によって決定された強度値に基づいて、強調表示する画素を決定し、当該画素が強調表示された医用画像２０１Ａを表示装置１３２に表示する。
【0045】
［表示画面４００］
図１５を参照して、本実施形態で表示装置１３２に表示される表示画面４００の例を示す。適宜、図２及び図４を参照する。
図１５は、本実施形態で表示装置１３２（図１参照）に表示される表示画面４００の例を示す図である。適宜、図２を参照する。
表示画面４００は、画面４１０，４２０，４３０，４４０を有する。
画面４１０は、図４のステップＳ１０１で読み込まれ、ステップＳ１０２で表示される医用画像２０１が表示されるものである。
領域２０２に病変部位と疑われる箇所が表示されている。また、カラーバー４０１ａは画面４１０における強度値に対応している。
図１５を参照して、本実施形態で表示装置１３２に表示される表示画面４００の例を示す。適宜、図２及び図４を参照する。
図１５は、本実施形態で表示装置１３２（図１参照）に表示される表示画面４００の例を示す図である。適宜、図２を参照する。
表示画面４００は、画面４１０，４２０，４３０，４４０を有する。
画面４１０は、図４のステップＳ１０１で読み込まれ、ステップＳ１０２で表示される医用画像２０１が表示されるものである。
領域２０２に病変部位と疑われる箇所が表示されている。また、カラーバー４０１ａは画面４１０における強度値に対応している。
【0046】
画面４２０は、図４のステップ１１０の処理の際に表示されるものである。
ユーザは、画面４１０に表示されている医用画像２０１の病変部位と考えられる場所を拡大することで、拡大された医用画像２０１が表示されている画面４２０を表示させる。そして、前記したように、ユーザは、画面４２０において、内側線２１１を設定し、領域設定部１０２が内側線２１１を基に、外側線２２１を設定する。
なお、画面４２０に示される内側線２１１及び外側線２２１は、図６において説明済みであるため、ここでの説明を省略する。
ユーザは、画面４１０に表示されている医用画像２０１の病変部位と考えられる場所を拡大することで、拡大された医用画像２０１が表示されている画面４２０を表示させる。そして、前記したように、ユーザは、画面４２０において、内側線２１１を設定し、領域設定部１０２が内側線２１１を基に、外側線２２１を設定する。
なお、画面４２０に示される内側線２１１及び外側線２２１は、図６において説明済みであるため、ここでの説明を省略する。
【0047】
画面４３０及び画面４４０は、本実施形態の病変部位強調処理を行った結果である医用画像２０１Ａが表示されている。
画面４３０は医用画像２０１Ａの全体画像を示し、画面４４０は、医用画像２０１Ａにおける病変部位近傍の拡大画像を示している。
画面４３０及び画面４４０において、病変部位４３１が強調表示されている。強調表示されている病変部位４３１は、図１４の符号３５１に示す画素に相当する部分である。
画面４３０は医用画像２０１Ａの全体画像を示し、画面４４０は、医用画像２０１Ａにおける病変部位近傍の拡大画像を示している。
画面４３０及び画面４４０において、病変部位４３１が強調表示されている。強調表示されている病変部位４３１は、図１４の符号３５１に示す画素に相当する部分である。
【0048】
また、画面４３０のカラーバー４０１ｂは、画面４３０における強度値に対応している。
【0049】
なお、前記したように、画面４１０は図４のステップＳ１０２の段階で表示されるものである。そして、画面４２０は図４のステップＳ１１０の段階で表示されるものである。そして、画面４３０及び画面４４０は図４のステップＳ１７１の段階で表示されるものである。
【0050】
また、画面４２０及び画面４４０にカラーバー４０１ａ，４０１ｂが表示されてもよい。
【0051】
このように、病変部位強調処理が行われる前の医用画像２０１が表示されている画面４１０と、病変部位強調処理が行われた後の医用画像２０１Ａが表示されている画面４３０，４４０が同じ表示画面（同じ画面中）４００に表示されている。このような表示が行われることで、ユーザは、病変部位強調処理が行われる前後の医用画像２０１，２０１Ａを比較することができる。
【0052】
ユーザは、画面４３０及び画面４４０の結果を確認した後、画面４３０や、画面４４０に表示されている医用画像２０１Ａを病名等とともに病変データとして保存することができる。なお、本実施形態では２次元画像（例えば、ｘ軸－ｙ軸平面に広がる２次元画像）の処理について説明したが、ｚ軸方向に隣接する複数の２次元画像（スライス画像）について、それぞれ同じ内側線２１１を利用することで、処理を３次元に拡張することが可能である。図１６は、図６に示す医用画像２０１と、この医用画像２０１に対しｚ軸方向に隣接する医用画像２０１－ａ（他の医用画像）、さらに医用画像２０１－ａに対しｚ軸方向に隣接する医用画像２０１－ｂ（他の医用画像）の例を示している。また、医用画像２０１上に、図６で示した領域２０２と、ユーザが設定した内側線２１１、内側線を拡張した外側線２２１を示している。ここで、領域設定部１０２が、医用画像２０１に設定された内側線２１１及び外側線２２１を、ｚ軸方向に隣接する医用画像２０１－ａ、及び医用画像２０１－ａに隣接する医用画像２０１－ｂに設定する（内側線２１１ａ及び外側線２２１ａ）ことにより、内側線２１１を１つの２次元画像（医用画像２０１）において指定するだけで、３次元画像の処理が可能となる。
【0053】
本実施形態では、ユーザの見立てによる病変部位相当の領域範囲を入力として受け付け、選択された範囲とその周辺領域の強度分布を比較することにより、指定された範囲内の病変部位を簡易な処理で強調表示する技術が提案されている。このような技術によって、病変部位の強調画像を得るにあたって、専門的な視点と煩雑な作業を簡易化することができる。
【0054】
非特許文献１に記載の技術では、病変部位判定の精度がダイス係数で５４％である。ダイス係数とは、正解の集合（教師データ）とどれだけ類似しているかをこれらの係数で計算し（各サンプルデータで実施）、それを全サンプルデータで平均化して精度としたものである。これに対して、本実施形態によれば、感度が９１．７％の精度で病変部位が強調表示されている。感度は、ＴＰ／Ｐで定義される。ここで、Ｐは真の病変（正解の集合）の画素数であり、ＴＰ（true positive）は真の病変の画素の集合のうち、アルゴリズムで病変だと判断された画素数である。
【0055】
また、非特許文献１では、学習による病変部位の判定がＣＮＮ、つまり機械学習によって行われている。一般に、機械学習を行うためには大量の学習データが必要になる。本実施形態は、機械学習を使用せず、また機械学習のための大量の学習データを必要としない。本実施形態では、病変部位相当領域に対するユーザの指定が受け付けされることで、精度の高い病変部位のマーキングが可能となる。
【0056】
本実施形態では、医用画像２０１のうち、明るい箇所を強調表示することが示されているが、暗い箇所を強調表示することも可能である。この場合、閾値設定部１０６は、図４のステップＳ１５１で設定される閾値（図１２の破線３３１）を、例えば、「０．０５」と設定し、この閾値以下のパーセンタイル順位を有する強度値群のうち、最大のパーセンタイル順位を有する強度値群を選択する。そして、表示処理部１０８は、選択した強度値群の値未満の強度値を有する画素を強調表示する。
【0057】
また、閾値設定部１０６は、図４のステップＳ１５１で２つの閾値を設定してもよい。そして、強度値決定部１０７は、一方の閾値（例えば、「０．９５」）以上のパーセンタイル順位を有する強度値群のうち、最小のパーセンタイル順位を有する強度値群を選択する。そして、表示処理部１０８は、選択した強度値群の値より大きい強度値を有する画素（明画素と称する）を強調表示する。さらに、強度値決定部１０７は、他方の閾値（例えば、「０．０５」）以下のパーセンタイル順位を有する強度値群のうち、最大のパーセンタイル順位を有する強度値群を選択する。そして、表示処理部１０８は、選択した強度値群の値未満の強度値を有する画素（暗画素と称する）を強調表示する。そして、表示処理部１０８は、明画素と暗画素とを同じ医用画像２０１Ａ上に強調表示する。このようにすることで、医用画像２０１の明るい箇所、及び、暗い箇所の双方を強調表示することができる。
【0058】
明画素と暗画素とを同じ医用画像２０１Ａ上に強調表示することで、２種類の病気による病変部位を同時に強調表示することができる。ユーザは、強調表示された医用画像２０１Ａに対して、病名等の属性データを付与した上で記憶装置１２０に格納することができる。
【0059】
図１５では、同じ医用機器で撮像された画像が表示されているが、異なる複数の医用機器（例えば、Ｘ線ＣＴとＭＲＩ等）で撮像された画像が、同じ表示画面４００で表示されてもよい。また、同じ患者において異なる箇所で撮像された画像が同じ表示画面４００で表示されてもよい。
さらに、本実施形態では、周辺領域２２２と、内側領域２１２とが隣接しているが、それぞれが離れた箇所に設定されてもよい。
さらに、本実施形態では、周辺領域２２２と、内側領域２１２とが隣接しているが、それぞれが離れた箇所に設定されてもよい。
【0060】
本発明は前記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を有するものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【0061】
また、前記した各構成、機能、各部１０１～１０８、記憶装置１２０等は、それらの一部又はすべてを、例えば集積回路で設計すること等によりハードウェアで実現してもよい。また、図３に示すように、前記した各構成、機能等は、ＣＰＵ１１２等のプロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）に格納すること以外に、メモリ１１１や、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、又は、ＩＣ（Integrated Circuit）カードや、ＳＤ（Secure Digital）カード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等の記録媒体に格納することができる。
また、各実施形態において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんどすべての構成が相互に接続されていると考えてよい。
また、各実施形態において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんどすべての構成が相互に接続されていると考えてよい。
【符号の説明】
【0062】
１ 画像処理装置
１００ 計算機
１０１ 画像取得部
１０２ 領域設定部
１０３ 強度値群割合分布算出部（強度値度数分布算出部）
１０４ 割合差分算出部（差分値算出部）
１０５ 順位分布算出部（画素選択部）
１０６ 閾値設定部（画素選択部）
１０７ 強度値決定部（画素選択部）
１０８ 表示処理部（出力処理部）
１２０ 記憶装置
１３１ 入力装置（入力部）
１３２ 表示装置（出力部）
２０１ 医用画像（第１の画像）
２０１－ａ 医用画像２０１に隣接する医用画像（他の医用画像）
２０１－ｂ 医用画像２０１－ｂに隣接する医用画像（他の医用画像）
２０１Ａ 医用画像（第２の画像）
２０２ 領域（注目領域）
２１１ 内側線
２１１ａ 隣接する医用画像に設定される内側線
２１２ 内側領域（第１の領域）
２２１ 外側線
２２１ａ 隣接する医用画像に設定される外側線
２２２ 周辺領域（第２の領域）
２３１ 拡大領域
３０１ ヒストグラム（強度値割合の分布、第１の強度値度数分布）
３０２ ヒストグラム（強度値割合の分布、第２の強度値度数分布）
３１１ プロット（割合差分：差分値）
３３０ａ 割合差分順位分布（差分順位分布）
３３０ｂ 割合差分順位分布（順位をパーセンタイル順位に変換した差分順位分布）
３３１ 破線（閾値）
３３２ 白丸（閾値以上のパーセンタイル順位を有する強度値）
３４１ 破線
３５１ 符号（強調表示される画素）
４００ 表示画面（同じ画面中）
４１０ 画面
４２０ 画面
４３０ 画面
４３１ 病変部位
４４０ 画面
Ｍ 医用画像取り込み部
Ｚ 画像処理システム
Ｓ１０１ 医用画像の読み込み
Ｓ１１０ 内側領域及び周辺領域の設定（領域設定ステップ）
Ｓ１２０ 強度値群割合分布の算出（強度値度数分布算出ステップ）
Ｓ１３０ 割合差分の算出（差分値算出ステップ）
Ｓ１４０ 割合差分順位分布の算出（画素選択ステップ）
Ｓ１５１ 閾値の設定（画素選択ステップ）
Ｓ１６０ 強度値の決定（画素選択ステップ）
Ｓ１７１ 表示（出力ステップ）
１００ 計算機
１０１ 画像取得部
１０２ 領域設定部
１０３ 強度値群割合分布算出部（強度値度数分布算出部）
１０４ 割合差分算出部（差分値算出部）
１０５ 順位分布算出部（画素選択部）
１０６ 閾値設定部（画素選択部）
１０７ 強度値決定部（画素選択部）
１０８ 表示処理部（出力処理部）
１２０ 記憶装置
１３１ 入力装置（入力部）
１３２ 表示装置（出力部）
２０１ 医用画像（第１の画像）
２０１－ａ 医用画像２０１に隣接する医用画像（他の医用画像）
２０１－ｂ 医用画像２０１－ｂに隣接する医用画像（他の医用画像）
２０１Ａ 医用画像（第２の画像）
２０２ 領域（注目領域）
２１１ 内側線
２１１ａ 隣接する医用画像に設定される内側線
２１２ 内側領域（第１の領域）
２２１ 外側線
２２１ａ 隣接する医用画像に設定される外側線
２２２ 周辺領域（第２の領域）
２３１ 拡大領域
３０１ ヒストグラム（強度値割合の分布、第１の強度値度数分布）
３０２ ヒストグラム（強度値割合の分布、第２の強度値度数分布）
３１１ プロット（割合差分：差分値）
３３０ａ 割合差分順位分布（差分順位分布）
３３０ｂ 割合差分順位分布（順位をパーセンタイル順位に変換した差分順位分布）
３３１ 破線（閾値）
３３２ 白丸（閾値以上のパーセンタイル順位を有する強度値）
３４１ 破線
３５１ 符号（強調表示される画素）
４００ 表示画面（同じ画面中）
４１０ 画面
４２０ 画面
４３０ 画面
４３１ 病変部位
４４０ 画面
Ｍ 医用画像取り込み部
Ｚ 画像処理システム
Ｓ１０１ 医用画像の読み込み
Ｓ１１０ 内側領域及び周辺領域の設定（領域設定ステップ）
Ｓ１２０ 強度値群割合分布の算出（強度値度数分布算出ステップ）
Ｓ１３０ 割合差分の算出（差分値算出ステップ）
Ｓ１４０ 割合差分順位分布の算出（画素選択ステップ）
Ｓ１５１ 閾値の設定（画素選択ステップ）
Ｓ１６０ 強度値の決定（画素選択ステップ）
Ｓ１７１ 表示（出力ステップ）
【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】
