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公開番号2025132848
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-10
出願番号2024030677
出願日2024-02-29
発明の名称医用情報処理装置、医用画像診断装置、方法及びプログラム
出願人国立大学法人九州大学,キヤノンメディカルシステムズ株式会社
代理人弁理士法人虎ノ門知的財産事務所
主分類G01T 1/161 20060101AFI20250903BHJP(測定;試験)
要約【課題】診断の効率を向上させること。
【解決手段】実施形態の医用情報処理装置は、第1取得部と、第2取得部と、決定部とを備える。第1取得部は、第1画像に基づいて被検体の病変部位についての確率を示す確率マップを取得する。第2取得部は、第2画像に基づいて部位の位置を特定可能な部位情報を取得する。決定部は、前記確率マップに含まれる少なくとも1つの領域に対して前記部位情報により特定される部位との紐付けを行い、紐付けられた部位に対応する閾値を前記領域に適用することにより前記確率マップから抽出される対象である抽出領域を決定する。
【選択図】図1

特許請求の範囲【請求項１】
第１画像に基づいて被検体の病変部位についての確率を示す確率マップを取得する第１取得部と、
第２画像に基づいて部位の位置を特定可能な部位情報を取得する第２取得部と、
前記確率マップに含まれる少なくとも１つの領域に対して前記部位情報により特定される部位との紐付けを行い、紐付けられた部位に対応する閾値を前記領域に適用することにより前記確率マップから抽出される対象である抽出領域を決定する決定部と、
を備える、医用情報処理装置。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記決定部は、前記確率マップに対して第１閾値を適用することにより前記確率マップから抽出された前記領域に対して前記部位情報により特定される部位との紐付けを行い、紐付けられた部位に対応する閾値として第２閾値を前記領域に適用することにより前記抽出領域を決定する、請求項１に記載の医用情報処理装置。
【請求項３】
前記決定部により決定された前記抽出領域を表示部に強調表示させる表示制御部を更に備える、請求項１に記載の医用情報処理装置。
【請求項４】
前記第１閾値の絶対値は、前記第２閾値の絶対値よりも小さい、請求項２に記載の医用情報処理装置。
【請求項５】
前記少なくとも１つの領域は、複数の領域であり、
前記第２閾値は、前記複数の領域のそれぞれに紐付けられた複数の部位のそれぞれに対応する閾値である、請求項２に記載の医用情報処理装置。
【請求項６】
第１画像に基づいて被検体の病変部位についての確率を示す確率マップを取得する第１取得部と、
第２画像に基づいて部位の位置を特定可能な部位情報を取得する第２取得部と、
前記確率マップに含まれる少なくとも１つの領域に対して前記部位情報により特定される部位との紐付けを行い、紐付けられた部位に対応する閾値を前記領域に適用することにより前記確率マップから抽出される対象である抽出領域を決定する決定部と、
を備える、医用画像診断装置。
【請求項７】
第１画像に基づいて被検体の病変部位についての確率を示す確率マップを取得し、
第２画像に基づいて部位の位置を特定可能な部位情報を取得し、
前記確率マップに含まれる少なくとも１つの領域に対して前記部位情報により特定される部位との紐付けを行い、
紐付けられた部位に対応する閾値を前記領域に適用することにより前記確率マップから抽出される対象である抽出領域を決定することを含む方法。
【請求項８】
コンピュータに、
第１画像に基づいて被検体の病変部位についての確率を示す確率マップを取得させ、
第２画像に基づいて部位の位置を特定可能な部位情報を取得させ、
前記確率マップに含まれる少なくとも１つの領域に対して前記部位情報により特定される部位との紐付けを行わせ
紐付けられた部位に対応する閾値を前記領域に適用することにより前記確率マップから抽出される対象である抽出領域を決定させる処理を実行させるためのプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、医用情報処理装置、医用画像診断装置、方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）検査において、医師は、ＰＥＴ画像中のＲＩ（Radio Isotope）トレーサ（放射性薬剤）の集積位置を確認して読影することが一般的である。しかしながら、医師が見落としやすいものとしては、まだ腫瘍の転移の初期段階でＲＩトレーサの集積が弱い領域が挙げられる。ＲＩトレーサの集積が弱い領域が初期転移である場合に、その初期転移が進行ステージングや後々のＱＯＬ（Quality of Life）に影響を及ぼしやすい部位への転移である可能性もある。ここで、医師による読影の補助と見落としの防止のために、ＤＬ（Deep Learning）技術を用いてＲＩトレーサの異常集積領域を抽出（セグメンテーション）するアプリケーション等が存在する。しかしながら、学習の際には集積の強い領域に強い影響を受けて学習される傾向にあり、やはり弱い集積の領域を抽出することは技術的に困難である。これらのことから、ＲＩトレーサの集積が弱い部位であっても、その部位が腫瘍の転移がリスクとなる部位である場合には、その部位を抽出して医師に提示することが望まれる。このような腫瘍の転移がリスクとなる部位を抽出することが可能になると、医師による初期転移の見落としを抑制することができ、医師によるＰＥＴ画像の診断の効率を向上させることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１４－６１２９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明が解決しようとする課題は、診断の効率を向上させることである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態の医用情報処理装置は、第１取得部と、第２取得部と、決定部とを備える。第１取得部は、第１画像に基づいて被検体の病変部位についての確率を示す確率マップを取得する。第２取得部は、第２画像に基づいて部位の位置を特定可能な部位情報を取得する。決定部は、前記確率マップに含まれる少なくとも１つの領域に対して前記部位情報により特定される部位との紐付けを行い、紐付けられた部位に対応する閾値を前記領域に適用することにより前記確率マップから抽出される対象である抽出領域を決定する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
図１は、第１の実施形態に係る医用情報処理システムの構成の一例を示すブロック図である。
図２は、第１の実施形態に係る医用情報処理装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
図３は、第１の実施形態に係るステップＳ１０３及びステップＳ１０４の処理の一例を説明するための図である。
図４は、第１の実施形態に係るステップＳ１０７の処理の一例を説明するための図である。
図５は、第１の実施形態に係るステップＳ１０８の処理の一例を説明するための図である。
図６は、第２の実施形態に係るＰＥＴ－ＣＴ装置の全体構成の一例を示す図である。
図７は、第２の実施形態に係るコンソール装置の構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、添付図面を参照して、医用情報処理装置、医用画像診断装置、方法及びプログラムの実施形態を詳細に説明する。
【０００８】
（第１の実施形態）
第１の実施形態では、医用情報処理装置３０を含む医用情報処理システム１００を例に挙げて説明する。例えば、医用情報処理システム１００は、図１に示すように、ＰＥＴ－ＣＴ装置１０、データベース２０及び医用情報処理装置３０を備える。図１は、第１の実施形態に係る医用情報処理システム１００の構成の一例を示すブロック図である。
【０００９】
図１に示すように、ＰＥＴ－ＣＴ（Computed Tomography）装置１０、データベース２０及び医用情報処理装置３０は、ネットワーク９０を介して接続される。ここで、ネットワーク９０は、院内で閉じたローカルネットワークにより構成されてもよいし、インターネットを介したネットワークでもよい。例えば、ネットワーク９０は、ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）を含む。
【００１０】
ＰＥＴ－ＣＴ装置１０は、被検体からＰＥＴ画像を収集するとともにＣＴ画像を収集する装置である。被検体には、陽電子放出核種で標識された薬剤（ＲＩトレーサ（放射性医薬品））が投与されている。ＰＥＴ画像は機能画像であり、ＣＴ画像は形態画像である。
（【００１１】以降は省略されています）

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