JP7475966B2 - 医用画像処理装置、医用画像処理方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本明細書及び図面に開示の実施形態は、医用画像処理装置、医用画像処理方法、およびプログラムに関する。

近年、医用画像診断の分野において、個人情報の保護を目的として、個人を特定可能な情報を匿名化する技術についての研究が進められている。例えば、医用画像に紐づけられる患者の名前や撮影日等の個人の特定に関係しうる付帯情報を別の文字列や数字列等に置き換えることで匿名化を行うことが知られている。しかしながら、この手法では、医用画像に紐づけられる付帯情報のみを匿名化するものであるため、医用画像そのものに含まれる個人を特定可能な情報を匿名化することができなかった。

医用画像そのものに含まれる個人を特定可能な情報を匿名化するために、医用画像内における顔等の体表面に相当する領域の画素値を加工することが知られている。しかしながら、この手法では、体表面のみを匿名化の対象としており、体表面以外に存在する個人を特定可能な情報については匿名化できなかった。

特開２０１３－１３８８００号公報 特開２０１４－５０４８７号公報

本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題は、医用画像に含まれる個人を特定可能な情報を匿名化すること、および匿名化する際の操作負担を軽減することである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置づけることもできる。

実施形態の医用画像処理装置は、匿名化推奨度算出部と、匿名化推奨箇所抽出部とを備える。匿名化推奨度算出部は、医用機器により取得された医用画像に対して匿名化すべき度合いを示す匿名化推奨度を算出する。匿名化推奨箇所抽出部は、算出された前記匿名化推奨度に基づいて、前記医用画像のうち、匿名化すべき匿名化推奨箇所を抽出する。

実施形態に係る医用画像処理装置１の一構成例を示すブロック図。 実施形態に係る匿名化推奨度参照データ２０１の一例を示す図。 実施形態に係る閾値参照データ２０３の一例を示す図。 実施形態に係る医用画像処理装置１の処理の一例を示すフローチャート。 実施形態に係る医用画像処理装置１の匿名化推奨度の算出処理の一例を示すフローチャート。 実施形態に係る医用画像処理装置１の匿名化推奨箇所の抽出処理の一例を示すフローチャート。 実施形態に係る医用画像の原画像Ｍ１の一例を示す図。 実施形態に係る対象部位抽出画像Ｍ２の一例を示す図。 実施形態に係る匿名化推奨箇所を提示する推奨リストＬの一例を示す図。 実施形態に係る匿名化推奨箇所を提示する推奨画像Ｍ３の一例を示す図。 実施形態に係る匿名化画像Ｍ４－１の一例を示す図。 実施形態に係る匿名化画像Ｍ４－２の一例を示す図。 実施形態に係る匿名化画像Ｍ４－３の一例を示す図。

以下、図面を参照しながら、実施形態の医用画像処理装置、医用画像処理方法、およびプログラムについて説明する。

［医用画像処理装置の構成例］
実施形態の医用画像処理装置は、医用画像に含まれる個人を特定可能な情報を匿名化する処理を行う。医用画像処理装置は、例えば、医用画像から匿名化すべき対象を自動的に抽出してユーザに提示し、必要に応じて匿名化処理を行う対象を容易に選択できるようにする。

医用画像処理装置は、例えば、病院内に配置される。医用画像処理装置は、匿名化された医用画像を、所定の提供先に提供する。所定の提供先は、例えば、医用画像処理装置が配置された病院内において医用画像を用いた診断を行う医者や技師等が使用する端末装置、医用画像処理装置が配置された病院とは異なる他病院において医用画像を用いた診断を行う医者や技師等が使用する端末装置、医療機器を提供するメーカーや医用データの管理を行う業者が使用する端末装置等を含む。医用画像処理装置の各機能は、例えば、医用画像撮像装置に接続されたコンソール装置や、医用画像撮像装置により撮影された医用画像を収集して所定の提供先に提供するサーバ装置等において実現されてもよい。

図１は、医用画像処理装置１の一構成例を示すブロック図である。医用画像処理装置１は、通信ネットワークＮＷを介して、１以上の医用画像撮像装置３および１以上の医用データベース５等の外部装置とデータ送受信可能に接続されている。医用画像撮像装置３は、例えば、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、超音波診断装置等の被検体の医用画像を撮像する医用機器である。医用データベース５は、電子カルテ等の被検体の医用情報を記憶する記憶装置である。

通信ネットワークＮＷは、電気通信技術を利用した情報通信網全般を意味する。通信ネットワークＮＷは、病院基幹ＬＡＮ（Local Area Network）等の無線／有線ＬＡＮやインターネット網のほか、電話通信回線網、光ファイバ通信ネットワーク、ケーブル通信ネットワークおよび衛星通信ネットワーク等を含む。

医用画像処理装置１は、例えば、処理回路１０と、メモリ２０と、通信インターフェース３０と、入力インターフェース４０と、ディスプレイ５０とを備える。通信インターフェース３０は、通信ネットワークＮＷを介して医用画像撮像装置３、医用データベース５等の外部装置と通信する。通信インターフェース３０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等の通信インターフェースを含む。通信インターフェース３０は、医用画像撮像装置３から、医用画像撮像装置３により撮像された医用画像を受信する。通信インターフェース３０は、医用データベース５から、電子カルテ等の医用データを受信する。通信インターフェース３０は、受信した医用画像および医用データを処理回路１０に出力する。通信インターフェース３０は、処理回路１０の制御下において、通信ネットワークＮＷを介して接続された他の外部装置と通信を行ってもよい。

入力インターフェース４０は、医用画像処理装置１のユーザからの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路１０に出力する。例えば、入力インターフェース４０は、マウス、キーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、タッチパネル等を含む。入力インターフェース４０は、例えば、マイク等の音声入力を受け付けるユーザインターフェースであってもよい。入力インターフェース４０がタッチパネルである場合、入力インターフェース４０は、後述するディスプレイ５０の表示機能を兼ね備えるものであってもよい。

なお、本明細書において入力インターフェースはマウス、キーボード等の物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、装置とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を制御回路へ出力する電気信号の処理回路も入力インターフェースの例に含まれる。

ディスプレイ５０は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ５０は、処理回路１０によって生成された画像や、ユーザからの各種の入力操作を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）等を表示する。例えば、ディスプレイ５０は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）や、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等である。

処理回路１０は、例えば、取得機能１０１と、画像解析機能１０３と、匿名化推奨度算出機能１０５と、匿名化推奨箇所抽出機能１０７と、匿名化推奨箇所提示機能１０９と、匿名化対象決定機能１１１と、匿名化処理実行機能１１３と、送信機能１１５とを備える。処理回路１０は、例えば、ハードウェアプロセッサ（コンピュータ）がメモリ２０（記憶回路）に記憶されたプログラムを実行することにより、これらの機能を実現するものである。匿名化推奨度算出機能１０５は、「匿名化推奨度算出部」の一例である。匿名化推奨箇所抽出機能１０７は、「匿名化推奨箇所抽出部」の一例である。匿名化推奨箇所提示機能１０９は、「匿名化推奨箇所提示部」の一例である。匿名化対象決定機能１１１は、「匿名化対象決定部」の一例である。匿名化処理実行機能１１３は、「匿名化処理実行部」の一例である。処理回路１０において実現される各機能の詳細については後述する。

ハードウェアプロセッサとは、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit; ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device; ＳＰＬＤ）または複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device; ＣＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array; ＦＰＧＡ））等の回路（circuitry）を意味する。メモリ２０にプログラムを記憶させる代わりに、ハードウェアプロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むように構成しても構わない。この場合、ハードウェアプロセッサは、回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。上記のプログラムは、予めメモリ２０に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭ等の非一時的記憶媒体に格納されており、非一時的記憶媒体が医用画像処理装置１のドライブ装置（不図示）に装着されることで非一時的記憶媒体からメモリ２０にインストールされてもよい。ハードウェアプロセッサは、単一の回路として構成されるものに限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのハードウェアプロセッサとして構成され、各機能を実現するようにしてもよい。また、複数の構成要素を１つのハードウェアプロセッサに統合して各機能を実現するようにしてもよい。

メモリ２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスクによって実現される。これらの非一過性の記憶媒体は、ＮＡＳ（Network Attached Storage）や外部ストレージサーバ装置といった通信ネットワークＮＷを介して接続される他の記憶装置によって実現されてもよい。また、メモリ２０には、ＲＯＭ（Read Only Memory）やレジスタ等の非一過性の記憶媒体が含まれてもよい。メモリ２０は、例えば、匿名化推奨度参照データ２０１、閾値参照データ２０３、標準データ２０５等を記憶する。その他、メモリ２０は、処理回路１０が利用するプログラムやパラメータデータやその他のデータを記憶する。匿名化推奨度参照データ２０１、閾値参照データ２０３、および標準データ２０５の詳細については後述する。

［処理回路の構成例］
次に、処理回路１０の構成例について説明する。取得機能１０１は、通信インターフェース３０を介して、医用画像撮像装置３、医用データベース５等の外部装置から、被検体情報（患者情報）を取得する。被検体情報は、例えば、医用画像撮像装置３により撮像された医用画像、電子カルテ情報（付帯情報）等を含む。取得される医用画像は、１枚の断層画像であってもよいし、複数枚の断層画像であってもよい。取得される医用画像は、複数の時相の画像であってもよいし、キャプチャ画像であってもよい。

画像解析機能１０３は、取得された医用画像を解析して、医用画像に含まれる匿名化の候補となる領域である対象部位を抽出する。対象部位は、例えば、顔、輪郭、肺、臓器、手、足、生殖器等の人体の部位、肺がん、腸閉塞、腫瘍等の病変部位、奇形部位、欠損部位、クリップ、整形パット、シリコン、ボルト、ステント、インプラント、ペースメーカー等の医用機器の部位等を含む。画像解析機能１０３は、例えば、領域抽出アルゴリズムを用いて、対象部位を抽出する。画像解析機能１０３は、例えば、顔認識アルゴリズム、病変抽出アルゴリズム、解剖学的特徴部位抽出機能（Anatomical Landmark Detection;ＡＬＤ）等を用いて、対象部位を抽出する。画像解析機能１０３は、ディープラーニング等の機械学習技術を用いて、対象部位を抽出してもよい。画像解析機能１０３は、医用データベース５から取得された電子カルテ情報に含まれる情報に基づいて、病変部位、奇形部位、および欠損部位を抽出してもよい。

匿名化推奨度算出機能１０５は、画像解析機能１０３により抽出された対象部位の各々に対して、匿名化推奨度を算出する。匿名化推奨度とは、匿名化処理を施すことが推奨される度合いを示す指標である。匿名化推奨度は、個人を特定できる可能性が高くなるほど推奨度が高くなり、個人を特定できる可能性が低くなるほど推奨度が低くなる。匿名化推奨度は、数値により定義されてもよいし、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ等のランク付けによってその分類が定義されてもよい。すなわち、匿名化推奨度算出機能１０５、医用機器により取得された医用画像に対して匿名化すべき度合いを示す匿名化推奨度を算出する。

例えば、対象部位の一例である「顔」、「輪郭」等は個人を特定できる可能性が高いため、匿名化推奨度が高くなる。一方、対象部位の一例である「肺」、「手」等は個人を特定できる可能性が低いため、匿名化推奨度が低くなる。しかしながら、「肺」に関して片肺が存在しない場合や、「手」に関して一部の指が欠損している場合等は、個人を特定できる可能性が高くなるため、匿名化推奨度が高くなる。また、対象部位の一例であるボルト等の「医用機器」は個人を特定できる可能性が高いため、匿名化推奨度が高くなる。

匿名化推奨度算出機能１０５は、例えば、メモリ２０に予め記憶された匿名化推奨度参照データ２０１に基づいて、画像解析機能１０３により抽出された対象部位の各々の匿名化推奨度を算出する。図２は、実施形態に係る匿名化推奨度参照データ２０１の一例を示す図である。図２に示すように、匿名化推奨度参照データ２０１は、匿名化候補と、匿名化推奨度参照データとが対応付けられた複数のデータを含む。例えば、匿名化候補である「顔」には、匿名化推奨度参照データとして匿名化推奨度が高い「Ａ」が対応付けられている。匿名化推奨度算出機能１０５は、画像解析機能１０３により抽出された対象部位が「顔」である場合、匿名化推奨度参照データ２０１を参照して、この対象部位「顔」の匿名化推奨度として「Ａ」を算出する。なお、匿名化推奨度算出機能１０５は、画像解析機能１０３により抽出された対象部位に相当する匿名化候補が匿名化推奨度参照データ２０１に含まれていない場合、この対象部位に対して最も低い匿名化推奨度を算出する、または、匿名化推奨度を算出しないようにしてよい。

或いは、匿名化推奨度算出機能１０５は、例えば、匿名化推奨度参照データ２０１に代えて或いは加えて、メモリ２０に予め記憶された標準データ２０５に基づいて、画像解析機能１０３により抽出された対象部位の各々の匿名化推奨度を算出してもよい。標準データ２０５は、標準的な人体形状に関するデータを含む。標準データ２０５は、例えば、性別ごと、年代ごと、年齢ごとの、標準的な身長、体重等の数値データや、手、腕、肩、胸、肺、各種臓器等の人体の部位の標準的な形状（長さ、大きさ等）を示すデータを含む。また、標準データ２０５は、例えば、身長ごと、体重ごとの、手、腕、肩、胸、肺、各種臓器等の人体の部位の標準的な形状（長さ、大きさ等）を示すデータを含む。

この場合、匿名化推奨度算出機能１０５は、医用データベース５から取得された電子カルテ情報を用いて被検体の属性を特定して、特定した属性に対応するデータを標準データ２０５から抽出して、比較処理を行う。例えば、匿名化推奨度算出機能１０５は、抽出された対象部位が「手」である場合、抽出された対象部位「手」の形状と、標準データ２０５に含まれる標準データにより示される「手」の形状とを比較して、両者の差異が大きい場合には個人を特定できる可能性が高いため、匿名化推奨度を高く算出する。例えば、身長のわりには手が極めて大きいというような場合（標準データとの乖離が大きい場合）には、匿名化推奨度を高く算出する。例えば、標準データの統計上全体の５％以下に入るような場合は、個人を特定できる可能性が高いため、匿名化推奨度を高く（例えば、ランク「Ａ」）算出する。一方、匿名化推奨度算出機能１０５は、両者の差異が小さい場合には個人を特定できる可能性が低いため、匿名化推奨度を低く算出する。

なお、匿名化推奨度算出機能１０５は、既存のディープラーニング技術であるｐｉｘ２ｐｉｘの画像生成アルゴリズムを用いて、匿名化推奨度を算出してもよい。例えば、医用画像のある特定の箇所（匿名化推奨箇所）を隠した画像を入力として、隠した部位を補間するような処理を行った上で元画像との差を求めることで、匿名化推奨度を算出してもよい。

匿名化推奨箇所抽出機能１０７は、匿名化推奨度算出機能１０５により算出された対象部位ごとの匿名化推奨度に基づいて、匿名化推奨箇所としてユーザに提示する対象部位を抽出する。すなわち、匿名化推奨箇所抽出機能１０７は、算出された匿名化推奨度に基づいて、医用画像のうち、匿名化すべき匿名化推奨箇所を抽出する。

匿名化推奨箇所抽出機能１０７は、例えば、所定の閾値以上（例えば、ランク「Ｂ」以上）の匿名化推奨度の対象部位を、匿名化推奨箇所として抽出する。この所定の閾値は、医用画像の送信先に応じて変更される。図３は、閾値参照データ２０３の一例を示す図である。図３に示すように、閾値参照データ２０３は、送信先と、閾値とが対応付けられた複数のデータを含む。例えば、送信先が「病院内」である場合には、匿名化を行う必要性が低いため、閾値としては高いランク「Ａ」が対応付けられている。一方、送信先が「医療機器メーカー」である場合には、匿名化を行う必要性が高いため、閾値としては低いランク「Ｃ」が対応付けられている。匿名化推奨箇所抽出機能１０７は、医用データベース５から取得された電子カルテ情報等を用いて医用画像の送信先を特定して、特定した送信先に対応する閾値を閾値参照データ２０３に基づいて決定する。そして、匿名化推奨箇所抽出機能１０７は、画像解析機能１０３により抽出された抽出された対象部位のうち、閾値以上の匿名化推奨度の対象部位を、匿名化推奨箇所として抽出する。

また、匿名化推奨箇所抽出機能１０７は、上記の匿名化推奨度に加えて、匿名化処理を行った場合の診断への影響の大きさを考慮して、匿名化推奨箇所を抽出してよい。例えば、医用データベース５から取得された電子カルテ情報等に基づいて診断対象が把握可能である場合、匿名化推奨箇所抽出機能１０７は、診断対象付近の領域は匿名化した際の診断への影響が大きいとして匿名化推奨箇所から除外する。或いは、匿名化推奨箇所抽出機能１０７は、診断対象付近の領域は匿名化した際の診断への影響が大きいとして、その後に行われる匿名化処理実行機能１１３により実行される匿名化処理の実行手段を診断への影響が小さい手段に設定してもよい。

なお、匿名化推奨箇所抽出機能１０７は、医用画像において、匿名化すべき範囲が多い、匿名化すべき範囲と診断すべき範囲の重複が大きい等、診断に影響を及ぼさない範囲での匿名化が無理な場合に匿名化不可と判断し、匿名化推奨箇所を抽出しないようにしてもよい。例えば、匿名化推奨箇所抽出機能１０７は、撮影目的、電子カルテ情報等から撮影に有用な領域を求め、その領域内に匿名化推奨箇所が含まれているか否かや、診断対象となる部位との距離を影響の度合いの指標として算出し、算出した指標が所定の閾値以上である場合には、匿名化推奨箇所を抽出しないようにしてもよい。

匿名化推奨箇所提示機能１０９は、匿名化推奨箇所抽出機能１０７により抽出された匿名化推奨箇所を、匿名化推奨度算出機能１０５により算出された匿名化推奨度とともに、ユーザに提示する。匿名化推奨箇所提示機能１０９は、例えば、匿名化推奨箇所の名称、位置、匿名化推奨度、匿名化の影響、匿名化要否判断の情報等を含む推奨リスト、または匿名化推奨箇所および匿名化推奨度を示す文字列を原画像に重畳させた推奨画像をユーザに提示する。

なお、匿名化推奨箇所提示機能１０９は、例えば、人体モデル上の該当する位置に匿名化推奨箇所および匿名化推奨度を示す情報を表示させた画像をユーザに提示してもよい。また、匿名化推奨度の値に基づいて、匿名化推奨箇所および匿名化推奨度を示す文字列の色等の表示方法が変更されてもよい。すなわち、匿名化推奨箇所提示機能１０９は、匿名化推奨箇所を示す情報を表示装置に表示させる。匿名化推奨箇所提示機能１０９は、匿名化推奨箇所のリストまたは匿名化推奨箇所を医用画像上に重畳させた画像を、表示装置に表示させる。

なお、同一の被検体について、過去に匿名化推奨箇所を提示した推奨リストまたは推奨画像が存在する場合、匿名化推奨箇所提示機能１０９は、新たな医用画像の匿名化推奨箇所として、前回と同じ匿名化推奨箇所を自動的に提示するようにしてもよい。これにより、匿名化すべき対象が複数の断面画像または複数の時相の画像に含まれている場合でも簡単に匿名化対象として選択することができる。また、例えば、同一の被検体について、過去に撮影されたＭＲ画像に対して匿名化推奨箇所を設定済みである場合、新たに撮影されたＣＴ画像に対して、前回と同じ匿名化推奨箇所を自動的に提示するようにしてもよい。

匿名化対象決定機能１１１は、匿名化推奨箇所提示機能１０９により提示された匿名化推奨箇所を確認したユーザによる入力インターフェース４０を介して入力された操作に基づいて、実際に匿名化処理を行う対象を決定する。例えば、推奨リストに表示されたチェックボックス等の選択する操作を行うことで、匿名化処理を行う対象を選択可能にする。また、例えば、推奨画像上に表示された文字列を選択する操作を行うことで、匿名化処理を行う対象を選択可能にする。なお、匿名化対象決定機能１１１は、匿名化推奨度に基づいて、自動的に匿名化対象を決定してもよい。例えば、匿名化対象決定機能１１１は、所定の閾値以上の匿名化推奨度の匿名化推奨箇所を、自動的に匿名化対象として決定してもよい。すなわち、匿名化対象決定機能１１１は、表示装置に表示された匿名化推奨箇所のうち、匿名化すべき対象を決定する。

匿名化処理実行機能１１３は、匿名化対象決定機能１１１により決定された匿名化対象および／または匿名化対象の周辺部に対して、匿名化処理を実行する。匿名化処理実行機能１１３は、例えば、原画像に対して、匿名化対象を特定の色で塗りつぶすマスク処理や、ぼかし等のスムージング処理、モザイク処理等の一般的な画像処理を行うことで、匿名化処理を実行する。すなわち、匿名化処理実行機能１１３は、抽出された匿名化推奨箇所を匿名化する。すなわち、匿名化処理実行機能１１３は、匿名化対象となった匿名化推奨箇所の画素値を別の画素値に変換することで、匿名化推奨箇所を匿名化する。

匿名化処理は、標準的な人体形状への画素値変換でもよい。例えば、匿名化処理は、医用画像の顔を、マネキンの顔に置き換えるような画素値変換により行われてよい。或いは、既存のディープラーニング技術であるｐｉｘ２ｐｉｘ等による画像補正、画像変換技術を使い、別の画素値に置き換えてもよい。ｐｉｘ２ｐｉｘを用いる場合は、例えば、匿名化推奨箇所を隠した画像を入力として、隠した部位を補間するような処理を行ってもよい。

匿名化処理は、その後の診断時に医用画像を表示する際に利用されるＶｉｅｗｅｒ側で医用画像内の匿名化対象の領域を前述の匿名化処理を実行したかのように表示させるためのものであってもよい。すなわち、医用画像そのものの画素値を変更する必要はなく、Ｖｉｅｗｅｒを介したユーザへの見え方のみが変更されるようにしてもよい。例えば、匿名化処理実行機能１１３は、医用画像内の匿名化対象の領域に匿名化が必要である旨の情報を付与し、Ｖｉｅｗｅｒがこの情報を参照することで匿名化対象の領域の表示方式を調整するようにしてよい。この場合、医用画像そのものは変更されないため、その後の診断時に行われる画像の解析処理等に影響を与えないという利点がある。これは、同じ病院内など特定の限られた範囲内で医用画像を共有するケース等、軽い匿名化で十分な場合等で利用されてよい。すなわち、匿名化処理実行機能１１３は、その後の診断において、匿名化対象となった匿名化推奨箇所を表示させる場合の表示方式を調整するための情報を医用画像に追加することで、匿名化推奨箇所を匿名化する。

また、匿名化処理は、匿名化前の原画像の状態に戻すことが可能な形式で行われてもよい。例えば、匿名化処理時には、医用画像における匿名化対象に相当する箇所の画像を暗号化し、その後の診断において原画像が必要になった場合には、復号を可能とするようにしてもよい。

匿名化処理実行機能１１３は、匿名化処理を実行したのち、必要に応じて匿名化済みの部位であることを示す情報を付与してもよい。特に、典型的な形状への変換など、画像の補間を行った場合、一見して匿名化されたとはわかりにくい。例えば、画像の付帯情報に「匿名化済み」等の匿名化済みであることを示す情報を追加したり、匿名化箇所の画素に故意にドット等のノイズを追加してもよい。

送信機能１１５は、通信インターフェース３０を介して、匿名化処理実行機能１１３により匿名化された医用画像を送信先に送信する。例えば、送信先が病院内の医師の端末装置である場合、医師はこの匿名化された医用画像を確認することで、診断を行うことができる。

［全体フロー］
以上のように構成された医用画像処理装置１の処理の一例を以下に説明する。図４は、実施形態に係る医用画像処理装置１の処理の一例を示すフローチャートである。

まず、処理回路１０の取得機能１０１は、通信インターフェース３０を介して、医用画像撮像装置３、医用データベース５等の外部装置から、被検体情報を取得する（ステップＳ１００）。取得機能１０１は、例えば、Ｘ線ＣＴ装置である医用画像撮像装置３から、被検体のＣＴ画像を取得する。図７は、取得機能１０１により取得されたＣＴ画像（原画像Ｍ１）の一例を示す図である。この原画像Ｍ１には、被検体の胸部のＣＴ画像が含まれている。また、取得機能１０１は、例えば、医用データベース５から、被検体の電子カルテ情報を取得する。以下の説明においては、主に、医用画像がＣＴ画像である場合を例に挙げて説明する。

次に、画像解析機能１０３は、取得された医用画像を解析して、医用画像に含まれる対象部位を抽出する（ステップＳ１０２）。画像解析機能１０３は、例えば、取得されたＣＴ画像から、人体の部位、病変部位、奇形部位、欠損部位、医用機器等を対象部位として抽出する。図８は、抽出された対象部位を原画像Ｍ１に重畳して表示した対象部位抽出画像Ｍ２の一例を示す図である。この対象部位抽出画像Ｍ２には、対象部位として「輪郭Ｐ１」、「ペースメーカーＰ２」、「ボルトＰ３」、および「ステントＰ４」が抽出されている。なお、その他、「肺」、「背骨」、「腕」等の人体の部位等が対象部位として抽出されてもよい。

次に、匿名化推奨度算出機能１０５は、抽出された対象部位の各々に対して、匿名化推奨度を算出する（ステップＳ１０４）。この匿名化推奨度の算出処理の詳細については後述する。

次に、匿名化推奨箇所抽出機能１０７は、算出された対象部位ごとの匿名化推奨度に基づいて、匿名化推奨箇所を抽出する（ステップＳ１０６）。この匿名化推奨箇所の抽出処理の詳細については後述する。

次に、匿名化推奨箇所提示機能１０９は、抽出された匿名化推奨箇所を、算出された匿名化推奨度とともに、ユーザに提示する（ステップＳ１０８）。例えば、匿名化推奨箇所提示機能１０９は、図９に示されるような匿名化推奨箇所および匿名化推奨度の推奨リストＬを、ディスプレイ５０に表示させる。図９に示される推奨リストＬは、例えば、対象ＩＤ「１」として、匿名化推奨箇所が「ペースメーカー」であり、その匿名化推奨度が「Ａ」であるデータを含む。図９に示される推奨リストＬは、その他、対象ＩＤ「４」として、匿名化推奨箇所が「心血管の石灰化」であり、その匿名化推奨度が「Ｂ」であるデータを含む。対象ＩＤ「４」には、「備考」欄に「診断対象外の病変」という情報が付与されている。このような「備考」欄の情報は、匿名化推奨箇所抽出機能１０７による抽出処理の結果として、自動的に付与されるものであってもよいし、また、入力インターフェース４０を介したユーザ操作に基づいて追加されるものであってもよい。

或いは、匿名化推奨箇所提示機能１０９は、図１０に示されるような原画像Ｍ１に匿名化推奨箇所および匿名化推奨度を重畳させた推奨画像Ｍ３を、ディスプレイ５０に表示させる。図１０に示される推奨画像Ｍ１は、例えば、匿名化推奨箇所が「輪郭Ｐ１」であり、その匿名化推奨度が「Ｂ」である例を含む。

次に、匿名化対象決定機能１１１は、ユーザによる入力インターフェース４０を介した入力操作に基づいて、匿名化処理を行う匿名化対象を決定する（ステップＳ１１０）。

次に、匿名化処理実行機能１１３は、決定された匿名化対象に対して、実際に匿名化処理を実行する（ステップＳ１１２）。匿名化処理実行機能１１３は、例えば、匿名化対象を特定の色で塗りつぶすマスク処理や、スムージング処理等の一般的な画像処理を行うことで、匿名化処理を実行する。

図１１は、原画像Ｍ１に対して塗りつぶしのマスク処理による匿名化が行われた匿名化画像Ｍ４－１を示す。例えば、図１０に示される推奨画像Ｍ３を確認したユーザが、入力インターフェース４０を操作して、匿名化推奨箇所「輪郭Ｐ１」、「ペースメーカーＰ２」、および「ボルトＰ３」の匿名化を指示した場合、図１１に示すように、匿名化推奨箇所「輪郭Ｐ１」、「ペースメーカーＰ２」、および「ボルトＰ３」の各々に対して、「塗りつぶしＰ１Ａ」、「塗りつぶしＰ２Ａ」、および「塗りつぶしＰ３Ａ」のマスク処理が施される。一方、匿名化の対象から除外された匿名化推奨箇所「ステントＰ４」については、匿名化処理が行われない。

図１２は、原画像Ｍ１に対してスムージング処理による匿名化が行われた匿名化画像Ｍ４－２を示す。図１２の例では、匿名化推奨箇所「輪郭Ｐ１」、「ペースメーカーＰ２」、および「ボルトＰ３」の各々に対して、「スムージングＰ１Ｂ」、「スムージングＰ２Ｂ」、および「スムージングＰ３Ｂ」のスムージング処理が施されている。図１２に示されるように、スムージング処理の場合、匿名化対象の部位が完全には視認できないまでも、ある程度は視認可能な状態となる。すなわち、スムージング処理による匿名化の度合いは、マスク処理による匿名化の度合いよりも低い。このように、匿名化処理実行機能１１３は、ユーザによる入力インターフェース４０を介した操作に基づいて、匿名化の手法（度合い）を変更してもよい。或いは、匿名化処理実行機能１１３は、匿名化推奨度の大きさや、診断への影響度合いに基づいて、自動的に匿名化の手法（度合い）を変更してもよい。

図１３は、原画像Ｍ１に対してマスク処理またはスムージング処理による匿名化が行われた匿名化画像Ｍ４－３を示す。図１３の例では、匿名化推奨箇所「輪郭Ｐ１」および「ボルトＰ３」に対しては「塗りつぶしＰ１Ａ」および「塗りつぶしＰ３Ａ」の塗りつぶしのマスク処理による匿名化処理が行われている、一方、匿名化推奨箇所「ペースメーカーＰ２」に対しては「スムージングＰ２Ｂ」のスムージング処理が施されている。例えば、その後に実施される診断対象が「肺」である場合、このように、診断対象付近の匿名化の度合いを下げるようにしてもよい。このように、匿名化処理実行機能１１３は、ユーザによる入力インターフェース４０を介して入力された操作に基づいて、匿名化対象ごとに、匿名化の手法（度合い）を変更してもよい。或いは、匿名化処理実行機能１１３は、匿名化推奨度の大きさや、診断への影響度合いに基づいて、匿名化対象ごとに、匿名化の手法（度合い）を変更してもよい。

次に、送信機能１１５は、通信インターフェース３０を介して、匿名化された医用画像を送信先に送信する（ステップＳ１１４）。例えば、送信先が病院内の医師の端末装置である場合、医師はこの匿名化された医用画像を確認することで、診断を行うことができる。以上により、本フローチャートの処理が終了する。

［匿名化推奨度の算出処理］
図５は、匿名化推奨度算出機能１０５による匿名化推奨度の算出処理の一例を示すフローチャートである。まず、匿名化推奨度算出機能１０５は、画像解析機能１０３により抽出された対象部位のうち、１つの対象部位を選択する（ステップＳ２００）。例えば、図８に示される対象部位抽出画像Ｍ２において、匿名化推奨度算出機能１０５は、１つの対象部位「輪郭Ｐ１」を選択する。

次に、匿名化推奨度算出機能１０５は、選択された対象部位の匿名化推奨度を算出する（ステップＳ２０２）。例えば、匿名化推奨度算出機能１０５は、図２に示される匿名化推奨度参照データ２０１を参照して、選択された対象部位「輪郭Ｐ１」の匿名化推奨度を「Ｂ」と算出する。なお、匿名化推奨度算出機能１０５は、匿名化推奨度参照データ２０１に代えて或いは加えて、メモリ２０に予め記憶された標準データ２０５に基づいて、選択された対象部位の匿名化推奨度を算出してもよい。例えば、匿名化推奨度算出機能１０５は、選択された対象部位「輪郭Ｐ１」と標準データ２０５に含まれる標準的な輪郭データとを比較して、両者の差異に基づいて、対象部位「輪郭Ｐ１」の匿名化推奨度を算出してもよい。

次に、匿名化推奨度算出機能１０５は、全ての対象部位に対する匿名化推奨度の算出処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ２０４）。匿名化推奨度算出機能１０５は、全ての対象部位に対する匿名化推奨度の算出処理が完了していないと判定した場合、上記のステップＳ２００に戻り、残りの対象部位に対する処理を繰り返し行う。一方、匿名化推奨度算出機能１０５は、全ての対象部位に対する匿名化推奨度の算出処理が完了したと判定した場合、本フローチャートの処理を終了する。

［匿名化推奨箇所の抽出処理］
図６は、匿名化推奨箇所抽出機能１０７による匿名化推奨箇所の抽出処理の一例を示すフローチャートである。まず、匿名化推奨箇所抽出機能１０７は、閾値の設定を行う（ステップＳ３００）。例えば、匿名化推奨箇所抽出機能１０７は、医用データベース５から取得された電子カルテ情報等を用いて医用画像の送信先を特定し、特定した送信先に対応する閾値を閾値参照データ２０３に基づいて決定する。例えば、医用画像の送信先が、「病院内」である場合、匿名化推奨箇所抽出機能１０７は、閾値としてランク「Ａ」を設定する。

次に、匿名化推奨箇所抽出機能１０７は、画像解析機能１０３により抽出された対象部位のうち、１つの対象部位を選択する（ステップＳ３０２）。例えば、図８に示される対象部位抽出画像Ｍ２において、匿名化推奨箇所抽出機能１０７は、１つの対象部位「輪郭Ｐ１」を選択する。

次に、匿名化推奨箇所抽出機能１０７は、選択された対象部位の匿名化推奨度が、設定された閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ３０４）。匿名化推奨箇所抽出機能１０７は、選択された対象部位の匿名化推奨度が、設定された閾値以上ではないと判定した場合（すなわち、選択された対象部位の匿名化を推奨しないと判定した場合）、上記のステップＳ３０２に戻り、残りの対象部位に対する処理を繰り返し行う。

一方、匿名化推奨箇所抽出機能１０７は、選択された対象部位の匿名化推奨度が、設定された閾値以上であると判定した場合、選択された対象部位を匿名化することがその後に実施される診断に影響があるか否かを判定する（ステップＳ３０６）。例えば、その後に実施される診断の対象が「肺」である場合、この「肺」或いは「肺付近」の対象部位が匿名化されてしまうと、診断を行うことができない。このような場合、匿名化推奨箇所抽出機能１０７は、診断に影響があると判定し（すなわち、選択された対象部位の匿名化を推奨しないと判定し）、上記のステップＳ３０２に戻り、残りの対象部位に対する処理を繰り返し行う。

一方、匿名化推奨箇所抽出機能１０７は、診断に影響が無いと判定した場合、選択された対象部位を匿名化推奨箇所に設定する（ステップＳ３０８）。

次に、匿名化推奨箇所抽出機能１０７は、全ての対象部位に対する匿名化推奨箇所の抽出処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ３１０）。匿名化推奨箇所抽出機能１０７は、全ての対象部位に対する匿名化推奨箇所の抽出処理が完了していないと判定した場合、上記のステップＳ３０２に戻り、残りの対象部位に対する処理を繰り返し行う。一方、匿名化推奨箇所抽出機能１０７は、全ての対象部位に対する匿名化推奨箇所の抽出処理が完了したと判定した場合、本フローチャートの処理を終了する。

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、処理回路１０が、医用機器により取得された医用画像に対して匿名化すべき度合いを示す匿名化推奨度を算出する匿名化推奨度算出機能１０５と、算出された匿名化推奨度に基づいて、医用画像のうち、匿名化すべき匿名化推奨箇所を抽出する匿名化推奨箇所抽出機能１０７を備えることで、医用画像に含まれる個人を特定可能な情報を匿名化することができ、匿名化する際の操作負担を軽減することができる。

上記説明した実施形態は、以下のように表現することができる。
処理回路（processing circuitry）を備え、
前記処理回路は、
医用機器により取得された医用画像に対して匿名化すべき度合いを示す匿名化推奨度を算出し、
算出された前記匿名化推奨度に基づいて、前記医用画像のうち、匿名化すべき匿名化推奨箇所を抽出する、
医用画像処理装置。

いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

以上の実施形態に関し、発明の一側面および選択的な特徴として以下の付記を開示する。
（付記１）
医用機器により取得された医用画像に対して匿名化すべき度合いを示す匿名化推奨度を算出する匿名化推奨度算出部と、
算出された前記匿名化推奨度に基づいて、前記医用画像のうち、匿名化すべき匿名化推奨箇所を抽出する匿名化推奨箇所抽出部と、を備える、
医用画像処理装置。
（付記２）
前記医用画像処理装置は、抽出された前記匿名化推奨箇所を匿名化する匿名化処理実行部をさらに備えてよい。
（付記３）
前記医用画像処理装置は、抽出された前記匿名化推奨箇所を示す情報を表示装置に表示させる匿名化推奨箇所提示部をさらに備えてよい。
（付記４）
前記医用画像処理装置は、前記表示装置に表示された前記匿名化推奨箇所のうち、匿名化すべき対象を決定する匿名化対象決定部をさらに備えてよい。
（付記５）
前記匿名化推奨箇所提示部は、前記匿名化推奨箇所のリストまたは前記匿名化推奨箇所を前記医用画像上に重畳させた画像を、前記表示装置に表示させてよい。
（付記６）
前記匿名化推奨度は、数字またはランク付けにより分類されたものであってよい。
（付記７）
前記匿名化処理実行部は、匿名化対象となった前記匿名化推奨箇所の画素値を別の画素値に変換することで、前記匿名化推奨箇所を匿名化してよい。
（付記８）
前記匿名化処理実行部は、匿名化対象となった前記匿名化推奨箇所を表示させる場合の表示方式を調整するための情報を前記医用画像に追加することで、前記匿名化推奨箇所を匿名化してよい。
（付記９）
前記匿名化推奨度算出部は、匿名化の候補となる部位ごとの匿名化推奨度が予め定義された参照データまたは前記部位ごとの標準的なデータを集めた標準データに基づいて、前記匿名化推奨度を算出してよい。
（付記１０）
前記匿名化推奨度算出部は、前記医用画像を用いた診断への影響度が大きくなるほど、前記匿名化推奨度が低くなるように、前記匿名化推奨度を算出してよい。
（付記１１）
前記匿名化推奨箇所抽出部は、前記医用画像の提供先に応じて、抽出する前記匿名化推奨箇所を変えてよい。
（付記１２）
前記匿名化推奨箇所抽出部は、前記医用画像を用いた診断への影響度に応じて、抽出する前記匿名化推奨箇所を変えてよい。
（付記１３）
コンピュータが、
医用機器により取得された医用画像に対して匿名化すべき度合いを示す匿名化推奨度を算出し、
算出された前記匿名化推奨度に基づいて、前記医用画像のうち、匿名化すべき匿名化推奨箇所を抽出する、
医用画像処理方法。
（付記１４）
コンピュータに、
医用機器により取得された医用画像に対して匿名化すべき度合いを示す匿名化推奨度を算出させ、
算出された前記匿名化推奨度に基づいて、前記医用画像のうち、匿名化すべき匿名化推奨箇所を抽出させる、
プログラム。
（付記１５）
前記匿名化対象決定部は、ユーザの指示に基づいて、前記匿名化すべき対象を決定してよい。
（付記１６）
前記匿名化対象決定部は、算出された前記匿名化推奨度に基づいて、前記匿名化すべき対象を決定してよい。
（付記１７）
前記匿名化対象決定部は、閾値以上の前記匿名化推奨度を持つ部位を、前記匿名化すべき対象として決定してよい。
（付記１８）
前記匿名化推奨度算出部は、前記医用画像を用いた診断の対象となる部位付近の匿名化推奨度が低くなるように、前記匿名化推奨度を算出してよい。
（付記１９）
前記匿名化推奨箇所抽出部は、前記医用画像を用いた診断の対象となる部位付近は、前記匿名化推奨箇所として抽出しない。

１ 医用画像処理装置
３ 医用画像撮像装置
５ 医用データベース
１０ 処理回路
２０ メモリ
３０ 通信インターフェース
４０ 入力インターフェース
５０ ディスプレイ
１０１ 取得機能
１０３ 画像解析機能
１０５ 匿名化推奨度算出機能
１０７ 匿名化推奨箇所抽出機能
１０９ 匿名化推奨箇所提示機能
１１１ 匿名化対象決定機能
１１３ 匿名化処理実行機能
１１５ 送信機能

Claims (14)

1. 医用機器により取得された医用画像に含まれる、予め定められた匿名化候補に対応する対象部位に対して匿名化すべき度合いを示す匿名化推奨度を算出する匿名化推奨度算出部と、
   算出された前記匿名化推奨度と、診断が行われる部位とに基づいて、匿名化すべき匿名化推奨箇所を抽出する匿名化推奨箇所抽出部と、を備える、
   医用画像処理装置。
2. 抽出された前記匿名化推奨箇所を匿名化する匿名化処理実行部をさらに備える、
   請求項１に記載の医用画像処理装置。
3. 抽出された前記匿名化推奨箇所を示す情報を表示装置に表示させる匿名化推奨箇所提示部をさらに備える、
   請求項１または２に記載の医用画像処理装置。
4. 前記表示装置に表示された前記匿名化推奨箇所のうち、匿名化すべき対象を決定する匿名化対象決定部をさらに備える、
   請求項３に記載の医用画像処理装置。
5. 前記匿名化推奨箇所提示部は、前記匿名化推奨箇所のリストまたは前記匿名化推奨箇所を前記医用画像上に重畳させた画像を、前記表示装置に表示させる、
   請求項３または４に記載の医用画像処理装置。
6. 前記匿名化推奨度は、数字またはランク付けにより分類されたものである、
   請求項１から５のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
7. 前記匿名化処理実行部は、匿名化対象となった前記匿名化推奨箇所の画素値を別の画素値に変換することで、前記匿名化推奨箇所を匿名化する、
   請求項２に記載の医用画像処理装置。
8. 前記匿名化処理実行部は、匿名化対象となった前記匿名化推奨箇所を表示させる場合の表示方式を調整するための情報を前記医用画像に追加することで、前記匿名化推奨箇所を匿名化する、
   請求項２に記載の医用画像処理装置。
9. 前記匿名化推奨度算出部は、匿名化の候補となる部位ごとの匿名化推奨度が予め定義された参照データまたは前記部位ごとの標準的なデータを集めた標準データに基づいて、前記匿名化推奨度を算出する、
   請求項１から８のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
10. 前記匿名化推奨度算出部は、前記医用画像を用いた診断への影響度が大きくなるほど、前記匿名化推奨度が低くなるように、前記匿名化推奨度を算出する、
    請求項１から９のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
11. 前記匿名化推奨箇所抽出部は、前記医用画像の提供先に応じて、抽出する前記匿名化推奨箇所を変える、
    請求項１から１０のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
12. 前記匿名化推奨箇所抽出部は、前記医用画像を用いた診断への影響度に応じて、抽出する前記匿名化推奨箇所を変える、
    請求項１から１１のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
13. コンピュータが、
    医用機器により取得された医用画像に含まれる、予め定められた匿名化候補に対応する対象部位に対して匿名化すべき度合いを示す匿名化推奨度を算出し、
    算出された前記匿名化推奨度と、診断が行われる部位とに基づいて、匿名化すべき匿名化推奨箇所を抽出する、
    医用画像処理方法。
14. コンピュータに、
    医用機器により取得された医用画像に含まれる、予め定められた匿名化候補に対応する対象部位に対して匿名化すべき度合いを示す匿名化推奨度を算出させ、
    算出された前記匿名化推奨度と、診断が行われる部位とに基づいて、匿名化すべき匿名化推奨箇所を抽出させる、
    プログラム。

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