WO2019102917A1 - Radiologist determination device, method, and program - Google Patents

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王　彩華
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Abstract

An analysis unit 21 of a radiologist determination device 10 analyzes a medical image and acquires analysis results. On the basis of the analysis results, a determination unit 22 determines a radiologist or a radiologist group that will interpret the medical image. For example, on the basis of the analysis results, the determination unit 22 acquires the difficulty of interpretation and/or the urgency of interpretation of the medical image, and on the basis of the difficulty and/or the urgency, determines a radiologist or a radiologist group.

Description

読影医決定装置、方法およびプログラムImage interpretation doctor determination device, method and program
　本発明は、医用画像の読影を行う読影医を決定する読影医決定装置、方法およびプログラムに関する。 The present invention relates to an image interpretation doctor determination apparatus, method, and program for determining an image interpretation doctor who interprets a medical image.
　近年、ＣＴ(Computed Tomography)装置およびＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置等の医療機器の進歩により、より質の高い高解像度の医用画像を用いての画像診断が可能となってきている。とくに、対象部位を脳とした場合において、ＣＴ画像およびＭＲＩ画像等を用いた画像診断により、脳梗塞および脳出血等の血管障害を起こしている領域を特定することができるため、特定した結果に基づいて適切な治療が行われるようになってきている。 In recent years, advances in medical devices such as CT (Computed Tomography) devices and MRI (Magnetic Resonance Imaging) devices have made it possible to perform image diagnosis using higher-quality, high-resolution medical images. In particular, when the target site is the brain, image diagnosis using CT images and MRI images can be used to identify regions that cause vascular disorders such as cerebral infarction and cerebral hemorrhage. Proper treatment is being provided.
　また、ディープラーニング等により学習がなされた判別器を用いたＣＡＤ（Computer-Aided Diagnosis）により医用画像を解析して、脳内における出血領域、梗塞領域、および出血体積等、並びに心臓における虚血領域を抽出し、これらを解析結果として取得することも行われている。このように、解析処理により生成される解析結果は、患者名、性別、年齢および医用画像を取得したモダリティ等の検査情報と対応づけられて、データベースに保存されて、診断に供される。この際、医用画像を取得した放射線科等の技師が、医用画像に応じた読影医を決定し、医用画像およびＣＡＤによる解析結果が存在することを、決定した読影医に伝えるようにしている。読影医は、自身の読影端末において、配信された医用画像および解析結果を参照して医用画像の読影を行い、読影レポートを作成する。 In addition, medical images are analyzed by CAD (Computer-Aided Diagnosis) using a classifier that has been learned by deep learning or the like, and bleeding areas, infarct areas, bleeding volumes, etc. in the brain, and ischemic areas in the heart It is also performed to extract these and obtain them as analysis results. As described above, the analysis result generated by the analysis process is associated with examination information such as patient name, gender, age, and modality for acquiring a medical image, stored in a database, and provided for diagnosis. At this time, a radiologist or the like who has acquired the medical image determines an image interpretation doctor corresponding to the medical image, and notifies the determined image interpretation doctor that the analysis result by the medical image and CAD exists. The image interpretation doctor interprets the medical image with reference to the delivered medical image and the analysis result in the image interpretation terminal of the image interpretation terminal to create an image interpretation report.
　このような読影医による医用画像の読影を支援するために、ＣＡＤによる解析結果がどの程度診断の参考になるかを、信頼度として算出する手法が提案されている（特開２０１３－０３９２３０号公報および特開２０１４－２３８８５６号公報参照）。また、ＣＡＤによる解析結果を参考にして、読影医がＣＡＤによる解析結果を見直す必要があるか否かを判断可能な情報を提供する手法も提案されている（特開２０１７－０１０５７７号公報参照）。特開２０１３－０３９２３０号公報、特開２０１４－２３８８５６号公報および特開２０１７－０１０５７７号公報に記載された手法を用いることにより、読影医はＣＡＤによる解析結果をどの程度信用して医用画像の読影を行えばよいかを判定することができる。 In order to support the interpretation of medical images by such radiologists, a method has been proposed for calculating the degree of reliability of the analysis result by CAD as a reference (Japanese Patent Laid-Open No. 2013-039230). And JP-A-2014-238856). In addition, a method has also been proposed in which an image interpretation doctor can provide information that can determine whether it is necessary to review the analysis result by CAD with reference to the analysis result by CAD (see JP-A-2017-010577). . By using the methods described in Japanese Patent Application Laid-Open Nos. 2013-039230, 2014-238856 and 2017-010577, the image reader interprets the medical image based on how much the analysis result by CAD is trusted Can determine whether to
　一方、医用画像によっては読影が難しい場合がある。このような医用画像はＣＡＤによる解析を行っても、その解析結果が必ずしも正しいものとならない場合がある。上記特開２０１３－０３９２３０号公報、特開２０１４－２３８８５６号公報および特開２０１７－０１０５７７号公報に記載された手法を用いることにより、読影医はＣＡＤによる解析結果の信頼性を判断できるため、信頼性が低い医用画像については入念に読影を行うようにすることができる。しかしながら、読影医に読影を適切に行うスキルがなければ、ＣＡＤによる解析結果の信頼度が分かっても、医用画像の読影を適切に行うことができない。とくに、ＣＡＤによる解析結果の信頼度が低い場合、読影のスキルが低い読影医が読影を行うと、出血または梗塞している領域、あるいは病変等を見逃してしまう可能性もある。 On the other hand, interpretation may be difficult depending on medical images. Even if such medical images are analyzed by CAD, the analysis results may not always be correct. By using the methods described in the above-mentioned Japanese Patent Application Laid-Open Nos. 2013-039230, 2014-238856 and 2017-010577, the image interpretation doctor can judge the reliability of the analysis result by CAD. It is possible to carefully read and interpret low-quality medical images. However, if the image interpretation doctor does not have the skill to appropriately interpret, even if the reliability of the analysis result by CAD is known, it is not possible to appropriately interpret the medical image. In particular, when the reliability of the analysis result by CAD is low, an image reading doctor with low image reading skills may miss an area having hemorrhage or infarction, or a lesion when the image reading is performed.
　本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、ＣＡＤ等による医用画像の解析結果から医用画像の読影医を適切に決定できるようにすることを目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and it is an object of the present invention to appropriately determine a medical image interpretation doctor based on analysis results of medical images by CAD or the like.
　本発明による読影医決定装置は、医用画像を解析して解析結果を取得する解析部と、
　解析結果に基づいて、医用画像を読影する読影医または読影医グループを決定する決定部とを備える。 An image interpretation doctor determination apparatus according to the present invention is an analysis unit that analyzes a medical image and acquires an analysis result.
And a determination unit that determines a radiologist or radiologist group that interprets the medical image based on the analysis result.
　医用画像を読影する読影医は一人のみではなく、複数の読影医が１つのグループを形成し、そのグループに属しているいずれの読影医が医用画像を読影する場合もある。読影医グループとは、複数の読影医が属しているグループを意味する。なお、読影医グループに属する読影医は同一病院内の医師に限定されるものではなく、複数の病院に跨がるものであってもよい。 Not only one radiologist who interprets a medical image but a plurality of radiologists form a group, and any radiologist who belongs to the group may interpret a medical image. The image interpretation doctor group means a group to which a plurality of image interpretation doctors belong. In addition, the image interpretation doctor who belongs to the image interpretation doctor group is not limited to the doctor in the same hospital, and may be spread over a plurality of hospitals.
　なお、本発明による読影医決定装置においては、決定部は、解析結果に基づいて、医用画像についての読影の難易度および読影の緊急度の少なくとも一方を取得し、難易度および緊急度の少なくとも一方に基づいて、読影医または読影医グループを決定するものであってもよい。 In the image interpretation doctor determination apparatus according to the present invention, the determination unit acquires at least one of the degree of difficulty of image interpretation and the degree of urgency of image interpretation based on the analysis result, and at least one of the difficulty and degree of emergency. The image interpretation doctor or the image interpretation doctor group may be determined based on
　この場合、決定部は、各種解析結果と難易度および緊急度の少なくとも一方とを対応づけた第１のデータベースを参照して、難易度および緊急度の少なくとも一方を決定するものであってもよい。 In this case, the determination unit may determine at least one of the difficulty level and the urgency level by referring to a first database in which various analysis results are associated with at least one of the difficulty level and the urgency level. .
　また、本発明による読影医決定装置においては、決定部は、解析結果の入力により、難易度および緊急度の少なくとも一方を決定するための第１の評価値を出力する第１の評価部を有し、第１の評価値に基づいて難易度および緊急度の少なくとも一方を決定するものであってもよい。 Further, in the image interpretation doctor determination apparatus according to the present invention, the determination unit has a first evaluation unit that outputs a first evaluation value for determining at least one of the difficulty level and the urgency level by the input of the analysis result. Alternatively, at least one of the degree of difficulty and the degree of urgency may be determined based on the first evaluation value.
　また、本発明による読影医決定装置においては、決定部は、各種難易度および各種緊急度の少なくとも一方と読影医または読影医グループとを対応づけた第２のデータベースを参照して、読影医または読影医グループを決定するものであってもよい。 Further, in the image interpretation doctor determination apparatus according to the present invention, the determination section refers to the second image database in which at least one of various difficulty levels and various emergency levels is associated with the image interpretation doctor or the image interpretation doctor group. The image interpretation doctor group may be determined.
　また、本発明による読影医決定装置においては、決定部は、難易度および緊急度の少なくとも一方の入力により、読影医または読影医グループを決定するための第２の評価値を出力する第２の評価部を有し、第２の評価値に基づいて読影医または読影医グループを決定するものであってもよい。 Further, in the image interpretation doctor determination apparatus according to the present invention, the determination unit outputs a second evaluation value for determining an image interpretation doctor or an image interpretation doctor group by inputting at least one of the difficulty level and the urgency level. It may have an evaluation unit and determine a radiologist or radiologist group based on the second evaluation value.
　また、本発明による読影医決定装置においては、解析結果の確信度を算出する確信度算出部をさらに備え、
　決定部は、確信度に基づいて難易度および緊急度の少なくとも一方を決定するものであってもよい。 Further, the image interpretation doctor determination apparatus according to the present invention further includes a certainty factor calculation unit that calculates the certainty factor of the analysis result,
The determination unit may determine at least one of the degree of difficulty and the degree of urgency based on the degree of certainty.
　この場合、解析部は、医用画像に含まれる疾患および疾患部位を特定し、特定した疾患部位が特定した疾患であることの確率を算出し、
　確信度算出部は、確率に基づいて確信度を算出するものであってもよい。 In this case, the analysis unit identifies the disease and the disease site included in the medical image, and calculates the probability that the identified disease site is the identified disease,
The certainty factor calculation unit may calculate the certainty factor based on the probability.
　また、本発明による読影医決定装置においては、決定部は、解析結果の入力により、読影医または読影医グループを決定するための第３の評価値を出力する第３の評価部を有し、第３の評価値に基づいて読影医または読影医グループを決定するものであってもよい。 Further, in the image interpretation doctor determination apparatus according to the present invention, the determination unit has a third evaluation unit that outputs a third evaluation value for determining an image interpretation doctor or an image interpretation doctor group by input of the analysis result. The image interpretation doctor or the image interpretation doctor group may be determined based on the third evaluation value.
　また、本発明による読影医決定装置においては、医用画像は患者の脳または心臓を含むものであってもよい。 Further, in the image interpretation doctor determination apparatus according to the present invention, the medical image may include the brain or heart of the patient.
　また、本発明による読影医決定装置においては、解析部は、医用画像に含まれる出血領域、梗塞領域または虚血領域を特定するものであってもよい。 Further, in the image interpretation doctor determination apparatus according to the present invention, the analysis unit may identify a bleeding area, an infarct area or an ischemic area included in a medical image.
　また、本発明による読影医決定装置においては、決定部は、決定した読影医または読影医グループを表示部に表示するものであってもよい。 Further, in the image interpretation doctor determination apparatus according to the present invention, the determination section may display the determined image interpretation doctor or image interpretation doctor group on the display section.
　また、本発明による読影医決定装置においては、決定部は、決定した読影医または読影医グループに、決定されたことを通知するものであってもよい。 Furthermore, in the image interpretation doctor determination apparatus according to the present invention, the determination unit may notify the determined image interpretation doctor or the image interpretation doctor group of the determination.
　本発明による読影医決定方法は、医用画像を解析して解析結果を取得し、
　解析結果に基づいて、医用画像を読影する読影医または読影医グループを決定する。 The image interpretation doctor determination method according to the present invention analyzes a medical image to obtain an analysis result,
Based on the analysis result, an image interpretation doctor or an image interpretation doctor group that interprets the medical image is determined.
　なお、本発明による読影医決定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。 The image interpretation doctor determination method according to the present invention may be provided as a program for causing a computer to execute.
　本発明による他の読影医決定装置は、コンピュータに実行させるための命令を記憶するメモリと、
　記憶された命令を実行するよう構成されたプロセッサとを備え、プロセッサは、
　医用画像を解析して解析結果を取得し、
　解析結果に基づいて、医用画像を読影する読影医または読影医グループを決定する処理を実行する。 Another image interpretation doctor determination apparatus according to the present invention is a memory for storing instructions for causing a computer to execute;
A processor configured to execute the stored instructions, the processor
Analyze medical images and obtain analysis results,
Based on the analysis result, a process of determining a radiologist or radiologist group that interprets the medical image is executed.
　本発明によれば、医用画像が解析され、解析結果に基づいて医用画像を読影する読影医または読影医グループが決定される。このため、解析結果から医用画像を読影する読影医または読影医グループを適切に決定することができる。 According to the present invention, a medical image is analyzed, and a radiologist or radiologist group that interprets the medical image is determined based on the analysis result. For this reason, it is possible to appropriately determine a radiologist or radiologist group who interprets a medical image from the analysis result.
本発明の実施形態による読影医決定装置を適用した医療情報システムの概略構成を示す図The figure which shows schematic structure of the medical information system to which the image interpretation doctor determination apparatus by embodiment of this invention is applied. 本発明の第１の実施形態による読影医決定装置の概略構成を示す図The figure which shows schematic structure of the image interpretation doctor determination apparatus by the 1st Embodiment of this invention. 解析部が行う処理を説明するための図Diagram for explaining the process performed by the analysis unit 第１のデータベースを示す図Diagram showing the first database 第２のデータベースを示す図Diagram showing the second database 読影ワークステーションに表示される読影リストを示す図Diagram showing an interpretation list displayed on an interpretation workstation 第１の実施形態において行われる処理を示すフローチャートFlow chart showing processing performed in the first embodiment 本発明の第２の実施形態による読影医決定装置の概略構成を示す図The figure which shows schematic structure of the image interpretation doctor determination apparatus by the 2nd Embodiment of this invention. 図３に示したＣＮＮの出力に関して、クラス１～３の最大値のみを各画素に割り当てた図A diagram in which only the maximum values of classes 1 to 3 are assigned to each pixel in the output of the CNN shown in FIG. 図３の左側に示したように各画素のクラスを割り当てることができるが、各画素の確信度の最大値が異なる例を示す図Although the class of each pixel can be assigned as shown on the left side of FIG. 3, a diagram showing an example in which the maximum value of the certainty factor of each pixel is different 第２の実施形態において行われる処理を示すフローチャートFlow chart showing processing performed in the second embodiment 解析部が行う他の処理を説明するための図Diagram for explaining other processing performed by the analysis unit 本発明の第３の実施形態による読影医決定装置の概略構成を示す図The figure which shows schematic structure of the image interpretation doctor determination apparatus by the 3rd Embodiment of this invention.
　以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は本発明の実施形態による読影医決定装置を適用した医療情報システムの概略構成を示す図である。図１に示す医療情報システム１は、公知のオーダリングシステムを用いた診療科の医師からの検査オーダーに基づいて、被写体の検査対象部位の撮影、撮影により取得された医用画像の保管、読影医による医用画像の読影と読影レポートの作成、および依頼元の診療科の医師による読影レポートの閲覧と読影対象の医用画像の詳細観察とを行うためのシステムである。図１に示すように、医療情報システム１は、複数のモダリティ（撮影装置）２、読影端末である複数の読影ワークステーション（ＷＳ）３、診療科ワークステーション（ＷＳ）４、画像サーバ５、画像データベース６、読影レポートサーバ７、読影レポートデータベース８、および本実施形態による読影医決定装置１０が、ネットワーク９を介して互いに通信可能な状態で接続されて構成されている。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a view showing a schematic configuration of a medical information system to which an image interpretation doctor determination apparatus according to an embodiment of the present invention is applied. The medical information system 1 shown in FIG. 1 is based on an examination order from a doctor of a medical department using a well-known ordering system, imaging of a region to be examined of a subject, storage of medical images acquired by imaging, This is a system for performing interpretation of medical images and creation of an interpretation report, viewing of interpretation reports by a doctor of a medical department requesting the examination, and detailed observation of medical images to be interpreted. As shown in FIG. 1, the medical information system 1 includes a plurality of modalities (imaging devices) 2, a plurality of image interpretation workstations (WS) 3 which are image interpretation terminals, a medical department workstation (WS) 4, an image server 5, and images. The database 6, the interpretation report server 7, the interpretation report database 8, and the interpretation doctor determination apparatus 10 according to the present embodiment are connected and configured to be able to communicate with each other via the network 9.
　各機器は、医療情報システム１の構成要素として機能させるためのアプリケーションプログラムがインストールされたコンピュータである。アプリケーションプログラムは、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）あるいはＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）等の記録媒体に記録されて配布され、その記録媒体からコンピュータにインストールされる。または、ネットワークに接続されたサーバコンピュータの記憶装置、もしくはネットワークストレージに、外部からアクセス可能な状態で記憶され、要求に応じてコンピュータにダウンロードされ、インストールされる。 Each device is a computer in which an application program for functioning as a component of the medical information system 1 is installed. The application program is distributed by being recorded in a recording medium such as a digital versatile disc (DVD) or a compact disc read only memory (CD-ROM), and is installed in the computer from the recording medium. Alternatively, it is stored in a storage device of a server computer connected to a network or in a network storage in an accessible state from the outside, downloaded to the computer in response to a request, and installed.
　モダリティ２は、被写体の診断対象となる部位を撮影することにより、診断対象部位を表す医用画像を生成する装置である。具体的には、ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、およびＰＥＴ（Positron Emission Tomography)装置等である。モダリティ２により生成された医用画像は画像サーバ５に送信され、保存される。 The modality 2 is a device that generates a medical image representing a region to be diagnosed by imaging the region to be diagnosed of a subject. Specifically, a CT apparatus, an MRI apparatus, a PET (Positron Emission Tomography) apparatus, and the like. The medical image generated by the modality 2 is transmitted to the image server 5 and stored.
　読影ＷＳ３は、医用画像の読影医が、医用画像の読影および読影レポートの作成に使用するコンピュータであり、処理装置、高精細ディスプレイ、並びにキーボードおよびマウス等の入力装置により構成される。読影ＷＳ３では、画像サーバ５に対する医用画像の閲覧要求、画像サーバ５から受信した医用画像に対する各種画像処理、医用画像の表示、読影レポートの作成の支援、読影レポートサーバ７に対する読影レポートの登録要求と閲覧要求、並びに読影レポートサーバ７から受信した読影レポートの表示等の各処理が、各処理のためのソフトウェアプログラムを実行することにより行われる。なお、各種画像処理を読影ＷＳ３において行わず、別途画像処理サーバをネットワーク９に接続しておき、読影ＷＳ３からの処理の要求に応じて、画像処理サーバが行うようにしてもよい。 The image interpretation WS3 is a computer used by a medical image interpreting doctor to create an image interpretation report and an image interpretation report of a medical image, and is configured by a processing device, a high definition display, and an input device such as a keyboard and a mouse. In the interpretation WS 3, a request for browsing medical images to the image server 5, various image processing on medical images received from the image server 5, display of medical images, support for creating an interpretation report, and a request for registering an interpretation report on the interpretation report server 7 Each process such as a browsing request and display of an interpretation report received from the interpretation report server 7 is performed by executing a software program for each process. The image processing server may be separately connected to the network 9 without performing various image processing in the image reading WS3, and may be performed in response to a processing request from the image reading WS3.
　診療科ＷＳ４は、診療科の医師が画像の詳細観察、読影レポートの閲覧、および電子カルテの作成等に使用するコンピュータであり、処理装置、高精細ディスプレイ、並びにキーボードおよびマウス等の入力装置により構成される。診療科ＷＳ４では、画像サーバ５に対する画像の閲覧要求、画像サーバ５から受信した画像の表示、画像中の病変らしき部分の自動検出または強調表示、読影レポートサーバ７に対する読影レポートの閲覧要求、および読影レポートサーバ７から受信した読影レポートの表示等の各処理が、各処理のためのソフトウェアプログラムを実行することにより行われる。 The medical department WS4 is a computer used by doctors in the medical department for detailed observation of an image, viewing of an interpretation report, creation of an electronic medical record, etc., and includes a processing device, a high definition display, and an input device such as a keyboard and a mouse. Be done. In the medical department WS4, a request for image browsing to the image server 5, display of an image received from the image server 5, automatic detection or highlighting of a lesion or the like in the image, a request for viewing an interpretation report for the interpretation report server 7, and interpretation Each process such as display of an interpretation report received from the report server 7 is performed by executing a software program for each process.
　画像サーバ５は、汎用の比較的処理能力の高いコンピュータにデータベース管理システム（DataBase Management System: DBMS）の機能を提供するソフトウェアプログラムがインストールされたものである。また、画像サーバ５は画像データベース６が構成される大容量ストレージを備えている。このストレージは、画像サーバ５とデータバスによって接続された大容量のハードディスク装置であってもよいし、ネットワーク９に接続されているＮＡＳ（Network Attached Storage）およびＳＡＮ（Storage Area Network）に接続されたディスク装置であってもよい。また、画像サーバ５は、モダリティ２からの医用画像の登録要求を受け付けると、その医用画像をデータベース用のフォーマットに整えて画像データベース６に登録する。 The image server 5 is a general-purpose relatively high-performance computer on which a software program for providing the function of a database management system (DBMS) is installed. Further, the image server 5 is provided with a large capacity storage in which the image database 6 is configured. This storage may be a large-capacity hard disk drive connected to the image server 5 by a data bus, or connected to a NAS (Network Attached Storage) and a SAN (Storage Area Network) connected to the network 9. It may be a disk device. Further, when receiving the medical image registration request from the modality 2, the image server 5 arranges the medical image into a database format and registers the medical image in the image database 6.
　画像データベース６には、モダリティ２において取得された医用画像の画像データと付帯情報とが登録される。付帯情報には、例えば、個々の医用画像を識別するための画像ＩＤ、被写体を識別するための患者ＩＤ(identification)、検査を識別するための検査ＩＤ、医用画像毎に割り振られるユニークなＩＤ（ＵＩＤ：unique identification）、その医用画像が生成された検査日、検査時刻、その医用画像を取得するための検査で使用されたモダリティの種類、患者氏名、年齢、性別等の患者情報、検査部位（撮影部位）、撮影情報（撮影プロトコル、撮影シーケンス、撮像手法、撮影条件、造影剤の使用等）、１回の検査で複数の医用画像を取得したときのシリーズ番号あるいは採取番号等の情報が含まれうる。 In the image database 6, image data of medical images acquired in the modality 2 and incidental information are registered. The incidental information includes, for example, an image ID for identifying an individual medical image, a patient ID (identification) for identifying an object, an examination ID for identifying an examination, and a unique ID assigned to each medical image. (UID: unique identification), date of examination when the medical image was generated, examination time, type of modality used in examination to acquire the medical image, patient name, patient information such as age, gender, examination site ( Includes imaging site), imaging information (imaging protocol, imaging sequence, imaging method, imaging conditions, use of contrast agent, etc.), and information such as the serial number or acquisition number when multiple medical images were acquired in a single examination It is possible.
　また、画像サーバ５は、読影ＷＳ３からの閲覧要求をネットワーク９経由で受信すると、画像データベース６に登録されている医用画像を検索し、抽出された医用画像を要求元の読影ＷＳ３に送信する。 Further, when the image server 5 receives the browsing request from the image interpretation WS 3 via the network 9, the image server 5 searches for medical images registered in the image database 6 and transmits the extracted medical image to the image interpretation WS 3 of the request source.
　読影レポートサーバ７は、汎用のコンピュータにデータベース管理システム（DBMS）の機能を提供するソフトウェアプログラムが組み込まれる。読影レポートサーバ７は、読影ＷＳ３からの読影レポートの登録要求を受け付けると、その読影レポートをデータベース用のフォーマットに整えて読影レポートデータベース８に登録する。 The diagnostic reading report server 7 incorporates a software program for providing a database management system (DBMS) function to a general-purpose computer. When the radiography report server 7 receives the radiography report registration request from the radiography WS 3, the radiography report server 7 arranges the radiography report into a database format and registers the radiography report database 8 in the radiography report database 8.
　読影レポートデータベース８には、例えば、読影対象の医用画像を識別する画像ＩＤ、読影を行った画像診断医を識別するための読影医ＩＤ、病変名、病変の位置情報、所見、所見の確信度等の情報が記録された読影レポートが登録される。 In the interpretation report database 8, for example, an image ID for identifying a medical image to be interpreted, an interpretation doctor ID for identifying an imaging diagnostician who has performed an interpretation, a lesion name, location information of a lesion, a finding, a certainty factor of finding An interpretation report in which information such as is recorded is registered.
　ネットワーク９は、病院内の各種機器を接続する有線または無線のローカルエリアネットワークである。読影医用ワークステーション３が他の病院あるいは診療所に設置されている場合には、ネットワーク９は、各病院のローカルエリアネットワーク同士をインターネットまたは専用回線で接続した構成としてもよい。いずれの場合にも、ネットワーク９は光ネットワーク等の医用画像の高速転送が実現可能な構成にすることが好ましい。 The network 9 is a wired or wireless local area network that connects various devices in the hospital. When the medical interpretation workstation 3 is installed in another hospital or clinic, the network 9 may be configured by connecting local area networks of each hospital by the Internet or a dedicated line. In any case, it is preferable that the network 9 be configured to realize high-speed transfer of medical images, such as an optical network.
　以下、本実施形態による読影医決定装置１０について詳細に説明する。読影医決定装置１０は、１台のコンピュータに、本実施形態の読影医決定プログラムをインストールしたものである。コンピュータは、診断を行う医師が直接操作するワークステーションまたはパーソナルコンピュータでもよいし、それらとネットワークを介して接続されたサーバコンピュータでもよい。読影医決定プログラムは、ＤＶＤあるいはＣＤ－ＲＯＭ等の記録媒体に記録されて配布され、その記録媒体からコンピュータにインストールされる。または、ネットワークに接続されたサーバコンピュータの記憶装置、もしくはネットワークストレージに、外部からアクセス可能な状態で記憶され、要求に応じてコンピュータにダウンロードされ、インストールされる。 Hereinafter, the image interpretation doctor determination apparatus 10 according to the present embodiment will be described in detail. The image interpretation doctor determination apparatus 10 is obtained by installing the image interpretation doctor determination program of the present embodiment in one computer. The computer may be a workstation or a personal computer directly operated by a doctor performing diagnosis, or a server computer connected with them via a network. The image interpretation doctor determination program is recorded on a recording medium such as a DVD or a CD-ROM, distributed, and installed in the computer from the recording medium. Alternatively, it is stored in a storage device of a server computer connected to a network or in a network storage in an accessible state from the outside, downloaded to the computer in response to a request, and installed.
　図２は、コンピュータに読影医決定プログラムをインストールすることにより実現される、本発明の第１の実施形態による読影医決定装置の概略構成を示す図である。図２に示すように、読影医決定装置１０は、標準的なワークステーションの構成として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、メモリ１２およびストレージ１３を備えている。また、読影医決定装置１０には、高精細な液晶ディスプレイ等のディスプレイ１４、並びにキーボードおよびマウス等の入力部１５が接続されている。 FIG. 2 is a diagram showing a schematic configuration of an image interpretation doctor determination apparatus according to the first embodiment of the present invention, which is realized by installing an image interpretation doctor determination program in a computer. As shown in FIG. 2, the image interpretation doctor determination apparatus 10 includes a central processing unit (CPU) 11, a memory 12, and a storage 13 as a standard workstation configuration. Further, a display 14 such as a high definition liquid crystal display, and an input unit 15 such as a keyboard and a mouse are connected to the image interpretation doctor determination device 10.
　ストレージ１３は、ハードディスクまたはＳＳＤ（Solid State Drive）等のストレージデバイスからなる。ストレージ１３には、ネットワーク９を経由して画像サーバ５から取得した、医用画像および処理に必要な情報を含む各種情報が記憶されている。なお、読影医を決定するための医用画像は、モダリティ２から読影医決定装置１０に直接送信されてもよいが、一旦画像サーバ５に保管された後に、読影医決定装置１０に送信されてもよい。 The storage 13 is formed of a storage device such as a hard disk or a solid state drive (SSD). The storage 13 stores various information including medical images and information necessary for processing acquired from the image server 5 via the network 9. The medical image for determining the image interpretation doctor may be directly transmitted from the modality 2 to the image interpretation doctor determination apparatus 10, but may be transmitted to the image interpretation doctor determination apparatus 10 after being temporarily stored in the image server 5. Good.
　また、メモリ１２には、読影医決定プログラムが記憶されている。読影医決定プログラムは、ＣＰＵ１１に実行させる処理として、医用画像を解析して解析結果を取得する解析処理、および解析結果に基づいて、医用画像を読影する読影医または読影医グループを決定する決定処理を規定する。なお、これらの処理は、画像サーバ５に読影すべき新たな医用画像が保存されていることの通知を、画像サーバ５から読影医決定装置１０が受信することにより行われる。 Further, in the memory 12, an image interpretation doctor determination program is stored. The image interpretation doctor determination program analyzes the medical image and acquires an analysis result as processing to be executed by the CPU 11, and determines an image interpretation doctor or an image interpretation doctor group that interprets the medical image based on the analysis result. To define. These processes are performed when the image interpretation doctor determination apparatus 10 receives, from the image server 5, a notification that a new medical image to be interpreted is stored in the image server 5.
　そして、ＣＰＵ１１がプログラムに従いこれらの処理を実行することで、コンピュータは、解析部２１および決定部２２として機能する。なお、本実施形態においては、ＣＰＵ１１が読影医決定プログラムによって、各部の機能を実行するようにしたが、ソフトウェアを実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサとしては、ＣＰＵ１１の他、ＦＰＧＡ (Field Programmable Gate Array)等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device:ＰＬＤ）を用いることができる。また、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等により、各部の処理を実行するようにしてもよい。 The computer functions as the analysis unit 21 and the determination unit 22 as the CPU 11 executes these processes in accordance with the program. In the present embodiment, the CPU 11 executes the function of each unit by the image interpretation doctor determination program, but as a general purpose processor that executes software and functions as various processing units, in addition to the CPU 11, A programmable logic device (PLD), which is a processor whose circuit configuration can be changed after manufacturing an FPGA (field programmable gate array) or the like can be used. Further, the processing of each part may be executed by a dedicated electric circuit or the like which is a processor having a circuit configuration designed exclusively for executing a specific processing such as an application specific integrated circuit (ASIC).
　１つの処理部は、これら各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサの組み合せ（例えば、複数のＦＰＧＡ、またはＣＰＵとＦＰＧＡの組み合わせ等）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアントやサーバ等のコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System On Chip:ＳｏＣ）などに代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサを１つ以上を用いて構成される。 One processing unit may be configured of one of these various types of processors, or a combination of two or more processors of the same or different types (for example, a plurality of FPGAs or a combination of a CPU and an FPGA) It may be configured. In addition, a plurality of processing units may be configured by one processor. As an example in which a plurality of processing units are configured by one processor, first, one processor is configured by a combination of one or more CPUs and software as represented by computers such as clients and servers. There is a form in which a processor functions as a plurality of processing units. Second, as typified by a system on chip (SoC) or the like, there is a form using a processor that realizes the functions of the entire system including a plurality of processing units in one integrated circuit (IC) chip. is there. Thus, the various processing units are configured using one or more of the various processors described above as a hardware structure.
　さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路（circuitry）である。 Furthermore, the hardware-like structure of these various processors is more specifically an electric circuit (circuitry) combining circuit elements such as semiconductor elements.
　解析部２１は、ＣＡＤ等により医用画像を解析して解析結果を取得する。具体的には、医用画像に含まれる疾患および疾患部位を特定し、特定した疾患部位が特定した疾病であることの確率を算出し、確率に基づいて医用画像に含まれる疾患および疾患部位を特定した解析結果を取得する。このために、解析部２１は、医用画像における注目する画素または画素領域について、ある疾患であることの確率を算出するために、深層学習（ディープラーニング）の手法を用いて学習がなされた、いわゆる畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Convolutional Neural Network）を有する。ＣＮＮは、医用画像における特徴量を入力とし、医用画像の各画素が複数の疾患のうちのいずれの疾患であるかを表す確率を出力する。本実施形態においては、脳の３次元画像を入力とし、疾病を出血および梗塞とする。解析部２１は、３次元画像の各画素が、出血領域であることの確率、梗塞領域であることの確率、並びに出血領域および梗塞領域のいずれにも属さない背景領域であることの確率を出力する。なお、確率は０から１の間の値をとり、値が大きいほどその疾患である確率が高いものとなる。また、３つの確率の和は１となっている。そして、解析部２１は、各画素について算出された３つの疾患についての確率のうち、最も大きい確率となった疾患にその画素を分類する。なお、解析部２１が解析結果として特定する疾患は、出血領域および梗塞領域に限定されるものではなく、例えば動脈瘤破裂等の他の疾患であってもよい。 The analysis unit 21 analyzes a medical image by CAD or the like to acquire an analysis result. Specifically, the disease and disease site included in the medical image are specified, the probability that the specified disease site is the identified disease is calculated, and the disease and disease site included in the medical image is specified based on the probability. To obtain the analysis result. For this purpose, the analysis unit 21 performs learning using a deep learning method in order to calculate the probability of being a certain disease for a pixel or pixel region of interest in a medical image. It has a convolutional neural network (CNN: Convolutional Neural Network). The CNN takes a feature amount in a medical image as an input, and outputs a probability indicating which one of a plurality of diseases each disease of the medical image is. In the present embodiment, a three-dimensional image of the brain is input, and the diseases are hemorrhage and infarction. The analysis unit 21 outputs the probability that each pixel of the three-dimensional image is a bleeding area, the probability that it is an infarct area, and the probability that it is a background area that does not belong to either the bleeding area or the infarct area. Do. The probability takes a value between 0 and 1, and the larger the value, the higher the probability of the disease. Also, the sum of the three probabilities is one. Then, the analysis unit 21 classifies the pixel into the disease having the largest probability among the probabilities for the three diseases calculated for each pixel. In addition, the disease which the analysis part 21 specifies as an analysis result is not limited to a hemorrhage area | region and an infarct area | region, For example, other diseases, such as aneurysm rupture, may be sufficient.
　図３は解析部２１が行う処理を説明するための図である。なお、本実施形態においては、ＣＮＮは医用画像の各画素が出血領域、梗塞領域および背景領域のいずれであるかを示す確率を出力する。図３においては説明のために、背景領域をクラス１、出血領域をクラス２、梗塞領域をクラス３と示している。また、図３においては説明のために医用画像は３×４の１２画素からなるものとしている。図３に示すように、クラス１の確率については、太線で囲んだ画素の確率が、クラス２およびクラス３の同一画素の確率と比較して大きい値となっている。また、クラス２の確率については、太線で囲んだ画素の確率が、クラス１およびクラス３の同一画素の確率と比較して大きい値となっている。また、クラス３の確率については、太線で囲んだ画素の確率が、クラス１およびクラス２の同一画素の確率と比較して大きい値となっている。したがって、解析部２１は、図３の右側の図に示すように、各画素を３つのクラス１～３のいずれに分類する。 FIG. 3 is a diagram for explaining the process performed by the analysis unit 21. In the present embodiment, CNN outputs a probability indicating whether each pixel of the medical image is a bleeding area, an infarct area, or a background area. In FIG. 3, the background area is indicated as class 1, the bleeding area is indicated as class 2, and the infarct area is indicated as class 3 for the sake of explanation. Further, in FIG. 3, for the purpose of explanation, the medical image is assumed to be composed of 3 × 4 12 pixels. As shown in FIG. 3, with regard to the probability of class 1, the probability of the pixel surrounded by a thick line is a large value compared to the probability of the same pixel of class 2 and class 3. Further, with regard to the probability of class 2, the probability of the pixel surrounded by a thick line is a large value compared to the probability of the same pixel of class 1 and class 3. Further, with regard to the probability of class 3, the probability of the pixel surrounded by a bold line is a large value compared to the probability of the same pixel of class 1 and class 2. Therefore, the analysis unit 21 classifies each pixel into any one of three classes 1 to 3 as shown in the right side of FIG.
　また、解析部２１は、出血領域に分類された画素については、その画素が存在する脳内の位置に応じて、出血部位を特定する。本実施形態においては、被殻出血、皮質下出血および小脳出血の３つの出血部位に出血領域を特定するものとする。 In addition, the analysis unit 21 specifies the bleeding site for the pixel classified into the bleeding area according to the position in the brain where the pixel is present. In the present embodiment, the bleeding area is specified to three bleeding sites: putamen hemorrhage, subcortical hemorrhage and cerebellar hemorrhage.
　また、解析部２１は、出血領域および梗塞領域に分類された画素については、その画素数に医用画像の１ボクセル当たりの体積を乗算することにより、出血体積および梗塞体積を算出する。このようにして、本実施形態においては、解析部２１は、医用画像に含まれる疾患、疾患が出血の場合は出血部位、および出血領域の体積を解析結果として取得する。 The analysis unit 21 also calculates the bleeding volume and the infarct volume by multiplying the number of pixels by the volume per voxel of the medical image for the pixels classified into the bleeding area and the infarct area. Thus, in the present embodiment, the analysis unit 21 acquires the disease included in the medical image, the bleeding site when the disease is bleeding, and the volume of the bleeding area as an analysis result.
　決定部２２は、解析部２１による解析結果に基づいて、医用画像を読影する読影医または読影医グループを決定する。具体的には、決定部２２は、解析結果に基づいて、医用画像についての読影の難易度および読影の緊急度の少なくとも一方を取得し、難易度および緊急度の少なくとも一方に基づいて、読影医または読影医グループを決定する。本実施形態においては難易度および緊急度の双方に基づいて、読影医または読影医グループを決定するものとする。このために、決定部２２は、各種解析結果と難易度および緊急度とを対応づけた第１のデータベースＤＢ１を参照して、難易度および緊急度を決定する。なお、第１のデータベースＤＢ１は、ストレージ１３に保存されている。 Based on the analysis result by the analysis unit 21, the determination unit 22 determines an image interpretation doctor or an image interpretation doctor group that interprets the medical image. Specifically, based on the analysis result, the determination unit 22 acquires at least one of the degree of difficulty of image interpretation and the degree of urgency of image interpretation, and the image interpretation doctor based on at least one of the degree of difficulty and the degree of urgency. Or decide on a group of interpreting physicians. In the present embodiment, an image interpretation doctor or an image interpretation doctor group is determined based on both the degree of difficulty and the level of urgency. For this purpose, the determination unit 22 determines the degree of difficulty and the degree of urgency with reference to the first database DB1 in which various analysis results are associated with the degree of difficulty and the degree of urgency. The first database DB1 is stored in the storage 13.
　図４は第１のデータベースを示す図である。図４に示すように、第１のデータベースＤＢ１は、出血領域に関する出血部位（被殻出血、皮質下出血および小脳出血）に対して、出血体積に応じた緊急度および難易度が対応づけられている。なお、緊急度はＣ，Ｂ，Ａの順で高くなり、難易度はＣ，Ｂ，Ａの順で高くなるものとする。第１のデータベースＤＢ１を参照することにより、例えば出血部位が皮質下出血であり、出血体積が５０ｍｌの場合、緊急度はＡ、難易度はＣに決定される。 FIG. 4 is a diagram showing a first database. As shown in FIG. 4, in the first database DB1, the level of urgency and difficulty according to the bleeding volume is associated with the bleeding site (putamen hemorrhage, subcortical hemorrhage and cerebellar hemorrhage) in the hemorrhage area There is. The degree of urgency is higher in the order of C, B and A, and the degree of difficulty is higher in the order of C, B and A. By referring to the first database DB1, for example, when the bleeding site is a subcortical hemorrhage and the bleeding volume is 50 ml, the degree of urgency is determined to be A, and the degree of difficulty is determined to be C.
　また、決定部２２は、決定された難易度および緊急度に基づいて、各種難易度および各種緊急度と読影医または読影医グループとを対応づけた第２のデータベースＤＢ２を参照して、読影医または読影医グループを決定する。なお、第２のデータベースＤＢ２は、ストレージ１３に保存されている。 In addition, the determination unit 22 refers to the second database DB2 in which various difficulty levels and various urgency levels are associated with the image reading doctor or the image reading doctor group based on the determined difficulty level and the urgency level. Or decide on a group of interpreting physicians. The second database DB2 is stored in the storage 13.
　図５は第２のデータベースを示す図である。図５に示すように、第２のデータベースＤＢ２は、読影医の氏名および読影医グループ名、所属、専門、経歴、出勤状況、対応可能難易度、並びに対応可能緊急度が対応づけられている。第２のデータベースＤＢ２を参照することにより、例えば緊急度がＡ、難易度がＣの場合、Ｔ．ｙａｍａｄａ医師、およびグループ２(Group 2)が読影医および読影医グループに決定される。 FIG. 5 is a diagram showing a second database. As shown in FIG. 5, in the second database DB2, the name of the image interpretation doctor and the name of the image interpretation doctor group, affiliation, specialty, career, attendance status, available difficulty, and availability urgency are associated. By referring to the second database DB2, for example, when the degree of urgency is A and the degree of difficulty is C, T.2. Doctor yamada, and Group 2 (Group 2) will be determined as the radiologist and radiologist group.
　なお、決定部２２において、読影医および読影医グループのいずれか一方のみを決定するようにしてもよい。例えば、決定部２２において、読影医を優先的に選択するか、読影医グループを優先的に選択するかについて、優先度を予め設定しておき、第２のデータベースＤＢ２を参照することにより、読影医および読影医グループの双方が決定された場合において、読影医に優先度が設定されている場合には、読影医のみを選択するようにしてもよい。なお、読影医グループは、複数の読影医が属するグループであり、十分に経験を積んだ読影のスキルが高い読影医もいれば、経験が浅く読影のスキルが低い読影医もいる。このため、経歴の欄は無し（－）となっている。 Alternatively, only one of the image interpretation doctor and the image interpretation doctor group may be determined in the determination unit 22. For example, in the determination unit 22, priority is set in advance as to whether to select the image interpretation doctor preferentially or to select the image interpretation doctor group in advance, and the image interpretation is performed by referring to the second database DB2. In the case where both the doctor and the image interpretation doctor group are determined, only the image interpretation doctor may be selected if the image interpretation doctor has been set as a priority. The radiologist group is a group to which a plurality of radiologists belong, and some radiologists have highly experienced radiography skills, and some radiologists have less experience and poor radiology skills. For this reason, the column of career is blank (-).
　一方、決定された読影医または読影医グループの情報は、読影レポートサーバ７に送信され、決定された読影医または読影医グループの読影ＷＳ３に読影すべき医用画像を表す読影リストとして送信され、読影ＷＳ３のディスプレイに表示される。図６は読影ＷＳ３に表示される読影リストを示す図である。図６に示すように、読影リストＬ１には、患者名、性別、年齢、行った検査および緊急度が示されている。読影医または読影医グループに属する読影医は、読影リストＬ１から患者名を選択することにより、自身の読影ＷＳ３に医用画像を表示して読影を行う。 On the other hand, the determined image interpretation doctor or image interpretation doctor group information is sent to the image interpretation report server 7 and sent to the determined image interpretation doctor or image interpretation doctor group WS3 as an image interpretation list representing medical images to be interpreted, and image interpretation It is displayed on the display of WS3. FIG. 6 is a diagram showing an image interpretation list displayed on the image interpretation WS3. As shown in FIG. 6, the image interpretation list L1 shows the patient name, gender, age, examinations performed and urgency. The image interpretation doctor or the image interpretation doctor who belongs to the image interpretation doctor group selects the patient name from the image interpretation list L1 to display the medical image on his / her image interpretation WS3 to perform the image interpretation.
　なお、読影医または読影医グループが決定された場合、決定された読影医または読影医グループに属する読影医に対して、その旨情報を通知してもよい。具体的には、読影医または読影医グループに属する読影医が有する携帯端末に、読影医に決定された旨の通知を行えばよい。これにより、読影医または読影医グループに属する読影医は、自身が読影すべき医用画像があることを、確認することができる。 When the image interpretation doctor or the image interpretation doctor group is determined, the information may be notified to the image interpretation doctor determined or the image interpretation doctor belonging to the image interpretation doctor group. Specifically, notification may be made to the portable terminal possessed by the image interpretation doctor or the image interpretation doctor group belonging to the image interpretation doctor group that the image interpretation doctor has been determined. Thus, the image interpretation doctor or the image interpretation doctor belonging to the image interpretation doctor group can confirm that there is a medical image to be read by the image interpretation doctor.
　また、読影医または読影医グループが決定された場合、読影医決定装置１０のディスプレイ１４に、決定された読影医の名前または読影医グループの名前を表示してもよい。 In addition, when the image interpretation doctor or the image interpretation doctor group is determined, the determined name of the image interpretation doctor or the name of the image interpretation doctor group may be displayed on the display 14 of the image interpretation doctor determination apparatus 10.
　次いで、第１の実施形態において行われる処理について説明する。図７は第１の実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。画像サーバ５に対して新たな医用画像が保存されたことの通知を読影医決定装置１０が受信することにより、解析部２１が画像サーバ５から医用画像を取得し（ステップＳＴ１）、医用画像を解析して解析結果を取得する（ステップＳＴ２）。 Next, the process performed in the first embodiment will be described. FIG. 7 is a flowchart showing the process performed in the first embodiment. When the image interpretation doctor determination apparatus 10 receives a notification that the new medical image is stored in the image server 5, the analysis unit 21 acquires a medical image from the image server 5 (step ST1), and the medical image is received. The analysis is performed to obtain an analysis result (step ST2).
　次いで、決定部２２が、第１のデータベースＤＢ１を参照して、難易度および緊急度を取得し（ステップＳＴ３）、さらに第２のデータベースＤＢ２を参照して、難易度および緊急度に基づいて読影医または読影医グループを決定する（ステップＳＴ４）。そして、決定した読影医または読影医グループの情報を読影レポートサーバ７に送信し（ステップＳＴ５）、処理を終了する。 Next, the determination unit 22 refers to the first database DB1 to acquire the difficulty level and the urgency level (step ST3), and further refers to the second database DB2 to interpret based on the difficulty level and the urgency level. A doctor or radiologist group is determined (step ST4). Then, the information on the determined image interpretation doctor or image interpretation doctor group is transmitted to the image interpretation report server 7 (step ST5), and the process is ended.
　このように、本実施形態においては、医用画像を解析し、解析結果に基づいて医用画像を読影する読影医または読影医グループを決定するようにした。このため、解析結果から医用画像を読影する読影医または読影医グループを適切に決定することができる。 As described above, in the present embodiment, a medical image is analyzed, and an image interpretation doctor or an image interpretation doctor group that interprets the medical image is determined based on the analysis result. For this reason, it is possible to appropriately determine a radiologist or radiologist group who interprets a medical image from the analysis result.
　また、解析結果に基づいて、医用画像についての読影の難易度および読影の緊急度の少なくとも一方を取得し、難易度および緊急度の少なくとも一方に基づいて、読影医または読影医グループを決定するようにした。これにより、診断の難易度および緊急度の少なくとも一方に応じた読影医または読影医グループを決定することができる。例えば、読影の難易度が高い場合、あるいは読影の緊急度が高い場合には、読影のスキルが高い読影医または読影医グループを決定するようにすることにより、難易度が高い場合、あるいは緊急度が高い場合に、医用画像を適切に読影することができる。 In addition, based on the analysis result, at least one of the degree of difficulty of image reading and the degree of urgency of image reading is acquired based on the analysis result, and the image reading doctor or image reading doctor group is determined based on at least one of the degree of difficulty and urgency I made it. Thereby, an image reading doctor or image reading doctor group can be determined according to at least one of the degree of difficulty and the degree of urgency of diagnosis. For example, if the degree of difficulty of interpretation is high or the degree of urgency of interpretation is high, if the degree of difficulty is high by determining an interpretation doctor or an interpretation doctor group having a high skill of interpretation, or the degree of urgency Medical image can be read appropriately.
　なお、上記第１の実施形態において、読影医グループを決定するに際し、読影医グループに属する読影医は同一病院内のみならず、病院を跨がったものとしてもよい。この場合、第２のデータベースＤＢ２に登録される読影医の所属は、病院名も特定するものとなる。 In the first embodiment, when the image interpretation doctor group is determined, the image interpretation doctors belonging to the image interpretation doctor group may span not only within the same hospital but also across hospitals. In this case, the affiliation of the image interpretation doctor registered in the second database DB2 also specifies the hospital name.
　次いで、本発明の第２の実施形態について説明する。図８は本発明の第２の実施形態による読影医決定装置の概略構成を示す図である。なお、図８において図２と同一の構成については同一の参照番号を付与し、詳細な説明は省略する。図８に示すように、第２の実施形態による読影医決定装置１０は、解析結果の確信度を算出する確信度算出部２３を備え、決定部２２において、確信度に基づいて難易度を決定するようにした点が第１の実施形態と異なる。 Next, a second embodiment of the present invention will be described. FIG. 8 is a diagram showing a schematic configuration of an image interpretation doctor determination apparatus according to a second embodiment of the present invention. The same reference numerals in FIG. 8 denote the same parts as in FIG. 2 and a detailed description will be omitted. As shown in FIG. 8, the image interpretation doctor determination apparatus 10 according to the second embodiment includes a certainty factor calculation unit 23 that calculates the certainty factor of the analysis result, and the determination unit 22 determines the difficulty level based on the certainty factor. The second embodiment differs from the first embodiment in that the second embodiment is configured.
　ここで、解析部２１は、ＣＮＮにより医用画像の各画素が複数の疾患のうちのいずれの疾患であるかの確率を出力し、最も確率が大きくなった疾病にその画素を分類している。すなわち、ＣＮＮの出力である確率が大きいほど、各画素の疾病らしさの確信度が高いものとなる。すなわち、分類する疾病が３クラスである場合、ある画素について１つのクラスの確率、例えばクラス２の確率が０．９となれば、その画素はクラス２に割り当てられる。一方、ある画素についてクラス２の確率が０．３４であっても、その画素はクラス２に割り当てられる。しかしながら、確率が０．９と０．３４とでは、解析結果の信頼度の大きな違いがある。すなわち、確率が０．９である場合はその画素を見れば、読影のスキルに拘わらず、読影医はクラス２と判断することが可能である。しかしながら、確率が０．３４である場合、その画素をクラス２と確定するには、スキルが高い読影医でないと判断が難しい場合がある。 Here, the analysis unit 21 outputs the probability of which one of a plurality of diseases each of the pixels of the medical image is a disease by CNN, and classifies the pixel into a disease having the highest probability. That is, the larger the probability of the CNN output, the higher the degree of certainty of the disease likeness of each pixel. That is, when the class of diseases to be classified is three classes, if the probability of one class for a certain pixel, for example, the probability of class 2 is 0.9, that pixel is assigned to class 2. On the other hand, even if the probability of class 2 is 0.34 for a certain pixel, that pixel is assigned to class 2. However, there is a large difference in the reliability of the analysis result between the probability of 0.9 and 0.34. That is, when the probability is 0.9, the image reading doctor can determine as class 2 by looking at the pixel regardless of the image reading skill. However, in the case where the probability is 0.34, in order to determine the pixel as class 2, it may be difficult to determine that it is not a highly skilled reading doctor.
　第２の実施形態においては、確信度算出部２３は、解析部２１が算出した各画素の確率の最大値の平均値を確信度として算出する。図９は図３に示したＣＮＮの出力に関して、クラス１～３の最大値のみを各画素に割り当てた図である。また、図１０は図３の左側に示したように各画素のクラスを割り当てることができるが、各画素の確率の最大値が異なる例を示す図である。図９に示すように確率の最大値が各画素に割り当てられている場合、確率の最大値の平均値、すなわち確信度は０．７２となる。一方、図１０に示すように確率の最大値が各画素に割り当てられている場合、確率の最大値の平均値、すなわち確信度は０．３９となる。 In the second embodiment, the certainty factor calculation unit 23 calculates the average value of the maximum value of the probability of each pixel calculated by the analysis unit 21 as the certainty factor. FIG. 9 is a diagram in which only the maximum values of classes 1 to 3 are assigned to each pixel in the output of the CNN shown in FIG. FIG. 10 is a diagram showing an example in which the class of each pixel can be assigned as shown on the left side of FIG. 3 but the maximum value of the probability of each pixel is different. As shown in FIG. 9, when the maximum value of probability is assigned to each pixel, the average value of the maximum value of probability, that is, the certainty factor is 0.72. On the other hand, as shown in FIG. 10, when the maximum value of the probability is assigned to each pixel, the average value of the maximum value of the probability, that is, the certainty factor is 0.39.
　第２の実施形態においては、決定部２２は、確信度算出部２３が算出した確信度を参照して難易度を決定する。例えば、確信度が０以上０．３３未満は難易度Ｃ、０．３３以上０．６６未満は難易度Ｂ、０．６６以上１．０以下は難易度Ａとなるように難易度を決定する。この場合、決定部２２は、第１のデータベースＤＢ１については、難易度のみを参照することとなる。 In the second embodiment, the determination unit 22 determines the difficulty level with reference to the certainty factor calculated by the certainty factor calculation unit 23. For example, the degree of certainty is determined so that the degree of difficulty C is 0 or more and less than 0.33, the degree of difficulty B is 0.33 or more and less than 0.66, and the degree of difficulty A is 0.66 or more and 1.0 or less. . In this case, the determination unit 22 refers only to the difficulty level for the first database DB1.
　次いで、第２の実施形態において行われる処理について説明する。図１１は第２の実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。画像サーバ５に対して新たな医用画像が保存されたことの通知を読影医決定装置１０が受信することにより、解析部２１が画像サーバ５から医用画像を取得し（ステップＳＴ１１）、医用画像を解析して解析結果を取得する（ステップＳＴ１２）。 Next, the process performed in the second embodiment will be described. FIG. 11 is a flowchart showing the process performed in the second embodiment. When the image interpretation doctor determination apparatus 10 receives a notification that the new medical image is stored in the image server 5, the analysis unit 21 acquires a medical image from the image server 5 (step ST11), and the medical image is received. Analysis is performed to obtain an analysis result (step ST12).
　次いで、確信度算出部２３が、解析結果の確信度を算出する（ステップＳＴ１３）。そして、決定部２２が、第１のデータベースＤＢ１を参照して、難易度および緊急度を取得し（ステップＳＴ１４）、さらに第２のデータベースＤＢ２を参照して、難易度および緊急度に基づいて読影医または読影医グループを決定する（ステップＳＴ１５）。そして、決定した読影医または読影医グループの情報を読影レポートサーバ７に送信し（ステップＳＴ１６）、処理を終了する。 Next, the certainty factor calculation unit 23 calculates the certainty factor of the analysis result (step ST13). Then, the determination unit 22 refers to the first database DB1 to acquire the difficulty level and the urgency level (step ST14), and further refers to the second database DB2 to interpret based on the difficulty level and the urgency level. A doctor or radiologist group is determined (step ST15). Then, the information on the determined image interpretation doctor or image interpretation doctor group is transmitted to the image interpretation report server 7 (step ST16), and the process is ended.
　このように、第２の実施形態においては、解析結果の確信度を算出し、確信度に基づいて難易度を決定することにより、解析結果に応じた医用画像の読影の難易度を適切に決定することができる。 Thus, in the second embodiment, the degree of certainty of the analysis result is calculated, and the degree of difficulty is determined based on the degree of certainty, thereby appropriately determining the degree of difficulty of interpretation of the medical image according to the analysis result. can do.
　なお、上記第２の実施形態においては、解析結果の確信度に基づいて難易度を決定しているが、難易度および緊急度の双方、または緊急度のみを決定するようにしてもよい。 In the second embodiment, the degree of difficulty is determined based on the degree of certainty of the analysis result, but both the degree of difficulty and the degree of urgency or only the degree of urgency may be determined.
　また、上記第２の実施形態においては、解析部２１におけるＣＮＮが出力した確率の値に応じて難易度を決定している。一方、解析部２１において、例えばサポートベクターマシン等の、線形入力素子を使用して医用画像の各画素を例えば２クラスに分類する識別器を用いるようにしてもよい。例えば、医用画像の各画素を腫瘍と非腫瘍とに分類する識別器を用いた場合、図１２に示すように、識別結果である出力値は、分離平面Ａ０により腫瘍および非腫瘍に分類される。なお、図１２においては分離平面Ａ０の上側に出力値がプロットされる画素は腫瘍に、下側に出力値がプロットされる画素は非腫瘍に分類される。また、出力値が分類平面Ａ０から離れるほど、腫瘍および非腫瘍であることの確信度は高いものとなる。 In the second embodiment, the degree of difficulty is determined in accordance with the value of the probability output by the CNN in the analysis unit 21. On the other hand, the analysis unit 21 may use, for example, a classifier such as a support vector machine that classifies each pixel of a medical image into two classes using linear input elements. For example, when using a classifier that classifies each pixel of a medical image into a tumor and a non-tumor, as shown in FIG. 12, the output value that is the classification result is classified into a tumor and a non-tumor by separation plane A0. . In FIG. 12, the pixels whose output values are plotted above the separation plane A0 are classified as tumors, and the pixels whose output values are plotted below are classified as non-tumors. Also, the further the output value is from the classification plane A0, the higher the degree of certainty that it is tumor and non-tumor.
　このため、解析部２１において、線形入力素子を使用して医用画像の各画素を例えば２クラスに分類する識別器を用いて医用画像を解析する場合、確信度算出部２３において、各画素の出力値の分離平面Ａ０からの距離を確信度として算出するようにしてもよい。 Therefore, when the analysis unit 21 analyzes a medical image using a classifier that classifies each pixel of the medical image into, for example, two classes using linear input elements, the certainty factor calculation unit 23 outputs the output of each pixel. The distance from the separation plane A0 of the value may be calculated as the certainty factor.
　次いで、本発明の第３の実施形態について説明する。図１３は本発明の第３の実施形態による読影医決定装置の概略構成を示す図である。なお、図１３において図２と同一の構成については同一の参照番号を付与し、詳細な説明は省略する。図１３に示すように、第３の実施形態による読影医決定装置１０は、決定部２２が、第１の評価部２２Ａおよび第２の評価部２２Ｂを備えた点が第１の実施形態と異なる。 Next, a third embodiment of the present invention will be described. FIG. 13 is a diagram showing a schematic configuration of an image interpretation doctor determination apparatus according to a third embodiment of the present invention. The same reference numerals in FIG. 13 denote the same parts as in FIG. 2 and a detailed description will be omitted. As shown in FIG. 13, the image interpretation doctor determination apparatus 10 according to the third embodiment is different from the first embodiment in that the determination unit 22 includes the first evaluation unit 22A and the second evaluation unit 22B. .
　第１の評価部２２Ａは、解析部２１による解析結果の入力により、難易度および緊急度の少なくとも一方を決定するための第１の評価値を出力する。なお、第３の実施形態においても難易度および緊急度の双方を決定するものとする。第１の評価部２２Ａは、例えば解析結果を入力とし、難易度および緊急度を決定するための第１の評価値を出力するように学習がなされた判別器からなる。第１の評価値は例えば難易度および緊急度を例えば０から１の間の値として表したものとなる。なお、値が大きいほど難易度および緊急度は高いものとする。 The first evaluation unit 22A outputs a first evaluation value for determining at least one of the degree of difficulty and the degree of urgency by the input of the analysis result by the analysis unit 21. In the third embodiment, both the degree of difficulty and the degree of urgency are determined. The first evaluation unit 22A is, for example, a discriminator that receives an analysis result and is trained to output a first evaluation value for determining the degree of difficulty and the degree of urgency. The first evaluation value represents, for example, the difficulty level and the urgency level as values between 0 and 1, for example. The higher the value, the higher the degree of difficulty and urgency.
　決定部２２は、第１の評価部２２Ａが出力した第１の評価値に応じて難易度および緊急度を決定する。例えば、難易度について第１の評価値が０以上０．３３未満は難易度Ｃ、０．３３以上０．６６未満は難易度Ｂ、０．６６以上１．０以下は難易度Ａとなるように難易度を決定する。また、緊急度について第１の評価値が０以上０．３３未満は緊急度Ｃ、０．３３以上０．６６未満は緊急度Ｂ、０．６６以上１．０以下は緊急度Ａとなるように緊急度を決定する。 The determination unit 22 determines the degree of difficulty and the degree of urgency according to the first evaluation value output by the first evaluation unit 22A. For example, the first evaluation value of the difficulty level is 0 or more and less than 0.33 for difficulty C, 0.33 or more and less than 0.66 for difficulty B, and 0.66 or more and 1.0 or less for difficulty A Determine the level of difficulty. In addition, the first evaluation value for the degree of urgency is 0 or more and less than 0.33, the degree of urgency C, 0.33 or more and less than 0.66 the degree of urgency B, 0.66 or more and 1.0 or less the degree of urgency A Determine the degree of urgency.
　第２の評価部２２Ｂは、難易度および緊急度の少なくとも一方の入力により、読影医または読影医グループを決定するための第２の評価値を出力する。なお、第３の実施形態においては難易度および緊急度の双方の入力により第２の評価値を出力するものとする。第２の評価部２２Ｂは、例えば難易度および緊急度を入力とし、読影医または読影医グループを決定するための第２の評価値を出力するように学習がなされた判別器からなる。なお、入力される難易度および緊急度は、上述したＡ，Ｂ，Ｃであってもよいが、第１の評価値そのものを入力としてもよい。第２の評価値は、例えば各読影医または各読影医グループについて、０から１の間の値として表したものとなる。なお、値が大きいほど読影に適した読影医または読影医グループであるものとする。 The second evaluation unit 22B outputs a second evaluation value for determining a radiologist or radiologist group by inputting at least one of the degree of difficulty and the degree of urgency. In the third embodiment, the second evaluation value is output by inputting both the degree of difficulty and the degree of urgency. The second evaluation unit 22B includes, for example, a discriminator trained with the degree of difficulty and the degree of urgency as inputs and outputting a second evaluation value for determining a radiologist or radiologist group. The difficulty level and the urgency level to be input may be A, B, and C described above, but the first evaluation value itself may be input. The second evaluation value is represented, for example, as a value between 0 and 1 for each image reading doctor or each image reading doctor group. It is assumed that the image reading doctor or image reading doctor group suitable for image reading as the value is larger.
　決定部２２は、第２の評価部２２Ｂが出力した第２の評価値に応じて、読影医または読影医グループを決定する。すなわち、第２の評価値が最も大きい読影医または読影医グループを医用画像を読影する読影医または読影医グループに決定する。 The determination unit 22 determines a radiologist or radiologist group according to the second evaluation value output by the second evaluation unit 22B. That is, the radiologist or radiologist group whose second evaluation value is the largest is determined as the radiologist or radiologist group who interprets the medical image.
　このように第１の評価部２２Ａおよび第２の評価部２２Ｂを用いることによっても、医用画像を読影する読影医または読影医グループを決定することができる。 As described above, also by using the first evaluation unit 22A and the second evaluation unit 22B, it is possible to determine a radiologist or radiologist group who interprets a medical image.
　なお、上記第３の実施形態においては、第１の評価部２２Ａおよび第２の評価部２２Ｂを備えるものとしているが、第１の評価部２２Ａのみを備えるように決定部２２を構成してもよい。この場合、第１の評価部２２Ａが出力した第１の評価値に基づいて、難易度および緊急度を決定し、その後、上記第１の実施形態と同様に、第２のデータベースＤＢ２を参照して読影医または読影医グループを決定すればよい。また、第２の評価部２２Ｂのみを備えるように決定部２２を構成してもよい。この場合、上記第１の実施形態と同様に、解析結果に基づいて第１のデータベースＤＢ１を参照して難易度および緊急度を決定し、その後、上記第３に実施形態と同様に、第２の評価部２２Ｂに難易度および緊急度を入力し、これにより第２の評価部２２Ｂが出力した第２の評価値に基づいて読影医または読影医グループを決定すればよい。 In the third embodiment, although the first evaluation unit 22A and the second evaluation unit 22B are provided, the determination unit 22 may be configured to include only the first evaluation unit 22A. Good. In this case, the degree of difficulty and the degree of urgency are determined based on the first evaluation value output by the first evaluation unit 22A, and then the second database DB2 is referred to as in the first embodiment. A radiologist or radiologist group may be determined. Further, the determination unit 22 may be configured to include only the second evaluation unit 22B. In this case, as in the first embodiment, the difficulty level and the urgency level are determined with reference to the first database DB1 based on the analysis result, and thereafter, the second embodiment is the same as the third embodiment. The degree of difficulty and the degree of urgency may be input to the evaluation unit 22B, and the image reading doctor or the image reading doctor group may be determined based on the second evaluation value output by the second evaluation unit 22B.
　また、上記第３の実施形態においては、第１の評価部２２Ａおよび第２の評価部２２Ｂを備えるものとしているが、解析結果の入力により、読影医または読影医グループを決定するための第３の評価値を出力する第３の評価部を有するものとし、第３の評価値に基づいて読影医または読影医グループを決定するようにしてもよい。この場合、第３の評価部は、解析結果を入力とし、読影医または読影医グループを決定するための第３の評価値を出力するように学習がなされた判別器からなる。第３の評価値は、例えば各読影医または各読影医グループについて、０から１の間の値として表したものとなる。なお、値が大きいほど読影に適した読影医または読影医グループであるものとする。決定部２２は、第３の評価部が出力した第３の評価値に応じて、読影医または読影医グループを決定する。すなわち、第３の評価値が最も大きい読影医または読影医グループを医用画像を読影する読影医または読影医グループに決定する。 In the third embodiment, although the first evaluation unit 22A and the second evaluation unit 22B are provided, a third system for determining an image interpretation doctor or an image interpretation doctor group by inputting an analysis result is described. The image evaluation doctor or the image reading doctor group may be determined based on the third evaluation value. In this case, the third evaluation unit is a discriminator that is trained to receive an analysis result and output a third evaluation value for determining an image reading doctor or an image reading doctor group. The third evaluation value is represented, for example, as a value between 0 and 1 for each image reading doctor or each image reading doctor group. It is assumed that the image reading doctor or image reading doctor group suitable for image reading as the value is larger. The determination unit 22 determines an image interpretation doctor or an image interpretation doctor group according to the third evaluation value output by the third evaluation unit. That is, the radiologist or radiologist group having the largest third evaluation value is determined as the radiologist or radiologist group who interprets the medical image.
　また、第３の評価部としては、読影医または読影医グループにスコアを付与し、付与したスコアが最も大きい読影医または読影医グループを、医用画像を読影する読影医または読影医グループに決定するものとしてもよい。例えば、読影医または読影医グループに属する読影医（以下単に読影医とする）が病院にいない場合における病院までの距離、急患の場合に救急隊員が入力する意識の有無、問題があると思われる部位および年齢等の情報をスコア化し、これらのスコアについての重み付けスコアを算出し、重み付けスコアに基づいて読影医または読影医グループを決定するものとしてもよい。 In addition, as the third evaluation unit, the image interpretation doctor or the image interpretation doctor group is given a score, and the image interpretation doctor or the image interpretation doctor group having the highest score is determined as the image interpretation doctor or the image interpretation doctor group who interprets the medical image. It is good also as things. For example, the distance to a hospital when an image interpreting doctor or an image interpreting doctor belonging to an image interpreting doctor group (hereinafter referred to simply as an image interpreting doctor) is not in a hospital, there is a problem with the presence of awareness entered by emergency personnel in case of emergency, Information such as region and age may be scored, a weighted score for these scores may be calculated, and a radiologist or radiologist group may be determined based on the weighted score.
　また、上記各実施形態においては、読影医または読影医グループの情報を、読影レポートサーバ７に送信しているが、読影医決定装置１０において、図６に示す読影リストＬ１を生成して、決定された読影医または読影医グループに属する読影医に送信するようにしてもよい。 In each of the above embodiments, the information on the image interpretation doctor or the image interpretation doctor group is transmitted to the image interpretation report server 7, but the image interpretation doctor determination apparatus 10 generates the image interpretation list L1 shown in FIG. It may be transmitted to the image interpretation doctor who belongs to the read image interpretation doctor or the image interpretation doctor group.
　また、上記各実施形態においては、読影医が第２のデータベースＤＢ２を修正できるようにしてもよい。すなわち、読影医の読影のスキルが向上し、難易度および緊急度が高い医用画像の読影にも対応できるようになった場合には、第２のデータベースＤＢ２における対応可能難易度および対応可能緊急度を、読影医が修正できるようにしてもよい。この場合、読影医は自身の読影ＷＳ３から読影医決定装置１０にアクセスして、第２のデータベースＤＢ２を修正すればよい。 In each of the above embodiments, the image interpretation doctor may be able to correct the second database DB2. That is, when the image reading doctor's image reading skill is improved and it becomes possible to cope with the reading of medical images with high degree of difficulty and urgency, it is possible to cope with the level of difficulty and the degree of possible response in the second database DB2. The image reading doctor may be able to make corrections. In this case, the image interpretation doctor may access the image interpretation doctor determination apparatus 10 from his / her image interpretation WS3 to correct the second database DB2.
　また、上記各実施形態においては、第１のデータベースＤＢ１および第２のデータベースＤＢ２を読影医決定装置１０のストレージ１３に保存しているが、画像サーバ５または読影レポートサーバ７等に保存し、読影医決定装置１０から画像サーバ５または読影レポートサーバ７にアクセスして、第１のデータベースＤＢ１および第２のデータベースＤＢ２を参照するようにしてもよい。 In each of the above embodiments, the first database DB1 and the second database DB2 are stored in the storage 13 of the image interpretation doctor determination apparatus 10, but are stored in the image server 5 or the image interpretation report server 7 etc. The doctor determining apparatus 10 may access the image server 5 or the image interpretation report server 7 to refer to the first database DB1 and the second database DB2.
　また、上記各実施形態においては、医用画像を脳を含む画像とし、医用画像の各画素を出血領域、梗塞領域および背景領域の何れかに分類している。この際、出血領域および梗塞領域のそれぞれについて、解析部２１が確率を出力するが、対象とする医用画像について、出血領域および梗塞領域のいずれの疑いが強いかを、確率により識別することができる。このため、医用画像の解析により取得される確率を参照することにより、医用画像に関して出血領域および梗塞領域のいずれの疑いが強いかを識別してもよい。ここで、脳の疾患の治療について、出血は脳神経外科が、梗塞は神経内科が担当することが多い。このため、解析部２１において、出血領域および梗塞領域のいずれの疑いが強いかを識別し、決定部２２において疑いが強いと識別された疾患に応じて読影医または読影医グループを決定するようにしてもよい。具体的には、出血の確率が高い場合には、脳神経外科の読影医または読影医グループに決定し、梗塞の確率が高い場合には、神経内科の読影医または読影医グループに決定するようにすればよい。この場合、第２のデータベースＤＢ２は、出血および梗塞のそれぞれに対して、脳神経外科および神経内科の読影医または読影医グループが対応づけられたものを用意すればよい。 In each of the above embodiments, the medical image is an image including the brain, and each pixel of the medical image is classified into any of a bleeding area, an infarct area, and a background area. At this time, the analysis unit 21 outputs a probability for each of the hemorrhage area and the infarct area, but it is possible to identify which of the hemorrhage area and the infarct area is suspected with the probability for the target medical image. . Therefore, by referring to the probability obtained by analysis of the medical image, it may be identified which of the bleeding area and the infarct area is suspected with respect to the medical image. Here, for treatment of brain diseases, hemorrhage is often in charge of neurosurgery, and infarct is often in charge of neurology. Therefore, the analysis unit 21 identifies which of the bleeding area and the infarct area is suspected, and the image reading doctor or the image reading doctor group is determined in accordance with the disease identified as having a high intensity in the determining section 22. May be Specifically, if the probability of bleeding is high, it is decided to be a neurosurgery or a radiologist group, and if the probability of infarction is high, it is decided to be a neurologist or a radiologist group. do it. In this case, the second database DB2 may be prepared by correlating a neurosurgery and a neurologist or a group of radiologists with each of the hemorrhage and the infarct.
　また、上記各実施形態においては、医用画像を脳を含む画像としているが、心臓および他の臓器を含む画像であってもよい。とくに医用画像が心臓を含む場合、解析部２１において、心臓の虚血領域を特定するようにしてもよい。 In each of the above embodiments, the medical image is an image including a brain, but may be an image including a heart and other organs. In particular, when the medical image includes the heart, the analysis unit 21 may specify the ischemic area of the heart.
　以下、本実施形態の作用効果について説明する。 Hereinafter, the operation and effect of the present embodiment will be described.
　解析結果に基づいて、医用画像についての読影の難易度および読影の緊急度の少なくとも一方を取得し、難易度および緊急度の少なくとも一方に基づいて、読影医または読影医グループを決定することにより、診断の難易度および緊急度の少なくとも一方に応じた読影医または読影医グループを決定することができる。例えば、読影の難易度が高い場合、あるいは読影の緊急度が高い場合には、熟練した読影医または読影医グループを決定するようにすることにより、難易度が高い場合、あるいは緊急度が高い場合に、医用画像を適切に読影することができる。 Based on the analysis result, obtain at least one of the reading difficulty and the reading urgency of the medical image, and determine the reading doctor or the reading doctor group based on at least one of the difficulty and the urgency. A radiologist or radiologist group can be determined according to at least one of the degree of difficulty and the degree of urgency of diagnosis. For example, when the degree of difficulty of image interpretation is high or when the degree of urgency of image interpretation is high, if the degree of difficulty is high or the degree of urgency is high by determining a skilled image reading doctor or an image reading doctor group In addition, medical images can be read appropriately.
　解析結果の確信度を算出し、確信度に基づいて難易度および緊急度の少なくとも一方を決定することにより、解析結果に応じた医用画像の読影の難易度および緊急度の少なくとも一方を適切に決定することができる。 By determining the degree of certainty of analysis results and determining at least one of the degree of difficulty and the degree of urgency based on the degree of certainty, appropriately determine at least one of the degree of difficulty and the degree of urgency of medical image interpretation according to the analysis result can do.
　　　１　　医療情報システム
　　　２　　モダリティ
　　　３　　読影ワークステーション
　　　４　　診療科ワークステーション
　　　５　　画像サーバ
　　　６　　画像データベース
　　　７　　読影レポートサーバ
　　　８　　読影レポートデータベース
　　　９　　ネットワーク
　　　１０　　読影医決定装置
　　　１１　　ＣＰＵ
　　　１２　　メモリ
　　　１３　　ストレージ
　　　１４　　ディスプレイ
　　　１５　　入力部
　　　２１　　解析部
　　　２２　　決定部
　　　２２Ａ　第１の評価部
　　　２２Ｂ　第２の評価部
　　　２３　　確信度算出部
　　　Ａ０　　分離平面
　　　ＤＢ１　　第１のデータベース
　　　ＤＢ２　　第２のデータベース
　　　Ｌ１　　読影リスト 1 medical information system 2 modality 3 image interpretation workstation 4 medical department workstation 5 image server 6 image database 7 image interpretation report server 8 image interpretation report database 9 network 10 image interpretation doctor determination device 11 CPU
12 memory 13 storage 14 display 15 input unit 21 analysis unit 22 determination unit 22A first evaluation unit 22B second evaluation unit 23 confidence factor calculation unit A0 separation plane DB1 first database DB2 second database L1 interpretation list

Claims (15)

  1. 　医用画像を解析して解析結果を取得する解析部と、
    　前記解析結果に基づいて、前記医用画像を読影する読影医または読影医グループを決定する決定部とを備えた読影医決定装置。     An analysis unit that analyzes a medical image to obtain an analysis result;
    An image interpretation doctor determination apparatus comprising: an image interpretation doctor or an image interpretation doctor group for interpreting the medical image based on the analysis result.
  2. 　前記決定部は、前記解析結果に基づいて、前記医用画像についての読影の難易度および読影の緊急度の少なくとも一方を取得し、前記難易度および前記緊急度の少なくとも一方に基づいて、前記読影医または前記読影医グループを決定する請求項１に記載の読影医決定装置。 The determination unit acquires at least one of the degree of difficulty of image interpretation and the degree of urgency of image interpretation on the basis of the analysis result, and the image interpretation doctor based on at least one of the difficulty and the degree of emergency. The image interpretation doctor determination apparatus according to claim 1, wherein the image interpretation doctor group is determined.
  3. 　前記決定部は、各種解析結果と前記難易度および前記緊急度の少なくとも一方とを対応づけた第１のデータベースを参照して、前記難易度および前記緊急度の少なくとも一方を決定する請求項２に記載の読影医決定装置。 The determination unit determines at least one of the degree of difficulty and the degree of urgency with reference to a first database in which various analysis results are associated with at least one of the degree of difficulty and the degree of urgency. Interpreter-determining device described.
  4. 　前記決定部は、前記解析結果の入力により、前記難易度および前記緊急度の少なくとも一方を決定するための第１の評価値を出力する第１の評価部を有し、前記第１の評価値に基づいて前記難易度および前記緊急度の少なくとも一方を決定する請求項２に記載の読影医決定装置。 The determination unit includes a first evaluation unit that outputs a first evaluation value for determining at least one of the difficulty level and the urgency level based on the input of the analysis result, and the first evaluation value The image interpretation doctor determination apparatus according to claim 2, wherein at least one of the degree of difficulty and the degree of urgency is determined based on.
  5. 　前記決定部は、各種難易度および各種緊急度の少なくとも一方と読影医または読影医グループとを対応づけた第２のデータベースを参照して、前記読影医または前記読影医グループを決定する請求項２から４のいずれか１項に記載の読影医決定装置。 The determination unit determines the image interpretation doctor or the image interpretation doctor group with reference to a second database in which at least one of various difficulty levels and various emergency degrees is associated with the image interpretation doctor or the image interpretation doctor group. The image interpretation doctor determination apparatus according to any one of to 4.
  6. 　前記決定部は、前記難易度および前記緊急度の少なくとも一方の入力により、前記読影医または前記読影医グループを決定するための第２の評価値を出力する第２の評価部を有し、前記第２の評価値に基づいて前記読影医または前記読影医グループを決定する請求項２から５のいずれか１項に記載の読影医決定装置。 The determination unit has a second evaluation unit that outputs a second evaluation value for determining the image interpretation doctor or the image interpretation doctor group by the input of at least one of the difficulty level and the urgency level, The image interpretation doctor determination apparatus according to any one of claims 2 to 5, wherein the image interpretation doctor or the image interpretation doctor group is determined based on a second evaluation value.
  7. 　前記解析結果の確信度を算出する確信度算出部をさらに備え、
    　前記決定部は、前記確信度に基づいて前記難易度および前記緊急度の少なくとも一方を決定する請求項２から４のいずれか１項に記載の読影医決定装置。     It further comprises a certainty factor calculation unit for calculating certainty factor of the analysis result,
    The image interpretation doctor determination apparatus according to any one of claims 2 to 4, wherein the determination unit determines at least one of the degree of difficulty and the degree of urgency based on the degree of certainty.
  8. 　前記解析部は、前記医用画像に含まれる疾患および疾患部位を特定し、特定した前記疾患部位が前記特定した疾患であることの確率を算出し、
    　前記確信度算出部は、前記確率に基づいて前記確信度を算出する請求項７に記載の読影医決定装置。     The analysis unit identifies a disease and a disease site included in the medical image, and calculates a probability that the identified disease site is the identified disease.
    The image interpretation doctor determination apparatus according to claim 7, wherein the certainty factor calculation unit calculates the certainty factor based on the probability.
  9. 　前記決定部は、前記解析結果の入力により、前記読影医または前記読影医グループを決定するための第３の評価値を出力する第３の評価部を有し、前記第３の評価値に基づいて前記読影医または前記読影医グループを決定する請求項１に記載の読影医決定装置。 The determination unit has a third evaluation unit that outputs a third evaluation value for determining the image interpretation doctor or the image interpretation doctor group according to the input of the analysis result, and the determination unit is based on the third evaluation value. The image interpretation doctor determination apparatus according to claim 1, wherein the image interpretation doctor or the image interpretation doctor group is determined.
  10. 　前記医用画像は患者の脳または心臓を含む請求項１から９のいずれか１項に記載の読影医決定装置。 The image interpretation doctor determination apparatus according to any one of claims 1 to 9, wherein the medical image includes a patient's brain or heart.
  11. 　前記解析部は、前記医用画像に含まれる出血領域、梗塞領域または虚血領域を特定する請求項１から１０のいずれか１項に記載の読影医決定装置。 The image interpretation doctor determination apparatus according to any one of claims 1 to 10, wherein the analysis unit identifies a hemorrhage area, an infarct area or an ischemia area included in the medical image.
  12. 　前記決定部は、決定した前記読影医または前記読影医グループを表示部に表示する請求項１から１１のいずれか１項に記載の読影医決定装置。 The image interpretation doctor determination apparatus according to any one of claims 1 to 11, wherein the determination unit displays the determined image interpretation doctor or the image interpretation doctor group on a display unit.
  13. 　前記決定部は、決定した前記読影医または前記読影医グループに、決定されたことを通知する請求項１から１２のいずれか１項に記載の読影医決定装置。 The image interpretation doctor determination apparatus according to any one of claims 1 to 12, wherein the determination unit notifies the determined image interpretation doctor or the image interpretation doctor group of the determination.
  14. 　医用画像を解析して解析結果を取得し、
    　前記解析結果に基づいて、前記医用画像を読影する読影医または読影医グループを決定する読影医決定方法。     Analyze medical images and obtain analysis results,
    An image interpretation doctor determination method for determining an image interpretation doctor or an image interpretation doctor group that interprets the medical image based on the analysis result.
  15. 　医用画像を解析して解析結果を取得する手順と、
    　前記解析結果に基づいて、前記医用画像を読影する読影医または読影医グループを決定する手順とをコンピュータに実行させる読影医決定プログラム。     Analyzing medical images and acquiring analysis results;
    An image interpretation doctor determination program that causes a computer to execute an image interpretation doctor or an image interpretation doctor group that interprets the medical image based on the analysis result.
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