DE112021000934T5 - Unterstützungsvorrichtung für dokumentenerstellung, unterstützungsverfahren für dokumentenerstellung und programm - Google Patents

Unterstützungsvorrichtung für dokumentenerstellung, unterstützungsverfahren für dokumentenerstellung und programm Download PDF

Info

Publication number
DE112021000934T5
DE112021000934T5 DE112021000934.6T DE112021000934T DE112021000934T5 DE 112021000934 T5 DE112021000934 T5 DE 112021000934T5 DE 112021000934 T DE112021000934 T DE 112021000934T DE 112021000934 T5 DE112021000934 T5 DE 112021000934T5
Authority
DE
Germany
Prior art keywords
texts
document creation
creation support
classification
text
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
DE112021000934.6T
Other languages
English (en)
Inventor
Keigo Nakamura
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujifilm Corp
Original Assignee
Fujifilm Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujifilm Corp filed Critical Fujifilm Corp
Publication of DE112021000934T5 publication Critical patent/DE112021000934T5/de
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/40—Processing or translation of natural language
    • G06F40/55—Rule-based translation
    • G06F40/56—Natural language generation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/10—Text processing
    • G06F40/166—Editing, e.g. inserting or deleting
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/40—Processing or translation of natural language
    • G06F40/42—Data-driven translation
    • G06F40/44—Statistical methods, e.g. probability models
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00—General purpose image data processing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/764—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/70—Labelling scene content, e.g. deriving syntactic or semantic representations
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H15/00—ICT specially adapted for medical reports, e.g. generation or transmission thereof
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/20—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for handling medical images, e.g. DICOM, HL7 or PACS
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/67—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for remote operation
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H70/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references
    • G16H70/60—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references relating to pathologies
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10116—X-ray image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20084—Artificial neural networks [ANN]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30061—Lung
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30096—Tumor; Lesion
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
    • G06V2201/03—Recognition of patterns in medical or anatomical images

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)

Abstract

Eine Texterzeugungseinheit (14) erzeugt mehrere Texte, die Eigenschaften von Merkmalsabschnitten beschreiben und sich für mindestens einen in einem Bild enthaltenen Merkmalsabschnitt voneinander unterscheiden. Eine Anzeigesteuereinheit (15) führt Steuerung so durch, dass jeder der mehreren Texte auf einer Anzeigeeinheit angezeigt wird.

Description

  • HINTERGRUND DER ERFINDUNG
  • 1. Gebiet der Erfindung
  • Offenbarte Technologien betreffen eine Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung, ein Unterstützungsverfahren für Dokumentenerstellung und ein Programm.
  • 2. Beschreibung des Standes der Technik
  • Die folgenden Technologien sind als Technologien bezüglich einer Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung bekannt, die Texte erzeugt, die auf Dokumente, wie zum Beispiel Auswertungsberichte auf der Grundlage medizinischer Bilder, angewendet werden können. Beispielsweise beschreibt JP2019-153250A eine Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung, die eine Eingabeempfangseinheit, eine Analyseergebnis-Erfassungseinheit und eine Dokumentenerstellungseinheit umfasst, wobei die Eingabeempfangseinheit so konfiguriert ist, dass sie Eingabe eines Schlüsselworts empfängt, das einen Befund auf der Grundlage eines angezeigten medizinischen Bildes darstellt, die Analyseergebnis-Erfassungseinheit so konfiguriert ist, dass sie ein Analyseergebnis des medizinischen Bildes erfasst, und die Dokumentenerstellungseinheit so konfiguriert ist, dass sie ein medizinisches Dokument bezüglich dem medizinischen Bild auf der Grundlage des Schlüsselworts und des Analyseergebnisses erstellt.
  • Ferner beschreibt JP2009-259000A eine Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung, die eine Bedienungseingabe-Steuereinheit, eine Registrierungseinheit, eine Sucheinheit und eine Anzeigesteuereinheit umfasst, wobei die Bedienungseingabe-Steuereinheit so konfiguriert ist, dass sie einen gewünschten Begriff aus mehreren im Voraus vorbereiteten Begriffen auswählt, als ein Satz zu verwendende Begriffe aus einer festgelegten Phrase, die gemäß einer Kombination von ausgewählten Begriffen erzeugt wurde, oder Eingabekandidaten auswählt, Korrekturen an dem ausgewählten Satz empfängt und den korrigierten Satz als einen Korrektursatz verwendet, die Registrierungseinheit so konfiguriert ist, dass sie eine Kombination von von der Bedienungseingabe-Steuereinheit ausgewählten Begriffen dem Korrektursatz zuordnet und sie in einem Verzeichnis registriert, die Sucheinheit so konfiguriert ist, dass sie das Verzeichnis nach einem Korrektursatz durchsucht, bei dem die Kombination von von der Bedienungseingabe-Steuereinheit ausgewählten Begriffen und eine Kombination von Begriffen, die der Registrierungseinheit zugeordnet sind, übereinstimmen, und die Anzeigesteuereinheit so konfiguriert ist, dass sie den von der Sucheinheit gefundenen Korrektursatz als einen Eingabekandidaten für den von der Bedienungseingabe-Steuereinheit ausgewählten Satz anzeigt.
  • ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
  • Einem Text, der auf der Grundlage des medizinischen Bildes automatisch erzeugt wird, können wichtige Informationen fehlen, oder er kann unwichtige Informationen beinhalten, und somit wird möglicherweise nicht immer ein Text erzeugt, dessen Inhalt mit einer Anforderung eines Benutzers übereinstimmt. Um dies zu bewältigen, ist es denkbar, mehrere Kandidatentexte mit unterschiedlichen Beschreibungen zu präsentieren und es dem Benutzer zu ermöglichen, aus den mehreren Kandidatentexten einen Text auszuwählen, der mit der Anforderung des Benutzers übereinstimmt. In diesem Fall ist es bevorzugt, dass die mehreren Kandidatentexte eine Vielzahl von Beschreibungsinhalten oder Ausdrücken aufweisen. Infolgedessen besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass Texte, die mit der Anforderung des Benutzers übereinstimmen, bei den mehreren Kandidatentexten enthalten sind.
  • Die offenbarte Technologie wurde im Hinblick auf die obigen Punkte gemacht, und eine Aufgabe davon besteht darin, mehrere Texte mit einer Vielzahl von Beschreibungsinhalten oder Ausdrücken in einem Fall des automatischen Erzeugens von Texten auf der Grundlage von Bildern zu erzeugen.
  • Gemäß einem Aspekt der offenbarten Technologie wird eine Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung bereitgestellt, die mindestens einen Prozessor umfasst. Der Prozessor ist so konfiguriert, dass er mehrere Texte erzeugt, die unterschiedliche Beschreibungen für mindestens einen in einem Bild enthaltenen Merkmalsabschnitt enthalten, und Steuerung so durchführt, dass jeder der mehreren Texte auf einer Anzeigeeinheit angezeigt wird.
  • Der Prozessor kann so konfiguriert sein, dass er die mehreren Texte erzeugt, die Eigenschaften des Merkmalsabschnitts beschreiben und sich voneinander unterscheiden.
  • Der Prozessor kann so konfiguriert sein, dass er die Eigenschaften des Merkmalsabschnitts für jedes von mehreren vorbestimmten Eigenschaftselementen spezifiziert und die mehreren Texte so erzeugt, dass mindestens eine der spezifizierten Eigenschaften in jedem der mehreren Texte beschrieben ist und eine Kombination von Eigenschaftselementen, die den in jedem der mehreren Texte beschriebenen Eigenschaften entsprechen, zwischen den mehreren Texten unterschiedlich ist.
  • Der Prozessor kann so konfiguriert sein, dass er eine Eigenschaftsbewertung ableitet, die eine Bedeutung der Eigenschaft für jedes der mehreren Eigenschaftselemente angibt, und die Kombination auf der Grundlage der Eigenschaftsbewertung bestimmt.
  • Der Prozessor kann so konfiguriert sein, dass er die mehreren Texte so erzeugt, dass jeder Text eine Beschreibung desselben Inhalts mit unterschiedlichen Ausdrücken zwischen den mehreren Texten enthält. In diesem Fall kann der Prozessor so konfiguriert sein, dass er die mehreren Texte so erzeugt, dass eine Beschreibung einer designierten Eigenschaft unter mehreren Eigenschaften, die für den Merkmalsabschnitt spezifiziert sind, denselben Inhalt mit unterschiedlichen Ausdrücken zwischen den mehreren Texten aufweist.
  • Der Prozessor kann so konfiguriert sein, dass er die mehreren Texte erzeugt, die eine Klassifizierung einer Erkrankung, die dem Merkmalsabschnitt entspricht, beschreiben und sich voneinander unterscheiden. Der Prozessor kann so konfiguriert sein, dass er die mehreren Texte so erzeugt, dass die Klassifizierung der Erkrankung, die in jedem der mehreren Texte beschrieben ist, zwischen den mehreren Texten unterschiedlich ist. Der Prozessor kann so konfiguriert sein, dass er die Klassifizierung der Erkrankung schätzt, die dem Merkmalsabschnitt entspricht, und Steuerung so durchführt, dass die mehreren Texte in einer Reihenfolge gemäß einem Schätzergebnis der Klassifizierung der Erkrankung angeordnet und auf der Anzeigeeinheit angezeigt werden. Der Prozessor kann so konfiguriert sein, dass er die mehreren Texte so erzeugt, dass sowohl ein Text, der angibt, dass die Erkrankung gutartig ist, als auch ein Text, der angibt, dass die Erkrankung bösartig ist, enthalten sind. Der Prozessor kann so konfiguriert sein, dass er die mehreren Texte so erzeugt, dass bei der Beschreibung in Bezug auf die Klassifizierung der Erkrankung ein Ausdruck, der eine Wahrscheinlichkeit angibt, dass die Erkrankung der Klassifizierung entspricht, zwischen den mehreren Texten unterschiedlich ist.
  • Der Prozessor kann in mindestens einem der mehreren Texte eine Beschreibung in Bezug auf einen relevanten Abschnitt bezüglich der Klassifizierung der Erkrankung einfügen, die in jedem der mehreren Texte für den Merkmalsabschnitt beschrieben ist. Der Prozessor kann so konfiguriert sein, dass er die mehreren Texte so erzeugt, dass die Anzahl oder Kombination der relevanten Abschnitte, die in den mehreren Texten beschrieben sind, zwischen den mehreren Texten unterschiedlich ist. Es kann sein, dass der Prozessor die Beschreibung in Bezug auf den relevanten Abschnitt nur in einem Text unter den mehreren Texten einfügt, in dem die Klassifizierung der für den Merkmalsabschnitt beschriebenen Erkrankung eine spezifische Klassifizierung ist. Es kann sein, dass der Prozessor die Beschreibung in Bezug auf den relevanten Abschnitt nur in einem Text unter den mehreren Texten einfügt, in dem die Klassifizierung der für den Merkmalsabschnitt beschriebenen Erkrankung bösartig ist. Der Prozessor kann so konfiguriert sein, dass er eine Designation des Merkmalsabschnitts empfängt und Steuerung so durchführt, dass mehrere Texte bezüglich dem designierten Merkmalsabschnitt unter mehreren Texten, die im Voraus erzeugt wurden, auf der Anzeigeeinheit angezeigt werden. Der Prozessor kann so konfiguriert sein, dass er die mehreren Texte so erzeugt, dass eine Beschreibung in Bezug auf eine Größe des Merkmalsabschnitts zwischen den mehreren Texten unterschiedlich ist. Der Prozessor kann so konfiguriert sein, dass er die mehreren Texte so erzeugt, dass eine Beschreibung in Bezug auf die Anzahl, eine Menge, eine Dichte oder einen Verteilungszustand der Merkmalsabschnitte zwischen den mehreren Texten unterschiedlich ist.
  • Gemäß einem weiteren Aspekt der offenbarten Technologie wird ein Unterstützungsverfahren für Dokumentenerstellung bereitgestellt, das umfasst: Erzeugen mehrerer Texte, die Eigenschaften von Merkmalsabschnitten beschreiben und sich für mindestens einen in einem Bild enthaltenen Merkmalsabschnitt voneinander unterscheiden; und Anzeigen jedes der mehreren Texte auf einer Anzeigeeinheit.
  • Gemäß einem weiteren Aspekt der offenbarten Technologie wird ein Programm zum Veranlassen eines Computers bereitgestellt, einen Prozess auszuführen, der umfasst: Erzeugen mehrerer Texte, die Eigenschaften von Merkmalsabschnitten beschreiben und sich für mindestens einen in einem Bild enthaltenen Merkmalsabschnitt voneinander unterscheiden; und Anzeigen jedes der mehreren Texte auf einer Anzeigeeinheit.
  • Gemäß der offenbarten Technologie ist es möglich, mehrere Texte mit einer Vielzahl von Beschreibungsinhalten oder Ausdrücken in einem Fall des automatischen Erzeugens von Texten auf der Grundlage von Bildern zu erzeugen.
  • Figurenliste
    • 1 ist ein Diagramm, das eine schematische Konfiguration eines medizinischen Informationssystems gemäß einer Ausführungsform der offenbarten Technologie zeigt.
    • 2 ist ein Diagramm, das ein Beispiel einer Hardwarekonfiguration einer Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung gemäß einer Ausführungsform der offenbarten Technologie zeigt.
    • 3 ist ein Funktionsblockdiagramm, das ein Beispiel einer funktionalen Konfiguration der Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung gemäß einer Ausführungsform der offenbarten Technologie zeigt.
    • 4 ist ein Diagramm zum Beschreiben einer Funktion der Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung gemäß einer Ausführungsform der offenbarten Technologie.
    • 5 ist ein Diagramm, das schematisch ein Beispiel einer Konfiguration eines rekurrenten neuronalen Netzwerks zeigt, das eine Texterzeugungseinheit gemäß einer Ausführungsform der offenbarten Technologie bildet.
    • 6 ist ein Diagramm, das ein Beispiel eines Anzeigemodus von Informationen zeigt, die auf einem Anzeigebildschirm gemäß einer Ausführungsform der offenbarten Technologie angezeigt werden.
    • 7 ist ein Flussdiagramm, das ein Beispiel eines Flusses eines Unterstützungsprozesses für Dokumentenerstellung gemäß einer Ausführungsform der offenbarten Technologie zeigt.
    • 8 ist ein Diagramm, das ein Beispiel einer Eigenschaftsbewertung gemäß einer Ausführungsform der offenbarten Technologie zeigt.
    • 9 ist ein Diagramm, das ein Beispiel eines Anzeigemodus von Informationen zeigt, die auf dem Anzeigebildschirm gemäß einer Ausführungsform der offenbarten Technologie angezeigt werden.
    • 10 ist ein Diagramm, das ein Beispiel mehrerer Texte zeigt, die von der Texterzeugungseinheit gemäß einer Ausführungsform der offenbarten Technologie erzeugt werden.
    • 11 ist ein Diagramm, das ein Beispiel mehrerer Texte zeigt, die von der Texterzeugungseinheit gemäß einer Ausführungsform der offenbarten Technologie erzeugt werden.
    • 12 ist ein Diagramm, das ein Beispiel mehrerer Texte zeigt, die von der Texterzeugungseinheit gemäß einer Ausführungsform der offenbarten Technologie erzeugt werden.
    • 13 ist ein Funktionsblockdiagramm, das ein Beispiel einer funktionalen Konfiguration der Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung gemäß einer Ausführungsform der offenbarten Technologie zeigt.
    • 14 ist ein Diagramm, das ein Beispiel einer Tabelle gemäß einer Ausführungsform der offenbarten Technologie zeigt.
    • 15 ist ein Diagramm, das ein Beispiel mehrerer Texte zeigt, die von der Texterzeugungseinheit gemäß einer Ausführungsform der offenbarten Technologie erzeugt werden.
    • 16 ist ein Flussdiagramm, das ein Beispiel eines Flusses des Unterstützungsprozesses für Dokumentenerstellung gemäß einer Ausführungsform der offenbarten Technologie zeigt.
    • 17 ist ein Diagramm, das ein Beispiel mehrerer Texte zeigt, die von der Texterzeugungseinheit gemäß einer Ausführungsform der offenbarten Technologie erzeugt werden.
    • 18 ist ein Diagramm, das ein Beispiel mehrerer Texte zeigt, die von der Texterzeugungseinheit gemäß einer Ausführungsform der offenbarten Technologie erzeugt werden.
    • 19 ist ein Funktionsblockdiagramm, das ein Beispiel einer funktionalen Konfiguration der Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung gemäß einer Ausführungsform der offenbarten Technologie zeigt.
  • BESCHREIBUNG DER BEVORZUGTEN AUSFÜHRUNGSFORMEN
  • Nachstehend werden Ausführungsformen der offenbarten Technologie unter Bezugnahme auf die Zeichnungen beschrieben. In jeder Zeichnung sind im Wesentlichen gleiche oder äquivalente Komponenten oder Abschnitte mit gleichen Bezugszeichen bezeichnet.
  • [Erste Ausführungsform]
  • 1 ist ein Diagramm, das eine schematische Konfiguration eines medizinischen Informationssystems 1 zeigt, auf das eine Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung gemäß einer Ausführungsform der offenbarten Technologie angewendet wird. Das medizinische Informationssystem 1 ist, auf der Grundlage eines Untersuchungsauftrags von einem Arzt in einer medizinischen Abteilung unter Verwendung eines bekannten Auftragssystems, ein System zum Abbilden eines Untersuchungszielteils einer Untersuchungsperson, zum Speichern eines durch das Abbilden erfassten medizinischen Bildes, zum Auswerten des medizinischen Bildes durch einen Radiologen und zum Erstellen eines Auswertungsberichts und zum Ansehen des Auswertungsberichts und zum detaillierten Betrachten des auszuwertenden medizinischen Bildes durch den Arzt in der medizinischen Abteilung, der eine Anforderungsquelle ist.
  • Bei dem medizinischen Informationssystem 1 sind mehrere Bildgebungsvorrichtungen 2, mehrere Auswertungsworkstations (WS) 3, die Auswertungsterminals sind, eine medizinische Abteilung-Workstation (WS) 4, ein Bildserver 5, eine Bilddatenbank 6, ein Auswertungsbericht-Server 7 und eine Auswertungsbericht-Datenbank 8 über ein drahtgebundenes oder drahtloses Netzwerk 9 kommunikativ miteinander verbunden.
  • Jede Vorrichtung ist ein Computer, auf dem ein Anwendungsprogramm zum Veranlassen jeder Vorrichtung installiert ist, als eine Komponente des medizinischen Informationssystems 1 zu fungieren. Das Anwendungsprogramm wird auf einem Aufzeichnungsmedium, wie beispielsweise einer Digital Versatile Disc (DVD) oder einer Compact Disc Read-Only Memory (CD-ROM), aufgezeichnet und verteilt und von dem Aufzeichnungsmedium auf dem Computer installiert. Alternativ wird das Anwendungsprogramm in einer Speichervorrichtung eines Server-Computers, der mit dem Netzwerk 9 verbunden ist, oder in einem Netzwerkspeicher in einem Zustand gespeichert, in dem es von außen zugänglich ist, und wird als Reaktion auf eine Anforderung auf den Computer heruntergeladen und auf ihm installiert.
  • Die Bildgebungsvorrichtung 2 ist eine Vorrichtung, die ein medizinisches Bild, das einen Diagnosezielteil der Untersuchungsperson zeigt, durch Abbilden des Diagnosezielteils erzeugt. Die Bildgebungsvorrichtung 2 kann beispielsweise eine einfache Röntgenbildgebungsvorrichtung, eine CT-Vorrichtung, eine MRT-Vorrichtung, eine Positronen-Emissions-Tomographie(PET)-Vorrichtung und dergleichen sein. Ein von der Bildgebungsvorrichtung 2 erzeugtes medizinisches Bild wird an den Bildserver 5 übertragen und dort gespeichert.
  • Die medizinische Abteilung-WS 4 ist ein Computer, der von einem Arzt in einer medizinischen Abteilung verwendet wird, um ein medizinisches Bild detailliert zu betrachten, einen Auswertungsbericht anzusehen, eine elektronische Krankenakte zu erstellen und dergleichen, und enthält eine Verarbeitungsvorrichtung, eine Anzeigevorrichtung wie eine Anzeige und eine Eingabevorrichtung wie eine Tastatur und eine Maus. Bei der medizinischen Abteilung-WS 4 wird jeder Prozess, wie beispielsweise Erstellen einer Krankenakte (elektronische Krankenakte) eines Patienten, Anfordern zum Ansehen eines Bildes von dem Bildserver 5, Anzeigen eines von dem Bildserver 5 empfangenen medizinischen Bildes, automatisches Detektieren oder Hervorheben von vermuteten Erkrankungsbereichen in dem medizinischen Bild, Anfordern zum Ansehen eines Auswertungsberichts von dem Auswertungsbericht-Server 7 und Anzeigen des von dem Auswertungsbericht-Server 7 empfangenen Auswertungsberichts, durch Ausführen eines Softwareprogramms für jeden Prozess durchgeführt.
  • Der Bildserver 5 ist ein Allzweckcomputer, auf dem ein Softwareprogramm installiert ist, das eine Funktion eines Datenbankverwaltungssystems (database management system, DBMS) bereitstellt. Der Bildserver 5 umfasst die Bilddatenbank 6 einschließlich eines Speichers. Die Bilddatenbank 6 kann eine Festplattenvorrichtung sein, die über einen Datenbus mit dem Bildserver 5 verbunden ist, oder sie kann ein Plattenvorrichtung sein, die mit einem Storage Area Network (SAN) oder einem Network Attached Storage (NAS) verbunden ist, das/der mit dem Netzwerk 9 verbunden ist. In einem Fall, bei dem der Bildserver 5 eine Anforderung zum Registrieren eines medizinischen Bildes von der Bildgebungsvorrichtung 2 empfängt, bereitet der Bildserver 5 das medizinische Bild in einem Format für eine Datenbank vor und registriert das medizinische Bild in der Bilddatenbank 6.
  • Bilddaten des von der Bildgebungsvorrichtung 2 erfassten medizinischen Bildes und mit den Bilddaten verbundene Zusatzinformationen werden in der Bilddatenbank 6 registriert. Die Zusatzinformationen enthalten zum Beispiel eine Bildidentifikation (ID) zum Identifizieren jedes medizinischen Bildes, eine Patienten-ID zum Identifizieren eines Patienten, der eine Untersuchungsperson ist, eine Untersuchungs-ID zum Identifizieren eines Untersuchungsinhalts, eine eindeutige ID (UID: Unique Identification), die jedem medizinischen Bild zugewiesen wird, Untersuchungsdatum und Untersuchungszeit, zu der ein medizinisches Bild erzeugt wird, den Typ von Bildgebungsvorrichtung, der bei einer Untersuchung zum Erfassen eines medizinischen Bildes verwendet wird, Patienteninformationen wie den Namen, das Alter und das Geschlecht eines Patienten, einen Untersuchungsteil (Bildgebungsteil), Bildgebungsinformationen (ein Bildgebungsprotokoll, eine Bildgebungssequenz, ein Bildgebungsverfahren, Bildgebungsbedingungen, das Vorhandensein oder Nichtvorhandensein der Verwendung eines Kontrastmittels und dergleichen) und Informationen wie eine Seriennummer oder eine Sammlungsnummer, wenn mehrere medizinische Bilder bei einer Untersuchung erfasst werden. Darüber hinaus sucht der Bildserver 5 in einem Fall, bei dem eine Ansichtsanforderung von der Auswertungs-WS 3 über das Netzwerk 9 empfangen wird, nach einem in der Bilddatenbank 6 registrierten medizinischen Bild und überträgt das gesuchte medizinische Bild an die Auswertungs-WS 3, die eine Anforderungsquelle ist.
  • Der Auswertungsbericht-Server 7 beinhaltet ein Softwareprogramm zum Bereitstellen einer Funktion eines Datenbankverwaltungssystems für einen Allzweckcomputer. In einem Fall, bei dem der Auswertungsbericht-Server 7 eine Anforderung zum Registrieren eines Auswertungsberichts von der Auswertungs-WS 3 empfängt, bereitet der Auswertungsbericht-Server 7 den Auswertungsbericht in einem Format für eine Datenbank vor und registriert den Auswertungsbericht in der Auswertungsbericht-Datenbank 8. Ferner wird in einem Fall, bei dem die Anforderung zum Suchen nach dem Auswertungsbericht empfangen wird, der Auswertungsbericht aus der Auswertungsbericht-Datenbank 8 gesucht.
  • In der Auswertungsbericht-Datenbank 8 ist beispielsweise ein Auswertungsbericht registriert, in dem Informationen, wie beispielsweise eine Bild-ID zum Identifizieren eines auszuwertenden medizinischen Bildes, eine Radiologen-ID zum Identifizieren eines Bilddiagnostikers, der die Auswertung durchgeführt hat, ein Läsionsname, Positionsinformationen einer Läsion, Befunde und Zuverlässigkeit der Befunde, aufgezeichnet sind.
  • Das Netzwerk 9 ist ein drahtgebundenes oder drahtloses lokales Netzwerk, das verschiedene Vorrichtungen in einem Krankenhaus miteinander verbindet. In einem Fall, bei dem die Auswertungs-WS 3 in einem anderen Krankenhaus oder einer Klinik installiert ist, kann das Netzwerk 9 so konfiguriert sein, dass es lokale Netzwerke von jeweiligen Krankenhäusern über das Internet oder eine dedizierte Leitung verbindet. In jedem Fall ist es bevorzugt, dass das Netzwerk 9 eine Konfiguration, die in der Lage ist, Hochgeschwindigkeitsübertragung von medizinischen Bildern zu realisieren, wie beispielsweise ein optisches Netzwerk aufweist.
  • Bei der Auswertungs-WS 3 wird jeder Prozess, wie beispielsweise Anfordern zum Ansehen eines medizinischen Bildes von dem Bildserver 5, verschiedene Arten von Bildverarbeitung des von dem Bildserver 5 empfangenen medizinischen Bildes, Anzeigen des medizinischen Bildes, ein Analyseprozess des medizinischen Bildes, Hervorheben des medizinischen Bildes auf der Grundlage des Analyseergebnisses, Erstellen des Auswertungsberichts auf der Grundlage des Analyseergebnisses, Unterstützen der Erstellung eines Auswertungsberichts, Anfordern zum Registrieren und Ansehen des Auswertungsberichts von dem Auswertungsbericht-Server 7 und Anzeigen des von dem Auswertungsbericht-Server 7 empfangenen Auswertungsberichts, durch Ausführen eines Softwareprogramms für jeden Prozess durchgeführt. Die Auswertungs-WS 3 beinhaltet eine später zu beschreibende Unterstützungsvorrichtung 10 für Dokumentenerstellung, und bei den obigen Prozessen werden Prozesse außer denen, die von der Unterstützungsvorrichtung 10 für Dokumentenerstellung durchgeführt werden, durch ein bekanntes Softwareprogramm durchgeführt, und daher wird die detaillierte Beschreibung davon hier weggelassen. Darüber hinaus müssen Prozesse außer den von der Unterstützungsvorrichtung 10 für Dokumentenerstellung durchgeführten Prozessen nicht bei der Auswertungs-WS 3 durchgeführt werden, und ein Computer, der die Prozesse durchführt, kann separat mit dem Netzwerk 9 verbunden sein, und als Reaktion auf eine Verarbeitungsanforderung von der Auswertungs-WS 3 kann der angeforderte Prozess durch den Computer durchgeführt werden. Nachstehend wird die bei der Auswertungs-WS 3 beinhaltete Unterstützungsvorrichtung 10 für Dokumentenerstellung detailliert beschrieben.
  • 2 ist ein Diagramm, das ein Beispiel der Hardwarekonfiguration der Unterstützungsvorrichtung 10 für Dokumentenerstellung zeigt. Die Unterstützungsvorrichtung 10 für Dokumentenerstellung enthält eine Zentraleinheit (central processing unit, CPU) 101, einen Speicher 102, eine Speichereinheit 103, eine Anzeigeeinheit 104, wie beispielsweise eine Flüssigkristallanzeige, eine Eingabeeinheit 105, wie beispielsweise eine Tastatur und eine Maus, und eine externe Schnittstelle 106. Die Eingabeeinheit 105 kann mit einem Mikrofon versehen sein, das Spracheingabe empfängt. Die CPU 101, der Speicher 102, die Speichereinheit 103, die Anzeigeeinheit 104, die Eingabeeinheit 105 und die externe Schnittstelle 106 sind mit einem Bus 107 verbunden. Die Unterstützungsvorrichtung 10 für Dokumentenerstellung ist via die externe Schnittstelle 106 mit dem Netzwerk 9 des medizinischen Informationssystems 1 verbunden. Die CPU 101 ist ein Beispiel eines Prozessors bei der offenbarten Technologie.
  • Die Speichereinheit 103 wird durch ein Festplattenlaufwerk (hard disk drive, HDD), ein Solid-State-Laufwerk (solid state drive, SSD), einen Flash-Speicher oder dergleichen realisiert. In der Speichereinheit 103 wird ein Unterstützungsprogramm 108 für Dokumentenerstellung gespeichert. Das Unterstützungsprogramm 108 für Dokumentenerstellung wird auf einem Aufzeichnungsmedium, wie beispielsweise einer DVD oder einer CD-ROM, aufgezeichnet und verteilt und wird auf der Unterstützungsvorrichtung 10 für Dokumentenerstellung von dem Aufzeichnungsmedium installiert. Alternativ wird das Unterstützungsprogramm für Dokumentenerstellung in einer Speichervorrichtung eines Server-Computers, der mit dem Netzwerk verbunden ist, oder in einem Netzwerkspeicher in einem Zustand gespeichert, in dem es von außen zugänglich ist, und wird als Reaktion auf eine Anforderung auf die Unterstützungsvorrichtung 10 für Dokumentenerstellung heruntergeladen und auf ihr installiert. Die CPU 101 liest das Unterstützungsprogramm 108 für Dokumentenerstellung aus der Speichereinheit 103, lädt das gelesene Unterstützungsprogramm 108 für Dokumentenerstellung in den Speicher 102 und führt das geladene Unterstützungsprogramm 108 für Dokumentenerstellung aus.
  • 3 ist ein Funktionsblockdiagramm, das ein Beispiel der funktionalen Konfiguration der Unterstützungsvorrichtung 10 für Dokumentenerstellung zeigt. Die Unterstützungsvorrichtung 10 für Dokumentenerstellung enthält eine Bilderfassungseinheit 11, eine Merkmalsextraktionseinheit 12, eine Analyseeinheit 13, eine Texterzeugungseinheit 14 und eine Anzeigesteuereinheit 15. Die CPU 101 führt das Unterstützungsprogramm 108 für Dokumentenerstellung aus, so dass die Unterstützungsvorrichtung 10 für Dokumentenerstellung als die Bilderfassungseinheit 11, die Merkmalsextraktionseinheit 12, die Analyseeinheit 13, die Texterzeugungseinheit 14 und die Anzeigesteuereinheit 15 fungiert.
  • Die Bilderfassungseinheit 11 erfasst ein zu diagnostizierendes medizinisches Bild (nachstehend als ein Diagnosezielbild bezeichnet). Das Diagnosezielbild wird in der Bilddatenbank 6 gespeichert, wird von der Bilddatenbank 6 an die Unterstützungsvorrichtung 10 für Dokumentenerstellung als Antwort auf eine Anforderung von der Unterstützungsvorrichtung 10 für Dokumentenerstellung (Auswertungsworkstation 3) übertragen und wird in der Speichereinheit 103 gespeichert. Die Bilderfassungseinheit 11 erfasst das in der Speichereinheit 103 gespeicherte Diagnosezielbild. Die Bilderfassungseinheit 11 kann das in der Bilddatenbank 6 gespeicherte Diagnosezielbild direkt aus der Bilddatenbank 6 erfassen. Im Folgenden wird als ein Beispiel ein Fall beschrieben, bei dem das Diagnosezielbild ein Brust-CT-Bild ist.
  • Die Merkmalsextraktionseinheit 12 extrahiert eine Verschattung, bei der eine Erkrankung, wie beispielsweise ein Knoten oder Tumor, vermutet wird (nachstehend als eine abnormale Verschattung bezeichnet), als einen Merkmalsabschnitt aus dem von der Bilderfassungseinheit 11 erfassten Diagnosezielbild. Die Merkmalsextraktionseinheit 12 kann eine abnormale Verschattung beispielsweise unter Verwendung eines trainierten Modells extrahieren, das durch maschinelles Lernen, wie beispielsweise Deep Learning, trainiert wurde. Das oben erwähnte trainierte Modell wird durch maschinelles Lernen beispielsweise unter Verwendung von mehreren Kombinationen eines medizinischen Bildes, das eine abnormale Verschattung enthält, und Informationen, die einen Bereich, in dem die abnormale Verschattung vorhanden ist, in dem Bild spezifizieren, als Trainingsdaten trainiert. Das oben erwähnte trainierte Modell verwendet ein medizinisches Bild als eine Eingabe und gibt ein Ergebnis des Spezifizierens eines abnormalen Verschattungsbereichs in dem medizinischen Bild aus. 4 zeigt ein Beispiel, bei dem eine abnormale Verschattung SH aus einem Diagnosezielbild 200 extrahiert wird.
  • Die Analyseeinheit 13 analysiert die von der Merkmalsextraktionseinheit 12 extrahierte abnormale Verschattung, um die Eigenschaften der abnormalen Verschattung für jedes von mehreren vorbestimmten Eigenschaftselementen zu spezifizieren. Beispiele der für die abnormale Verschattung spezifizierten Eigenschaftselemente enthalten die Position, die Größe, das Vorhandensein oder Nichtvorhandensein von Spicula, das Vorhandensein oder Nichtvorhandensein eines unregelmäßigen Randes, das Vorhandensein oder Nichtvorhandensein von Pleuraeinstülpung und den Typ von Erkrankung bei der entsprechenden abnormalen Verschattung.
  • Die Analyseeinheit 13 kann die Eigenschaft einer abnormalen Verschattung beispielsweise unter Verwendung eines trainierten Modells spezifizieren, das durch maschinelles Lernen, wie beispielsweise Deep Learning, trainiert wurde. Das oben erwähnte trainierte Modell wird durch maschinelles Lernen beispielsweise unter Verwendung von mehreren Kombinationen eines medizinischen Bildes, das eine abnormale Verschattung enthält, und einem Eigenschaftsetikett, das die Eigenschaft der abnormalen Verschattung darstellt, als Trainingsdaten trainiert. Das oben erwähnte trainierte Modell verwendet ein medizinisches Bild als eine Eingabe und gibt eine Eigenschaftsbewertung aus, die für jedes Eigenschaftselement bei der abnormalen Verschattung abgeleitet wird, die in dem medizinischen Bild enthalten ist. Die Eigenschaftsbewertung ist eine Bewertung, die die Bedeutung der Eigenschaft für das Eigenschaftselement angibt. Die Eigenschaftsbewertung nimmt zum Beispiel einen Wert von 0 oder mehr und 1 oder weniger an, und je größer der Wert der Eigenschaftsbewertung ist, desto ausgeprägter ist die Eigenschaft.
  • Beispielsweise spezifiziert in einem Fall, bei dem die Eigenschaftsbewertung für „das Vorhandensein oder Nichtvorhandensein von Spicula“, was eines der Eigenschaftselemente einer abnormalen Verschattung ist, beispielsweise 0,5 oder mehr beträgt, die Analyseeinheit 13, dass die Eigenschaft für „das Vorhandensein oder Nichtvorhandensein von Spicula“ der entsprechenden abnormalen Verschattung „mit Spicula (positiv)“ ist, und in einem Fall, bei dem die Eigenschaftsbewertung für „das Vorhandensein oder Nichtvorhandensein von Spicula“ weniger als beispielsweise 0,5 beträgt, spezifiziert die Analyseeinheit 13, dass die Eigenschaft für das Vorhandensein oder Nichtvorhandensein von Spicula der entsprechenden abnormalen Verschattung „keine Spicula (negativ)“ ist. Der für Eigenschaftsbestimmung verwendete Schwellenwert 0,5 ist lediglich ein Beispiel und wird für jedes Eigenschaftselement auf einen geeigneten Wert eingestellt.
  • 4 zeigt ein Beispiel, bei dem „linker Oberlappen“, „Pleuraeinstülpung +“, „unregelmäßiger Rand +“, „Spicula +“, „4,2 cm“ und „Tumor“ als die Eigenschaften von jedem Eigenschaftselement der abnormalen Verschattung SH spezifiziert sind, die aus einem Diagnosezielbild 200 extrahiert wurde. Die „+“-Bezeichnung bei der spezifizierten Eigenschaft gibt an, dass die Eigenschaft positiv ist.
  • Die Texterzeugungseinheit 14 erzeugt als Kandidatentexte mehrere unterschiedliche Texte, die die Eigenschaften der abnormalen Verschattung beschreiben, für die von der Merkmalsextraktionseinheit 12 extrahierten abnormalen Verschattungen. Die Texterzeugungseinheit 14 erzeugt mehrere Texte so, dass mindestens eine der Eigenschaften für jedes mehrerer Eigenschaftselemente, die durch die Analyseeinheit 13 spezifiziert sind, in jedem Text beschrieben ist. Die Texterzeugungseinheit 14 erzeugt die mehreren Texte so, dass eine Kombination von Eigenschaftselementen, die den in jedem der mehreren Texte beschriebenen Eigenschaften entsprechen, zwischen den mehreren Texten unterschiedlich ist.
  • 4 zeigt ein Beispiel, bei dem die Texterzeugungseinheit 14 vier unterschiedliche Texte erzeugt, die die Eigenschaften der abnormalen Verschattung SH beschreiben. Die Texterzeugungseinheit 14 erzeugt einen ersten Text T1 einschließlich einer Beschreibung „In dem linken Oberlappen wird ein Tumor gefunden“ beispielsweise auf der Grundlage von „linker Oberlappen“ und „Tumor“ unter den Eigenschaften, die für jedes der mehreren Eigenschaftselemente spezifiziert sind. Ferner erzeugt die Texterzeugungseinheit 14 einen zweiten Text T2 einschließlich einer Beschreibung „In dem linken Oberlappen wird ein 4,2 cm großer Tumor mit Pleuraeinstülpung gefunden“ beispielsweise auf der Grundlage von „linker Oberlappen“, „Pleuraeinstülpung +“, „4,2 cm“ und „Tumor“ unter den Eigenschaften, die für jedes der mehreren Eigenschaftselemente spezifiziert sind. Ferner erzeugt die Texterzeugungseinheit 14 einen dritten Text T3 einschließlich einer Beschreibung „In dem linken Oberlappen wird ein Tumor, der Spicula aufweist, mit Pleuraeinstülpung gefunden“ beispielsweise auf der Grundlage von „linker Oberlappen“, „Pleuraeinstülpung +“, „Spicula +“ und „Tumor“ unter den Eigenschaften, die für jedes der mehreren Eigenschaftselemente spezifiziert sind. Ferner erzeugt die Texterzeugungseinheit 14 einen vierten Text T4 einschließlich einer Beschreibung „In dem linken Oberlappen wird ein 4,2 cm großer Tumor, der Spicula aufweist, mit einem unregelmäßigen Rand und Pleuraeinstülpung gefunden“ beispielsweise auf der Grundlage von „linker Oberlappen“, „Pleuraeinstülpung +“, „unregelmäßiger Rand +“, „Spicula +“, „4,2 cm“ und „Tumor“ unter den Eigenschaften, die für jedes der mehreren Eigenschaftselemente spezifiziert sind.
  • Auf diese Weise erzeugt die Texterzeugungseinheit 14 die mehreren Texte so, dass mindestens eine der Eigenschaften, die für jedes mehrerer vorbestimmter Eigenschaftselemente spezifiziert sind, in jedem der mehreren Texte beschrieben ist und eine Kombination von Eigenschaftselementen, die den in jedem der mehreren Texte beschriebenen Eigenschaften entsprechen, zwischen den mehreren Texten unterschiedlich ist. Die Anzahl an von der Texterzeugungseinheit 14 erzeugten Texten kann 3 oder weniger oder 5 oder mehr betragen. Darüber hinaus kann die Texterzeugungseinheit 14 Texte für alle Kombinationen erzeugen, bei denen M (M < N) oder mehr Eigenschaftselemente aus den N Eigenschaftselementen ausgewählt werden. Ferner kann die Anzahl an Eigenschaftselementen, die in jedem Text enthalten sind, voneinander verschieden sein oder kann unter mehreren Texten gleich sein. Darüber hinaus kann der Benutzer wesentliche Eigenschaftselemente designieren, die in jedem der mehreren Texte enthalten sein sollen. In diesem Fall kann die Texterzeugungseinheit 14 mehrere Texte erzeugen, die die Beschreibung in Bezug auf die wesentlichen Eigenschaftselemente enthalten und unterschiedliche Kombinationen von Eigenschaftselementen außer den wesentlichen Eigenschaftselementen aufweisen.
  • Die Texterzeugungseinheit 14 enthält ein rekurrentes neuronales Netzwerk, das darauf trainiert ist, einen Text aus eingegebenen Wörtern zu erzeugen. 5 ist ein Diagramm, das schematisch eine Konfiguration eines rekurrenten neuronalen Netzwerks zeigt. Wie in 5 gezeigt, enthält ein rekurrentes neuronales Netzwerk 20 einen Kodierer 21 und einen Dekodierer 22. Zeichen, die der durch die Analyseeinheit 13 spezifizierten Eigenschaft entsprechen, werden in den Kodierer 21 eingegeben. Beispielsweise werden in einem Fall, bei dem die Texterzeugungseinheit 14 den in 4 dargestellten vierten Text T4 erzeugt, „linker Oberlappen“, „Pleuraeinstülpung“, „unregelmäßiger Rand“, „Spicula“, „4,2 cm“ und „Tumor“, die Zeichen der durch die Analyseeinheit 13 spezifizierten Eigenschaften sind, in den Kodierer 21 eingegeben. Der Dekodierer 22 wurde darauf trainiert, die in den Kodierer 21 eingegebenen Wörter zu dokumentieren, und aus den obigen eingegebenen Wörtern wird der vierte Text T4, „In dem linken Oberlappen wird ein 4,2 cm großer Tumor, der Spicula aufweist, mit einem unregelmäßigen Rand und Pleuraeinstülpung gefunden.“, erzeugt. In 5 gibt „EOS“ das Ende des Satzes (Ende von Satz, End Of Sentence) an.
  • Die Anzeigesteuereinheit 15 führt Steuerung so durch, dass die von der Texterzeugungseinheit 14 erzeugten mehreren Texte auf der Anzeigeeinheit 104 angezeigt werden. 6 ist ein Diagramm, das ein Beispiel eines Anzeigemodus von Informationen zeigt, die auf einem Anzeigebildschirm 300 der Anzeigeeinheit 104 unter der Steuerung der Anzeigesteuereinheit 15 angezeigt werden. Wie in 6 gezeigt, werden der erste bis vierte Text T1 bis T4, die von der Texterzeugungseinheit 14 erzeugt werden, auf dem Anzeigebildschirm 300 angezeigt. Darüber hinaus wird das Diagnosezielbild 200 einschließlich der abnormalen Verschattung SH, die dem ersten bis vierten Text T1 bis T4 entspricht, auf dem Anzeigebildschirm 300 angezeigt. Das Diagnosezielbild 200 kann mit einer Markierung 201 versehen sein, die die Position der abnormalen Verschattung SH angibt. Darüber hinaus wird auf dem Anzeigebildschirm 300 ein Eigenschaftsetikett 202 angezeigt, das die Eigenschaften jedes für die abnormale Verschattung SH spezifizierten Eigenschaftselements angibt. Ferner wird in der Nähe von jedem von dem ersten bis vierten Text T1 bis T4 ein Eigenschaftsetikett 203 angezeigt, das die in dem Text beschriebene Eigenschaft angibt. Der Benutzer kann irgendeinen der mehreren Texte auswählen, die auf dem Anzeigebildschirm 300 angezeigt werden, und den ausgewählten Text als einen Teil oder die Gesamtheit des durch den Benutzer erstellten Dokuments (Auswertungsbericht) verwenden. Der Text kann beispielsweise durch Anklicken des Anzeigebereichs des auszuwählenden Texts mit einem Zeiger ausgewählt werden.
  • Im Folgenden wird der Arbeitsvorgang der Unterstützungsvorrichtung 10 für Dokumentenerstellung beschrieben. 7 ist ein Flussdiagramm, das ein Beispiel eines Flusses eines Unterstützungsprozesses für Dokumentenerstellung zeigt, der von der CPU 101 durchgeführt wird, die das Unterstützungsprogramm 108 für Dokumentenerstellung ausführt. Das Unterstützungsprogramm 108 für Dokumentenerstellung wird beispielsweise in einem Fall ausgeführt, bei dem ein Befehl zum Starten von Ausführung von einem Benutzer via die Eingabeeinheit 105 eingegeben wird. Es wird angenommen, dass das Diagnosezielbild von dem Bildserver 5 auf die Unterstützungsvorrichtung 10 für Dokumentenerstellung (Auswertungsworkstation 3) heruntergeladen und in der Speichereinheit 103 gespeichert wird.
  • Bei Schritt ST1 erfasst die Bilderfassungseinheit 11 das in der Speichereinheit 103 gespeicherte Diagnosezielbild. Bei Schritt ST2 extrahiert die Merkmalsextraktionseinheit 12 abnormale Verschattungen als Merkmalsabschnitte aus dem von der Bilderfassungseinheit 11 erfassten Diagnosezielbild. Bei Schritt ST3 analysiert die Analyseeinheit 13 die aus dem Diagnosezielbild extrahierten abnormalen Verschattungen und spezifiziert die Eigenschaften der abnormalen Verschattung für jedes der mehreren vorbestimmten Eigenschaftselemente.
  • Bei Schritt ST4 erzeugt die Texterzeugungseinheit 14 mehrere unterschiedliche Texte, die die bei Schritt ST3 spezifizierten Eigenschaften beschreiben. Auf diese Weise erzeugt die Texterzeugungseinheit 14 die mehreren Texte so, dass mindestens eine der Eigenschaften für jedes mehrerer vorbestimmter Eigenschaftselemente in jedem der mehreren Texte beschrieben ist und eine Kombination von Eigenschaftselementen, die den in jedem der mehreren Texte beschriebenen Eigenschaften entsprechen, zwischen den mehreren Texten unterschiedlich ist.
  • Bei Schritt ST5 führt die Anzeigesteuereinheit 15 Steuerung so durch, dass die von der Texterzeugungseinheit 14 erzeugten mehreren Texte auf dem Anzeigebildschirm der Anzeigeeinheit 104 angezeigt werden. Der Benutzer kann irgendeinen der mehreren Texte auswählen, die auf der Anzeigeeinheit 104 angezeigt werden, und den ausgewählten Text als einen Teil oder die Gesamtheit des durch den Benutzer erstellten Dokuments (Auswertungsbericht) verwenden.
  • Wie oben beschrieben, werden mit der Unterstützungsvorrichtung 10 für Dokumentenerstellung gemäß der Ausführungsform der offenbarten Technologie mehrere unterschiedliche Texte, die die Eigenschaften der abnormalen Verschattung beschreiben, die aus dem Diagnosezielbild extrahiert wurde, als Kandidatendokumente erzeugt. In mehreren Texten unterscheidet sich eine Kombination von Eigenschaftselementen, die den in jedem Text beschriebenen Eigenschaften entsprechen, voneinander. Dementsprechend ist es möglich, mehrere Texte mit einer Vielzahl von Beschreibungsinhalten zu erzeugen. Infolgedessen besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass Texte, die mit der Anforderung des Benutzers übereinstimmen, bei den mehreren Texten enthalten sind, und es ist möglich, die Erstellung eines Dokuments (Auswertungsbericht) durch den Benutzer effektiv zu unterstützen.
  • [Zweite Ausführungsform]
  • 8 ist ein Diagramm, das ein Beispiel der von der Analyseeinheit 13 abgeleiteten Eigenschaftsbewertung zeigt. Wie oben beschrieben, analysiert die Analyseeinheit 13 die durch die Merkmalsextraktionseinheit 12 extrahierte abnormale Verschattung, um eine Eigenschaftsbewertung, die die Bedeutung der Eigenschaft für jedes Eigenschaftselement angibt, für die entsprechende abnormale Verschattung abzuleiten. Bei der vorliegenden Ausführungsform nimmt die Eigenschaftsbewertung einen Wert von 0 oder mehr und 1 oder weniger an. Je höher die Eigenschaftsbewertung ist, desto ausgeprägter ist die Eigenschaft. Der Bereich der Eigenschaftsbewertung ist nicht auf 0 oder mehr und 1 oder weniger beschränkt und kann geeignet bestimmt werden.
  • Ähnlich wie bei der ersten Ausführungsform erzeugt die Texterzeugungseinheit 14 die mehreren Texte so, dass eine Kombination von Eigenschaftselementen, die in jedem der mehreren Texte beschrieben sind, zwischen den mehreren Texten unterschiedlich ist. Bei der vorliegenden Ausführungsform bestimmt die Texterzeugungseinheit 14 eine Kombination von Eigenschaftselementen, die in jedem der mehreren Texte beschrieben sind, auf der Grundlage der von der Analyseeinheit 13 abgeleiteten Eigenschaftsbewertung. Beispielsweise erzeugt die Texterzeugungseinheit 14 einen Text, der nur Eigenschaften mit einer Eigenschaftsbewertung von beispielsweise 0,9 oder mehr beschreibt, als einen ersten Text, erzeugt einen Text, der nur Eigenschaften mit einer Eigenschaftsbewertung von beispielsweise 0,7 oder mehr beschreibt, als einen zweiten Text und erzeugt einen Text, der nur Eigenschaften mit einer Eigenschaftsbewertung von beispielsweise 0,5 oder mehr beschreibt, als einen dritten Text. Der Schwellenwert der Eigenschaftsbewertung ist nicht auf 0,9, 0,7 und 0,5, oben beschrieben, beschränkt und kann geeignet eingestellt werden.
  • Beispielsweise erzeugt in einem Fall, bei dem die Eigenschaftsbewertung, wie in 8 gezeigt, abgeleitet wird, die Texterzeugungseinheit 14 einen ersten Text einschließlich einer Beschreibung „In dem linken Oberlappen wird ein Tumor gefunden“ auf der Grundlage der Eigenschaften „linker Oberlappen“ und „Tumor“ mit einer Eigenschaftsbewertung von 0,9 oder mehr. Ferner erzeugt die Texterzeugungseinheit 14 einen zweiten Text einschließlich einer Beschreibung „In dem linken Oberlappen wird ein 4,2 cm großer Tumor mit Pleuraeinstülpung gefunden“ auf der Grundlage der Eigenschaften „linker Oberlappen“, „Pleuraeinstülpung +“, „4,2 cm“ und „Tumor“ mit einer Eigenschaftsbewertung von 0,7 oder mehr. Ferner erzeugt die Texterzeugungseinheit 14 einen dritten Text einschließlich einer Beschreibung „In dem linken Oberlappen wird ein 4,2 cm großer Tumor, der Spicula aufweist, mit einem unregelmäßigen Rand und Pleuraeinstülpung gefunden“ auf der Grundlage der Eigenschaften „linker Oberlappen“, „unregelmäßiger Rand“, „Pleuraeinstülpung +“, „Spicula“, „4,2 cm“ und „Tumor“ mit einer Eigenschaftsbewertung von 0,5 oder mehr.
  • Mit der Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung gemäß der zweiten Ausführungsform der offenbarten Technologie ist es möglich, mehrere Texte mit einer Vielzahl von Beschreibungsinhalten wie bei der ersten Ausführungsform zu erzeugen. Darüber hinaus ist es durch Bestimmen der Kombination der in dem Text beschriebenen Eigenschaftselemente gemäß der Eigenschaftsbewertung möglich, mehrere Texte mit einer unterschiedlichen Wahrscheinlichkeit der Beschreibungsinhalte zu erzeugen. Beispielsweise ist es möglich, mehrere Texte einschließlich eines ersten Texts, der eine Beschreibung in Bezug auf ein Eigenschaftselement hoher Wahrscheinlichkeit enthält, eines zweiten Texts, der eine Beschreibung in Bezug auf ein Eigenschaftselement mittlerer Wahrscheinlichkeit enthält, und eines dritten Texts, der eine Beschreibung in Bezug auf ein Eigenschaftselement geringer Wahrscheinlichkeit enthält, zu erzeugen.
  • [Dritte Ausführungsform]
  • Die Texterzeugungseinheit 14 gemäß der ersten und zweiten Ausführungsform, die oben beschrieben sind, erzeugt die mehreren Texte so, dass eine Kombination von Eigenschaftselementen, die in jedem der mehreren Texte beschrieben sind, zwischen den mehreren Texten unterschiedlich ist. Die Texterzeugungseinheit 14 gemäß einer dritten Ausführungsform der offenbarten Technologie erzeugt die mehreren Texte so, dass jeder Text eine Beschreibung desselben Inhalts mit unterschiedlichen Ausdrücken zwischen den mehreren Texten enthält.
  • 9 ist ein Diagramm, das ein Beispiel eines Anzeigemodus von Informationen zeigt, die auf dem Anzeigebildschirm 300 gemäß der dritten Ausführungsform der offenbarten Technologie angezeigt werden. 9 zeigt ein Beispiel, bei dem „linker Oberlappen“, „teilweise fest“ und „Tumor“ durch die Analyseeinheit 13 als die Eigenschaften der abnormalen Verschattung SH spezifiziert sind, die aus dem Diagnosezielbild 200 extrahiert wurde. Auf dem Anzeigebildschirm 300 wird das Eigenschaftsetikett 202 angezeigt, das jede der oben erwähnten Eigenschaften angibt, die für die abnormale Verschattung SH spezifiziert sind.
  • Bei diesem Beispiel erzeugt die Texterzeugungseinheit 14 einen ersten Text T1, der eine Beschreibung „In dem linken Oberlappen wird ein teilweise fester Tumor gefunden“ enthält, auf der Grundlage von „linker Oberlappen“, „teilweise fest“ und „Tumor“, die die Eigenschaften sind, die für abnormale Verschattung-SH spezifiziert sind. Ferner erzeugt die Texterzeugungseinheit 14 einen zweiten Text T2, der eine Beschreibung „In dem linken Oberlappen wird ein Tumor, von dem die Mitte fest ist und die Peripherie Milchglas ist, gefunden“ enthält, auf der Grundlage von „linker Oberlappen“, „teilweise fest“ und „Tumor“, die die Eigenschaften sind, die für abnormale Verschattung-SH spezifiziert sind. Obwohl die Ausdrücke „teilweise fest“, der in dem ersten Text T1 beschrieben ist, und „die Mitte fest ist und die Peripherie Milchglas ist“, der in dem zweiten Text T2 beschrieben ist, unterschiedlich sind, sind ihre Bedeutungen hier gleich. Auf diese Weise erzeugt die Texterzeugungseinheit 14 gemäß der dritten Ausführungsform der offenbarten Technologie die mehreren Texte so, dass eine Beschreibung desselben Inhalts mit unterschiedlichen Ausdrücken zwischen den mehreren Texten enthalten ist. Die Texterzeugungseinheit 14 gemäß der vorliegenden Ausführungsform kann durch Verwenden eines trainierten Modells realisiert werden, das darauf trainiert ist, mehrere Texte, die denselben Inhalt aufweisen, mit unterschiedlichen Ausdrücken aus den eingegebenen Wörtern zu erzeugen.
  • Mit der Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung gemäß der dritten Ausführungsform der offenbarten Technologie ist es möglich, mehrere Texte mit einer Vielzahl von Beschreibungsinhalten wie bei der ersten Ausführungsform zu erzeugen. Da mehrere Texte Beschreibungen desselben Inhalts mit unterschiedlichen Ausdrücken enthalten, besteht darüber hinaus eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass Texte, die mit der Anforderung des Benutzers übereinstimmen, bei den mehreren Kandidatentexten enthalten sind, und es ist möglich, die Erstellung eines Dokuments (Auswertungsbericht) durch den Benutzer effektiv zu unterstützen.
  • Die Texterzeugungseinheit 14 kann die mehreren Texte so erzeugen, dass eine Beschreibung einer designierten Eigenschaft unter mehreren Eigenschaften, die für die abnormale Verschattung spezifiziert sind, denselben Inhalt mit unterschiedlichen Ausdrücken zwischen den mehreren Texten aufweist. Indem es dem Benutzer ermöglicht wird, Eigenschaften zu designieren, die in unterschiedlichen Ausdrücken beschrieben werden sollen, ist es möglich, die Wahrscheinlichkeit weiter zu erhöhen, dass Text, der Ausdrücke verwendet, die mit der Anforderung des Benutzers übereinstimmen, erzeugt wird.
  • [Vierte Ausführungsform]
  • Die Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung gemäß der ersten bis dritten Ausführungsform, die oben beschrieben sind, erzeugt mehrere unterschiedliche Texte, die die Eigenschaften der Merkmalsabschnitte beschreiben. Die Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung gemäß einer vierten Ausführungsform der offenbarten Technologie erzeugt mehrere unterschiedliche Texte, die die Klassifizierung einer Erkrankung beschreiben, die dem Merkmalsabschnitt entspricht. Dasselbe gilt für die Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung gemäß einer fünften bis siebten Ausführungsform, die später beschrieben werden. Die Klassifizierung einer Erkrankung enthält beispielsweise Erkrankungsnamen und Diagnosenamen, wie beispielsweise Knoten, Hämangiome, Zysten, Lymphadenopathie, Pleuraerguss und Hamartom, sowie die Klassifizierung, ob die Erkrankung gutartig oder bösartig (Krebs) ist.
  • Bei der vorliegenden Ausführungsform analysiert die Analyseeinheit 13 eine abnormale Verschattung, die aus dem Diagnosezielbild extrahiert wurde, und schätzt die Klassifizierung einer Erkrankung, die der abnormalen Verschattung entspricht. Die Analyseeinheit 13 kann die Klassifizierung einer Erkrankung beispielsweise unter Verwendung eines trainierten Modells schätzen, das durch maschinelles Lernen, wie beispielsweise Deep Learning, trainiert wurde. Das oben erwähnte trainierte Modell wird durch maschinelles Lernen beispielsweise unter Verwendung von Trainingsdaten trainiert, in denen einem medizinischen Bild, das eine abnormale Verschattung enthält, die Klassifizierung einer Erkrankung, die der abnormalen Verschattung entspricht, als ein korrektes Etikett gegeben wird. Die Analyseeinheit 13 leitet eine Klassifizierungsbestimmungsbewertung, die eine Wahrscheinlichkeit angibt, dass die Erkrankung der Klassifizierung entspricht, für jeden Kandidaten für die Klassifizierung der Erkrankung ab, die der abnormalen Verschattung entspricht.
  • Die Texterzeugungseinheit 14 erzeugt mehrere unterschiedliche Texte, die die Klassifizierung der Erkrankung beschreiben, die der abnormalen Verschattung entspricht, die aus dem Diagnosezielbild extrahiert wurde. Weiter insbesondere erzeugt die Texterzeugungseinheit 14 die mehreren Texte so, dass die Klassifizierung der Erkrankung, die in jedem der mehreren Texte beschrieben ist, zwischen den mehreren Texten unterschiedlich ist. Beispielsweise kann die Texterzeugungseinheit 14 alle oder einige der Kandidaten, für die eine Klassifizierungsbestimmungsbewertung bei der Analyseeinheit 13 abgeleitet wurde, für die Klassifizierung der Erkrankung als die Klassifizierung des Beschreibungsziels verwenden.
  • 10 zeigt ein Beispiel, bei dem die Texterzeugungseinheit 14 drei Texte erzeugt, die die Klassifizierungen von unterschiedlichen Erkrankungen beschreiben, die den abnormalen Verschattungen entsprechen, die aus dem Diagnosezielbild extrahiert wurden. Die Texterzeugungseinheit 14 erzeugt einen ersten Text T1, der eine Beschreibung „Ein Knoten wird gefunden“ als eine Beschreibung in Bezug auf die Klassifizierung der Erkrankung, die der abnormalen Verschattung entspricht, enthält. Darüber hinaus erzeugt die Texterzeugungseinheit 14 einen zweiten Text T2, der eine Beschreibung „Ein Hämangiom wird gefunden“ als eine Beschreibung in Bezug auf die Klassifizierung der Erkrankung, die der abnormalen Verschattung entspricht, enthält. Darüber hinaus erzeugt die Texterzeugungseinheit 14 einen dritten Text T3, der eine Beschreibung „Eine Zyste wird gefunden“ als eine Beschreibung in Bezug auf die Klassifizierung der Erkrankung, die der abnormalen Verschattung entspricht, enthält.
  • Die Anzeigesteuereinheit 15 führt Steuerung so durch, dass die mehreren Texte, die von der Texterzeugungseinheit 14 erzeugt wurden, in einer Reihenfolge gemäß einem Schätzergebnis der Klassifizierung der Erkrankung bei der Analyseeinheit 13 angeordnet und auf der Anzeigeeinheit 104 angezeigt werden. Beispielsweise kann in einem Fall, bei dem die Klassifizierungsbestimmungsbewertung von „Knoten“ die höchste unter den Klassifizierungsbestimmungsbewertungen ist, die für jeden Kandidaten für die durch die Analyseeinheit 13 durchgeführte Klassifizierung der Erkrankung abgeleitet wurden, die Anzeigesteuereinheit 15 den ersten Text T1, der die Beschreibung „Ein Knoten wird gefunden“ enthält, auf dem oberen Abschnitt auf dem Anzeigebildschirm in Bezug auf die anderen Texte T2 und T3 anordnen und anzeigen.
  • 11 ist ein Diagramm, das ein weiteres Beispiel mehrerer Texte zeigt, die von der Texterzeugungseinheit 14 erzeugt werden. Die Texterzeugungseinheit 14 erzeugt einen ersten Text T1, der eine Beschreibung „Primärer Lungenkrebs wird vermutet“ als eine Beschreibung in Bezug auf die Klassifizierung der Erkrankung, die der abnormalen Verschattung entspricht, enthält. Darüber hinaus erzeugt die Texterzeugungseinheit 14 einen zweiten Text T2, der eine Beschreibung „Es besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit für Gutartigkeit“ als eine Beschreibung in Bezug auf die Klassifizierung der Erkrankung, die der abnormalen Verschattung entspricht, enthält. Auf diese Weise kann die Klassifizierung der Erkrankung die Klassifizierung sein, ob die Erkrankung gutartig oder bösartig ist, und die Texterzeugungseinheit 14 kann sowohl einen Text, der eine Beschreibung enthält, dass die Erkrankung bösartig ist, als auch einen Text, der eine Beschreibung enthält, dass die Erkrankung gutartig ist, erzeugen. Ferner kann, wie in 11 dargestellt, jeder der mehreren Texte nicht nur eine Beschreibung in Bezug auf die Klassifizierung der Erkrankung, sondern auch eine Beschreibung in Bezug auf die Eigenschaft der abnormalen Verschattung enthalten.
  • Mit der Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung gemäß der vierten Ausführungsform der offenbarten Technologie ist es, da die Klassifizierung der Erkrankung in jedem der mehreren Texte beschrieben ist, möglich, die Erstellung eines Dokuments (Auswertungsbericht) durch den Benutzer effektiv zu unterstützen. Da mehrere Texte so erzeugt werden, dass die Klassifizierung der in jedem Text beschriebenen Erkrankung zwischen den mehreren Texten unterschiedlich ist, ist es darüber hinaus möglich, die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass Texte, die mit der Anforderung des Benutzers übereinstimmen, bei den mehreren Texten enthalten sind. Ferner führt die Anzeigesteuereinheit 15 Steuerung so durch, dass die mehreren Texte, die von der Texterzeugungseinheit 14 erzeugt wurden, in einer Reihenfolge gemäß einem Schätzergebnis der Klassifizierung der Erkrankung bei der Analyseeinheit 13 angeordnet und auf der Anzeigeeinheit 104 angezeigt werden. Daher ist es möglich, die Auswahl des Texts durch den Benutzer zu erleichtern.
  • [Fünfte Ausführungsform]
  • Ähnlich wie bei dem Fall der oben beschriebenen vierten Ausführungsform erzeugt die Texterzeugungseinheit 14 gemäß einer fünften Ausführungsform der offenbarten Technologie mehrere unterschiedliche Texte, die die Klassifizierung der Erkrankung beschreiben, die der abnormalen Verschattung entspricht, die aus dem Diagnosezielbild extrahiert wurde. Bei der vorliegenden Ausführungsform erzeugt die Texterzeugungseinheit 14 die mehreren Texte so, dass bei der Beschreibung in Bezug auf die Klassifizierung der Erkrankung ein Ausdruck, der eine Wahrscheinlichkeit angibt, dass die Erkrankung der Klassifizierung entspricht, zwischen den mehreren Texten unterschiedlich ist.
  • 12 zeigt ein Beispiel, bei dem die Texterzeugungseinheit 14 für die Klassifizierung einer Erkrankung (primärer Lungenkrebs) drei Texte mit unterschiedlichen Ausdrücken erzeugt, die eine Wahrscheinlichkeit angeben, dass die Erkrankung der Klassifizierung entspricht. Die Texterzeugungseinheit 14 erzeugt einen ersten Text T1, der eine Beschreibung, die einen bestimmenden Ausdruck verwendet, wie beispielsweise „Es ist primärer Lungenkrebs.“, als eine Beschreibung in Bezug auf die Klassifizierung der Erkrankung enthält. Das heißt, der erste Text T1 enthält einen Ausdruck, der angibt, dass eine Wahrscheinlichkeit, dass die Erkrankung primärem Lungenkrebs entspricht, extrem hoch ist. Darüber hinaus erzeugt die Texterzeugungseinheit 14 einen zweiten Text T2, der eine Beschreibung, die einen spekulativen Ausdruck verwendet, wie beispielsweise „Primärer Lungenkrebs wird vermutet.“, als eine Beschreibung in Bezug auf die Klassifizierung der Erkrankung enthält. Das heißt, der zweite Text T2 enthält einen Ausdruck, der angibt, dass eine Wahrscheinlichkeit, dass die Erkrankung primärem Lungenkrebs entspricht, relativ hoch ist. Darüber hinaus erzeugt die Texterzeugungseinheit 14 einen dritten Text T3, der eine Beschreibung, die einen Ausdruck verwendet, der weder positiv noch negativ ist, wie beispielsweise „Die Wahrscheinlichkeit von primärem Lungenkrebs kann nicht geleugnet werden.“, als eine Beschreibung in Bezug auf die Klassifizierung der Erkrankung enthält. Das heißt, der dritte Text T3 enthält einen Ausdruck, der angibt, dass eine Wahrscheinlichkeit, dass die Erkrankung primärem Lungenkrebs entspricht, relativ gering ist. Wie in 12 dargestellt, kann jeder der mehreren Texte nicht nur eine Beschreibung in Bezug auf die Klassifizierung der Erkrankung, sondern auch eine Beschreibung in Bezug auf die Eigenschaft der abnormalen Verschattung enthalten.
  • Bei der Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung gemäß der vorliegenden Ausführungsform kann die Analyseeinheit 13 eine abnormale Verschattung analysieren, die aus dem Diagnosezielbild extrahiert wurde, und die Klassifizierung einer Erkrankung schätzen, die der abnormalen Verschattung entspricht. Das heißt, die Analyseeinheit 13 kann eine Klassifizierungsbestimmungsbewertung, die eine Wahrscheinlichkeit angibt, dass die Erkrankung der Klassifizierung entspricht, für jeden Kandidaten für die Klassifizierung der Erkrankung ableiten, die der abnormalen Verschattung entspricht. In diesem Fall kann die Texterzeugungseinheit 14 mehrere Texte mit unterschiedlichen Ausdrücken, wie oben beschrieben, für die Klassifizierung der Erkrankung mit der höchsten Klassifizierungsbestimmungsbewertung erzeugen, die von der Analyseeinheit 13 abgeleitet wurde. Darüber hinaus kann die Texterzeugungseinheit 14 mehrere Texte mit unterschiedlichen Ausdrücken, wie oben beschrieben, für jede der Klassifizierungen von zwei oder mehr Erkrankungen mit relativ hohen Bewertungen erzeugen, die von der Analyseeinheit 13 abgeleitet wurden.
  • Mit der Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung gemäß der fünften Ausführungsform der offenbarten Technologie besteht, da mehrere Texte Beschreibungen in Bezug auf Klassifizierungen von Erkrankungen mit unterschiedlichen Ausdrücken enthalten, die eine Wahrscheinlichkeit angeben, die der Klassifizierung entspricht, eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass Texte, die mit der Anforderung des Benutzers übereinstimmen, bei den mehreren Kandidatentexten enthalten sind, und es ist möglich, die Erstellung eines Dokuments (Auswertungsbericht) durch den Benutzer effektiv zu unterstützen.
  • [Sechste Ausführungsform]
  • 13 ist ein Funktionsblockdiagramm, das ein Beispiel einer funktionalen Konfiguration der Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung gemäß einer sechsten Ausführungsform der offenbarten Technologie zeigt. Die Unterstützungsvorrichtung 10 für Dokumentenerstellung gemäß der vorliegenden Ausführungsform enthält eine Merkmalsabschnitt-Analyseeinheit 13A und eine Analyseeinheit 13B für relevanten Abschnitt.
  • Die Merkmalsabschnitt-Analyseeinheit 13A analysiert eine abnormale Verschattung, die aus dem Diagnosezielbild extrahiert wurde, und schätzt die Klassifizierung einer Erkrankung, die der abnormalen Verschattung entspricht. Insbesondere leitet die Merkmalsabschnitt-Analyseeinheit 13A eine Klassifizierungsbestimmungsbewertung, die eine Wahrscheinlichkeit angibt, dass die Erkrankung der Klassifizierung entspricht, für jeden Kandidaten für die Klassifizierung der Erkrankung ab, die der abnormalen Verschattung entspricht. Das heißt, die Funktion der Merkmalsabschnitt-Analyseeinheit 13Aist die gleiche wie die der Analyseeinheit 13 gemäß der oben beschriebenen vierten Ausführungsform.
  • Die Analyseeinheit 13B für relevanten Abschnitt spezifiziert einen relevanten Abschnitt bezüglich der Klassifizierung der Erkrankung mit der höchsten Klassifizierungsbestimmungsbewertung, die von der Merkmalsabschnitt-Analyseeinheit 13A abgeleitet wurde, und bestimmt ein vorbestimmtes Bestimmungselement für den spezifizierten relevanten Abschnitt. Der relevante Abschnitt ist ein Abschnitt in dem Diagnosezielbild, in dem die Klassifizierung anderer Erkrankungen, von denen erwartet wird, dass sie zusammen mit der Klassifizierung der Erkrankung auftreten, die der abnormalen Verschattung (Merkmalsabschnitt) entspricht, auftreten kann.
  • 14 ist ein Beispiel einer Tabelle 30, auf die sich die Analyseeinheit 13B für relevanten Abschnitt bezieht. Die Tabelle 30 wird in der Speichereinheit 103 gespeichert. Beispielsweise wird erwartet, dass „Lungenknoten“ zusammen mit „Pleuraerguss“ und „Lymphadenopathie“ auftritt. Daher ist in der Tabelle 30 der „Lungenknoten“ „ein Bereich zwischen der viszeralen Pleura und der parietalen Pleura“, in dem „Pleuraerguss“ auftreten kann, als einem ersten relevanten Abschnitt zugeordnet und ist dem „Lymphknoten“, bei dem „Lymphadenopathie“ auftreten kann, als einem zweiten relevanten Abschnitt zugeordnet. Ferner ist in der Tabelle 30 das „Vorhandensein oder Nichtvorhandensein von Pleuraerguss“ als ein Bestimmungselement für den ersten relevanten Abschnitt zugeordnet, und das „Vorhandensein oder Nichtvorhandensein von Lymphadenopathie“ ist als ein Bestimmungselement für den zweiten relevanten Abschnitt zugeordnet.
  • In einem Fall, bei dem die Klassifizierung der Erkrankung mit der höchsten Klassifizierungsbestimmungsbewertung „Lungenknoten“ ist, spezifiziert die Analyseeinheit 13B für relevanten Abschnitt „ein Bereich zwischen der viszeralen Pleura und der parietalen Pleura“ als den ersten relevanten Abschnitt auf der Grundlage der Tabelle 30 und bestimmt das „Vorhandensein oder Nichtvorhandensein von Pleuraerguss“ für den ersten relevanten Abschnitt. Ferner spezifiziert die Analyseeinheit 13B für relevanten Abschnitt den „Lymphknoten“ als den zweiten relevanten Abschnitt auf der Grundlage der Tabelle 30 und bestimmt das „Vorhandensein oder Nichtvorhandensein von Lymphadenopathie“ für den zweiten relevanten Abschnitt.
  • Abhängig von der Klassifizierung der Erkrankung kann es sein, dass es keinen zuzuordnenden relevanten Abschnitt gibt. Beispielsweise ist für „Atelektase“ das Feld des relevanten Abschnitts, der „Atelektase“ zugeordnet ist, in der Tabelle 30 leer, da es keine andere Erkrankung gibt, von der erwartet wird, dass sie zusammen mit Atelektase auftritt.
  • Ähnlich wie bei dem Fall der vierten und fünften Ausführungsform, die oben beschrieben sind, erzeugt die Texterzeugungseinheit 14 mehrere unterschiedliche Texte, die die Klassifizierung der Erkrankung beschreiben, die der abnormalen Verschattung entspricht, die aus dem Diagnosezielbild extrahiert wurde. Bei der vorliegenden Ausführungsform fügt die Texterzeugungseinheit 14 eine Beschreibung in Bezug auf die Klassifizierung der Erkrankung mit der höchsten Klassifizierungsbestimmungsbewertung, die von der Merkmalsabschnitt-Analyseeinheit 13A abgeleitet wurde, in jedem der mehreren Texte ein. Darüber hinaus fügt die Texterzeugungseinheit 14 in jedem der mehreren Texte eine Beschreibung in Bezug auf den relevanten Abschnitt bezüglich der Klassifizierung der Erkrankung ein, die der abnormalen Verschattung entspricht, die in jedem der mehreren Texte beschrieben ist. Die Texterzeugungseinheit 14 erzeugt eine Beschreibung in Bezug auf den relevanten Abschnitt auf der Grundlage des Bestimmungsergebnisses für den relevanten Abschnitt, das von der Analyseeinheit 13B für relevanten Abschnitt abgeleitet wurde. Bei der vorliegenden Ausführungsform erzeugt die Texterzeugungseinheit 14 die mehreren Texte so, dass die Anzahl oder Kombination relevanter Abschnitte, die in den mehreren Texten beschrieben sind, zwischen den mehreren Texten unterschiedlich ist.
  • 15 ist ein Diagramm, das ein Beispiel mehrerer Texte zeigt, die von der Texterzeugungseinheit 14 erzeugt werden. Hier wird angenommen, dass die Klassifizierung der Erkrankung mit der höchsten Klassifizierungsbestimmungsbewertung, die von der Merkmalsabschnitt-Analyseeinheit 13A abgeleitet wurde, „fester Knoten“ ist. Als Reaktion darauf wird angenommen, dass die Analyseeinheit 13B für relevanten Abschnitt einen Bereich zwischen der viszeralen Pleura und der parietalen Pleura als einen ersten relevanten Abschnitt spezifiziert und „kein Pleuraerguss“ als das Bestimmungsergebnis für den ersten relevanten Abschnitt ableitet. Ferner wird angenommen, dass die Analyseeinheit 13B für relevanten Abschnitt einen Lymphknoten als einen zweiten relevanten Abschnitt spezifiziert und „keine Lymphadenopathie“ als das Bestimmungsergebnis für den zweiten relevanten Abschnitt ableitet.
  • Die Texterzeugungseinheit 14 erzeugt einen ersten Text T1, der eine Beschreibung „In dem linken Oberlappen wird ein fester Knoten mit einer Hauptachse von 2,1 cm gefunden. Es wird kein Pleuraerguss gefunden“ enthält. Das heißt, der erste Text T1 enthält „fester Knoten“ als eine Beschreibung in Bezug auf die Klassifizierung der Erkrankung, die der abnormalen Verschattung entspricht, und eine Beschreibung „Es wird kein Pleuraerguss gefunden“ als eine Beschreibung in Bezug auf den relevanten Abschnitt.
  • Darüber hinaus erzeugt die Texterzeugungseinheit 14 einen zweiten Text T2, der eine Beschreibung „In dem linken Oberlappen wird ein fester Knoten mit einer Hauptachse von 2,1 cm gefunden. Es wird keine Lymphadenopathie gefunden“ enthält. Das heißt, der zweite Text T2 enthält eine Beschreibung „fester Knoten“ als eine Beschreibung in Bezug auf die Klassifizierung der Erkrankung, die der abnormalen Verschattung entspricht, und eine Beschreibung „Es wird keine Lymphadenopathie gefunden“ als eine Beschreibung in Bezug auf den relevanten Abschnitt.
  • Darüber hinaus erzeugt die Texterzeugungseinheit 14 einen dritten Text T3, der eine Beschreibung „In dem linken Oberlappen wird ein fester Knoten mit einer Hauptachse von 2,1 cm gefunden. Es wird kein Pleuraerguss gefunden. Es wird keine Lymphadenopathie gefunden“ enthält. Das heißt, der dritte Text T3 enthält eine Beschreibung „fester Knoten“ als eine Beschreibung in Bezug auf die Klassifizierung der Erkrankung, die der abnormalen Verschattung entspricht, und eine Beschreibung „Es wird kein Pleuraerguss gefunden“ und eine Beschreibung „Es wird keine Lymphadenopathie gefunden“ als eine Beschreibung in Bezug auf den relevanten Abschnitt. Die Texterzeugungseinheit 14 kann ferner einen vierten Text (nicht gezeigt) erzeugen, der eine Beschreibung in Bezug auf die Klassifizierung der Erkrankung enthält, die der abnormalen Verschattung entspricht, und der keine Beschreibung in Bezug auf den relevanten Abschnitt enthält.
  • Die Anzeigesteuereinheit 15 führt Steuerung so durch, dass die von der Texterzeugungseinheit 14 erzeugten mehreren Texte auf der Anzeigeeinheit 104 angezeigt werden.
  • Nachstehend wird der Arbeitsvorgang der Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung gemäß der vorliegenden Ausführungsform beschrieben. 16 ist ein Flussdiagramm, das ein Beispiel eines Flusses eines Unterstützungsprozesses für Dokumentenerstellung zeigt, der von der CPU 101 durchgeführt wird, die das Unterstützungsprogramm 108 für Dokumentenerstellung gemäß der vorliegenden Ausführungsform ausführt.
  • Bei Schritt ST11 erfasst die Bilderfassungseinheit 11 das in der Speichereinheit 103 gespeicherte Diagnosezielbild. Bei Schritt ST12 extrahiert die Merkmalsextraktionseinheit 12 abnormale Verschattungen als Merkmalsabschnitte aus dem von der Bilderfassungseinheit 11 erfassten Diagnosezielbild. Bei Schritt ST13 analysiert die Merkmalsabschnitt-Analyseeinheit 13A die aus dem Diagnosezielbild extrahierte abnormale Verschattung und leitet eine Klassifizierungsbestimmungsbewertung, die eine Wahrscheinlichkeit angibt, dass die Erkrankung der Klassifizierung entspricht, für jeden Kandidaten für die Klassifizierung der Erkrankung ab, die der abnormalen Verschattung entspricht.
  • Bei Schritt ST14 spezifiziert die Analyseeinheit 13B für relevanten Abschnitt den relevanten Abschnitt bezüglich der Klassifizierung der Erkrankung mit der höchsten Klassifizierungsbestimmungsbewertung, die von der Merkmalsabschnitt-Analyseeinheit 13A bei Schritt ST13 abgeleitet wurde, auf der Grundlage der Tabelle 30. Bei Schritt ST15 analysiert die Analyseeinheit 13B für relevanten Abschnitt den bei Schritt ST14 spezifizierten relevanten Abschnitt und bestimmt ein vorbestimmtes Bestimmungselement für den relevanten Abschnitt. Die Analyseeinheit 13B für relevanten Abschnitt spezifiziert ein Bestimmungselement auf der Grundlage der Tabelle 30.
  • Bei Schritt ST16 erzeugt die Texterzeugungseinheit 14 mehrere Texte einschließlich einer Beschreibung in Bezug auf die Klassifizierung der Erkrankung mit der höchsten Klassifizierungsbestimmungsbewertung, die von der Merkmalsabschnitt-Analyseeinheit 13A bei Schritt ST13 abgeleitet wurde, und einer Beschreibung in Bezug auf das Bestimmungsergebnis für den relevanten Abschnitt, das von der Analyseeinheit 13B für relevanten Abschnitt bei Schritt ST15 abgeleitet wurde.
  • Bei Schritt ST17 führt die Anzeigesteuereinheit 15 Steuerung so durch, dass die von der Texterzeugungseinheit 14 bei Schritt ST16 erzeugten mehreren Texte auf dem Anzeigebildschirm der Anzeigeeinheit 104 angezeigt werden. Der Benutzer kann irgendeinen der mehreren Texte auswählen, die auf der Anzeigeeinheit 104 angezeigt werden, und den ausgewählten Text als einen Teil oder die Gesamtheit des durch den Benutzer erstellten Dokuments (Auswertungsbericht) verwenden.
  • Mit der Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung gemäß der sechsten Ausführungsform der offenbarten Technologie ist es, da jeder der mehreren Texte nicht nur eine Beschreibung in Bezug auf die Klassifizierung der Erkrankung, die der abnormalen Verschattung entspricht, sondern auch eine Beschreibung in Bezug auf den relevanten Abschnitt bezüglich der Klassifizierung der Erkrankung enthält, möglich, die Erstellung eines Dokuments (Auswertungsbericht) durch den Benutzer effektiv zu unterstützen. Da mehrere Texte so erzeugt werden, dass die Anzahl oder Kombination von in jedem Text beschriebenen relevanten Abschnitten zwischen den mehreren Texten unterschiedlich ist, ist es darüber hinaus möglich, die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass Texte, die mit der Anforderung des Benutzers übereinstimmen, bei den mehreren Texten enthalten sind.
  • Bei der vorliegenden Ausführungsform wurde ein Fall, bei dem die Texterzeugungseinheit 14 eine Beschreibung in Bezug auf die Klassifizierung der Erkrankung mit der höchsten Klassifizierungsbestimmungsbewertung, die von der Merkmalsabschnitt-Analyseeinheit 13A abgeleitet wurde, in jedem der mehreren Texte einfügt, beispielhaft dargestellt, aber die vorliegende Offenbarung ist nicht auf diesen Aspekt beschränkt. Ähnlich wie bei dem Fall der oben beschriebenen vierten Ausführungsform kann die Texterzeugungseinheit 14 die mehreren Texte so erzeugen, dass die Klassifizierung der Erkrankung, die in jedem der mehreren Texte beschrieben ist, zwischen den mehreren Texten unterschiedlich ist. Beispielsweise kann die Texterzeugungseinheit 14 alle oder einige der Kandidaten, für die eine Klassifizierungsbestimmungsbewertung bei der Merkmalsabschnitt-Analyseeinheit 13A abgeleitet wurde, für die Klassifizierung der Erkrankung als die Klassifizierung des Beschreibungsziels verwenden. In diesem Fall spezifiziert die Analyseeinheit 13B für relevanten Abschnitt den relevanten Abschnitt für jede Klassifizierung aller oder einiger der Kandidaten, für die die Klassifizierungsbestimmungsbewertung abgeleitet wurde, für die Klassifizierung der Erkrankung und bestimmt ein vorbestimmtes Bestimmungselement für den spezifizierten relevanten Abschnitt. Die Texterzeugungseinheit 14 erzeugt eine Beschreibung in Bezug auf den relevanten Abschnitt, der der Klassifizierung der in jedem Text beschriebenen Erkrankung entspricht, auf der Grundlage des Bestimmungsergebnisses für den relevanten Abschnitt, das von der Analyseeinheit 13B für relevanten Abschnitt abgeleitet wurde, und fügt die erzeugte Beschreibung in einem entsprechenden Text ein. Wie in der Tabelle 30 (siehe 14) gezeigt, enthält in einem Fall, bei dem es keinen relevanten Abschnitt bezüglich der Klassifizierung der Erkrankung gibt, die der abnormalen Verschattung entspricht, der Text, der die Klassifizierung einer solchen Erkrankung beschreibt, nicht die Beschreibung in Bezug auf den relevanten Abschnitt. Das heißt, die Texterzeugungseinheit 14 fügt eine Beschreibung in Bezug auf den relevanten Abschnitt nur in einem Text unter den mehreren Texten ein, in dem die Klassifizierung der für die abnormale Verschattung beschriebenen Erkrankung eine spezifische Klassifizierung ist.
  • 17 ist ein Diagramm, das ein weiteres Beispiel mehrerer Texte zeigt, die von der Texterzeugungseinheit 14 erzeugt werden können. Die Texterzeugungseinheit 14 erzeugt einen ersten Text T1, der eine Beschreibung „In dem linken Oberlappen wird ein fester Knoten mit einer Hauptachse von 2,1 cm gefunden. Es wird kein Pleuraerguss gefunden. Es wird keine Lymphadenopathie gefunden“ enthält. Das heißt, der erste Text T1 enthält „fester Knoten“ als eine Beschreibung in Bezug auf die Klassifizierung der Erkrankung, die der abnormalen Verschattung entspricht, und eine Beschreibung „Es wird kein Pleuraerguss gefunden“ und eine Beschreibung „Es wird keine Lymphadenopathie gefunden“ als eine Beschreibung in Bezug auf den relevanten Abschnitt.
  • Darüber hinaus erzeugt die Texterzeugungseinheit 14 einen zweiten Text T2, der eine Beschreibung „In dem linken Oberlappen wird Atelektase mit einer Hauptachse von 2,1 cm gefunden“ enthält. Das heißt, der zweite Text T2 enthält eine Beschreibung „Atelektase“ als eine Beschreibung in Bezug auf die Klassifizierung der Erkrankung, die der abnormalen Verschattung entspricht, und enthält nicht die Beschreibung in Bezug auf den relevanten Abschnitt. Der Grund, warum der zweite Text T2 nicht die Beschreibung in Bezug auf den relevanten Abschnitt enthält, ist, dass der relevante Abschnitt bezüglich „Atelektase“ nicht vorhanden ist und das Bestimmungsergebnis für den relevanten Abschnitt nicht vorhanden ist.
  • 18 ist ein Diagramm, das ein weiteres Beispiel mehrerer Texte zeigt, die von der Texterzeugungseinheit 14 erzeugt werden. Die Texterzeugungseinheit 14 erzeugt einen ersten Text T1, der eine Beschreibung „In dem linken Oberlappen wird ein fester Knoten mit einer Hauptachse von 2,1 cm gefunden. Primärer Lungenkrebs wird vermutet. Es wird kein Pleuraerguss gefunden. Es wird keine Lymphadenopathie gefunden“ enthält. Das heißt, der erste Text T1 enthält eine Beschreibung „fester Knoten“ und eine Beschreibung „Primärer Lungenkrebs wird vermutet“ als eine Beschreibung in Bezug auf die Klassifizierung der Erkrankung, die der abnormalen Verschattung entspricht, und eine Beschreibung „Es wird kein Pleuraerguss gefunden“ und eine Beschreibung „Es wird keine Lymphadenopathie gefunden“ als eine Beschreibung in Bezug auf den relevanten Abschnitt. Darüber hinaus erzeugt die Texterzeugungseinheit 14 einen zweiten Text T2, der eine Beschreibung „In dem linken Oberlappen wird ein fester Knoten mit einer Hauptachse von 2,1 cm gefunden. Es besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit für Gutartigkeit“ enthält. Das heißt, der zweite Text T2 enthält eine Beschreibung „fester Knoten“ und eine Beschreibung „Es besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit für Gutartigkeit“ als eine Beschreibung in Bezug auf die Klassifizierung der Erkrankung, die der abnormalen Verschattung entspricht, und enthält keine Beschreibung in Bezug auf den relevanten Abschnitt.
  • Auf diese Weise kann die Texterzeugungseinheit 14 die Beschreibung in Bezug auf den relevanten Abschnitt in dem Text, in dem die Klassifizierung der für die abnormale Verschattung beschriebenen Erkrankung bösartig ist, unter den mehreren Texten einfügen, während es sein kann, dass die Texterzeugungseinheit 14 nicht die Beschreibung in Bezug auf den relevanten Abschnitt in dem Text einfügt, in dem die Klassifizierung der für die abnormale Verschattung beschriebenen Erkrankung gutartig ist. Dies liegt daran, dass es bei gutartigen Erkrankungen üblich ist, dass der relevante Abschnitt nicht vorhanden ist, oder dass, obwohl der relevante Abschnitt vorhanden ist, kein Interesse an dem relevanten Abschnitt besteht.
  • [Siebte Ausführungsform]
  • 19 ist ein Funktionsblockdiagramm, das ein Beispiel einer funktionalen Konfiguration der Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung gemäß einer siebten Ausführungsform der offenbarten Technologie zeigt. Die Unterstützungsvorrichtung 10 für Dokumentenerstellung gemäß der vorliegenden Ausführungsform unterscheidet sich von der Unterstützungsvorrichtung 10 für Dokumentenerstellung (siehe 13) gemäß der oben beschriebenen sechsten Ausführungsform darin, dass sie eine Designationsempfangseinheit 16 anstelle der Merkmalsextraktionseinheit 12 enthält.
  • Die Designationsempfangseinheit 16 empfängt die Designation der abnormalen Verschattung (Merkmalsabschnitt), die in dem Diagnosezielbild enthalten ist. Die abnormale Verschattung kann zum Beispiel dadurch designiert werden, dass der Benutzer einen Teilbereich in dem Diagnosezielbild, der auf dem Anzeigebildschirm der Anzeigeeinheit 104 angezeigt wird, unter Verwendung einer Eingabevorrichtung, wie beispielsweise einer Maus, anklickt oder zieht.
  • Die Merkmalsabschnitt-Analyseeinheit 13A analysiert eine abnormale Verschattung gemäß der von der Designationsempfangseinheit 16 empfangenen Designation und schätzt die Klassifizierung der Erkrankung, die der abnormalen Verschattung entspricht. Insbesondere leitet die Merkmalsabschnitt-Analyseeinheit 13A eine Klassifizierungsbestimmungsbewertung, die eine Wahrscheinlichkeit angibt, dass die Erkrankung der Klassifizierung entspricht, für jeden Kandidaten für die Klassifizierung der Erkrankung ab, die der designierten abnormalen Verschattung entspricht.
  • Die Analyseeinheit 13B für relevanten Abschnitt spezifiziert einen relevanten Abschnitt bezüglich der Klassifizierung der Erkrankung mit der höchsten Klassifizierungsbestimmungsbewertung, die von der Merkmalsabschnitt-Analyseeinheit 13A abgeleitet wurde, und bestimmt ein vorbestimmtes Bestimmungselement für den spezifizierten relevanten Abschnitt.
  • Die Texterzeugungseinheit 14 erzeugt mehrere unterschiedliche Texte, die die Klassifizierung der Erkrankung beschreiben, die der abnormalen Verschattung entspricht, gemäß der von der Designationsempfangseinheit 16 empfangenen Designation. Bei der vorliegenden Ausführungsform fügt die Texterzeugungseinheit 14 eine Beschreibung in Bezug auf die Klassifizierung der Erkrankung mit der höchsten Klassifizierungsbestimmungsbewertung, die von der Merkmalsabschnitt-Analyseeinheit 13A abgeleitet wurde, in jedem der mehreren Texte ein. Die Texterzeugungseinheit 14 fügt in jedem der mehreren Texte eine Beschreibung in Bezug auf den relevanten Abschnitt bezüglich der Klassifizierung der Erkrankung ein, die der abnormalen Verschattung entspricht, die in jedem der mehreren Texte beschrieben ist. Die Texterzeugungseinheit 14 erzeugt eine Beschreibung in Bezug auf den relevanten Abschnitt auf der Grundlage des Bestimmungsergebnisses für den relevanten Abschnitt, das von der Analyseeinheit 13B für relevanten Abschnitt abgeleitet wurde. Die Texterzeugungseinheit 14 erzeugt die mehreren Texte so, dass die Anzahl oder Kombination relevanter Abschnitte, die in den mehreren Texten beschrieben sind, zwischen den mehreren Texten unterschiedlich ist. Die Anzeigesteuereinheit 15 führt Steuerung so durch, dass die von der Texterzeugungseinheit 14 erzeugten mehreren Texte auf der Anzeigeeinheit 104 angezeigt werden.
  • Mit der Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung gemäß der siebten Ausführungsform der offenbarten Technologie ist es, da die mehreren Texte für die durch den Benutzer designierte abnormale Verschattung (Merkmalsabschnitt) erzeugt werden, möglich, die Erstellung eines Dokuments (Auswertungsbericht) durch den Benutzer effektiv zu unterstützen.
  • Bei der vorliegenden Ausführungsform wurde ein Fall, bei dem die Texterzeugungseinheit 14 eine Beschreibung in Bezug auf die Klassifizierung der Erkrankung mit der höchsten Klassifizierungsbestimmungsbewertung, die von der Merkmalsabschnitt-Analyseeinheit 13A abgeleitet wurde, in jedem der mehreren Texte einfügt, beispielhaft dargestellt, aber die vorliegende Offenbarung ist nicht auf diesen Aspekt beschränkt. Ähnlich wie bei dem Fall der oben beschriebenen vierten Ausführungsform kann die Texterzeugungseinheit 14 die mehreren Texte so erzeugen, dass die Klassifizierung der Erkrankung, die in jedem der mehreren Texte beschrieben ist, zwischen den mehreren Texten unterschiedlich ist. Beispielsweise kann die Texterzeugungseinheit 14 alle oder einige der Kandidaten, für die eine Klassifizierungsbestimmungsbewertung bei der Merkmalsabschnitt-Analyseeinheit 13A abgeleitet wurde, für die Klassifizierung der Erkrankung als die Klassifizierung des Beschreibungsziels verwenden. In diesem Fall spezifiziert die Analyseeinheit 13B für relevanten Abschnitt den relevanten Abschnitt für jede Klassifizierung aller oder einiger der Kandidaten, für die die Klassifizierungsbestimmungsbewertung abgeleitet wurde, für die Klassifizierung der Erkrankung und bestimmt ein vorbestimmtes Bestimmungselement für den spezifizierten relevanten Abschnitt. Die Texterzeugungseinheit 14 erzeugt eine Beschreibung in Bezug auf den relevanten Abschnitt, der der Klassifizierung der in jedem Text beschriebenen Erkrankung entspricht, auf der Grundlage des Analyseergebnisses bei der Analyseeinheit 13B für relevanten Abschnitt und fügt die erzeugte Beschreibung in einem entsprechenden Text ein.
  • Die Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung kann mehrere Texte wie folgt erzeugen und anzeigen. Beispielsweise können vor Empfangen der Designation der abnormalen Verschattung (Merkmalsabschnitt) durch den Benutzer mehrere Texte im Voraus für jede der mehreren abnormalen Verschattungen (Merkmalsabschnitt) erzeugt werden. Danach kann in einem Fall, bei dem eine abnormale Verschattung (Merkmalsabschnitt) durch den Benutzer designiert wird, Steuerung so durchgeführt werden, dass mehrere Texte bezüglich der designierten abnormalen Verschattung (Merkmalsabschnitt) aus mehreren Texten, die im Voraus erzeugt wurden, ausgewählt werden, und die ausgewählten mehreren Texte werden auf der Anzeigeeinheit 104 angezeigt. Es kann sein, dass die mehreren angezeigten Texte eine Beschreibung in Bezug auf den relevanten Abschnitt enthalten oder nicht enthalten.
  • Ferner kann die in jedem der mehreren Texte enthaltene Beschreibung in Bezug auf die Eigenschaft der abnormalen Verschattung (Merkmalsabschnitt) eine Beschreibung in Bezug auf die Größe der abnormalen Verschattung (Merkmalsabschnitt) sein. Das heißt, die Texterzeugungseinheit 14 kann die mehreren Texte so erzeugen, dass eine Beschreibung in Bezug auf die Größe der abnormalen Verschattung (Merkmalsabschnitt) zwischen den mehreren Texten unterschiedlich ist. Beispielsweise kann die Texterzeugungseinheit 14 einen ersten Text einschließlich einer Beschreibung „Eine Zyste wird gefunden.“, einen zweiten Text einschließlich einer Beschreibung „Eine kleine Zyste wird gefunden“ und einen dritten Text einschließlich einer Beschreibung „Eine Mikrozyste wird gefunden“ erzeugen.
  • Ferner kann die in jedem der mehreren Texte enthaltene Beschreibung in Bezug auf die Eigenschaft der abnormalen Verschattung (Merkmalsabschnitt) eine Beschreibung in Bezug auf die Anzahl, eine Menge, eine Dichte oder einen Verteilungszustand der abnormalen Verschattungen (Merkmalsabschnitte) sein. Das heißt, die Texterzeugungseinheit 14 kann die mehreren Texte so erzeugen, dass eine Beschreibung in Bezug auf die Anzahl, eine Menge, eine Dichte oder einen Verteilungszustand der abnormalen Verschattungen (Merkmalsabschnitte) zwischen den mehreren Texten unterschiedlich ist. Beispielsweise kann die Texterzeugungseinheit 14 einen ersten Text einschließlich einer Beschreibung „Eine Zyste wird gefunden.“, einen zweiten Text einschließlich einer Beschreibung „Zysten sind verstreut“ und einen dritten Text einschließlich einer Beschreibung „Mehrere Zysten werden gefunden“ erzeugen.
  • Ferner können als Hardwarestrukturen von Verarbeitungseinheiten, die verschiedene Arten von Verarbeitung ausführen, wie beispielsweise jeder Funktionseinheit der Unterstützungsvorrichtung 10 für Dokumentenerstellung gemäß der ersten bis siebten Ausführungsform, die oben beschrieben sind, verschiedene unten gezeigte Prozessoren verwendet werden. Wie oben beschrieben, enthalten die verschiedenen Prozessoren eine programmierbare Logikvorrichtung (programmable logic device, PLD) als einen Prozessor, dessen Schaltungskonfiguration nach Herstellung geändert werden kann, wie beispielsweise ein Field Programmable Gate Array (FPGA), eine dedizierte elektrische Schaltung als einen Prozessor, der eine dedizierte Schaltungskonfiguration zum Ausführen spezifischer Verarbeitungen aufweist, wie beispielsweise eine anwendungsspezifische integrierte Schaltung (application-specific intergrated circuit, ASIC), und dergleichen, zusätzlich zu der CPU als einem Allzweckprozessor, der als verschiedene Verarbeitungseinheiten durch Ausführen von Software (Programmen) fungiert.
  • Eine Verarbeitungseinheit kann durch einen der verschiedenen Prozessoren konfiguriert sein, oder sie kann durch eine Kombination gleicher oder verschiedener Arten von zwei oder mehr Prozessoren konfiguriert sein (zum Beispiel eine Kombination mehrerer FPGAs oder eine Kombination aus der CPU und dem FPGA). Darüber hinaus können mehrere Verarbeitungseinheiten durch einen Prozessor konfiguriert werden.
  • Als ein Beispiel, bei dem mehrere Verarbeitungseinheiten durch einen Prozessor konfiguriert werden, gibt es erstens eine Form, bei der ein Prozessor durch eine Kombination von einer oder mehreren CPUs und Software, wie sie von einem Computer, wie einem Client oder einem Server, typisiert wird, konfiguriert wird und dieser Prozessor als mehrere Verarbeitungseinheiten fungiert. Zweitens gibt es eine Form, bei der ein Prozessor zum Realisieren der Funktion des gesamten Systems einschließlich mehrerer Verarbeitungseinheiten via einen IC(integrated circuit, integrierte Schaltung)-Chip, wie durch einen System-on-Chip (SoC) oder dergleichen typisiert, verwendet wird. Auf diese Weise sind verschiedene Verarbeitungseinheiten durch Verwenden eines oder mehrerer der vorstehend beschriebenen verschiedenen Prozessoren als Hardwarestrukturen konfiguriert.
  • Darüber hinaus kann als die Hardwarestruktur der verschiedenen Prozessoren weiter insbesondere eine elektrische Schaltung (Schaltkreis), bei der Schaltungselemente wie Halbleiterelemente kombiniert sind, verwendet werden.
  • Die Offenbarungen der japanischen Patentanmeldung Nr. 2020-020144 , die am 7. Februar 2020 eingereicht wurde, und der japanischen Patentanmeldung Nr. 2020-212842 , die am 22. Dezember 2020 eingereicht wurde, sind hierin durch Bezugnahme in ihrer Gesamtheit aufgenommen. Ferner sind alle hierin beschriebenen Literaturen, Patentanmeldungen und technischen Normen durch Bezugnahme im gleichen Umfang aufgenommen, wie wenn die einzelnen Literaturen, Patentanmeldungen und technischen Normen ausdrücklich und einzeln angegeben wären, um durch Bezugnahme aufgenommen zu werden.
  • ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
  • Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
  • Zitierte Patentliteratur
    • JP 2019153250 A [0002]
    • JP 2009259000 A [0003]
    • JP 2020020144 [0104]
    • JP 2020212842 [0104]

Claims (21)

  1. Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung, die mindestens einen Prozessor umfasst, wobei der Prozessor so konfiguriert ist, dass er mehrere Texte erzeugt, die unterschiedliche Beschreibungen für mindestens einen in einem Bild enthaltenen Merkmalsabschnitt enthalten, und Steuerung so durchführt, dass jeder der mehreren Texte auf einer Anzeigeeinheit angezeigt wird.
  2. Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung nach Anspruch 1, wobei der Prozessor so konfiguriert ist, dass er die mehreren Texte erzeugt, die Eigenschaften des Merkmalsabschnitts beschreiben und sich voneinander unterscheiden.
  3. Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung nach Anspruch 2, wobei der Prozessor so konfiguriert ist, dass er die Eigenschaften des Merkmalsabschnitts für jedes von mehreren vorbestimmten Eigenschaftselementen spezifiziert und die mehreren Texte so erzeugt, dass mindestens eine der spezifizierten Eigenschaften in jedem der mehreren Texte beschrieben ist und eine Kombination von Eigenschaftselementen, die den in jedem der mehreren Texte beschriebenen Eigenschaften entsprechen, zwischen den mehreren Texten unterschiedlich ist.
  4. Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung nach Anspruch 3, wobei der Prozessor so konfiguriert ist, dass er eine Eigenschaftsbewertung ableitet, die eine Bedeutung der Eigenschaft für jedes der mehreren Eigenschaftselemente angibt, und die Kombination auf der Grundlage der Eigenschaftsbewertung bestimmt.
  5. Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung nach Anspruch 2, wobei der Prozessor so konfiguriert ist, dass er die mehreren Texte so erzeugt, dass jeder Text eine Beschreibung desselben Inhalts mit unterschiedlichen Ausdrücken zwischen den mehreren Texten enthält.
  6. Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung nach Anspruch 5, wobei der Prozessor so konfiguriert ist, dass er die mehreren Texte so erzeugt, dass eine Beschreibung einer designierten Eigenschaft unter mehreren Eigenschaften, die für den Merkmalsabschnitt spezifiziert sind, denselben Inhalt mit unterschiedlichen Ausdrücken zwischen den mehreren Texten aufweist.
  7. Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung nach Anspruch 1, wobei der Prozessor so konfiguriert ist, dass er die mehreren Texte erzeugt, die eine Klassifizierung einer Erkrankung, die dem Merkmalsabschnitt entspricht, beschreiben und sich voneinander unterscheiden.
  8. Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung nach Anspruch 7, wobei der Prozessor so konfiguriert ist, dass er die mehreren Texte so erzeugt, dass die Klassifizierung der Erkrankung, die in jedem der mehreren Texte beschrieben ist, zwischen den mehreren Texten unterschiedlich ist.
  9. Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung nach Anspruch 8, wobei der Prozessor so konfiguriert ist, dass er die Klassifizierung der Erkrankung schätzt, die dem Merkmalsabschnitt entspricht, und Steuerung so durchführt, dass die mehreren Texte in einer Reihenfolge gemäß einem Schätzergebnis der Klassifizierung der Erkrankung angeordnet und auf der Anzeigeeinheit angezeigt werden.
  10. Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung nach Anspruch 8 oder 9, wobei der Prozessor so konfiguriert ist, dass er die mehreren Texte so erzeugt, dass sowohl ein Text, der angibt, dass die Erkrankung gutartig ist, als auch ein Text, der angibt, dass die Erkrankung bösartig ist, enthalten sind.
  11. Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung nach Anspruch 7, wobei der Prozessor so konfiguriert ist, dass er die mehreren Texte so erzeugt, dass bei der Beschreibung in Bezug auf die Klassifizierung der Erkrankung ein Ausdruck, der eine Wahrscheinlichkeit angibt, dass die Erkrankung der Klassifizierung entspricht, zwischen den mehreren Texten unterschiedlich ist.
  12. Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung nach einem der Ansprüche 7 bis 11, wobei der Prozessor in mindestens einem der mehreren Texte eine Beschreibung in Bezug auf einen relevanten Abschnitt bezüglich der Klassifizierung der Erkrankung einfügt, die in jedem der mehreren Texte für den Merkmalsabschnitt beschrieben ist.
  13. Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung nach Anspruch 12, wobei der Prozessor so konfiguriert ist, dass er die mehreren Texte so erzeugt, dass die Anzahl oder Kombination der relevanten Abschnitte, die in den mehreren Texten beschrieben sind, zwischen den mehreren Texten unterschiedlich ist.
  14. Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung nach Anspruch 12, wobei der Prozessor die Beschreibung in Bezug auf den relevanten Abschnitt nur in einem Text unter den mehreren Texten einfügt, in dem die Klassifizierung der für den Merkmalsabschnitt beschriebenen Erkrankung eine spezifische Klassifizierung ist.
  15. Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung nach Anspruch 14, wobei der Prozessor die Beschreibung in Bezug auf den relevanten Abschnitt nur in einem Text unter den mehreren Texten einfügt, in dem die Klassifizierung der für den Merkmalsabschnitt beschriebenen Erkrankung bösartig ist.
  16. Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung nach einem der Ansprüche 1 bis 15, wobei der Prozessor so konfiguriert ist, dass er eine Designation des Merkmalsabschnitts empfängt, und in mindestens einem der mehreren Texte eine Beschreibung in Bezug auf einen relevanten Abschnitt bezüglich einer Klassifizierung einer Erkrankung einfügt, die dem designierten Merkmalsabschnitt entspricht.
  17. Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung nach einem der Ansprüche 1 bis 16, wobei der Prozessor so konfiguriert ist, dass er eine Designation des Merkmalsabschnitts empfängt und Steuerung so durchführt, dass mehrere Texte bezüglich dem designierten Merkmalsabschnitt unter mehreren Texten, die im Voraus erzeugt wurden, auf der Anzeigeeinheit angezeigt werden.
  18. Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung nach einem der Ansprüche 1 bis 17, wobei der Prozessor so konfiguriert ist, dass er die mehreren Texte so erzeugt, dass eine Beschreibung in Bezug auf eine Größe des Merkmalsabschnitts zwischen den mehreren Texten unterschiedlich ist.
  19. Unterstützungsvorrichtung für Dokumentenerstellung nach einem der Ansprüche 1 bis 18, wobei der Prozessor so konfiguriert ist, dass er die mehreren Texte so erzeugt, dass eine Beschreibung in Bezug auf die Anzahl, eine Menge, eine Dichte oder einen Verteilungszustand der Merkmalsabschnitte zwischen den mehreren Texten unterschiedlich ist.
  20. Unterstützungsverfahren für Dokumentenerstellung, umfassend: Erzeugen mehrerer Texte, die unterschiedliche Beschreibungen für mindestens einen in einem Bild enthaltenen Merkmalsabschnitt enthalten; und Anzeigen jedes der mehreren Texte auf einer Anzeigeeinheit.
  21. Programm zum Veranlassen eines Computers, einen Prozess auszuführen, der umfasst: Erzeugen mehrerer Texte, die unterschiedliche Beschreibungen für mindestens einen in einem Bild enthaltenen Merkmalsabschnitt enthalten; und Anzeigen jedes der mehreren Texte auf einer Anzeigeeinheit.
DE112021000934.6T 2020-02-07 2021-02-05 Unterstützungsvorrichtung für dokumentenerstellung, unterstützungsverfahren für dokumentenerstellung und programm Pending DE112021000934T5 (de)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020020144 2020-02-07
JP2020-020144 2020-02-07
JP2020212842 2020-12-22
JP2020-212842 2020-12-22
PCT/JP2021/004410 WO2021157718A1 (ja) 2020-02-07 2021-02-05 文書作成支援装置、文書作成支援方法及びプログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
DE112021000934T5 true DE112021000934T5 (de) 2022-12-15

Family

ID=77200258

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DE112021000934.6T Pending DE112021000934T5 (de) 2020-02-07 2021-02-05 Unterstützungsvorrichtung für dokumentenerstellung, unterstützungsverfahren für dokumentenerstellung und programm

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20220382967A1 (de)
JP (2) JP7479405B2 (de)
DE (1) DE112021000934T5 (de)
WO (1) WO2021157718A1 (de)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20230290485A1 (en) * 2022-03-09 2023-09-14 International Business Machines Corporation Artificial intelligence prioritization of abnormal radiology scans
WO2023199956A1 (ja) * 2022-04-12 2023-10-19 富士フイルム株式会社 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009259000A (ja) 2008-04-16 2009-11-05 Fujifilm Corp 文書作成支援装置、文書作成支援方法、並びに文書作成支援プログラム
JP2019153250A (ja) 2018-03-06 2019-09-12 富士フイルム株式会社 医療文書作成支援装置、方法およびプログラム
JP2020020144A (ja) 2018-07-31 2020-02-06 カヤバ システム マシナリー株式会社 エレクター装置

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS62197864A (ja) * 1986-02-26 1987-09-01 Toshiba Corp 言語情報提供装置
JPS62197354A (ja) * 1986-02-26 1987-09-01 トヨタ自動車株式会社 炭化ケイ素焼結体の製造方法
JP3332104B2 (ja) * 1993-07-19 2002-10-07 株式会社東芝 読影レポート作成支援装置
US6785410B2 (en) * 1999-08-09 2004-08-31 Wake Forest University Health Sciences Image reporting method and system
JP4026158B1 (ja) 2006-09-27 2007-12-26 国立大学法人岐阜大学 読影支援装置、読影支援方法及びプログラム
JP5153281B2 (ja) * 2007-09-28 2013-02-27 キヤノン株式会社 診断支援装置及びその制御方法
CN103294888B (zh) 2012-03-02 2017-12-12 东芝医疗系统株式会社 读影报告制成支援系统、装置以及读影委托装置
EP3182366B1 (de) * 2015-12-17 2020-10-07 Leibniz-Institut für Photonische Technologien e.V. Eigenschaftsmessung auf einer biologischen gewebeprobe
US11664115B2 (en) * 2019-11-28 2023-05-30 Braid Health Inc. Volumetric imaging technique for medical imaging processing system

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009259000A (ja) 2008-04-16 2009-11-05 Fujifilm Corp 文書作成支援装置、文書作成支援方法、並びに文書作成支援プログラム
JP2019153250A (ja) 2018-03-06 2019-09-12 富士フイルム株式会社 医療文書作成支援装置、方法およびプログラム
JP2020020144A (ja) 2018-07-31 2020-02-06 カヤバ システム マシナリー株式会社 エレクター装置

Also Published As

Publication number Publication date
JPWO2021157718A1 (de) 2021-08-12
JP7479405B2 (ja) 2024-05-08
WO2021157718A1 (ja) 2021-08-12
JP2024009108A (ja) 2024-01-19
US20220382967A1 (en) 2022-12-01
JP7542710B2 (ja) 2024-08-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE102015212953B4 (de) Künstliche neuronale Netze zur Klassifizierung von medizinischen Bilddatensätzen
EP2648122B1 (de) Verfahren zum Laden von medizinischen Bilddaten sowie Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens
DE202019005911U1 (de) Systeme zur Erkennung einer Indikation eines visuellen Befundtyps in einem anatomischen Bild
DE102013215661A1 (de) Kontextbezogene Suche nach einer gespeicherten Datei, die einem Graphenknoten zugehörig ist
DE102018108072A1 (de) Einrichtung, Verfahren und Programm zur Klassifizierung medizinischer Bilder
DE102012201169A1 (de) Automatische Registrierung von Bildpaaren von medizinischen Bilddatensätzen
DE102008002882A1 (de) System und Verfahren zu von einer elektronischen Krankenakte beeinflusster Datenerfassung, -verarbeitung und -anzeige
DE102009025856A1 (de) Verarbeitungs- und Visualisierungstechnik medizinischer Daten
DE202022002994U1 (de) Autofokuswerkzeug für Multimodalitätsbildüberprüfung
DE202020006022U1 (de) Systeme zur Automatisierung von Entscheidungen im klinischen Arbeitsablauf und zur Erzeugung eines Prioritätsauswertungsdikators
DE112021000934T5 (de) Unterstützungsvorrichtung für dokumentenerstellung, unterstützungsverfahren für dokumentenerstellung und programm
DE102022112136A1 (de) Medizinisches bildanalysegerät, verfahren und medizinisches bild, visualisierungsgerät und verfahren
DE112021000329T5 (de) Unterstützungsvorrichtung, verfahren und programm für dokumentenerstellung
DE112021001190T5 (de) Informationsverarbeitungsvorrichtung, -verfahren und -programm
DE112019005902T5 (de) Ähnlichkeitsbestimmungsvorrichtung, ähnlichkeitsbestimmungsverfahren und ähnlichkeitsbestimmungsprogramm
DE112021004926T5 (de) Bildkodiervorrichtung, bildkodierverfahren, bildkodierprogramm,bilddekodiervorrichtung, bilddekodierverfahren, bilddekodierprogramm,bildverarbeitungsvorrichtung, lernvorrichtung, lernverfahren, lernprogramm, suchvorrichtung für ähnliche bilder, suchverfahren für ähnliche bilder, und suchprogramm für ähnliche bilder
DE112019005308T5 (de) Erzeugungsvorrichtung, -verfahren und -programm für gewichtetes bild, bestimmerlernvorrichtung, -verfahren und -programm, bereichsextraktionsvorrichtung, -verfahren und -programm und bestimmer
US20220392595A1 (en) Information processing apparatus, information processing method, and information processing program
DE112011104887B4 (de) Nichtflüchtiges computerlesbares Speichermedium zur Darstellung von Markierungen der computergestützten Detektion bei der computertomographischen Diagnose des Dickdarms
DE102017203315A1 (de) Verfahren und Datenverarbeitungseinheit zur Auswahl eines Protokolls für eine medizinische Bildgebungsuntersuchung
WO2021107099A1 (ja) 文書作成支援装置、文書作成支援方法及びプログラム
DE112020005870T5 (de) Unterstützungsvorrichtung für dokumentenerstellung, unterstützungsverfahren für dokumentenerstellung und unterstützungsprogramm für dokumentenerstellung
DE112020000014T5 (de) Verfahren für einen Lernprozess und Informationsbereitstellungssystem
DE112021006834T5 (de) Vorrichtung, verfahren und programm zum anzeigen medizinischer bilder
WO2022230641A1 (ja) 文書作成支援装置、文書作成支援方法、及び文書作成支援プログラム

Legal Events

Date Code Title Description
R012 Request for examination validly filed
R082 Change of representative

Representative=s name: DEHNS GERMANY PARTNERSCHAFT MBB, DE