JP2005245815A

JP2005245815A - 医療検査機器再調節支援システム

Info

Publication number: JP2005245815A
Application number: JP2004062039A
Authority: JP
Inventors: Minoru Yagi; 稔八木; Fumiaki Tejima; 文彰手島; Naoki Owaki; 直記大脇
Original assignee: Toshiba Corp; Toshiba Medical Systems Corp
Current assignee: Toshiba Corp; Canon Medical Systems Corp
Priority date: 2004-03-05
Filing date: 2004-03-05
Publication date: 2005-09-15

Abstract

【課題】本発明の目的は、医療検査機器の再調節作業の必要性判断を支援する医療検査機器再調節支援システムを提供することにある。
【解決手段】医療機関内の情報端末２３及び医療検査機器２１に対して電気的通信回線２２を介して接続される医療検査機器再調節支援システム１０において、医療検査機器２１に対して品質データの送信を促すとともに、品質データを受信する品質データ要求コンポーネント１１と、受信した品質データを記憶する品質データ記憶コンポーネント１２と、記憶した品質データに基づいて将来時点での医療検査機器２１の品質を予測する予測コンポーネント１３と、予測した品質のデータを情報端末２３に送信する送信コンポーネント１５とを具備する。
【選択図】図１

Description

本発明は、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置（ＣＴスキャナ）や磁気共鳴映像装置（ＭＲＩ）などの医療検査機器の再調節作業（整備作業）を支援するための医療検査機器再調節支援システムに関する。

ＣＴスキャナやＭＲＩなどの医療検査機器は検査を繰り返すと、使用環境や電圧などにより画像の品質が劣化して、明るさが低下したり、逆に過度に明るくなったり、実際には存在しない映像（偽像）が検査画像に現れたりする。これらを矯正するために品質の測定、医療検査機器の電源やＸ線管球再調節が必要となるが、専用の器具を必要としたり、作業の間は検査を行えないといった時間の制約が生じたりと、医療機関に多大な負担を強いるため、計画的に行えるようにすることが要望されてきた。

品質の変化状況は、主に線形性（linearity）やコントラストなどの値で把握できる。これらの値は病院や検査センターなどの技師やサービスエンジニアが経験的に判断した時期に測定して記録したり、遠隔保守としてネットワークを通じて保守センターに送信したりしている。

品質変化の判定は、測定値を基準値と比べることで行われ、従来は、サービスエンジニアが測定の際に比べたり、保守センターで比べたりしていた。特開２００１−２９０８９１号公報では、医療検査機器と顧客支援機器とをインターネットで接続し、稼動に関する情報を電子メールで医療検査機器から顧客支援機器に報告し、顧客支援機器がデータベースを作成し、Ｘ線管球の寿命を予測して医療検査機器に通知している。

しかし、測定値と基準値の比較だけでは品質変化の発見のみであり、実際には、不具合が発生してはじめて再調節が行われていた。また、変化の様子は病院ごと、医療検査機器ごとに異なる上に、変化が生じる期間は一定ではないために、経験だけで適切な測定時期を決めることが困難であり、品質変化が起きてしまったり、不要な測定を行ったりしてしまう。その前に測定と再調節の適切な計画を立てるためには、医療検査機器の現在の状況を把握し、将来の変化を予測し、測定と再調節の適切な時期を決める必要がある。

特開２００１−２９０８９１号公報では、Ｘ線管球の寿命予測が示されているが、画像の品質変化はＸ線管球だけでなく、他の要因でも生じ、またＸ線管球の寿命の前でも起きるため、これとは別に品質データを把握し、予測する必要がある。また、稼動に関する情報は病院の設備や運用に関する情報を含むが、電子メールのように非同期な送信手段では漏洩や改竄の発生する可能性がある。
特開２００１−２９０８９１号公報

本発明の目的は、医療検査機器の再調節作業の必要性判断を支援する医療検査機器再調節支援システムを提供することにある。

本発明の局面は、医療機関内の情報端末及び医療検査機器に対して電気的通信回線を介して接続される医療検査機器再調節支援システムにおいて、前記医療検査機器に対して品質データの送信を促すとともに、前記品質データを受信する受信部と、前記受信した品質データを記憶する記憶部と、前記記憶した品質データに基づいて将来時点での前記医療検査機器の品質を予測する予測部と、前記予測した品質のデータを前記情報端末に送信する送信部とを具備する。

本発明によれば、医療検査機器の再調節作業の必要性判断を支援することができる。

以下、図面を参照して本発明の一実施形態を説明する。
図１に示すように、本実施形態の医療検査機器再調節支援システム１０は、複数の医療機関２０に設置された複数の医療検査機器２１と、公衆回線又は専用回線としての電気的通信回線２２を介して接続される。医療検査機器２１には、Ｘ線診断装置、超音波診断装置、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置（ＣＴスキャナ）、磁気共鳴映像装置（ＭＲＩ）、ガンマカメラ等が含まれる。ここでは医療検査機器２１としてＸ線コンピュータ断層撮影装置を例に説明する。複数の医療機関２０各々には医療検査機器２１とともに、医師や技師等の医局等に設置された複数の情報端末２３が設置される。情報端末２３には、電気的通信回線２２を介して医療検査機器再調節支援システム１０に接続される。

医療検査機器再調節支援システム１０は、過去の１回又は複数回の点検により発生した医療検査機器２１の品質データに基づいて、将来時点、典型的には次回の定期点検時期における医療検査機器２１の品質を予測するとともに、予測した品質に関するレポート（品質レポート）を作成して、その品質レポートデータを情報端末２３に送信するために構成されている。なお、ここでは医療検査機器２１の品質として、例えば、ＣＴ線形性（ＣＴＬｉｎｅａｒｉｔｙ）、低コントラスト分解能（ＬｏｗＣｏｎｔｒａｓｔ）があげられる。周知の通り、ＣＴ値とは物質のＸ線吸収係数を基準物質（通常は水（ＣＴ値は０））に対する相対値として表したものであり、主に線質変化により相対値がシフトしてしまう。相対値シフトを評価するための指標がＣＴ線形性と称される。典型的には、正常なＣＴ値が既定の特定物質としてテフロン（登録商標）（Ｔｅｆｌｏｎ）、空気（Ａｉｒ）、低密度ポリエチレン（ＬＤＰＥ；low-density polyethylene）、アクリル（Ａｃｒｙｌｉｃ）の各物質片を含んだファントムを実際に撮影して各物質のＣＴ値を正常値と比較することで計測される。低コントラスト分解能は、周囲に対してＣＴ値差にして１０以下といったコントラスト差が小さい物体の識別能を表す指標であり、主にＸ線出力、線質、検出効率、ノイズ等を要因として変化する。

そのために医療検査機器再調節支援システム１０は、品質データ要求コンポーネント１１、品質データ記憶コンポーネント１２、予測コンポーネント１３、品質レポート作成コンポーネント１４、送信コンポーネント１５を備えている。例えば医療検査機器２１は１回／月の頻度で毎月末に定期点検が課せられているものとする。品質データ要求コンポーネント１１は、医療検査機器２１に対して、定期点検時期にあわせて月あたり１回の頻度で、各医療検査機器２１での定期点検により発生する品質データの送信を要求するとともに、要求に呼応して医療検査機器２１から送信された品質データを例えばファイル転送プロトコル（ＦＴＰ）のもとで受信する。品質データ記憶コンポーネント１２は、品質データを医療検査機器２１を個々に識別するための機器識別番号、点検実施日、医療機関識別番号等を関連付けて記憶する。

予測コンポーネント１５は、前回の再調節作業（メンテナンス作業（整備作業））以後に実施した最新の１回又は複数回の点検により発生した過去の品質データから、将来時点としてここでは次回の定期点検予定時期における品質を予測する。ここでは予測コンポーネント１５は、図２に示すように、入力層、隠れ層、出力層の３層からなるニューラルネットワークで構成される予測処理サブコンポーネント１７と、予測した品質データが実際の品質データに一致又は近似するように予測処理サブコンポーネント１７の入力層のノード（ニューロン）と隠れ層のノードとの間の結合強度（加重加算の重み）、隠れ層のノードと出力層のノードとの間の重み（これら重みを学習パラメータ情報と称する）を予測処理サブコンポーネント１７に提供するための過去パターン学習サブコンポーネント１６とを有する。学習パラメータは、１回又は複数回分の過去の品質データから、多項式や指数関数、三角関数などのあらかじめ決められた関数の係数や定数として過去パターン学習サブコンポーネント１６で予測処理の都度、算出するようにしてもよいし、複数回分の過去の品質データを教師データとして予測処理サブコンポーネント１７で学習することにより決定するようにしてもよい。過去パターン学習サブコンポーネント１６で学習により決定された学習パラメータは、図３に示すように、医療検査機器２１を個々に識別するための機器識別番号、教師データとして使用した品質データの取得日（点検実施日）、医療機関識別番号等を関連付けて学習パラメータ記憶サブコンポーネント１８に記憶される。

図１に戻り、品質レポート作成コンポーネント１４は、予測コンポーネント１３で予測された次回の定期点検予定日の品質と、記憶されている最新の所定回数分の品質データとから品質レポートを作成する。送信コンポーネント１５は、作成された品質レポートのデータを、医療期間２０内の情報端末２３からの要求に呼応して、情報端末２３に送信する。典型的には、品質レポートはＨＴＭＬページとして作成され、サーバーとしての送信コンポーネント１５に保持され、医師や技師などが情報端末２３を介してＷＷＷサイトにアクセスした際に送信される。なお、送信コンポーネント１５は、図４に示すように、品質レポートをメールサーバー24を経由して電子メールとして、あるいは電子メールに添付して医療機関２０の情報端末２３に送信するようにしてもよい。これにより医療機関はＷＷＷＷサイトを開くことなく、通知と同時に品質レポートを見ることができる。通知の電子メールに品質レポートのＷＷＷサイトへのリンク情報（ＵＲＬ）を含ませても良い。

品質レポートは、単に品質データを数値で表示するようにしてもよいが、好ましくは図５、図６に例示するように構成される。次回点検予定日に対応付けられている予測された品質が、ここでは最近２回分の実測品質とともに折れ線グラフを構成する。折れ線グラフには、医療検査機器２１の機種、製造年度、グレード等に応じた適正範囲を表す上限値（ＭａｘＬｉｍｉｔ）と下限値（ＭｉｎＬｉｍｉｔ）とが重ねられる。適正範囲データは品質レポート作成コンポーネント１４が医療検査機器２１の機種、製造年度、グレードごとに保持している。医師又は技師は、次回点検予定日の予測品質を適正範囲と比較することで、再調節の必要性を判断することができる。

次回点検予定日の予測品質が、適正範囲から外れているとき、品質レポート作成コンポーネント１４は、図７、図８に例示するように、メンテナンスの実施を促すことを目的としたテキストメッセージを品質レポートに追加する。

また、次回点検予定日の予測品質が適正範囲内に収まってはいるが、上限値又は下限値との差の絶対値があらかじめ決めた閾値よりも小さいとき、品質レポート作成コンポーネント１４は、図９に例示するように、次回の点検の実施を促すことを目的としたテキストメッセージを品質レポートに追加する。

なお、実測した過去の品質とともに、次回点検予定日の予測品質を使って、次々回点検予定日の品質を予測するようにしても良い。さらに、実測した過去の品質とともに、次回点検予定日の予測品質及び次々回点検予定日の予測品質を使って、更に将来の次々々回点検予定日の品質を予測するようにしても良い。このように予測品質を使って次々回、更に先の将来時点の品質を累積的に求めるようにしても良い。その場合、予測品質が適正範囲を初めて外れる時期を推定することができるので、その推定時期を品質レポートに追加するようにしても良い。

本実施形態によれば、次回点検予定日の品質を医療検査機器ごとに予測して適正範囲とともに提供することができるので、医療機関２０では医療検査機器ごとに再調節作業の必要性を判断することができ、過度の点検や再調整の機会を減らし、適時に再調整を行うことができるようになる。

本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

本発明の実施形態に係る医療検査機器再調節支援システムの構成を示す図。図１の予測コンポーネントの構成を示す図。図１の予測コンポーネントの他の構成を示す図。図１の表示コンポーネントによる品質レポートを電子メールにて提供する例を示す図。図１の品質レポート作成コンポーネントによるＣＴ線形性に関する品質レポートの例を示す図。図１の品質レポート作成コンポーネントによる低コントラスト分解能に関する品質レポートの例を示す図。図１の品質レポート作成コンポーネントによるＣＴ線形性の劣化が予測されたときの品質レポートの例を示す図。図１の品質レポート作成コンポーネントによる低コントラスト分解能の劣化が予測されたときの品質レポートの例を示す図。図１の品質レポート作成コンポーネントによるＣＴ線形性の劣化傾向が予測されたときの品質レポートの例を示す図。

符号の説明

１０…医療検査機器再調節支援システム、１１…品質データ要求コンポーネント、１２…品質データ記憶コンポーネント、１３…予測コンポーネント、１４…品質レポート作成コンポーネント、１５…送信コンポーネント、１６…過去パターン学習サブコンポーネント、１７…予測処理サブコンポーネント、１８…学習パラメータ記憶サブコンポーネント、２０…医療機関、２１…医療検査機器、２２…電気的通信回線、２３…情報端末。

Claims

医療機関内の情報端末及び医療検査機器に対して電気的通信回線を介して接続される医療検査機器再調節支援システムにおいて、
前記医療検査機器に対して品質データの送信を促すとともに、前記品質データを受信する受信部と、
前記受信した品質データを記憶する記憶部と、
前記記憶した品質データに基づいて将来時点での前記医療検査機器の品質を予測する予測部と、
前記予測した品質のデータを前記情報端末に送信する送信部とを具備することを特徴とする医療検査機器再調節支援システム。
前記予測部は、前記医療検査機器に関する次回の定期点検の予定時期における品質を、過去の複数回分の品質データから予測することを特徴とする請求項１記載の医療検査機器再調節支援システム。
前記送信部は、前記予測した品質のデータとともに、前記記憶した品質データを前記情報端末に送信することを特徴とする請求項１記載の医療検査機器再調節支援システム。
前記送信部は、前記予測した品質のデータとともに、前記医療検査機器を予測時点に再調整する必要の有無に関するデータを前記情報端末に送信することを特徴とする請求項１記載の医療検査機器再調節支援システム。
前記予測した品質のデータは、ＣＴ線形性と低コントラスト分解能との少なくとも一方に関するものであることを特徴とする請求項１記載の医療検査機器再調節支援システム。