JP2008146219A - データ検索システム、およびデータ検索方法、並びにコンピュータ・プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】検索結果として関連する情報を網羅的に抽出し、その関係についても把握することができる検索システムを実現する。
【解決手段】データ検索に基づいて得られた複数の検索結果をノードとして設定し、複数の検索結果に共通の特徴情報が存在する場合は、ノード間をリンクで接続して、かつ共通の特徴情報をリンクラベルとして提示する。本構成によれば、検索結果として関連する情報を網羅的に抽出し、その関係についても把握することができる検索システムが実現される。例えば、読影レポートに基づいて、患者の診断画像の特徴と類似する特徴を持つ疾患をノードとして設定し、各疾患に共通する特徴情報を示すリンクラベルを示した表示情報を生成する。
【選択図】図１

Description

本発明は、データ検索システム、およびデータ検索方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。特に、検索の結果として得られる検索結果データのみならず、検索結果として得られるデータ間の関係や共通する特徴情報などを提示するデータ検索システム、およびデータ検索方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。

さらに、詳細には、例えば、患者の診断画像の解析レポートである読影レポートの記録文の解析にもとづいて検索キーを設定してデータベース検索を行い、検索結果として抽出される疾患名をノードとして設定し、共通の特徴を持つ複数のノードをリンクで接続し、さらに共通の特徴情報をリンクラベルとして表示するデータ検索システム、およびデータ検索方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。

医療分野においては、様々な画像診断装置が利用されている。例えば、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｅ）、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、ＣＲ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ）などの画像診断装置である。病院ではこれらの様々な画像診断装置を用いて撮影された患者の診断画像に基づいて病名の判定、治療法の決定などが行われる。

画像診断装置によって撮影された診断画像の解析を行い画像の特徴を記録するとともに、これらの特徴から判断される病名などを記録したレポートは「読影レポート」と呼ばれる。大きな病院では、この読影レポートの作成を専門とする読影医と呼ばれる専門医がおり、画像解析に基づく読影レポートの作成を行っている。

正しい治療のためには、画像の特徴抽出処理や、特徴に基づく疾患（病名）判定処理が誤り無く正確に行われることが必要となる。診断画像の特徴に基づいて疾患（病名）の候補を検索するためデータベース検索が行われる。すなわち、様々な疾患の特徴データを格納したデータベースを用いて、読影医が抽出した特徴データに一致する特徴を持つデータを選択する検索を行って患者の疾患を特定する処理が行われる。

データベース検索は、誤った判断を防止するため正確に行われることが要求される。正確な診断を効率的に行なうことを可能とするための構成について提案した従来技術として、例えば以下の文献がある。

例えば、特許文献１（特開２００４−１５７６２３号公報）には、画像に基づいて作成される読影レポートを元にデータベースから類似画像を検索する構成を開示している。読影レポートに含まれる画像の特徴を示す単語をキーワードとして実行する基本的な検索機能と、１つ以上の画像選択に基づく連想検索機能を組み合わせることによって、画像について読影医が見落としていたキーワードや特徴量についても自動で抽出し関連疾患を検索可能とする構成を開示している。

この従来技術では、関連疾患と考えられる画像の一覧を提示する構成となっているが、最終的な画像の選択は読影医によって行なう構成であり、読影する医師の読影レベルによっては関連の高い疾患が抽出されないことがある。

また、特許文献２（特表２００２−５２８８２０号公報）は、診断情報や、症状、兆候等の様々なデータの関連性の有無を網状形態のダイアグラム形式で視覚的に提示し、視覚的なデータ表現を提示する構成を開示している。例えば、疾患候補と兆候をダイアグラムで可視化し、２軸の交差部分で関連性の有無を表現させる技術である。

しかし、この構成は、例えば疾患候補と兆候の関係をマトリックス状で表現し提示する構成であり、各データ間の関連の有無については把握できるものの、データ間の関連性の有無の理由、例えば関連ありとされる各データがどのような特徴によって関連付けられているかまでは理解しにくいという側面がある。
特開２００４−１５７６２３号公報 特表２００２−５２８８２０号公報

本発明は、データベースの検索を実行し、検索結果を抽出して提示する処理を実行する構成において、検索の結果として得られる検索結果データのみならず、検索結果として得られるデータ間の関係や共通する特徴情報などを提示する構成としたデータ検索システム、およびデータ検索方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することを目的とする。

さらに、詳細には、例えば、患者の診断画像の解析レポートである読影レポートの記録文の解析にもとづいて検索キーを設定してデータベース検索を行い、検索結果として抽出される疾患名をノードとして設定し、共通の特徴を持つ複数のノードをリンクで接続し、さらに共通の特徴情報をリンクラベルとして表示するデータ検索システム、およびデータ検索方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することを目的とする。

本発明の第１の側面は、
データ検索処理を実行するデータ検索システムであり、
検索キーに基づくデータベース検索処理を実行する検索手段と、
前記検索手段による検索の結果に基づいて出力情報を生成する出力手段とを有し、
前記出力手段は、
前記検索手段によるデータベース検索に基づいて得られた複数の検索結果の各々を示すノードと、共通の特徴情報を持つノードを接続するリンクと、共通の特徴情報をリンクラベルとして設定した表示情報の生成処理を実行する構成であることを特徴とするデータ検索システムにある。

さらに、本発明のデータ検索システムの一実施態様において、前記データ検索システムは、さらに、前記検索キーの抽出を行なうための文を入力する検索情報入力手段と、前記検索情報入力手段に入力された文の構文解析を行なう構文解析手段と、前記構文解析手段における構文解析結果を適用して、検索キーとして利用可能な要素を属性別に分類した構造化データを生成する構造化手段とを有し、前記検索手段は、前記構造化手段の生成した構造化データに基づいて検索キーを決定してデータベース検索を実行する構成であることを特徴とする。

さらに、本発明のデータ検索システムの一実施態様において、前記検索情報入力手段は、画像診断装置による撮影画像の特徴を示す画像特徴情報を含む文を入力し、前記構造化手段は、画像診断装置による撮影画像の特徴を示す要素を属性毎に分類した構造化データを生成する構成であることを特徴とする。

さらに、本発明のデータ検索システムの一実施態様において、前記構造化手段は、画像診断装置による撮影画像の特徴を示す要素を、少なくとも測定方法、信号強度、部位、病変の少なくともいずれかの属性を用いて分類し、構造化データを生成する構成であることを特徴とする。

さらに、本発明のデータ検索システムの一実施態様において、前記検索手段は、画像診断装置による撮影画像の特徴を示す画像特徴情報を検索キーとしたデータベース検索処理を実行する構成であり、前記出力手段は、前記検索手段によるデータベース検索に基づいて得られた検索結果である疾患名の各々を示すノードと、各疾患の対応画像に共通の特徴情報を持つ場合にノードを接続するリンクと、共通の画像特徴情報をリンクラベルとして設定した表示情報の生成処理を実行する構成であることを特徴とする。

さらに、本発明のデータ検索システムの一実施態様において、前記出力手段は、前記ノード対応の検索結果が他のノードと共通しない単独の特徴情報を有する場合は、前記単独の特徴情報を表示したリンクラベルを、他のノードと接続しないリンクラインによって接続した表示情報の生成処理を実行する構成であることを特徴とする。

さらに、本発明のデータ検索システムの一実施態様において、前記出力手段は、前記ノード対応の検索結果に対応する画像情報を有する表示情報の生成処理を実行する構成であることを特徴とする。

さらに、本発明のデータ検索システムの一実施態様において、前記検索手段の検索対象とするデータベースは、各エントリについての特徴情報を記録データとして有するデータを格納したデータベースであり、前記検索手段は、検索キーとして設定した特徴情報との一致度に基づいてデータベースからのエントリ抽出を行なう構成であることを特徴とする。

さらに、本発明のデータ検索システムの一実施態様において、前記検索手段の検索対象とするデータベースは、各エントリに対応するデータとして、他のエントリとの概念上の親子関係を示すエントリ関係情報を含み、前記出力手段は、前記エントリ関係情報に基づいて前記リンクの設定処理を実行する構成であることを特徴とする。

さらに、本発明の第２の側面は、
データ検索システムにおいて、データ検索処理を実行するデータ検索方法であり、
検索手段が、検索キーに基づくデータベース検索処理を実行する検索ステップと、
出力手段が、前記検索ステップにおける検索結果に基づいて出力情報を生成する出力情報生成ステップとを有し、
前記出力情報生成ステップは、
前記検索ステップにおけるデータベース検索に基づいて得られた複数の検索結果の各々を示すノードと、共通の特徴情報を持つノードを接続するリンクと、共通の特徴情報をリンクラベルとして設定した表示情報の生成処理を実行するステップであることを特徴とするデータ検索方法にある。

さらに、本発明のデータ検索方法の一実施態様において、前記データ検索方法は、さらに、検索情報入力手段が、前記検索キーの抽出を行なうための文を入力する検索情報入力ステップと、構文解析手段が、前記検索情報入力ステップにおいて入力された文の構文解析を行なう構文解析ステップと、構造化手段が、前記構文解析ステップにおける構文解析結果を適用して、検索キーとして利用可能な要素を属性別に分類した構造化データを生成する構造化ステップとを有し、前記検索ステップは、前記構造化ステップにおいて生成した構造化データに基づいて検索キーを決定してデータベース検索を実行するステップであることを特徴とする。

さらに、本発明のデータ検索方法の一実施態様において、前記検索情報入力ステップは、画像診断装置による撮影画像の特徴を示す画像特徴情報を含む文を入力するステップであり、前記構造化ステップは、画像診断装置による撮影画像の特徴を示す要素を属性毎に分類した構造化データを生成するステップであることを特徴とする。

さらに、本発明のデータ検索方法の一実施態様において、前記構造化ステップは、画像診断装置による撮影画像の特徴を示す要素を、少なくとも測定方法、信号強度、部位、病変の少なくともいずれかの属性を用いて分類し、構造化データを生成するステップであることを特徴とする。

さらに、本発明のデータ検索方法の一実施態様において、前記検索ステップは、画像診断装置による撮影画像の特徴を示す画像特徴情報を検索キーとしたデータベース検索処理を実行するステップであり、前記出力情報生成ステップは、前記検索ステップにおけるデータベース検索に基づいて得られた検索結果である疾患名の各々を示すノードと、各疾患の対応画像に共通の特徴情報を持つ場合にノードを接続するリンクと、共通の画像特徴情報をリンクラベルとして設定した表示情報の生成処理を実行するステップであることを特徴とする。

さらに、本発明のデータ検索方法の一実施態様において、前記出力情報生成ステップは、前記ノード対応の検索結果が他のノードと共通しない単独の特徴情報を有する場合は、前記単独の特徴情報を表示したリンクラベルを、他のノードと接続しないリンクラインによって接続した表示情報の生成処理を実行するステップであることを特徴とする。

さらに、本発明のデータ検索方法の一実施態様において、前記出力情報生成ステップは、前記ノード対応の検索結果に対応する画像情報を有する表示情報の生成処理を実行するステップであることを特徴とする。

さらに、本発明のデータ検索方法の一実施態様において、前記検索手段の検索対象とするデータベースは、各エントリについての特徴情報を記録データとして有するデータを格納したデータベースであり、前記検索ステップは、検索キーとして設定した特徴情報との一致度に基づいてデータベースからのエントリ抽出を行なうステップであることを特徴とする。

さらに、本発明のデータ検索方法の一実施態様において、前記検索手段の検索対象とするデータベースは、各エントリに対応するデータとして、他のエントリとの概念上の親子関係を示すエントリ関係情報を含み、前記出力情報生成ステップは、前記エントリ関係情報に基づいて前記リンクの設定処理を実行するステップであることを特徴とする。

さらに、本発明の第３の側面は、
データ検索システムにおいて、データ検索処理を実行させるコンピュータ・プログラムであり、
検索手段に、検索キーに基づくデータベース検索処理を実行させる検索ステップと、
出力手段に、前記検索ステップにおける検索結果に基づいて出力情報を生成させる出力情報生成ステップとを実行させ、
前記出力情報生成ステップは、
前記検索ステップにおけるデータベース検索に基づいて得られた複数の検索結果の各々を示すノードと、共通の特徴情報を持つノードを接続するリンクと、共通の特徴情報をリンクラベルとして設定した表示情報の生成処理を実行させるステップであることを特徴とするコンピュータ・プログラムにある。

なお、本発明のコンピュータ・プログラムは、例えば、様々なプログラム・コードを実行可能なコンピュータシステムに対して、コンピュータ可読な形式で提供する記憶媒体、通信媒体、例えば、ＣＤやＦＤ、ＭＯなどの記録媒体、あるいは、ネットワークなどの通信媒体によって提供可能なコンピュータ・プログラムである。このようなプログラムをコンピュータ可読な形式で提供することにより、コンピュータシステム上でプログラムに応じた処理が実現される。

本発明のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本発明の実施例や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。なお、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。

本発明の構成によれば、あるデータ検索に基づいて得られた複数の検索結果をノードとして設定し、複数の検索結果に対応する共通の特徴情報が存在するか否かを判定し、共通の特徴情報が存在する場合は、ノード間をリンクで接続して、かつ共通の特徴情報をリンクラベルとして提示する構成とした。本構成により、検索結果として関連する情報を網羅的に抽出し、その関係についても把握することができる検索システムが実現される。例えば、患者の診断画像に基づく読影レポートから抽出した画像特徴を検索キーとした検索を行い、検索結果として抽出された疾患をノードとして設定し、各疾患に共通する特徴情報がある場合は、リンクおよびリンクラベルを設定する。医者は、これらの表示情報から、各疾患の特徴および共通事項を一目で確認することができ、患者の画像の症状から推測される様々な可能性のある疾患について確認することが可能となる。従って、偏った少ない情報から誤った診断を行なってしまうといった恐れを低減し、より多くの有益な情報に基づく正しい診断を行なうことが可能となる。

以下、図面を参照しながら本発明の一実施形態に係るデータ検索システム、およびデータ検索方法、並びにコンピュータ・プログラムの詳細について説明する。

本発明は、データベースの検索を実行して検索結果を得て提示するシステムであり、例えば、画像診断装置において撮影された患者の診断画像の特徴を記録した読影レポート等に含まれる情報を検索キーとしてデータベース検索を実行し、検索結果を抽出し提示するシステムである。本発明のデータ検索システムでは検索キーに一致度の高いデータを検索結果としてデータベースから抽出するとともに、抽出されたデータに対応して登録された特徴情報を比較し、共通の特徴情報を持つ検索結果データをリンクで接続し、さらに各ノードに共通する特徴情報をリンクラベルとして表示する処理を行なう。

まず、図１を参照して、本発明のデータ検索システムを適用して得られる情報の提示例について説明する。なお、以下に説明する実施例では、医療分野において利用される読影レポート、すなわち患者の診断画像に基づいて作成される読影レポートに含まれる情報を検索キーとしてデータベース検索を実行する例について説明するが、本発明は医療分野に関わらず、様々なデータベース検索および情報提示処理に適用可能である。

以下、本発明の一実施例として、データベース検索により疾患候補、すなわち、患者の診断画像の特徴に対応すると判定される疾患候補データを抽出して提示する例について説明する。データベースから抽出する疾患候補データには、疾患候補の病名、および各疾患候補に対応する画像データ、すなわち、各疾患の疾患名（病名）、各疾患に対応する典型的な特徴を持つ画像データ、さらに、各疾患に対応する特徴情報（疾患に対応する画像の特徴を示す情報）が含まれる。検索対象とするデーダベースには、これらのデータが格納されている。なお、データベースの具体的構成については後段で説明する。

本実施例のデータ検索システムでは、患者の診断画像に基づいて作成される読影レポートに含まれる情報を検索キーとしてデータベースの検索を行い、疾患候補や関連疾患を検索するために、読影レポートの所見に記述される「画像の形態表記」の記述を利用する。

読影レポートは、前述したように、例えば読影医によって患者の診断画像に基づいて作成されるレポートであり、レポートは、「所見」と「診断結果」に分類可能である。さらに「所見」は、
「画像の形態表記」、
「病状の記述」、
「診断結果（疾患名）の記述」
これらの構造に分類可能と言われている。

「画像の形態表記」は、診断画像の特徴を示す文である。「画像の形態表記」は、診断結果（疾患）を表す言語情報であり、他疾患との判別に利用可能な情報が含まれる。「画像の形態表記」には、画像診断装置を用いて撮影した診断画像に関する特徴情報が記述される。特徴情報の属性（カテゴリ）としては、例えば、［測定方式］、［信号強度］、［部位名］、［病変］といった属性があり、これらの属性を持つ特徴情報を含む文が「画像の形態表記」として記録される。

具体的な、「画像の形態表記」の例について説明する。例えば、「画像の形態表記」として、
「ＦＬＡＩＲ画像で白質領域に小結節状の高信号領域が見られる」
といった文が記録される。
この文は、１つの疾患である「ラクナ梗塞」の特徴を示す情報によって構成されている。
なお、「ＦＬＡＩＲ画像」は、例えばＭＲＩにおいて取得される画像の一態様であり「測定方式」を示している。この文は、
［測定方式］：「ＦＬＡＩＲ画像」、
［信号強度］：「高信号領域」、
［部位名］：「白質領域」、
［病変］：「小結節状」
これらの各属性（カテゴリ）に対応する特徴情報からなる「画像の形態表記」である。これらの４つの特徴情報は、診断結果の特定処理を行なうために有効な情報である。

データベース検索は、例えばこれらの特徴情報を検索キーとして利用して実行する。データベースには、各疾患の病名と、画像データと各疾患の画像特徴を示す特徴情報を対応付けたデータを含み、検索処理により、検索キーとして利用された特徴情報に一致する情報を持つデータを抽出する。なお、データベースには、各疾患の疾患名（病名）、各疾患に対応する典型的な特徴を持つサンプル診断画像データ、さらに、各疾患に対応する特徴情報が含まれる。

なお、新たな診断画像についても、随時その特徴情報や、特定された疾患名とともにデータベース登録を行い、データベース更新を行なう構成としてもよい。なお、データベースに登録される特徴情報は、例えば疾患が記述されている読影の教科書テキストや過去の読影レポートから抽出できる用語が利用可能である。

本実施例のデータ検索システムでは、読影レポートに含まれる「画像の形態表記」が疾患の判別可能な情報を含む点に着目し、例えば読影医が診断画像に基づいて入力（作成）する読影レポート中の「画像の形態表記」を用いてデータベース検索を実行して、疾患候補と関連疾患の情報を提示する。具体的には、図１に示すようなユーザインタフェースを提示して検索結果情報の提示を行なう。

図１に示す検索結果の例は、３つのノード１１１〜１１３と各ノードを結ぶリンクによって構成されている。各ノードは、疾患名と疾患名に対応する疾患対応画像によって構成される。なお、疾患対応画像は必須ではなく、提示しない構成としてもよい。

第１ノード１１１は、疾患名として［多発性脳血管障害］が表示され、疾患対応画像表示部１１２に多発性脳血管障害に対応するサンプル画像が提示されたノードである。
第２ノード１２１は、疾患名として［ラクナ梗塞］が表示され、疾患対応画像表示部１２２にラクナ梗塞に対応するサンプル画像が提示されたノードである。
第３ノード１３１は、疾患名として［脳梗塞］が表示され、疾患対応画像表示部１３２に脳梗塞に対応するサンプル画像が提示されたノードである。
各ノードは、リンクによって接続され、リンクには、リンクラベル１５１〜１５４が表示される。ノードを接続するリンクラベル１５１〜１５３には、リンクが接続する各ノードに共通する特徴情報が表示される。

図１に示す検索結果は、例えば、ある患者の画像診断装置による診断画像に基づいて読影医が生成した読影レポート中の「診断結果」に含まれる「画像の形態表記」に含まれる単語を検索キーとしてデータベース検索を実行した検索結果である。例えば、
「ＦＬＡＩＲ画像で白質領域に小結節状の高信号領域が見られる」
といった文に含まれる各特徴情報、すなわち、
ａ．測定方式：「ＦＬＡＩＲ画像」、
ｂ．信号強度：「高信号領域」、
ｃ．部位名：「白質領域」、
ｄ．病変：「小結節状」
上記ａ〜ｄの各属性に対応する特徴情報としての単語を検索キーとしてデータベース検索を行い、これらの特徴情報に一致する特徴情報を登録情報として持つデータが、抽出される。図１の例では、検索キーに利用した特徴情報に一致する特徴情報を登録情報として持つデータは、第１ノード１１１〜第３ノード１３１に示される多発性脳血管障害、ラクナ梗塞、脳梗塞である。

本発明のデータ検索システムでは、このように、検索キーに一致度の高いデータを抽出するとともに、検索結果として抽出されたデータに対応して登録された特徴情報を比較し、共通の特徴情報を持つ検索結果データをリンクで接続し、各ノードに共通する特徴情報をリンクラベルとして表示する。すなわち、図１に示すように、各ノードは、リンクによって接続され、リンクには、リンクラベル１５１〜１５４が表示される。ノードを接続するリンクラベル１５１〜１５３には、リンクが接続する各ノードに共通する特徴情報が表示される。

具体的には、第１ノード１１１の［多発性脳血管障害］と、第２ノード１２１の［ラクナ梗塞］とを結ぶリンクに表示されたリンクラベル１５１は、
ａ．測定方式：「Ｔ１強調像」、
ｂ．信号強度：「低信号領域」、
ｃ．部位名：「両側側脳室周囲白質」、
ｄ．病変：「点状」
これら属性ａ〜ｄに対応する特徴情報が示されたリンクラベル１５１であり、このリンクラベル１５１に表示された特徴情報は、第１ノード１１１の［多発性脳血管障害］の対応画像と、第２ノード１２１の［ラクナ梗塞］の対応画像とに共通する特徴情報である。

また、第１ノード１１１の［多発性脳血管障害］と、第２ノード１２１の［ラクナ梗塞］と、さらに第３ノード１３１の［脳梗塞］のすべてのノードを結ぶリンクに表示されたリンクラベル１５２は、
ａ．測定方式：「Ｔ２強調像」、
ｂ．信号強度：「高信号領域」、
ｃ．部位名：「側脳室周囲から深部白質領域」、
ｄ．病変：「結節状」
これら属性ａ〜ｄに対応する特徴情報が示されたリンクラベル１５２であり、このリンクラベル１５２に表示された特徴情報は、第１ノード１１１の［多発性脳血管障害］の対応画像と、第２ノード１２１の［ラクナ梗塞］の対応画像と、第３ノード１３１の［脳梗塞］の対応画像のすべてに共通する特徴情報である。

同様に、第１ノード１１１の［多発性脳血管障害］と、第３ノード１３１の［脳梗塞］を結ぶリンクに表示されたリンクラベル１５３に表示された特徴情報は、第１ノード１１１の［多発性脳血管障害］の対応画像と、第３ノード１３１の［脳梗塞］の対応画像とに共通する特徴情報である。

第１ノード１１１の［多発性脳血管障害］の登録特徴情報中、第２ノード１２１の［ラクナ梗塞］、第３ノード１３１の［脳梗塞］のいずれとも共通とならない特徴情報は、リンクラベル１５４に表示される。

このように、本発明のデータ検索システムでは、まず、検索キーに一致度の高いデータを検索結果としてデータベースから選択するとともに、検索結果として抽出されたデータに対応して登録された特徴情報を比較し、共通の特徴情報を持つ検索結果データをリンクで接続し、各ノードに共通する特徴情報をリンクラベルとして表示する。

このような検索処理および表示処理を行なうことで、例えば、医療現場において病名の判定を行なう場合、最も一致度の高い疾患に拘泥されることなく、共通の特徴情報を持つ疾患についても、その疾患の特徴情報とともに確認することが可能となり、診断の誤りを防止し、より精度の高い診断を行なうことが可能となる。

本発明のデータ検索システムにおいて提示するノード、ノードを結ぶリンク、およびリンクラベルについて、医療用語ではない一般的なデータに当てはめた場合の例について図２を参照して説明する。図２に示す例では、３つのノードを示している。
第１ノードＡ（乗り物）２１１、
第２ノードＡａ（車）２１２、
第３ノードＡｂ（飛行機）２１３、
これら３つノードである。

これら３つのノードは、データベースに登録された登録エントリであり、データベースには、さらに各登録エントリに対応する特徴情報２２１〜２２３が登録されている。ある検索キーに基づいてデータベース検索を実行して検索キーに一致度が高いデータベース登録エントリを抽出し、これらをノードとして設定する。すなわち、図２に示す、以下のノードである。
第１ノードＡ（乗り物）２１１、
第２ノードＡａ（車）２１２、
第３ノードＡｂ（飛行機）２１３、
さらに、各ノードに共通する特徴情報がある場合は、各ノードをリンクで接続し、さらに、その共通する特徴情報をリンクラベル２３１〜２３３として設定する。

このように、本発明のデータ検索システムでは、検索結果データとしてのノードと、各ノードに共通情報があることを示すリンクと、各ノードの共通特徴情報であるリンクラベルの生成、表示処理が行われる。

例えば、ノード間を接続するリンクは、ｉｓ−ａ関係によって結ばれたリンクである。ｉｓ−ａ関係とは、ある体系で単語の分類を行ったときに、上位と下位の概念で関係付けられる関係である。例えば、「車」や「飛行機」は、「乗り物」という体系で分類したとき、上位概念は「乗り物」であり、下位概念は「車」や「飛行機」となる関係を示す。

次に、図３以下を参照して本発明のデータ検索システムの構成および処理について説明する。図３は、本発明のデータ検索システムの一構成例を示すブロック図である。図３に示すように、本発明のデータ検索システム３００は、検索情報入力手段３０１、構文解析手段３０２、構造化手段３０３、検索手段３０４、検索結果出力手段３０５を有する。さらに、構造化手段３０３の処理において利用する辞書データベース３１１、検索手段３０４の検索処理に適用する情報データベース（構造化文書データベース）３１２が利用される。

検索情報入力手段３０１は、検索のための検索キーを含む情報を入力する手段である。例えば、先に図１を参照して説明した例では、患者の診断画像に基づいて生成される読影レポートに記録された「画像の形態表記」、すなわち診断画像の特徴を示す文である「画像の形態表記」を入力する。

「画像の形態表記」を入力する場合、
ａ．測定方式、
ｂ．信号強度、
ｃ．部位名、
ｄ．病変、
これらの属性を持つ特徴情報を持つ文（自然言語文）が入力される。なお、すべての属性に対応する特徴情報を持つ文が入力されることは必須ではない。検索は、検索情報入力手段３０１から入力された文に含まれる特徴情報に基づいて実行されることになる。

構文解析手段３０２は、検索情報入力手段３０１から入力される自然言語文に対して、構文解析処理を施す。日本語や英語を始めとする各種の言語で記述される自然言語は、本来抽象的であいまい性が高い性質を持つが、文章を数学的に取り扱うことにより、コンピュータ処理を行なうことができる。この結果、機械翻訳や対話システム、検索システム、質問応答システムなど、自動化処理により自然言語に関するさまざまなアプリケーション／サービスが実現される。かかる自然言語処理は一般に、形態素解析、構文解析という各処理フェーズに区分される。本発明のシステムで実行する構文解析の具体例については後述する。

構造化手段３０３は、構文解析手段３０２の構文解析結果を用いて、各属性対応の特徴情報を抽出して構造化する処理を実行する。例えば、「画像の形態表記」を入力した場合、
ａ．測定方式、
ｂ．信号強度、
ｃ．部位名、
ｄ．病変、
これらの属性を持つ特徴情報を入力文から抽出し、構造化する。この処理には、多数の特徴情報を示す検索キーとなりうる単語等のデータを格納した辞書データベース３１１が参照される。構造化手段３０３の具体的処理については後述する。

検索手段３０４は、構造化手段３０３によって生成されたデータ構造に基づいて検索キーを生成し、情報データベース３１２を対象としたデータ検索処理を実行する。情報データベース３１２は、例えば、構造化文書データベースとして設定される。構造化文書データベースは、データベース登録エントリごとにエントリ名（例えば疾患名）、特徴情報（例えば疾患画像に対応する画像の特徴情報）、さらに、各エントリをノードとして設定した場合のノードの対応関係情報（例えば親ノードと子ノードとの関係情報）等を登録したデータベースである。具体例については後述する。

出力手段３０５は、検索手段３０４によって検索された結果に基づく表示データ、例えば、図１に示すような表示データを生成して出力する処理を実行する。すなわち、ノード、リンク、およびリンクラベルを表示要素として持つ表示情報を生成して出力する。

図３に示す各処理手段の実行する処理の具体例について説明する。一例として、先に図１を参照して説明したと同様の文、すなわち、ある患者の画像診断装置による診断画像に基づいて読影医が生成した読影レポート中の「診断結果」に含まれる「画像の形態表記」として生成された以下の文、
「ＦＬＡＩＲ画像で白質領域に小結節状の高信号領域が見られる」
上記文が、検索情報入力手段３０１に入力された場合の処理例について説明する。

構文解析手段３０２は、この入力文、
「ＦＬＡＩＲ画像で白質領域に小結節状の高信号領域が見られる」
上記文に対する構文解析処理を実行する。構文解析では、文法規則などを基に句構造などの文の構造を解析する。文法規則が木構造であることから、構文解析結果は一般に個々の形態素が係り受け関係などを基にして接合された木構造となる。

入力文「ＦＬＡＩＲ画像で白質領域に小結節状の高信号領域が見られる」
上記文に対する構文解析結果を図４に示す。図４に示すように、入力文は、意味を持つ複数の要素（形態素）に分割され、各要素の係りうけ関係を示すラインによって接続された木構造が生成される。

構造化手段３０３は、構文解析手段３０２の生成した入力文に基づく構文解析結果に対して、辞書データベース３１１に格納された単語辞書を用いてマッチングをとり、検索キーとして適用可能な要素を各属性別に分類する。辞書データベース３１１に格納された単語辞書は、単語と、その単語の属性情報とを対応付けた辞書である。

例えば、本実施例においては、患者の診断画像に基づいて生成される読影レポートに記録された「画像の形態表記」を入力した検索を行なう例であり、この場合は、「画像の形態表記」に含まれる特徴情報の属性、すなわち
ａ．測定方式、
ｂ．信号強度、
ｃ．部位名、
ｄ．病変、
これらの属性を持つ特徴情報に分類する。

例えば、図４を参照して説明した構文解析結果に基づいて構造化手段３０３の生成するデータ構造の例を図５に示す。図５に示すように、
ａ．属性＝測定方式：特徴情報＝「ＦＬＡＩＲ画像」、
ｂ．属性＝信号強度：特徴情報＝「高信号領域」、
ｃ．属性＝部位名：特徴情報＝「白質領域」、
ｄ．属性＝病変：特徴情報＝「小結節状」
上記のように、入力文を構成する要素が各属性に対応する特徴情報として分類される。

検索手段３０４は、構造化手段３０３が生成したデータ構造（図５参照）に基づいて検索キーを設定して、情報データベース（構造化文書ＤＢ）３１２を検索対象とした検索処理を実行する。

図６に、情報データベース（構造化文書ＤＢ）３１２の格納データの構成例を示す。情報データベース（構造化文書ＤＢ）３１２は、図６に示すように、各エントリ毎の識別子としてのＩＤ、エントリ名（本例では疾患名）、Ｎ個の特徴情報（本例では画像特徴）、付加情報（本例では代表画像）、さらに、他の登録エントリとの関係情報としての親ＩＤ情報が登録される。すなわち、他のエントリとの概念上の親子関係を示すエントリ関係情報としての親ＩＤ情報が含まれる。特徴情報（画像特徴）は、Ｎ個のデータを蓄積することができる（Ｎは任意に設定可能な値）。親ＩＤとしては、自己エントリが設定されるノードの上位ノードに相当するエントリのＩＤが格納される。

情報データベース（構造化文書ＤＢ）は、検索処理に応じて、検索対象データの格納されたデータベースを利用することになる。例えば、読影レポートに対応する検索を実行する本実施例において適用する情報データベース（構造化文書ＤＢ）は、画像診断装置における取得画像の特徴情報が、特徴情報（画像特徴）の記録領域に記録される。具体的には、例えば上述した［測定方式、信号強度、部位名、病変］の４つの属性に対応する特徴情報が少なくとも記録されることになる。

検索手段３０４は、構造化手段３０３が生成したデータ構造（図５参照）に基づいて検索キーを設定して、図６に示すデータ構成を持つ情報データベース（構造化文書ＤＢ）３１２を検索対象とした検索処理を実行する。本実施例では、図５に示す各属性対応の特徴情報である［ＦＬＡＩＲ画像、高、白質領域、小結節状］、これらの特徴情報を検索キーとして、情報データベース（構造化文書ＤＢ）３１２の検索を実行する。

例えば、図６に示す画像特徴［Ａ］のデータが［ＦＬＡＩＲ画像、高、白質領域、小結節状］、これらの特徴情報の集合であると仮定した場合、図６に示すすべてのエントリ「ラクナ梗塞」と「脳血管障害」と「脳梗塞」は検索キーと一致する特徴情報を有する。従って、検索手段３０４による検索の結果として抽出されるエントリは、画像特徴［Ａ］を含む「ラクナ梗塞」と「脳血管障害」と「脳梗塞」となる。

出力手段３０５では、検索手段３０４により得られた検索結果から、出力情報、例えば先に説明した図１を参照して説明したデータ構成を持つ出力情報（グラフ図）を生成する。

検索手段３０４による検索の結果として抽出されるエントリ中、
ラクナ梗塞は画像特徴"Ａ，Ｃ"を有し、
脳血管障害は画像特徴"Ａ，Ｂ"を有し、
脳梗塞は画像特徴"Ａ"を持つ。
またｉｓ−ａ関係は、データ構造中の親ＩＤを参照する。それによると、ラクナ梗塞、脳梗塞は共に脳血管障害を上位概念としているエントリであることがわかる。出力手段３０５は、検索結果から得られた情報に基づいて出力情報を生成する。なお、このようにデータベースに記録された親ＩＤ情報を用いてリンクを設定することも可能であるが、検索結果として抽出される各情報の特徴情報の比較を行って、共通の特徴情報を持つ場合にリンクを設定する処理を実行する構成としてもよい。図７に、検索結果から得られる出力情報の概略構成、図８に実際にディスプレイに出力される出力情報のイメージを示す。

図７に示すように、出力情報は、検索結果として選択されたエントリに対応するノード３２１〜３２３と、共通の特徴情報を含むノード間を接続するリンク３３１〜３３５と、各ノードに共通の特徴情報を示すリンクラベル３４１〜３４５が表示される。なお、１つのノードにのみ対応する特徴情報は、終点記号（黒丸●）３２５，３２６と接続するリンク３３４，３３５が設定され、このリンクに対応するリンクラベル３４４，３４５として表示される。

図７に示すノードは、検索手段３０４による検索の結果として抽出されるエントリとしての、
［脳血管障害］ノード３２１、
［ラクナ梗塞］３２２、
［脳梗塞］３２３、
となる。

［脳血管障害］ノード３２１と、［ラクナ梗塞］３２２ノードに共通する特徴情報としては、画像特徴［Ａ］があるので、［脳血管障害］ノード３２１と、［ラクナ梗塞］３２２ノード間にリンク３３１が設定され、かつ、画像特徴［Ａ］を表示情報とするリンクラベル３４１が表示される。

また［脳血管障害］ノード３２１と、［脳梗塞］３２３ノードに共通する特徴情報としては、画像特徴［Ａ］があり、［脳血管障害］ノード３２１と、［脳梗塞］３２３ノード間にリンク３３２が設定され、かつ、画像特徴［Ａ］を表示情報とするリンクラベル３４２が表示される。

さらに［ラクナ梗塞］ノード３２２と、［脳梗塞］３２３ノードに共通する特徴情報としては、画像特徴［Ａ］があり、［ラクナ梗塞］ノード３２２と、［脳梗塞］３２３ノード間にリンク３３３が設定され、かつ、画像特徴［Ａ］を表示情報とするリンクラベル３４２が表示される。

また、［脳血管障害］ノード３２１のみが有する特徴情報である画像特徴［Ｂ］は、終点記号（黒丸●）３２５と接続するリンク３３４に対応するリンクラベル３４４として表示され、［ラクナ梗塞］ノード３２２のみが有する特徴情報である画像特徴［Ｃ］は、終点記号（黒丸●）３２６と接続するリンク３３５に対応するリンクラベル３４５として表示される。

具体的な表示例は図８に示すようになる。なお、図７では、表示された３つのノード中から２つのノードのみを接続するリンクを表示する設定として、各リンクに対応するリンクラベルを表示する構成としたが、図８に示す表示例では、３つのノード３５１〜３５３を接続する１つのリンクを設定し、このリンクに対応する１つのリンクラベル３７１を表示する構成としている。また、図８に示す表示例では、終点ノードは表示せず、各ノードにのみ対応する独立した特徴情報を示すリンクラベル３７２，３７３を対応するノードと接続して表示する形態としている。さらに、図８に示す例では、表示情報に各ノードに対応する画像情報３６１〜３６３を含ませている。このように具体的な表示態様としては、様々な構成が可能となる。

出力手段３０５は、このように共通の特徴情報を持つノードを接続するリンクを設定し、その共通の特徴情報をリンクラベルとして提示する表示情報を生成してディスプレイに出力する。例えば、患者の診断画像に基づく診断を行なう医者は、読影レポートに基づいて図８に示すような検索結果を得て、ディスプレイに表示し、ディスプレイ表示情報を確認することで、患者の画像の症状から推測される様々な可能性のある疾患について確認することが可能となる。従って、偏った少ない情報から誤った診断を行なってしまうといった恐れを低減し、より多くの有益な情報に基づく正しい診断を行なうことが可能となる。

なお、上述の実施例では、医療情報に関するデータベースを適用した処理例を説明したが、本発明の構成は、このような特定分野の処理に限らず、様々な分野において適用可能である。すなわち、あるデータ検索に基づいて得られた複数の検索結果をノードとして設定し、複数の検索結果に対応する共通の特徴情報が存在するか否かを判定し、共通の特徴情報が存在する場合は、ノード間をリンクで接続して、かつ共通の特徴情報をリンクラベルとして提示するという処理を、様々なデータベース検索において実行することで、検索結果として関連する情報を網羅的に抽出し、その関係についても把握することができる検索システムが実現される。

図９に示すフローチャートを参照して、本発明のデータ検索システムにおいて実行する処理のシーケンスについて説明する。まず、ステップＳ１０１において、検索キーとなる情報を含む文を入力する。例えば上述した実施例においては、読影レポートの「画像の形態表記」を入力する。前述したように「画像の形態表記」には、例えば、［測定方式］、［信号強度］、［部位名］、［病変］といった属性に対応する特徴情報が記録される。

ステップＳ１０２では、入力文に対する構文解析を実行する。これは、先に図４を参照して説明した処理であり、文法規則などを基に句構造などの文の構造を解析する。図４に示すように、入力文は、意味を持つ複数の要素に分割され、各要素の係りうけ関係を示すラインによって接続された木構造が生成される。

次に、ステップＳ１０３において、構文解析結果に基づく構造化処理を実行する。構文解析によって生成された入力文に基づく構文解析結果に対して、辞書データベースに格納された単語辞書を用いてマッチングをとり、検索キーとして適用可能な要素を各属性別に分類する。辞書データベースに格納された単語辞書は、単語と、その単語の属性情報とを対応付けた辞書である。

例えば、先に説明した実施例においては、図５に示すように、
ａ．属性＝測定方式：特徴情報＝「ＦＬＡＩＲ画像」、
ｂ．属性＝信号強度：特徴情報＝「高信号領域」、
ｃ．属性＝部位名：特徴情報＝「白質領域」、
ｄ．属性＝病変：特徴情報＝「小結節状」
上記のように、入力文を構成する要素が各属性に対応する特徴情報として分類される。

次にステップＳ１０４において、構造化処理ステップで生成したデータ構造（図５参照）に基づいて検索キーを設定して、情報データベース（構造化文書ＤＢ）を検索対象とした検索処理を実行する。情報データベース（構造化文書ＤＢ）は、先に図６を参照して説明したように、各エントリ毎の識別子としてのＩＤ、エントリ名（実施例では疾患名）、Ｎ個の特徴情報（実施例では画像特徴）、付加情報（実施例では代表画像）、さらに、他の登録エントリとの関係情報としての親ＩＤ情報が登録される。

ステップＳ１０４の検索ステップでは、構造化ステップで生成したデータ構造（図５参照）に基づいて検索キーを設定して、図６に示すデータ構成を持つ情報データベース（構造化文書ＤＢ）を検索対象とした検索処理を実行して、検索キーとして利用される特徴情報と共通の特徴情報を持つエントリが抽出される。

次に、ステップＳ１０５において検索結果に基づく表示情報の生成処理を実行する。具体的には、図１、図７、図８を参照して説明したように、データ検索に基づいて得られた複数の検索結果をノードとして設定し、複数の検索結果に対応する共通の特徴情報が存在するか否かを判定し、共通の特徴情報が存在する場合は、ノード間をリンクで接続して、かつ共通の特徴情報をリンクラベルとした表示情報を生成する。ステップＳ１０６では、生成した表示情報をディスプレイに出力して処理を終了する。

［その他の実施例］
以下、上述した実施例と異なる複数の実施例について説明する。

（ノード、リンク、リンクラベルを設定したデータを予め保持して利用する実施例）
上述した実施例では、検索キーとなる特徴情報を入力してデータベース検索を実行して、検索キーに対応する特徴情報を持つエントリを抽出してこの抽出エントリをノードとする表示情報を生成する構成例であったが、予め共通の特徴情報を持つデータエントリ（例えば疾患名）について解析を実行して、ノードとリンクおよびリンクラベルを設定したデータを作成しておき、このデータを表示する構成としてもよい。

すなわち、専門情報データ、例えば医療分野であれば、読影教科書テキストや、過去の読影レポートの蓄積データベースの解析に基づいて、疾患名からなるノードと共通の特徴を持つ疾患を接続するリンクおよび共通特徴情報からなるリンクラベルを設定したデータを作成しておき、このデータを表示する。

例えば、図１０に示すように、ユーザは、ある１つのノード対応の情報（疾患名）を入力することで、図１０に示すような表示情報４０１を得ることができる。すなわち、ユーザは、指定情報４０２として疾患名［脳血管障害］を入力すると、予め生成されているノード、リンク、リンクラベルからなる情報が、疾患名［脳血管障害］を中心として表示される。この情報は、医学辞書として利用することも可能となる。

（検索処理の際に、特徴情報の他のデータ、例えば診断結果情報を入力して検索を行なう実施例）
上述した実施例では、データ検索の検索キーとして患者の診断画像に基づいて生成された読影レポート中の画像特徴情報を利用したが、検索キーとして利用する情報としては、この他の情報を適用してもよい。例えば、画像特徴のみならず、診断結果情報から得られる情報を検索キーとして用いてもよい。

例えば、診断結果情報から得られる情報を検索キーとして用いた検索処理を実行することで、医者の診断結果に対応する情報が確実に検索結果として抽出されることになり、医者の取得したい情報を表示して確認することが可能となる。

（年齢や性別といった患者情報に基づいた特徴を情報として提示する実施例）
上述した実施例では、医療情報の検索処理において、診断画像に基づいて生成された読影レポート中の画像特徴情報を利用したが、年齢や性別によって、出現する疾患が異なる場合がある。そこで、カルテなどから患者情報、例えば患者の性別、年齢、体重などの情報を抽出し、患者情報に対応したデータに絞ったデータ検索処理する。

この処理対応するため、データベースとしての構造化文書データベースには、各エントリに対する付加情報として、８０歳以上で発症確率、９０％以上などの特有情報を追記する設定とし、検索時には、年齢などの患者情報も検索キーとして利用した検索を行なう。

この処理の結果として、例えば図１１に示すような患者の患者情報に対応した検索結果を取得して提示することが可能となる。図１１示す例は、前述した診断画像の画像特徴に加えて、患者情報として患者の年齢（９０才）を検索情報５０１として適用した検索結果の処理例である。前述した診断画像の画像特徴のみの検索結果には現れなかった疾患名ノードとして加齢性変化を示すノード５２１が追加され、リンクラベル５２２が追加されている。このように、性別や年齢等の患者の属性情報を考慮した検索、表示情報生成処理を行なうことで、より正確な診断をすることができる。

（表示情報における上位ノードと下位ノードのノード対応情報を表記する実施例）
前述した実施例では、各ノードに対応する特徴情報を個別に表示していないが、例えば図１２に示すように各ノードに対応する特徴情報を個別に表示する構成としてもよい。

図１２に示す例では、上位ノード［Ａ］と、上位ノード［Ａ］とｉｓ−ａ関係によって接続される下位ノード［Ａａ］，［Ａｂ］を示しており、各ノードに対応する特徴情報５５１〜５５３を表示した例である。図１２に示す例において、［Ａ］は、［Ａａ］と［Ａｂ］という下位概念を持つ。

上位ノード［Ａ］の特徴情報には、［Ｔ１強調像：Ｘ］、［Ｔ２強調像：低信号域］が含まれる。［Ｔ１強調像：Ｘ］の「Ｘ」部分は、空スロットを示す。空スロットは、下位ノードの特徴情報として異なる属性値（特徴情報）が存在していることを示す。すなわち、
下位ノード［Ａａ］は、特徴情報として、
［Ｔ１強調像：高信号域］，［Ｔ２強調像：低信号域］、
を有し、
下位ノード［Ａｂ］は、特徴情報として、
［Ｔ１強調像：低信号域］，［Ｔ２強調像：低信号域］、
を有している。
このような異なる属性値（特徴情報）を持つ上位ノードの対応属性には［Ｘ］が記録され、例えば医師は、下位ノードのそれぞれを確認し、患者の診断画像の特徴と比較して、より正しい診断を効率的に行なうことが可能となる。

（表示データの生成時に構造化文書データ（ハイパーテキスト等）の生成を行う実施例）
前述の実施例では、表示情報は、図１、図７、図８を参照して説明したように、ノード、リンク、リンクラベルを持つ表示情報としたが、表示態様はこのような構成に限らない。例えば、ハイパーテキスト構造を持つデータを生成して表示する構成としてもよい。図１３は、ハイパーテキストを用いた表示データ例である。例えば、表示データ（Ａ）中の疾患名をクリックすると、表示データ（Ｂ）のにようにクリックされた疾患名に関連する疾患が画像の形態表記の情報とともに表示される。

先に図６を参照して説明したデータベース（構造化文書ＤＢ）のデータ構造を用いることで、図１３に示すようなデータ表記のためのハイパーテキストデータ構成が容易に生成できる。

最後に、上述した処理を実行するデータ検索システムを構成する情報処理装置のハードウェア構成例について、図１４を参照して説明する。データ検索システムを構成する情報処理装置は、ハードウェアとしては例えばＰＣによって実現可能であり、上述した処理を実行するプログラムを実行させることによってデータ検索および表示データの生成、出力が可能である。ＣＰＵ（Central Processing Unit）７０１は、ＯＳ（Operating System)に対応する処理や、上述の実施例において説明した構文解析処理、構造化処理、検索処理、表示データ生成処理などを実行する。これらの処理は、各情報処理装置のＲＯＭ、ハードディスクなどのデータ記憶部に格納されたコンピュータ・プログラムに従って実行される。

ＲＯＭ（Read Only Memory）７０２は、ＣＰＵ７０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を格納する。ＲＡＭ（Random Access Memory）７０３は、ＣＰＵ７０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を格納する。これらはＣＰＵバスなどから構成されるホストバス７０４により相互に接続されている。

ホストバス７０４は、ブリッジ７０５を介して、ＰＣＩ(Peripheral Component Interconnect/Interface)バスなどの外部バス７０６に接続されている。キーボード７０８、ポインティングデバイス７０９は、ユーザにより操作される入力デバイスである。ディスプレイ７１０は、液晶表示装置またはＣＲＴ（Cathode Ray Tube）などから成り、各種情報をテキストやイメージで表示する。

ＨＤＤ（Hard Disk Drive）７１１は、ハードディスクを内蔵し、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ７０１によって実行するプログラムや情報を記録または再生させる。ハードディスクは、例えば、構文パターン集、辞書などの格納手段などに利用され、さらに、データ処理プログラム等、各種コンピュータ・プログラムが格納される。

ドライブ７１２は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体５２１に記録されているデータまたはプログラムを読み出して、そのデータまたはプログラムを、インタフェース７０７、外部バス７０６、ブリッジ７０５、およびホストバス７０４を介して接続されているＲＡＭ７０３に供給する。

接続ポート７１４は、外部接続機器７２２を接続するポートであり、ＵＳＢ，ＩＥＥＥ１３９４等の接続部を持つ。接続ポート７１４は、インタフェース７０７、および外部バス７０６、ブリッジ７０５、ホストバス７０４等を介してＣＰＵ７０１等に接続されている。通信部７５１５は、ネットワークに接続され、例えば外部のデータベース８０１との通信によりデータ検索を実行する。

なお、図１４に示す情報処理装置のハードウェア構成例は、ＰＣを適用して構成した装置の一例であり、本発明のデータ検索システムは、図１４に示す構成に限らず、上述した実施例において説明した処理を実行可能な構成であればよい。

以上、特定の実施例を参照しながら、本発明について詳解してきた。しかしながら、本発明の要旨を逸脱しない範囲で当業者が該実施例の修正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、限定的に解釈されるべきではない。本発明の要旨を判断するためには、特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。

なお、明細書中において説明した一連の処理はハードウェア、またはソフトウェア、あるいは両者の複合構成によって実行することが可能である。ソフトウェアによる処理を実行する場合は、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれたコンピュータ内のメモリにインストールして実行させるか、あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。

例えば、プログラムは記録媒体としてのハードディスクやＲＯＭ（Read Only Memory)に予め記録しておくことができる。あるいは、プログラムはフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ(Compact Disc Read Only Memory)，ＭＯ(Magneto optical)ディスク，ＤＶＤ(Digital Versatile Disc)、磁気ディスク、半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体に、一時的あるいは永続的に格納（記録）しておくことができる。このようなリムーバブル記録媒体は、いわゆるパッケージソフトウエアとして提供することができる。

なお、プログラムは、上述したようなリムーバブル記録媒体からコンピュータにインストールする他、ダウンロードサイトから、コンピュータに無線転送したり、ＬＡＮ(Local Area Network)、インターネットといったネットワークを介して、コンピュータに有線で転送し、コンピュータでは、そのようにして転送されてくるプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることができる。

なお、明細書に記載された各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。また、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。

以上、説明したように、本発明の構成によれば、あるデータ検索に基づいて得られた複数の検索結果をノードとして設定し、複数の検索結果に対応する共通の特徴情報が存在するか否かを判定し、共通の特徴情報が存在する場合は、ノード間をリンクで接続して、かつ共通の特徴情報をリンクラベルとして提示する構成とした。本構成により、検索結果として関連する情報を網羅的に抽出し、その関係についても把握することができる検索システムが実現される。例えば、患者の診断画像に基づく読影レポートから抽出した画像特徴を検索キーとした検索を行い、検索結果として抽出された疾患をノードとして設定し、各疾患に共通する特徴情報がある場合は、リンクおよびリンクラベルを設定する。医者は、これらの表示情報から、各疾患の特徴および共通事項を一目で確認することができ、患者の画像の症状から推測される様々な可能性のある疾患について確認することが可能となる。従って、偏った少ない情報から誤った診断を行なってしまうといった恐れを低減し、より多くの有益な情報に基づく正しい診断を行なうことが可能となるシステムが実現される。

本発明のデータ検索システムを適用して得られる情報の提示例について説明する図である。 本発明のデータ検索システムにおいて提示するノード、ノードを結ぶリンク、およびリンクラベルについて説明する図である。 本発明のデータ検索システムの構成および処理について説明する図である。 構文解析処理および処理について説明する図である。 構文解析結果に基づいて構造化手段の生成するデータ構造の例を説明する図である。 情報データベース（構造化文書ＤＢ）の格納データの構成例を示す図である。 検索結果から得られる出力情報の概略構成について説明する図である。 検索結果から得られる出力情報の詳細構成について説明する図である。 本発明のデータ検索システムにおいて実行する処理のシーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。 ノード、リンク、リンクラベルを設定したデータ例について説明する図である。 患者の患者情報に対応した検索結果を取得して提示した表示情報例について説明する図である。 上位ノードと下位ノードのノード対応情報の表記を行った表示情報の例について説明する図である。 ハイパーテキストを用いた表示データ例を示す図である。 本発明の一実施形態に係るデータ検索システムを構成する情報処理装置のハードウェア構成例について説明する図である。

符号の説明

１１１，１２１，１３１ ノード
１１２，１２２，１３２ 疾患対応画像表示部
１５１〜１５４ リンクラベル
２１１〜２１３ ノード
２２１〜２２３ 特徴情報
２３１〜２３３ リンクラベル
３００ データ検索システム
３０１ 検索情報入力手段
３０２ 構文解析手段
３０３ 構造化手段
３０４ 検索手段
３０５ 検索結果出力手段
３１１ 辞書データベース
３１２ 情報データベース構造化文書データベース
３２１〜３２３ ノード
３２５，３２６ 終点記号
３３１〜３３５ リンク
３４１〜３４５ リンクラベル
３５１〜３５３ ノード
３６１〜３６３ 画像情報
３７１〜３７３ リンクラベル
４０１ 表示情報
４０２ 指定情報
５０１ 検索情報
５２１ ノード
５２２ リンクラベル
５５１〜５５３ 特徴情報
７０１ ＣＰＵ(Central Processing Unit)
７０２ ＲＯＭ（Read-Only-Memory）
７０３ ＲＡＭ（Random Access Memory）
７０４ ホストバス
７０５ ブリッジ
７０６ 外部バス
７０７ インタフェース
７０８ キーボード
７０９ ポインティングデバイス
７１０ ディスプレイ
７１１ ＨＤＤ（Hard Disk Drive）
７１２ ドライブ
７１４ 接続ポート
７１５ 通信部
７２１ リムーバブル記録媒体
７２２ 外部接続機器
８０１ データベース

Claims (19)

1. データ検索処理を実行するデータ検索システムであり、
   検索キーに基づくデータベース検索処理を実行する検索手段と、
   前記検索手段による検索の結果に基づいて出力情報を生成する出力手段とを有し、
   前記出力手段は、
   前記検索手段によるデータベース検索に基づいて得られた複数の検索結果の各々を示すノードと、共通の特徴情報を持つノードを接続するリンクと、共通の特徴情報をリンクラベルとして設定した表示情報の生成処理を実行する構成であることを特徴とするデータ検索システム。
2. 前記データ検索システムは、さらに、
   前記検索キーの抽出を行なうための文を入力する検索情報入力手段と、
   前記検索情報入力手段に入力された文の構文解析を行なう構文解析手段と、
   前記構文解析手段における構文解析結果を適用して、検索キーとして利用可能な要素を属性別に分類した構造化データを生成する構造化手段とを有し、
   前記検索手段は、
   前記構造化手段の生成した構造化データに基づいて検索キーを決定してデータベース検索を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載のデータ検索システム。
3. 前記検索情報入力手段は、画像診断装置による撮影画像の特徴を示す画像特徴情報を含む文を入力し、
   前記構造化手段は、画像診断装置による撮影画像の特徴を示す要素を属性毎に分類した構造化データを生成する構成であることを特徴とする請求項２に記載のデータ検索システム。
4. 前記構造化手段は、画像診断装置による撮影画像の特徴を示す要素を、少なくとも測定方法、信号強度、部位、病変の少なくともいずれかの属性を用いて分類し、構造化データを生成する構成であることを特徴とする請求項３に記載のデータ検索システム。
5. 前記検索手段は、
   画像診断装置による撮影画像の特徴を示す画像特徴情報を検索キーとしたデータベース検索処理を実行する構成であり、
   前記出力手段は、
   前記検索手段によるデータベース検索に基づいて得られた検索結果である疾患名の各々を示すノードと、各疾患の対応画像に共通の特徴情報を持つ場合にノードを接続するリンクと、共通の画像特徴情報をリンクラベルとして設定した表示情報の生成処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載のデータ検索システム。
6. 前記出力手段は、
   前記ノード対応の検索結果が他のノードと共通しない単独の特徴情報を有する場合は、前記単独の特徴情報を表示したリンクラベルを、他のノードと接続しないリンクラインによって接続した表示情報の生成処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載のデータ検索システム。
7. 前記出力手段は、
   前記ノード対応の検索結果に対応する画像情報を有する表示情報の生成処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載のデータ検索システム。
8. 前記検索手段の検索対象とするデータベースは、
   各エントリについての特徴情報を記録データとして有するデータを格納したデータベースであり、
   前記検索手段は、
   検索キーとして設定した特徴情報との一致度に基づいてデータベースからのエントリ抽出を行なう構成であることを特徴とする請求項１に記載のデータ検索システム。
9. 前記検索手段の検索対象とするデータベースは、
   各エントリに対応するデータとして、他のエントリとの概念上の親子関係を示すエントリ関係情報を含み、
   前記出力手段は、
   前記エントリ関係情報に基づいて前記リンクの設定処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載のデータ検索システム。
10. データ検索システムにおいて、データ検索処理を実行するデータ検索方法であり、
    検索手段が、検索キーに基づくデータベース検索処理を実行する検索ステップと、
    出力手段が、前記検索ステップにおける検索結果に基づいて出力情報を生成する出力情報生成ステップとを有し、
    前記出力情報生成ステップは、
    前記検索ステップにおけるデータベース検索に基づいて得られた複数の検索結果の各々を示すノードと、共通の特徴情報を持つノードを接続するリンクと、共通の特徴情報をリンクラベルとして設定した表示情報の生成処理を実行するステップであることを特徴とするデータ検索方法。
11. 前記データ検索方法は、さらに、
    検索情報入力手段が、前記検索キーの抽出を行なうための文を入力する検索情報入力ステップと、
    構文解析手段が、前記検索情報入力ステップにおいて入力された文の構文解析を行なう構文解析ステップと、
    構造化手段が、前記構文解析ステップにおける構文解析結果を適用して、検索キーとして利用可能な要素を属性別に分類した構造化データを生成する構造化ステップとを有し、
    前記検索ステップは、
    前記構造化ステップにおいて生成した構造化データに基づいて検索キーを決定してデータベース検索を実行するステップであることを特徴とする請求項１０に記載のデータ検索方法。
12. 前記検索情報入力ステップは、画像診断装置による撮影画像の特徴を示す画像特徴情報を含む文を入力するステップであり、
    前記構造化ステップは、画像診断装置による撮影画像の特徴を示す要素を属性毎に分類した構造化データを生成するステップであることを特徴とする請求項１１に記載のデータ検索方法。
13. 前記構造化ステップは、画像診断装置による撮影画像の特徴を示す要素を、少なくとも測定方法、信号強度、部位、病変の少なくともいずれかの属性を用いて分類し、構造化データを生成するステップであることを特徴とする請求項１２に記載のデータ検索方法。
14. 前記検索ステップは、
    画像診断装置による撮影画像の特徴を示す画像特徴情報を検索キーとしたデータベース検索処理を実行するステップであり、
    前記出力情報生成ステップは、
    前記検索ステップにおけるデータベース検索に基づいて得られた検索結果である疾患名の各々を示すノードと、各疾患の対応画像に共通の特徴情報を持つ場合にノードを接続するリンクと、共通の画像特徴情報をリンクラベルとして設定した表示情報の生成処理を実行するステップであることを特徴とする請求項１０に記載のデータ検索方法。
15. 前記出力情報生成ステップは、
    前記ノード対応の検索結果が他のノードと共通しない単独の特徴情報を有する場合は、前記単独の特徴情報を表示したリンクラベルを、他のノードと接続しないリンクラインによって接続した表示情報の生成処理を実行するステップであることを特徴とする請求項１０に記載のデータ検索方法。
16. 前記出力情報生成ステップは、
    前記ノード対応の検索結果に対応する画像情報を有する表示情報の生成処理を実行するステップであることを特徴とする請求項１０に記載のデータ検索方法。
17. 前記検索手段の検索対象とするデータベースは、
    各エントリについての特徴情報を記録データとして有するデータを格納したデータベースであり、
    前記検索ステップは、
    検索キーとして設定した特徴情報との一致度に基づいてデータベースからのエントリ抽出を行なうステップであることを特徴とする請求項１０に記載のデータ検索方法。
18. 前記検索手段の検索対象とするデータベースは、
    各エントリに対応するデータとして、他のエントリとの概念上の親子関係を示すエントリ関係情報を含み、
    前記出力情報生成ステップは、
    前記エントリ関係情報に基づいて前記リンクの設定処理を実行するステップであることを特徴とする請求項１０に記載のデータ検索方法。
19. データ検索システムにおいて、データ検索処理を実行させるコンピュータ・プログラムであり、
    検索手段に、検索キーに基づくデータベース検索処理を実行させる検索ステップと、
    出力手段に、前記検索ステップにおける検索結果に基づいて出力情報を生成させる出力情報生成ステップとを実行させ、
    前記出力情報生成ステップは、
    前記検索ステップにおけるデータベース検索に基づいて得られた複数の検索結果の各々を示すノードと、共通の特徴情報を持つノードを接続するリンクと、共通の特徴情報をリンクラベルとして設定した表示情報の生成処理を実行させるステップであることを特徴とするコンピュータ・プログラム。