JP2008257292A - 画像診断支援装置及びシステム - Google Patents

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Abstract

【課題】診断対象画像に基づく画像診断時に疾患の判断に有用な症例画像やその疾患に関する統計情報等を提示可能にする。
【解決手段】ユーザ端末１０は、診断対象画像に含まれる病変部位の特徴量（第１の特徴量）を算出し、症例ＤＢ２４に送る。症例ＤＢ２４には、検索対象画像となる複数の症例画像が疾患別に分類されて登録され、また、特徴量ＤＢ２６には、疾患別に分類された各症例画像の第２の特徴量が登録されている。症例画像サーバ２０は、受信した第１の特徴量と特徴量ＤＢ２６に登録されている疾患別に分類されて登録された特徴量（第２の特徴量）とを比較し、その比較結果に基づいて前記第１の特徴量に類似する第２の特徴量を有する代表的な症例画像を、疾患別に症例ＤＢ２４から検索し、検索した疾患別の代表的な症例画像をユーザ端末１０に送る。
【選択図】 図１

Description

本発明は画像診断支援装置及びシステムに係り、特に診断対象画像から抽出した特徴量に基づいてその診断対象画像と類似する症例画像を検索・提示する技術に関する。
従来、新規症例のテキスト情報をクエリーとして、過去症例のデータベースから確信度(類似度)の高い症例を検索し、この検索された類似症例を、更に疾患別に分けて各疾患の類似度を算出し、類似度が高い病名とその疾患情報を画面に表示する診療支援システムが提案されている（特許文献１）。
また、診断画像の病変位置から検出した特徴量と、データベースに蓄積された参照画像の特徴量とを照合し、診断画像に対する参照画像の類似度を演算し、類似度順に参照画像を検索するようにした診断支援装置が提案されている（特許文献２）。また、特許文献２には、参照画像の病名毎にその確率を演算し、確率順に病名を表示する技術が開示されている（特許文献２の図１０参照）。
特開２００４−２８８０４７号公報 特開２００２−２３０５１８号公報
特許文献１に記載の診療支援システムは、画像診断を支援するものではなく、従って、画像情報をクエリーとして症例画像を検索することができない。また、類似度のみで判断し、発症件数を考慮していないため、頻繁に起こる疾患と稀有な疾患が入り混じり、診断に有用な情報を効率的に提供できないという問題がある。
一方、特許文献２に記載の診断支援装置は、類似度順に参照画像を検索するようにしているため、診断画像に類似するある疾患の参照画像がデータベースに多数登録されていると、類似度の低い他の疾患の参照画像が検索されないおそれがある。また、特許文献２には、参照画像（症例画像）の表示方法に関しては言及されておらず、また症例に関する統計情報やサンプル数が少ない症例に対する処理方法に関しても言及されていない。
本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、診断対象画像に基づく画像診断時に疾患の判断に有用な症例画像やその疾患に関する統計情報等を提示することができる画像診断支援装置及びシステムを提供することを目的とする。
前記目的を達成するために請求項１に係る画像診断支援装置は、診断対象画像に基づいて該診断対象画像に含まれる病変部位の第１の特徴量を算出する特徴量算出手段と、検索対象画像となる複数の症例画像と各症例画像での病変部位の第２の特徴量とが関連づけて登録されたデータベースであって、前記複数の症例画像及び第２の特徴量が疾患別に分類されて登録されたデータベースと、前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを疾患別に比較し、前記第１の特徴量に類似する第２の特徴量を有する症例画像を、疾患別に前記データベースから検索する検索手段と、前記検索手段によって疾患別に検索された症例画像を表示する表示手段と、を備えたことを特徴としている。
請求項１に係る発明によれば、疾患ごとに検索された類似度の高い症例画像（代表的な症例画像）を提示することができ、これにより特定の疾患の症例画像のみが提示されるのを防止することができる。
請求項２に示すように請求項１に記載の画像診断支援装置において、前記データベースから疾患別に検索された症例画像のうち参照時に注意を要する疾患が含まれているか否かを判別する判別手段と、前記判別手段によって参照時に注意を要する疾患が含まれていると判別されると、前記注意を要する疾患が含まれていることを喚起する警告を前記表示手段に表示させる警告手段と、を備えたことを特徴としている。即ち、特別に注意を要する疾患が検索された場合には、その疾患の症例画像の参照時に注意を喚起するようにしている。
請求項３に示すように請求項２に記載の画像診断支援装置において、前記参照時に注意を要する疾患は、前記データベースでのサンプル数が少ない疾患であることを特徴としている。サンプル数が少ない疾患に関しては、類似度にバラツキが生じ、診断対象画像との類似度の信頼性が低いため、参照時には注意を喚起するようにしている。
請求項４に示すように請求項２又は３に記載の画像診断支援装置において、前記警告手段は、前記警告の表示に関連づけて前記注意を要する疾患に関する疾患情報及び間違えられやすい疾患の疾患情報のうちの少なくとも１つを前記表示手段に表示させることを特徴としている。即ち、注意を要する疾患に関する疾患情報（例えば、典型的な所見、典型的な症例画像等）を提示したり、注意を要する疾患に間違えられやすい疾患の疾患情報を提示するようにしている。
請求項５に示すように請求項１から４のいずれかに記載の画像診断支援装置において、前記データベースには、疾患別にその疾患に関する統計情報が登録され、前記検索手段は、前記データベースから疾患別の症例画像を検索するとともに、疾患別の統計情報を検索し、前記表示手段は、前記検索手段によって疾患別に検索された症例画像と統計情報とを表示することを特徴としている。
提示された疾患別の統計情報を参照することで、頻繁に発生する症例か希有な症例か、類似度のバラツキ等を考慮しながら画像診断を行うことができる。
請求項６に示すように請求項１から５のいずれかに記載の画像診断支援装置において、前記疾患別に分類されている症例画像は、更にその疾患内でサブ分類に分類されることを特徴としている。
請求項７に示すように請求項６に記載の画像診断支援装置において、前記検索手段は、前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを疾患別に比較し、前記第１の特徴量に類似する第２の特徴量を有する症例画像を、疾患別かつサブ分類別に前記データベースから検索することを特徴としている。
特定の疾患であっても、病気の進行度などによって特徴量（第２の特徴量）にバラツキがあり、これらを更に分類（サブ分類）することができる場合には、そのサブ分類ごとに類似する症例画像（代表的な症例画像）を検索するようにしている。
請求項８に係る発明は、ユーザ端末と症例情報サーバとがネットワークを介して接続された画像診断支援システムであって、前記ユーザ端末は、診断対象画像に基づいて該診断対象画像に含まれる病変部位の第１の特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記算出した第１の特徴量を前記症例情報サーバに送信するとともに、前記症例情報サーバによって検索された症例画像を受信する第１の通信手段と、前記受信した症例画像を表示する表示手段と、を備え、前記症例情報サーバは、検索対象画像となる複数の症例画像と各症例画像での病変部位の第２の特徴量とが関連づけて登録されたデータベースであって、前記複数の症例画像及び第２の特徴量が疾患別に分類されて登録されたデータベースと、前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを疾患別に比較し、前記第１の特徴量に類似する第２の特徴量を有する症例画像を、疾患別に前記データベースから検索する検索手段と、前記算出された第１の特徴量を前記ユーザ端末から受信するとともに、前記検索した疾患別の症例画像を前記ユーザ端末に送信する第２の通信手段と、を備えたことを特徴している。
請求項９に係る発明は、ユーザ端末と症例情報サーバとがネットワークを介して接続された画像診断支援システムであって、前記ユーザ端末は、診断対象画像を前記症例情報サーバに送信するとともに、前記症例情報サーバによって検索された症例画像を受信する第１の通信手段と、前記受信した症例画像を表示する表示手段と、を備え、前記症例情報サーバは、前記診断対象画像に基づいて該診断対象画像に含まれる病変部位の第１の特徴量を算出する特徴量算出手段と、検索対象画像となる複数の症例画像と各症例画像での病変部位の第２の特徴量とが関連づけて登録されたデータベースであって、前記複数の症例画像及び第２の特徴量が疾患別に分類されて登録されたデータベースと、前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを疾患別に比較し、前記第１の特徴量に類似する第２の特徴量を有する症例画像を、疾患別に前記データベースから検索する検索手段と、前記診断対象画像を前記ユーザ端末から受信するとともに、前記検索した疾患別の症例画像を前記ユーザ端末に送信する第２の通信手段と、を備えたことを特徴としている。
請求項１０に示すように請求項８又は９に記載の症例画像検索システムにおいて、前記症例情報サーバは、前記データベースから疾患別に検索された症例画像のうち参照時に注意を要する疾患が含まれているか否かを判別する判別手段と、前記判別手段によって参照時に注意を要する疾患が含まれていると判別されると、前記注意を要する疾患が含まれていることを喚起する警告を前記ユーザ端末の表示手段に表示させる警告手段と、を備えたことを特徴としている。
請求項１１に示すように請求項１０に記載の画像診断支援システムにおいて、前記警告手段は、前記警告の表示に関連づけて前記注意を要する疾患に関する疾患情報及び間違えられやすい疾患の疾患情報のうちの少なくとも１つを前記表示手段に表示させることを特徴としている。
請求項１２に示すように請求項８から１１のいずれかに記載の画像診断支援システムにおいて、前記データベースには、疾患別にその疾患に関する統計情報が登録され、前記検索手段は、前記データベースから疾患別の症例画像を検索するとともに、疾患別の統計情報を検索し、前記第２の通信手段は、前記検索手段によって疾患別に検索された症例画像と統計情報とを前記ユーザ端末に送信することを特徴としている。
本発明によれば、診断対象画像に類似する症例画像を疾患別に検索して、疾患別の代表画像を提示することができる。また、サンプル数が少ない症例のように参照時に注意を要する疾患の症例画像が検索された場合には注意を喚起し、更に各疾患の統計情報を提示することで、見逃しや誤った画像診断を未然に防止することができる。
以下、添付図面に従って本発明に係る画像診断支援装置及びシステムの好ましい実施の形態について説明する。
＜システム構成＞
図１は本発明に係る画像診断支援システムの実施の形態を示すシステム構成図である。
この画像診断支援システム１は、ユーザ端末１０と、症例情報サーバ２０と、これらを接続するためのネットワーク網３０とによって構成されている。
ユーザ端末１０は、ネットワーク網３０と接続されたパーソナルコンピュータ（パソコン）等によって構成されており、主として分析プログラム１２、表示プログラム１４、キーボード、マウス等の操作部、モニタ及び新規症例データベース（ＤＢ）１６から構成されている。
新規症例ＤＢ１６には、診断対象となる新規患者の画像が格納されている。この画像は、例えば、Ｘ線ＣＴ装置等の撮像装置によって撮影されたもので、例えば、病変部位を含む２次元画像、又は病変部位を含む３次元画像である。
ユーザは、キーボードやマウスを使用し、所望の患者の２次元画像を指定し、あるいは所望の患者の３次元画像から病変部位が撮影されている特定の２次元画像を指定し、この２次元画像を診断対象画像（クエリー画像）とする。ユーザ端末１０は、このようにして指定された２次元画像をクエリー画像としてモニタに表示させることができる。
分析プログラム１２は、クエリー画像から該クエリー画像上の病変部位の特徴量（第１の特徴量）を算出する。病変部位の特徴量としては、病変部位の形状、大きさ、濃度等の複数種類のものがある。
表示プログラム１４は、上記クエリー画像や、症例情報サーバ２０からの問い合わせ結果（参照される症例画像、統計情報、診断情報、医学情報等）をモニタに表示させる。
症例情報サーバ２０は、主として検索プログラム２２、症例ＤＢ２２、及び特徴量ＤＢ２６から構成されている。
検索プログラム２２は、ユーザからの検索要求に応じて、症例ＤＢ２２及び特徴量ＤＢ２６から該当する情報を検索し、その検索結果をユーザ端末に送信する。
症例ＤＢ２４には、検索対象画像となる症例画像を含む症例情報が疾患別に分類されて格納され、更に疾患別に統計情報、疾患情報、特定の疾患に対しては間違えられやすい疾患の疾患情報や医学情報がリンクされて登録されている。
尚、症例情報には、確定診断された各疾患の症例画像の他に、読影医が作成した読影レポート等のテキストベースの診断情報が含まれる。
また、疾患別の統計情報には、例えば、下記の情報が含まれる。
・代表症例における類似度（疾患内の最高類似度）
・平均類似度
・症例ＤＢ内の該当疾患の総登録件数
・代表症例に近い症例 (症例パターン) の登録件数
・症例パターンにおける特徴… 主な症状
・症例パターンにおける患者の特徴…平均年齢、病歴、喫煙歴など
・全国／地域別罹患率
・その他
特徴量ＤＢ２６には、症例ＤＢ２４に登録されている各症例画像の病変部位から抽出された特徴量（第２の特徴量）が、疾患別に分類されて格納されている。
尚、症例ＤＢ２４に格納されている疾患別の各症例情報と、特徴量ＤＢ２６に格納されている各症例情報に対応する第２の特徴量とは、症例ＩＤによって関連づけられている。また、症例ＤＢ２４と特徴量ＤＢ２６とは、同一のＤＢでもよい。
＜症例情報の入力＞
図２はユーザ端末側での処理を示すフローチャートである。
ユーザは、新規症例ＤＢ１６から新規患者の診断対象画像（症例画像）を指定してユーザ端末１０のモニタに表示させる（ステップＳ１０）。続いて、ユーザは、モニタに表示された症例画像により画像診断を行い、症例画像上の病変部位にマウスカーソルを移動させ、１クリック３Ｄ計測でマーキングし、検索を実行させる（ステップＳ１２）。
検索命令を受けると、その病変部位の画像が分析プログラム１２に渡され、分析プログラム１２が起動する（ステップＳ１４）。分析プログラム１２は、症例画像上の病変部位の特徴量（第１の特徴量）を求める（ステップＳ１６）。
第１の特徴量の抽出後、第１の特徴量を症例情報サーバ２０へ送信する（ステップＳ１８）。
症例情報サーバ２０では、この情報を元に、サーバ内の症例ＤＢ２４から類似度の高い症例画像を疾患別に検索する。
＜症例情報の検索＞
症例情報サーバ２０では、ユーザ端末１０から受け取った診断対象画像（クエリー画像）の第１の特徴量を検索プログラム２２に送る。検索プログラム２２は、過去症例の特徴量ＤＢ２６内でクエリー画像の症例と類似度が高い症例を、疾患別に検索する。該当する症例が存在する場合は、その症例をキーとして、症例ＤＢ２４から詳細な症例情報を入手する。
図３は症例情報サーバ側での処理を示すフローチャートである。
症例情報サーバ２０は、ユーザ端末１０からクエリー画像の第１の特徴量を受信する（ステップＳ３０）。
続いて、クエリー画像の第１の特徴量と特徴量ＤＢ２６内の疾患別に分類されている症例画像毎の第２の特徴量とを比較し、両者の類似度を個別に計算する（ステップＳ３２）。
図４はクエリー画像から抽出した第１の特徴量のデータ例を示し、図５は特徴量ＤＢ２６に格納されている疾患別（A,B,…）に分類されている症例画像毎（A-001,A-002,…,B-001,B-002,…）の第２の特徴量のデータ例を示す。
ステップＳ３２では、クエリー画像から抽出した第１の特徴量ｍｉ(i＝1,2,…,n)と、各症例画像の第２の特徴量Ｍｉ(i＝1,2,…,n)とに基づいて、クエリー画像と各症例画像との類似度Ｓを、次式に基づいて計算する。
Figure 2008257292
上記［数１］式において、ｗｉ(i＝1,2,…,n)は、疾患別に予め定義された各特徴量に対する重み付け係数である。［数１］式からも明らかなように、類似度Ｓの計算値が０に近づく程、クエリー画像と症例画像との類似度が高くなる。
上記類似度Ｓの計算は、疾患別に分けて行う。
図６（Ａ）は、ある疾患Ａの各症例画像とクエリー画像との類似度の関係をプロットしたグラフであり、横軸は各症例を示し、縦軸は類似度を示している。図６（Ａ）中で、〇で囲まれている症例画像が、クエリー画像に最も類似している。
図３に戻って、ステップＳ３４では、疾患別に最も類似度が高い症例画像（代表症例）を検索する。
ステップＳ３４によって検索された疾患別に最も類似度が高い代表症例を、類似度の高い順に並べ替える（ステップＳ３６）。
続いて、類似度の高い上位症例の症例ＩＤを元に、症例ＤＢ２４から対応する症例情報を取得する（ステップＳ３８）。尚、類似度の高い上位症例は、予め設定された疾患件数の症例を上位症例としてもよいし、予め設定された類似度の閾値以上の症例を上位症例としてもよい。
症例情報サーバ２０は、上記のようにして取得した上位症例の症例情報をユーザ端末１０に送信し、ユーザ端末１０のモニタに表示させる（ステップＳ４０）。
尚、本例では、疾患別に最も類似度が高い代表症例を検索するようにしたが、同じ疾患でも、病気の進行度などによって、形状や濃度などの画像所見が異なり、特徴量（第２の特徴量）にバラツキが生じる場合がある。この場合には、同一の疾患内で更に症例情報の分類（サブ分類）を行うようにしてもよい。
サブ分類は、類似度又は特徴量を用いて、最近隣接法やk-means法などの既存のクラスタリング手法で行う方法、人間が予め登録済の症例に対して手動で行う方法が考えられる。クラスタリング手法で行う場合、サブ分類を行うタイミングは、症例ＤＢへの登録時、類似検索後のどちらでも構わない。
図６（Ｂ）は、検索された疾患Ａの各症例を類似度でソートした後、サブ分類（A-1,A-2,A-3,…）にクラスタリングを行った例を示している。
上記のように同一疾患内で症例情報をサブ分類化した場合には、サブ分類別に代表症例の症例情報を検索し、これをユーザ端末１０に送信して症例情報を表示させる。
＜症例情報の表示＞
前述したプロセスにより、疾患別に代表症例が検索されると、各代表症例の症例情報をユーザに提示する。
図６は症例検索イメージ及び検索結果の表示例を示す図である。
図６に示すように、診断対象画像（図６（Ｄ））を元に疾患別に代表症例が検索され、ユーザ端末１０のモニタには、診断対象画像と疾患別の代表症例の情報とが表示される（図６（Ｅ））。
図６（Ｅ）に示す例では、上位３つの疾患Ａ，Ｄ，Ｇの代表症例の画像と、疾患別に診断対象画像との類似度、登録症例数、代表症例数と、検索件数（検索された疾患の総数）、一画面に表示できない他の疾患の情報を参照するための「ページ送り」のソフトボタン等が表示されている。
疾患別（例えば、疾患Ａ）の代表症例は、前述したように疾患Ａの症例内でクエリー症例と最も類似するものである（図６（Ａ）の〇で囲まれた症例である）。
また、疾患別の代表症例数は、図６（Ｂ）に示すようにサブ分類（A-1,A-2,A-3,…）にクラスタリングされたサブ分類数に相当する。
ここで、疾患Ａの統計情報を参照する場合には、疾患Ａの代表症例を選択して実行キーを押し、あるいは図示しない「統計情報」のアイコンをクリックすることで、図６（Ｆ）に示すように検索結果画面を統計情報の表示画面に切り替える。
この画面に表示される統計情報は、疾患別（又はサブ分類別）に生成することができる。いま、疾患Ａのサブ分類A-1の統計情報を表示させる場合には、サブ分類A-1に属する症例を、図６（Ｃ）に示す疾患Ａにおける症例データから抽出し、これらの抽出した症例データから統計情報を算出する。
ユーザは、上記のようにして表示される疾患の統計情報から、頻繁に起こる疾患か稀有な疾患かを判断することができる。
＜サンプル数が少ない症例への対応＞
症例ＤＢに登録されている症例のサンプル数が少ない疾患に関しては、類似度にバラツキが生じるため、類似度の信頼性が低く、例えば、類似度が上位にランクされた疾患であっても、その疾患をそのまま受け入れることは危険である。
このような稀な疾患が検索された場合には、その疾患に関しては、注意を喚起する。即ち、症例情報サーバ２０は、検索プログラム２２によって検索された疾患の症例のサンプル数から稀な疾患か否かを判別する判別手段や、稀な疾患に対しては、以下に示すように警告メッセージを付加する警告手段を備えている。
図７（Ａ）は、図６（Ｅ）に対応する２ページ目の検索結果画面であり、上位４〜６の３つの疾患Ｋ，Ｎ，Ｘの代表症例の画像等を表示している。
図７（Ａ）に示す例では、疾患Ｘの症例のサンプル数が少なく、そのため疾患Ｘに対しては、参照する際に注意を要する「注意疾患」であることを示す警告メッセージが付される。
ユーザは、「注意疾患」の警告メッセージにより、その疾患Ｘの症例画像等を参照する際には、サンプル数が少ないことを考慮して慎重に判断することができる。また、「注意疾患」の警告メッセージが付された疾患に関しては、その疾患に関する疾患情報及び間違えられやすい疾患の疾患情報等を参照することができるようになっている。
即ち、警告メッセージは、リンクボタンとして構成されており、リンクをたどることにより、図７（Ｂ）に示すように疾患Ｘの疾患情報（典型的な所見、病変部位の画像）及び鑑別対象の他の疾患情報を含む類似症例提示画面を表示させることができる。更に、リンクをたどることにより、図７（Ｃ）に示すように疾患Ｘ、鑑別対象疾患に対する医学書ＤＢでの医学情報を含む医学情報提示画面を表示させることができる。
ユーザは、「注意疾患」の警告メッセージが付された疾患に関しては、上記類似症例提示画面や医学情報提示画面を表示させ、これらの画面に表示された情報を参照することができる。
尚、上記のような警告表示は、稀な症例だけではなく、症例は多くても特別な注意が必要である疾患も対象に入れてもよい。
＜変形例＞
この実施の形態では、ユーザ端末はクエリー画像から算出した第１の特徴量を症例情報サーバに送信するようにしたが、クエリー画像自体を送信し、症例情報サーバ側で受信したクエリー画像から検索用の特徴量（第１の特徴量）を算出するようにしてもよい。
また、図１に示したネットワーク網３０は、IPSec，SSL-VPN等のセキュアな外部ネットワーク網でもよいし、院内ＬＡＮなどの内部ネットワーク網でもよい。
更に、本発明は、ネットワーク網を使用した画像診断支援システムに限らず、全ての処理を内部で行う自己完結型の画像診断支援装置にも適用できる。
図１は本発明に係る画像診断支援システムの実施の形態を示すシステム構成図である。 図２はユーザ端末側での処理を示すフローチャートである。 図３は症例情報サーバ側での処理を示すフローチャートである。 図４はクエリー画像から抽出した第１の特徴量のデータ例を示す図表である。 図５は特徴量ＤＢに格納されている疾患別に分類されている症例画像毎の第２の特徴量のデータ例を示す図表である。 図６は症例検索イメージ及び検索結果の表示例を示す図である。 図７はサンプル数が少ない症例での情報提供イメージを示す図である。
符号の説明
１…画像診断支援システム、１０…ユーザ端末、１２…分析プログラム、１４…表示プログラム、１６…新規症例ＤＢ、２０…症例情報サーバ、２２…検索プログラム、２４…症例ＤＢ、２６…特徴量ＤＢ、３０…ネットワーク網

Claims (12)

  1. 診断対象画像に基づいて該診断対象画像に含まれる病変部位の第１の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
    検索対象画像となる複数の症例画像と各症例画像での病変部位の第２の特徴量とが関連づけて登録されたデータベースであって、前記複数の症例画像及び第２の特徴量が疾患別に分類されて登録されたデータベースと、
    前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを疾患別に比較し、前記第１の特徴量に類似する第２の特徴量を有する症例画像を、疾患別に前記データベースから検索する検索手段と、
    前記検索手段によって疾患別に検索された症例画像を表示する表示手段と、
    を備えたことを特徴とする画像診断支援装置。
  2. 前記データベースから疾患別に検索された症例画像のうち参照時に注意を要する疾患が含まれているか否かを判別する判別手段と、
    前記判別手段によって参照時に注意を要する疾患が含まれていると判別されると、前記注意を要する疾患が含まれていることを喚起する警告を前記表示手段に表示させる警告手段と、
    を備えたことを特徴とする請求項１に記載の画像診断支援装置。
  3. 前記参照時に注意を要する疾患は、前記データベースでのサンプル数が少ない疾患であることを特徴とする請求項２に記載の画像診断支援装置。
  4. 前記警告手段は、前記警告の表示に関連づけて前記注意を要する疾患に関する疾患情報及び間違えられやすい疾患の疾患情報のうちの少なくとも１つを前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項２又は３に記載の画像診断支援装置。
  5. 前記データベースには、疾患別にその疾患に関する統計情報が登録され、
    前記検索手段は、前記データベースから疾患別の症例画像を検索するとともに、疾患別の統計情報を検索し、
    前記表示手段は、前記検索手段によって疾患別に検索された症例画像と統計情報とを表示することを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の画像診断支援装置。
  6. 前記疾患別に分類されている症例画像は、更にその疾患内でサブ分類に分類されることを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の画像診断支援装置。
  7. 前記検索手段は、前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを疾患別に比較し、前記第１の特徴量に類似する第２の特徴量を有する症例画像を、疾患別かつサブ分類別に前記データベースから検索することを特徴とする請求項６に記載の画像診断支援装置。
  8. ユーザ端末と症例情報サーバとがネットワークを介して接続された画像診断支援システムであって、
    前記ユーザ端末は、
    診断対象画像に基づいて該診断対象画像に含まれる病変部位の第１の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
    前記算出した第１の特徴量を前記症例情報サーバに送信するとともに、前記症例情報サーバによって検索された症例画像を受信する第１の通信手段と、
    前記受信した症例画像を表示する表示手段と、を備え、
    前記症例情報サーバは、
    検索対象画像となる複数の症例画像と各症例画像での病変部位の第２の特徴量とが関連づけて登録されたデータベースであって、前記複数の症例画像及び第２の特徴量が疾患別に分類されて登録されたデータベースと、
    前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを疾患別に比較し、前記第１の特徴量に類似する第２の特徴量を有する症例画像を、疾患別に前記データベースから検索する検索手段と、
    前記算出された第１の特徴量を前記ユーザ端末から受信するとともに、前記検索した疾患別の症例画像を前記ユーザ端末に送信する第２の通信手段と、を備えたことを特徴とする画像診断支援システム。
  9. ユーザ端末と症例情報サーバとがネットワークを介して接続された画像診断支援システムであって、
    前記ユーザ端末は、
    診断対象画像を前記症例情報サーバに送信するとともに、前記症例情報サーバによって検索された症例画像を受信する第１の通信手段と、
    前記受信した症例画像を表示する表示手段と、を備え、
    前記症例情報サーバは、
    前記診断対象画像に基づいて該診断対象画像に含まれる病変部位の第１の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
    検索対象画像となる複数の症例画像と各症例画像での病変部位の第２の特徴量とが関連づけて登録されたデータベースであって、前記複数の症例画像及び第２の特徴量が疾患別に分類されて登録されたデータベースと、
    前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを疾患別に比較し、前記第１の特徴量に類似する第２の特徴量を有する症例画像を、疾患別に前記データベースから検索する検索手段と、
    前記診断対象画像を前記ユーザ端末から受信するとともに、前記検索した疾患別の症例画像を前記ユーザ端末に送信する第２の通信手段と、を備えたことを特徴とする画像診断支援システム。
  10. 前記症例情報サーバは、
    前記データベースから疾患別に検索された症例画像のうち参照時に注意を要する疾患が含まれているか否かを判別する判別手段と、
    前記判別手段によって参照時に注意を要する疾患が含まれていると判別されると、前記注意を要する疾患が含まれていることを喚起する警告を前記ユーザ端末の表示手段に表示させる警告手段と、
    を備えたことを特徴とする請求項８又は９に記載の画像診断支援システム。
  11. 前記警告手段は、前記警告の表示に関連づけて前記注意を要する疾患に関する疾患情報及び間違えられやすい疾患の疾患情報のうちの少なくとも１つを前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項１０に記載の画像診断支援システム。
  12. 前記データベースには、疾患別にその疾患に関する統計情報が登録され、
    前記検索手段は、前記データベースから疾患別の症例画像を検索するとともに、疾患別の統計情報を検索し、
    前記第２の通信手段は、前記検索手段によって疾患別に検索された症例画像と統計情報とを前記ユーザ端末に送信することを特徴とする請求項８から１１のいずれかに記載の画像診断支援システム。
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