JP2008264231A - 医用診断支援装置、医用診断支援方法、医用診断支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】Ｘ線撮影を行う際に操作者をアシストして未然に撮影ミスを防ぐようにした医用診断支援装置を提供する。
【解決手段】Ｘ線撮影装置を利用して患者の検査を行う際に、患者の検査関連情報及びＸ線撮影装置を構成する複数のユニットのそれぞれの状態を表す装置情報を所定のタイミングで取得し、Ｘ線撮影装置の操作者による検査実施内容が適性か否かを判定し、この判定結果を操作者に通知する。
【選択図】 図２

Description

本発明は、Ｘ線撮影装置を使用した医用診断において、検査者を支援して検査ミスを低減するための医用診断支援装置、医用診断支援方法及び医用診断支援システムに関する。

Ｘ線撮影装置を用いた医用システムでは、コンピュータによる画像診断が行われており、撮影画像の臨床的判断を支援するシステムが多々提案されている。これらの多くは、被検体を撮影した後にデータベースを参照しながら撮影画像に対して何らかの解析処理を実施するものや、撮影後のデータを修正処理するものである。

しかしながら、これらの手法は撮影した画像を参照して診断を行う場合の支援システムであり、高度な技術や知識を必要とする撮影オペレーションそのものを支援するものではない。このため、撮影時に各種装置のポジショニングミスや撮影条件の設定ミス等を起こす可能性があり、被検体が必要以上に被曝することがある。特に最近の医用システムは、複数の装置（ユニット）から構成され、複雑化する傾向にあり、検査形態や患者の状態に応じてそれらを使いこなす必要がある。

また最近のＸ線一般撮影では、ＨＩＳやＲＩＳの端末から様々な情報（患者情報や検査情報）を取得して検査を開始するが、単純にそれだけの情報で撮影方法を決定することはできず、実際には患者の状態を考慮した上で、検査手順、装置の状態、撮影条件を最適に設定する必要がある。そのため検査を進める場合は、患者の状態だけではなく、常に装置の設置状態や撮影条件の設定等を最適にするよう心がける必要がある。

それでも、依然として検査時における撮影ミスは見受けられる。特にシステム化され複雑に装置が連携しあうＸ線一般撮影装置では、各装置一つ一つの設定・設置が重要になるため、「うっかり」による撮影ミスを引き起こす可能性が高い。

具体的な一例として、胸部Ｘ線診断を実施する場合について説明すると、撮影前に「胸部撮影」用の撮影条件プログラムを選択し、立位スタンド撮影用の術式を選択し、立位用のＸ線検出器の前に立つ患者に対してＸ線管保持装置を横向きに向けＸ線を照射することになる。

しかし患者の状態によっては、患者を寝かせて撮影を行う方が良い場合もあり、この場合、操作者はＸ線管球を縦向きへ変更し、また撮影に利用するＸ線検出器を立位用から臥位用に変更し、Ｘ線管球とＸ線検出器との距離も最適に設定しなければならない。また当然ながら、撮影時には常に患者の安全性を目視しながら確認し続ける必要がある。

この時、設定に１つでもミスがあると撮影に失敗し、患者を不要に被曝させる可能性がある。したがって、これを回避するよう撮影時に操作者に対して特定のタイミングで現在の検査の有効性を提示し、未然にミスを防ぐ必要性がある。このように検査をアシストする手段を技師や医師に提供することは、検査を効率的に進めるうえで重要なことである。

検査ミスを防止する画像診断装置の一例が特許文献１に記載されている。この例は、実際の受診者と撮影した画像が一致するかを確認してミスファイルの防止を図ったものであり、検査をアシストして撮影ミスを低減するものとはいえない。
特開２００２−１５３４５１号公報

従来のＸ線一般撮影装置では、患者の状態を考慮した上で、検査手順、装置の状態、撮影条件を最適に設定する必要があるが、依然として撮影時に装置のポジショニングミスや撮影条件の設定ミスを起こす可能性があり、患者（被検体）が必要以上に被曝することがあった。

本発明は上記事情に鑑みて成されたもので、撮影時に操作者をアシストして未然に撮影ミスを防ぐようにした医用診断支援装置、医用診断支援方法及び医用診断支援システムを提供することを目的とする。

請求項1記載の本発明は、Ｘ線撮影装置を利用して患者の検査を行う医用診断支援装置であって、前記患者の検査関連情報及び前記Ｘ線撮影装置を構成する複数のユニットのそれぞれの状態を表す装置情報を所定のタイミングで取得し、前記Ｘ線撮影装置の操作者による検査実施内容が適性か否かを判定する判定部と、前記判定部による判定結果を前記操作者に通知する表示部と、を具備したことを特徴とする。

また、請求項９記載の本発明は、Ｘ線撮影装置を利用して患者の検査を行う医用診断支援方法であって、前記患者の検査関連情報及び前記Ｘ線撮影装置を構成する複数のユニットのそれぞれの状態を表す装置情報を所定のタイミングで取得し、取得した複数の情報をパターン化して情報の分類を行い、前記パターン化された複数の情報を基に、想定された検査環境と実際の検査環境との差を求め、前記Ｘ線撮影装置の操作者による検査実施内容が適性か否かを判定し、前記判定結果を前記操作者に通知し、前記判定結果が前記操作者に通知されたあとに、前記想定された検査環境と実際の検査環境との差を修正する措置が成されたか否かを前記判定部にフィードバックし、前記フィードバック結果を利用して前記適否判定のための判定基準を修正することを特徴とする。

さらに、請求項１０記載の本発明は、Ｘ線撮影装置を利用して患者の検査を行う医用診断支援システムであって、前記患者の検査関連情報及び前記Ｘ線撮影装置を構成する複数のユニットのそれぞれの状態を表す装置情報を所定のタイミングで取得する入力部と、取得した複数の情報をパターン化して情報の分類を行うパターン化処理部と、前記パターン化された複数の情報を基に、想定された検査環境と実際の検査環境との差を求め、前記Ｘ線撮影装置の操作者による検査実施内容が適性か否かを判定する状態判定部と、前記判定結果を前記操作者に通知する表示部と、前記判定結果が前記操作者に通知されたあとに、前記想定された検査環境と実際の検査環境との差を修正する措置が成されたか否かを前記判定部にフィードバック部とを具備し、前記フィードバック結果を利用して前記適否判定のための判定基準を修正することを特徴とする

本発明によれば、収集した各種の情報をもとに検査の正当性を判断し、必要に応じて操作者にレスポンスを行うことで、検査に使用する装置のポジショニングミスや、撮影条件の設定ミス等を項目別に通知することができ、撮影ミスを低減することができる。

以下、この発明の一実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。

図１は、本発明の医用診断支援システムを説明する図であり、ＦＰＤ搭載型のＸ線一般撮影装置を用いたシステム構成を示すブロック図である。

図１において、Ｘ線一般撮影装置１０は、複数のユニットで構成されている。複数のユニットとしては、例えば、制御部１１、画像処理部１２、Ｘ線発生器１３、Ｘ線菅球１４、撮影部１５、臥位用の寝台１９、立位用のスタンド２０、及び表示部２１等がある。撮影部１５は、Ｘ線管保持部１６、Ｘ線絞り器１７、Ｘ線検出器１８をそれぞれ２台備えている。

Ｘ線発生器１３は、制御部１１によって制御され所定のタイミングでＸ線を発生し、Ｘ線菅球１４に供給する。Ｘ線管保持部１６は、Ｘ線菅球を保持するもので、例えば立位用と臥位用の２台の保持部を有している。Ｘ線絞り器１７は、撮影対象部位のみにＸ線を照射するためのものであり、これも２台の絞り器を有している。

さらにＸ線検出器１８は、患者（被検体）を透過したＸ線を検出するものであり、二次元的に配置された検出素子を含み、Ｘ線信号を直接デジタル信号に変換する。Ｘ線検出器１８は、一般的にＦＰＤ（Flat Panel Detector）として知られている。このＸ線検出器１８も、例えば立位用と臥位用の２台の検出器を有している。Ｘ線検出器１８からのデジタル信号は、画像処理部１２に供給される。

画像処理部１２は、Ｘ線検出器１８からのデジタル信号を処理して画像情報を生成し、表示部２１に表示する。また、画像データは医用サーバ等に保管される。また制御部１１は、寝台１９及びスタンド２０を制御して、寝台１９又はスタンド２０の位置、高さ、向き等を調整する。寝台１９又はスタンド２０は患者の設置部を構成する。

さらにＸ線一般撮影装置１０は、ネットワーク３０に接続されている。ネットワーク３０には、ＨＩＳ３１（Hospital Information System：病院情報システム）、ＲＩＳ３２（Radiology Information System；放射線科情報管理システム）、及びＰＡＣＳ３３（Picture Archiving Communication System：医用画像情報システム）が接続され、情報伝達のオンライン化を可能にしている。

ＨＩＳ３１は、サーバや各部門に設けられた端末装置を含み、ＨＩＳ３１のサーバには患者情報等が保存される。またＲＩＳ３２は、サーバや放射線部門に設けられた端末装置を含み、ＲＩＳ３２のサーバには撮影した患者の画像データ等が保存される。Ｘ線撮影装置１０は、ＲＩＳ３２の一部を構成する。

或る患者に対してＸ線撮影を行い検査する場合の検査フローを説明すると、ＨＩＳ３１、ＲＩＳ３２より受けとった患者名・検査オーダは、画像処理部１２に登録され、撮影条件と、撮影に必要な装置（ユニット）の設定が制御部１１を通して行われる。制御部１１では、患者を設置する機器（寝台１９又はスタンド２０）を選択して、高さや向き等の設定を行い、Ｘ線発生器１３を制御する。

その後、患者を設置したあとに、操作者の操作に基づいてＸ線照射が行われ、画像処理部１２はＸ線検出器１８からの画像データを受け取り、画像処理部１２は内部で画像の解析・処理を実施し、表示部２１に画像を表示する。撮影終了後は、撮影した画像データ、検査情報を管理システムであるＲＩＳ３２や、ＨＩＳ３１等へ送付して検査は終了となる。

次に、図２を参照して本発明の特徴部である医用診断支援装置４０について説明する。医用診断支援装置４０は、各種の情報を基に操作者に対して現状を認識させて、検査時のミスやトラブルを防ぐために、検査の支援を行うものである。

医用診断支援装置４０は、例えば制御部１１及び画像処理部１２に組み込まれ、表示部１２を利用して操作者に各種の表示（通知）を行うものであり、図２で示すように、入力部４１、パターン化処理部４２、状態判定部４３、表示部４４、フィードバック部４５、記憶部４６から構成されている。尚、表示部４４は表示部１２と兼用しても良い。またパターン化処理部４２及び状態判定部４３は、判定部４７を構成する。

入力部４１は、患者情報ａ、オーダ情報ｂ、検査者情報ｃ、検査情報ｄ、等の患者の検査関連情報を取得するものである。ここで、患者情報ａは、患者の年齢、性別、依頼科、体格等の情報であり、オーダ情報ｂは、検査部位、オーダ数、Ｘ線の予測線量等の情報である。また検査者情報ｃは、検査技師名、その日の検査人数、検査オーダの撮影回数等の情報であり、検査情報ｄは、選択中の術式、絞り開度、Ｘ線線量、撮影開始後の経過時間等の情報であり、これらの情報群が医用診断支援装置４０に入力される。

また、Ｘ線撮影装置１０を構成する各ユニットのそれぞれの状態を表す装置情報ｅも入力部４１に入力される。装置情報ｅは、例えばＸ線の照射野サイズ、Ｘ線管球の温度、各ユニットの検査室内での位置や向き等の現在のユニットの物理的情報である。

上記の検査関連情報や装置情報は、図３の左欄に示すように、制御部１１、画像処理部１２、Ｘ線菅球１４、Ｘ線管保持部１６、Ｘ線稼動絞り器１７、Ｘ線検出器１８等の各ユニットや、ＨＩＳ３１、ＲＩＳ３２から得ることができる。図３の右欄はそれらから得られる情報の種類を例示している。

一方、パターン化処理部４２は、入力部４１からの各種の情報をパターン化するもので、例えば、患者情報ａの入力を元に、「男性，２０歳，内科，普通体型，正常」であれば、“パターン１”とし、「女性，３０歳，外科，普通体型，検診」であれば“パターン２”といったようにパターン化を行う。

パターン化には、図４で示すようなパーセプトロン（パーセプトロンが集まったものがニューラルネット）と呼ばれる「教師なしニューラルネットワーク」の利用が望ましい。

教師なしニューラルネットワークは、入力層Ａ、中間層Ｂ、出力層Ｃから成る階層構造によるネットワークであり、入力データｘ１〜ｘｉは中間層Ｂから出力層Ｃに向かって流れ、入力層Ａからのデータは重みを通して中間層Ｂに伝えられ、中間層Ｂでは入力データの特徴を抽出する。出力層Ｃは、中間層Ｂからの特徴を組み合わせてパターン化した出力ｙ１を得る。

本手法を利用することで、例えば、「男性，２１歳，内科，普通体型，正常」といった前述した例と多少条件が違う場合（年齢が２０歳と２１歳の違い）でも“パターン１”へ分類することが可能となる。

それぞれの情報、例えば、性別に関しては「男性→１、女性→２」、「内科→０」「外科→１０」のように数値化して、図４のデータｘ１〜ｘｉとして適時入力してやれば良い。また、例えば子供か大人かを判断する年齢情報等の重要な情報は、図４のＢ−Ｃ間の重みを変更することで、情報の重要性を高めることができる。この点も本手法を利用した特徴の１つである。

中間層Ｂ、出力層Ｃの各ノード間は、図５で示すようなシグモイド関数を利用して接続するとよい。シグモイド関数は、入力和を非線形な関数を通して出力するもので、入力和がある値より大きければ出力として１を出し、ある値以下であれば何も出力しないという閾値関数であり、入力和に対して出力が滑らかに変化する特性を有している。

尚、図５において入力和Ｕｉは（１）式で表される。

また出力Ｖｉは（２）式で表される。

上記パターン化処理では、患者情報と同様に、検査プログラムに設定されている「胸部撮影，立位，撮影条件，術式」等の検査情報やオーダ情報を図４のｘ１〜ｘｉへ適時入力することでグルーピングしパターン化することができる。また検査技師名、その日の検査人数、検査オーダの撮影回数等の検査者情報をｘ１〜ｘｉへ適時入力することでグルーピングしパターン化することもできる。

次に状態判定部４３は、図４の手法を利用してグルーピングされた情報と、現在の装置情報を基に、想定された検査環境と実際の検査環境との差を求める。状態判定部４３としては、図６で示すような教師あり多層ニューラルネットワークを利用することが望ましい。

図６のニューラルネットワークは、入力層Ａ、中間層Ｂ、出力層Ｃから成る階層構造によるネットワークであり、入力ｙ１〜ｙｉとして、図４のニューラルネットワークによって得られたグルーピングされた情報が入力される。また、Ｘ線の照射野サイズ、Ｘ線管球の温度、各ユニットの検査室内での位置や向きの情報等、現在のユニットの状態を示す装置情報が入力される。

図６の出力層Ｃからは各種の判定出力ｚ１〜ｚｉを得ることができる。この判定出力ｚ１〜ｚｉにより、想定されている検査環境と実際の検査環境がどの程度かけ離れた状態にあるかを判定することができる。

判定出力ｚ１〜ｚｉの項目としては、例えば「装置状態」、「撮影条件」、「画像処理条件」、「検査フロー」等が考えられる。

具体的に言えば、例えば立位の撮影を行おうとしているのに、Ｘ線管球が下を向いていた場合は、「装置状態」が異常と判断され、判定結果は１００に近い値が出力される。或いは患者の年齢が低いのに、大人用を想定した検査プログラムが設定されている場合は、「撮影条件」の判定結果が１００に近い値で出力される。また、或る撮影とその次の撮影の間が５分以上開いているのに、患者が変更されていない場合は、「検査フロー」の判定結果が１００に近い値で出力される。即ち、判定出力が１００に近い値が出力されるほど、検査ミスの疑いがあると判断される。

したがって、最も理想的な撮影結果を例えば０と定義し、逆に撮影に失敗した場合を１００と定義することで、これから実施しようとする検査内容の適否を判断することができる。この時、ニューラルネットワークの各層のセル同士の連結条件は、関連性のあるもの同士を結びつけるものとする。例えば、依頼科−検査部位−年齢はそれぞれ関連付けることはできるが、性別−技師名の関連性は薄いため連結しない。

図６の場合も、中間層Ｂ、出力層Ｃの各ノード間は、図５で示すようなシグモイド関数を利用して接続されており、入力和がある閾値より大きければ出力として１を出し、ある値以下であれば何も出力しないようにしている。したがって、「装置状態」、「撮影条件」、「画像処理条件」、「検査フロー」の項目ごとに０から１００の範囲内で所定の閾値を設定することにより、検査の適否を表す判定出力ｚ１〜ｚｉとして、０か１の出力を得ることができる。

判定出力ｚ１〜ｚｉは、検査が本来あるべき状態で進められている場合、全ての判定出力は０で出力され、本来あるべき状態と何かしら異なっている項目がある場合、該当する項目の出力が１で出力される。したがって、複数ある判定項目のうち、どの項目において問題がありそうかを排他的に判定することが可能となる。

次に表示部４４では、上記の状態判定部４３から出力された情報（適否情報）が視覚的に表示される。表示形態としては、例えば各判定出力ｚ１〜ｚ４が１であれば該当する項目名を点滅表示させ、0であれば非点滅とする等の方法が考えられる。また異常項目がある場合に、操作者に対して該当するユニットの状態を確認するよう注意文言を提示するようにしても良い。前述した閾値は操作者が自由に設定することが可能であり、この閾値を任意に設定することで操作者へのサポートの強さが変わることになる。

またフィードバック部４５では、表示部４４に表示した結果に応答して、操作者が修正を行ったか否かの情報を判定部４７にフィードバックする。

操作者は表示部４４の表示結果を見て、前述の判定出力ｚ１〜ｚ４に何らかの異常があった場合は、異常がある項目を修正することになる。例えば立位の撮影を行おうとしているのに、Ｘ線管球が下を向いていた場合は、Ｘ線管球の向きを正しい方向に向けることで問題が解決される。

しかしながら、何ら修正が行われない場合は、パターン化処理部４２の処理又は状態判定部４３での処理に問題がある可能性があり、パターン化処理部４２又は状態判定部４３は、判定のパラメータを修正して再計算する。例えば、図５で示すシグモイド関数の入力和Ｕｉの式（１）における重み付け値ｗをバックプロバケーション等を利用して変更する。そしてパラメータ修正により、適正な判定出力が得られた場合は、修正パラメータを記憶部４６に記憶し、以後は修正されたパラメータにより判定処理を行う。

こうして、判定出力ｚ１〜ｚ４に基づく通知に対して、パラメータを修正した場合、適否判定のための判定基準が修正され、その修正結果が反映されてシステムの学習に利用される。したがってフィードバック情報を元に学習を繰り返すことにより、判定システムの性能を向上させることができる。

また上記判定システムは、操作者別にパラメータを保持すると良い。これにより、同じ病院内でもそれぞれの技師や医師の手法、癖に沿って判定系を形成することが可能となる。

図７は、以上述べた本発明の医用診断支援装置の動作を示すフローチャートである。図７において、検査の状態確認は任意のタイミングで実行可能である。ここでは、事象Ｓから事象Ｔの間に検査支援機能が実行される場合を仮定する。

ステップＳ１で検査支援機能が実行される（ＹＥＳと判定される）と、次の判定系のステップＳ２では、入力部４１からの患者情報、検査情報等の検査関連情報、及び装置情報を読み込み、情報の収集・解析を行う。

収集された情報は、判定系ステップＳ２にてパターン化される。パターン化には、図４で示すようなニューラルネットワークが利用され、患者情報や検査情報等を元にグルーピングしパターン化する。また装置情報が読み込まれ、想定した検査環境と実際の検査環境がどの程度かけ離れた状態にあるかを判定する。この判定には図６で示すようなニューラルネットワークが利用される。

次に閾値判定ステップＳ３に進む。閾値による判定が求められた場合（ＹＥＳ）は、閾値による判定が行われ、検査が本来あるべき状態で進められているか、又は本来あるべき状態と異なっている項目がないかを判定する。閾値を超える項目がある場合は、ステップＳ４において表示部４４に表示され、操作者に通知される。

次のステップＳ５では、操作者によって該当する項目について修正が成されたか否かが判断され、修正された場合（ＹＥＳ）は判定系Ｓ２での判定が正しかったものとして処理を終了する。

また、修正がされない場合（ＮＯ）は、判定系は「サポートに失敗した」と認識し、次回以降の判定の正当性を高めるために、ステップＳ６において判定系のパラメータを再計算し、解析パラメータを書き換え、ステップ７では修正したパラメータを記憶する。パラメータの修正では、例えば図５で示すＵｉの計算式のｗの値（重み付け値）を変更修正する。変更手法としては、例えば一般的な誤差逆伝播方式が用いられる。

そして再びステップＳ２において、新たなパラメータによって判定処理がなされる。こうして、ステップＳ２からＳ７の処理が順次実行されることにより、検査ミスは順次改善されるため、操作者が正しい検査を行い続けることにより、操作者に合わせて検査支援システムが最適化されていくことになる。

以上述べたように本発明では、収集した各種の情報をもとに検査の正当性（適否）を判定し、必要に応じて操作者にレスポンスを行うことで、検査に使用するユニットのポジショニングミスや、撮影条件の設定ミス等を項目別に通知することができ、検査ミスの低減を図ることができる。

また操作者が正しい検査を行い続けることで、操作者に合わせて検査支援システムが最適化されていくため、病院ごとに微妙に異なるワークフローに対応して操作者の検査を支援することができる。つまり判定部４７では、上記適否判定の基準を複数の操作者の癖に合わせて設定可能であり、また病院が定めた独自の撮影方法、ワークフロー合わせて設定することもできる。

また本発明の実施形態は以上の説明に限定されることなく、特許請求の範囲を逸脱しない範囲で種々の変形が可能である。例えば、医用診断支援装置４０は、制御部１１及び画像処理部１２に組み込まれた例について説明したが、図１の点線５０で示すように独立してシステム内に構成することもできる。

本発明の医用診断支援装置が適用された医用システムを示すブロック図。 本発明の医用診断支援装置の一実施形態の構成を示すブロック図。 同実施形態での各種情報の情報源を例示した説明図。 同実施形態で使用するパターン化処理のためのニューラルネットワークを示す説明図。 同実施形態で使用するシグモイド関数を説明する説明図。 同実施形態で使用する状態判定処理のためのニューラルネットワークを示す説明図。 同実施形態の動作フローを示すフローチャート。

符号の説明

１０…Ｘ線一般撮影装置
１１…制御部
１２…画像処理部
１３…Ｘ線発生器
１４…Ｘ線菅球
１５…撮影部
！６…Ｘ線管保持部
１７…Ｘ線絞り器
１８…Ｘ線検出器
１９…寝台
２０…スタンド
２１…表示部
３０…ネットワーク
３１…ＨＩＳ
３２…ＲＩＳ
３３…ＰＡＣＳ
４０…医用診断支援装置
４１…入力部
４２…パターン化処理部
４３…状態判定部
４４…表示部
４５…フィードバック部
４６…記憶部
４７…判定部

Claims (14)

1. Ｘ線撮影装置を利用して患者の検査を行う医用診断支援装置であって、
   前記患者の検査関連情報及び前記Ｘ線撮影装置を構成する複数のユニットのそれぞれの状態を表す装置情報を所定のタイミングで取得し、前記Ｘ線撮影装置の操作者による検査実施内容が適性か否かを判定する判定部と、
   前記判定部による判定結果を前記操作者に通知する表示部と、を具備したことを特徴とする医用診断支援装置。
2. 前記Ｘ線撮影装置を構成する複数のユニットは、
   少なくとも、Ｘ線菅球と、前記Ｘ線菅球に対向して配置されるＸ線検出器を含む撮影部と、前記Ｘ線検出器によって検出した情報を取り込んで画像情報を生成する画像処理部と、前記患者を載置する設置部と、前記撮影部、前記画像処理部及び前記設置部を制御する制御部と、で成ることを特徴とする請求項１記載の医用診断支援装置。
3. 前記患者の検査関連情報は、患者の個人情報、検査情報、及び検査者情報を含み、前記装置情報は、前記ユニット個々の温度、位置、方向等の物理的情報を含むことを特徴とする請求項１記載の医用診断支援装置。
4. 前記判定部は、
   取得した複数の情報をパターン化して情報の分類を行う第１の判定部と、
   前記パターン化された複数の情報を基に、想定された検査環境と実際の検査環境との差を求め、検査実施内容の適否を判定して適否情報を出力する第２の判定部と、から成ることを特徴とする請求項１記載の医用診断支援装置。
5. 前記判定部は、前記適否情報に基づく判定結果が前記操作者に通知されたあとに、前記想定された検査環境と実際の検査環境との差を修正する措置が成されたか否かをフィードバックするフィードバック部を有し、
   前記フィードバック結果を利用して前記適否判定のための判定基準を修正することを特徴とする請求項４記載の医用診断支援装置。
6. 前記第１の判定部及び前記第２の判定部は、ニューラルネットワークを用いたことを特徴とする請求項４記載の医用診断支援装置。
7. 前記判定部は、前記適否判定の基準を、複数の操作者ごとに独立して設定可能にしたことを特徴とする請求項４記載の医用診断支援装置。
8. 前記判定部は、前記適否判定の基準を、前記Ｘ線撮影装置を使用する病院が定めた独自の撮影方法、ワークフローに合わせて設定可能にしたことを特徴とする請求項４記載の医用診断支援装置。
9. Ｘ線撮影装置を利用して患者の検査を行う医用診断支援方法であって、
   前記患者の検査関連情報及び前記Ｘ線撮影装置を構成する複数のユニットのそれぞれの状態を表す装置情報を所定のタイミングで取得し、
   取得した複数の情報をパターン化して情報の分類を行い、
   前記パターン化された複数の情報を基に、想定された検査環境と実際の検査環境との差を求め、前記Ｘ線撮影装置の操作者による検査実施内容が適性か否かを判定し、
   前記判定結果を前記操作者に通知し、
   前記判定結果が前記操作者に通知されたあとに、前記想定された検査環境と実際の検査環境との差を修正する措置が成されたか否かを前記判定部にフィードバックし、
   前記フィードバック結果を利用して前記適否判定のための判定基準を修正することを特徴とする医用診断支援方法。
10. Ｘ線撮影装置を利用して患者の検査を行う医用診断支援システムであって、
    前記患者の検査関連情報及び前記Ｘ線撮影装置を構成する複数のユニットのそれぞれの状態を表す装置情報を所定のタイミングで取得する入力部と、
    取得した複数の情報をパターン化して情報の分類を行うパターン化処理部と、
    前記パターン化された複数の情報を基に、想定された検査環境と実際の検査環境との差を求め、前記Ｘ線撮影装置の操作者による検査実施内容が適性か否かを判定する状態判定部と、
    前記判定結果を前記操作者に通知する表示部と、
    前記判定結果が前記操作者に通知されたあとに、前記想定された検査環境と実際の検査環境との差を修正する措置が成されたか否かを前記判定部にフィードバック部と、を具備し、
    前記フィードバック結果を利用して前記適否判定のための判定基準を修正することを特徴とする医用診断支援システム。
11. 前記Ｘ線撮影装置は、情報管理システムにネットワークを介して接続され、
    前記患者の検査関連情報の一部を前記情報管理システムから取得することを特徴とする請求項１０記載の医用診断支援システム。
12. 前記パターン化処理部及び前記状態判定部は、ニューラルネットワークを用いたことを特徴とする請求項１０記載の医用診断支援システム。
13. 前記判定部は、前記適否判定の基準を、複数の操作者ごとに独立して設定したことを特徴とする請求項１０記載の医用診断支援システム。
14. 前記状態判定部は、前記適否判定の基準を、前記Ｘ線撮影装置を使用する病院が定めた独自の撮影方法、ワークフローに合わせて設定したことを特徴とする請求項１０記載の医用診断支援システム。

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