JP2009039221A - 医用画像処理システム、医用画像処理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】読影対象画像と症例画像とを読影者が比較しやすい形で提示すること。
【解決手段】医用画像処理システムは、病変部の画像における画像特徴量がとり得る範囲を疾患に対応づけて格納する特徴量情報格納部と、病変部の画像を含む、読影対象の画像である読影対象画像を取得する読影対象画像取得部と、疾患の症例画像が含む病変部の画像における画像特徴量を、当該疾患に対応づけて特徴量情報格納部が格納している範囲内で変化させることにより、症例画像と病変部の画像における画像特徴量が異なる複数の変化画像を生成する変化画像生成部と、変化画像生成部が生成した複数の変化画像と、読影対象画像が含む病変部の画像との間の画像内容の一致度をそれぞれ算出する一致度算出部と、一致度算出部がより高い一致度を算出した変化画像を生成するために用いた元の症例画像が示す疾患情報をより優先して読影対象画像とともに出力する出力部とを備える。
【選択図】図２

Description

本発明は、医用画像処理システム、医用画像処理方法、及びプログラムに関する。特に本発明は、医用画像を処理する医用画像処理システム及び医用画像処理方法、並びに医用画像処理システム用のプログラムに関する。

特徴的な濃度特性を有する領域を検出し、検出された領域における大きさ、円形度の特徴量を求め、これら特徴量を用いて判別分析を行うことにより、ラクナ梗塞陰影候補の１次検出を行う技術が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
特開２００７−１０５２０７号公報

特許文献１のように、特定した陰影候補と類似する特徴量を持つ過去症例画像を症例データベースから検索する場合に、症例データベースがその陰影候補の大きさと全く異なる大きさの過去症例画像しか有していない場合には、適切な過去症例画像が検索されない場合がある。

上記課題を解決するために、本発明の第１の形態によると、医用画像処理システムであって、病変部の画像における画像特徴量がとり得る範囲を疾患に対応づけて格納する特徴量情報格納部と、病変部の画像を含む、読影対象の画像である読影対象画像を取得する読影対象画像取得部と、疾患の症例画像が含む病変部の画像における画像特徴量を、当該疾患に対応づけて特徴量情報格納部が格納している範囲内で変化させることにより、症例画像と病変部の画像における画像特徴量が異なる複数の変化画像を生成する変化画像生成部と、変化画像生成部が生成した複数の変化画像と、読影対象画像が含む病変部の画像との間の画像内容の一致度をそれぞれ算出する一致度算出部と、一致度算出部がより高い一致度を算出した変化画像を生成するために用いた元の症例画像が示す疾患情報をより優先して読影対象画像とともに出力する出力部とを備える。

特徴量情報格納部は、病変部の濃度、病変部の大きさ、病変部の形状、及び病変部の位置のうちの少なくとも１つがとり得る範囲を、疾患に対応づけて格納し、変化画像生成部は、症例画像が含む病変部の画像の濃度、病変部の大きさ、病変部の形状、及び病変部の位置の少なくとも１つを、特徴量情報格納部が格納している範囲内で変化させた変化画像を生成してよい。

特徴量情報格納部は、病変部の画像が有する画像特徴量がとり得る範囲を、疾患及び疾患の進行度に対応づけて格納し、出力部は、一致度算出部がより高い一致度を算出した変化画像を生成するために用いた元の症例画像が示す疾患情報、及び当該変化画像を変化画像生成部が生成するために用いた画像特徴量を含む範囲に対応づけて特徴量情報格納部が格納している進行度を、より優先して読影対象画像とともに出力してよい。

出力部は、複数の疾患毎に、一致度算出部がより高い一致度を算出した変化画像を生成するために用いた元の症例画像が示す疾患情報、及び当該変化画像を変化画像生成部が生成するために用いた画像特徴量を含む範囲に対応づけて特徴量情報格納部が格納している進行度をより優先して読影対象画像とともに出力してよい。

読影対象画像が示す疾患を含む確定診断結果を取得する確定診断結果取得部と、確定診断結果取得部が取得した確定診断結果に含まれる疾患を示す症例画像との間で一致度算出部が算出した一致度が予め定められた一致度より小さい場合に、確定診断結果取得部が取得した確定診断結果に含まれる疾患に対応づけて、読影対象画像を症例画像として症例画像格部に格納させる症例画像格納制御部とをさらに備えてよい。

本発明の第２の形態によると、医用画像処理方法であって、病変部の画像における画像特徴量がとり得る範囲を疾患に対応づけて格納する特徴量情報格納段階と、病変部の画像を含む、読影対象の画像である読影対象画像を取得する読影対象画像取得段階と、疾患の症例画像が含む病変部の画像における画像特徴量を、当該疾患に対応づけて特徴量情報格納段階において格納された範囲内で変化させることにより、症例画像と病変部の画像における画像特徴量が異なる複数の変化画像を生成する変化画像生成段階と、変化画像生成段階において生成された複数の変化画像と、読影対象画像が含む病変部の画像との間の画像内容の一致度をそれぞれ算出する一致度算出段階と、一致度算出段階においてより高い一致度が算出された変化画像を生成するために用いた元の症例画像が示す疾患情報をより優先して読影対象画像とともに出力する出力段階とを備える。

本発明の第３の形態によると、医用画像処理システム用のプログラムであって、医用画像処理システムを、病変部の画像における画像特徴量がとり得る範囲を疾患に対応づけて格納する特徴量情報格納部、病変部の画像を含む、読影対象の画像である読影対象画像を取得する読影対象画像取得部、疾患の症例画像が含む病変部の画像における画像特徴量を、当該疾患に対応づけて特徴量情報格納部が格納している範囲内で変化させることにより、症例画像と病変部の画像における画像特徴量が異なる複数の変化画像を生成する変化画像生成部、変化画像生成部が生成した複数の変化画像と、読影対象画像が含む病変部の画像との間の画像内容の一致度をそれぞれ算出する一致度算出部、一致度算出部がより高い一致度を算出した変化画像を生成するために用いた元の症例画像が示す疾患情報をより優先して読影対象画像とともに出力する出力部として機能させる。

本発明の第４の形態によると、医用画像処理システムであって、病変部の画像における画像特徴量がとり得る範囲を疾患に対応づけて格納する特徴量情報格納部と、病変部の画像を含む、読影対象の画像である読影対象画像を取得する読影対象画像取得部と、読影対象画像が含む病変部の画像における画像特徴量を、疾患に対応づけて特徴量情報格納部が格納している範囲内で変化させることにより、読影対象画像と病変部の画像における画像特徴量が異なる複数の変化画像を生成する変化画像生成部と、変化画像生成部が生成した複数の変化画像と、疾患の症例画像が含む病変部の画像との間の画像内容の一致度を疾患毎に算出する一致度算出部と、一致度算出部が変化画像との間でより高い一致度を算出した症例画像が示す疾患情報をより優先して読影対象画像とともに出力する出力部とを備える。

本発明の第５の形態によると、医用画像処理方法であって、病変部の画像における画像特徴量がとり得る範囲を疾患に対応づけて格納する特徴量情報格納段階と、病変部の画像を含む、読影対象の画像である読影対象画像を取得する読影対象画像取得段階と、読影対象画像が含む病変部の画像における画像特徴量を、疾患に対応づけて特徴量情報格納段階において格納された範囲内で変化させることにより、読影対象画像と病変部の画像における画像特徴量が異なる複数の変化画像を生成する変化画像生成段階と、変化画像生成段階において生成された複数の変化画像と、疾患の症例画像が含む病変部の画像との間の画像内容の一致度を疾患毎に算出する一致度算出段階と、一致度算出段階において変化画像との間でより高い一致度が算出された症例画像が示す疾患情報をより優先して読影対象画像とともに出力する出力段階とを備える。

本発明の第６の形態によると、医用画像処理システム用のプログラムであって、医用画像処理システムを、病変部の画像における画像特徴量がとり得る範囲を疾患に対応づけて格納する特徴量情報格納部、病変部の画像を含む、読影対象の画像である読影対象画像を取得する読影対象画像取得部、読影対象画像が含む病変部の画像における画像特徴量を、疾患に対応づけて特徴量情報格納部が格納している範囲内で変化させることにより、読影対象画像と病変部の画像における画像特徴量が異なる複数の変化画像を生成する変化画像生成部、変化画像生成部が生成した複数の変化画像と、疾患の症例画像が含む病変部の画像との間の画像内容の一致度を疾患毎に算出する一致度算出部、一致度算出部が変化画像との間でより高い一致度を算出した症例画像が示す疾患情報をより優先して読影対象画像とともに出力する出力部として機能させる。

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではなく、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

以上の説明から明らかなように、本発明によれば、読影対象画像が示す疾患を症例画像に基づいて適切に特定することができる。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、一実施形態に係る医用画像処理システム１００の利用環境の一例を示す。医用画像処理システム１００は、医用情報処理装置１１０、診断支援情報データベース１２０、複数の読影者端末１５０ａａ−ｄ（以下、読影者端末１５０と総称する。）、及び複数の医用画像撮像装置１７０ａ−ｃ（以下、医用画像撮像装置１７０と総称する。）を備える。診断支援情報データベース１２０は、医学情報データベース１３０、症例データベース１４０、及び特徴量データベース１４５を有する。

読影者端末１５０ａ及び医用画像撮像装置１７０aは診断サイト１０２aに設けられ、読影者端末１５０aは医用画像撮像装置１７０aが撮像した読影対象画像を読影者１９０aに読影させる。また、読影者端末１５０ｂ及び医用画像撮像装置１７０ｂは診断サイト１０２ｂに設けられ、医用画像撮像装置１７０ｂが撮像した読影対象画像を読影者１９０ｂに読影させる。また、読影者端末１５０ｃ及び医用画像撮像装置１７０ｃは診断サイト１０２ｃに設けられ、医用画像撮像装置１７０ｃが撮像した読影対象画像を読影者１９０ｃに読影させる。一例としては、診断サイト１０２ａ、診断サイト１０２ｂ、及び診断サイト１０２ｃは互いに異なる病院等の診療・医療機関であってよい。

医用情報処理装置１１０、診断支援情報データベース１２０、及び読影者端末１５０ｄは診断サイト１０２a−ｃと異なる診断サイト１０２ｄに設けられる。医用情報処理装置１１０は、医用画像撮像装置１７０と通信回線１６０を通じて接続されており、医用画像撮像装置１７０から読影対象画像を収集して症例データベース１４０に格納する。そして、読影者端末１５０は、症例データベース１４０に格納された読影対象画像を表示する。なお、診断サイト１０２ｄは、遠隔読影サービスを提供する機関であってよい。なお、読影者端末１５０a−ｃも、通信回線１６０を通じて症例データベース１４０が格納している読影対象画像を取得して、読影者１９０a−ｃに読影させることができる。

医学情報データベース１３０は、診断を支援する医学的情報を、ハードディスク、不揮発性の半導体メモリ等の、電子的に記録することができる記録媒体に格納している。医学的情報とは、疾患の解説データ、病変部を含む画像を読影する場合に注意すべきポイント、所見として記載すべきポイント、及び代表的な症例画像を含む。また、症例データベース１４０は、複数の症例情報を、ハードディスク、不揮発性の半導体メモリ等の、電子的に記録することができる記録媒体に格納している。症例情報とは、症例画像、所見、確定された診断結果、カルテデータ等の診療記録を含む。

医用情報処理装置１１０は、診断支援情報データベース１２０と接続されている。医用情報処理装置１１０は、医学情報データベース１３０が格納している医学情報及び症例データベース１４０が格納している症例情報を電子的に読み出すことができる。医用情報処理装置１１０は、通信回線１６０を介して読影者端末１５０と接続されており、医学情報データベース１３０及び症例データベース１４０から読み出した医学情報及び症例情報を、通信回線１６０を通じて読影者端末１５０に電子的に提供する。

読影者端末１５０は、医用画像撮像装置１７０が撮像した読影対象画像を取得して、読影者１９０に提示する。このとき、読影者端末１５０は、医用情報処理装置１１０から取得した関連する医学情報及び症例情報を、読影対象画像とともに提示する。そして、読影者端末１５０は、読影者１９０から所見の入力を受け付けて、入力された所見及び読影対象画像を医用情報処理装置１１０に通信回線１６０を通じて送信する。医用情報処理装置１１０は、読影者端末１５０から受け取った所見及び読影対象画像を含む症例データを、新たな症例情報として症例データベース１４０に格納させる。

なお、特徴量データベース１４５は、医用画像撮像装置１７０が撮像した医用画像における病変部の濃度、大きさ等の画像特徴量が取り得る範囲を、疾患に対応づけて格納している。そして、医用情報処理装置１１０は、症例画像が示す疾患に対応づけて特徴量データベース１４５が格納している濃度、大きさの範囲で、症例画像に含まれる病変部の画像を変化させた変化画像を、症例画像を元にして生成する。そして、医用情報処理装置１１０は、読影対象画像と変化画像とを比較して、画像内容の一致度が高い変化画像を得ることができた症例画像を特定する。そして、医用情報処理装置１１０は、当該症例画像及び読影対象画像を読影者端末１５０に送信する。そして、読影者端末１５０は、医用情報処理装置１１０から受信した症例画像と読影対象画像とを対比させて表示する。

なお、医用画像撮像装置１７０は、Ｘ線ＣＴ装置、トモシンセシス装置、ＭＲＩ装置等の、放射線を含む電磁波を利用して被検者の画像を撮像する撮像装置であってよい。なお、ここでは複数の診断サイト１０２にまたがるシステムとして医用画像処理システム１００を説明したが、医用画像処理システム１００は、一の診断サイト１０２内で閉じたシステムであってもよい。この場合、診断サイト１０２は一の医療機関内の異なる部門であってよい。例えば、診断サイト１０２は一の医療機関内の異なる診療科であってよい。

このように、医用画像処理システム１００を実際のシステムに適用すると、読影者が不足している病院に対して読影を代行する遠隔読影代行システムとして機能したり、一の病院における診断結果に対するセカンドオピニオンを他の病院に依頼することができるセカンドオピニオン提供システムとして機能し得る場合がある。また、医用画像処理システム１００を実際のシステムに適用すると、医学情報データベース１３０に格納されている医学情報及び症例データベース１４０に格納されている症例情報を読影者端末１５０に電子的に提供することができ、言うなれば症例を必要に応じて動的に追加することができる電子医学書として機能し得る場合がある。なお、特徴量データベース１４５は、この発明における特徴量情報格納部の一例であり、医学情報データベース１３０及び症例データベース１４０は、この発明における症例画像格納部の一例である。また、症例データベース１４０は、この発明における頻度格納部の一例でもある。

図２は、医用情報処理装置１１０のブロック構成の一例を示す。医用情報処理装置１１０は、読影対象画像取得部２００、症例画像取得部２１０、症例画像格納制御部２２０、一致度記録部２３０、変化画像生成部２４０、一致度算出部２５０、頻度取得部２６０、確定診断結果取得部２７０、及び出力部２９０を有する。以下に、診断支援情報データベース１２０が格納するデータとともに、医用情報処理装置１１０の各構成要素の動作を説明する。

特徴量データベース１４５は、病変部の画像における画像特徴量がとり得る範囲を疾患に対応づけて格納する。具体的には、特徴量データベース１４５は、病変部の濃度、病変部の大きさ、病変部の形状、及び病変部の位置のうちの少なくとも１つがとり得る範囲を、疾患に対応づけて格納する。なお、病変部の形状とは、病変部の輪郭の円形度及び不整度を含む。

読影対象画像取得部２００は、病変部の画像を含む、読影対象の画像である読影対象画像を取得する。具体的には、読影対象画像取得部２００は、医用画像撮像装置１７０が撮像した画像を取得する。

そして、変化画像生成部２４０は、疾患の症例画像が含む病変部の画像における画像特徴量を、当該疾患に対応づけて特徴量データベース１４５が格納している範囲内で変化させることにより、症例画像と病変部の画像における画像特徴量が異なる複数の変化画像を生成する。具体的には、変化画像生成部２４０は、症例画像取得部２１０が取得した症例画像が含む病変部の画像の濃度、病変部の大きさ、病変部の形状、及び病変部の位置の少なくとも１つを、特徴量データベース１４５が格納している範囲内で変化させた変化画像を生成する。

そして、一致度算出部２５０は、変化画像生成部２４０が生成した複数の変化画像と、読影対象画像が含む病変部の画像との間の画像内容の一致度をそれぞれ算出する。なお、画像内容の一致度とは、変化画像における病変部の領域に含まれる画素と読影対象画像における病変部の領域に含まれる画素との間の画素値の差又は当該画素値の差の合計量であってよい。そして、出力部２９０は、一致度算出部２５０がより高い一致度を算出した変化画像を生成するために用いた元の症例画像が示す疾患情報をより優先して読影対象画像とともに出力する。

なお、特徴量データベース１４５は、病変部の画像が有する画像特徴量がとり得る範囲を、疾患及び疾患の進行度に対応づけて格納している。そして、出力部２９０は、一致度算出部２５０がより高い一致度を算出した変化画像を生成するために用いた元の症例画像が示す疾患情報、及び当該変化画像を変化画像生成部２４０が生成するために用いた画像特徴量を含む範囲に対応づけて特徴量データベース１４５が格納している進行度をより優先して読影対象画像とともに出力する。なお、出力部２９０は、一致度算出部２５０が算出した一致度が予め定められた一致度より大きい変化画像を生成するために用いた元の症例画像が示す疾患情報及び進行度を、読影対象画像とともに出力してよい。

出力部２９０は、複数の疾患毎に、一致度算出部２５０がより高い一致度を算出した変化画像を生成するために用いた元の症例画像が示す疾患情報、及び当該変化画像を変化画像生成部２４０が生成するために用いた画像特徴量を含む範囲に対応づけて特徴量データベース１４５が格納している進行度をより優先して読影対象画像とともに出力する。このように、出力部２９０が、複数の疾患毎に元の症例画像を選択して出力するので、特定の疾患の症例画像ばかりを読影者１９０に提供してしまうことを未然に防ぐことができる場合がある。

医学情報データベース１３０及び症例データベース１４０は、複数の症例画像を疾患に対応づけて格納する。そして、変化画像生成部２４０は、医学情報データベース１３０及び症例データベース１４０が格納している複数の症例画像が含む病変部の画像における画像特徴量を、医学情報データベース１３０及び症例データベース１４０が格納している疾患に対応づけて特徴量データベース１４５が格納している範囲内で変化させることにより、複数の変化画像を生成する。

また、確定診断結果取得部２７０は、読影対象画像が示す疾患を含む確定診断結果を取得する。そして、症例画像格納制御部２２０は、確定診断結果取得部２７０が取得した確定診断結果に含まれる疾患を示す症例画像との間で一致度算出部２５０が算出した一致度が予め定められた一致度より小さい場合に、確定診断結果取得部２７０が取得した確定診断結果に含まれる疾患に対応づけて、読影対象画像を症例画像として症例画像格部に格納させる。具体的には、症例画像格納制御部２２０は、確定診断結果取得部２７０が取得した確定診断結果に含まれる疾患を示す症例画像との間で一致度算出部２５０が算出した最大の一致度が予め定められた一致度より小さい場合に、確定診断結果取得部２７０が取得した確定診断結果に含まれる疾患に対応づけて、読影対象画像を症例画像として症例画像格部に格納させる。

なお、一致度記録部２３０は、一致度算出部２５０が算出した一致度を、読影対象画像及び疾患に対応づけて記憶する。なお、一致度記録部２３０は、同じ疾患を示す症例画像から生成された複数の変化画像のそれぞれに対して算出された一致度のうちの、最大の一致度を、読影対象画像及び疾患に対応づけて記憶してよい。そして、症例画像格納制御部２２０は、確定診断結果取得部２７０が同じ症例に対する確定診断結果を取得した場合に、当該確定診断結果が示す疾患及び当該症例に対応する読影対象画像に対応づけて一致度記録部２３０が記憶している一致度を特定する。そして、症例画像格納制御部２２０は、特定した一致度が予め定められた一致度より小さい場合に、当該確定診断結果が示す疾患に対応づけて当該読影対象画像を症例画像として症例データベース１４０に記録させる。なお、一致度記録部２３０は、確定診断結果取得部２７０が確定診断結果を取得して症例画像格納制御部２２０の処理が完了するまでの間、症例データベース１４０に一時的に記録しておいてもよい。

症例画像格納制御部２２０は、確定診断結果取得部２７０が取得した確定診断結果に含まれる疾患を示す症例画像について一致度算出部２５０が算出した一致度が予め定められた一致度より小さい場合に、確定診断結果に含まれる疾患に対応づけて、読影対象画像を症例画像として症例画像格部に格納させる。このように、低い一致度しか得られなかった読影対象画像を症例画像として追加することで、多様な種類の画像特徴量を持つ症例画像を蓄積していくことができる場合がある。

具体的には、一致度算出部２５０は、変化画像生成部２４０が生成した変化画像と、読影対象画像が含む病変部の画像との間における病変部の形状に関する一致度を算出する。そして、症例画像格納制御部２２０は、確定診断結果取得部２７０が取得した確定診断結果に含まれる疾患を示す症例画像に対して一致度算出部２５０が算出した形状に関する一致度が予め定められた一致度より小さいことを条件として、確定診断結果に含まれる疾患に対応づけて、読影対象画像を症例画像として症例画像格部に格納させる。

なお、画像特徴量のうち、濃度及び大きさ等のように平均濃度、面積等のごく少数のパラメータで表現することができる画像特徴量については、パラメータを変化させるだけで変化画像を生成することができる。一方、陰影は多種多様な形状を有するので、画像内容が一致する変化画像を生成することが困難な場合がある。しかしながら、症例画像格納制御部２２０は、確定診断結果を示す症例画像から生成された変化画像と読影対象画像との間で低い一致度しか得られていない場合には、当該読影対象画像を症例画像として症例データベース１４０に格納するので、様々なタイプの症例画像を無駄なく症例データベース１４０に蓄積していくことができる場合がある。

出力部２９０は、一致度算出部２５０が予め定められた一致度より大きい一致度を算出した変化画像の数が少ないほど、より多くの疾患毎に、疾患情報及び進行度を読影対象画像とともに出力してよい。予め定められた一致度より大きい一致度が算出された変化画像の数が少ないほど、症例画像の検索結果の信頼性がより低い可能性がある。このような場合には、出力部２９０は、より多数の疾患の症例画像を提示することによって、読影者１９０により多くの疾患候補を提供することができる場合がある。

なお、症例データベース１４０は、疾患に対応づけて、当該疾患であると誤診された頻度を格納する。そして、出力部２９０はさらに、一致度算出部２５０が予め定められた一致度より大きい一致度を算出した変化画像を生成するために用いた元の症例画像が示す疾患に対応づけて頻度格納部が格納している頻度が大きいほど、より多くの疾患毎に、疾患情報及び進行度を読影対象画像とともに出力する。このように、出力部２９０は、誤診の可能性がより高い場合には、より多数の疾患の症例画像を提示することによって、読影者１９０により多くの疾患候補を提供することができる場合がある。

なお、本実施形態では、初期診断で診断された疾患と、確定診断で診断された疾患とが異なる場合に、初期診断は誤診であったとする。また、ある種の疾患では細胞診等によって、疾患の有無、及び疾患の種類が最終的に確定される。また、複数の医師の合議によって、最終的に確定される場合もある。本実施形態では、このような最終的に疾患の有無及び疾患の種類を確定することを確定診断と呼ぶ。一方、確定診断の前の診断であったり、放射線科医等が診断対象に対して診断した最初の所見等を、本実施形態では初期診断と呼ぶ。

なお、上記の説明では、症例画像の画像特徴量を変化させて読影対象画像と比較する場合における各構成要素の動作について説明した。一方、医用情報処理装置１１０は、読影対象画像の画像特徴量を変化させて症例画像と比較することによって、症例画像を特定することもできる。具体的には、変化画像生成部２４０は、読影対象画像が含む病変部の画像における画像特徴量を、疾患に対応づけて特徴量データベース１４５が格納している範囲内で変化させることにより、読影対象画像と病変部の画像における画像特徴量が異なる複数の変化画像を生成する。そして、一致度算出部２５０は、変化画像生成部２４０が生成した複数の変化画像と、症例画像が含む病変部の画像との間の画像内容の一致度を疾患毎に算出する。そして、出力部２９０は、一致度算出部２５０が変化画像との間でより高い一致度を算出した症例画像が示す疾患情報を、より優先して読影対象画像とともに出力する。

以上説明した医用画像処理システム１００のように、医用情報処理装置１１０を実際のシステムとして適用すると、例えば病変部の大きさ、濃度、形状の様々な組み合わせの画像特徴量を持つ症例画像を予め多数用意していなくても、読影対象画像と類似する特徴を持つ症例画像を検索することができる。

図３は、読影者端末１５０及び医用情報処理装置１１０の動作シーケンスの一例を示す。読影者端末１５０は、読影者１９０からの指示に応じて、医用画像撮像装置１７０が撮像した画像である、読影者１９０が読影すべき読影対象画像を要求する（Ｓ３０２）。医用情報処理装置１１０は、要求された読影対象画像を読影者端末１５０に送信する（Ｓ３０４）。そして、読影者端末１５０は、医用情報処理装置１１０から取得した読影対象画像を表示する（Ｓ３２２）。

一方、医用情報処理装置１１０においては、変化画像生成部２４０は、症例画像から変化画像を生成する（Ｓ３０６）。そして一致度算出部２５０は、変化画像と読影対象画像との間の一致度を算出する（Ｓ３０８）。そして、出力部２９０は、読影者端末１５０に表示させる疾患候補の数を決定する（Ｓ３１０）。具体的には、出力部２９０は、予め定められた値より大きい一致度が算出された変化画像の数が少ないほど、より多い疾患候補の数を決定する。なお、ここでいう疾患候補の数は、読影者端末１５０に表示させる疾患の種類の数であってよい。

そして、出力部２９０は、各疾患毎に所定数の症例画像を抽出する（Ｓ３１２）。具体的には、出力部２９０は、疾患毎に最大の一致度を特定して、特定した最大の一致度が高い順に、Ｓ３１０で算出した数の疾患を選択する。そして、出力部２９０は、選択した疾患を示す症例画像から生成された変化画像の中から、一致度が高い順に所定数の症例画像を、疾患毎に抽出する。

そして、出力部２９０は、抽出した症例画像、及び、抽出した症例画像に関連する疾患に対応づけて医学情報データベース１３０が格納している疾患情報を、読影者端末１５０に送信する（Ｓ３１４）。そして、読影者端末１５０は、医用情報処理装置１１０から取得した疾患情報及び症例画像を表示する（Ｓ３２４）。

図４は、変化画像生成部２４０が変化画像を生成するＳ３０６における処理フローの一例を示す。変化画像生成部２４０は、症例データベース１４０が格納している疾患の中から一の疾患を選択し（Ｓ４０２）、選択した疾患に対応づけられた症例画像を、症例データベース１４０及び医学情報データベース１３０から選択する（Ｓ４０４）。そして、変化画像生成部２４０は、選択した疾患に対応づけて特徴量データベース１４５が格納している画像特徴量の範囲を読み出す（Ｓ４０６）。

そして、変化画像生成部２４０は、読み出した画像特徴量の範囲内で症例画像を変化させて、複数の変化画像を生成する（Ｓ４０８）。そして、全疾患についてＳ４０８の処理が完了したか否かを判断して（Ｓ４１０）、全疾患についてＳ４０８の処理が完了していない場合には、Ｓ４０２に処理を戻し、全疾患についてＳ４０８の処理が完了した場合にはＳ３０８に処理を進める。

図５は、医学情報データベース１３０が格納しているデータの一例をテーブル形式で示す。医学情報データベース１３０は、いわゆる電子的な医学辞書に格納されている医学情報データを格納する。

具体的には、医学情報データベース１３０は、疾患を識別する疾患ＩＤ、疾患を示す症例画像を識別する画像ＩＤ、及び疾患情報データを対応づけて格納している。医学情報データベース１３０が格納する症例画像は、疾患の代表的な症例画像であってよい。例えば、医学情報データベース１３０が格納している症例画像は、いわゆる書籍の医学書に掲載されている症例画像であってよく、疾患の特徴的な特徴を有する症例画像であってよい。また、疾患情報データとは、疾患の特徴、読影時に注意すべきポイント、所見として記載すべきポイント、所見の文例、誤診しやすい他の疾患名等、疾患に関連して読影者に提供すべき文字情報及び画像情報を含んでよい。

図６は、症例データベース１４０が格納しているデータの一例をテーブル形式で示す。症例データベース１４０は、医用画像撮像装置１７０が撮像した画像を症例画像として、その診断結果とともに格納する。

具体的には、症例データベース１４０は、読影者１９０を一意に識別するユーザＩＤ、医用画像撮像装置１７０が撮像した症例画像を識別する画像ＩＤ、及び疾患を識別する疾患ＩＤ、及び診断結果データを対応づけて格納している。ユーザＩＤは、症例データベース１４０が格納している症例画像を使用することができるユーザを識別する情報であってもよい。このように、症例データベース１４０がユーザＩＤに対応づけて症例画像を格納しているので、読影者１９０が保存しておくべき症例画像を読影者１９０毎に蓄積することができる。これにより、症例データベース１４０は、いわば読影者１９０独自の症例データベースとして機能することができる。他にも、医用情報処理装置１１０は、ユーザＩＤを、症例画像を利用することができる読影者１９０を限定するためのパーミッション情報としても使用してもよい。なお、症例データベース１４０は、ユーザＩＤに代えて、診断サイト１０２を識別する情報を格納してよい。これにより、症例データベース１４０は、例えば病院独自の症例データベースとして機能することができる。

また、画像ＩＤは、症例データベース１４０が格納している症例画像を識別する情報であってよい。また、画像ＩＤは、症例データベース１４０が格納している症例画像及び医学情報データベース１３０が格納している症例画像を識別する情報であってもよい。疾患ＩＤは、対応する症例画像が示す診断対象について確定診断結果が示す疾患を識別する疾患ＩＤであってよい。

また、診断結果データとは、診療録として記録されるデータを含み、例えば診療情報患者の氏名、性別、年齢、診断結果、投薬情報等の診療過程において取得された患者に関する情報、すなわち診療情報又は医療情報と呼ばれる情報を含む。具体的には、診断結果データは、カルテデータであってよい。また、症例データベース１４０は、ユーザＩＤによって識別される読影者毎に、読影者が下した診断結果を示す診断結果データを格納してよい。

図７は、症例データベース１４０が格納している他のデータの一例を示す。症例データベース１４０は、疾患ＩＤ、誤診率、複数の確定診断結果（確定診断１−３）を対応づけて格納する。ここで、疾患ＩＤは、初期診断で診断された疾患を識別する疾患ＩＤを示す。また、誤診率は、疾患ＩＤで識別される疾患が誤診であった確率を示す。なお、誤診率は、疾患ＩＤで識別される疾患が初期診断で診断された症例数に対する、疾患ＩＤで識別される疾患の他の疾患が確定診断において決定された症例数の比率であってよい。また、確定診断１−３として格納されるデータは、確定診断において診断された疾患を識別する疾患ＩＤであってよい。

なお、症例データベース１４０は、疾患ＩＤで識別される疾患が初期診断で診断された症例に対して、確定診断で決定された疾患を識別する疾患ＩＤを、確定診断１−３として格納する。なお、症例データベース１４０は、疾患ＩＤで識別される疾患と異なる疾患を識別する疾患ＩＤを確定診断１−３として格納してよい。なお、ここでは、症例データベース１４０が３種類の確定診断結果を格納するとしたが、４種類以上の確定診断結果を格納してよいことは言うまでもない。

このような症例データベース１４０が格納しているデータを参照することにより、出力部２９０は、初期診断で診断された疾患毎に、確定診断で診断された他の疾患及び当該疾患の誤診率を特定することができる。したがって、出力部２９０は、読影者端末１５０に送信すべき症例画像（例えば、最大の一致度が算出された変化画像の元の症例画像）が示す疾患に対応づけて症例データベース１４０が格納している誤診率を特定して、特定した誤診率が高いほど、より多くの疾患候補の数を決定してよい。なお、出力部２９０が疾患表示数を決定する方法の具体例については、図８に関連して説明する。

また、出力部２９０は、読影者端末１５０に送信すべき症例画像（例えば、最大の一致度が算出された変化画像の元の症例画像）が示す疾患に対応づけて症例データベース１４０が格納している確定診断結果の疾患を示す症例画像を、読影者端末１５０に送信してもよい。これにより、医用情報処理装置１１０は、提供する症例画像が示す疾患の誤診率が高いほどより多くの症例画像を読影者１９０に提供することができたり、確定診断で決定された異なる疾患を示す症例画像を読影者１９０に提供することができる。

図８は、症例データベース１４０が格納しているさらなる他のデータの一例を示す。症例データベース１４０は、最大一致度、変化画像数、誤診率に対応づけて疾患表示数を格納する。最大一致度は、一致度算出部２５０が算出した一致度のうちの最大の一致度を示す。変化画像数は、予め定められた値より大きい一致度が算出された変化画像の数を示す。誤診率は、読影者端末１５０に送信すべき症例画像（例えば、最大の一致度が算出された変化画像の元の症例画像）が示す疾患が誤診であった確率を示す。

出力部２９０は、最大一致度、変化画像数、及び誤診率に対応づけて症例データベース１４０が格納している疾患表示数に基づいて、表示する疾患候補の数を決定する。例えば、出力部２９０は、最大一致度、変化画像数、及び誤診率のいずれかに対応づけて症例データベース１４０が格納している疾患表示数を、表示する疾患候補の数として決定してよいし、最大一致度、変化画像数、及び誤診率のそれぞれに対応づけて症例データベース１４０が格納している疾患表示数の平均値を、表示する疾患候補の数として決定してもよい。

なお、本図に示されるように、症例データベース１４０は、より小さい最大一致度、より少ない変化画像数、より高い誤診率に対応づけて、より多い疾患表示数を格納している。したがって、出力部２９０は、最大一致度が小さいほど、一致度が高い変化画像数が少ないほど、誤診率が高いほど、表示する疾患候補の数をより多く決定する。このため、医用情報処理装置１１０によると、最大一致度が小さかったり一致度が高い変化画像数が少ないなど検索結果の信頼性が低い虞がある場合、或いは高い誤診率の疾患の症例画像を読影者端末１５０に提供する場合には、より多くの疾患の症例画像を読影者１９０に提供することができるので、読影者１９０による読影結果の信頼性を向上を期待することができる。

図９は、特徴量データベース１４５が格納しているデータの一例をテーブル形式で示す。特徴量データベース１４５は、疾患ＩＤ、疾患の進行度、病変部の濃度、病変部の大きさ、病変部の形状、及び病変部の位置を対応づけて格納する。進行度は、疾患の進行の程度を示す指標の一例であり、例えば癌における病期であってよい。他にも、進行度は、癌の悪性度を示す指標であってもよい。

濃度は、画像データにおいて病変部の画素の輝度を示す画素値であってよい。また、病変部の濃度は、画像データにおける病変部に含まれる画素の平均的な画素値であってよい。他にも、病変部の濃度は、病変部の画素値の空間的な変化パターンを示す指標であってもよい。例えば、病変部の濃度は、病変部の中心位置からの距離に対する画素値の大きさであってもよい。なお、病変部の濃度は、疾患を有する臓器の平均濃度に対する濃度比を示す値であってよい。

病変部の大きさは、画像データにおける病変部の面積であってよい。なお、病変部の大きさは、疾患を有する臓器の大きさに対する比率を示す値であってよい。また、病変部の形状とは、画像データにおける病変部の輪郭の円形度を示す値であってよい。他にも、病変部の形状とは、病変部の輪郭パターンそのものであってよい。なお、輪郭パターンの具体例については、図１１に関連して説明する。また、病変部の位置とは、病変部が現れる位置を示す座標値であってよい。例えば、病変部の位置とは、画像データにおける座標そのものであってよい。この場合、座標の原点は、例えば被検体の特定の位置に設定されてよい。なお、被検体とは、疾患を有する臓器又は被検者自体であってよい。そして、特定の位置は、例えば被検体における中心位置であってよい。他にも、病変部の位置とは、疾患が存在し得る臓器を識別する情報であってもよい。

なお、特徴量データベース１４５が、病変部の濃度として平均的な画素値を格納したり、病変部の大きさとして面積を格納する場合のように、特徴量データベース１４５が一の指標値で表すことができる画像特徴量を格納する場合には、特徴量データベース１４５は、疾患及び進行度毎に対応づけて当該画像特徴量の最小値及び最大値を格納してよい。他にも、特徴量データベース１４５は、疾患及び進行度毎に、病変部の濃度、病変部の大きさ、病変部の形状、及び病変部の位置の複数の組合せを格納してよい。このように、特徴量データベース１４５が疾患の進行度に対応づけて病変部の濃度、病変部の大きさ、病変部の形状、及び病変部の位置を格納するので、医用情報処理装置１１０は進行度に応じた画像特徴量を持つ変化画像を、読影対象画像と対比させて読影者１９０に提供することができる。

図１０は、変化画像生成部２４０が生成する変化画像の一例を示す。変化画像生成部２４０は、疾患に対応づけて特徴量データベース１４５が格納している画像特徴量を読み出して、読み出した画像特徴量の値に基づいて、症例画像の画像特徴量を変化させて、変化画像７１０、７２０、７３０、７４０、７５０、７６０、７７０、及び７８０を生成する。

例えば、変化画像７１０及び変化画像７２０は、症例画像に含まれる病変部の画像７００の画素値の平均値を、それぞれ特徴量データベース１４５が格納している画素値の平均値の最小値及び最大値に変化させることによって変化画像生成部２４０が生成した変化画像の一例を示す。また、変化画像７３０及び変化画像７４０は、画像７００の面積を、それぞれ特徴量データベース１４５が格納している面積の最小面積及び最大面積に変化させることによって変化画像生成部２４０が生成した変化画像の一例を示す。また、変化画像７５０及び変化画像７６０は、画像７００の輪郭を、それぞれ特徴量データベース１４５が格納している２つの輪郭パターンに変化させることによって変化画像生成部２４０が生成した変化画像の一例を示す。また、変化画像７７０及び変化画像７８０は、画像７００を、特徴量データベース１４５が格納している２つの位置に位置させることによって変化画像生成部２４０が生成した変化画像の一例を示す。

なお、本図の例では、簡単のため変化画像生成部２４０が画像７００の画像特徴量の一つを変化させて生成した変化画像の一例を示したが、変化画像生成部２４０が画像７００の画像特徴量を、特徴量データベース１４５が格納している組合せで変化させた変化画像を生成することができることは言うまでもない。このように、医用情報処理装置１１０が画像特徴量を変化させた変化画像を読影者に提供することができるので、読影者は、読影対象画像の病変部の特徴が疾患に特有な特徴に類似しているか否かを視覚的に容易に判断することができる。

図１１は、特徴量データベース１４５が格納している病変部の輪郭パターンの一例を示す。輪郭パターン８１０、８２０、８３０、８４０、８５０、及び８６０は、いわゆる類円形、分葉状、多角形、星型、スピクラ、鋸歯状と呼ばれる輪郭パターンを示す。図９に関連して説明したように、特徴量データベース１４５は、輪郭パターン８１０、８２０、８３０、８４０、８５０、及び８６０のうち、疾患に特徴的に現れる病変部の輪郭パターンを特定する情報を、疾患に対応づけて病変部の形状として格納する。例えば、図９の形状＃１及び形状＃２は、それぞれ輪郭パターン８１０及び８２０を特定する情報であってよい。なお、輪郭パターン８１０、８２０、８３０、８４０、８５０、及び８６０は、特徴量データベース１４５が格納している病変部の形状の一例であり、特徴量データベース１４５が他の輪郭パターンを格納してよいことは言うまでもない。

図１２は、出力部２９０が読影者端末１５０に表示させる画面の一例を示す。出力部２９０は、読影対象画像ウィンドウ１２１０、類似症例画像ウィンドウ１２２０及び１２５１−１２５６、診断レポート入力ウィンドウ１２３０、及び参考診断レポート表示ウィンドウ１２４０を含む画面を読影者端末１５０に表示させる。

出力部２９０は、読影対象画像ウィンドウ１２１０内に読影対象画像を表示させる。そして、出力部２９０は、高い一致度が算出された変化画像の元の症例画像を、当該症例画像が示す疾患の名称に対応づけて類似症例画像ウィンドウ１２５１−１２５６に表示させる。そして、読影者１９０が類似症例画像ウィンドウ１２５１−１２５４のうちのいずれかのウィンドウをマウス等でクリックすることで症例画像が指定されると、読影者端末１５０は、指定された症例画像を類似症例画像ウィンドウ１２２０に表示させる。なお、読影者端末１５０は、類似症例画像ウィンドウ１２２０及び１２５１−１２５６の中で最大の表示面積を持つ類似症例画像ウィンドウ１２２０に、最も大きい一致度が算出された変化画像の元の症例画像を自動的に表示させてもよい。

そして、出力部２９０は、読影対象画像から予測される進行度を、読影対象画像ウィンドウ１２１０に表示させる。具体的には、出力部２９０は、指定された症例画像が示す疾患の症例画像から生成された変化画像のうち、最も大きい一致度が算出された変化画像を生成する場合に使用された画像特徴量の組合せが示す進行度を、読影対象画像から予測される進行度として特定する。なお、出力部２９０は、特定された進行度を、疾患に対応づけて疾患情報に含めて読影者端末１５０に予め送信しておいてよい。

また、出力部２９０は、指定された症例画像の所見等の診断結果データを症例データベース１４０から取得して、診断結果データの内容を参考診断レポート表示ウィンドウ１２４０に表示させる。このとき、出力部２９０は、診断結果データに含まれる疾患名を、医学情報データベース１３０が格納している疾患情報データへのリンクとして、参考診断レポート表示ウィンドウ１２４０に表示させる。当該リンクは、例えばＨＴＭＬによって記述されるハイパーテキストにおけるハイパーリンクであってよい。読影者端末１５０に表示されたリンクを読影者１９０がマウス操作等によってクリックすると、出力部２９０は、リンク付けされた疾患情報データを医学情報データベース１３０から取得して、読影者端末１５０に送信して読影者端末１５０に表示させる。なお、疾患情報データはＨＴＭＬ、ＸＭＬ等のマークアップ言語等によって記述されてよい。

なお、読影者端末１５０は、読影者１９０により診断レポート入力ウィンドウ１２３０に読影者１９０から入力された所見データ等のデータを取得する。そして、読影者端末１５０は、取得したデータを医用情報処理装置１１０に送信する。医用情報処理装置１１０は、受信したデータを、症例データベース１４０の診断結果データとして記録する。

図１３は、医用情報処理装置１１０及び診断支援情報データベース１２０をコンピュータ等の電子情報処理装置で構成した場合のハードウェア構成の一例を示す。医用情報処理装置１１０及び診断支援情報データベース１２０は、ＣＰＵ周辺部と、入出力部と、レガシー入出力部とを備える。ＣＰＵ周辺部は、ホスト・コントローラ１５８２により相互に接続されるＣＰＵ１５０５、ＲＡＭ１５２０、グラフィック・コントローラ１５７５、及び表示装置１５８０を有する。入出力部は、入出力コントローラ１５８４によりホスト・コントローラ１５８２に接続される通信インターフェイス１５３０、ハードディスクドライブ１５４０、及びＣＤ−ＲＯＭドライブ１５６０を有する。レガシー入出力部は、入出力コントローラ１５８４に接続されるＲＯＭ１５１０、フレキシブルディスク・ドライブ１５５０、及び入出力チップ１５７０を有する。

ホスト・コントローラ１５８２は、ＲＡＭ１５２０と、高い転送レートでＲＡＭ１５２０をアクセスするＣＰＵ１５０５、及びグラフィック・コントローラ１５７５とを接続する。ＣＰＵ１５０５は、ＲＯＭ１５１０、及びＲＡＭ１５２０に格納されたプログラムに基づいて動作して、各部の制御をする。グラフィック・コントローラ１５７５は、ＣＰＵ１５０５等がＲＡＭ１５２０内に設けたフレーム・バッファ上に生成する画像データを取得して、表示装置１５８０上に表示させる。これに代えて、グラフィック・コントローラ１５７５は、ＣＰＵ１５０５等が生成する画像データを格納するフレーム・バッファを、内部に含んでもよい。

入出力コントローラ１５８４は、ホスト・コントローラ１５８２と、比較的高速な入出力装置であるハードディスクドライブ１５４０、通信インターフェイス１５３０、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１５６０を接続する。ハードディスクドライブ１５４０は、ＣＰＵ１５０５が使用するプログラム、及びデータを格納する。通信インターフェイス１５３０は、ネットワーク通信装置１５９８に接続してプログラムまたはデータを送受信する。ＣＤ−ＲＯＭドライブ１５６０は、ＣＤ−ＲＯＭ１５９５からプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１５２０を介してハードディスクドライブ１５４０、及び通信インターフェイス１５３０に提供する。

入出力コントローラ１５８４には、ＲＯＭ１５１０と、フレキシブルディスク・ドライブ１５５０、及び入出力チップ１５７０の比較的低速な入出力装置とが接続される。ＲＯＭ１５１０は、放射線撮像システムが起動時に実行するブート・プログラム、あるいは放射線撮像システムのハードウェアに依存するプログラム等を格納する。フレキシブルディスク・ドライブ１５５０は、フレキシブルディスク１５９０からプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１５２０を介してハードディスクドライブ１５４０、及び通信インターフェイス１５３０に提供する。入出力チップ１５７０は、フレキシブルディスク・ドライブ１５５０、あるいはパラレル・ポート、シリアル・ポート、キーボード・ポート、マウス・ポート等を介して各種の入出力装置を接続する。

ＣＰＵ１５０５が実行するプログラムは、フレキシブルディスク１５９０、ＣＤ−ＲＯＭ１５９５、またはＩＣカード等の記録媒体に格納されて利用者によって提供される。記録媒体に格納されたプログラムは圧縮されていても非圧縮であってもよい。プログラムは、記録媒体からハードディスクドライブ１５４０にインストールされ、ＲＡＭ１５２０に読み出されてＣＰＵ１５０５により実行される。ＣＰＵ１５０５により実行されるプログラムは、医用情報処理装置１１０を、図１から図１２に関連して説明した読影対象画像取得部２００、症例画像取得部２１０、症例画像格納制御部２２０、一致度記録部２３０、変化画像生成部２４０、一致度算出部２５０、頻度取得部２６０、確定診断結果取得部２７０、及び出力部２９０として機能させ、診断支援情報データベース１２０を、図１から図１２に関連して説明した医学情報データベース１３０、症例データベース１４０、及び特徴量データベース１４５として機能させる。

以上に示したプログラムは、外部の記憶媒体に格納されてもよい。記憶媒体としては、フレキシブルディスク１５９０、ＣＤ−ＲＯＭ１５９５の他に、ＤＶＤまたはＰＤ等の光学記録媒体、ＭＤ等の光磁気記録媒体、テープ媒体、ＩＣカード等の半導体メモリ等を用いることができる。また、専用通信ネットワークあるいはインターネットに接続されたサーバシステムに設けたハードディスクまたはＲＡＭ等の記憶装置を記録媒体として使用して、ネットワークを介したプログラムとして医用情報処理装置１１０及び診断支援情報データベース１２０に提供してもよい。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

一実施形態に係る医用画像処理システム１００の利用環境の一例を示す図である。 医用情報処理装置１１０のブロック構成の一例を示す図である。 読影者端末１５０及び医用情報処理装置１１０の動作シーケンスの一例を示す図である。 変化画像生成部２４０が変化画像を生成するＳ３０６における処理フローの一例を示す図である。 医学情報データベース１３０が格納しているデータの一例をテーブル形式で示す図である。 症例データベース１４０が格納しているデータの一例をテーブル形式で示す図である。 症例データベース１４０が格納している他のデータの一例を示す図である。 症例データベース１４０が格納しているさらなる他のデータの一例を示す図である。 特徴量データベース１４５が格納しているデータの一例をテーブル形式で示す図である。 変化画像生成部２４０が生成する変化画像の一例を示す図である。 特徴量データベース１４５が格納している病変部の輪郭パターンの一例を示す図である。 出力部２９０が読影者端末１５０に表示させる画面の一例を示す図である。 医用情報処理装置１１０及び診断支援情報データベース１２０のハードウェア構成の一例を示す図である。

符号の説明

１００ 医用画像処理システム
１０２ 診断サイト
１１０ 医用情報処理装置
１２０ 診断支援情報データベース
１３０ 医学情報データベース
１４０ 症例データベース
１４５ 特徴量データベース
１５０ 読影者端末
１６０ 通信回線
１７０ 医用画像撮像装置
１９０ 読影者
２００ 読影対象画像取得部
２１０ 症例画像取得部
２２０ 症例画像格納制御部
２３０ 一致度記録部
２４０ 変化画像生成部
２５０ 一致度算出部
２６０ 頻度取得部
２７０ 確定診断結果取得部
２９０ 出力部

Claims (16)

1. 病変部の画像における画像特徴量がとり得る範囲を疾患に対応づけて格納する特徴量情報格納部と、
   病変部の画像を含む、読影対象の画像である読影対象画像を取得する読影対象画像取得部と、
   疾患の症例画像が含む病変部の画像における画像特徴量を、当該疾患に対応づけて前記特徴量情報格納部が格納している範囲内で変化させることにより、前記症例画像と病変部の画像における画像特徴量が異なる複数の変化画像を生成する変化画像生成部と、
   前記変化画像生成部が生成した複数の変化画像と、前記読影対象画像が含む病変部の画像との間の画像内容の一致度をそれぞれ算出する一致度算出部と、
   前記一致度算出部がより高い一致度を算出した変化画像を生成するために用いた元の症例画像が示す疾患情報をより優先して前記読影対象画像とともに出力する出力部と
   を備える医用画像処理システム。
2. 前記特徴量情報格納部は、病変部の濃度、病変部の大きさ、病変部の形状、及び病変部の位置のうちの少なくとも１つがとり得る範囲を、疾患に対応づけて格納し、
   前記変化画像生成部は、前記症例画像が含む病変部の画像の濃度、病変部の大きさ、病変部の形状、及び病変部の位置の少なくとも１つを、前記特徴量情報格納部が格納している範囲内で変化させた変化画像を生成する
   請求項１に記載の医用画像処理システム。
3. 前記特徴量情報格納部は、病変部の画像が有する画像特徴量がとり得る範囲を、疾患及び疾患の進行度に対応づけて格納し、
   前記出力部は、前記一致度算出部がより高い一致度を算出した変化画像を生成するために用いた元の症例画像が示す疾患情報、及び当該変化画像を前記変化画像生成部が生成するために用いた画像特徴量を含む範囲に対応づけて前記特徴量情報格納部が格納している進行度を、より優先して前記読影対象画像とともに出力する
   請求項２に記載の医用画像処理システム。
4. 前記出力部は、複数の疾患毎に、前記一致度算出部がより高い一致度を算出した変化画像を生成するために用いた元の症例画像が示す疾患情報、及び当該変化画像を前記変化画像生成部が生成するために用いた画像特徴量を含む範囲に対応づけて前記特徴量情報格納部が格納している進行度をより優先して前記読影対象画像とともに出力する
   請求項３に記載の医用画像処理システム。
5. 複数の前記症例画像を疾患に対応づけて格納する症例画像格部
   をさらに備え、
   前記変化画像生成部は、前記症例画像格部が格納している複数の症例画像が含む病変部の画像における画像特徴量を、症例画像に対応づけて前記症例画像格部が格納している疾患に対応づけて前記特徴量情報格納部が格納している範囲内で変化させることにより、複数の変化画像を生成する
   請求項３に記載の医用画像処理システム。
6. 前記読影対象画像が示す疾患を含む確定診断結果を取得する確定診断結果取得部と、
   前記確定診断結果取得部が取得した確定診断結果に含まれる疾患を示す症例画像との間で前記一致度算出部が算出した一致度が予め定められた一致度より小さい場合に、前記確定診断結果取得部が取得した確定診断結果に含まれる疾患に対応づけて、前記読影対象画像を症例画像として前記症例画像格部に格納させる症例画像格納制御部と
   をさらに備える請求項５に記載の医用画像処理システム。
7. 前記症例画像格納制御部は、前記確定診断結果取得部が取得した確定診断結果に含まれる疾患を示す症例画像について前記一致度算出部が算出した一致度が予め定められた一致度より小さい場合に、前記確定診断結果に含まれる疾患に対応づけて、前記読影対象画像を症例画像として前記症例画像格部に格納させる
   請求項６に記載の医用画像処理システム。
8. 前記一致度算出部は、前記変化画像生成部が生成した変化画像と、前記読影対象画像が含む病変部の画像との間における病変部の形状に関する一致度を算出し、
   前記症例画像格納制御部は、前記確定診断結果取得部が取得した確定診断結果に含まれる疾患を示す症例画像に対して前記一致度算出部が算出した形状に関する一致度が予め定められた一致度より小さいことを条件として、前記確定診断結果に含まれる疾患に対応づけて、前記読影対象画像を症例画像として前記症例画像格部に格納させる
   請求項７に記載の医用画像処理システム。
9. 前記出力部は、前記一致度算出部が予め定められた一致度より大きい一致度を算出した変化画像の数が少ないほど、より多くの疾患毎に、前記疾患情報及び進行度を前記読影対象画像とともに出力する
   請求項８に記載の医用画像処理システム。
10. 疾患に対応づけて、当該疾患であると誤診された頻度を格納する頻度格納部
    をさらに備え、
    前記出力部はさらに、前記一致度算出部が予め定められた一致度より大きい一致度を算出した変化画像を生成するために用いた元の症例画像が示す疾患に対応づけて前記頻度格納部が格納している頻度が大きいほど、より多くの疾患毎に、前記疾患情報及び進行度を前記読影対象画像とともに出力する
    請求項９に記載の医用画像処理システム。
11. 前記出力部は、前記一致度算出部が算出した一致度が予め定められた一致度より大きい変化画像を生成するために用いた元の症例画像が示す疾患情報及び進行度を前記読影対象画像とともに出力する
    請求項３に記載の医用画像処理システム。
12. 病変部の画像における画像特徴量がとり得る範囲を疾患に対応づけて格納する特徴量情報格納段階と、
    病変部の画像を含む、読影対象の画像である読影対象画像を取得する読影対象画像取得段階と、
    疾患の症例画像が含む病変部の画像における画像特徴量を、当該疾患に対応づけて前記特徴量情報格納段階において格納された範囲内で変化させることにより、前記症例画像と病変部の画像における画像特徴量が異なる複数の変化画像を生成する変化画像生成段階と、
    前記変化画像生成段階において生成された複数の変化画像と、前記読影対象画像が含む病変部の画像との間の画像内容の一致度をそれぞれ算出する一致度算出段階と、
    前記一致度算出段階においてより高い一致度が算出された変化画像を生成するために用いた元の症例画像が示す疾患情報をより優先して前記読影対象画像とともに出力する出力段階と
    を備える医用画像処理方法。
13. 医用画像処理システム用のプログラムであって、前記医用画像処理システムを、
    病変部の画像における画像特徴量がとり得る範囲を疾患に対応づけて格納する特徴量情報格納部、
    病変部の画像を含む、読影対象の画像である読影対象画像を取得する読影対象画像取得部、
    疾患の症例画像が含む病変部の画像における画像特徴量を、当該疾患に対応づけて前記特徴量情報格納部が格納している範囲内で変化させることにより、前記症例画像と病変部の画像における画像特徴量が異なる複数の変化画像を生成する変化画像生成部、
    前記変化画像生成部が生成した複数の変化画像と、前記読影対象画像が含む病変部の画像との間の画像内容の一致度をそれぞれ算出する一致度算出部、
    前記一致度算出部がより高い一致度を算出した変化画像を生成するために用いた元の症例画像が示す疾患情報をより優先して前記読影対象画像とともに出力する出力部
    として機能させるプログラム。
14. 病変部の画像における画像特徴量がとり得る範囲を疾患に対応づけて格納する特徴量情報格納部と、
    病変部の画像を含む、読影対象の画像である読影対象画像を取得する読影対象画像取得部と、
    前記読影対象画像が含む病変部の画像における画像特徴量を、疾患に対応づけて前記特徴量情報格納部が格納している範囲内で変化させることにより、前記読影対象画像と病変部の画像における画像特徴量が異なる複数の変化画像を生成する変化画像生成部と、
    前記変化画像生成部が生成した複数の変化画像と、疾患の症例画像が含む病変部の画像との間の画像内容の一致度を疾患毎に算出する一致度算出部と、
    前記一致度算出部が変化画像との間でより高い一致度を算出した症例画像が示す疾患情報をより優先して前記読影対象画像とともに出力する出力部と
    を備える医用画像処理システム。
15. 病変部の画像における画像特徴量がとり得る範囲を疾患に対応づけて格納する特徴量情報格納段階と、
    病変部の画像を含む、読影対象の画像である読影対象画像を取得する読影対象画像取得段階と、
    前記読影対象画像が含む病変部の画像における画像特徴量を、疾患に対応づけて前記特徴量情報格納段階において格納された範囲内で変化させることにより、前記読影対象画像と病変部の画像における画像特徴量が異なる複数の変化画像を生成する変化画像生成段階と、
    前記変化画像生成段階において生成された複数の変化画像と、疾患の症例画像が含む病変部の画像との間の画像内容の一致度を疾患毎に算出する一致度算出段階と、
    前記一致度算出段階において変化画像との間でより高い一致度が算出された症例画像が示す疾患情報をより優先して前記読影対象画像とともに出力する出力段階と
    を備える医用画像処理方法。
16. 医用画像処理システム用のプログラムであって、前記医用画像処理システムを、
    病変部の画像における画像特徴量がとり得る範囲を疾患に対応づけて格納する特徴量情報格納部、
    病変部の画像を含む、読影対象の画像である読影対象画像を取得する読影対象画像取得部、
    前記読影対象画像が含む病変部の画像における画像特徴量を、疾患に対応づけて前記特徴量情報格納部が格納している範囲内で変化させることにより、前記読影対象画像と病変部の画像における画像特徴量が異なる複数の変化画像を生成する変化画像生成部、
    前記変化画像生成部が生成した複数の変化画像と、疾患の症例画像が含む病変部の画像との間の画像内容の一致度を疾患毎に算出する一致度算出部、
    前記一致度算出部が変化画像との間でより高い一致度を算出した症例画像が示す疾患情報をより優先して前記読影対象画像とともに出力する出力部
    として機能させるプログラム。

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