JP2009082441A - 医用診断支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】医師が読影を完了してからコンピュータ処理による診断情報を確認するという正しい手順をより確実に守らせるための仕組みを提供する。
【解決手段】医用診断支援装置は、読影対象画像から、コンピュータ処理によって医学的な診断情報を得る診断処理を実行する。又、医用診断支援装置は、例えば医師により入力される、読影対象画像の読影結果としての読影情報を受け付ける。医用診断支援装置は、診断情報と読影情報との一致度を算出し、算出された一致度が予め定められた閾値を超える場合に、診断処理によって取得された診断情報の提示を許可する。
【選択図】図２

Description

本発明は、医用画像データをコンピュータ処理し、得られた診断除法を提示する医用診断支援システムに関する。

医療の分野において、医師は、患者を撮影した医用画像をモニタに表示し、表示された医用画像を読影して、病変部の状態や経時変化を観察する。この種の医用画像を生成する装置としては、
・ＣＲ（Computed Radiography）装置、
・ＣＴ（Computed Tomography）装置、
・ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、
・超音波装置（ＵＳ；Ultrasound System）等が挙げられる。

このような医師の読影に対する負担軽減を目的として、医用画像をデジタル化して画像解析することにより病変部等を自動的に検出して、コンピュータ支援診断を行う医用画像処理装置が開発されている。以下、コンピュータ支援診断を、ＣＡＤ（Computer-Aided Diagnosis）と称する。このようなＣＡＤでは、自動的に異常陰影候補を病変部として検出する。この異常陰影の検出処理では、放射線画像を表す画像データをコンピュータ処理することにより、癌等を表す異常な腫留陰影や高濃度の微小石灰化陰影等を検出する。そして、この検出結果を提示することにより、医師の読影に対する負荷を軽減し、また読影結果の精度を向上させることができる。

通常、このようなＣＡＤを実際の臨床現場で用いる場合の正しい手順としては、まず医師による読影が行われ、その後に医師はＣＡＤが出力した診断支援情報を参照し、自らが読影した結果との比較を行う。この作業は具体的には、医師自らが書いた読影レポートとＣＡＤが算出した診断支援情報との所見情報の対応付けを行い、見落としや誤検出、所見の違いなどを見つける。もし、医師がこの手順を守らずに、ＣＡＤの提示する情報を確認した後に読影を行うと、医師による読影の結果がＣＡＤの提示する情報に左右されてしまう。このように、医師がＣＡＤの情報を頼って判断を行うと、ＣＡＤの結果に間違いがある或いは見落としがある場合に、間違った判断を行ったり見落としに気づかなかったりするおそれがある。

従って、システム側が自動的に医師の読影完了の有無を判断し、読影完了と判断した場合に初めてＣＡＤの結果を提示する仕組みを提供する必要がある。これに対して、特許文献１には、医師が読影時に表示している画像から別の異なる画面を表示する操作を行うか、一定時間が経過した場合に、読影が完了したと判断する技術が記載されている。特許文献１によれば、医師による読影完了を自動的に判断し、読影が未完了であると判断された場合には次のステップに進めない仕組みを提供することができる。
特開２００４−１６７０８７号公報

しかしながら、特許文献１に記載の技術は、医師の動作や経過時間により読影完了を判断しているだけであるので、本当に読影していなくても、必要な動作・時間経過の条件を満たせば読影完了と判断されてしまう。従って、医師に本当に正しい読影手順を遵守させるには、医師が読影した内容を考慮して判断する必要がある。

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、医師が読影を完了してからコンピュータ処理による診断情報を確認するという正しい手順をより確実に守らせるための仕組みを提供することを目的とする。

上記の目的を圧制するための、本発明の一態様によるによる医用診断支援装置は以下の構成を備える。すなわち、
読影対象画像から、コンピュータ処理によって医学的な診断情報を得る診断処理手段と、
前記読影対象画像の読影結果としての読影情報を入力する入力手段と、
前記診断情報と前記読影情報との一致度を算出する算出手段と、
前記算出手段で算出された一致度が予め定められた閾値を超える場合に、前記診断処理手段で取得された前記診断情報の提示を許可する許可手段とを備える。

また、上記の目的を達成する本発明の他の態様による医用支援診断装置は、以下の構成を備える。すなわち、
過去の医用画像とこれに関連する過去の読影情報を格納した格納手段と、
読影対象画像から、コンピュータ処理によって医学的な診断情報を得る診断処理手段と、
前記読影対象画像の読影結果としての読影情報を入力する入力手段と、
前記格納手段から前記読影対象画像と関連する過去の医用画像を特定し、特定された過去の医用画像に対応する過去の読影情報を前記格納手段から取得する取得手段と、
前記取得手段で取得された過去の読影情報と、前記入力手段で入力された読影情報に含まれている記述の一致度を算出する算出手段と、
前記算出手段で算出した一致度が予め定められた閾値を越える場合に、前記診断処理手段で取得された前記診断情報の提示を許可する許可手段とを備える。

また、本発明の他の態様による医用診断支援装置の制御方法は、
医用診断支援装置の制御方法であって、
読影対象画像から、コンピュータ処理によって医学的な診断情報を得る診断処理工程と、
前記読影対象画像の読影結果としての読影情報を入力する入力工程と、
前記診断情報と前記読影情報との一致度を算出する算出工程と、
前記算出工程で算出された一致度が予め定められた閾値を超える場合に、前記診断処理工程で取得された前記診断情報の提示を許可する許可工程とを備える。

更に、本発明の他の態様による医用診断支援装置の制御方法は、
過去の医用画像とこれに関連する過去の読影情報を格納した格納手段を備えた医用診断支援装置の制御方法であって、
読影対象画像から、コンピュータ処理によって医学的な診断情報を得る診断処理工程と、
前記読影対象画像の読影結果としての読影情報を入力する入力工程と、
前記格納手段から前記読影対象画像と関連する過去の医用画像を特定し、特定された過去の医用画像に対応する過去の読影情報を前記格納手段から取得する取得工程と、
前記取得工程で取得された過去の読影情報と、前記入力工程で入力された読影情報に含まれている記述の一致度を算出する算出工程と、
前記算出工程で算出した一致度が予め定められた閾値を越える場合に、前記診断処理工程で取得された前記診断情報の提示を許可する許可工程とを備える。

本発明の構成により、医師が読影を完了してからコンピュータ処理による診断情報を確認するという正しい手順をより確実に守らせる仕組みを提供できる。

以下、添付図面に従って本発明に係る医用診断支援装置及び方法の好ましい実施形態について詳説する。ただし、発明の範囲は図示例に限定されるものではない。

［第１実施形態］
図１は、第１実施形態に係る医用診断支援システムの機器構成例を示す図である。図１において、医用診断支援装置１は、制御部１０、モニタ１０４、マウス１０５、キーボード１０６を有する。制御部１０は、中央処理装置（ＣＰＵ）１００、主メモリ１０１、磁気ディスク１０２、表示メモリ１０３を有する。そして、ＣＰＵ１００が主メモリ１０１に格納されたプログラムを実行することにより、医用画像撮影装置２やデータベース３との通信、医用診断支援装置１の全体の制御、等の各種制御が実行される。

また図１に示すように、医用診断支援装置１は、被検体の画像を撮影可能な医用画像撮影装置２と接続されている。医用画像撮影装置２としては、例えばＸ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、ＵＳ装置、Ｘ線装置、核医学装置などが挙げられる。また医用診断支援装置１は、医用画像撮影装置２により撮影された医用画像や、診断支援処理に必要な情報等を含む医用検査データを格納するデータベース３に接続され、そこから必要な医用画像等を取得するように構成されてもよい。

ＣＰＵ１００は、主として医用診断支援装置１の各構成要素の動作を制御する。主メモリ１０１は、ＣＰＵ１００が実行する制御プログラムを格納したり、ＣＰＵ１００によるプログラム実行時の作業領域を提供したりする。磁気ディスク１０２は、オペレーティングシステム（ＯＳ）、周辺機器のデバイスドライブ、後述する診断支援処理等を行うためのプログラムを含む各種アプリケーションソフト等を格納する。表示メモリ１０３は、モニタ１０４のための表示用データを一時記憶する。モニタ１０４は、例えばＣＲＴモニタや液晶モニタ等であり、表示メモリ１０３からのデータに基づいて画像を表示する。マウス１０５及びキーボード１０６はユーザによるポインティング入力及び文字等の入力をそれぞれ行う。上記各構成要素は共通バス１０７により互いに通信可能に接続されている。

本実施形態において、医用診断支援装置１は、ＬＡＮ４を介してデータベース３から医用画像データ等を読み出すことができる。或いは、医用診断支援装置１に記憶装置、例えばＦＤＤ、ＣＤ−ＲＷドライブ、ＭＯドライブ、ＺＩＰドライブ等を接続し、それらのドライブから医用画像データ等を読み込むようにしても良い。また、ＬＡＮ４を経由して医用画像撮影装置２から直接に医用画像等を取得してもよい。

次に、図２のフローチャートを用いて、制御部１０がどのように医用診断支援装置１を制御しているかについて説明する。なお、図２のフローチャートによって示される処理は、ＣＰＵ１００が主メモリ１０１に格納されているプログラムを実行することにより実現される。

ステップＳ２０１において、ＣＰＵ１００はマウス１０５やキーボード１０６の入力に応じて、所望の医用画像データを医用診断支援装置１に入力する処理を行う。以下、ステップＳ２０１で入力された医用画像データを読影対象画像と呼ぶ。この画像データの入力処理は、例えば、上述したように、ＣＰＵ１００は、撮影された医用画像データを保存するデータベース３からＬＡＮ４を介して医用画像データを読影対象画像として受信する。或いは、ＣＰＵ１００は、医用診断支援装置１に接続された記憶装置、例えばＦＤＤ、ＣＤ−ＲＷドライブ、ＭＯドライブ、ＺＩＰドライブ等の各種記憶媒体から画像データを読影対象画像として読み取る。

ステップＳ２０２において、ＣＰＵ１００は、医用診断支援装置１に入力された読影対象画像を、モニタ１０４に表示する。

ステップＳ２０３において、ＣＰＵ１００は、ユーザとしての医師により作成された読影情報を読影レポートとして受け付け、例えば磁気ディスク１０２に保存する。すなわち、ステップＳ２０１で入力された読影対象画像の、医師による読影結果としての読影情報が入力され、保存される。なお、本実施形態では、図１０に示されるような定型フォーマット（以下、所見入力フォーマットという）と、そのフォーマット内の各項目に記入する内容の選択肢を予め用意し、読影を行った医師にその選択肢から選択させることで読影レポートが生成される。ステップＳ２０３において、ＣＰＵ１００は、このような所見入力フォーマットを医師に提示し、各項目の選択肢を選択させることで、読影レポートを生成する。

ステップＳ２０４において、ＣＰＵ１００は、ステップＳ２０１で入力された読影対象画像から、コンピュータ処理によって医学的な診断情報を得る診断処理を実行する。すなわち、医用診断支援装置１に入力された読影対象画像に対して、コンピュータ支援診断（ＣＡＤ）を行い、診断情報を取得する処理（診断情報取得処理と呼ぶ）を行う。診断情報取得処理において、ＣＰＵ１００は、まずその読影対象画像内の画像特徴によって病変の候補を検出する画像処理を行う。次に、検出された病変の候補に対して、その真偽や病変種別を判別する判別処理を行い、その結果に基づいて医用検査データに対する診断情報を生成する。ＣＰＵ１００は、更に、生成した診断情報を、図１０に示されるフォーマット、すなわちステップＳ２０３で用いられた所見入力フォーマットと同等のフォーマットに変換する。

ステップＳ２０５において、ＣＰＵ１００は、ステップＳ２０３で得られた読影レポートとステップＳ２０４で得られたＣＡＤの診断情報とに基づいて、読影レポートが読影を完了した上で書かれたものかどうかを、読影内容を考慮して判断する。本実施形態では、ＣＰＵ１００は、コンピュータ処理により得られた診断情報と、医師によって入力された読影情報との一致度を算出し、算出された一致度に基づいて読影が完了したか否かを判断する。読影完了と判断された場合は、処理はステップＳ２０６へ進み、読影未完了と判断された場合は、処理はステップＳ２０７へ進む。

これに関して、ＣＡＤの処理は、処理途中で誤動作を起こさない限り、読影対象画像全域から異常の検出と判別を行うので、読影が完了しているとみなして良い。従って、本実施形態では、読影レポートの内容（読影が完了しているか否か）を判断するための材料として、ＣＡＤの診断情報を用いる。

本実施形態では、ＣＡＤの診断情報に基づいて読影レポートの内容を判断する方法として、両者に含まれる所見を比較し、ＣＡＤの診断情報に対して読影レポートの内容が一定基準を満たす場合に、読影完了の判断を下す。

比較する内容と一定基準の決め方としては幾つかの方法が考えられるが、ここでは、読影レポートの内容に関する、量的な側面と質的な側面の２つの側面から、読影を完了したか否かを判断する。

ＣＡＤの診断情報は読影完了したものであるため、読影レポートに記入された所見の個数がＣＡＤの診断情報に含まれる所見の個数に近ければ、最後まで読影し終えたと判断するための一つの根拠になり得る。従って、両者に含まれる所見の個数を量的な側面とし、読影情報と診断情報に含まれる所見の数を比較した結果を読影完了の判断に利用する。

また、ＣＡＤの診断情報において、読影時に検出・判別すべき所見が含まれる場合、医師が作成した読影レポートにそれらが含まれていれば、読影対象画像の内容を確認したと判断するための一つの根拠となり得る。従って、ＣＡＤの診断情報を基にした、読影レポート内に含まれる検出・判別すべき所見の数を質的な側面とする。なお、本実施形態では、「読影時に検出・判別すべき所見」の数として、「本実施形態では、検出・判別のしやすい所見」の数を用いる。すなわち、ＣＰＵ１００は、診断情報に含まれる所見の各々について、所見の記述内容に基づいて検出のしやすさの度合いを判定し、検出のしやすさの度合いが所定値より大きい所見に関して、読影情報と診断情報に含まれる所見の数を比較した結果を利用する。

図３は、上記の２つの側面を考慮した判別処理の例を表すフローチャートでである。

ステップＳ３００において、ＣＰＵ１００は、読影レポートとＣＡＤの診断情報に含まれる所見の数を計算し、それぞれＮ_REP、Ｎ_CADとする。

ステップＳ３０１において、ＣＰＵ１００は、ＣＡＤの診断情報の所見数に基づく読影レポートの所見数の比Ｎ_REP／Ｎ_CADが一定値（比率）ｒ₁を上回るか否かを判定する。Ｎ_REP／Ｎ_CADがｒ₁を上回る場合には、処理はステップＳ３０２に進み、そうでない場合には、処理はステップＳ３０５に進む。本実施形態では、例えば、ＣＡＤの診断情報に偽陽性も含まれることを考慮して、ｒ₁＝0.5が設定される。

ステップＳ３０２において、ＣＰＵ１００は、ＣＡＤの診断情報に含まれる各所見に対して、一般的な検出・判別のし易さの程度を計算する。例えば、所見の存在位置：「左肺野」、異常の種類：「孤立性結節影」である所見が含まれる場合、異常の程度を示す異常個所のサイズが大きいほど、ＣＡＤと医師の両方が検出し易いといえる。従って、「孤立性結節影」に関する検出・判別のし易さの程度として、そのサイズに応じた値が設定される。例えば、サイズが「０〜０.５ｃｍ」なら“２”、「０.５〜１.０ｃｍ」なら“４”、「１.０〜１.５ｃｍ」なら“６”、「１.５〜２.０ｃｍ」なら“８”、「２.０ｃｍ以上」なら“１０”、のように０〜１０の範囲で値を与えておく。次に、ＣＡＤの診断情報の中から、このようにして計算された検出・判別のし易さの程度が高いと判断される所見を選択する。この選択方法としては、値が高い順に特定の個数を選ぶ方法や、特定の値以上のものを全て選ぶ方法等が挙げられるが、本実施形態では後者の方法を用いる。例として、中間の値である５以上のものを選択し（孤立性結節の場合は、サイズが１.０ｃｍ以上となる）、その個数をＮ_D・CADと定義する。さらに、Ｎ_D・CAD個の所見のうち、読影レポートに含まれると判断されるものをカウントし、その個数をＮ_D・C＆Rと定義する。

ステップＳ３０３において、ＣＰＵ１００は、ＣＡＤに含まれる検出・判別し易い所見のうち読影レポートに含まれるものの割合Ｎ_D・C＆R／Ｎ_D・CADが一定値（比率）ｒ₂を上回るか否かを判定する。Ｎ_D・C＆R／Ｎ_D・CADがｒ₂を上回る場合には、処理はステップＳ３０４に進み、そうでない場合は、処理はステップＳ３０５に進む。ここでは例えば、ｒ₂＝0.7が設定されるものとする。

ステップＳ３０４は、Ｎ_REP／Ｎ_CAD＞ｒ₁且つＮ_D・C＆R／Ｎ_D・CAD＞ｒ₂であった場合の処理であり、ＣＰＵ１００は、医師が読影を完了したと判断する処理を行う。一方、ステップＳ３０５は、Ｎ_REP／Ｎ_CAD≦ｒ₁或いはＮ_D・C＆R／Ｎ_D・CAD≦ｒ₂であった場合の処理であり、ＣＰＵ１００は、医師が読影を完了していないと判断する処理を行う。本実施形態では、上記の方法で読影完了の判定を実現している。

以上のように、算出された一致度（Ｎ_REP／Ｎ_CAD、Ｎ_D・C＆R／Ｎ_D・CAD）が予め定められた閾値（ｒ₁、ｒ₂）を超える場合に、ＣＡＤ等の診断処理で取得された診断情報の提示が許可される。本実施形態では、ステップＳ２０６において、ＣＰＵ１００が、ステップＳ２０４で得られたＣＡＤの診断情報をモニタに提示し、処理完了のステップに移る。もちろん、診断情報の提示は即座に実行される必要は無く、医師からの提示指示に応じてモニタ１０４等への表示が実行されるようにしてもよい。

ステップＳ２０７では、読影未完了であることと、再読影が必要であることを示す警告提示を行い、ステップＳ２０３の読影レポート入力の処理に移る。なお、警告提示は、画面上にポップアップ表示を行う方法や、音声で警告音を鳴らしたり、メッセージを発したりする方法により行うことが出来る。

以上、述べた構成によれば、以下の効果を得ることができる。
（１）ＣＡＤの診断情報と医師の記述した読影レポートの内容を量的・質的な側面から比較し、読影完了の有無を判断することで、読影内容に基づいた判断を実現でき、より確実に読影の正しい手順を守らせることができる。
（２）特に、ＣＡＤの診断情報に含まれる検出・判別し易い所見を、読影レポートがどの程度含むかを考慮することで、医用画像データに当然検出・判別すべき所見が含まれる場合に，医師がそれを読影せずに先に進むのを防ぐことができる。

(第１実施形態の変形例)
ステップＳ２０１における医用画像データの入力は、例えば次の形態を取ってもよい。すなわち、医用診断支援装置１は、例えばＸ線ＣＴ装置、ＭＲ装置、ＵＳ装置、Ｘ線装置、核医学装置など、被検体の画像を撮影可能な医用画像撮影装置と接続可能な構成とし、ステップＳ２０１において、ＣＰＵ１００はこれらの機器から画像データを直接入力する。

また、ステップＳ２０１は、医用画像データの入力に限定されず、読影レポート、及び診断支援処理に必要な情報等を含む医用検査データの入力が可能としても良い。その場合、これらのデータをユーザによる直接入力が可能な構成であっても良いし、情報が記録されたＦＤＤ、ＣＤ−ＲＷドライブ、ＭＯドライブ、ＺＩＰドライブ等の各種記憶媒体から読み取り可能な構成であっても良い。またこれらのデータを記録するデータベースとＬＡＮを介して接続し、受信可能な構成であってもよい。

また、ステップＳ２０３における読影レポートの入力は、次の形態を取ってもよい。すなわち、キーボードやマウスなどにより、読影を行った医師がコンピュータに読影結果の情報を直接入力可能な構成にしても良い。また、ペーパースキャナ等の紙面読み取り装置と、光学文字認識（ＯＣＲ;Optical Character Recognition）を接続することで、読影を行った医師が手書きで書いた文章をコンピュータが編集できる形式で読み取るようにしてもよい。但し、上記構成の場合、入力された読影レポートの内容を、自然言語処理により医学的な意味を解析し、図１０に示すフォーマットの形に変換する構成が必要となる。

また、ステップＳ２０４におけるＣＡＤ処理による診断情報の生成は、次の形態を取ってもよい。すなわち、処理対象を医用画像データに限定せず、例えば被検査者に関する過去の読影レポートやカルテ、及び診断支援処理に利用できる他の情報等を含む医用検査データなども処理の対象とすることができる。この場合、被検査者の画像情報以外の医用検査データに基づいた診断情報を生成することができる。

［第２実施形態］
次に、第２実施形態を説明する。なお、第２実施形態の構成は、第１実施形態と同様の構成を取るため、図１の構成図を用いるものとし、説明を省略する。

次に、図４のフローチャートを用いて、制御部１０がどのように医用診断支援装置１を制御しているかについて説明する。

ステップＳ４０１において、ＣＰＵ１００は、マウス１０５やキーボード１０６の入力に応じて、所望の医用画像データを医用診断支援装置１に入力する処理を行う（入力された医用画像データを読影対象画像と呼ぶ）。そして、ステップＳ４０２において、ＣＰＵ１００は、医用診断支援装置１に入力された読影対象画像をモニタ１０４に表示する処理を行う。

ステップＳ４０３において、ＣＰＵ１００は、医師によって医用診断支援装置１へ入力された読影情報を読影レポートとして受け付ける。すなわち、読影対象画像の読影結果としての読影情報が入力される。

次に、読影対象画像から、コンピュータ処理によって医学的な診断情報が取得される。本実施形態では、ステップＳ４０４において、ＣＰＵ１００が、医用診断支援装置１に入力された読影対象画像に対して、ＣＡＤ処理を行い、診断情報を取得する処理を行う。

次に、ステップＳ４０４で取得された診断情報と、ステップＳ４０３で入力された読影情報との一致度が算出される。本実施形態では、ステップＳ４０５において、ＣＰＵ１００が、ステップＳ４０３で得られた読影レポートとステップＳ４０４で得られたＣＡＤの診断情報を比較し、ＣＡＤの診断情報に基づく読影レポートの信頼度を算出する。この信頼度は、医師が読影を完了したか否かを、読影内容を考慮して判断するために用いられる。すなわち、診断情報と読影情報の一致度は、読影情報の信頼度に対応しており、第２実施形態では、この信頼度が高ければ、当該読影情報は読影が完了して作成されたものであると判断される。

読影レポートと診断情報の比較において、ＣＡＤの診断情報の中に医学的に重要な所見が含まれているとき、読影レポートにそれらの所見がもれなく記入されていれば、読影完了と判断する上での信頼性が高いといえる。そこで、第２実施形態では、ＣＡＤの診断情報に含まれる医学的な重要度の高い所見を、読影レポートがどの程度検出できているかを算出し、これを読影レポートの信頼度とする。読影レポートと診断情報を比較して読影レポートの信頼度を具体的に算出する方法は後述する。

ステップＳ４０６において、ＣＰＵ１００は、ステップＳ４０５で得られた読影レポートの信頼度が一定基準を満たすかどうかにより、読影医による読影が完了したか否かを判断する。読影完了と判断された場合は、処理はステップＳ４０７へ進み、読影未完了と判断された場合は、処理はステップＳ４０８へ進む。具体的な信頼度の基準の決定方法は後述する。

以上のように、算出された信頼度（一致度）が予め定められた閾値を超える場合、ＣＰＵ１００は、ステップＳ４０４の診断処理で取得された診断情報の提示を許可する。本実施形態では、ステップＳ４０７において、ＣＰＵ１００が、ステップＳ４０４で得られたＣＡＤの診断情報をモニタに提示し、処理完了のステップに移る。一方、ステップＳ４０８では、読影未完了であることと、再読影が必要であることを示す警告提示を行い、ステップＳ４０３の読影レポート入力の処理に移る。なお、警告提示は、画面上にポップアップ表示を行う方法や、音声で警告音を鳴らしたり、メッセージを発したりする方法で行う。

以降、上記ステップＳ４０５及びステップＳ４０６の処理について具体的に説明する。

まず、ステップＳ４０５における、読影レポートとＣＡＤの診断情報を比較し読影レポートの信頼度を算出する方法を具体的に説明する。

図５は、読影レポートとＣＡＤの診断情報を比較する手順を示すフローチャートである。

まず、読影情報と診断情報に含まれる所見が有する所見項目毎の一致度が算出される。本実施形態では、ステップＳ５０１において、ＣＰＵ１００が、読影レポートとＣＡＤの診断情報に関して、それぞれの所見で設定された所定の項目ごとに比較を行い、両者の一致する度合い（各項目に関する一致度と呼ぶ）を予め決められた尺度で算出する。図１１は、所見内の項目ごとに一致度を算出するための尺度を表す。

図１１に示された項目単位の比較では、正常所見に関しては、比較すべき項目が所見の存在位置のみである。一方、異常所見に関しては複数の比較すべき項目が存在し、下記のように特定の項目が一致しないと比較できない項目が存在する。
・一つ目に、２つの所見間で、異常の種類を比較するためには、異常の存在位置が一致することが前提となる。
・二つ目に、２つの所見間で、異常の程度を比較するためには、異常の種類が一致することが前提となる。
・三つ目に、２つの所見間で、疑いのある疾病を比較するためには、異常の種類が一致することが前提となる。

従って、異常所見の比較においては、他の項目を比較するために一致することが前提となる項目から順に段階的に比較する。

図６は、図１１の各項目を段階的に比較してそれぞれの一致度を求める手順を表す。

最初に、ステップＳ６０１において、ＣＰＵ１００は、図１１の項目（１）〜（４）の全ての一致度を０に設定する処理を行う。

ステップＳ６０２において、ＣＰＵ１００は、図１１の項目「（１）：所見の存在位置」の比較を行う。所見の存在位置の一致度をｃ₁と定義して、所見の存在する位置が同じであると判断された場合はｃ₁＝１が、異なると判断された場合はｃ₁＝０が設定される。

ステップＳ６０３において、ＣＰＵ１００は、ステップＳ６０２で同じ存在位置の所見であると判断した（ｃ₁＝１）場合は処理をステップＳ６０４へ進め、異なる存在位置の所見であると判断した（ｃ₁＝０）場合は、本処理を終了する。

ステップＳ６０４において、ＣＰＵ１００は、存在位置が同じ所見に対して、「（２）：異常の種類」の比較を行う。異常の種類の一致度をｃ₂と定義して、種類が一致すればｃ₂＝１が、異なればｃ₂＝０が設定される。

ステップＳ６０５において、ＣＰＵ１００は、ステップＳ６０４で異常の種類が一致する（ｃ₂＝１）と判断した場合は処理をステップＳ６０６へ進め、一致しないと判断された（ｃ₂＝０）場合は、本処理を終了する。

ステップＳ６０６において、ＣＰＵ１００は、異常の種類が一致した所見に対して、「（３）：異常の程度」の比較を行う。異常の程度の一致度をｃ₃と定義して、両者の異常度（異常のサイズ）の差に応じて０から１の間で一致度の値を与える。また、ステップＳ６０７において、ＣＰＵ１００は、異常の種類が一致した所見に対して、疑いのある疾病の比較を行う。疑いのある疾病の一致度をｃ₄と定義して、当該所見項目に記述された疾病の差に応じて０から１の間で一致度の値を与える。なお、疾病の差に応じた一致度の値はテーブル等により保持しておいてもよい。

以上の方法で、所見内の項目ごとの一致度が算出される。

次に、上述した所見項目毎の一致度に基づいて、読影情報と診断情報に含まれる所見毎の一致度を算出する。本実施形態では、ステップＳ５０２において、ＣＰＵ１００が、ステップＳ５０１で算出した結果に基づき、読影レポートとＣＡＤの診断情報に関して、所見ごとの比較を行い、所見の一致度を算出する。

所見間の比較では、ステップＳ５０１で算出した所見内の各項目が一致するほど、所見自体の一致度も高いと考える。そこで、所見の一致度をＣと定義し、全項目の一致度の重み付け平均値で表す。

ここでは一例として、全ての項目の重みを同じとみなし、ｋ₁＝ｋ₂＝ｋ₃＝ｋ₄＝１とする。

所見の一致度Ｃは、読影レポートとＣＡＤの診断情報内の比較している所見それぞれに与えられる。ＣＡＤの診断情報に含まれるある所見ｉと、読影レポートに含まれるある所見ｊを比較したときの一致度Ｃ_iとＣ_jは、Ｃ＝Ｃ_i＝Ｃ_jと表される。

最後に、上述のように求めた所見毎の一致度に基づいて、読影情報と診断情報の総合的な一致度（すなわち、信頼度）を算出する。本実施形態では、ステップＳ５０３において、ＣＰＵ１００が、ステップＳ５０２の結果に基づき、読影レポートとＣＡＤの診断情報に関する全体の比較を行い、最終的な信頼度を算出する。

第２実施形態では、「ＣＡＤの診断情報に含まれる医学的重要度の高い所見を、読影レポートがどの程度検出できたか」を信頼度とする。

図１２は、読影で発見される様々な所見に対して医学的重要度のランク付けが行われたリストの例を表している。この重要度のランク付けは、所見の種類毎に被検査者の生命の存続に対する関係性に従ってあらかじめ行われるものとする。

図１２に基づき、ＣＡＤの診断情報に含まれる所見ｉの重要度Ｓ_CADiを求める。ＣＡＤの診断情報において、全所見数をＮ_CAD、各所見番号をｉ（ｉ＝１，２，…Ｎ_CAD）として、所見ｉに対応する重要度をＳ_CADiと表す。

同様に、読影レポートにおいて、全所見数をＮ_REP、各所見番号をｊ（ｊ＝１，２，…Ｎ_REP）として、所見ｊに対応する重要度をＳ_REPjと表す。さらに、読影レポートの所見ｊの一致度をＣ_jとする。

このとき、ある所見ｊに関して、重要度Ｓ_REPjの値が高くかつ一致度Ｃ_jの値が高いことは、ＣＡＤの診断情報に含まれる重要度の高い所見を、読影レポートがより正確に検出できたことを意味する。従って、Ｓ_REPjとＣ_jの積の値が大きければ、所見ｊは信頼度の高い所見であるといえる。

この値を読影レポートに含まれる全所見に対して求め、ＣＡＤの診断情報に含まれる全所見の重要度の合計値で割って正規化した値を、読影レポートの信頼度Ｒと定義する。

すなわち、総合的な一致度としての信頼度Ｒは、読影情報に含まれている全所見について、所見毎の一致度（Ｃ_j）に重要度（Ｓ_REPj）を乗じた値を加算して得られた値と、診断情報に含まれる全所見の重要度の加算値の比を一致度とする。上述したように、重要度（Ｓ_REPj）は、当該所見に含まれる所見項目の内容に基づいて決定される。したがって、第２実施形態の信頼度Ｒは次式で表される。

上式において、ＣＡＤの診断情報に含まれる全ての所見と完全に一致する所見が、読影レポートに含まれている場合、Ｒ＝１となる。逆に、読影レポートに含まれている所見が、ＣＡＤの診断情報に含まれる全ての所見と完全に異なる場合、Ｒ＝０となる。以上の方法により、読影レポートの信頼度が算出される。

次に、ステップＳ４０６における、読影レポートの信頼度の判断基準を設定する方法を具体的に説明する。読影完了の有無の判断を、読影レポートの信頼度Ｒの値が、一定値（これを閾値Ｒ_thと定義する）を超えるか否かで行う。

医師が読影レポートを作成する際、もし読影対象画像に医学的重要度の高い所見が含まれているのであれば、確実に発見している必要がある。信頼度Ｒが低い値を取る場合、読影対象画像に実際に含まれる医学的重要度の高い所見を、検出できていないことになる。そのため、読影完了と判断するためには、信頼度Ｒが高い値を取らなければならない。

しかしながら、一般的にＣＡＤの診断情報は、読影医の読影結果よりも、偽陽性が多く含まれるとされている。そのため、読影完了が確認された読影レポートであっても、ＣＡＤの診断情報における全ての所見と完全に一致する所見を検出していることは考えづらい。このような、ＣＡＤの診断方法にのみ含まれる偽陽性の所見は、明らかな異常を呈さない場合が多い。従って、ＣＡＤの診断情報では、医学的重要度が低い所見として設定されると考えられるが、その数が多いと信頼度の低下に繋がる。従って、上記の内容を考慮して、本実施形態では信頼度Ｒの閾値Ｒ_thを０.８に設定する。

以上、述べた構成によれば、以下の効果を得ることができる。

すなわち、医師が読影レポートに記述すべき重要な所見を見つけているかという尺度で読影完了の有無を判断することで、読影内容に基づいた判断を実現でき、より確実に読影の正しい手順を守らせることができる。

特に、第２実施形態では、医学的重要度の高い所見が存在するにも関わらず、医師がそれを読影せずにＣＡＤの診断情報を確認してしまうという事態を避けることができる。

（第２実施形態の変形例）
ステップＳ４０５における読影レポートとＣＡＤの診断情報の比較は、次の形態を取ってもよい。

ステップＳ４０５の読影レポートとＣＡＤの診断情報の比較において、信頼度Ｒを算出する式を単純に、ＣＡＤの診断情報に含まれる全ての所見に対して、読影レポートに含まれる所見が一致する度合い（一致度）としてもよい。すなわち、総合的な一致度として、読影情報に含まれる全所見の所見毎の一致度（Ｃ_j）の加算値を、診断情報に含まれる全所見の数で除した値を信頼度Ｒとして用いることも可能である。この場合の信頼度Ｒは次式で表される。

この場合、ステップＳ４０５では、単純に両者の内容が一致するかどうかだけで、読影を完了したかどうかの判断を行うため、高い信頼度の値を得るためには、医学的重要度に関係なく、重要度の低い所見までも両者で一致する必要がある。そのため、読影を完了したと判断するのに必要な閾値Ｒ_thは、低く設定する必要がある。

上記の内容を考慮して、本実施形態では一例として閾値Ｒ_thを０.３に設定する。このとき、ＣＡＤのSpecificityの性能を上げて、診断情報の中に偽陽性がほとんど含まれない状態にすることで、ＣＡＤの診断情報の内容が、本来の読影完了が確認された読影レポートの内容により一致すると考えられる。従って、この処理を行った後のＣＡＤの診断情報を読影レポートとの比較対象として用いることで、より正確な信頼度を与えることが可能となる。ＣＡＤのSpecificityの性能を上げる処理は、疾病候補の検出を行った後の、疾病候補の真偽の判別を行う処理において、異常（或いは疾病）であると判定するための特徴量の基準を厳しく設定することで実現できる。

［第３実施形態］
次に、第３実施形態について説明する。まず第３実施形態による医用診断支援装置１の構成を説明する。図７は、第３実施形態による医用診断支援装置１の機器構成図である。第１実施形態における図１の構成との共通箇所に関しては説明を省略し、構成の異なる箇所のみ説明する。

本実施形態の医用診断支援装置１には、過去の医用画像とこれに関連する過去の読影情報を格納した格納部として、症例画像データベース１０８と症例レポートデータベース１０９が設けられている。症例画像データベース１０８には、既に診断が完了した医用画像が格納されている。制御部１０は、必要に応じて、所望の過去の症例画像を症例画像データベース１０８から取り出すことができる。また、症例レポートデータベース１０９には、既に診断が完了した医用画像に関する読影レポートが格納されている。制御部１０は、必要に応じて、所望の過去の読影レポートを症例レポートデータベース１０９から取り出すことができる。

次に、図８のフローチャートを用いて、第３実施形態の制御部１０がどのように医用診断支援装置１を制御しているかについて説明する。

ステップＳ８０１において、ＣＰＵ１００は、マウス１０５やキーボード１０６の入力に応じて、所望の医用画像データを医用診断支援装置１に入力する処理を行う（入力された医用画像データを読影対象画像と呼ぶ）。次に、ステップＳ８０２において、ＣＰＵ１００は、医用診断支援装置１に入力された読影対象画像を、モニタ１０４に表示する処理を行う。ステップＳ８０３において、ＣＰＵ１００は、医師による読影情報を読影レポート（レポートαと定義する）として医用診断支援装置１へ入力する処理を行う。こうして、読影対象画像の読影結果としての読影情報が医用診断支援装置１に入力される。そして、ステップＳ８０４において、ＣＰＵ１００は、医用診断支援装置１に入力された読影対象画像に対して、ＣＡＤ処理を行い、診断情報を取得する処理を行う。すなわち、コンピュータ処理によって、読影対象画像から医学的な診断情報が取得される。以上のステップＳ８０１〜Ｓ８０４の処理の詳細は、第１実施形態（ステップＳ２０１〜Ｓ２０４）と同様であるので、詳細な説明は省略する。

次に、ＣＰＵ１００は、格納部としての症例画像データベース１０８から、読影対象画像と関連する過去の医用画像を特定し、特定された過去の医用画像に対応する過去の読影情報を、格納部としての症例レポートデータベース１０９から取得する。本実施形態では、格納部としての症例画像データベース１０８に格納された過去の医用画像のうち読影対象画像との画像間の類似度が最も高い画像が、読影対象画像と関連する過去の医用画像として特定される。より具体的には、ステップＳ８０５において、ＣＰＵ１００は、医用診断支援装置１に入力された読影対象画像に対して、症例画像データベース１０８から類似する画像を選択する。そして、ＣＰＵ１００は、症例レポートデータベース１０９から、選択した類似画像の読影レポート（読影レポートβと定義する）を取得する。

なお、読影対象画像の類似画像は、下記の方法で取得する。

まず、ＣＰＵ１００は、読影対象画像から特徴量を抽出し、症例画像データベース１０８内の医用画像データから抽出した特徴量と比較する。そして、特徴空間において読影対象画像に最も近い症例画像を、類似画像として選択する。なお、医用画像から抽出する特徴量の例としては、医用画像内の輝度値のヒストグラム特徴量や空間周波数などのテクスチャ特徴量などが挙げられる。

次に、ステップＳ８０５で取得された過去の読影情報と、ステップＳ８０３で入力された読影情報とに含まれている記述の一致度が算出される。本実施形態では、ステップＳ８０６において、ＣＰＵ１００が、医師が読影を完了したか否かを、読影内容を考慮して判断するために、読影レポートαの内容と、過去の類似画像の読影レポートβと内容を比較する。

これに関して、過去の症例の読影レポートは、既に読影の完了が確認されたものである。さらに、過去の症例の中でも読影対象画像に類似する画像の方が、読影所見の内容がより近いと考えられる。従って、本実施形態では、読影レポートαの内容を判断するために、過去の類似画像の読影レポートβを比較対象として用いる。両者の比較において、読影レポートαの内容が読影レポートβの内容に近ければ、読影完了と判断する上での信頼性が高いといえる。

そこで、本実施形態では、読影レポートβに含まれる全ての所見に対して、読影レポートαに含まれる所見が一致する度合いを算出し、これを読影レポートの信頼度とする。これは、第２実施形態の変形例において説明した、ＣＡＤの診断情報と読影レポートに含まれる所見の一致度の算出と同じ方法である。

ステップＳ８０７において、ＣＰＵ１００は、読影レポートαの信頼度Ｒの値が一定値（閾値Ｒ_thと定義する）以上の場合には、読影を完了したと判断し、処理をステップＳ８０８へ進める。こうして、ステップＳ８０６で算出した一致度（信頼度Ｒ）が予め定められた閾値Ｒ_thを越える場合に、ステップＳ８０４の診断処理で取得された診断情報の提示が許可される。逆に、信頼度Ｒが閾値以下の場合には、ＣＰＵ１００は、読影が完了していないと判断し、処理をステップＳ８０９へ進める。

なお、読影対象画像と、類似画像の類似度は、両者の所見内容を判断する尺度になりうる。例えば、類似画像を選定した結果、類似度が高いものが存在せず、類似度の低い症例の読影レポートを比較対象とした場合、両者の所見の内容もあまり近いものではないと考えられる。従って、本実施形態では、特定された過去の医用画像と読影対象画像との類似度に基づいて、参照する閾値Ｒ_thを変更する。すなわち、本実施形態では、画像間の類似度をＳと定義し、これを信頼度Ｒの閾値Ｒ_thの基準として用いる。

また、読影対象画像と類似画像は、画像全体が類似していたとしても、必ずしも所見が類似しているとは限らない。従って、閾値の基準は、Ｓの値よりも低く設定する必要があり、これを定数ｄ₁で表す。このとき閾値Ｒ_thを次式で表す。

本実施形態では例えば、定数ｄ₁を、ｄ₁＝０.２と設定する。

ステップＳ８０８では、ステップＳ８０４で得られたＣＡＤの診断情報を、ＣＰＵ１００がモニタ１０４に提示し、処理終了のステップに移る。この処理の詳細は、第１実施形態と同様であるので、説明は省略する。

ステップＳ８０９において、ＣＰＵ１００は、読影未完了であることと、再読影が必要であることを示す警告提示を行い、処理をステップＳ８０３に戻す。ステップＳ８０９の処理の詳細は、第１実施形態（ステップＳ２０７）と同様であるので、説明は省略する。

以上、説明した第３実施形態の構成によれば、以下の効果を得ることができる。

すなわち、読影対象と類似する過去画像の読影レポートの内容とどれだけ一致するかという尺度で読影完了の有無を判断することで、読影内容に基づいた判断を実現でき、より確実に読影の正しい手順を守らせることができる。

特に、読影対象画像が明確な特徴を有する病変箇所を含む場合、画像が非常に類似した症例を選定できる可能性があり、その場合は、症例としても類似する可能性が高いため、読影内容を比較するための有効な対象となり得る。

（第３実施形態の変形例）
ステップＳ８０５における、読影対象画像に類似する画像の読影レポートβの選択処理は、次の形態を取っても良い。

経過観察における読影を対象とした場合、読影対象の患者に関する、過去に読影された医用画像データ及び読影レポートが、症例画像データベース１０８と、症例レポートデータベース１０９に格納されている。従って、この場合は、読影対象の医用画像データに最も類似する画像は、読影対象の患者に関する、最も新しい読影済みの医用画像データであるといえる。したがって、画像の特徴量を用いて医用画像データを選択する代わりに読影対象の患者に関する最も新しい読影済みの医用画像データを選択する処理を行う。そして、選択された医用画像データに対応する読影レポートを読影レポートβとし、読影対象の読影レポートαとの比較を行う。このように、読影対象画像の被検者に対する過去の医用画像のうちの最新の医用画像を読影対象画像と関連する過去の医用画像として、症例画像データベース１０８から特定するように構成することも出来る。

経過観察では、前回の読影レポートに記載された所見は、次回も読影レポートにそれがどのように変化したかという形で記載する必要があるため、読影レポートβに基づく読影レポートαの信頼度は読影を完了したか否かの判断に極めて有効であるといえる。さらに、この場合、読影レポートβに関して、前回の記載事項に対するもれは原則許されないと考えられるため、信頼度の閾値Ｒ_thも限りなく１に近い値を設定する必要がある。

［第４実施形態］
次に第４実施形態を説明する。第４実施形態による医用診断支援装置の構成は、第３実施形態と同様の構成を取る。すなわち、第４実施形態の医用診断支援装置１は、過去の医用画像とこれに関連する過去の読影情報を格納した格納部としての症例画像データベース１０８及び症例レポートデータベース１０９を有する。

図９のフローチャートを用いて、第３実施形態による制御部１０がどのように医用診断支援装置１を制御しているかについて説明する。

ステップＳ９０１において、ＣＰＵ１００は、マウス１０５やキーボード１０６の入力に応じて、所望の医用画像データを医用診断支援装置１に入力する（入力された医用画像データを読影対象画像と呼ぶ）。ステップＳ９０２において、ＣＰＵ１００は、医用診断支援装置１に入力された読影対象画像を、モニタ１０４に表示する処理を行う。ステップＳ９０３において、ＣＰＵ１００は、医師による読影情報を読影レポート（読影レポートαと定義する）として医用診断支援装置１へ入力する。ステップＳ９０４において、ＣＰＵ１００は、医用診断支援装置１に入力された読影対象画像に対してＣＡＤ処理を行い、読影対象画像の診断情報（診断情報Ａと定義する）を取得する処理を行う。これらステップＳ９０１〜Ｓ９０４の処理の詳細は、第１実施形態（ステップＳ２０１〜Ｓ２０４）と同様であるので、詳細な説明は省略する。

次に、ＣＰＵ１００は、症例画像データベース１０８からステップＳ８０１で入力された読影対象画像と関連する過去の医用画像を特定し、特定された過去の医用画像に対応する過去の読影情報を症例レポートデータベース１０９から取得する。より具体的には、ステップＳ９０５において、ＣＰＵ１００は、医用診断支援装置１に入力された読影対象画像に対して、症例画像データベース１０８から症例そのものが類似する画像を取得する。さらに、ＣＰＵ１００は、症例レポートデータベース１０９から類似症例の画像の読影レポート（読影レポートβと定義する）を取得する。ここで、類似症例の画像は、例えば下記の方法で取得する。

読影対象画像に対するＣＡＤの診断情報Ａと、症例画像データベース１０８内の画像に対してＣＡＤを実行して取得した診断情報とを比較し、診断情報Ａとの一致度の最も高いものを選択する。以下、選択された診断情報を診断情報Ｂとする。これは、診断情報Ｂをもたらした症例画像データベース１０８内の過去の画像を特定したことと等価である。このとき、診断情報Ａと過去の症例から取得したＣＡＤの診断情報の比較において、診断情報Ａに含まれる全ての所見に対して、ある症例の診断情報に含まれる所見が一致する度合いを算出し、これを診断情報Ａとの一致度とする。これは、第２実施形態の変形例における、ＣＡＤの診断情報と読影レポートに含まれる所見の一致度の算出と同じ方法であるので、説明は省略する。なお、第２実施形態及び第２実施形態の変形例で説明したような手法で読影対象画像と関連する過去の医用画像を特定するようにしてもよい。

ステップＳ９０６では、図１３で示される、ステップＳ９０３で得られた読影レポートα、ステップＳ９０４で得られたＣＡＤの診断情報Ａ、ステップＳ９０５で得られた診断情報Ｂ及び読影レポートβの４つの情報を比較する。さらに、読影レポートαの信頼度と、読影レポートβの信頼度の２つを算出する。

このとき、第２実施形態或いはその変形例で示したのと同様の算出方法により、診断情報Ａに基づく読影レポートαの一致度、診断情報Ｂに基づく読影レポートβの一致度を算出し、それぞれＣ_αA、Ｃ_βBと定義する。さらに、第２実施形態或いはその変形例と同様に、読影レポートαの信頼度Ｒ_Aに関して、Ｒ_A＝Ｃ_αAとする。また、類似症例の読影レポートβの信頼度Ｒ_Bを、Ｒ_B＝Ｃ_βBとする。

ステップＳ９０７では、読影レポートαの信頼度Ｒ_Aの値が一定値（閾値Ｒ_thと定義する）以上の場合には、読影を完了したと判断し、ステップＳ９０８へ進む。逆に、閾値を下回る場合には、読影は完了していないと判断し、ステップＳ９０９へ進む。

ところで、読影対象画像に実際に含まれる所見の種類によって検出の難しさが異なり、それによってＣＡＤの精度も異なり、信頼度の値にも影響を及ぼす。このとき、過去の類似症例は、読影対象画像と所見の内容が類似するため、ＣＡＤは同程度の精度で診断情報を生成すると考えられる。さらに過去の類似症例は既に読影が完了している。そこで、この症例におけるＣＡＤの診断情報に基づく信頼度を閾値に用いることで、そのときの読影対象画像に対するＣＡＤの精度に応じた判断基準の設定が可能となる。従って、本実施形態では、特定された過去の医用画像を診断処理手段によって処理して得られた診断情報（Ｂ）と、取得された過去の読影情報（β）との一致度（信頼度Ｒ_B）が算出され、算出された一致度に基づいて閾値Ｒ_thが変更される。より具体的には、読影完了を未確認である読影レポートαの信頼度Ｒ_Aを判断するための閾値Ｒ_thを、読影完了確認済みである読影レポートβの信頼度Ｒ_Bを用いて表す。但し、読影対象画像と類似症例の画像へのＣＡＤの精度は完全に一致するわけではないので、その誤差を見積もって、閾値を低く設定する必要がある。この値を定数ｄ₂と表したとき、閾値Ｒ_thを下記の式で表す。

本実施形態では例えば、定数ｄ₂を、ｄ₂＝０.２と設定する。

ステップＳ９０８において、ＣＰＵ１００は、ステップＳ９０４で得られたＣＡＤの診断情報Ａをモニタ１０４に提示し、処理終了のステップに移る。

ステップＳ９０９において、ＣＰＵ１００は、読影未完了であることと、再読影が必要であることを示す警告提示を行い、処理をステップＳ９０３に戻す。

以上のような第４実施形態の構成によれば、以下の効果を得ることができる。

すなわち、第４実施形態によれば、読影対象画像におけるＣＡＤの診断情報に基づく読影レポートの信頼度を、類似症例におけるＣＡＤの診断情報に基づく読影レポートの信頼度を基準に判断する。このため、読影内容に基づく判断ができ、より確実に読影の正しい手順を守らせることができる。

特に、そのときの読影対象画像に対するＣＡＤの精度に応じて、読影を完了したか否かの判断が可能となる。

さらに次のような場合、本実施形態が大きな効果を発揮する。

読影対象画像に含まれる異常所見の数が非常に少ない場合、読影レポートの信頼度は極端に良いか、悪いかのどちらかになり、信頼度がＣＡＤの精度によって大きく左右されてしまう。このとき、ＣＡＤの精度が１００％でない限り、次のような、診断結果の意味は異なるが信頼度の値が似通った値を取る２つのパターンが生じる可能性がある。

例えば、読影対象の画像には全く異常が含まれておらず、読影医が最後までしっかりと読影した場合、読影レポートに異常所見が含まれないが、ＣＡＤが擬陽性を検出してしまい診断情報に異常所見を含むといったことが考えられる（パターン１）。

逆に、読影対象の画像に分かり易い異常が含まれているのにも関わらず、読影医がしっかりと読影をしなかった場合、読影レポートに異常所見が含まれないが、ＣＡＤの診断情報には異常所見が含まれるということが考えられる（パターン２）。

上記の場合、どちらも読影レポートとＣＡＤの診断情報に共通部分がないため、信頼度Ｒ_Aが０に近い値となってしまう。これに対して、第４実施形態によれば、信頼度の閾値Ｒ_thに過去の類似症例における信頼度Ｒ_Bを含めることで、各パターンに合ったＲ_thの値を設定することができる。

パターン１の場合、類似症例にも実際に異常所見が含まれずかつＣＡＤが偽陽性を検出する可能性が高いため、同様にＲ_Bも０に近い値となり、閾値Ｒ_thも値が０に近くなる。パターン２の場合、類似症例には実際に異常所見が含まれている可能性が高く、読影済みの読影レポートにも異常所見が記述されていると考えられるので、Ｒ_Bが高い値を取り、閾値Ｒ_thも高い値を取る。

従って、本実施例では、読影対象画像に含まれる異常所見が少ない場合でも、適切に読影完了か否かを判断することができる。

［その他の実施形態］
以上、実施形態を詳述したが、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。

尚、本発明は、ソフトウェアのプログラムをシステム或いは装置に直接或いは遠隔から供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータが該供給されたプログラムコードを読み出して実行することによって前述した実施形態の機能が達成される場合を含む。この場合、供給されるプログラムは実施形態で図に示したフローチャートに対応したコンピュータプログラムである。

従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。

その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等の形態であっても良い。

コンピュータプログラムを供給するためのコンピュータ読み取り可能な記憶媒体としては以下が挙げられる。例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−Ｒ）などである。

その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続し、該ホームページから本発明のコンピュータプログラムをハードディスク等の記録媒体にダウンロードすることが挙げられる。この場合、ダウンロードされるプログラムは、圧縮され自動インストール機能を含むファイルであってもよい。また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明に含まれるものである。

また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布するという形態をとることもできる。この場合、所定の条件をクリアしたユーザに、インターネットを介してホームページから暗号を解く鍵情報をダウンロードさせ、その鍵情報を使用して暗号化されたプログラムを実行し、プログラムをコンピュータにインストールさせるようにもできる。

また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される他、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどとの協働で実施形態の機能が実現されてもよい。この場合、ＯＳなどが、実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される。

さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれて前述の実施形態の機能の一部或いは全てが実現されてもよい。この場合、機能拡張ボードや機能拡張ユニットにプログラムが書き込まれた後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行なう。

第１実施形態に係る医用診断支援装置１の機器構成を示す図である。 第１実施形態に係る医用診断支援装置１の処理手順を示すフローチャートである。 第１実施形態に係る図２のステップＳ２０５の処理手順を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る医用診断支援装置１の処理手順を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る図４のステップＳ４０５の処理手順を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る図５のステップＳ５０１の処理手順を示すフローチャートである。 第３実施形態に係る医用診断支援装置１の機器構成を示す図である。 第３実施形態に係る医用診断支援装置１の処理手順を示すフローチャートである。 第４実施形態に係る医用診断支援装置１の処理手順を示すフローチャートである。 第１実施形態に係る図２のステップＳ２０３における所見の入力フォーマットを表す図である。 第２実施形態に係る図５のステップＳ５０１における所見項目ごとの一致度の尺度を表す図である。 第２実施形態に係る図５のステップＳ５０３における医学的重要度のリストの一例を表す図である。 第４実施形態に係る図９のステップＳ９０７における比較する４つの情報を示す図である。

Claims (14)

1. 読影対象画像から、コンピュータ処理によって医学的な診断情報を得る診断処理手段と、
   前記読影対象画像の読影結果としての読影情報を入力する入力手段と、
   前記診断情報と前記読影情報との一致度を算出する算出手段と、
   前記算出手段で算出された一致度が予め定められた閾値を超える場合に、前記診断処理手段で取得された前記診断情報の提示を許可する許可手段とを備えることを特徴とする医用診断支援装置。
2. 前記算出手段は、
   前記読影情報と前記診断情報に含まれる所見の数を比較した結果と、
   前記診断情報に含まれる所見の各々について、所見の記述内容に基づいて検出のしやすさの度合いを判定し、前記検出のしやすさの度合いが所定値より大きい所見に関して、前記読影情報と前記診断情報に含まれる所見の数を比較した結果と、
   に基づいて前記一致度を算出することを特徴とする請求項１に記載の医用診断支援装置。
3. 前記算出手段は、
   前記読影情報と前記診断情報に含まれる所見が有する所見項目毎の一致度を算出し、
   前記所見項目毎の一致度に基づいて、前記読影情報と前記診断情報に含まれる所見毎の一致度を算出し、
   前記所見毎の一致度に基づいて前記読影情報と前記診断情報の総合的な一致度を算出することを特徴とする請求項１に記載の医用診断支援装置。
4. 前記総合的な一致度は、前記読影情報に含まれている全所見について、所見毎の一致度に、当該所見に含まれる所見項目に基づいて決定される重要度を乗じた値を加算した値と、前記診断情報に含まれる全所見の重要度の加算値の比を一致度とすることを特徴とする請求項３に記載の医用診断支援装置。
5. 前記総合的な一致度は、前記読影情報に含まれる所見の所見毎の一致度の加算値を、前記診断情報に含まれる全所見の数で除した値を一致度とすることを特徴とする請求項３に記載の医用診断支援装置。
6. 過去の医用画像とこれに関連する過去の読影情報を格納した格納手段と、
   読影対象画像から、コンピュータ処理によって医学的な診断情報を得る診断処理手段と、
   前記読影対象画像の読影結果としての読影情報を入力する入力手段と、
   前記格納手段から前記読影対象画像と関連する過去の医用画像を特定し、特定された過去の医用画像に対応する過去の読影情報を前記格納手段から取得する取得手段と、
   前記取得手段で取得された過去の読影情報と、前記入力手段で入力された読影情報に含まれている記述の一致度を算出する算出手段と、
   前記算出手段で算出した一致度が予め定められた閾値を越える場合に、前記診断処理手段で取得された前記診断情報の提示を許可する許可手段とを備えることを特徴とする医用診断支援装置。
7. 前記取得手段は、前記格納手段に格納された過去の医用画像のうち前記読影対象画像との画像間の類似度が最も高い画像を、前記読影対象画像と関連する過去の医用画像として特定することを特徴とする請求項６に記載の医用診断支援装置。
8. 前記特定された過去の医用画像と前記読影対象画像との類似度に基づいて、前記閾値を変更する変更手段を更に備えることを特徴とする請求項７に記載の医用診断支援装置。
9. 前記取得手段は、前記読影対象画像の被検者に対する過去の医用画像のうちの最新の医用画像を前記読影対象画像と関連する過去の医用画像として特定することを特徴とする請求項６に記載の医用診断支援装置。
10. 過去の医用画像とこれに関連する過去の読影情報を格納した格納手段と、
    前記格納手段から前記読影対象画像と関連する過去の医用画像を特定し、特定された過去の医用画像に対応する過去の読影情報を前記格納手段から取得する取得手段と、
    前記取得手段で特定された過去の医用画像を前記診断処理手段によって処理して得られた診断情報と、前記取得手段で取得された過去の読影情報との一致度を前記算出手段により算出し、算出された一致度に基づいて前記閾値を変更する変更手段とを更に備えることを特徴とする請求項１に記載の医用診断支援装置。
11. 医用診断支援装置の制御方法であって、
    読影対象画像から、コンピュータ処理によって医学的な診断情報を得る診断処理工程と、
    前記読影対象画像の読影結果としての読影情報を入力する入力工程と、
    前記診断情報と前記読影情報との一致度を算出する算出工程と、
    前記算出工程で算出された一致度が予め定められた閾値を超える場合に、前記診断処理工程で取得された前記診断情報の提示を許可する許可工程とを備えることを特徴とする医用診断支援装置の制御方法。
12. 過去の医用画像とこれに関連する過去の読影情報を格納した格納手段を備えた医用診断支援装置の制御方法であって、
    読影対象画像から、コンピュータ処理によって医学的な診断情報を得る診断処理工程と、
    前記読影対象画像の読影結果としての読影情報を入力する入力工程と、
    前記格納手段から前記読影対象画像と関連する過去の医用画像を特定し、特定された過去の医用画像に対応する過去の読影情報を前記格納手段から取得する取得工程と、
    前記取得工程で取得された過去の読影情報と、前記入力工程で入力された読影情報に含まれている記述の一致度を算出する算出工程と、
    前記算出工程で算出した一致度が予め定められた閾値を越える場合に、前記診断処理工程で取得された前記診断情報の提示を許可する許可工程とを備えることを特徴とする医用診断支援装置の制御方法。
13. 請求項１１または１２に記載の医用診断支援装置の制御方法をコンピュータに実行させるプログラム。
14. 請求項１３に記載のプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

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