JP2010097476A - 画像検索装置及びその方法 - Google Patents

Abstract

【課題】検査対象の画像データから取得される画像計測データや生理検査データに基づいて類似性の高い別の検査対象に対応する画像データを検索すること。
【解決手段】検査対象の患者の各種画像データに基づいて取得される画像計測データと生理検査データとに基づいてパラメータ比算出部２２により時系列の第１のパラメータ比を算出し、この第１のパラメータ比と患者とは別の複数の患者の時系列の第２のパラメータ比との類似性を類似パラメータ比較／抽出部２４により評価し、検査対象の患者の第１のパラメータ比に最も類似性の高い第２のパラメータ比を示す別の患者の各種画像データを検索してディスプレイに表示する。
【選択図】図２

Description

本発明は、患者等の検査対象の病状等の状態と同じような病状等の状態を呈する他の検査対象の画像データを検索する画像検索装置及びその方法に関する。

患者等の検査対象の病状等を診断する際には、患者の病状等の容態の他の患者の容態との類似性を検索し、この検索結果から患者に対する過去の診断結果、治療方法等を参照する方法が必要とされている。このような方法としては、例えばＷeb技術におけるオントロジー（Ｏntology）等のような代表的な技術がある。過去の患者の診断結果等の情報を活用する際に、これら過去の患者の診断結果等の情報と現患者の診断結果等の情報との類似性を求める技術がある。例えば特許文献１乃至６である。

又、多数の過去の患者の情報を統計処理した結果の情報と診断する対象の患者の情報との比較を容易にすると共に、統計処理情報によるグラフ表示の客観的な理解を得る技術がある。例えば特許文献７である。この特許文献７は、類似の症状を呈する他の患者の画像データを表示する旨についても開示する。
このように多数の過去の患者の情報から統計的な処理を行い、この統計処理結果と診断をしようとする患者の情報との類似性を検索する方法はある。又、患者の診断の確度を向上するために診断有効率を提示する方法もある。

しかしながら、オントロジーに代表されるＷeb技術での検索技術では、患者の画像データを直接検索することができず、検索に用いる文言を何らかの情報に置き換えて検索しなければならない。
特開２００７−２７５２１６号公報 特開２００７−２７５４０８号公報 特開２００７−２８７０１８号公報 特開２００７−２７５４４０号公報 特開２００７−２８６９４５号公報 特開２００７−２８７０２７号公報 特開２００５−４７８０号公報

本発明の目的は、検査対象の画像データから取得される画像計測データや生理検査データに基づいて類似性の高い別の検査対象に対応する画像データを検索できる画像検索装置及びその方法を提供することにある。

本発明の請求項１に記載の画像検索装置は、検査対象の画像データに基づいて取得される画像計測データと検査対象の生理検査データとに基づいて少なくとも時系列の第１のパラメータ比を算出するパラメータ比算出部と、検査対象とは別の複数の検査対象の画像データに基づいて取得される画像計測データと別の各検査対象の生理検査データとに基づいて算出された複数の時系列の第２のパラメータ比と第１のパラメータ比との類似性を評価する類似性評価部と、類似性評価部による評価の結果、複数の第２のパラメータ比のうち第１のパラメータ比に類似性の高い第２のパラメータ比を示す別の検査対象に対応する少なくとも画像データを検索する画像検索部とを具備する。

本発明の請求項６に記載の画像検索方法は、検査対象の画像データに基づいて取得される画像計測データと検査対象の生理検査データとに基づいて時系列の第１のパラメータ比を算出し、検査対象とは別の検査対象の画像データに基づいて取得される画像計測データと別の検査対象の生理検査データとに基づいて算出された複数の時系列の第２のパラメータ比と第１のパラメータ比との類似性を評価し、この評価の結果、複数の第２のパラメータ比のうち第１のパラメータ比に類似性の高い第２のパラメータ比を示す別の検査対象に対応する少なくとも画像データを検索する。

本発明によれば、検査対象の画像データから取得される画像計測データや生理検査データに基づいて類似性の高い別の検査対象に対応する画像データを検索できる画像検索装置及びその方法を提供できる。

以下、本発明の一実施の形態について図面を参照して説明する。
図１は画像検索装置を適用した病院内画像検索システムの構成図を示す。この病院内画像検索システムは、放射線部門１と、生理検査部門２と、診療科部門３とを有する。なお、病院内には、他の部門があるが、ここでは省略する。
放射線部門１には、例えば超音波装置４、ＣＴ装置５、さらにＭＲＩ装置等の各種画像診断装置が設置されている。これら超音波装置４、ＣＴ装置５、ＭＲＩ装置等は、それぞれ患者等の検査対象の画像データ、例えば超音波画像データ、ＣＴ画像データ、ＭＲＩ画像データ等を取得する。又、放射線部門１には、第１の画像データベースとしての画像情報データベース（以下、画像情報ＤＢと称する）６と、パラメータ情報データベース（以下、パラメータ情報ＤＢと称する）７と、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）及びその端末（以下、ＰＣ端末と称する）８と、サーバ９とが設置されている。これら超音波装置４とＣＴ装置５とＭＲＩ装置等と画像情報ＤＢ６とパラメータ情報ＤＢ７とＰＣ端末８とサーバ９とは、ネットワーク１０を介して接続されている。

このうち画像情報ＤＢ６には、患者別に、例えば超音波画像データ、ＣＴ画像データ、ＭＲＩ画像データ等の各種画像データが格納されると共に、これら画像データを取得する際に得られる画像計測データとして解析データと画像付帯データとが格納される。解析データは、例えば３次元心エコー像等の超音波画像データや、血流像等を撮影したＣＴ画像データ、ＭＲＩ画像データ等を解析して取得される。画像付帯データは、例えば超音波画像データやＣＴ画像データ、ＭＲＩ画像データ等に付帯しているデータである。例えば、患者に患者ＩＤ情報が付されていると、この患者の超音波画像データ、ＣＴ画像データ、ＭＲＩ画像データ等の各種画像データや、画像計測データとして解析データや画像付帯データが患者の画像データ群として当該患者の患者ＩＤ情報によりリンクされて格納されている。なお、例えば超音波画像データ、ＣＴ画像データ、ＭＲＩ画像データ等の各種画像データは、撮影により取得した年月日時が付されているので、時系列に配列することが可能である。

具体的に画像計測データとしては、例えば超音波画像データ、ＣＴ画像データ、ＭＲＩ画像データ等の画像データそのものや、これら画像データから取得される例えば形態、血流等があり、又は画像データから取得されるＣＡＧ、ＰＣＩ等の物理情報と、再狭窄率やＥＦ（駆出量）、ストレイン、パルスドプラー等の計測情報等とがある。

このうちＥＦ（駆出量）は、患者等の検査対象の冠動脈造影検査のとき、左心室の中に造影剤を注入して得られる画像データから取得されます。かかる画像データから心臓の左心室が収縮と拡張を繰り返す様子を見ることができる。これが左室造影検査と呼ばれるもので、心機能を調べるときに役立つ。心臓が拡張したときの容量から収縮したときの容量を差し引いた分は、左室が１回収縮したときに拍出される血液量です。これが駆出量である。この駆出量を心臓が拡張したときの容量で割った値を駆出率（ＥＦ）と称し、心臓のポンプ機能の働きを表す指標である。駆出率が５０％以上を正常とし、機能が低下するに従って、駆出率は低下する。

パラメータ情報ＤＢ７には、サーバ９により算出される時系列のパラメータ比、すなわち各種画像データの解析データや画像付帯データのような画像計測データと、生理検査部門２から取得される患者等の検査対象の生理検査データとに基づいて算出される時系列のパラメータ比が格納される。

ＰＣ端末８は、オペレータの操作を受けて例えば超音波装置４やＣＴ装置５、ＭＲＩ装置等の各種画像診断装置により取得された例えば超音波画像データ、ＣＴ画像データ、ＭＲＩ画像データ等の画像データをディスプレイに表示する。この場合、ＰＣ端末８は、例えば超音波装置４やＣＴ装置５、ＭＲＩ装置等の各種画像診断装置から直接各種画像データを受け取ってディスプレイに表示したり、画像情報データベース６から各種画像データを読み出してディスプレイに表示する。

生理検査部門２には、生理検査装置１１やＤＮＡ検査装置１２等の各種検査装置が設置されている。又、生理検査部門２には、第２の画像データベースとしての生理検査情報データベース（以下、生理検査情報ＤＢと称する）１３と、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）及びその端末（以下、ＰＣ端末と称する）１４とが設置されている。これら生理検査装置１１とＤＮＡ検査装置１２と生理検査情報ＤＢ１３とＰＣ端末１４とは、上記ネットワーク１０を介して接続されている。
生理検査装置１１は、患者等の検査対象の生理データ、例えばＢＮＰ、ＣＴＲ、ＦＢＳ、ＨｂＡ１ｃ等を取得する。このうちＢＮＰ（brain natriuretic peptide）は、心臓から分泌されるホルモンで、主として心室で合成される。血中のＢＮＰは、心不全の状況をすみやかに反映すると考えられている。健常者のＢＮＰの基準値は、２０ｐｇ／ｍＬ以下とされている。心疾患の有無や早期心不全のスクリーニングには、５０ｐｇ／ｍＬや１００ｐｇ／ｍＬが妥当とする意見もある。又、２２ｐｇ／ｍＬをｃｕｔ ｏｆｆとすれば、心不全の診断において感度９７％、特異度８４％であるというデータもある。

ＣＴＲは、胸部レントゲン検査の心胸郭比である。胸部レントゲンでは、心臓が胸の中央に白く写り、やや左の方に張り出します。レントゲン写真上では心臓の横幅は胸の横幅の半分未満が正常です。心臓の横幅が胸の横幅の半分よりも大きくなると心拡大となる。この比のことを心胸郭比といい、心胸郭比が５０％未満を正常とする。肺の中に見える血管の太さや写り具合をみることで心臓に負担がかかっているかどうかの予測もすることができる。

ＤＮＡ検査装置１２は、患者等の検査対象のＤＮＡを検査する。
生理検査情報ＤＢ１３には、生理検査装置１１の検査により取得された例えばＢＮＰ、ＣＴＲ、ＦＢＳ、ＨｂＡ１ｃ等の生理データや、ＤＮＡ検査装置１２の検査により取得された患者等の検査対象のＤＮＡデータが格納される。上記同様に、患者に患者ＩＤ情報が付されていると、この患者の生理データやＤＮＡデータが患者の生理データ群として当該患者の患者ＩＤ情報によりリンクされて格納されている。なお、例えば生理データやＤＮＡデータは、検査により取得した年月日時が付されているので、時系列に配列することが可能である。

ＰＣ端末１４は、オペレータの操作を受けて例えば生理検査装置１１やＤＮＡ検査装置１２等の各種検査装置により取得された例えばＢＮＰ、ＣＴＲ、ＦＢＳ、ＨｂＡ１ｃ等の生理データや、ＤＮＡデータをディスプレイに表示する。この場合、ＰＣ端末１４は、生理検査装置１１やＤＮＡ検査装置１２等の各種検査装置から直接各種生理データ、ＤＮＡデータを受け取ってディスプレイに表示したり、生理検査情報ＤＢ１３から各種生理データ、ＤＮＡデータを読み出してディスプレイに表示する。

診療科部門３には、カルテ情報データベース（以下、カルテ情報ＤＢと称する）１５と、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）及びその端末（以下、ＰＣ端末と称する）１６とが設置されている。これらカルテ情報ＤＢ１５とＰＣ端末１６とは、上記ネットワーク１０を介して接続されている。
カルテ情報ＤＢ１５には、患者等の検査対象の診療記録や検査結果の記録、投薬の記録等のカルテ情報が格納されている。
ＰＣ端末１６は、医師等のオペレータの操作を受けて患者等の検査対象の診療記録や検査結果の記録、投薬の記録等のデータをカルテ情報ＤＢ１５中の該当する患者等の検査対象に対応させて当該カルテ情報ＤＢ１５に格納する。又、ＰＣ端末１６は、オペレータの操作を受けて例えばカルテ情報ＤＢ１５に格納されている患者等の検査対象の診療記録や検査結果の記録、投薬の記録等のデータをディスプレイに表示する。

サーバ９は、患者等の検査対象の病状等の状態と同じような病状等の状態を呈する他の検査対象の画像データ、例えば超音波画像データ、ＣＴ画像データ、ＭＲＩ画像データ等を検索する画像検索装置としての機能を有する。図２はサーバ９の機能ブロック図を示す。このサーバ９は、対象患者選択部２０と、対象患者データ取得部２１と、パラメータ比計算部２２と、データベース保管部２３と、類似パラメータ比較／抽出部２４と、データ抽出部２５と、表示部２６とを有する。

対象患者選択部２０は、検査対象である患者を選択するための患者のリストを例えばＰＣ端末８に送り、このＰＣ端末８のディスプレイ上に患者のリストを表示する。対象患者選択部２０は、ＰＣ端末８において患者が選択されると、当該患者を識別するための識別番号、例えば患者ＩＤ情報を対象患者データ取得部２１に送る。

対象患者データ取得部２１は、対象患者選択部２０から患者ＩＤ情報を受け取ると、この患者ＩＤ情報に従って画像情報ＤＢ６から当該患者ＩＤ情報を持つ患者の例えば超音波画像データ、ＣＴ画像データ、ＭＲＩ画像データ等の各種画像データや、当該画像データを取得する際に得られる画像計測データとして解析データや画像付帯データを読み出す。これと共に、対象患者データ取得部２１は、対象患者選択部２０から患者ＩＤ情報を受け取ると、この患者ＩＤ情報に従って生理検査情報ＤＢ１３から患者Ｑの生理データやＤＮＡデータを読み出す。

パラメータ比計算部２２は、患者の各種画像データに基づいて取得される画像計測データと生理検査データとに基づいて少なくとも時系列の第１のパラメータ比を算出する。この第１のパラメータ比は、時系列の画像計測データと時系列の生理検査データとにおける予め設定されたパラメータ標準値に対する比率と、画像計測データと生理検査データとにおける増加率と、画像計測データと生理検査データとにおける時間増加率とから成る。

図３は第１のパラメータ比Ｆの算出の具体例を示す。時間経過ｔに対して例えば期間Ｄ１、Ｄ２が付されている。同図中のＡ、Ｂ、Ｃは、それぞれパラメータであって、例えば患者の生理データのうち例えばＢＮＰ、ＣＴＲや、画像データから取得されるＥＦ（駆出量）である。

なお、パラメータＡ、Ｂ、Ｃは、例えば超音波画像データ、ＣＴ画像データ、ＭＲＩ画像データ等の画像データから取得される形態、血流、ＣＡＧ、ＰＣＩ等の物理情報、再狭窄率やストレイン、パルスドプラー等の計測情報、又はＢＮＰ、ＣＴＲ、ＦＢＳ、ＨｂＡ１ｃ等の生理データやＤＮＡデータであってもよい。

パラメータＡは、時間ｔの経過と共に、ａ０、ａ１、ａ２に変化している。同様に、パラメータＢは、時間ｔの経過と共に、ｂ０、ｂ１、ｂ２に変化している。パラメータＣは、時間ｔの経過と共に、ｃ０、ｃ１、ｃ２に変化している。

しかるに、パラメータ比計算部２２は、次式を演算して第１のパラメータ比Ｆ（Ａ）、Ｆ（Ｂ）、Ｆ（Ｃ）、…、Ｆ（Ｎ）を求める。なお、stdは、パラメータ標準値を示す。
Ｆ(A)＝｛a1/a_std、a2/a_std、…、(a1-a0)/a0、(a2-a1)/a0、…、
(a1-a0)/D1、(a2-a1)/D2、…｝
Ｆ(B)＝｛b1/b_std、b2/b_std、…、(b1-b0)/b0、(b2-b1)/b0、…、
(b1-b0)/D1、(b2-b1)/D2、…｝
Ｆ(C)＝｛c1/c_std、c2/c_std、…、(c1-c0)/c0、(c2-c1)/c0、…、
(c1-c0)/D1、(c2-c1)/D2、…｝
：
Ｆ(N)＝｛n1/n_std、n2/n_std、…、(n1-n0)/n0、(n2-n1)/n0、…、
(n1-n0)/D1、(n2-n1)/D2、…｝
これら第１のパラメータ比Ｆ（Ａ）中の第１項の｛a1/a_std、a2/a_std、…、｝や第１のパラメータ比Ｆ（Ｂ）中の第１項の｛b1/b_std、b2/b_std、…、｝等は、パラメータ標準値stdに対する比率（標準比率）を表す。
第１のパラメータ比Ｆ（Ａ）中の第２項の｛(a1-a0)/a0、(a2-a1)/a0、…、｝や第１のパラメータ比Ｆ（Ｂ）中の第２項の｛(b1-b0)/b0、(b2-b1)/b0、…、｝等は、画像計測データと生理検査データとにおける増加率を表す。
第１のパラメータ比Ｆ（Ａ）中の第３項の｛(a1-a0)/D1、(a2-a1)/D2、…｝や第１のパラメータ比Ｆ（Ｂ）中の第３項の｛(b1-b0)/D1、(b2-b1)/D2、…｝は、画像計測データと生理検査データとにおける時間増加率を表す。

又、パラメータ比計算部２２は、第１のパラメータ比Ｆ（Ａ）、Ｆ（Ｂ）、Ｆ（Ｃ）、…、Ｆ（Ｎ）を求めるのと同様に、上記式を演算し、他の患者の各種画像データに基づいて取得される画像計測データと生理検査データとに基づいて他の患者の第２のパラメータ比Ｆ’（Ａ）、Ｆ’（Ｂ）、Ｆ’（Ｃ）、…、Ｆ’（Ｎ）を求める。

データベース保管部２３は、パラメータ比計算部２２により算出された患者の第１のパラメータ比Ｆ（Ａ）〜Ｆ（Ｎ）をパラメータ情報ＤＢ７に格納する。この場合、データベース保管部２３は、患者の患者ＩＤ情報と対応させると共に、同患者の例えば超音波画像データ、ＣＴ画像データ、ＭＲＩ画像データ等の各種画像データとのリンクを保って第１のパラメータ比Ｆ（Ａ）〜Ｆ（Ｎ）をパラメータ情報ＤＢ７に格納する。

類似パラメータ比較／抽出部２４は、パラメータ比計算部２２により算出された検査対象の患者の第１のパラメータ比Ｆ（Ａ）〜Ｆ（Ｎ）を受け取ると共に、データベース保管部２３から検査対象の患者でない他の複数の患者の第２のパラメータ比Ｆ’（Ａ）、Ｆ’（Ｂ）、Ｆ’（Ｃ）、…、Ｆ’（Ｎ）を読み出し、これら第１のパラメータ比Ｆ（Ａ）〜Ｆ（Ｎ）と第２のパラメータ比Ｆ’（Ａ）〜Ｆ’（Ｎ）との類似性を評価する類似性評価部としての機能を有する。

例えば、類似パラメータ比較／抽出部２４は、図４（ａ）乃至（ｄ）に示すように検査対象の患者Ｐ１の第１のパラメータ比Ｆ（Ａ）〜Ｆ（Ｎ）と、他の複数の患者Ｐ２〜Ｐ４の第２のパラメータ比Ｆ’（Ａ）〜Ｆ’（Ｎ）との間の類似性を評価する。第１と第２のパラメータ比Ｆ（Ａ）〜Ｆ（Ｎ）、Ｆ’（Ａ）〜Ｆ’（Ｎ）は、それぞれ標準比率と増加率と時間増加率とから成る。
従って、類似パラメータ比較／抽出部２４は、第１と第２のパラメータ比Ｆ（Ａ）〜Ｆ（Ｎ）、Ｆ’（Ａ）〜Ｆ’（Ｎ）の標準比率、増加率、時間増加率のうち標準比率と時間増加率との時間経過に伴う変化の一致度を検証し、パラメータ情報ＤＢ７に格納されている複数の患者から検査対象の患者Ｐ１に対して類似度の高い患者群、例えば複数の他の各患者Ｐ２〜Ｐ４等を検索する。
類似パラメータ比較／抽出部２４は、例えば図４（ａ）に示す検査対象の患者Ｐ１のパラメータの変化のうち変化部分Ｈの状態のとき、この変化部分Ｈの状態が他の各患者Ｐ２〜Ｐ４のうちどの患者に最も類似しているのかを判断する。
この類似パラメータ比較／抽出部２４は、第１と第２のパラメータ比Ｆ（Ａ）〜Ｆ（Ｎ）、Ｆ’（Ａ）〜Ｆ’（Ｎ）の標準比率と時間増加率との時間経過に伴う変化の一致度を検証すると、患者Ｐ２のパラメータの変化が検査対象の患者Ｐ１のパラメータの変化に最も類似していると判断する。

データ抽出部２５は、類似パラメータ比較／抽出部２４による評価の結果、複数の第２のパラメータ比Ｆ’（Ａ）〜Ｆ’（Ｎ）のうち第１のパラメータ比Ｆ（Ａ）〜Ｆ（Ｎ）に最も類似性の高い第２のパラメータ比Ｆ’（Ａ）〜Ｆ’（Ｎ）を示す別の患者、例えば患者Ｐ２に対応する少なくとも各種画像データを検索する画像検索部としての機能を有する。
このデータ抽出部２５は、検索の結果、第１のパラメータ比に最も類似性の高い第２のパラメータ比を示す別の患者Ｐ２に対応する少なくとも各種画像データを表示部２６を通してディスプレイに表示出力する。

次に、検査対象の患者Ｐ１の第１のパラメータ比Ｆ（Ａ）〜Ｆ（Ｎ）の算出から最も類似性の高い患者Ｐ２の画像データの検索までのデータの流れについて図５に示すデータの流れ図を参照して説明する。
対象患者選択部２０は、検査対象である患者を選択するための患者のリストを例えばＰＣ端末８に送る。このＰＣ端末８のディスプレイ上には、患者のリストが表示される。医師等のオペレータの操作によりＰＣ端末８において患者が選択されると、サーバ９は、検査対象である患者の患者ＩＤ情報に従って画像情報ＤＢ６から当該患者ＩＤ情報を持つ患者の例えば超音波画像データ、ＣＴ画像データ、ＭＲＩ画像データ等の各種画像データや、当該画像データを取得する際に得られる画像計測データとして解析データや画像付帯データを読み出す。これと共に、サーバ９は、検査対象である患者の患者ＩＤ情報に従って生理検査情報ＤＢ１３から患者Ｑの生理データやＤＮＡデータを読み出す。

一方、ＰＣ端末８は、医師等のオペレータの操作を受けて検査対象である患者Ｐ１の疾患と同じ疾患を持つ他の患者を選択する指示を発する。この他の患者の選択は、例えば疾患別、医師等のオペレータが所属する病院内、複数人の患者を任意に区分したグループ別に行われる。
サーバ９は、検査対象でない他の患者の患者ＩＤ情報に従って画像情報ＤＢ６から当該患者ＩＤ情報を持つ患者の例えば超音波画像データ、ＣＴ画像データ、ＭＲＩ画像データ等の各種画像データや、当該画像データを取得する際に得られる画像計測データとして解析データや画像付帯データを読み出す。これと共に、サーバ９は、検査対象でない他の患者の患者ＩＤ情報を受け取ると、この患者ＩＤ情報に従って生理検査情報ＤＢ１３から患者Ｑの生理データやＤＮＡデータを読み出す。

次に、サーバ９は、検査対象の患者Ｐ１の各種画像データに基づいて取得される画像計測データと生理検査データとに基づいて少なくとも時系列の第１のパラメータ比Ｆ（Ａ）〜Ｆ（Ｎ）を算出する。又、サーバ９は、上記式を演算し、他の患者の各種画像データに基づいて取得される画像計測データと生理検査データとに基づいて他の患者の第２のパラメータ比Ｆ’（Ａ）〜Ｆ’（Ｎ）を求める。

次に、サーバ９は、検査対象の患者の第１のパラメータ比Ｆ（Ａ）〜Ｆ（Ｎ）と、検査対象の患者Ｐ１でない他の複数の患者の第２のパラメータ比Ｆ’（Ａ）〜Ｆ’（Ｎ）との類似性を評価する。
次に、サーバ９は、検査対象の患者の第１のパラメータ比Ｆ（Ａ）〜Ｆ（Ｎ）と、検査対象の患者Ｐ１でない他の複数の患者の第２のパラメータ比Ｆ’（Ａ）〜Ｆ’（Ｎ）と、その類似性とをパラメータ情報ＤＢ７に格納する。

次に、サーバ９は、検査対象の患者の第１のパラメータ比Ｆ（Ａ）〜Ｆ（Ｎ）に対して最も類似性の高い他の患者の第２のパラメータ比Ｆ’（Ａ）〜Ｆ’（Ｎ）を検索し、当該最も類似性の高い他の患者の各種画像データを検索し、この患者の各種画像データを表示部２６を通してディスプレイに表示出力する。

次に、サーバ９における画像検索の動作について図６に示す画像検索フローチャートに従って説明する。
先ず、対象患者選択部２０は、ステップＳ１において、検査対象である患者Ｐ１を選択するための複数の患者が記載された患者リストを例えばＰＣ端末８に送り、このＰＣ端末８のディスプレイ上に患者リストを表示する。対象患者選択部２０は、ＰＣ端末８において検査対象である患者Ｐ１が選択されると、当該患者Ｐ１を識別するための識別番号、例えば患者ＩＤ情報を対象患者データ取得部２１に送る。

次に、対象患者データ取得部２１は、ステップＳ２において、対象患者選択部２０から患者ＩＤ情報を受け取ると、この患者ＩＤ情報に従って画像情報ＤＢ６から当該患者ＩＤ情報を持つ患者の例えば超音波画像データ、ＣＴ画像データ、ＭＲＩ画像データ等の各種画像データや、当該画像データを取得する際に得られる画像計測データとして解析データや画像付帯データを読み出す。これと共に、対象患者データ取得部２１は、患者ＩＤ情報に従って生理検査情報ＤＢ１３から患者Ｑの生理データやＤＮＡデータを読み出す。

なお、解析データは、例えば３次元心エコー像等の超音波画像データや、血流像等を撮影したＣＴ画像データ、ＭＲＩ画像データ等を解析して取得される。画像付帯データは、例えば超音波画像データやＣＴ画像データ、ＭＲＩ画像データ等に付帯している。画像計測データは、例えば超音波画像データ、ＣＴ画像データ、ＭＲＩ画像データ等の画像データそのものや、これら画像データから取得される例えば形態、血流等である。又、画像計測データは、画像データから取得されるＣＡＧ、ＰＣＩ等の物理情報と、再狭窄率やＥＦ（駆出量）、ストレイン、パルスドプラー等の計測情報等とである。
生理データは、生理検査装置１１の検査により取得された例えばＢＮＰ、ＣＴＲ、ＦＢＳ、ＨｂＡ１ｃ等である。

次に、パラメータ比計算部２２は、ステップＳ３において、患者Ｐ１の例えば超音波画像データ、ＣＴ画像データ、ＭＲＩ画像データ等の画像データに基づいて取得される画像計測データと生理検査データとに基づいて上記式を演算し、時系列の第１のパラメータ比Ｆ（Ａ）〜Ｆ（Ｎ）を算出する。この第１のパラメータ比Ｆ（Ａ）〜Ｆ（Ｎ）は、それぞれパラメータ標準値stdに対する比率（標準比率）と、画像計測データと生理検査データとにおける増加率と、画像計測データと生理検査データとにおける時間増加率とを含む。

又、パラメータ比計算部２２は、ステップＳ４において、上記第１のパラメータ比Ｆ（Ａ）〜Ｆ（Ｎ）を求めるのと同様に、上記式を演算し、他の患者の各種画像データに基づいて取得される画像計測データと生理検査データとに基づいて他の患者の第２のパラメータ比Ｆ’（Ａ）〜Ｆ’（Ｎ）を求める。この第２のパラメータ比Ｆ’（Ａ）〜Ｆ’（Ｎ）も、それぞれパラメータ標準値stdに対する比率（標準比率）と、画像計測データと生理検査データとにおける増加率と、画像計測データと生理検査データとにおける時間増加率とを含む。

次に、データベース保管部２３は、ステップＳ５において、パラメータ比計算部２２により算出された患者の第１のパラメータ比Ｆ（Ａ）〜Ｆ（Ｎ）と、第２のパラメータ比Ｆ’（Ａ）〜Ｆ’（Ｎ）とをパラメータ情報ＤＢ７に格納する。この場合、データベース保管部２３は、患者Ｐ１の患者ＩＤ情報と対応させると共に、同患者Ｐ１の例えば超音波画像データ、ＣＴ画像データ、ＭＲＩ画像データ等の各種画像データとのリンクを保って第１のパラメータ比Ｆ（Ａ）〜Ｆ（Ｎ）をパラメータ情報ＤＢ７に格納する。

次に、類似パラメータ比較／抽出部２４は、ステップＳ６において、パラメータ比計算部２２により算出された検査対象の患者Ｐ１の第１のパラメータ比Ｆ（Ａ）〜Ｆ（Ｎ）を受け取ると共に、データベース保管部２３から検査対象の患者Ｐ１でない他の複数の患者の第２のパラメータ比Ｆ’（Ａ）、Ｆ’（Ｂ）、Ｆ’（Ｃ）、…、Ｆ’（Ｎ）を読み出し、これら第１のパラメータ比Ｆ（Ａ）〜Ｆ（Ｎ）と第２のパラメータ比Ｆ’（Ａ）〜Ｆ’（Ｎ）との類似性を評価する。

例えば、類似パラメータ比較／抽出部２４は、図４（ａ）乃至（ｄ）に示すように検査対象の患者Ｐ１の第１のパラメータ比Ｆ（Ａ）〜Ｆ（Ｎ）と、他の複数の患者Ｐ２〜Ｐ４の第２のパラメータ比Ｆ’（Ａ）〜Ｆ’（Ｎ）との間の類似性を評価する。
ここで、類似パラメータ比較／抽出部２４は、ステップＳ７において、第１と第２のパラメータ比Ｆ（Ａ）〜Ｆ（Ｎ）、Ｆ’（Ａ）〜Ｆ’（Ｎ）の標準比率、増加率、時間増加率のうち標準比率と時間増加率との時間経過に伴う変化の一致度を検証し、パラメータ情報ＤＢ７に格納されている複数の患者から検査対象の患者Ｐ１に対して類似度の高い患者群、例えば複数の他の各患者Ｐ２〜Ｐ４等を検索する。

この類似パラメータ比較／抽出部２４は、例えば図４（ａ）に示す検査対象の患者Ｐ１のパラメータの変化のうち変化部分Ｈの状態のとき、この変化部分Ｈの状態が他の各患者Ｐ２〜Ｐ４のうちどの患者に最も類似しているのかを判断する。
この類似パラメータ比較／抽出部２４は、第１と第２のパラメータ比Ｆ（Ａ）〜Ｆ（Ｎ）、Ｆ’（Ａ）〜Ｆ’（Ｎ）の標準比率と時間増加率との時間経過に伴う変化の一致度を検証すると、患者Ｐ１のパラメータの変化が検査対象の患者Ｐ２のパラメータの変化に最も類似していると判断する。
なお、類似パラメータ比較／抽出部２４は、第１と第２のパラメータ比Ｆ（Ａ）〜Ｆ（Ｎ）、Ｆ’（Ａ）〜Ｆ’（Ｎ）の標準比率と時間増加率との時間経過に伴う変化の一致度を検証するとき、一致度が例えば予め設定された割合、例えば９０％以上一致していなければ、最も類似していると判断できないように設定してもよい。この一致度は、任意に可変設定可能である。

データ抽出部２５は、ステップＳ８において、類似パラメータ比較／抽出部２４による評価の結果、複数の第２のパラメータ比Ｆ’（Ａ）〜Ｆ’（Ｎ）のうち第１のパラメータ比Ｆ（Ａ）〜Ｆ（Ｎ）に最も類似性の高い第２のパラメータ比Ｆ’（Ａ）〜Ｆ’（Ｎ）を示す別の患者、例えば患者Ｐ２に対応する各種画像データを検索する。この検索の結果、データ抽出部２５は、第１のパラメータ比に最も類似性の高い第２のパラメータ比を示す別の患者Ｐ２に対応する少なくとも各種画像データを表示部２６を通してディスプレイに表示出力する。

このように上記一実施の形態によれば、検査対象の患者Ｐ１の各種画像データに基づいて取得される画像計測データと生理検査データとに基づいて時系列の第１のパラメータ比Ｆ（Ａ）〜Ｆ（Ｎ）を算出し、この第１のパラメータ比Ｆ（Ａ）〜Ｆ（Ｎ）と患者Ｐ１とは別の複数の患者Ｐ２〜Ｐ４の時系列の第２のパラメータ比Ｆ’（Ａ）〜Ｆ’（Ｎ）との類似性を評価し、検査対象の患者Ｐ１の第１のパラメータ比Ｆ（Ａ）〜Ｆ（Ｎ）に最も類似性の高い第２のパラメータ比Ｆ’（Ａ）〜Ｆ’（Ｎ）を示す別の患者Ｐ２の各種画像データを検索し、当該各種画像データをディスプレイに表示する。

これにより、検査対象の患者Ｐ１の疾患に類似する疾患を持つ他の患者Ｐ２の各種画像データ、例えば超音波画像データ、ＣＴ画像データ、ＭＲＩ画像データ等をディスプレイに表示でき、これら画像データから検査対象の患者Ｐ１に対する診断の確度を高めることができると共に、検査対象の患者Ｐ１に対する今後の治療方針を決定するための方向付けをすることが可能である。

図７はある患者のパラメータＡ、Ｂ、Ｃの変化と当該患者の各種画像データとの時系列の関係を示す。この患者のパラメータＡ、Ｂ、Ｃは、例えば患者の生理データのうち例えばＢＮＰ、ＣＴＲや、画像データから取得されるＥＦ（駆出量）であったり、又は超音波画像データ、ＣＴ画像データ、ＭＲＩ画像データ等の画像データから取得される形態、血流、ＣＡＧ、ＰＣＩ等の物理情報、再狭窄率やストレイン、パルスドプラー等の計測情報、又はＢＮＰ、ＣＴＲ、ＦＢＳ、ＨｂＡ１ｃ等の生理データやＤＮＡデータである。

又、患者の各種画像データは、例えば３次元心エコー像ｇ１、ｇ２、血流像ｈ、各種計測データｉ１、ｉ２が取得されている。これら画像データは、それぞれ患者が例えば病院に通院したときの検査により取得されたもので、通院／検査時ｆ１において３次元心エコー像ｇ１と各種計測データｉ１とが取得され、通院／検査時ｆ２において血流像ｈが取得され、通院／検査時ｆ３において３次元心エコー像ｇ２と各種計測データｉ２とが取得されている。これら３次元心エコー像ｇ１や各種計測データｉ１、血流像ｈ、３次元心エコー像ｇ２、各種計測データｉ２は、それぞれ撮影により取得した年月日時が付されているので、時系列に配列することが可能である。

このように各患者のパラメータＡ、Ｂ、Ｃの変化と、これら患者の各種画像データとは、時系列の情報を持っているので、検査対象の患者Ｐ１の時系列の第１のパラメータ比Ｆ（Ａ）〜Ｆ（Ｎ）に対して最も類似性の高い第２のパラメータ比Ｆ’（Ａ）〜Ｆ’（Ｎ）を示す別の患者、例えば上記患者Ｐ２を検索できれば、別の患者Ｐ２の３次元心エコー像ｇ１や各種計測データｉ１、血流像ｈ、３次元心エコー像ｇ２、各種計測データｉ２を検索してディスプレイに表示できる。

従って、当該別の患者Ｐ２の３次元心エコー像ｇ１や各種計測データｉ１、血流像ｈ、３次元心エコー像ｇ２、各種計測データｉ２から検査対象の患者Ｐ１に対する診断の確度を高めることができると共に、検査対象の患者Ｐ１に対する今後の治療方針を決定するための方向付けをすることが可能である。

類似パラメータ比較／抽出部２４は、図４（ａ）乃至（ｄ）に示すようにパラメータ情報ＤＢ７に格納されている複数の患者Ｐ２〜Ｐ４から検査対象の患者Ｐ１に対して類似度の高い患者群、例えば複数の他の各患者Ｂ、Ｃ、Ｄ等を検索するので、最も類似度の高い患者Ｐ１だけに限らず、他の各患者Ｐ２〜Ｐ４の各種画像データを検索し、当該各種画像データをディスプレイに表示することができる。従って、これら患者Ｐ２〜Ｐ４の各種画像データからも検査対象の患者Ｐ１に対する診断の確度を高めることができると共に、検査対象の患者Ｐ１に対する今後の治療方針を決定するための方向付けをすることが可能である。

又、検査対象の患者Ｐ１に最も類似性の高い別の患者の各種画像データを検索できるので、これと共に別の患者の診療記録や検査結果の記録、投薬の記録等のカルテ情報をカルテ情報ＤＢ１５から検索してディスプレイに表示できる。しかるに、別の患者のカルテ情報を参照することにより検査対象の患者Ｐ１に対する治療方式の決定の参考にできる。
又、別の患者Ｐ２の各種画像データやカルテ情報等から別の患者Ｐ２の診断結果や治療方法、治療結果、予後を提示することができる。さらに、検査対象の患者Ｐ１の時系列の第１のパラメータ比Ｆ（Ａ）〜Ｆ（Ｎ）と最も類似性の高い別の患者Ｐ２の第２のパラメータ比Ｆ’（Ａ）〜Ｆ’（Ｎ）との類似度を表示することもできる。

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
第１のパラメータ比Ｆ（Ａ）は、パラメータ標準値stdに対する比率（標準比率）を有するが、このパラメータ標準値stdは、上限値と下限値とから成る範囲を有するものであってもよい。

本発明に係る画像検索装置の第１の実施の形態を適用した病院内画像検索システムを示す構成図。 同装置におけるサーバの機能ブロック図。 同装置におけるパラメータ比計算部による第１のパラメータ比の算出の具体例を示す図。 同装置における類似パラメータ比較／抽出部による検査対象の患者に対して類似度の高い他の患者の検索作用を示す図。 同装置における検査対象の患者の第１のパラメータ比の算出から最も類似性の高い患者の画像データの検索までを示すデータの流れ図。 同装置における画像検索フローチャート。 同装置により取得される患者のパラメータの変化と当該患者の各種画像データとの時系列の関係を示す図。

符号の説明

１：放射線部門、２：生理検査部門、３：診療科部門、４：超音波装置、５：ＣＴ装置、６：画像情報データベース（画像情報ＤＢ）、７：パラメータ情報データベース（パラメータ情報ＤＢ）、８：パーソナルコンピュータ（ＰＣ）及びその端末（ＰＣ端末）、９：サーバ、１０：ネットワーク、１１：生理検査装置、１２：ＤＮＡ検査装置、１３：生理検査情報データベース（生理検査情報ＤＢ）、１４：パーソナルコンピュータ（ＰＣ）及びその端末（ＰＣ端末）、１５：カルテ情報データベース（カルテ情報ＤＢ）、１６：パーソナルコンピュータ（ＰＣ）及びその端末（ＰＣ端末）、２０：対象患者選択部、２１：対象患者データ取得部、２２：パラメータ比計算部、２３：データベース保管部、２４：類似パラメータ比較／抽出部、２５：データ抽出部、２６：表示部。

Claims (7)

1. 検査対象の画像データに基づいて取得される画像計測データと前記検査対象の生理検査データとに基づいて少なくとも時系列の第１のパラメータ比を算出するパラメータ比算出部と、
   検査対象とは別の複数の検査対象の画像データに基づいて取得される画像計測データと前記別の各検査対象の生理検査データとに基づいて算出された複数の時系列の第２のパラメータ比と前記第１のパラメータ比との類似性を評価する類似性評価部と、
   前記類似性評価部による評価の結果、前記複数の第２のパラメータ比のうち前記第１のパラメータ比に類似性の高い前記第２のパラメータ比を示す前記別の検査対象に対応する少なくとも前記画像データを検索する画像検索部と、
   を具備することを特徴とする画像検索装置。
2. 前記パラメータ比算出部は、時系列の前記画像計測データと時系列の前記生理検査データとにおける予め設定されたパラメータ標準値に対する比率と、前記画像計測データと前記生理検査データとにおける増加率と、前記画像計測データと前記生理検査データとにおける時間増加率とからなる前記第１のパラメータ比を算出することを特徴とする請求項１記載の画像検索装置。
3. 前記画像検索部は、検索の結果、前記第１のパラメータ比に最も類似性の高い前記第２のパラメータ比を示す前記別の検査対象に対応する少なくとも前記画像データをディスプレイに表示出力することを特徴とする請求項１記載の画像検索装置。
4. 前記各検査対象の時系列の前記各画像データを格納する第１のデータベースと、
   前記各検査対象の時系列の前記各生理検査データを格納する第２のデータベースと、
   前記第１のデータベースに格納されている前記画像データと前記第２のデータベースに格納されている前記生理検査データとに基づいて前記パラメータ比算出部により算出された時系列の前記第１と前記第２のパラメータ比を格納するパラメータデータベースと、
   を備え、
   前記類似性評価部は、前記パラメータデータベースに格納されている前記第２のパラメータ比と前記第１のパラメータ比との類似性を評価し、
   前記画像検索部は、前記類似性評価部による評価の結果、前記第１のパラメータ比に最も類似性の高い前記第２のパラメータ比を示す前記別の検査対象に対応する少なくとも前記画像データを検索し、ディスプレイに表示出力する、
   ことを特徴とする請求項１記載の画像検索装置。
5. 前記パラメータ比算出部は、少なくとも、前記検査対象の前記画像データを取得したときの解析データ、又は前記画像データに付帯している付帯データのいずれか一方又は両方を用いて前記第１のパラメータ比を算出することを特徴とする請求項１記載の画像検索装置。
6. 検査対象の画像データに基づいて取得される画像計測データと前記検査対象の生理検査データとに基づいて時系列の第１のパラメータ比を算出し、
   前記検査対象とは別の検査対象の画像データに基づいて取得される画像計測データと前記別の検査対象の生理検査データとに基づいて算出された複数の時系列の第２のパラメータ比と前記第１のパラメータ比との類似性を評価し、
   この評価の結果、前記複数の第２のパラメータ比のうち前記第１のパラメータ比に類似性の高い前記第２のパラメータ比を示す前記別の検査対象に対応する少なくとも前記画像データを検索する、
   ことを特徴とする画像検索方法。
7. 前記第１のパラメータ比は、前記画像計測データと前記生理検査データとにおける予め設定されたパラメータ標準値に対する比率と、前記画像計測データと前記生理検査データとにおける増加率と、前記画像計測データと前記生理検査データとにおける時間増加率とからなることを特徴とする請求項６記載の画像検索方法。

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