JP2011048672A - Device, method and program for registering case image - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、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するためのデータベースへ症例画像を分類して登録する技術に関する。 The present invention relates to a technique for classifying and registering case images in a database for searching for case images similar to the diagnosis target image based on the feature amount extracted from the diagnosis target image.
特許文献１は、画像データ入力手段が、被写体画像中に設定されたＲＯＩの画像データＰ′を入力し、検索手段が、入力されたＲＯＩ画像データＰ′と画像の特性が類似している部分を有する類似画像データとその類似画像データに関連する診断データを症例データベースから検索して読み込む。検索手段は、選択手段により選択された類似判定項目について類似性を判定して検索を行う。出力手段が、検索手段による検索結果を表す検索結果情報を表示手段に出力し表示手段が検索結果をモニタに表示させる。 In Patent Document 1, the image data input means inputs ROI image data P ′ set in the subject image, and the search means has a portion whose image characteristics are similar to the input ROI image data P ′. The similar image data having and the diagnostic data related to the similar image data are retrieved from the case database and read. The search means determines the similarity for the similarity determination item selected by the selection means and performs a search. The output means outputs search result information representing the search results by the search means to the display means, and the display means displays the search results on the monitor.
特許文献２は、電子化された医学書を格納したデータベースの検索システムの一例である。一般に電子医学書とは、医学書を電子化することによりコンピュータ上で閲覧できるようにされているコンテンツである。症例データベースの各症例データには、関連する電子医学書の情報を参照できるハイパーリンクなどのデータを対応づけることがある。 Patent Document 2 is an example of a database search system that stores an electronic medical book. In general, an electronic medical book is content that can be viewed on a computer by digitizing the medical book. Each case data in the case database may be associated with data such as hyperlinks that can refer to information in related electronic medical books.
特許文献３および４は、階層化された医用データベースの一例である。 Patent Documents 3 and 4 are examples of a hierarchical medical database.
特許文献５は、医用情報を分類してデータベースに登録する一例である。 Patent Document 5 is an example in which medical information is classified and registered in a database.
特許文献６は注目領域の位置情報をもとに病変領域を抽出する技術の一例である。 Patent Document 6 is an example of a technique for extracting a lesion area based on position information of an attention area.
非特許文献１は関心領域中の画像特徴量の算出技術の一例である。 Non-Patent Document 1 is an example of a technique for calculating an image feature amount in a region of interest.
医用画像症例データベース（症例ＤＢ）は、教育や診断支援を目的に、各疾患の典型画像や参考にすべき症例画像をピックアップし、データベースに登録・記憶し、必要に応じて閲覧できるシステムである。この症例ＤＢに画像を登録する場合、画像の各分類は一覧やツリーのような構造をもって登録者に提示され（図２、図３参照）、提示された分類から手作業で適切な分類を選択する。この分類の項目は、症例ＤＢが充実して精緻になるに従って多くなり、また、複数の分類に同じ画像を登録する場合などを考えると、煩雑で時間のかかる作業となり、作業の効率化が望まれる。 The medical image case database (case DB) is a system that can pick up typical images of each disease and case images that should be referred to for the purpose of education and diagnosis support, register and store them in the database, and browse them as necessary. . When an image is registered in this case DB, each classification of the image is presented to the registrant with a structure such as a list or tree (see FIGS. 2 and 3), and an appropriate classification is manually selected from the presented classifications. To do. The number of items in this category increases as the case DB is enriched and refined, and considering the case of registering the same image in a plurality of categories, it is a complicated and time-consuming operation, and it is desirable to improve the efficiency of the operation. It is.
また、症例ＤＢに登録した画像を電子医学書の医学情報に関連づけて参照できるようにしたい場合、症例ＤＢの画像の分類構造が電子医学書の画像の分類構造と同じであれば、登録した画像の属する分類と同じ電子医学書の画像の分類を対応づけるリンク情報を自動で登録した画像に付与することが考えられる。しかし、症例ＤＢの分類は目的に応じて自由に設定できるのが望ましいので、症例ＤＢの分類構造と電子医学書の分類構造が常に一致するとは限らない。よって、症例ＤＢへの画像の登録時に電子医学書へのリンク情報を逐一手動で設定することになるが、これは煩雑な作業となり望ましくない。 In addition, if the image registered in the case DB is to be referred to in association with the medical information in the electronic medical book, the registered image is used if the classification structure of the image in the case DB is the same as the classification structure of the image in the electronic medical book. It is conceivable that link information that associates the same electronic medical book image category as the category to which the image belongs is automatically added to the registered image. However, since it is desirable that the classification of the case DB can be freely set according to the purpose, the classification structure of the case DB and the classification structure of the electronic medical book do not always match. Therefore, link information to an electronic medical book is manually set one by one when an image is registered in the case DB, but this is a complicated operation and is not desirable.
本発明は、画像を症例ＤＢへ登録する際の分類の選択作業を効率化することを目的とする。また望ましくは、本発明は、画像を症例ＤＢへ登録する際、当該画像と電子医学書の医学情報へのリンク情報を作成する作業を効率化することを目的とする。 An object of the present invention is to improve the efficiency of classification selection work when an image is registered in a case DB. Further, preferably, the present invention aims to improve the efficiency of creating link information to medical information of an electronic medical book when the image is registered in the case DB.
本発明に係る症例画像登録装置は、症例画像と症例画像のメタ情報とを対応づけて記憶するデータベースと、所望の登録画像に類似する症例画像である類似画像をデータベースから検索する検索部と、検索部の検索した類似画像に対応するメタ情報を提示するメタ情報提示部と、メタ情報提示部の提示したメタ情報の中から所望のメタ情報の選択を受け付けるメタ情報選択部と、メタ情報選択部の選択したメタ情報と登録画像とを対応づけてデータベースに記憶する記憶制御部と、を備える。 A case image registration device according to the present invention includes a database that stores case images and meta information of case images in association with each other, a search unit that searches a similar image that is a case image similar to a desired registered image, from the database, A meta information presenting unit that presents meta information corresponding to the similar image searched by the search unit, a meta information selecting unit that accepts selection of desired meta information from the meta information presented by the meta information presenting unit, and a meta information selection A storage control unit that stores the meta information selected by the unit and the registered image in association with each other in a database.
好ましくは、所望のメタ情報の指定を受け付けるメタ情報指定部を備え、検索部は、メタ情報指定部から指定されたメタ情報に対応する症例画像の中から登録画像に類似する類似画像を検索する。 Preferably, a meta information specifying unit that receives specification of desired meta information is provided, and the search unit searches for a similar image similar to the registered image from case images corresponding to the meta information specified by the meta information specifying unit. .
好ましくは、メタ情報提示部は、検索部の検索した類似画像に対応するメタ情報のうち重複するメタ情報を統合して提示する。 Preferably, the meta information presenting unit integrally presents overlapping meta information among the meta information corresponding to the similar images searched by the search unit.
好ましくは、メタ情報提示部は、検索部の検索した類似画像に対応するメタ情報のうち重複するメタ情報から優先的に一覧に提示する。 Preferably, the meta information presentation unit preferentially presents the meta information corresponding to the similar image searched by the search unit in the list from the overlapping meta information.
好ましくは、データベースは症例データベースおよび電子医学書データベースを含む。 Preferably, the database includes a case database and an electronic medical book database.
好ましくは、検索部は、登録画像に類似する類似画像を電子医学書データベースから検索し、記憶制御部は、電子医学辞書データベースから検索された類似画像に対応するメタ情報の中からメタ情報選択部により選択されたメタ情報にリンクする情報を登録画像と対応づけて症例データベースに記憶する。 Preferably, the retrieval unit retrieves a similar image similar to the registered image from the electronic medical book database, and the storage control unit selects a meta information selection unit from the meta information corresponding to the similar image retrieved from the electronic medical dictionary database. The information linked to the meta information selected by the above is stored in the case database in association with the registered image.
好ましくは、メタ情報選択部の選択したメタ情報を編集するメタ情報編集部を備え、記憶制御部は、メタ情報編集部の編集したメタ情報と登録画像とを対応づけてデータベースに記憶する。 Preferably, a meta information editing unit that edits the meta information selected by the meta information selecting unit is provided, and the storage control unit stores the meta information edited by the meta information editing unit and the registered image in association with each other in the database.
好ましくは、メタ情報は症例画像の分類情報を含む。 Preferably, the meta information includes case image classification information.
好ましくは、分類情報は、症例画像に関する診断名、所見、病原体、症状および患部のうち少なくとも１つを示す情報を含む。 Preferably, the classification information includes information indicating at least one of a diagnosis name, a finding, a pathogen, a symptom, and an affected part regarding the case image.
本発明に係る症例画像登録方法は、コンピュータが、症例画像と症例画像のメタ情報とを対応づけて記憶するデータベースから、所望の登録画像に類似する症例画像である類似画像を検索するステップと、検索した類似画像に対応するメタ情報を提示するステップと、提示したメタ情報の中から所望のメタ情報の選択を受け付けるステップと、選択したメタ情報と登録画像とを対応づけてデータベースに記憶するステップと、を実行する。 In the case image registration method according to the present invention, the computer searches for a similar image that is a case image similar to a desired registered image from a database that stores the case image and meta information of the case image in association with each other, and A step of presenting meta information corresponding to the searched similar image, a step of accepting selection of desired meta information from the presented meta information, and a step of storing the selected meta information and the registered image in association with each other in the database And execute.
この症例画像登録方法をコンピュータに実行させるための症例画像登録プログラムも本発明に含まれる。 A case image registration program for causing a computer to execute this case image registration method is also included in the present invention.
この発明によると、登録画像に類似する症例画像である類似画像に対応するメタ情報から所望のメタ情報をユーザに選択させ、選択されたメタ情報と登録画像とを対応づけてデータベースに登録する。類似画像の特徴は、登録画像の特徴と類似しているため、類似画像のメタ情報は、登録画像のメタ情報の候補として適切であり、ユーザはこの候補から所望のメタ情報を選ぶだけで済むから、ユーザ自身がデータベース上で細分化された分類をいちいち確認して適切なものを選ぶ手間が省ける。また、電子医学書データベースの類似画像のメタ情報に対するリンク情報を登録画像とともに簡単に症例データベースに記憶できる。 According to the present invention, the user is made to select desired meta information from meta information corresponding to a similar image that is a case image similar to the registered image, and the selected meta information and the registered image are associated with each other and registered in the database. Since the feature of the similar image is similar to the feature of the registered image, the meta information of the similar image is appropriate as a candidate for the meta information of the registered image, and the user only has to select desired meta information from this candidate. Therefore, it is possible to save the user himself / herself from checking the subdivided classification on the database and selecting an appropriate one. Also, link information for meta information of similar images in the electronic medical book database can be easily stored in the case database together with the registered images.
図１は本発明の好ましい実施形態に係る症例画像登録システム１００の概略構成図である。このシステムは、類似検索部１、分類特定部２、分類候補提示部３、分類選択部４、分類登録部５、症例データベース（ＤＢ）６を含む。症例画像登録システム１００は、コンピュータ（ＣＰＵ，ＲＡＭ，ＲＯＭなど演算処理に必要な回路、データ記憶媒体、データ入出力回路、表示回路、操作装置、通信回路などを備えたもの）で構成することができる。各ブロックは１つのコンピュータに一体的に構成されていてもよいが、各々のブロックを単独のコンピュータやロジック回路で構成し、かつそれらをネットワークやシステムバスなどのデータ通信手段で接続することでこのシステムを構成してもよい。また、類似検索部１、分類特定部２、分類登録部５はコンピュータで実行されるプログラムモジュール（ＲＯＭなどのコンピュータ読取可能な記録媒体に格納）で代替することもでき、必ずしも特定のハードウェア構成を要求するのではない。分類候補提示部３はディスプレイ、症例ＤＢ６はハードディスク、分類選択部４はキーボードやマウスやタッチパネルなどの操作装置で構成できる。 FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a case image registration system 100 according to a preferred embodiment of the present invention. This system includes a similarity search unit 1, a category identification unit 2, a category candidate presentation unit 3, a category selection unit 4, a category registration unit 5, and a case database (DB) 6. The case image registration system 100 may be configured by a computer (a circuit including a CPU, a RAM, a ROM, and other circuits necessary for arithmetic processing, a data storage medium, a data input / output circuit, a display circuit, an operation device, a communication circuit, etc.). it can. Each block may be configured integrally with one computer, but each block is configured by a single computer or logic circuit, and these blocks are connected by data communication means such as a network or a system bus. A system may be configured. Further, the similarity search unit 1, the category specifying unit 2, and the category registering unit 5 can be replaced by a program module (stored in a computer-readable recording medium such as a ROM) executed by a computer, and a specific hardware configuration is not necessarily required. Is not required. The classification candidate presentation unit 3 can be configured by a display, the case DB 6 can be configured by a hard disk, and the classification selection unit 4 can be configured by an operation device such as a keyboard, a mouse, or a touch panel.
症例ＤＢ６には、検索対象画像となる症例画像に対応するメタ情報が格納されている。ここで、症例画像は、対応するメタ情報に規定される分類情報に従い、疾患別（例えば特許文献５と同様、ＩＣＤ１０に対応した病名コード別）や所見（病変の性状）別に分類されて症例ＤＢ６に格納されている。症例画像およびメタ情報からなるデータセットの分類の単位は、ディレクトリ、フォルダ、パーティションのように症例ＤＢ６に設けられた論理的な格納単位に対応するものとする。この論理的な格納単位は、階層構造（ツリー構造）をとることができる（図２参照）。図３は、図２の階層に対応する分類情報の一覧の例を示す。 The case DB 6 stores meta information corresponding to a case image that is a search target image. Here, the case images are classified according to diseases (for example, according to disease name codes corresponding to ICD10 as in Patent Document 5) and findings (characteristics of lesions) according to the classification information defined in the corresponding meta information. Stored in Assume that the unit of data set classification including case images and meta information corresponds to logical storage units provided in the case DB 6 such as directories, folders, and partitions. This logical storage unit can take a hierarchical structure (tree structure) (see FIG. 2). FIG. 3 shows an example of a list of classification information corresponding to the hierarchy of FIG.
各分類に対応するデータセットを物理的な格納単位に格納することで分類してもよい。物理的な格納単位ごとに個別の論理的な格納単位を設けることもできる。例えば、症例ＤＢ６とは別の物理的あるいは論理的な格納単位に、電子医学書のデータベースを構築し、その中では、症例ＤＢ６とは異なる階層構造を構築できる。 You may classify | categorize by storing the data set corresponding to each classification | category in a physical storage unit. An individual logical storage unit may be provided for each physical storage unit. For example, a database of electronic medical books is constructed in a physical or logical storage unit different from the case DB 6, and a hierarchical structure different from the case DB 6 can be constructed therein.
症例ＤＢ６には、分類（疾患）別に統計情報、疾患情報、電子医学書の医学情報（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当該疾患に関する症例画像など）がハイパーリンクなどでリンクされている。リンク情報はメタ情報に含めることができる。１つの症例画像にリンクする医学情報は１つでも複数でもよい。電子医学書は症例ＤＢ６に蓄積されていてもよいし症例ＤＢ６とは別のデータベース（例えば特許文献２参照）に蓄積されてもよい。 In the case DB 6, statistical information, disease information, medical information of electronic medical books (disease information on diseases that are easily mistaken for a specific disease, case images related to the disease, etc.) are classified by hyperlinks. Linked. Link information can be included in the meta information. One or more pieces of medical information may be linked to one case image. The electronic medical book may be stored in the case DB 6 or may be stored in a database different from the case DB 6 (see, for example, Patent Document 2).
メタ情報には症例情報を含めることができる。症例情報には、画像診断名、病理診断名、所見（浸潤影、腫瘤、蜂窩肺など）、「ＣＲ」や「ＣＴ」などの撮像モダリティ情報、患者の氏名、年令、性別等の患者に関する個人情報を示す患者関連情報、担当医師名、症例カンファレンスのあった年月日、撮像部位を示す撮像部位情報、読影医が作成した診断レポート等のテキストベースの診断情報が含まれる。 Case information can be included in the meta information. Case information includes imaging diagnosis name, pathological diagnosis name, findings (infiltrative shadow, tumor, honeycomb, etc.), imaging modality information such as “CR” and “CT”, patient name, age, sex, etc. It includes patient-related information indicating personal information, doctor name in charge, date of case conference, imaging site information indicating an imaging site, and text-based diagnostic information such as a diagnostic report created by an interpretation doctor.
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
症例ＤＢ６には、登録されている各症例画像の部位から抽出された特徴量（第２の特徴量）が格納されている。ただし、症例画像自体が症例ＤＢ６に蓄積されていれば、事後的にその症例画像を解析することで第２の特徴量を得ることができるから、症例ＤＢ６に第２の特徴量を登録することが本願発明の実施にあたって常に必ず必要なのではない。
The statistical information for each disease includes, for example, the following information.
・ Similarity in representative cases (highest similarity in disease)
・ Average similarity ・ Total number of cases registered in the case DB ・ Number of cases (case pattern) registered near the representative case ・ Characteristics in case patterns… Patient characteristics in main symptoms and case patterns… Average age, medical history, Smoking history, etc., national / regional morbidity, etc. The case DB 6 stores feature quantities (second feature quantities) extracted from parts of registered case images. However, if the case image itself is stored in the case DB 6, the second feature amount can be obtained by analyzing the case image afterwards, so that the second feature amount is registered in the case DB 6. However, it is not always necessary to implement the present invention.
類似検索部１は、ＣＴ画像、ＭＲＩ画像、ＰＥＴ画像、Ｘ線画像（ＣＲ画像含む）、ＵＳ（超音波）画像、内視鏡画像、マンモグラフィ、病理画像などの登録画像を入力する。類似検索部１は、これらの登録画像と、登録画像のサイズや撮像日時といった付帯情報や症例情報を入力することもできる。類似検索部１および医療用画像診断装置の間の通信プロトコルおよび登録画像および付帯情報のフォーマットは、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）のような所定の規格に従っている。 The similarity search unit 1 inputs registered images such as CT images, MRI images, PET images, X-ray images (including CR images), US (ultrasound) images, endoscopic images, mammography, and pathological images. The similarity search unit 1 can also input these registered images and incidental information such as the size of the registered images and the date and time of imaging and case information. The communication protocol between the similarity search unit 1 and the medical image diagnostic apparatus and the format of the registered image and supplementary information comply with a predetermined standard such as DICOM (Digital Imaging and Communication in Medicine).
類似検索部１は、入力された登録画像を解析し、症例ＤＢ６に蓄積された症例画像の検索に必要な特徴量（第１の特徴量）を作成する。 The similarity search unit 1 analyzes the input registered image and creates a feature amount (first feature amount) necessary for searching the case images stored in the case DB 6.
類似検索部１によって算出される特徴量は画像データの平均、分散、最大値、最小値、輝度ヒストグラムといった画素値に関する特徴量や、関心領域の位置、輪郭の円形度やモーメント、断面の半径、体積、面積など形状に関する特徴量の他、非特許文献１の手法によって得られる、ＲＯＩ（関心領域）の病変部の形状情報やテクスチャ情報でもよい。あるいは、症例ＤＢ６に一旦登録された情報を所定の数式（例えば主成分分析、独立成分分析）で処理した値を特徴量としてもよい。要するに、公知の手法で得られた画像の輪郭・画素値、位置情報などを特徴量とすることができる。 The feature amount calculated by the similarity search unit 1 is a feature amount related to pixel values such as an average, variance, maximum value, minimum value, and luminance histogram of image data, a position of a region of interest, a circularity or moment of a contour, a radius of a cross section, In addition to feature quantities related to shape such as volume and area, shape information and texture information of a lesioned part of ROI (region of interest) obtained by the method of Non-Patent Document 1 may be used. Alternatively, a value obtained by processing information once registered in the case DB 6 with a predetermined mathematical formula (for example, principal component analysis, independent component analysis) may be used as the feature amount. In short, the outline / pixel value, position information, etc. of an image obtained by a known method can be used as the feature amount.
また、特徴量の計算の前処理として画像の病変領域を特定し、その病変領域を対象とした特徴量の計算を行ってもよい。病変領域の特定の例としては、特許文献６のような注目領域の位置情報をもとに領域を抽出する手法などがある。 Further, as a preprocessing for calculating the feature amount, a lesion area of the image may be specified, and the feature quantity may be calculated for the lesion area. As a specific example of a lesion area, there is a method of extracting an area based on position information of an attention area as in Patent Document 6.
また、病変領域の特定は必ずしも全自動でなくてもよく、ユーザによる操作装置の指定した領域近傍の特徴量（画素値に関する特徴量あるいは輪郭など形状に関する特徴量）を利用した画像処理技術で半自動的に抽出してもよい。このように、病変部位に特化した特徴量を用いることで、着目した病変部位と類似する症例画像の検索を行える。 In addition, the identification of a lesion area is not necessarily fully automatic, and semi-automatic image processing technology using a feature amount (a feature amount related to a pixel value or a feature related to a shape such as a contour) in the vicinity of a region designated by the user on the operation device. May be extracted automatically. In this way, by using a feature amount specialized for a lesion site, a case image similar to the focused lesion site can be searched.
類似検索部１は、第１の特徴量と症例ＤＢ６に蓄積された症例画像の特徴量（第２の特徴量）とを比較し、両者の類似度を算出する。第２の特徴量は症例画像と同じ手法に従って予め作成および蓄積されている。 The similarity search unit 1 compares the first feature amount with the feature amount (second feature amount) of the case image stored in the case DB 6 and calculates the degree of similarity between the two. The second feature amount is created and accumulated in advance according to the same technique as that for the case image.
類似度の算出方法としては公知のもの、例えば特徴量の値の差分、特徴量空間（重み付き空間も可）上の最小２乗法などが採用できる。説明の便宜上、類似度Ｓは以下の数式で定義する。ただし、本願発明の実施のために、類似度Ｓの算出基準がこの定義に限定されるわけではない。 As a method for calculating the similarity, a known method, for example, a difference between feature value values, a least square method on a feature amount space (a weighted space is also possible), or the like can be employed. For convenience of explanation, the similarity S is defined by the following mathematical formula. However, the standard for calculating the similarity S is not limited to this definition in order to implement the present invention.
特徴量ｍｉ(i＝1,2,…,n)は登録済みの症例画像の注目領域の特徴量、Ｍｉ(i＝1,2,…,n)は診断画像の注目領域から抽出された特徴量である。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。ｍｉ、Ｍｉ、ｗｉの添え字ｉは特徴量空間上の座標軸を示す。双方の特徴量が近いほど類似度Ｓの値が小さくなり、双方の特徴量が遠いほど類似度Ｓの値が大きくなる。 The feature quantity m i (i = 1, 2,..., N) is extracted from the feature area of the attention area of the registered case image, and M i (i = 1, 2,..., N) is extracted from the attention area of the diagnostic image. Feature amount. w i (i = 1, 2,..., n) is a weighting coefficient for each feature amount defined in advance for each disease. A subscript i of m i , M i , and w i indicates a coordinate axis on the feature amount space. The closer the two feature quantities are, the smaller the value of the similarity S is, and the farther the feature quantities are, the larger the value of the similarity S is.
類似検索部１は、症例ＤＢ６に蓄積された全ての症例画像あるいは予め操作装置から指定された付随検索項目に対応する症例画像のうち、登録画像の特徴量情報との類似度Ｓが所定の閾値よりも高い第２の特徴量に対応する症例画像である類似画像を特定する。付随検索項目はユーザが任意に指定できる情報であり、例えば、撮像部位（胸部、乳房など）、解剖学的位置情報（肝臓右葉、肺Ｓ１など）、撮像モダリティ情報、患者関連情報、画像診断名、病理診断名、所見（浸潤影、腫瘤、蜂窩肺など）、撮像モダリティ情報、担当医師名など、症例ＤＢ６のメタ情報とマッチングによる症例画像の絞り込みが可能な情報が挙げられる。そして、類似検索部１は、特定された類似画像と、その類似画像に対応する症例ＤＢ６上の分類を示す分類情報を、分類特定部２に出力する。類似検索部１は、分類情報と合わせて、対応する類似画像および症例情報（画像診断名、病理診断名、所見など）や、当該症例情報によってリンクされた電子医学書に含まれる医学情報（電子医学書における病名、病原体、症状、患部ごとの分類など）を分類特定部２に出力してもよい。医学書における分類は医学書ごとに固有であり、異なる電子医学書間で同一の分類構造を採用しているとは限らないし、電子医学書の分類構造が症例ＤＢ６の分類構造と一致しているとも限らない。 The similarity search unit 1 determines that the similarity S with the feature amount information of the registered image is a predetermined threshold among all the case images stored in the case DB 6 or the case images corresponding to the associated search items designated in advance from the operation device. A similar image that is a case image corresponding to a higher second feature amount is specified. The accompanying search items are information that can be arbitrarily specified by the user. For example, the imaging region (chest, breast, etc.), anatomical position information (liver right lobe, lung S1, etc.), imaging modality information, patient related information, image diagnosis Information that can narrow down case images by matching with meta information in the case DB 6 such as name, pathological diagnosis name, findings (infiltrated shadow, tumor, honeycomb cell, etc.), imaging modality information, doctor name in charge, and the like. Then, the similarity search unit 1 outputs the identified similar image and the classification information indicating the classification on the case DB 6 corresponding to the similar image to the classification specifying unit 2. The similarity search unit 1 combines the classification information with corresponding similar images and case information (image diagnosis name, pathological diagnosis name, findings, etc.) and medical information (electronic data included in the electronic medical book linked by the case information). The disease name, pathogen, symptom, classification for each affected part, etc. in the medical book) may be output to the classification specifying unit 2. Classifications in medical books are unique to each medical book, and do not always adopt the same classification structure between different electronic medical books, and the classification structure of electronic medical books is consistent with the classification structure of case DB 6 Not necessarily.
なお、類似検索部１は、所望のクエリー画像に類似する症例画像の検索にも利用することができる。すなわち、類似検索部１は、登録画像と同様に撮像装置（ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、ＰＥＴ装置、Ｘ線装置、ＵＳ装置、内視鏡、マンモグラフィ装置、顕微鏡用カメラなど）から所望のクエリー画像を入力し、入力されたクエリー画像に類似する症例画像を症例ＤＢ６から検索し、検索された類似症例画像を出力装置（ディスプレイ、スピーカ、プリンタ、ネットワーク上の端末）に出力することができる。出力装置は分類候補提示部３と共通化できる。 The similarity search unit 1 can also be used to search for case images similar to a desired query image. That is, the similarity search unit 1 obtains a desired query image from an imaging device (a CT device, an MRI device, a PET device, an X-ray device, a US device, an endoscope, a mammography device, a microscope camera, etc.) in the same manner as a registered image. A case image similar to the input query image is retrieved from the case DB 6, and the retrieved similar case image can be output to an output device (display, speaker, printer, network terminal). The output device can be shared with the classification candidate presentation unit 3.
分類特定部２は、類似検索部１から出力された分類情報に基づいて分類候補提示情報を生成する。分類情報自体がユーザにとって意味解釈できる可読的な情報（文字、映像など）であれば分類情報をそのまま分類候補提示情報に組み込むことができる。また、分類情報が階層化された構造であれば、その構造も分類候補提示情報に組み込む。分類情報がコード化されておりユーザにとって意味の理解が容易でない場合、分類情報をそれと等価な情報に置換してもよい。例えば、分類特定部２は、予め用意した病名マスタに従い、類似検索部１から入力した各ＩＣＤ１０コードを対応する各病名に置換した上、これらの各病名を一覧化した出力情報（典型的には映像情報）を生成する。 The classification specifying unit 2 generates classification candidate presentation information based on the classification information output from the similarity search unit 1. If the classification information itself is readable information (characters, images, etc.) that can be interpreted by the user, the classification information can be incorporated into the classification candidate presentation information as it is. If the classification information is a hierarchical structure, the structure is also incorporated into the classification candidate presentation information. If the classification information is coded and it is not easy for the user to understand the meaning, the classification information may be replaced with equivalent information. For example, the classification specifying unit 2 replaces each ICD10 code input from the similarity search unit 1 with each corresponding disease name in accordance with a disease name master prepared in advance, and then outputs output information (typically, each disease name listed). Video information).
重複した分類情報は同一の分類情報ごとに統合して重複を排除することが好ましい。例えば、図４（ａ）に示すように、分類「Ａ−０１」は類似画像「画像１」および類似画像「画像３」に重複して対応しており、分類「Ａ−０５」は類似画像「画像４」および類似画像「画像５」に重複して対応しているとする。この場合、図４（ｂ）に示すように、「Ａ−０１」および「Ａ−０５」は一つずつ提示し、重複して提示しない。この際、異なる類似画像に対応する重複回数の多い分類情報を優先的に一覧の上位に配置してもよい（図４（ｃ）参照）。あるいは、分類特定部２から分類情報に対応する医学情報が出力された場合は、分類情報に対応する医学情報を分類候補提示情報に組み込んでもよい。あるいは、類似画像の類似度が高いものに対応する分類情報から優先的に一覧の上位に配置してもよい。あるいは、分類情報の重複回数や対応する類似画像の類似度を出力してもよい。 It is preferable that duplicate classification information is integrated for each identical classification information to eliminate duplication. For example, as shown in FIG. 4A, the classification “A-01” corresponds to the similar image “image 1” and the similar image “image 3”, and the classification “A-05” corresponds to the similar image. Assume that “image 4” and the similar image “image 5” correspond to each other. In this case, as shown in FIG. 4B, “A-01” and “A-05” are presented one by one, and are not presented redundantly. At this time, classification information with a large number of times of overlapping corresponding to different similar images may be preferentially arranged at the top of the list (see FIG. 4C). Alternatively, when medical information corresponding to the classification information is output from the classification specifying unit 2, the medical information corresponding to the classification information may be incorporated into the classification candidate presentation information. Or you may arrange | position preferentially from the classification | category information corresponding to what has a high similarity of a similar image at the top of a list. Alternatively, the number of overlapping classification information and the similarity of corresponding similar images may be output.
分類候補提示部３は、生成された分類候補提示情報を出力してユーザに提示する。例えば、分類候補提示情報をディスプレイなどの映像表示手段に表示する。 The classification candidate presentation unit 3 outputs the generated classification candidate presentation information and presents it to the user. For example, the classification candidate presentation information is displayed on video display means such as a display.
分類候補提示部３は、映像表示手段以外の出力手段に代替できる。例えば出力手段をネットワークＩ／Ｆとし、所望の通信端末（パソコン、携帯電話、ＰＤＡなど）に分類候補提示情報を出力してもよい。あるいは映像表示手段とともに、印刷手段によって分類候補提示情報を出力してもよい。また、音声出力手段からの合成音声の出力などによって分類候補提示情報を出力してもよい。 The classification candidate presentation unit 3 can be replaced with an output unit other than the video display unit. For example, the output means may be a network I / F, and the classification candidate presentation information may be output to a desired communication terminal (such as a personal computer, a mobile phone, or a PDA). Alternatively, the classification candidate presentation information may be output together with the video display means by the printing means. Further, the classification candidate presentation information may be output by outputting a synthesized voice from the voice output unit.
分類選択部４は、分類候補提示情報に含まれる分類情報の中から、症例ＤＢ６における登録画像の分類として登録するべき所望の分類の選択をユーザ操作により受け付ける。分類情報に対応する症例画像や医学情報が分類候補提示情報に組み込まれている場合は、分類情報、症例画像、医学情報からなる組の中から所望の分類と医学情報の組の選択をユーザ操作により受け付ける。選択する分類は１つでも複数でもよい。 The classification selection unit 4 accepts selection of a desired classification to be registered as a classification of a registered image in the case DB 6 from classification information included in classification candidate presentation information by a user operation. When case images and medical information corresponding to classification information are included in classification candidate presentation information, user operation selects a desired classification and medical information combination from a combination of classification information, case image, and medical information Accept by. One or more classifications may be selected.
例えば、図５では、類似画像「画像３」に対応する組が選択されている。分類選択部４は、分類候補提示情報の中から選択された分類情報および当該分類情報に対応するメタ情報を、登録画像に対応するデフォルトのメタ情報として分類登録部５に出力する。分類登録部５は、そのデフォルトのメタ情報の編集・登録を行う編集・登録画面をディスプレイに表示する。このディスプレイは分類候補提示部３が分類候補提示情報を表示するものと共通化できる。 For example, in FIG. 5, a set corresponding to the similar image “image 3” is selected. The classification selection unit 4 outputs the classification information selected from the classification candidate presentation information and the meta information corresponding to the classification information to the classification registration unit 5 as default meta information corresponding to the registered image. The classification registration unit 5 displays an editing / registration screen for editing / registering the default meta information on the display. This display can be used in common with the classification candidate presentation unit 3 displaying the classification candidate presentation information.
図６に例示するように、編集・登録画面には、分類選択部４にて選択された、類似画像「画像３」に対応するメタ情報が「分類」、「医学書分類」、「画像診断名」、「病理診断名」、「所見」といった項目ごとのテキストボックスに入力されており、ユーザは操作装置を介して、テキストボックス内のデフォルトのメタ情報を自由に編集（変更、削除、追加）できる。メタ情報の編集後、操作装置を介して登録ボタンを押下すれば、それに応じて分類登録部５が編集後のメタ情報を登録画像に対応づけて症例ＤＢ６に登録する。これにより、症例ＤＢ６の格納単位のうち選択された分類に対応する格納単位に登録画像とメタ情報が格納される。デフォルトのメタ情報の一部（例えば分類情報以外の症例情報）または全部を編集しないまま登録ボタンを押下すれば、それに応じて分類登録部５が編集されないメタ情報をそのまま登録画像に対応づけて症例ＤＢ６に登録する。なお、編集・登録画面を表示せずに、選択された分類情報に対応するメタ情報の編集が全くできないようにし、分類登録部５がそのメタ情報全てをそのまま登録画像に対応づけて登録してもよい。 As illustrated in FIG. 6, in the editing / registration screen, meta information corresponding to the similar image “image 3” selected by the classification selection unit 4 includes “classification”, “medical book classification”, “image diagnosis”. It is entered in the text box for each item such as “Name”, “Pathological diagnosis name”, and “Findings”, and the user can freely edit (change, delete, add) the default meta information in the text box via the operation device. )it can. If the registration button is pressed via the operation device after editing the meta information, the classification registration unit 5 correspondingly registers the edited meta information in the case DB 6 in association with the registered image. As a result, the registered image and the meta information are stored in the storage unit corresponding to the selected classification among the storage units of the case DB 6. If the registration button is pressed without editing part (eg, case information other than classification information) or all of the default meta information, the meta information that is not edited by the classification registration unit 5 is associated with the registered image as it is. Register in DB6. In addition, without displaying the editing / registration screen, the meta information corresponding to the selected classification information cannot be edited at all, and the classification registration unit 5 registers all the meta information as it is in association with the registered image. Also good.
以上のように、登録画像に類似する症例画像である類似画像に対応する分類情報から所望の分類情報を選択してその分類に対応する格納単位に登録画像を登録できる。 As described above, the desired classification information can be selected from the classification information corresponding to the similar image that is a case image similar to the registered image, and the registered image can be registered in the storage unit corresponding to the classification.
＜第２実施形態＞
第１実施形態では、症例ＤＢの症例画像を検索対象としていたが、症例画像の代わりに、電子医学書のデータベースに登録されている画像を検索対象としてもよい。この場合、分類候補提示部３が出力する分類情報は、登録画像に類似する電子医学書のデータベースの症例画像に対応するメタ情報（画像診断名、病理診断名、所見などの症例情報）となる。
Second Embodiment
In the first embodiment, the case images in the case DB are set as search targets. However, instead of the case images, images registered in the electronic medical book database may be set as search targets. In this case, the classification information output by the classification candidate presenting unit 3 is meta-information (case information such as an image diagnosis name, a pathological diagnosis name, and a finding) corresponding to a case image in an electronic medical book database similar to a registered image. .
図７は、電子医学書のデータベースから検索された類似画像および当該類似画像に対応するメタ情報（分類情報）の一例であり、図８は、当該電子医学書のデータベースの検索結果から作成された分類候補提示情報の一例を示す。 FIG. 7 is an example of a similar image retrieved from the electronic medical book database and meta information (classification information) corresponding to the similar image. FIG. 8 is created from the retrieval result of the electronic medical book database. An example of classification candidate presentation information is shown.
この分類候補提示情報の中から所望の分類情報を選択させ、選択された分類情報をそのままあるいは編集して登録画像と対応づけてデータベースに登録すれば、電子医学書の画像と類似する画像を電子医学書の分類に従って登録できる。 If desired classification information is selected from the classification candidate presentation information, and the selected classification information is directly or edited and registered in the database in association with the registered image, an image similar to the electronic medical book image is electronically stored. Can be registered according to medical book classification.
あるいは、この分類候補提示情報の中から所望の分類情報を選択させ、選択された分類情報を登録画像に対応するリンク情報として登録画像とともに症例ＤＢに登録すれば、登録画像に類似する電子医学書の画像へのリンクを簡単に作成できる。なお、選択する分類情報は１つでも複数でもよいので、複数の分類情報を選択することで１つの登録画像に複数のリンク情報を対応づけることもできる。 Alternatively, if desired classification information is selected from the classification candidate presentation information, and the selected classification information is registered in the case DB together with the registration image as link information corresponding to the registration image, an electronic medical book similar to the registration image You can easily create links to images. Since one or a plurality of pieces of classification information may be selected, a plurality of pieces of link information can be associated with one registered image by selecting a plurality of pieces of classification information.
１：類似検索部、２：分類特定部、３：分類候補提示部、４：分類選択部、５：分類登録部、６：症例データベース 1: Similarity search unit, 2: Classification specification unit, 3: Classification candidate presentation unit, 4: Classification selection unit, 5: Classification registration unit, 6: Case database
Claims (11)
所望の登録画像に類似する症例画像である類似画像を前記データベースから検索する検索部と、
前記検索部の検索した類似画像に対応するメタ情報を提示するメタ情報提示部と、
前記メタ情報提示部の提示したメタ情報の中から所望のメタ情報の選択を受け付けるメタ情報選択部と、
前記メタ情報選択部の選択したメタ情報と前記登録画像とを対応づけて前記データベースに記憶する記憶制御部と、
を備える症例画像登録装置。 A database that stores case images and meta information of the case images in association with each other;
A search unit for searching a similar image that is a case image similar to a desired registered image from the database;
A meta information presentation unit for presenting meta information corresponding to the similar image searched by the search unit;
A meta information selection unit that accepts selection of desired meta information from the meta information presented by the meta information presentation unit;
A storage control unit that stores the meta information selected by the meta information selection unit and the registered image in association with each other;
A case image registration device comprising:
前記検索部は、前記メタ情報指定部から指定されたメタ情報に対応する症例画像の中から前記登録画像に類似する類似画像を検索する請求項１に記載の症例画像登録装置。 A meta information designating unit that accepts designation of desired meta information is provided.
The case image registration device according to claim 1, wherein the search unit searches for a similar image similar to the registered image from case images corresponding to the meta information specified by the meta information specifying unit.
前記記憶制御部は、前記電子医学辞書データベースから検索された類似画像に対応するメタ情報の中から前記メタ情報選択部により選択されたメタ情報にリンクする情報を前記登録画像と対応づけて前記症例データベースに記憶する請求項５に記載の症例画像登録装置。 The search unit searches the electronic medical book database for a similar image similar to the registered image,
The storage control unit associates information linked to the meta information selected by the meta information selection unit from the meta information corresponding to the similar image retrieved from the electronic medical dictionary database with the registered image. The case image registration device according to claim 5, which is stored in a database.
前記記憶制御部は、前記メタ情報編集部の編集したメタ情報と前記登録画像とを対応づけて前記データベースに記憶する請求項１〜６のいずれかに記載の症例画像登録装置。 A meta information editing unit for editing the meta information selected by the meta information selecting unit;
The case image registration device according to claim 1, wherein the storage control unit stores the meta information edited by the meta information editing unit and the registered image in association with each other in the database.
症例画像と前記症例画像のメタ情報とを対応づけて記憶するデータベースから、所望の登録画像に類似する症例画像である類似画像を検索するステップと、
前記検索した類似画像に対応するメタ情報を提示するステップと、
前記提示したメタ情報の中から所望のメタ情報の選択を受け付けるステップと、
前記選択したメタ情報と前記登録画像とを対応づけて前記データベースに記憶するステップと、
を実行する症例画像登録方法。 Computer
Searching a similar image that is a case image similar to a desired registered image from a database that stores a case image and meta information of the case image in association with each other;
Presenting meta information corresponding to the retrieved similar images;
Receiving a selection of desired meta information from the presented meta information;
Storing the selected meta information and the registered image in association with each other in the database;
The case image registration method of executing.
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|---|---|
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Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5054252B1 (en) * | 2011-11-04 | 2012-10-24 | パナソニック株式会社 | Similar case search device, similar case search method, operation method and program of similar case search device |
| WO2013018363A1 (en) * | 2011-08-04 | 2013-02-07 | パナソニック株式会社 | Similar case search device and similar case search method |
| JP2016091545A (en) * | 2014-10-30 | 2016-05-23 | パナソニック株式会社 | Control method and program for information terminal |
| JP2016095790A (en) * | 2014-11-17 | 2016-05-26 | 株式会社リコー | Information processing apparatus, information processing system, information processing method, and information processing program |
| JP2018163670A (en) * | 2012-12-28 | 2018-10-18 | ボルケーノ コーポレイション | Device, system and method for data processing in invasive context, and multi-modality medical system |
| US10453561B2 (en) | 2012-12-28 | 2019-10-22 | Volcano Corporation | Multi-modality case explorer system and method |
| US11120896B2 (en) | 2012-12-28 | 2021-09-14 | Philips Image Guided Therapy Corporation | Multi-modality anonymizing system and method |
| JP2021530787A (en) * | 2018-07-11 | 2021-11-11 | グーグル エルエルシーGoogle LLC | Search for similar images for radiology |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002230518A (en) * | 2000-11-29 | 2002-08-16 | Fujitsu Ltd | Diagnosis support program, computer readable recording medium recorded with diagnosis support program, diagnosis support device and diagnosis support method |
| JP2007052575A (en) * | 2005-08-17 | 2007-03-01 | Konica Minolta Holdings Inc | Metadata applying device and metadata applying method |
| JP2008269411A (en) * | 2007-04-23 | 2008-11-06 | Olympus Corp | Image keyword editing system, image keyword provision server and image keyword editing device |
| JP2009128946A (en) * | 2007-11-19 | 2009-06-11 | Canon Inc | Metadata providing apparatus and method |
-
2009
- 2009-08-27 JP JP2009197147A patent/JP2011048672A/en active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002230518A (en) * | 2000-11-29 | 2002-08-16 | Fujitsu Ltd | Diagnosis support program, computer readable recording medium recorded with diagnosis support program, diagnosis support device and diagnosis support method |
| JP2007052575A (en) * | 2005-08-17 | 2007-03-01 | Konica Minolta Holdings Inc | Metadata applying device and metadata applying method |
| JP2008269411A (en) * | 2007-04-23 | 2008-11-06 | Olympus Corp | Image keyword editing system, image keyword provision server and image keyword editing device |
| JP2009128946A (en) * | 2007-11-19 | 2009-06-11 | Canon Inc | Metadata providing apparatus and method |
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5475923B2 (en) * | 2011-08-04 | 2014-04-16 | パナソニック株式会社 | Similar case retrieval apparatus and similar case retrieval method |
| WO2013018363A1 (en) * | 2011-08-04 | 2013-02-07 | パナソニック株式会社 | Similar case search device and similar case search method |
| US8934695B2 (en) | 2011-08-04 | 2015-01-13 | Panasonic Corporation | Similar case searching apparatus and similar case searching method |
| US8958613B2 (en) | 2011-11-04 | 2015-02-17 | Panasonic Corporation | Similar case searching apparatus and similar case searching method |
| CN103200861A (en) * | 2011-11-04 | 2013-07-10 | 松下电器产业株式会社 | Similar case retrieval device and similar case retrieval method |
| WO2013065090A1 (en) * | 2011-11-04 | 2013-05-10 | パナソニック株式会社 | Similar case retrieval device and similar case retrieval method |
| JP5054252B1 (en) * | 2011-11-04 | 2012-10-24 | パナソニック株式会社 | Similar case search device, similar case search method, operation method and program of similar case search device |
| JP2018163670A (en) * | 2012-12-28 | 2018-10-18 | ボルケーノ コーポレイション | Device, system and method for data processing in invasive context, and multi-modality medical system |
| US10453561B2 (en) | 2012-12-28 | 2019-10-22 | Volcano Corporation | Multi-modality case explorer system and method |
| US11120896B2 (en) | 2012-12-28 | 2021-09-14 | Philips Image Guided Therapy Corporation | Multi-modality anonymizing system and method |
| JP2016091545A (en) * | 2014-10-30 | 2016-05-23 | パナソニック株式会社 | Control method and program for information terminal |
| JP2019194907A (en) * | 2014-10-30 | 2019-11-07 | パナソニック株式会社 | Control method and program for information terminal |
| JP2016095790A (en) * | 2014-11-17 | 2016-05-26 | 株式会社リコー | Information processing apparatus, information processing system, information processing method, and information processing program |
| JP2021530787A (en) * | 2018-07-11 | 2021-11-11 | グーグル エルエルシーGoogle LLC | Search for similar images for radiology |
| JP7157232B2 (en) | 2018-07-11 | 2022-10-19 | グーグル エルエルシー | Finding Similar Images for Radiology |
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