JP2016157291A - 特徴量管理装置とその作動方法および作動プログラム、並びに特徴量管理システム - Google Patents

Abstract

【課題】特徴量のばらつきをなくすことが可能な特徴量管理装置とその作動方法および作動プログラム、並びに特徴量管理システムを提供する。
【解決手段】配信要求受付部７９は、検査画像内の病変の領域Ｒ１の領域指定情報を含む配信要求を、複数のクライアント端末から受け付ける。算出部９０は、配信要求受付部７９からの領域指定情報に基づいて、病変の特徴を表す特徴量を算出する。特徴量登録部８２は、プログラム制御部８１からの特徴量を特徴量ＤＢの特徴量リストに登録する。
【選択図】図１５

Description

本発明は、検査画像内の病変の特徴を表す特徴量を管理する特徴量管理装置とその作動方法および作動プログラム、並びに特徴量管理システムに関する。

医療分野において、ＣＴ（Computed tomography）装置やＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置等のモダリティで患者を撮影して得られた検査画像内の病変の領域を認識して、認識した領域を画像解析して病変の特徴を表す特徴量を算出し、算出した特徴量を診断支援に利用する診断支援装置が種々提案されている（特許文献１および特許文献２参照）。

特許文献１には、病変から予想される診断名を推定するために特徴量を算出する診断支援装置が記載されている。特許文献１では、まず、病変の中心や病変を囲む大まかな領域を医療スタッフ（ユーザ）に指定させることで病変の領域を認識している。次いで、認識した領域に２値化処理等の画像処理を施して、病変の領域と正常な領域との境界に近い病変の領域内部の部分である辺縁の凹凸度、辺縁の各点から病変の領域の重心までの距離およびその分散、病変の最大径といった特徴量を算出している。そして、算出した特徴量に基づいて診断名を推定して診断支援情報として提供している。

特許文献２には、過去の複数の症例画像の中から、診断対象患者の検査画像と類似する類似画像を検索するために特徴量を算出する診断支援装置（症例画像検索装置）が記載されている。特許文献２では、まず、症例画像と検査画像の各画像から、病変を含む大まかな領域に基づき病変の領域を自動的に抽出、またはユーザが指定した領域を画像解析して病変の領域を半自動的に抽出することで病変の領域を認識している。次いで、認識した領域の画素値の平均、分散、最大、最小値、ヒストグラムといった画素値に関する特徴量、病変の位置、輪郭といった形状に関する特徴量、病変の半径、体積、面積といったサイズに関する特徴量等を算出している。そして、算出した症例画像と検査画像の各種特徴量に基づいて症例画像と検査画像の類似度を算出し、この類似度を元に診断支援情報として提供する症例画像を決定している。

特開２０１４−０６１３９７号公報 特開２０１１−１１８５４３号公報

特許文献１および特許文献２に記載されているように、特徴量の算出アルゴリズムや算出する特徴量の種類は、各診断支援装置によって異なる。こうした現状では、複数の診断支援装置がある場合において、どの診断支援装置の特徴量が病変の特徴を正確に表しているか、特徴量がそもそもどの診断支援装置で算出されたものか、といったことが判然とせず、特徴量に基づいて提供される診断支援情報も信頼が置けるものかどうか分からず診断に使いづらいものとなっていた。このためユーザは、例えば同一患者の同一病変の経過観察において、複数種類の特徴量を算出済みの過去の検査画像に対して、再度同一の診断支援装置で特徴量を算出するという無駄な作業をする場合があった。

そこで、特徴量の算出アルゴリズムや算出する特徴量の種類が各診断支援装置で異なることに起因する特徴量のばらつきをなくすために、特徴量を管理する仕組みが切望されていた。

本発明は、特徴量のばらつきをなくすことが可能な特徴量管理装置とその作動方法および作動プログラム、並びに特徴量管理システムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の特徴量管理装置は、検査画像内の病変の領域が指定された領域指定情報を複数の診断支援装置から受け付ける受付部と、領域指定情報に基づいて病変の特徴を表す特徴量を算出する算出部と、特徴量をデータ格納部に登録する登録部とを備える。

算出部は、領域指定情報に基づいて領域を認識し直し、認識し直した再認識領域について特徴量を算出することが好ましい。算出部は、再認識領域のサイズである第１サイズを特徴量として算出することが好ましい。

領域指定情報には、診断支援装置において認識した領域のサイズである第２サイズの認識結果が含まれており、登録部は、第１サイズを含む特徴量に、第２サイズを含む領域指定情報を関連付けて登録することが好ましい。

第１サイズと第２サイズの差分に関する統計情報を生成する統計処理部を備えることが好ましい。統計処理部は、統計情報として、差分の統計量表、または差分の度数分布情報のうちの少なくともいずれかを生成することが好ましい。

受付部は、診断支援装置のユーザに関連するユーザ関連情報を受け付け、登録部は、特徴量にユーザ関連情報を関連付けて登録し、統計処理部は、ユーザ関連情報毎の統計情報を生成することが好ましい。ユーザ関連情報は、診断支援装置のユーザを識別するためのユーザ識別情報、診断支援装置を識別するための装置識別情報、診断支援装置で作動し、第２サイズを算出する算出プログラムを識別するためのプログラム識別情報、または診断支援装置のユーザの所属診療科のうちの少なくともいずれか１つを含むことが好ましい。

登録部は、特徴量に検査画像に関連する画像関連情報を登録し、統計処理部は、画像関連情報毎の統計情報を生成することが好ましい。画像関連情報は、検査画像の検査対象部位、または病変の種類のうちの少なくともいずれかを含むことが好ましい。

統計情報に基づいて設定された許容範囲内に、差分が収まっているか否かを判定する判定部を備え、判定部で許容範囲に収まっていないと判定された差分は、統計情報の生成対象から除外されることが好ましい。

統計処理部はさらに、統計情報として、第１サイズと第２サイズを統一した統一サイズを生成することが好ましい。

登録部は、特徴量に統一サイズを関連付けて登録することが好ましい。

特徴量に基づいて、患者の診断を支援する診断支援情報を生成する生成部を備えることが好ましい。

生成部は、統一サイズを用いて診断支援情報を生成することが好ましい。診断支援情報は、第２サイズを示すマークが時系列で並べられた、第２サイズの経時変化を示すグラフであることが好ましい。この場合、統一サイズを中心とし、差分の標準偏差に応じた幅をもつバーがマークに重ねて表示されることが好ましい。また、差分の標準偏差が予め設定された閾値よりも大きい場合、第２サイズの信頼性に注意を要する旨の警告がグラフに表示されることが好ましい。

統計情報に基づいて、第２サイズを補正する補正部を備えることが好ましい。

本発明の特徴量管理装置の作動方法は、検査画像内の病変の領域が指定された領域指定情報を複数の診断支援装置から受け付ける受付ステップと、領域指定情報に基づいて病変の特徴を表す特徴量を算出する算出ステップと、特徴量をデータ格納部に登録する登録ステップとを備える。

本発明の特徴量管理装置の作動プログラムは、検査画像内の病変の領域が指定された領域指定情報を複数の診断支援装置から受け付ける受付機能と、領域指定情報に基づいて病変の特徴を表す特徴量を算出する算出機能と、特徴量をデータ格納部に登録する登録機能とを、コンピュータに実行させる。

本発明の特徴量管理システムは、複数の診断支援装置と、特徴量管理装置とを備え、特徴量管理装置は、検査画像内の病変の領域が指定された領域指定情報を複数の診断支援装置から受け付ける受付部と、領域指定情報に基づいて病変の特徴を表す特徴量を算出する算出部と、特徴量をデータ格納部に登録する登録部とを備える。

本発明によれば、検査画像内の病変の領域が指定された領域指定情報を複数の診断支援装置から受け付け、領域指定情報に基づいて病変の特徴を表す特徴量を算出し、算出した特徴量をデータ格納部に登録するので、複数の診断支援装置でそれぞれ別々に病変の領域の指定作業がなされたとしても、特徴量の算出箇所が統一されていることで、特徴量のばらつきをなくすことが可能な特徴量管理装置とその作動方法および作動プログラム、並びに特徴量管理システムを提供することができる。

医療情報システムを示す図である。 クライアント端末とセンターサーバの間で送受信される各種情報を示す図である。 画像関連情報の内容を示す図である。 ユーザ関連情報の内容を示す図である。 領域指定情報の内容を示す図である。 画像リストの内容を示す図である。 特徴量リストの内容を示す図である。 クライアント端末とセンターサーバを構成するコンピュータを示すブロック図である。 クライアント端末のＣＰＵの機能を示すブロック図である。 ビューア画面を示す図である。 第１サイズの経時変化を示すグラフが表示されたビューア画面を示す図である。 病変の種類および診断名の推定結果が表示されたビューア画面を示す図である。 類似画像の検索結果が表示されたビューア画面を示す図である。 センターサーバのＣＰＵの機能を示すブロック図である。 プログラム制御部の構成を示すブロック図である。 センターサーバにおける病変の領域の再認識方法の例を示す図である。 クライアント端末のＣＰＵとセンターサーバのＣＰＵの処理手順を示すフローチャートである。 第２サイズを含む領域指定情報を示す図である。 第１サイズを含む特徴量に、第２サイズを含む領域指定情報が関連付けて登録された特徴量リストを示す図である。 第３実施形態におけるクライアント端末とセンターサーバの間で送受信される各種情報を示す図である。 統計情報表示画面を示す図である。 第３実施形態におけるセンターサーバのＣＰＵの機能を示すブロック図である。 特徴量に第１サイズと第２サイズの差分が関連付けて登録された特徴量リストを示す図である。 統計情報として統計量表を生成する様子を示す説明図である。 統計情報としてヒストグラムを生成する様子を示す説明図である。 統計量表の例を示す図である。 統計量表の例を示す図である。 ヒストグラムの例を示す図である。 統計量表が表示された統計情報表示画面を示す図である。 ヒストグラムが表示された統計情報表示画面を示す図である。 第３実施形態におけるクライアント端末のＣＰＵとセンターサーバのＣＰＵの処理手順を示すフローチャートである。 第３実施形態におけるクライアント端末のＣＰＵとセンターサーバのＣＰＵの処理手順を示すフローチャートである。 特徴量に検査対象部位、病変の種類、および医療スタッフの所属診療科が関連付けて登録された特徴量リストを示す図である。 統計量表の例を示す図である。 統計量表の例を示す図である。 第５実施形態におけるセンターサーバのＣＰＵの機能を示すブロック図である。 特徴量に第１サイズと第２サイズの差分が許容範囲内に収まっているか否かの判定結果が関連付けて登録された特徴量リストを示す図である。 統計情報として第１サイズと第２サイズの統一サイズを生成する様子を示す説明図である。 特徴量に第１サイズと第２サイズの統一サイズが関連付けて登録された特徴量リストを示す図である。 第６実施形態におけるセンターサーバのＣＰＵの機能を示すブロック図である。 第２サイズの経時変化を示すグラフが表示された診断支援情報表示領域を示す図である。 第２サイズの信頼性に注意を要する旨の吹き出しを表示する態様を示す図である。 統計情報に基づいて第２サイズを補正する様子を示す説明図である。

[第１実施形態]
図１において、特徴量管理システムに相当する医療情報システム２は、診断支援装置に相当するクライアント端末１０と、クライアント端末１０にネットワーク１１を介して接続された、特徴量管理装置に相当するセンターサーバ１２とを備える。クライアント端末１０は複数の医療施設１３のそれぞれに設置（図１では、代表的な１つの医療施設１３の１台のクライアント端末１０のみを図示）され、その各々がネットワーク１１を介してセンターサーバ１２と接続されている。センターサーバ１２はデータセンター１４に設置されている。

クライアント端末１０およびセンターサーバ１２は、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ワークステーションといったコンピュータをベースに、オペレーティングシステム等の制御プログラムや、クライアントプログラムまたはサーバプログラム等の各種アプリケーションプログラムをインストールして構成される。

ネットワーク１１は、ベースネットワークとして通信事業者が保有する専用の広域ＩＰ（Internet Protocol）網を使用しており、この広域ＩＰ網上にＶＰＮ（Virtual Private Network）を構築した閉域のネットワークである。ＶＰＮにより、ネットワーク１１内を行き交う各種情報が医療情報システム２の外部に漏洩することはなく、各種情報のセキュリティが確保される。

データセンター１４は、検査画像を管理する画像管理サービスや、検査画像内の病変の特徴を表す特徴量を算出し、これを管理する特徴量管理サービス、患者の診断を支援する診断支援情報を提供する診断支援情報提供サービスといった各種アプリケーションサービスを医療施設１３に提供する。医療施設１３は、各種アプリケーションサービスを受けるためにデータセンター１４と契約を結び、各種アプリケーションサービスの利用者としてデータセンター１４に登録される。

クライアント端末１０には、モダリティ１５が接続されている。モダリティ１５は、検査画像として断層画像を撮影するＣＴ装置やＭＲＩ装置、検査画像として単純Ｘ線画像を撮影する一般Ｘ線撮影装置等である。

クライアント端末１０は、検査画像や診断支援情報を閲覧する際、検査画像内の病変の領域Ｒ１（図１０等参照）を指定する際等に、医療施設１３の放射線技師や医師等の医療スタッフ（ユーザに相当）により操作される。

センターサーバ１２には、画像データベース（以下、ＤＢ（Data Base）と略す）１６と、データ格納部に相当する特徴量ＤＢ１７とが接続されている。画像ＤＢ１６には画像リスト１８（図６参照）が、特徴量ＤＢ１７には特徴量リスト１９（図７参照）がそれぞれ格納されている。

図２において、クライアント端末１０は、検査画像の登録要求と診断支援情報の配信要求をセンターサーバ１２に出力する。登録要求および配信要求には、これらの各要求の出力元のクライアント端末１０が設置された医療施設１３（各要求の出力元の医療施設１３）の施設ＩＤ（Identification data）が含まれる。施設ＩＤは、個々の医療施設１３を識別するための識別情報であり、例えば各種アプリケーションサービスの契約締結時にセンターサーバ１２により自動的に付される。

登録要求には、施設ＩＤに加えて、検査画像と画像関連情報（図３参照）とが含まれる。配信要求には、施設ＩＤに加えて、領域Ｒ１の指定対象の検査画像の画像ＩＤ、ユーザ関連情報（図４参照）、領域指定情報（図５参照）、および診断支援情報の種類（図示せず）が含まれる。画像ＩＤは、個々の検査画像を識別するための識別情報であり、検査画像の撮影時にモダリティ１５により自動的に付される。

なお、一般Ｘ線撮影では、１回の撮影で１枚の単純Ｘ線画像が撮影されることが多い。対してＣＴ撮影やＭＲＩ撮影で取得される断層画像のように、１回の撮影で複数枚の検査画像が撮影される場合もある。このように１回の撮影で複数枚の検査画像が撮影された場合は、複数枚の検査画像が１回の撮影で得られたことを示すために各検査画像に共通の画像ＩＤが付され、一まとめの検査画像として管理される。単純Ｘ線撮影で複数枚撮影された場合も同様である。

センターサーバ１２は、クライアント端末１０からの各要求を受け付ける。センターサーバ１２は、登録要求の検査画像を画像リスト１８に、配信要求の領域指定情報に基づいて算出した特徴量を特徴量リスト１９にそれぞれ登録し、これらを管理する。また、センターサーバ１２は、特徴量に基づいて診断支援情報を生成し、生成した診断支援情報を配信要求の出力元のクライアント端末１０に提供する。

図３において、画像関連情報は、個々の患者を識別するための患者ＩＤ、氏名、性別、生年月日、身長、体重といった患者情報の項目、画像ＩＤ、検査日、検査目的、検査対象部位および向き、モダリティ１５に設定された撮影条件、検査の種類（ＣＴ、ＭＲＩ等のモダリティ１５の種類）といった検査情報の項目を有している。検査目的の項目には、定期健診、経過観察等が記録される。検査対象部位および向きの項目には、頭部、胸部、腹部、脚、腕、手等の人体の各部位、および仰向け、うつ伏せ、横臥、正面、側面、背面、斜位等の患者の向き（放射線の入射方向）が記録される。検査画像がＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）規格のデータファイル形式で作成される場合、画像関連情報はデータファイルのタグ情報として検査画像に関連付けられる。

図４において、ユーザ関連情報は、端末ＩＤ、スタッフＩＤ、およびプログラムＩＤの各項目を有する。端末ＩＤ、スタッフＩＤ、およびプログラムＩＤは、それぞれ個々のクライアント端末１０、医療スタッフ、およびクライアント端末１０で作動するビューアプログラム３５（算出プログラムに相当、図９参照）を識別するための識別情報である。端末ＩＤは装置識別情報に、スタッフＩＤはユーザ識別情報に、プログラムＩＤはプログラム識別情報にそれぞれ相当する。端末ＩＤの項目には、配信要求の出力元のクライアント端末１０の端末ＩＤが記録される。スタッフＩＤの項目には、配信要求の出力元のクライアント端末１０にログインして配信要求の出力に携わった医療スタッフのスタッフＩＤが記録される。また、プログラムＩＤの項目には、配信要求の出力元のクライアント端末１０にインストールされ、配信要求の出力に携わったビューアプログラム３５のプログラムＩＤが記録される。

端末ＩＤは、例えばクライアント端末１０のシリアルナンバーやＩＰ（Internet protocol）アドレスである。プログラムＩＤは、例えばビューアプログラム３５のシリアルナンバー、プログラム名、バージョン情報等である。スタッフＩＤは、例えば各種アプリケーションサービスの契約締結時にセンターサーバ１２により自動的に付される。

図５において、領域指定情報は、位置座標の項目を有する。位置座標の項目には、領域Ｒ１の検査画像内の位置を示す座標が記録される。座標は、例えば検査画像の左上の画素を原点とし、検査画像を構成する各画素の位置を二次元的に表現した数値である。領域Ｒ１が矩形状の場合は、図５に示すように矩形の対角線上の２点の座標が位置座標の項目に登録される。なお、領域Ｒ１が円形状の場合は、円の中心の座標と直径または半径が、領域Ｒ１が楕円形状の場合は、楕円の中心の座標と長径、短径が記録される。領域Ｒ１が不定形の場合（図１０参照）は、領域Ｒ１の境界の全ての画素の座標が記録される。

図６において、画像リスト１８には、登録要求で受け付けた施設ＩＤ、検査画像、および画像関連情報が一まとめの情報として登録される。画像リスト１８に登録された検査画像は、施設ＩＤや画像関連情報を元に検索することが可能である。

図７において、特徴量リスト１９には、配信要求で受け付けた施設ＩＤ、画像ＩＤ、ユーザ関連情報、および領域指定情報と、特徴量とが登録される。これら施設ＩＤ、画像ＩＤ、ユーザ関連情報、領域指定情報、および特徴量には、１つの特徴量ＩＤが付される。特徴量ＩＤは、配信要求を受け付けたときにセンターサーバ１２により自動的に付される。特徴量リスト１９に登録された特徴量は、施設ＩＤ、画像ＩＤ、ユーザ関連情報、および領域指定情報を元に検索することが可能である。なお、施設ＩＤ、画像ＩＤ、ユーザ関連情報、および領域指定情報と特徴量とを、共通のＩＤを付して別々のリストに登録してもよい。

特徴量の項目には、領域指定情報に基づいてセンターサーバ１２側で領域Ｒ１を再認識した再認識領域Ｒ２（図１６参照）の特徴量が登録される。特徴量の項目は、画素値関連特徴量、形状関連特徴量、およびサイズ関連特徴量の項目に分かれている。画素値関連特徴量は再認識領域Ｒ２の画素値に関連する特徴量であり、例えば再認識領域Ｒ２の画素値の最大値、最小値、平均値、分散等である。

形状関連特徴量は再認識領域Ｒ２の形状に関する特徴量であり、例えば再認識領域Ｒ２の扁平度、凹凸度、円形度、位置座標等である。ここで、形状関連特徴量の位置座標は、領域指定情報の領域Ｒ１の位置座標ではなく、センターサーバ１２側で認識した再認識領域Ｒ２の位置座標である。以下では、領域Ｒ１の位置座標を位置座標（Ｒ１）、再認識領域Ｒ２の位置座標を位置座標（Ｒ２）と表記する。

サイズ関連特徴量は再認識領域Ｒ２のサイズに関する特徴量である。サイズ関連特徴量は、例えば再認識領域Ｒ２の体積、面積、長径、短径等である。なお、以下の説明では、サイズ関連特徴量を第１サイズという。

図８において、クライアント端末１０およびセンターサーバ１２を構成するコンピュータは、基本的な構成は同じであり、それぞれ、ストレージデバイス２５、メモリ２６、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２７、通信部２８、ディスプレイ２９、および入力デバイス３０を備えている。これらはデータバス３１を介して相互接続されている。

ストレージデバイス２５は、クライアント端末１０等を構成するコンピュータに内蔵、またはケーブルやネットワークを通じて接続されたハードディスクドライブ、もしくはハードディスクドライブを複数台連装したディスクアレイである。ストレージデバイス２５には、オペレーティングシステム等の制御プログラムや各種アプリケーションプログラム、およびこれらのプログラムに付随する各種操作画面の表示データ等が記憶されている。

メモリ２６は、ＣＰＵ２７が処理を実行するためのワークメモリである。ＣＰＵ２７は、ストレージデバイス２５に記憶されたプログラムをメモリ２６へロードして、プログラムにしたがった処理を実行することにより、コンピュータの各部を統括的に制御する。

通信部２８は、ネットワーク１１を介した各種情報の伝送制御を行うネットワークインターフェースである。ディスプレイ２９は、マウスやキーボード等の入力デバイス３０の操作に応じた各種操作画面を表示する。操作画面にはＧＵＩ(Graphical User Interface)による操作機能が備えられる。クライアント端末１０等を構成するコンピュータは、操作画面を通じて入力デバイス３０からの操作指示の入力を受け付ける。

なお、以下の説明では、クライアント端末１０を構成するコンピュータの各部には添え字の「Ａ」を、センターサーバ１２を構成するコンピュータの各部には添え字の「Ｂ」をそれぞれ符号に付して区別する。

図９において、クライアント端末１０のストレージデバイス２５Ａには、ビューアプログラム３５およびモダリティ１５からの検査画像が記憶されている。ビューアプログラム３５は、検査画像や診断支援情報の閲覧、各要求の出力、および領域Ｒ１の指定等を行うためのアプリケーションプログラムである。

ビューアプログラム３５が起動されると、クライアント端末１０のＣＰＵ２７Ａは、メモリ２６と協働して、ＧＵＩ制御部３６、プログラム制御部３７、および要求発行部３８として機能する。

ＧＵＩ制御部３６は、ビューア画面４５（図１０等参照）をディスプレイ２９Ａに表示し、かつビューア画面４５を通じて入力デバイス３０Ａから入力される操作指示を受け付ける。操作指示には、検査画像の登録指示、検索指示や、領域Ｒ１の指定指示、診断支援情報の配信指示等がある。ＧＵＩ制御部３６は、受け付けた操作指示をプログラム制御部３７に出力する。

プログラム制御部３７は、ビューアプログラム３５の動作を制御する。プログラム制御部３７は、ビューア画面４５を生成し、これをＧＵＩ制御部３６に出力する。また、プログラム制御部３７は、通信部２８で受信したセンターサーバ１２からの診断支援情報を通信部２８から受け取り、受け取った診断支援情報をビューア画面４５に表示させる。

要求発行部３８は、登録要求および配信要求を発行する。要求発行部３８は、各要求を通信部２８から出力させる。

なお、図９では図示を省略しているが、要求発行部３８は、登録要求および配信要求の他に、検査画像の検索指示に応じた検索要求も発行する。検索要求には、検索対象の検査画像の画像関連情報と、ユーザ関連情報のうちの端末ＩＤと、登録要求および配信要求と同様に施設ＩＤとが含まれる。

検査画像の登録指示を受け付けた場合、プログラム制御部３７は、登録指示で指定された検査画像をストレージデバイス２５Ａから要求発行部３８に読み出させ、読み出させた検査画像をストレージデバイス２５Ａから消去する。また、領域Ｒ１の指定指示および診断支援情報の配信指示を受け付けた場合、プログラム制御部３７は、領域Ｒ１の指定指示に応じた領域指定情報を生成し、生成した領域指定情報を要求発行部３８に出力する。

なお、図示は省略するが、ストレージデバイス２５Ａには、検査画像だけでなく、登録要求および配信要求の発行に必要な施設ＩＤ、画像関連情報、およびユーザ関連情報も記憶されている。プログラム制御部３７は、各要求に必要な情報をストレージデバイス２５Ａから要求発行部３８に読み出させる。ユーザ関連情報のうちのスタッフＩＤは、例えばビューアプログラム３５の起動画面にて認証キー等とともに医療スタッフに入力させることで取得する。

図１０において、ビューア画面４５には、入力ボックス４６、検索ボタン４７、画像表示領域４８、画像関連情報表示領域４９、登録ボタン５０、およびボタン群５１が設けられている。

入力ボックス４６および検索ボタン４７は、検査画像の検索指示を入力するために設けられている。入力ボックス４６に所望の検査画像の画像関連情報、例えば図示する画像ＩＤが入力されて検索ボタン４７がカーソル５２で選択されると、プログラム制御部３７により所望の検査画像がストレージデバイス２５Ａから検索されるか、要求発行部３８から検索要求が発行される。

画像表示領域４８には、ストレージデバイス２５Ａから検索された検査画像、または検索要求に応じてセンターサーバ１２から送信された検査画像が画像ＩＤとともに表示される。画像関連情報表示領域４９には、画像表示領域４８に表示された検査画像の画像関連情報が表示される。

登録ボタン５０は、検査画像の登録指示を入力するために設けられている。登録ボタン５０がカーソル５２で選択されると、画像表示領域４８に表示された検査画像の登録要求が要求発行部３８から発行される。

ボタン群５１は、手動領域指定ボタン５３、自動領域指定ボタン５４、指定クリアボタン５５、経過観察ボタン５６、診断名推定ボタン５７、および類似画像検索ボタン５８を有する。手動領域指定ボタン５３、自動領域指定ボタン５４、指定クリアボタン５５は、領域Ｒ１の指定指示を入力するために設けられている。経過観察ボタン５６、診断名推定ボタン５７、類似画像検索ボタン５８は、診断支援情報の配信指示を入力するために設けられている。

手動領域指定ボタン５３は領域Ｒ１を医療スタッフが手動で指定するための操作ボタンである。手動領域指定ボタン５３がカーソル５２で選択された状態では、検査画像の任意の領域を手動で指定する操作が可能となる。この領域Ｒ１の手動による指定操作は、例えば、カーソル５２により検査画像内の病変と思しき領域の外周を囲むように複数の制御点を指定することで行われる。この複数の制御点を通る滑らかな曲線を描く一点鎖線で示す枠およびその内側が領域Ｒ１として指定される。この場合の領域Ｒ１は不定形となる。枠および制御点はカーソル５２により修正することが可能である。なお、矩形状、円形状、または楕円形状の枠を画像表示領域４８内に表示させ、カーソル５２により枠を拡大または縮小させることで領域Ｒ１を指定させてもよい。

自動領域指定ボタン５４は領域Ｒ１をプログラム制御部３７で自動的に指定するための操作ボタンである。ビューアプログラム３５には、領域Ｒ１を自動的に指定する機能（例えば図１６に示す領域拡張法による）が備わっている。自動領域指定ボタン５４がカーソル５２で選択されると、上記機能による領域Ｒ１の自動指定がプログラム制御部３７で実行され、領域Ｒ１を示す枠が画像表示領域４８に表示される。自動領域指定ボタン５４の選択により領域Ｒ１の自動指定を実行した後に、手動領域指定ボタン５３を選択して、自動指定された領域Ｒ１を手動で修正することも可能である。なお、自動領域指定ボタン５４がカーソル５２で選択されずに、手動のみで領域Ｒ１が指定された場合は、図７の特徴量ＩＤ「Ｆ００２」のように、ユーザ関連情報のプログラムＩＤの項目は空欄となる。

指定クリアボタン５５は指定した領域Ｒ１を取り消すための操作ボタンである。指定クリアボタン５５がカーソル５２で選択されると、画像表示領域４８の枠の表示が消され、指定前の状態に戻る。

経過観察ボタン５６は、画像表示領域４８に表示された検査画像の患者の術後や投薬後の治療効果を判定するために、第１サイズの経時変化を診断支援情報として取得するための操作ボタンである。診断名推定ボタン５７は、特徴量から予想される診断名の推定結果を診断支援情報として取得するための操作ボタンである。類似画像検索ボタン５８は、画像表示領域４８に表示された検査画像と類似する類似画像を診断支援情報として取得するためのボタンである。

領域Ｒ１の指定後、経過観察ボタン５６、診断名推定ボタン５７、類似画像検索ボタン５８のいずれかがカーソル５２で選択されると、診断支援情報の配信要求が要求発行部３８から発行される。配信要求の診断支援情報の種類は、経過観察ボタン５６が選択された場合は第１サイズの経時変化、診断名推定ボタン５７が選択された場合は診断名の推定結果、類似画像検索ボタン５８が選択された場合は類似画像となる。

図１１〜図１３に示すように、経過観察ボタン５６、診断名推定ボタン５７、類似画像検索ボタン５８のいずれかがカーソル５２で選択された場合、ビューア画面４５には診断支援情報表示領域５９が設けられる。

図１１において、経過観察ボタン５６が選択された場合、診断支援情報表示領域５９には、第１サイズの経時変化を示すグラフ６５が表示される。グラフ６５は、検査日を横軸、第１サイズ（ここでは長径）を縦軸にそれぞれとり、第１サイズを示す三角形のマーク６６と第１サイズの数値を検査日毎に時系列に並べたものである。

図１２において、診断名推定ボタン５７が選択された場合、診断支援情報表示領域５９には、病変の種類および診断名の推定結果を示す文字情報６７が表示される。

図１３において、類似画像検索ボタン５８が選択された場合、診断支援情報表示領域５９には、類似画像のサムネイル６８が一覧表示される。このサムネイル６８がカーソル５２で選択されると、画像表示領域４８の検査画像と比較可能に類似画像が表示される。なお、サムネイル６８が診断支援情報表示領域５９に一度に収まりきらない場合には、図１３のように非表示のサムネイル６８を横スクロール操作により表示させるためのスクロールバー６９が診断支援情報表示領域５９に設けられる。なお、診断支援情報をビューア画面４５とは別の画面で表示してもよい。

図１４において、センターサーバ１２のストレージデバイス２５Ｂには、作動プログラム７５および診断支援プログラム７６が記憶されている。作動プログラム７５は、センターサーバ１２を構成するコンピュータを、特徴量管理装置として機能させるためのアプリケーションプログラムである。診断支援プログラム７６は、特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて診断支援情報を生成するためのアプリケーションプログラムである。

センターサーバ１２のＣＰＵ２７Ｂは、作動プログラム７５を起動すると、メモリ２６と協働して、登録要求受付部７７、画像登録部７８、配信要求受付部７９、検索部８０、プログラム制御部８１、特徴量登録部８２、および提供部８３として機能する。

登録要求受付部７７は、通信部２８で受信したクライアント端末１０からの検査画像の登録要求を受け付ける。登録要求受付部７７は、登録要求で受け付けた施設ＩＤ、検査画像、および画像関連情報を画像登録部７８に出力する。画像登録部７８は、施設ＩＤ、検査画像、および画像関連情報を画像リスト１８に登録する。

配信要求受付部７９は受付部に相当し、通信部２８で受信したクライアント端末１０からの診断支援情報の配信要求を受け付ける。配信要求受付部７９は、配信要求で受け付けた施設ＩＤ、画像ＩＤ、ユーザ関連情報、および領域指定情報を特徴量登録部８２に出力する。また、配信要求受付部７９は、配信要求で受け付けた画像ＩＤを検索部８０に、領域指定情報をプログラム制御部８１にそれぞれ出力する。

検索部８０は、画像リスト１８から検査画像を、特徴量リスト１９から特徴量をそれぞれ検索する。検索部８０は、検索した検査画像および特徴量を、プログラム制御部８１および提供部８３に出力する。具体的には、検索部８０は、検索要求に応じて、検索要求に含まれる画像関連情報が関連付けられた検査画像を画像リスト１８から検索し、検索した検査画像を提供部８３に出力する。また、検索部８０は、配信要求に応じて、配信要求に含まれる画像ＩＤの検査画像を画像リスト１８から検索し、検索した検査画像をプログラム制御部８１に出力する。さらに、検索部８０は、診断支援情報の生成に必要な特徴量を特徴量リスト１９から検索し、検索した特徴量をプログラム制御部８１に出力する。

プログラム制御部８１は、診断支援プログラム７６の動作を制御する。言い換えれば、診断支援プログラム７６は、プログラム制御部８１の制御下で実行される。プログラム制御部８１は特徴量を算出し、算出した特徴量を特徴量登録部８２に出力する。また、プログラム制御部８１は診断支援情報を生成し、生成した診断支援情報を提供部８３に出力する。

特徴量登録部８２は登録部に相当する。特徴量登録部８２は、配信要求受付部７９からの施設ＩＤ、画像ＩＤ、ユーザ関連情報、および領域指定情報と、プログラム制御部８１からの特徴量とに特徴量ＩＤを付して特徴量リスト１９に登録する。

提供部８３は、検索部８０からの検査画像を、通信部２８を介して検索要求の出力元のクライアント端末１０に提供する。また、提供部８３は、プログラム制御部８１からの診断支援情報を、通信部２８を介して配信要求の出力元のクライアント端末１０に提供する。なお、図１４では診断支援情報のみを図示し、検査画像は図示を省略している。

図１５において、プログラム制御部８１は、算出部９０と生成部９１とで構成される。算出部９０は、配信要求受付部７９からの領域指定情報に基づいて、検索部８０からの検査画像内の領域Ｒ１を認識し直す。そして、認識し直した領域、すなわち再認識領域Ｒ２の位置座標（Ｒ２）を特徴量として算出する。また、算出部９０は、再認識領域Ｒ２に対して種々の画像解析を行い、位置座標（Ｒ２）以外の各種特徴量を算出する。算出部９０は、算出した特徴量を生成部９１および特徴量登録部８２に出力する。

算出部９０による領域指定情報に基づく領域Ｒ１の認識のし直しは、例えば領域抽出法の１つである領域拡張法を用いる。具体的には図１６（Ａ）に示すように、算出部９０は、領域指定情報の位置座標（Ｒ１）に基づき、領域Ｒ１の中心や重心といった代表的な１点Ｐ（シード点という）の画素を設定する。

次いで図１６（Ｂ）に示すように、算出部９０は、シード点Ｐの画素と隣接する、矢印で示す上、下、左、右、右斜め上、右斜め下、左斜め上、左斜め下の８つの画素の画素値が、予め設定された拡張条件を満たすか否かを判定する。そして、拡張条件を満たした画素について、シード点の画素と同様に、隣接する画素の画素値が拡張条件を満たすか否かを判定する。こうした処理を繰り返すことで、シード点Ｐの画素の周囲の画素が、拡張条件を満たす画素と満たさない画素とに選別されていく。

上記の拡張条件による画素値の判定により、拡張条件を満たす画素の領域がシード点Ｐの周囲に形成される。図１６（Ｃ）に示すように、算出部９０は、この拡張条件を満たす画素の領域を再認識領域Ｒ２として認識する。

図１６（Ｃ）では、領域Ｒ１と再認識領域Ｒ２の認識結果が異なっている。この認識結果が異なる理由としては、クライアント端末１０のビューアプログラム３５の領域Ｒ１の自動指定機能と、診断支援プログラム７６の再認識領域Ｒ２の認識機能のアルゴリズムが異なる場合（例えば領域拡張法の拡張条件が異なる等）や、クライアント端末１０で領域Ｒ１が手動で指定された場合等が考えられる。なお、領域拡張法に代えて他の領域抽出法、例えばSnakes法を用いてもよい。

図１５において、生成部９１は、算出部９０からの特徴量および検索部８０からの特徴量に基づいて、診断支援情報を生成する。生成部９１は、生成した診断支援情報を提供部８３に出力する。

配信要求で受け付けた診断支援情報の種類が診断名の推定結果であった場合、生成部９１は、算出部９０からの特徴量に基づいて病変の種類および診断名を推定し、これらを診断支援情報として提供部８３に出力する。推定の方法は特に限定しないが、例えば特許文献１に記載の方法を用いる。

配信要求で受け付けた診断支援情報の種類が第１サイズの経時変化であった場合、検索部８０は、配信要求で受け付けた画像ＩＤの検査画像の画像関連情報から患者を特定し、特定した患者の過去の検査画像の画像ＩＤを画像リスト１８から検索する。次いで、検索した画像ＩＤが関連付けられた特徴量を特徴量リスト１９から検索する。

生成部９１は、検索部８０が検索した特徴量のうち、算出部９０からの特徴量と位置座標（Ｒ２）が一致または類似する特徴量を抽出する。生成部９１は、抽出した特徴量で特徴が表される病変が、算出部９０からの特徴量で特徴が表される病変と同じ病変であると判断する。生成部９１は、算出部９０からの特徴量のうちの第１サイズと、抽出した特徴量のうちの第１サイズと、各特徴量を算出した検査画像の検査日とを診断支援情報として提供部８３に出力する。

配信要求で受け付けた診断支援情報の種類が類似画像であった場合、検索部８０は、配信要求で受け付けた画像ＩＤの検査画像の画像関連情報のうち、性別、生年月日（年齢）、身長、体重といった患者情報が一致または類似し、検査対象部位および向き、検査の種類といった検査情報が一致する検査画像の画像ＩＤを画像リスト１８から検索する。次いで、検索した画像ＩＤが関連付けられた特徴量を特徴量リスト１９から検索する。

生成部９１は、例えば特許文献２に記載の方法により、検索部８０が検索した特徴量と算出部９０からの特徴量とに基づいて、配信要求で受け付けた画像ＩＤの検査画像と、画像リスト１８から画像ＩＤを検索した検査画像との類似度を算出する。生成部９１は、画像リスト１８から画像ＩＤを検索した検査画像のうち、算出した類似度が予め設定された閾値よりも小さく、配信要求で受け付けた画像ＩＤの検査画像との類似性が高い検査画像を診断支援情報として提供部８３に出力する。

以下、上記構成による作用について、図１７のフローチャートを参照して説明する。まず、各医療施設１３の医療スタッフは、所望の診断支援情報をセンターサーバ１２から取得するために、クライアント端末１０を操作して、図１０に示すビューア画面４５にて検査画像内の領域Ｒ１を指定する。この領域Ｒ１の指定指示に応じて、ステップＳ１００に示すように、プログラム制御部３７により領域指定情報が生成される。

領域Ｒ１の指定後、医療スタッフは、経過観察ボタン５６、診断名推定ボタン５７、または類似画像検索ボタン５８のいずれかをカーソル５２で選択する。この診断支援情報の配信指示により、診断支援情報の配信要求が要求発行部３８から発行される（ステップＳ１１０）。配信要求は、通信部２８を介してセンターサーバ１２に送信される。

従来は、各クライアント端末１０の仕様が各々異なり、領域指定情報をセンターサーバ１２に送信するインターフェースをもたないクライアント端末１０もあった。対して本実施形態では、クライアント端末１０に、規定のデータ形式で領域指定情報をセンターサーバ１２に送信するインターフェースを設けたので、センターサーバ１２側で領域指定情報が認識可能となり、領域指定情報で指定された病変に対する特徴量の算出が可能となる。

センターサーバ１２では、通信部２８で配信要求が受信され、受信された配信要求は配信要求受付部７９で受け付けられる（ステップＳ２００）。配信要求で受け付けられた施設ＩＤ、画像ＩＤ、ユーザ関連情報、および領域指定情報は特徴量登録部８２に出力される。また、配信要求で受け付けられた画像ＩＤは検索部８０に、領域指定情報はプログラム制御部８１にそれぞれ出力される。

次いでステップＳ２１０に示すように、算出部９０において、領域指定情報に基づいて領域Ｒ１の認識のし直しが実行され、認識し直した領域である再認識領域Ｒ２の特徴量が算出される。算出された特徴量は特徴量登録部８２に出力される。そして、特徴量登録部８２により、施設ＩＤ、画像ＩＤ、ユーザ関連情報、および領域指定情報と特徴量とが関連付けられて特徴量リスト１９に登録される（ステップＳ２２０）。

このように、センターサーバ１２は、複数のクライアント端末１０からの領域指定情報を受け付け、領域指定情報に基づいて特徴量を算出し、算出した特徴量を特徴量リスト１９に登録するので、今まで各クライアント端末１０で各々算出していた特徴量の算出を、センターサーバ１２が一手に引き受ける形となり、特徴量の算出アルゴリズムや算出する特徴量の種類を一本化することができる。したがって、特徴量の算出アルゴリズムや算出する特徴量の種類が各クライアント端末１０で異なることに起因する特徴量のばらつきをなくすことができる。一方で各クライアント端末１０は、特徴量を算出する必要がないため、特徴量の算出に掛かる処理負荷が軽減される。

また、領域指定情報に基づいて領域Ｒ１を認識し直し、認識し直した再認識領域Ｒ２の特徴量を算出するので、領域の認識方法および認識精度も一本化することができる。このため、従来は、各クライアント端末１０における領域の認識方法および認識精度の違いや、各医療スタッフの個人差による領域の認識の仕方の違いにより、たとえ同じ検査画像の同じ病変であっても、領域の認識結果に差異が生じて、各クライアント端末１０または各医療スタッフで異なる特徴量が算出されるおそれがあったが、こうした事態は起こり得ない。したがって、特徴量リスト１９に登録された異なる特徴量ＩＤの特徴量を、単純に同列のものとして扱うことができ、診断支援情報の生成のために比較したり計算に使用したりすることができる。

なお、このセンターサーバ１２による領域Ｒ１の認識のし直しは必須ではない。異なる複数のクライアント端末１０で特徴量の算出アルゴリズムがそれぞれ異なる場合は、同じ領域Ｒ１に対して、各クライアント端末１０で特徴量を算出していては特徴量に統一感がない。対して、本実施形態のようにセンターサーバ１２で特徴量の算出を一手に引き受ければ、特徴量の算出精度あるいは算出基準を統一化することができ、たとえ領域Ｒ１の認識のし直しをせずとも従来と比べてメリットがある。

特に、同じ医療スタッフが異なる複数のクライアント端末１０を使用し、各クライアント端末１０で手動により領域Ｒ１を指定した場合は、同じ医療スタッフであれば領域Ｒ１自体の指定精度については問題ない。したがって、各クライアント端末１０で同じ医療スタッフが手動で領域Ｒ１を指定した場合は、領域Ｒ１の認識のし直しは実行せず、指定された領域Ｒ１に対する特徴量の算出のみを実行することが好ましい。なお、各クライアント端末１０で同じ医療スタッフが手動で領域Ｒ１を指定したか否かは、配信要求に手動領域指定ボタン５３、自動領域指定ボタン５４のいずれが選択されたかを示す選択履歴情報を含めておき、センターサーバ１２で、ユーザ関連情報のスタッフＩＤと上記選択履歴情報に基づき判断する。

特徴量の算出後、ステップＳ２３０に示すように、生成部９１において、算出部９０からの特徴量および検索部８０からの特徴量に基づき、診断支援情報が生成される。生成された診断支援情報は提供部８３に出力され、提供部８３により、通信部２８を介して配信要求の出力元のクライアント端末１０に提供される（ステップＳ２４０）。

特徴量に基づいて診断支援情報を生成するので、診断支援情報の信頼性は、診断支援プログラム７６の特徴量の算出性能により決定付けられる。換言すれば、診断支援プログラム７６の特徴量の算出性能を把握しておけば、診断支援情報が信頼の置けるものかどうかが分かる。このため、診断支援情報を診断に使うかどうかを医療スタッフの判断に委ねることができる。したがって、診断支援情報が信頼の置けるものかどうか分からない状態で診断に使用する場合よりも医療スタッフにとって精神衛生上よく、医療スタッフに与えるストレスを軽減することができる。

ステップＳ１２０に示すように、クライアント端末１０では、通信部２８で診断支援情報が受信され、受信された診断支援情報はプログラム制御部３７に出力される。そして、プログラム制御部３７により、図１１〜図１３に示すような診断支援情報が表示された診断支援情報表示領域５９を有するビューア画面４５が生成され、ＧＵＩ制御部３６によりディスプレイ２９Ａに表示される。医療スタッフは、表示された診断支援情報を参照して患者の診断を行う。

なお、配信要求の仕方は、上記第１実施形態のビューアプログラム３５の機能を利用した方法に限らない。例えばデータセンター１４が開設した、ウェブブラウザ上で閲覧可能なサイトを介して配信要求をしてもよい。この場合、各種アプリケーションサービを契約した医療施設１３に対してサイトの認証キーを発行して、サイトへのアクセス権限を与える。医療スタッフは、サイトにアクセスし、サイト上で領域指定情報等の配信要求に含まれる各種情報を入力する。

あるいは、配信要求を電子メールで送信したり、郵送書類、電話による口頭連絡等でデータセンター１４の管理者に配信要求を通達する等して、配信要求をデータセンター１４の管理者に入力させてもよい。このため、クライアント端末１０とセンターサーバ１２は必ずしもネットワーク１１を介して接続されていなくてもよい。また、検査画像の検索、登録、領域Ｒ１の指定、および配信要求の出力を一括して担う上記第１実施形態のビューアプログラム３５も、必ずしもインストールされていなくてもよい。

上記第１実施形態では、ビューア画面４５の生成をクライアント端末１０のプログラム制御部３７が担っているが、センターサーバ１２の提供部８３がビューア画面４５の生成を担ってもよい。この場合、提供部８３は、ビューア画面４５を、例えば、ＸＭＬ（Extensible Markup Language）等のマークアップ言語によって作成されるウェブ配信用のＸＭＬデータの形式でクライアント端末１０に配信する。クライアント端末１０は、ＸＭＬデータに基づきビューア画面４５をウェブブラウザ上に再現して表示する。なお、ＸＭＬに代えて、ＪＳＯＮ（JavaScript（登録商標） Object Notation）等の他のデータ記述言語を利用してもよい。

上記第１実施形態では、画像ＤＢ１６をデータセンター１４に設置して、各医療施設１３で取得された検査画像をデータセンター１４で一括管理しているが、各医療施設１３に画像ＤＢを設け、各医療施設１３で検査画像を管理させてもよい。この場合、配信要求には、上記第１実施形態の施設ＩＤ、画像ＩＤ、ユーザ関連情報、領域指定情報等に加えて、検査画像が含められる。

［第２実施形態］
上記第１実施形態では、位置座標（Ｒ１）のみが記録された領域指定情報を例示したが、クライアント端末１０が領域Ｒ１のサイズの認識機能を有する場合は、図１８に示すように、クライアント端末１０において認識した領域Ｒ１のサイズ認識結果が領域指定情報に含まれていてもよい。なお、以下の説明では、クライアント端末１０において認識した領域Ｒ１のサイズ認識結果を第２サイズという。

この場合、特徴量ＤＢ１７には、図１９に示す特徴量リスト９５が格納される。特徴量リスト９５は、上記第１実施形態の図７に示す特徴量リスト１９の各項目に加えて、第２サイズの項目を有する。特徴量登録部８２は、上記第１実施形態の施設ＩＤ、画像ＩＤ、ユーザ関連情報、領域指定情報（位置座標（Ｒ１））、および第１サイズを含む再認識領域Ｒ２の特徴量に加えて、第２サイズも特徴量リスト９５に登録する。

このように、第１サイズを含む再認識領域Ｒ２の特徴量に、第２サイズを含む領域指定情報を関連付けて登録することで、以降の実施形態で述べるように、第１サイズと第２サイズの差分に関する統計情報を生成したり、第１サイズと第２サイズを統一した統一サイズを用いて診断支援情報を生成したりすることができる。

［第３実施形態］
本実施形態では、第１サイズと第２サイズの差分に関する統計情報をセンターサーバ１２で生成し、これをクライアント端末１０に提供する。

図２０において、クライアント端末１０は、統計情報の取得要求をセンターサーバ１２に出力する。取得要求には、登録要求および配信要求と同様に施設ＩＤが含まれる。また、取得要求には、施設ＩＤに加えて、取得要求の出力元のクライアント端末１０の端末ＩＤと、統計情報の統計処理条件とが含まれる。

センターサーバ１２は、クライアント端末１０からの取得要求を受け付ける。センターサーバ１２は、取得要求の統計処理条件に応じた統計情報を生成し、生成した統計情報を取得要求の出力元のクライアント端末１０に提供する。

クライアント端末１０のＧＵＩ制御部３６は、例えば図２１に示す統計情報表示画面１００をディスプレイ２９Ａに表示する。統計情報表示画面１００には、スタッフＩＤ、端末ＩＤ、プログラムＩＤ、施設ＩＤ、サイズの種類、および集計単位をそれぞれ選択するためのプルダウンメニュー１０１、１０２、１０３、１０４、１０５、１０６と、送信ボタン１０８とが設けられている。プルダウンメニュー１０１〜１０６は、統計処理条件を入力するために設けられている。

プルダウンメニュー１０１〜１０３にはそれぞれ、特徴量リスト１２０（図２３参照）に登録されたユーザ関連情報の全スタッフＩＤ、全端末ＩＤ、全プログラムＩＤ、または統計情報表示画面１００を表示しているクライアント端末１０が設置された医療施設１３に所属する医療スタッフのスタッフＩＤ、当該医療施設１３に設置されたクライアント端末１０の端末ＩＤ、当該医療施設１３に設置されたクライアント端末１０にインストールされているビューアプログラム３５のプログラムＩＤが選択肢として表示される。

プルダウンメニュー１０４には、特徴量リスト１２０に登録された全施設ＩＤが選択肢として表示される。また、プルダウンメニュー１０５には、体積、面積、長径、短径等が選択肢として表示される。プルダウンメニュー１０６には、スタッフ、端末、プログラム、施設等の統計情報の集計単位が選択肢として表示される。

プルダウンメニュー１０１〜１０６は、少なくとも１つ選択するだけでよい。また、各プルダウンメニュー１０１〜１０６の横には、各プルダウンメニュー１０１〜１０６を追加するための追加ボタン１０９が設けられており、例えばプルダウンメニュー１０１を１個追加して、２つのスタッフＩＤ「Ｄ００５」と「Ｄ０１０」を選択することができる（図３０参照）。さらに、アンド、オア、ノット等の検索演算子を指定して、プルダウンメニュー１０１〜１０６の各選択肢でいわゆるアンド検索、オア検索、ノット検索等をすることも可能である。なお、プルダウンメニュー１０１〜１０６の他に、直近３か月や１年前等の統計情報の集計期間を入力するための入力ボックスを設けてもよい。

プルダウンメニュー１０１〜１０６で所望の選択肢が選択されて、送信ボタン１０８がカーソル５２で選択されると、プルダウンメニュー１０１〜１０６の選択状態に応じた統計処理条件を含む統計情報の取得要求が要求発行部３８から発行される。

図２２において、センターサーバ１２のＣＰＵ２７Ｂには、上記第１実施形態の各部に加えて、取得要求受付部１１５および統計処理部１１６が設けられる。なお、図２２では、登録要求受付部７７、画像登録部７８、およびプログラム制御部８１の図示を省略している。

取得要求受付部１１５は、通信部２８で受信したクライアント端末１０からの統計情報の取得要求を受け付ける。取得要求受付部１１５は、取得要求で受け付けた統計処理条件を検索部８０に出力する。統計処理部１１６は、取得要求で受け付けた統計処理条件に応じた統計情報を生成し、生成した統計情報を提供部８３に出力する。提供部８３は、統計処理部１１６からの統計情報を、通信部２８を介して取得要求の出力元のクライアント端末１０に提供する。

統計処理部１１６は、配信要求で受け付けられた領域指定情報の第２サイズと、算出部９０で算出された第１サイズの差分（第２サイズ−第１サイズ）を算出し、算出した差分を特徴量登録部８２に出力する。

特徴量ＤＢ１７には、特徴量リスト１２０が格納される。図２３において、特徴量リスト１２０は、上記第２実施形態の図１９に示す特徴量リスト９５の各項目に加えて、第２サイズと第１サイズの差分の項目を有する。特徴量登録部８２は、統計処理部１１６からの第２サイズと第１サイズの差分を特徴量リスト１２０に登録する。

検索部８０は、取得要求受付部１１５からの統計処理条件に応じた差分を特徴量リスト１２０から検索し、検索した差分を統計処理部１１６に出力する。統計処理部１１６は、検索部８０からの差分に基づいて、統計情報として、差分の平均値、標準偏差といった差分の統計量の表（統計量表）、または差分の度数分布表、ヒストグラムといった差分の度数分布情報を生成する。

具体的には図２４に示すように、統計処理条件が例えば集計単位＝スタッフ、サイズ種類＝短径の場合、検索部８０は、医療スタッフ毎の短径の差分を特徴量リスト１２０から検索し、これを統計処理部１１６に出力する。統計処理部１１６は、各医療スタッフの短径の差分の平均値、標準偏差、およびこれらそれぞれの平均値を算出し、統計情報として、各医療スタッフの短径の差分の平均値、標準偏差、およびこれらそれぞれの平均値が登録された統計量表を生成する。

特徴量リスト１２０に登録されたスタッフＩＤ「Ｄ００１」の短径の差分が図２４のように「３、２．２、−１．６、−０．２、１．５」であった場合は、差分の平均値＝（３＋２．２−１．６−０．２＋１．５）／５＝０．９８である。また、分散＝{（３−０．９８）＾２＋（２．２−０．９８）＾２＋（−１．６−０．９８）＾２＋（−０．２−０．９８）＾２＋（１．５−０．９８）＾２}／５＝２．７７８で、標準偏差＝（２．７７８）＾１／２≒１．６７である。

あるいは、図２５に示すように、統計処理条件が例えばスタッフＩＤ＝Ｄ０１０、サイズ種類＝短径の場合、検索部８０は、スタッフＩＤ「Ｄ０１０」の医療スタッフの短径の差分を特徴量リスト１２０から検索し、これを統計処理部１１６に出力する。統計処理部１１６は、スタッフＩＤ「Ｄ０１０」の医療スタッフの短径の差分のうち、例えば「１．０」が５個あった場合は度数（回数）「５」というように、スタッフＩＤ「Ｄ０１０」の医療スタッフの短径の差分の度数分布表を作成し、この度数分布表を元に、統計情報として、スタッフＩＤ「Ｄ０１０」の医療スタッフの短径の差分のヒストグラムを生成する。

ヒストグラムは、差分を横軸、規格化度数を縦軸にそれぞれとり、各差分の度数を示すマークをプロットし、各マークを繋ぐ近似曲線を描いたものである。規格化度数は、度数の最大値を「１」とした場合の各差分の度数である。

統計処理部１１６は、図２４および図２５に例示する他に、様々な統計情報を生成することが可能である。例えば図２６に示すように、統計処理条件が集計単位＝プログラム、サイズ種類＝短径の場合、統計処理部１１６は、各ビューアプログラム３５の短径の差分の平均値、標準偏差、およびこれらそれぞれの平均値が登録された統計量表を生成する。また、図２７に示すように、統計処理条件が集計単位１＝スタッフ、集計単位２＝プログラム、サイズ種類＝短径の場合、統計処理部１１６は、各医療スタッフかつ各ビューアプログラム３５の短径の差分の平均値、標準偏差、およびこれらそれぞれの平均値が登録された統計量表を生成する。なお、図２６および図２７の統計量表の全体の平均値および標準偏差は、手動で領域Ｒ１が指定され、プログラムＩＤの項目にプログラムＩＤが登録されていないものを統計情報の生成対象から除いているため、図２４の統計量表の全体の平均値および標準偏差と若干異なる値となる。

さらに、統計処理部１１６は、例えば統計処理条件が集計単位＝スタッフ、サイズ種類＝短径の場合、図２４の統計量表を生成する場合と同様に、各医療スタッフの短径の差分の平均値を算出し、各医療スタッフの短径の差分の平均値毎のスタッフ数を度数とする度数分布表を作成する。そして、作成した度数分布表を元に、統計情報として、図２８に示すヒストグラムを生成する。図２８のヒストグラムは、各医療スタッフの短径の差分の平均値を横軸、規格化度数（スタッフ数）を縦軸にそれぞれとり、各差分の平均値の度数を示すマークをプロットし、各マークを繋ぐ近似曲線を描いたものである。

以上例示した他にも、統計処理部１１６は、各クライアント端末１０あるいは各医療施設１３の差分の平均値、標準偏差、およびこれらそれぞれの平均値が登録された統計量表を生成することも可能である。なお、分散、最大値、最小値、中央値、最頻値等を統計量に加えてもよい。また、ヒストグラムに代えて、あるいは加えて、度数分布表を統計情報として統計処理部１１６から提供部８３に出力してもよい。

クライアント端末１０のプログラム制御部３７は、通信部２８で受信したセンターサーバ１２からの統計情報を通信部２８から受け取り、受け取った統計情報を統計情報表示画面１００に表示させる。具体的には図２９、図３０に示すように、統計情報表示画面１００に統計情報表示領域１２１を設け、この統計情報表示領域１２１に統計情報を表示させる。

図２９において、統計処理条件が図２４の場合と同じく集計単位＝スタッフ、サイズ種類＝短径の場合、統計情報表示領域１２１には、図２４に示す統計量表と同じ内容の統計量表１２２が表示される。統計量表１２２の横には、統計量表１２２の非表示部分を縦スクロール操作により表示させるためのスクロールバー１２３が設けられている。

図３０において、統計処理条件が例えばスタッフ１＝Ｄ００５、スタッフ２＝Ｄ０１０、サイズ種類＝短径の場合、統計情報表示領域１２１には、スタッフＩＤ「Ｄ００５」、「Ｄ０１０」のそれぞれの医療スタッフの短径の差分のヒストグラム１２４、１２５と、比較のために全体のヒストグラム１２６とが表示される。各ヒストグラム１２４〜１２６は、スタッフＩＤ「Ｄ００５」のヒストグラム１２４が四角形のマークと点線の近似曲線、スタッフＩＤ「Ｄ０１０」のヒストグラム１２５が三角形のマークと実線の近似曲線、全体のヒストグラム１２６が円形のマークと一点鎖線の近似曲線、というように互いに識別可能に表示される。なお、統計情報を統計情報表示画面１００とは別の画面で表示してもよい。

次に、第３実施形態による作用について、図３１および図３２のフローチャートを参照して説明する。まず、図３１において、プログラム制御部３７で第２サイズを含む領域指定情報が生成され（ステップＳ１０５）、配信要求が要求発行部３８から発行されて（ステップＳ１１０）、配信要求受付部７９で配信要求が受け付けられ（ステップＳ２００）、算出部９０で第１サイズが算出された場合（ステップＳ２１０）、配信要求で受け付けられた領域指定情報の第２サイズと、算出部９０で算出された第１サイズの差分が統計処理部１１６により算出される（ステップＳ２１５）。算出された差分は統計処理部１１６から特徴量登録部８２に出力され、特徴量登録部８２により特徴量リスト１２０に登録される（ステップＳ２２５）。その他のステップは図１７に示す第１実施形態の場合と同じであるため説明を省略する。

各医療施設１３の医療スタッフは、所望の統計情報をセンターサーバ１２から取得するために、クライアント端末１０を操作して、図２１に示す統計情報表示画面１００にて統計処理条件を入力する。この統計処理条件の入力指示に応じて、図３２のステップＳ１５０に示すように、要求発行部３８により統計処理条件等を含む統計情報の取得要求が発行される。取得要求は、通信部２８を介してセンターサーバ１２に送信される。

センターサーバ１２では、通信部２８で取得要求が受信され、受信された取得要求は取得要求受付部１１５で受け付けられる（ステップＳ２５０）。取得要求で受け付けられた統計処理条件は検索部８０に出力される。そして、検索部８０により、統計処理条件に応じた差分が特徴量リスト１２０から検索される（ステップＳ２６０）。

検索部８０で検索された差分は、統計処理部１１６に出力される。そして、統計処理部１１６において、検索部８０からの差分に基づいて、差分の統計量表、または差分の度数分布情報といった統計情報が生成される（ステップＳ２７０）。生成された統計情報は提供部８３に出力され、提供部８３により、通信部２８を介して取得要求の出力元のクライアント端末１０に提供される（ステップＳ２８０）。

ステップＳ１６０に示すように、クライアント端末１０では、通信部２８で統計情報が受信され、受信された統計情報はプログラム制御部３７に出力される。そして、プログラム制御部３７により、図２９、図３０に示すような統計情報が表示された統計情報表示領域１２１を有する統計情報表示画面１００が生成され、ＧＵＩ制御部３６によりディスプレイ２９Ａに表示される。医療スタッフは、表示された統計情報を参照して種々の検討を行う。

統計情報は、第１サイズに対して第２サイズがどの程度ずれているかを示す指標である。第１サイズと第２サイズの差分の平均値からは、平均値の絶対値によって、第１サイズに対する第２サイズのずれ量が定量的に分かり、平均値の正負で、第１サイズに対して第２サイズが大きく認識されているか（平均値が正）、小さく認識されているか（平均値が負）が分かる。また、差分の標準偏差によって、第１サイズと第２サイズの差分にどの程度ばらつきがあるかが分かる。すなわち、標準偏差が比較的大きい場合は差分のばらつきが大きく、逆に比較的小さい場合は差分のばらつきが小さいことが分かる。

また、差分を横軸、規格化度数を縦軸にそれぞれとったヒストグラムからは、そのピークの位置によって、平均値の正負と同じく、第１サイズに対して第２サイズが大きく認識されているか（ピークの位置が差分０の右側）、小さく認識されているか（ピークの位置が差分０の左側）が分かる。また、ヒストグラムの山形によって、差分の標準偏差と同じく、第１サイズと第２サイズの差分にどの程度ばらつきがあるかが分かる。すなわち、ヒストグラムの山形が比較的緩やかな場合は差分のばらつきが大きく、逆に比較的鋭い場合は差分のばらつきが小さいことが分かる。

図２９に示す統計量表１２２を例に説明すると、スタッフＩＤ「Ｄ００１」の医療スタッフの差分の平均値は「０．９８」であるため、第１サイズに対して第２サイズが大きく認識されていることが分かる。また、差分の平均値が全体の平均値「０．１７」よりも大きいため、スタッフＩＤ「Ｄ００１」の医療スタッフは、他の医療スタッフよりも第２サイズを大きく認識する傾向にあることが分かる。さらに、差分の標準偏差が「１．６７」で、全体の標準偏差「０．４４」よりも大きいため、スタッフＩＤ「Ｄ００１」の医療スタッフは、他の医療スタッフよりも第２サイズの認識にばらつきがあることが分かる。

対してスタッフＩＤ「Ｄ００２」の医療スタッフの差分の平均値は「−０．０６」であるため、若干ではあるが第１サイズに対して第２サイズが小さく認識されていることが分かる。また、平均値の絶対値「０．０６」が全体の平均値「０．１７」よりも小さいため、スタッフＩＤ「Ｄ００２」の医療スタッフは、他の医療スタッフよりも第２サイズが第１サイズに近いことが分かる。さらに、差分の標準偏差が「０．３４」で、全体の標準偏差「０．４４」よりも小さいため、スタッフＩＤ「Ｄ００２」の医療スタッフは、他の医療スタッフよりも第２サイズの認識にばらつきがないことが分かる。

また、図３０に示すヒストグラム１２４〜１２６を例に説明すると、スタッフＩＤ「Ｄ００５」の医療スタッフのヒストグラム１２４は、ピークの位置が差分０の右側にあるため、第１サイズに対して第２サイズが大きく認識されていることが分かる。また、全体のヒストグラム１２６よりもピークの位置が右側にあるため、スタッフＩＤ「Ｄ００５」の医療スタッフは、他の医療スタッフよりも第２サイズを大きく認識する傾向にあることが分かる。

対してスタッフＩＤ「Ｄ０１０」の医療スタッフのヒストグラム１２５は、ピークの位置が差分０の左側にあるため、第１サイズに対して第２サイズが小さく認識されていることが分かる。また、全体のヒストグラム１２６よりもピークの位置が左側にあるため、スタッフＩＤ「Ｄ０１０」の医療スタッフは、他の医療スタッフよりも第２サイズを小さく認識する傾向にあることが分かる。さらに、スタッフＩＤ「Ｄ００５」の医療スタッフのヒストグラム１２４よりも山形が緩やかであるため、スタッフＩＤ「Ｄ０１０」の医療スタッフは、スタッフＩＤ「Ｄ００５」の医療スタッフよりも第２サイズの認識にばらつきがあることが分かる。

こうした統計情報を生成して医療スタッフに提供することで、各医療スタッフ、各クライアント端末１０、各ビューアプログラム３５、各医療施設１３、各サイズ種類のそれぞれの第２サイズの認識の仕方の傾向が分かる。このため、例えば差分の平均値が比較的大きい医療スタッフは、その差分を０に近付けるために第２サイズの認識の際に気を配ったり、差分の平均値および標準偏差が全体の平均値および標準偏差とかけ離れた値のビューアプログラム３５は今後使用を控えたりする等、医療スタッフが様々な対策を講じることができる。

なお、取得要求の仕方も、配信要求と同様に、データセンター１４が開設したサイトを介して行ってもよいし、電子メール、郵送書類、電話による口頭連絡等で行ってもよい。また、ビューア画面４５と同様に、統計情報表示画面１００の生成をセンターサーバ１２の提供部８３が担ってもよい。

統計情報の提供先としては、医療施設１３のクライアント端末１０に限らない。例えばビューアプログラム３５のベンダーのクライアント端末に統計情報を提供してもよい。こうすれば、例えば差分の平均値および標準偏差が全体の平均値および標準偏差とかけ離れた値のビューアプログラム３５に対して、差分および標準偏差を０に近付けるためにベンダー側で改良を施す等、ベンダー側においても様々な対策を講じることができる。

［第４実施形態］
上記第３実施形態では、統計情報の集計単位として、医療スタッフのスタッフＩＤ、クライアント端末１０の端末ＩＤ、ビューアプログラム３５のプログラムＩＤ等を例示しているが、医療スタッフの所属診療科、あるいは検査対象部位や病変の種類を統計情報の集計単位として加えてもよい。

この場合、特徴量ＤＢ１７には、図３３に示す特徴量リスト１３０が格納される。特徴量リスト１３０は、上記第３実施形態の図２３に示す特徴量リスト１２０の各項目に加えて、検査対象部位と病変の種類の項目を有する。また、ユーザ関連情報として、点線で示すように医療スタッフの所属診療科が登録される。特徴量登録部８２は、検査対象部位、病変の種類、および所属診療科を特徴量リスト１３０に登録する。

検査対象部位は、配信要求の画像ＩＤで示される検査画像の画像関連情報から取得することができる。あるいは、検査画像に周知のパターン認識等を施して、検査画像から検査対象部位を特定してもよい。

病変の種類は、図３３に例示するように検査対象部位が胸部の場合は点状影や網状影等である。他にも線状影やすりガラス状陰影等（図３５参照）が挙げられる。検査対象部位が頭部の場合の病変の種類は、腫瘤、閉塞、狭窄等（図３５参照）である。病変の種類は、例えば算出部９０で算出された特徴量に基づいて、生成部９１が自動的に推定したものを取得する。あるいは、ビューア画面４５で医療スタッフに入力させることで取得してもよい。

所属診療科は、図３３および図３４に例示するように放射線科、呼吸器内科、消化器内科、脳神経外科等である。所属診療科は、例えばビューアプログラム３５の起動画面にて医療スタッフに入力させることで取得する。あるいは、センターサーバ１２側でスタッフＩＤと所属診療科を関連付けて管理しておき、配信要求のユーザ関連情報のスタッフＩＤを元に取得してもよい。

統計処理部１１６は、例えば統計処理条件が集計単位＝診療科、サイズ種類＝短径の場合は、図３４に示すように、各診療科の短径の差分の平均値、標準偏差、およびこれらそれぞれの平均値が登録された統計量表を生成する。また、統計処理部１１６は、統計処理条件が集計単位１＝検査対象部位、集計単位２＝病変の種類、サイズ種類＝短径の場合は、図３５に示すように、各検査対象部位かつ各病変の種類の短径の差分の平均値、標準偏差、およびこれらそれぞれの平均値が登録された統計量表を生成する。

このように、検査対象部位、病変の種類、および所属診療科を特徴量と関連付けて登録し、検査対象部位、病変の種類、または所属診療科のいずれかを集計単位として統計情報を生成することで、各検査対象部位、各病変の種類、または各所属診療科のそれぞれの第２サイズの認識の仕方の傾向が分かる。例えば図３４の統計量表からは、放射線科が他の診療科よりも第２サイズを大きく認識する傾向にあり、かつ他の診療科よりも第２サイズの認識にばらつきがあること、脳神経外科は他の診療科よりも第２サイズが第１サイズに近いこと、かつ他の診療科よりも第２サイズの認識にばらつきがないことが分かる。

統計情報の集計単位として、医療スタッフのスタッフＩＤ、クライアント端末１０の端末ＩＤ、ビューアプログラム３５のプログラムＩＤ等の他に、さらに検査対象部位、病変の種類、医療スタッフの所属診療科を加えれば、より多角的な統計情報を生成することができる。

なお、統計情報の集計単位としては、患者の年齢、性別、身長と体重から割り出される体型、検査目的、医療スタッフの勤続年数、医療施設１３の所在地（都道府県や東北、関東等の地域）、医療施設１３の規模（医療スタッフ数、病床数、モダリティ数）、医療施設１３の系列（所属医師会、大学附属等）等を加えてもよい。

［第５実施形態］
第２サイズの中には、医療スタッフによる単純な認識ミスや、精度が低い認識機能を使用したこと等に起因して、第１サイズとの差分の絶対値が異常に大きくなってしまうものがある。こうした絶対値が異常に大きい差分も含めて差分の統計量を算出したりヒストグラムを生成したりすると、統計量の算出結果やヒストグラムが異常に大きい差分の影響を受けてしまい、正しく第２サイズの認識の仕方の傾向が掴めなくなる。そこで本実施形態では、第１サイズと第２サイズの差分が許容範囲内に収まっているか否かを判定し、許容範囲に収まっていないと判定された差分は、統計情報の生成対象から除外する。

図３６に示すように、本実施形態のセンターサーバ１２のＣＰＵ２７Ｂには、上記第１、第３実施形態の各部に加えて、判定部１３５が設けられる。なお、図３６では、図２２の場合と同様に、登録要求受付部７７、画像登録部７８等の図示を省略している。

判定部１３５は、統計処理部１１６からの第１サイズと第２サイズの差分が許容範囲内に収まっているか否かを判定する。ここで許容範囲は、統計情報に基づいて設定されるもので、例えば全体の平均値と全体の標準偏差の２倍との加算値を上限値、全体の平均値と全体の標準偏差の２倍との減算値を下限値とする範囲（全体の平均値±２×標準偏差）である。許容範囲は、許容範囲に収まっていないと判定された差分を除外したうえで、統計処理部１１６によりサイズ種類毎に算出される。図２４の統計量表の例では、全体の平均値が「０．１７」、全体の標準偏差が「０．４４」であるから、短径の許容範囲の上限値＝０．１７＋２×０．４４＝１．０５、下限値＝０．１７−２×０．４４＝−０．７１である。

判定部１３５は、差分が上限値以上、または下限値以下の場合、差分が許容範囲内に収まっていないと判定し、差分が上限値よりも小さく、かつ下限値よりも大きい場合、差分が許容範囲に収まっていると判定する。判定部１３５は、判定結果を特徴量登録部８２に出力する。

特徴量ＤＢ１７には、特徴量リスト１４０が格納される。図３７において、特徴量リスト１４０は、上記第３実施形態の図２３に示す特徴量リスト１２０の各項目に加えて、判定部１３５の判定結果の項目を有する。特徴量登録部８２は、判定部１３５からの判定結果（差分が許容範囲に収まっている場合は「ＯＫ」、収まっていない場合は「ＮＧ」）を特徴量リスト１４０に登録する。

検索部８０は、統計処理条件に応じて、判定結果の項目に「ＮＧ」が登録されたものを除外して、判定結果の項目に「ＯＫ」が登録された差分のみを特徴量リスト１４０から検索し、検索した差分を統計処理部１１６に出力する。統計処理部１１６は、検索部８０からの判定結果の項目に「ＯＫ」が登録された差分に基づいて統計情報を生成する。これにより、判定部１３５で許容範囲に収まっていないと判定された差分が、統計情報の生成対象から除外される。したがって、統計量の算出結果やヒストグラムが異常に大きい差分の影響を受けることがなく、正しく第２サイズの認識の仕方の傾向を掴むことができる。

なお、特徴量登録部８２により判定結果を登録して、検索部８０で判定結果が「ＮＧ」の差分を除外して検索する代わりに、特徴量登録部８２で判定結果が「ＮＧ」の差分を登録しないよう構成してもよい。こうすれば、特徴量リストには判定結果が「ＯＫ」の差分だけが登録されるため、結果として判定部１３５で許容範囲に収まっていないと判定された差分が、統計情報の生成対象から除外されることになる。

［第６実施形態］
上記第１実施形態では、算出部９０で算出された、第１サイズを含む再認識領域Ｒ２の特徴量に基づいて、生成部９１で診断支援情報を生成しているが、本実施形態では、統計処理部１１６で第１サイズと第２サイズを統一した統一サイズを統計情報として生成し、統一サイズに基づいて、生成部９１で診断支援情報を生成する。

図３８において、統計処理部１１６は、算出部９０で算出された第１サイズと、配信要求受付部７９で受け付けられた配信要求の領域指定情報に含まれる第２サイズのそれぞれの推定値を、統計量を用いて算出し、算出した第１サイズと第２サイズの各推定値の平均値を統一サイズとして算出する。

具体的には、配信要求受付部７９で受け付けられた配信要求のユーザ関連情報のスタッフＩＤに「Ｄ００３」、領域指定情報に第２サイズの短径「１５．０」がそれぞれ記録されていて、算出部９０で算出された第１サイズの短径が「１５．３」であった場合、統計処理部１１６は、第１サイズの短径「１５．３」に、図２４等に示す統計量表の全体の平均値「０．１７」を加算して、第１サイズの推定値「１５．４７」（＝１５．３＋０．１７）を算出する。また、統計処理部１１６は、第２サイズの短径「１５．０」から、上記統計量表のスタッフＩＤ「Ｄ００３」の差分の平均値「−０．４５」から全体の平均値「０．１７」を減算した値を減算して、第２サイズの推定値「１５．６２」（＝１５．０−（−０．４５−０．１７））を算出する。

統計処理部１１６は、第１サイズの推定値「１５．４７」と第２サイズの推定値「１５．６２」の平均値を、統一サイズ「１５．５５」（≒（１５．４７＋１５．６２）／２）として算出する。統計処理部１１６は、算出した統一サイズを特徴量登録部８２および生成部９１（図４０参照）に出力する。

特徴量ＤＢ１７には、特徴量リスト１５０が格納される。図３９において、特徴量リスト１５０は、上記第３実施形態の図２３に示す特徴量リスト１２０の各項目に加えて、統一サイズの項目を有する。特徴量登録部８２は、統計処理部１１６からの統一サイズを特徴量リスト１５０に登録する。

図４０において、検索部８０は、診断支援情報の生成に必要な第１サイズ以外の特徴量と統一サイズ、すなわち第１サイズを統一サイズに差し替えた特徴量を特徴量リスト１５０から検索し、検索した特徴量をプログラム制御部８１の生成部９１に出力する。生成部９１は、検索部８０と算出部９０それぞれからの第1サイズ以外の特徴量、および統計処理部１１６からの統一サイズに基づいて、診断支援情報を生成する。生成部９１は、生成した診断支援情報を提供部８３に出力する。第１サイズと第２サイズの統一サイズに基づいて診断支援情報を生成するので、より診断支援情報の信頼性を高めることができる。なお、図４０では、図２２、図３６と同様、登録要求受付部７７、画像登録部７８等の図示を省略している。

この場合の診断支援情報としては、上記第１実施形態で例示した第１サイズの経時変化、診断名の推定結果、および類似画像の他に、第２サイズの経時変化を加えてもよい。第２サイズの経時変化を診断支援情報として提供した場合、ビューア画面４５の診断支援情報表示領域５９には、図４１に示すグラフ１５５が表示される。

図４１において、グラフ１５５は、上記第１実施形態の図１１に示すグラフ６５と同様に、検査日を横軸、第２サイズ（ここでは長径）を縦軸にそれぞれとり、第２サイズを示す三角形のマーク１５６と第２サイズの数値を検査日毎に時系列に並べたものである。マーク１５６の上部には枠１５７が表示され、マーク１５６にはバー１５８が重ねて表示される。

枠１５７には、当該第２サイズの認識に携わった医療スタッフのスタッフＩＤが記されている。バー１５８は、当該第２サイズに基づき統計処理部１１６が算出した統一サイズを中心とし、当該第２サイズの認識に携わった医療スタッフの差分の標準偏差に応じた幅をもつ。バー１５８は、例えば統一サイズが「１０」で標準偏差が「２」であった場合、統一サイズ±標準偏差の範囲、すなわち上端が「１２」、下端が「８」の範囲に表示される。なお、バー１５８で表示する範囲を、統一サイズ±２×標準偏差の範囲としてもよい。

バー１５８の表示により、枠１５７に記されるスタッフＩＤの医療スタッフの第２サイズの認識ばらつきが一目瞭然となる。こうすれば、マーク１５６と数値で示される第２サイズのみを参照する場合よりも、第２サイズの経時変化を正しく把握することができる。

図４１の場合を例に説明すると、マーク１５６と数値で示される第２サイズのみを参照すると、日を経るにつれて第２サイズが大きくなっているように見える。しかし、バー１５８を参照すると、バー１５８の中心で示される統一サイズが略同じ値を示し、また、検査日「２０１５．０１．２２」のバー１５８の幅が広い。このため、検査日「２０１５．０１．２２」の第２サイズ「８．６」が本来は低い値ではないかと推測することができ、マーク１５６と数値で示されるほど第２サイズの経時変化がないと判断することができる。

標準偏差が比較的大きく、第２サイズの認識に大きなばらつきがある場合は、第２サイズの経時変化を正しく把握することがより難しくなる。そこで、標準偏差が予め設定された閾値よりも大きい場合、図４２に示すような吹き出し１５９をグラフ１５５に表示させてもよい。吹き出し１５９には、「注意！認識ミスのおそれあり」といった、第２サイズの信頼性に注意を要する旨の警告メッセージが表示される。こうした警告を表示することで、より第２サイズの経時変化の把握を誤る可能性を低減することができる。

なお、図４２では、バー１５８と吹き出し１５９を両方表示する例を示したが、バー１５８は表示せずに吹き出し１５９のみを表示してもよい。また、警告の表示方法としては吹き出し１５９に限らず、例えば標準偏差が予め設定された閾値よりも大きいバー１５８を、他のバー１５８と識別可能に点滅させる等して強調表示してもよいし、警告メッセージを音声出力してもよい。

［第７実施形態］
上記第３実施形態で図２９等を用いて説明したように、統計情報によれば、例えばある医療スタッフは第２サイズを大きく認識する傾向にあり、あるビューアプログラム３５は第２サイズを小さく認識する傾向にある等、各集計単位の第２サイズの認識傾向が分かる。そこで本実施形態では、図４３に示すように、統計情報に基づいて、配信要求受付部７９で受け付けられた配信要求の領域指定情報に含まれる第２サイズを補正する補正部１６５を設ける。

補正部１６５は、例えば配信要求受付部７９で受け付けられた配信要求のユーザ関連情報のスタッフＩＤに「Ｄ００３」、領域指定情報に第２サイズの短径「１５．０」がそれぞれ記録されていた場合、第２サイズの短径「１５．０」から、図２４等に示す統計量表のスタッフＩＤ「Ｄ００３」の差分の平均値「−０．４５」から全体の平均値「０．１７」を減算した値を減算して、第２サイズの補正値「１５．６２」（＝１５．０−（−０．４５−０．１７））を算出する。補正部１６５で補正された第２サイズは、特徴量登録部８２により特徴量ＤＢ１７の特徴量リストに登録されたり、生成部９１で診断支援情報を生成する際に利用される。このように統計情報に基づいて第２サイズを補正することで、各集計単位の第２サイズの認識傾向を反映させた第２サイズを取得することができる。

なお、第２サイズだけでなく、領域指定情報の位置座標も統計情報に基づいて補正してもよい。例えば第２サイズを大きく認識する傾向にある医療スタッフは、領域指定情報の位置座標を数画素程度小さく補正する。

なお、上述の種々の実施形態や種々の変形例は、適宜組み合わせることが可能である。また、本発明は、プログラムに加えて、プログラムを記憶する記憶媒体にも及ぶ。

２ 医療情報システム（特徴量管理システム）
１０ クライアント端末（診断支援装置）
１２ センターサーバ（特徴量管理装置）
１７ 特徴量ＤＢ（データ格納部）
１９、９５、１２０、１３０、１４０、１５０ 特徴量リスト
２７ ＣＰＵ
３５ ビューアプログラム
４５ ビューア画面
５９ 診断支援情報表示領域
７５ 作動プログラム
７６ 診断支援プログラム
７９ 配信要求受付部（受付部）
８１ プログラム制御部
８２ 特徴量登録部（登録部）
９０ 算出部
９１ 生成部
１００ 統計情報表示画面
１１６ 統計処理部
１２１ 統計情報表示領域
１２２ 統計量表
１２４〜１２６ ヒストグラム
１３５ 判定部
１５８ バー
１５９ 吹き出し
１６５ 補正部
Ｒ１ 領域
Ｒ２ 再認識領域

Claims (22)

1. 検査画像内の病変の領域が指定された領域指定情報を複数の診断支援装置から受け付ける受付部と、
   前記領域指定情報に基づいて前記病変の特徴を表す特徴量を算出する算出部と、
   前記特徴量をデータ格納部に登録する登録部とを備えることを特徴とする特徴量管理装置。
2. 前記算出部は、前記領域指定情報に基づいて前記領域を認識し直し、認識し直した再認識領域について前記特徴量を算出することを特徴とする請求項１に記載の特徴量管理装置。
3. 前記算出部は、前記再認識領域のサイズである第１サイズを前記特徴量として算出することを特徴とする請求項２に記載の特徴量管理装置。
4. 前記領域指定情報には、前記診断支援装置において認識した前記領域のサイズである第２サイズの認識結果が含まれており、
   前記登録部は、前記第１サイズを含む前記特徴量に、前記第２サイズを含む前記領域指定情報を関連付けて登録することを特徴とする請求項３に記載の特徴量管理装置。
5. 前記第１サイズと前記第２サイズの差分に関する統計情報を生成する統計処理部を備えることを特徴とする請求項４に記載の特徴量管理装置。
6. 前記統計処理部は、前記統計情報として、前記差分の統計量表、または前記差分の度数分布情報のうちの少なくともいずれかを生成することを特徴とする請求項５に記載の特徴量管理装置。
7. 前記受付部は、前記診断支援装置のユーザに関連するユーザ関連情報を受け付け、
   前記登録部は、前記特徴量に前記ユーザ関連情報を関連付けて登録し、
   前記統計処理部は、前記ユーザ関連情報毎の前記統計情報を生成することを特徴とする請求項５または６に記載の特徴量管理装置。
8. 前記ユーザ関連情報は、前記診断支援装置のユーザを識別するためのユーザ識別情報、前記診断支援装置を識別するための装置識別情報、前記診断支援装置で作動し、前記第２サイズを算出する算出プログラムを識別するためのプログラム識別情報、または前記診断支援装置のユーザの所属診療科のうちの少なくともいずれか１つを含むことを特徴とする請求項７に記載の特徴量管理装置。
9. 前記登録部は、前記特徴量に前記検査画像に関連する画像関連情報を登録し、
   前記統計処理部は、前記画像関連情報毎の前記統計情報を生成することを特徴とする請求項５ないし８のいずれか１項に記載の特徴量管理装置。
10. 前記画像関連情報は、前記検査画像の検査対象部位、または前記病変の種類のうちの少なくともいずれかを含むことを特徴とする請求項９に記載の特徴量管理装置。
11. 前記統計情報に基づいて設定された許容範囲内に、前記差分が収まっているか否かを判定する判定部を備え、
    前記判定部で前記許容範囲に収まっていないと判定された前記差分は、前記統計情報の生成対象から除外されることを特徴とする請求項５ないし１０のいずれか１項に記載の特徴量管理装置。
12. 前記統計処理部はさらに、前記統計情報として、前記第１サイズと前記第２サイズを統一した統一サイズを生成することを特徴とする請求項５ないし１１のいずれか１項に記載の特徴量管理装置。
13. 前記登録部は、前記特徴量に前記統一サイズを関連付けて登録することを特徴とする請求項１２に記載の特徴量管理装置。
14. 前記特徴量に基づいて、患者の診断を支援する診断支援情報を生成する生成部を備えることを特徴とする請求項１ないし１３のいずれか１項に記載の特徴量管理装置。
15. 請求項１２または１３を引用する請求項１４に記載の特徴量管理装置において、前記生成部は、前記統一サイズを用いて前記診断支援情報を生成することを特徴とする特徴量管理装置。
16. 前記診断支援情報は、前記第２サイズを示すマークが時系列で並べられた、前記第２サイズの経時変化を示すグラフであることを特徴とする請求項１５に記載の特徴量管理装置。
17. 前記統一サイズを中心とし、前記差分の標準偏差に応じた幅をもつバーが前記マークに重ねて表示されることを特徴とする請求項１６に記載の特徴量管理装置。
18. 前記差分の標準偏差が予め設定された閾値よりも大きい場合、前記第２サイズの信頼性に注意を要する旨の警告が前記グラフに表示されることを特徴とする請求項１６または１７に記載の特徴量管理装置。
19. 前記統計情報に基づいて、前記第２サイズを補正する補正部を備えることを特徴とする請求項５ないし１８のいずれか１項に記載の特徴量管理装置。
20. 検査画像内の病変の領域が指定された領域指定情報を複数の診断支援装置から受け付ける受付ステップと、
    前記領域指定情報に基づいて前記病変の特徴を表す特徴量を算出する算出ステップと、
    前記特徴量をデータ格納部に登録する登録ステップとを備えることを特徴とする特徴量管理装置の作動方法。
21. 検査画像内の病変の領域が指定された領域指定情報を複数の診断支援装置から受け付ける受付機能と、
    前記領域指定情報に基づいて前記病変の特徴を表す特徴量を算出する算出機能と、
    前記特徴量をデータ格納部に登録する登録機能とを、コンピュータに実行させることを特徴とする特徴量管理装置の作動プログラム。
22. 複数の診断支援装置と、
    特徴量管理装置とを備え、
    前記特徴量管理装置は、
    検査画像内の病変の領域が指定された領域指定情報を前記複数の診断支援装置から受け付ける受付部と、
    前記領域指定情報に基づいて前記病変の特徴を表す特徴量を算出する算出部と、
    前記特徴量をデータ格納部に登録する登録部とを備えることを特徴とする特徴量管理システム。

Images