JP2019149094A

JP2019149094A - 診断支援システム、診断支援方法、及びプログラム

Info

Publication number: JP2019149094A
Application number: JP2018034574A
Authority: JP
Inventors: 勇哉久藤; Yuya Kudo
Original assignee: Fujifilm Corp
Current assignee: Fujifilm Corp
Priority date: 2018-02-28
Filing date: 2018-02-28
Publication date: 2019-09-05
Anticipated expiration: 2038-02-28
Also published as: JP6948966B2

Abstract

【課題】医用画像から疾患を適切に診断することができる診断支援システム、診断支援方法、及びプログラムを提供する。【解決手段】診断支援システム１０は、医用画像を取得する取得部４０と、取得部４０により取得された医用画像から臓器が描出された臓器領域を抽出する抽出部４２と、抽出部４２により抽出された臓器領域の臓器情報を導出する導出部４４と、導出部４４により導出された臓器情報に基づいて、観察を要する要観察領域を検出する検出部４６と、検出部４６により要観察領域が複数検出された場合、複数の要観察領域の複数の医師への割り当てについて判断する判断部４８と、判断部４８の判断結果に基づいて、複数の要観察領域を複数の医師の各々に割り当てる割当部５０と、を備える。【選択図】図６

Description

本開示は、診断支援システム、診断支援方法、及びプログラムに関する。

従来、多臓器及び多疾病を対象とする診断支援を実現するために、診断支援アルゴリズムを共有化し利用するための仕組みを備える共通プラットフォームが提案されている（非特許文献１参照）。

二村幸孝、出口大輔、北坂孝幸、森健策、末永康仁、"PLUTO：医用画像診断支援共通プラットフォーム"、MEDICAL IMAGING TECHNOLOGY Vol.26 No.3、P.187-191、May 2008

しかしながら、非特許文献１には、多臓器及び多疾病を対象とする診断支援を実現するための共通プラットフォームを提供することは記載されているものの、診断のために、要観察領域を観察する観察者に、どのように医用画像を割り当てるかについては記載されていない。

本開示は、以上の事情を鑑みて成されたものであり、医用画像から疾患を適切に診断することができる診断支援システム、診断支援方法、及びプログラ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、本開示の第１の態様の診断支援システムは、医用画像を取得する取得部と、取得部により取得された医用画像から臓器が描出された臓器領域を抽出する抽出部と、抽出部により抽出された臓器領域の臓器情報を導出する導出部と、導出部により導出された臓器情報に基づいて、観察を要する要観察領域を検出する検出部と、検出部により要観察領域が複数検出された場合、複数の要観察領域の複数の観察者への割り当てについて判断する判断部と、判断部の判断結果に基づいて、複数の要観察領域を複数の観察者の各々に割り当てる割当部と、を備える。

第２の態様の診断支援システムは、第１の態様の診断支援システムにおいて、割当部は、複数種類の臓器毎の専門家、複数種類の疾患毎の専門家、及び疾患のレベル毎の専門家のいずれかである複数の観察者の各々に複数の要観察領域を割り当てる。

第３の態様の診断支援システムは、第１の態様または第２の態様の診断支援システムにおいて、割当部は、複数の観察者の各々と、複数の要観察領域の各々との対応関係を表す情報に基づいて、複数の要観察領域の割り当てを行う。

第４の態様の診断支援システムは、第１の態様から第３の態様のいずれか１態様の診断支援システムにおいて、検出部は、取得部により取得された第１の医用画像から抽出された第１の臓器領域について導出された第１の臓器情報と、取得部により取得された第２の医用画像から抽出された第２の臓器領域について導出された第２の臓器情報と、に基づいて導出された指標値により要観察領域を検出する。

第５の態様の診断支援システムは、第４の態様の診断支援システムにおいて、第２の医用画像は第１の医用画像と同一の画像であり、画像内に複数の臓器領域を含む。

第６の態様の診断支援システムは、第４の態様または第５の態様の診断支援システムにおいて、導出部は、少なくとも第１の医用画像から抽出された臓器領域から第１の臓器情報を導出する。

第７の態様の診断支援システムは、第４の態様から第６の態様のいずれか１態様の診断支援システムにおいて、抽出部は、医用画像内に存在する臓器全体の臓器領域を抽出した後に、抽出した臓器領域の一部の領域を更に抽出し、導出部は、一部の領域から一部臓器情報を導出し、検出部は、第１の医用画像から抽出された第１の臓器領域の一部の領域について導出された第１の一部臓器情報と、第２の医用画像から抽出された第２の臓器領域の一部の領域について導出された第２の一部臓器情報と、に基づいて、指標値を導出する。

第８の態様の診断支援システムは、第７の態様の診断支援システムにおいて、第１の臓器領域と第２の臓器領域とは同じ臓器領域である。

第９の態様の診断支援システムは、第４の態様から第８の態様のいずれか１態様の診断支援システムにおいて、抽出部は、第１の医用画像と、第１の医用画像内に存在する臓器が含まれる医用画像であって、かつ第１の医用画像以外の医用画像とから臓器領域を抽出する。

第１０の態様の診断支援システムは、第９の態様の診断支援システムにおいて、第１の医用画像、及び第１の医用画像以外の医用画像は、同一検査内の異なる画像である。

第１１の態様の診断支援システムは、第９の態様の診断支援システムにおいて、第１の医用画像以外の医用画像は、第１の医用画像よりも過去に撮影されて得られた医用画像である。

第１２の態様の診断支援システムは、第９の態様の診断支援システムにおいて、第１の医用画像、及び第１の医用画像以外の医用画像は、異なる撮影方法による撮影によって得られた医用画像である。

第１３の態様の診断支援システムは、第４の態様から第１２に態様のいずれか１態様の診断支援システムにおいて、指標値は、疾患の進行度、及び疾患の評価対象の領域を表す情報の少なくとも一方を含む。

第１４の態様の診断支援システムは、第４の態様から第１３に態様のいずれか１態様の診断支援システムにおいて、臓器情報は、臓器領域のサイズ、臓器領域の画像における各画素の信号値、及び各画素の信号値を用いて算出される値の少なくとも１つを含む。

第１５の態様の診断支援システムは、第１の態様から第１４に態様のいずれか１態様の診断支援システムにおいて、割当部は、要観察領域を割り当てた観察者の予め定められた連絡先に、割り当てに関する情報を通知する。

第１６の態様の診断支援システムは、第４の態様から第１４に態様のいずれか１態様の診断支援システムにおいて、割当部は、指標値が予め定められた条件を満たす場合に、要観察領域を割り当てた観察者の予め定められた連絡先に、割り当てに関する情報を通知する。

第１７の態様の診断支援システムは、第１の態様から第１６に態様のいずれか１態様の診断支援システムにおいて、割当部が割り当てた複数の観察者の各々による、割り当てられた要観察領域の観察を行う指示を受け付ける受付部と、受付部が指示を受け付けた場合、指示を行った観察者に割り当てられている要観察領域を示す画像を表示部に表示させる制御を行う表示制御部と、をさらに備えた。

一方、上記目的を達成するために、第１８の態様の診断支援方法は、医用画像を取得し、取得された医用画像から臓器が描出された臓器領域を抽出し、抽出された臓器領域の臓器情報を導出し、導出された臓器情報に基づいて、観察を要する要観察領域を検出し、要観察領域が複数検出された場合、複数の要観察領域の複数の観察者への割り当てについて判断する判断部と、判断結果に基づいて、複数の要観察領域を複数の観察者の各々に割り当てる、処理を診断支援システムが実行する診断支援方法である。

また、上記目的を達成するために、第１９の態様のプログラムは、医用画像を取得し、取得された医用画像から臓器が描出された臓器領域を抽出し、抽出された臓器領域の臓器情報を導出し、導出された臓器情報に基づいて、観察を要する要観察領域を検出し、要観察領域が複数検出された場合、複数の要観察領域の複数の観察者への割り当てについて判断する判断部と、判断結果に基づいて、複数の要観察領域を複数の観察者の各々に割り当てる、処理をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

本開示によれば、複数の臓器情報の組み合わせから疾患の評価を行うことができる。

実施形態の診断支援システムの構成の一例を示すブロック図である。実施形態の診断支援装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。実施形態の割当テーブルの一例を示す図である。実施形態の診断支援装置の機能的な構成の一例を示すブロック図である。実施形態の医用画像から抽出された臓器領域の一例を示す図である。実施形態の診断支援処理の一例を示すフローチャートである。実施形態の医用画像から抽出された脊椎の領域の一例を示す図である。実施形態の医用画像から抽出された大腰筋の領域の一例を示す図である。実施形態の指標値表示画面の一例を示す図である。

以下、図面を参照して、本開示の技術を実施するための形態例を詳細に説明する。

まず、図１を参照して、本実施形態の診断支援システム１０の構成を説明する。図１に示すように、診断支援システム１０は、画像管理装置１２及び診断支援装置１４を含む。画像管理装置１２及び診断支援装置１４は、各々ネットワークＮに接続され、ネットワークＮを介した通信が可能とされる。画像管理装置１２は、ＣＴ（Computed Tomography）及びＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）等の医用画像を撮影する撮影装置による撮影により得られた医用画像を示す医用画像データを記憶する。画像管理装置１２の例としては、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）等が挙げられる。診断支援装置１４は、画像管理装置１２に記憶された医用画像データを用いて診断の支援を行う。診断支援装置１４の例としては、パーソナルコンピュータ及びサーバコンピュータ等の情報処理装置が挙げられる。

次に、図２を参照して、本実施形態の診断支援装置１４のハードウェア構成を説明する。図２に示すように、診断支援装置１４は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０、一時記憶領域としてのメモリ２１、及び不揮発性の記憶部２２を含む。また、診断支援装置１４は、液晶ディスプレイ等の表示部２３、キーボードとマウス等の入力部２４、及びネットワークＮに接続されるネットワークＩ／Ｆ（InterFace）２５を含む。ＣＰＵ２０、メモリ２１、記憶部２２、表示部２３、入力部２４、及びネットワークＩ／Ｆ２５は、バス２６に接続される。

記憶部２２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、及びフラッシュメモリ等によって実現される。記憶媒体としての記憶部２２には、診断支援プログラム３０が記憶される。ＣＰＵ２０は、記憶部２２から診断支援プログラム３０を読み出してからメモリ２１に展開し、展開した診断支援プログラム３０を実行する。

また、記憶部２２には、割当テーブル３２が記憶される。図３に、割当テーブル３２の一例を示す。図３に示すように、本実施形態の割当テーブル３２は、複数種類の臓器のそれぞれと、その臓器の観察を担当する医師と、観察を担当する医師の連絡先と、が対応付けられた情報である。臓器の観察を担当する医師は、例えば、その臓器の専門医であってもよいし、その臓器に関わる疾患の専門医であってもよく、観察を行うために適切な人物を予め定めておけばよい。また、連絡先は観察を担当する医師に連絡を行うことができる連絡先であれば特に限定されず、例えば、携帯電話等の電話番号や、メールアドレス等が挙げられる。本実施形態の医師が本開示の観察者の一例である。また、本実施形態の割当テーブル３２が、本開示の対応関係を表す情報の一例である。

次に、図４を参照して、本実施形態の診断支援装置１４の機能的な構成について説明する。図４に示すように、診断支援装置１４は、取得部４０、抽出部４２、導出部４４、検出部４６、判断部４８、割当部５０、受付部５２、及び表示制御部５４を含む。ＣＰＵ２０が診断支援プログラム３０を実行することで、取得部４０、抽出部４２、導出部４４、検出部４６、判断部４８、割当部５０、受付部５２、及び表示制御部５４として機能する。

取得部４０は、画像管理装置１２から、画像管理装置１２に記憶された医用画像データを、ネットワークＮを介して取得する。本実施形態では、取得部４０は、例えば、一度のＣＴ撮影により得られた複数の医用画像等の同一検査内の複数の医用画像それぞれを示す複数の医用画像データを取得する。

抽出部４２は、取得部４０により取得された複数の医用画像データが示す複数の医用画像から臓器が描出された臓器領域を抽出する。なお、抽出部４２は、異なる複数の医用画像のそれぞれから複数の臓器領域を抽出してもよい。

抽出部４２による臓器領域の抽出処理には、例えば、ＡＩ（Artificial Intelligence）技術を適用することができる。具体的には、例えば、医用画像データを入力とし、抽出される臓器領域を出力としたディープニューラルネットワークを作成する。次に、医用画像データ及びその医用画像データが示す医用画像内の臓器領域を含む教師データを用いて、作成したディープニューラルネットワークを学習させることによって得られた学習済みモデルを記憶部２２に予め記憶しておく。抽出部４２は、取得部４０により取得された複数の医用画像データを学習済みモデルに入力し、学習済みモデルから出力された臓器領域を取得することによって、医用画像から臓器領域を抽出する。図５に、抽出部４２により抽出された臓器領域の一例を示す。なお、抽出部４２は、ユーザにより入力部２４を介して入力された領域を臓器領域として抽出してもよい。

導出部４４は、抽出部４２により抽出された複数の臓器領域について、それぞれの臓器領域の画像から得られる臓器情報を導出する。臓器情報の例としては、面積と体積等の臓器領域のサイズ、及び臓器領域の画像の各画素の信号値（例えば、画素値）が挙げられる。また、臓器情報の例としては、臓器領域の画像の各画素の信号値から算出される値（例えば、最大値、最小値、平均値、分散、及び標準偏差等）等も挙げられる。

導出部４４による臓器情報の導出処理には、例えば、ＡＩ技術を適用することができる。具体的には、例えば、臓器領域の画像を示す画像データを入力とし、臓器情報を出力としたディープニューラルネットワークを作成する。次に、臓器領域の画像を示す画像データ及びその画像データに対応する臓器情報を含む教師データを用いて、作成したディープニューラルネットワークを学習させることによって得られた学習済みモデルを記憶部２２に予め記憶しておく。導出部４４は、抽出部４２により抽出された臓器領域の画像を示す画像データを学習済みモデルに入力し、学習済みモデルから出力された臓器情報を取得することによって、抽出部４２により抽出された臓器領域の臓器情報を導出する。

検出部４６は、導出部４４により複数の臓器領域それぞれについて導出された各臓器情報に基づいて、医用画像から医師により観察を要する要観察領域を検出する。本実施形態では、検出部４６が要観察領域を検出する方法の一例として、導出部４４により複数の臓器領域それぞれについて導出された各臓器情報に基づいて指標値を導出し、導出した指標値に基づいて、臓器領域から要観察領域を検出する。なお、本実施形態では、要観察領域の導出に用いられる指標値の一例として、疾患の評価に関する指標値等を用いている。なお、臓器情報の数は、２つでもよいし、３つ以上でもよい。

検出部４６による指標値の導出処理には、例えば、ＡＩ技術を適用することができる。具体的には、例えば、複数の臓器情報を入力とし、疾患の評価に関する指標値を出力としたディープニューラルネットワークを作成する。次に、複数の臓器情報及びその臓器情報に対応する疾患の評価に関する指標値を含む教師データを用いて、作成したディープニューラルネットワークを学習させることによって得られた学習済みモデルを記憶部２２に予め記憶しておく。検出部４６は、複数の臓器領域について導出部４４により導出された臓器情報を学習済みモデルに入力し、学習済みモデルから出力された疾患の評価に関する指標値を取得することによって、疾患の評価に関する指標値を導出する。なお、検出部４６は、ＡＩ技術を用いるのではなく、予め定義されたルールに従って、疾患の評価に関する指標値を導出してもよい。

判断部４８は、検出部４６が要観察領域を複数検出した場合、複数の要観察領域の、複数の医師への割り当てについて判断する。

割当部５０は、判断部４８の判断結果に基づいて、複数の要観察領域の各々に、各要観察領域を観察する医師を割り当てる。具体的には、割当部５０は、割当テーブル３２を参照し、要観察領域に対応する臓器領域に、その臓器領域を専門とする医師（専門医）を割り当てる。

また、本実施形態の割当部５０は、割り当てた医師に対応付けられている連絡先に、要観察領域の観察が割り当てられたことを表す情報を通知する。具体的には、割当部５０は、割当テーブル３２を参照し、要観察領域を割り当てた医師に対応付けられている連絡先を取得し、取得した連絡先に、ネットワークＩ／Ｆ２５を介して予め定められた通知を行う。なお、ここで行う通知の具体的な内容は特に限定されず、例えば、要観察領域が割り当てられたことを表す情報のみであってもよいし、検出部４６が導出した指標値に関する情報等、要観察領域の観察に付随する情報も含まれていてもよい。

受付部５２は、要観察領域を割り当てられた医師による、要観察領域の観察を行う旨の指示（以下、「観察実行指示」という）を受け付ける。なお、受付部５２は、観察実行指示を、入力部２４を介して受け付けてもよいし、医師が使用する他の端末装置等から行われた観察実行指示をネットワークＩ／Ｆ２５を介して受け付けてもよい。

表示制御部５４は、受付部５２が観察実行指示を受け付けた場合、医師により観察実行指示が行われた装置の表示部に、観察実行指示を行った医師に割り当てられている要観察領域を表す画像を表示させる制御を行う。具体的には、受付部５２が入力部２４を介して観察実行指示を受け付けた場合、表示制御部５４は、表示部２３に要観察領域を表す画像を表示させる制御を行う。なお、要観察領域を表す画像とは、例えば、要観察領域の抽出対象の医用画像であり、本実施形態の表示制御部５４は、一例として、医用画像に対し、検出した要観察領域をマーキングする等強調させた状態で表示部に表示させる。また、受付部５２は、検出部４６により導出された指標値を要観察領域とともに表示部に表示する制御を行う。

次に、図６を参照して、本実施形態の診断支援装置１４の作用を説明する。ＣＰＵ２０が診断支援プログラム３０を実行することによって、図６に示す診断支援処理が実行される。また、図６に示す診断支援処理は、例えば、ユーザにより入力部２４を介して、診断支援プログラム３０の実行指示が入力された場合に実行される。

図６のステップＳ１０で、取得部４０は、前述したように、画像管理装置１２から、画像管理装置１２に記憶された医用画像データを、ネットワークＮを介して取得する。次のステップＳ１２で、抽出部４２は、ステップＳ１０の処理により取得された複数の医用画像データが示す複数の医用画像から臓器が描出された臓器領域を複数抽出する。

次のステップＳ１４で、導出部４４は、前述したように、ステップＳ１２の処理により抽出された複数の臓器領域について、それぞれの臓器領域の画像から得られる臓器情報を導出する。

次のステップＳ１６で、検出部４６は、前述したように、ステップＳ１４の処理により複数の臓器領域それぞれについて導出された複数の臓器情報に基づいて、要観察領域を検出するための指標値を導出する。

次のステップＳ１８で、検出部４６は、前述したように、ステップＳ１６の処理により導出された指標値に基づいて、医用画像から要観察領域を検出する。

次のステップＳ２０で、判断部４８は、前述したように、ステップＳ１８の処理により複数の要観察領域が検出された場合、複数の要観察領域の複数の観察者への割り当てについて判断するために、要観察領域毎に、複数の医師の各々に割り当てるか否かを判定する。例えば、要観察領域が複数検出された場合でも、例えば、要観察領域に対応する臓器領域を専門とする分野が近い場合等、一人の医師が観察を行うことが好ましい場合がある。本実施形態の診断支援装置１４では、このように要観察領域が複数検出された場合であっても、一人の医師が観察を行うことが好ましい場合について、複数の要観察領域の組合せ毎に予め定めておき、一人の医師が観察を行うことに関する情報を記憶部２２に予め記憶させておく（図示省略）。

要観察領域毎に複数の医師の各々に割り当てる場合、ステップＳ２０の判定が肯定判定となり、ステップＳ２２へ移行する。

ステップＳ２２で、割当部５０は、前述したように、割当テーブル３２を参照し、ステップＳ１８の処理により導出された複数の要観察領域に、各要観察領域を観察する医師を割り当てる。

次のステップＳ２４で、割当部５０は、前述したように、ステップＳ２２の処理により割り当てた医師に、通知を行うか否かを判定する。本実施形態では、一例として、ステップＳ１６の処理により導出された指標値が予め定められた条件を満たす場合に、割り当てた医師に対して要観察領域の観察が割り当てられたことを表す情報を通知する。なお、本実施形態では、予め定められた条件として、疾患の程度が重いとみなせる指標値や、疾患の緊急度が高いとみなせる指標値であるとした条件を採用しているが、具体的な数値は、疾患等に応じて適宜、設定が可能である。なお、本実施形態に限定されず、割当部５０は、指標値以外の情報を参照して通知を行うか否かを判定してもよい。例えば、ステップＳ１０で取得した医用画像の被写体である患者等に対応付けられている患者情報が取得可能な場合、割当部５０は、患者情報に基づいて通知を行うか否かを判定してもよい。具体例としては、急患であることを表す情報が対応付けられている場合、割当部５０は、通知を行うと判定することが挙げられる。

通知を行わない場合、ステップＳ２４の判定が否定判定となり、ステップＳ２８へ移行する。一方、通知を行う場合、ステップＳ２４の判定が肯定判定となり、ステップＳ２６へ移行する。

ステップＳ２６で、割当部５０は、前述したように、割当テーブル３２を参照して、ステップＳ２２の処理により割り当てた医師に対応付けられている連絡先に、要観察領域の観察が割り当てられたことを表す情報を通知し、ステップＳ２８へ移行する。

一方、要観察領域毎に複数の医師の各々に割り当てない場合、ステップＳ２０の判定が否定判定となり、ステップＳ２８へ移行する。なお、本実施形態では、ステップＳ１８の処理により検出された要観察領域が１つの場合も、ステップＳ２０の判定が否定判定となり、ステップＳ２８へ移行する。

ステップＳ２８で、表示制御部５４は、前述したように、観察実行指示を受付部５２が受け付けたか否かを判定する。受付部５２が観察実行指示を受け付けるまでステップＳ２８の判定が否定判定となる。一方、受付部５２は観察実行指示を受け付けると、ステップＳ２８の判定が肯定判定となり、ステップＳ３０へ移行する。

ステップＳ３０で、表示制御部５４は、前述したように、医師により観察実行指示が行われた装置の表示部に、観察実行指示を行った医師に割り当てられている要観察領域を表す画像を表示させる制御を行う。ステップＳ３０の処理が終了すると、診断支援処理が終了する。本ステップＳ３０の処理が実行されることにより、要観察領域を割り当てられた医師は、表示部に表示された要観察領域を表す画像を読影し、要観察領域の観察を行う。

次に、診断支援装置１４の具体的な動作例について説明する。

例えば、脂肪肝について観察を行う場合（疾患が脂肪肝の場合）、要観察領域は肝臓の領域となり、指標値として脂肪肝の評価に関する指標値が用いられる。また例えば、肺がんについて観察を行う場合（疾患が肺がんの場合）、要観察領域は肺の領域と、リンパ節の領域と、肺及びリンパ節以外の他臓器の領域となり、指標値として肺癌の評価に関する評価値が用いられる。また例えば、サルコペニアについて観察を行う場合（疾患がサルコペニアの場合）、要観察領域は脊椎の領域及び大腰筋の領域をとなり、指標値としてサルコペニアの評価に関する指標値に関する指標値が用いられる。

上記ステップＳ１２で抽出部４２は、複数の医用画像から脾臓の領域及び肝臓の領域を抽出する。また、抽出部４２は、複数の医用画像から肺の領域と、リンパ節の領域と、肺及びリンパ節以外の他臓器の領域とを抽出する。さらにた、抽出部４２は、複数の医用画像から脊椎の領域、及び大腰筋の領域を抽出する。抽出部４２により抽出された脊椎の領域の一例を図７に示し、大腰筋の領域の一例を図８に示す。

上記ステップＳ１４で、導出部４４は、脾臓の領域の臓器情報として、脾臓の領域における画素値（例えば、ＣＴ値）の平均値を導出し、また、肝臓の領域の臓器情報として、肝臓の領域における各画素の画素値を導出する。また、導出部４４は、肺の領域の臓器情報として、肺の領域における腫瘍のサイズ及び浸潤の有無を導出する。また、導出部４４は、リンパ節の領域の臓器情報として、リンパ節転移の有無を導出する。また、導出部４４は、他臓器の領域の臓器情報として、他臓器における腫瘍（すなわち、遠隔転移）の有無を導出する。さらに、導出部４４は、脊椎の領域の臓器情報として、第３腰椎乃至第４腰椎の位置を導出し、大腰筋の領域の臓器情報として、大腰筋の複数の断面それぞれの断面積を導出する。

上記ステップＳ１６で検出部４６は、脂肪肝の評価に関する指標値として、肝臓の領域における各画素のうち、画素値が脾臓の領域における画素値の平均値よりも所定値（例えば、１０ＨＵ（Hounsfield Unit））以上小さく、かつ画素値が閾値（例えば、４０ＨＵ）以下の領域を表す情報を導出する。本動作例における、この領域を表す情報が、本開示の疾患の評価対象の領域を表す情報の一例である。この場合、上記ステップＳ２０で検出部４６は、指標値となる、上記領域を表す情報が導出された領域を要観察領域として検出する。なお、上記領域を表す情報が導出されない場合、脂肪肝に関する要観察領域が検出されなかったことを示している。

また、上記ステップＳ１６で検出部４６は、導出部４４により導出された肺の領域における腫瘍のサイズ及び浸潤の有無と、リンパ節転移の有無と、遠隔転移の有無とに基づいて、肺がんの評価に関する指標値として、肺がんの進行度の一例としての病期を導出する。この肺がんの病期の導出に用いる手法としては、例えば、以下の参考文献１に開示されている手法を適用することができる。

［参考文献１］“病期の分類法”、[online]、［平成３０年２月６日検索］、インターネット（ＵＲＬ：http://ganclass.jp/kind/lung/stage/stage.php）

この場合、上記ステップＳ２０で検出部４６は、指標値となる肺癌の病期に応じて、肺の領域、リンパ節の領域、遠隔転移が認められた領域等を要観察領域として検出する。なお、肺がんの病期が導出されない場合、肺がんに関する要観察領域が検出されなかったことを示している。

また、上記ステップＳ１６で検出部４６は、第３腰椎乃至第４腰椎における大腰筋の断面積をサルコペニアの評価に関する指標値として導出する。この場合、上記ステップＳ２０で検出部４６は、指標値となる大腰筋の断面積の経時的な変化の値に応じて、例えば、変化量が閾値値以上の場合、第３腰椎乃至第４腰椎の領域、及び大腰筋の領域を要観察領域として検出する。なお、大腰筋の断面積に経時的な変化が生じていないとみなせる場合、サルコペニアに関する要観察領域が検出されなかったことを示している。

ステップＳ２０で判断部４８は、上記のように、脂肪肝、肺がん、及びサルコペニア等に対応する要観察領域が複数検出されたか否かを判定し、判定結果に応じて、ステップＳ２２で割当部５０が、要観察領域の割り当てを行う。

以上説明したように、本実施形態の診断支援システム１０は、医用画像を取得する取得部４０と、取得部４０により取得された医用画像から臓器が描出された臓器領域を抽出する抽出部４２と、抽出部４２により抽出された臓器領域の臓器情報を導出する導出部４４と、導出部４４により導出された臓器情報に基づいて、観察を要する要観察領域を検出する検出部４６と、検出部４６により要観察領域が複数検出された場合、複数の要観察領域の複数の医師への割り当てについて判断する判断部４８と、判断部４８の判断結果に基づいて、複数の要観察領域を複数の医師の各々に割り当てる割当部５０と、を備える。

従って、本実施形態によれば、複数の医師の各々により医用画像から疾患を適切に診断することができる。

なお、本実施形態では、複数種類の臓器のそれぞれに対応して、臓器毎の専門家に割り当てる場合について説明したが、これに限定されない。例えば、疾患毎の専門家に割り当ててもよいし、疾患のレベル（疾患の進行度等）毎の専門家に割り当ててもよいし、またこれらの専門家の組合せに応じて割り当ててもよい。これらの場合、それぞれの専門家に対応する割当テーブル３２を記憶部２２に記憶させておけばよい。

また、本実施形態では、複数の医用画像から複数の臓器領域を抽出する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、１つの医用画像から複数の臓器領域を抽出する形態としてもよい。

また、本実施形態では、肝臓及び脾臓等の臓器全体の領域を抽出する場合について説明したが、これに限定されない。抽出部４２が臓器全体の領域を抽出した後、抽出した領域から一部の領域を更に抽出してもよい。この場合、導出部４４は、抽出部４２により抽出された一部の領域の画像から、一部臓器情報を導出する形態が例示される。また、この場合、検出部４６は、導出部４４により複数の一部の領域それぞれについて導出された複数の一部臓器情報に基づいて、疾患の評価に関する指標値を導出する形態が例示される。また、この場合、複数の一部の領域は、例えば、肺の左上葉及び肺の右上葉のように、同じ臓器領域から抽出された一部の領域でもよいし、異なる臓器領域から抽出された一部の領域でもよい。また、この場合、疾患の評価に関する指標値の導出に用いる複数の臓器領域は、臓器全体の領域及び臓器の一部の領域の組み合わせでもよい。

また、本実施形態では、同一検査内の複数の医用画像から臓器領域を抽出する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、同一の被写体を撮影した撮影時期の異なる複数の医用画像から臓器領域を抽出する形態としてもよい。また、例えば、同一の被写体を異なる撮影方法により撮影して得られた複数の医用画像から臓器領域を抽出する形態としてもよい。この場合の異なる撮影方法としては、例えば、ＣＴ撮影とＭＲＩ撮影等の異なる撮影装置による撮影が挙げられる。また、この場合の異なる撮影方法としては、例えば、同じ撮影装置による撮影ではあるが、造影剤が体内にある状態での撮影と無い状態での撮影、及びマンモグラフィでの通常撮影とトモシンセシス撮影等も挙げられる。

なお、本実施形態では、疾患の評価に関する指標値を表示部に表示する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、疾患の評価に関する指標値に加え、指標値の導出に用いた各臓器情報、及び各臓器情報に対応する各臓器領域の少なくとも１つを更に表示部に表示する形態としてもよい。

また、例えば、疾患の評価に関する指標値を用いた診断結果を表示部に表示する形態としてもよい。この場合、肝臓の領域における各画素のうち、画素値が脾臓の領域における画素値の平均値よりも所定値以上小さく、かつ画素値が閾値以下の領域の面積が所定値以上の場合に、患者が脂肪肝であることを示す情報を表示部に表示する形態が例示される。

また、上記実施形態でＣＰＵがソフトウェア（プログラム）を実行することにより実行した各種処理を、ＣＰＵ以外の各種のプロセッサが実行してもよい。この場合のプロセッサとしては、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等の製造後に回路構成を変更可能なＰＬＤ（Programmable Logic Device）、及びＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が例示される。また、上記各種処理を、これらの各種のプロセッサのうちの１つで実行してもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡ、及びＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ等）で実行してもよい。また、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路である。

また、上記実施形態では、診断支援プログラム３０が記憶部２２に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。診断支援プログラム３０は、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disk Read Only Memory）、及びＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の記録媒体に記録された形態で提供されてもよい。また、診断支援プログラム３０は、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。

１０診断支援システム
１２画像管理装置
１４診断支援装置
２０ＣＰＵ
２１メモリ
２２記憶部
２３表示部
２４入力部
２５ネットワークＩ／Ｆ
２６バス
３０診断支援プログラム
３２割当テーブル
４０取得部
４２抽出部
４４受付部
４６検出部
４８判断部
５０割当部
５２受付部
５４表示制御部
Ｎネットワーク

Claims

医用画像を取得する取得部と、
前記取得部により取得された医用画像から臓器が描出された臓器領域を抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出された臓器領域の臓器情報を導出する導出部と、
前記導出部により導出された臓器情報に基づいて、観察を要する要観察領域を検出する検出部と、
前記検出部により前記要観察領域が複数検出された場合、複数の前記要観察領域の複数の観察者への割り当てについて判断する判断部と、
前記判断部の判断結果に基づいて、複数の前記要観察領域を前記複数の観察者の各々に割り当てる割当部と、
を備えた診断支援システム。
前記割当部は、複数種類の臓器毎の専門家、複数種類の疾患毎の専門家、及び疾患のレベル毎の専門家のいずれかである前記複数の観察者の各々に複数の前記要観察領域を割り当てる、
請求項１に記載の診断支援システム。
前記割当部は、前記複数の観察者の各々と、複数の前記要観察領域の各々との対応関係を表す情報に基づいて、複数の前記要観察領域の割り当てを行う、
請求項１または請求項２に記載の診断支援システム。
前記検出部は、前記取得部により取得された第１の医用画像から抽出された第１の臓器領域について導出された第１の臓器情報と、前記取得部により取得された第２の医用画像から抽出された第２の臓器領域について導出された第２の臓器情報と、に基づいて導出された指標値により前記要観察領域を検出する、
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の診断支援システム。
前記第２の医用画像は前記第１の医用画像と同一の画像であり、画像内に複数の臓器領域を含む、
請求項４に記載の診断支援システム。
前記導出部は、少なくとも前記第１の医用画像から抽出された臓器領域から前記第１の臓器情報を導出する、
請求項４または請求項５に記載の診断支援システム。
前記抽出部は、前記医用画像内に存在する臓器全体の臓器領域を抽出した後に、抽出した臓器領域の一部の領域を更に抽出し、
前記導出部は、前記一部の領域から一部臓器情報を導出し、
前記検出部は、前記第１の医用画像から抽出された第１の臓器領域の一部の領域について導出された第１の一部臓器情報と、前記第２の医用画像から抽出された第２の臓器領域の一部の領域について導出された第２の一部臓器情報と、に基づいて、前記指標値を導出する、
請求項４から請求項６のいずれか１項に記載の診断支援システム。
前記第１の臓器領域と前記第２の臓器領域とは同じ臓器領域である、
請求項７に記載の診断支援システム。
前記抽出部は、前記第１の医用画像と、前記第１の医用画像内に存在する臓器が含まれる医用画像であって、かつ前記第１の医用画像以外の医用画像とから前記臓器領域を抽出する、
請求項４から請求項８のいずれか１項に記載の診断支援システム。
前記第１の医用画像、及び前記第１の医用画像以外の医用画像は、同一検査内の異なる画像である、
請求項９に記載の診断支援システム。
前記第１の医用画像以外の医用画像は、前記第１の医用画像よりも過去に撮影されて得られた医用画像である、
請求項９に記載の診断支援システム。
前記第１の医用画像、及び前記第１の医用画像以外の医用画像は、異なる撮影方法による撮影によって得られた医用画像である、
請求項９に記載の診断支援システム。
前記指標値は、疾患の進行度、及び疾患の評価対象の領域を表す情報の少なくとも一方を含む、
請求項４から請求項１２のいずれか１項に記載の診断支援システム。
前記臓器情報は、前記臓器領域のサイズ、前記臓器領域の画像における各画素の信号値、及び前記各画素の信号値を用いて算出される値の少なくとも１つを含む、
請求項１から請求項１３のいずれか１項に記載の診断支援システム。
前記割当部は、前記要観察領域を割り当てた前記観察者の予め定められた連絡先に、割り当てに関する情報を通知する、
請求項１から請求項１４のいずれか１項に記載の診断支援システム。
前記割当部は、指標値が予め定められた条件を満たす場合に、前記要観察領域を割り当てた前記観察者の予め定められた連絡先に、割り当てに関する情報を通知する、
請求項４から請求項１４のいずれか１項に記載の診断支援システム。
前記割当部が割り当てた複数の前記観察者の各々による、割り当てられた前記要観察領域の観察を行う指示を受け付ける受付部と、
前記受付部が前記指示を受け付けた場合、前記指示を行った前記観察者に割り当てられている前記要観察領域を示す画像を表示部に表示させる制御を行う表示制御部と、
をさらに備えた、
請求項１から請求項１６のいずれか１項に記載の診断支援システム。
医用画像を取得し、
取得された医用画像から臓器が描出された臓器領域を抽出し、
抽出された臓器領域の臓器情報を導出し、
導出された臓器情報に基づいて、観察を要する要観察領域を検出し、
前記要観察領域が複数検出された場合、複数の前記要観察領域の複数の観察者への割り当てについて判断する判断部と、
判断結果に基づいて、複数の前記要観察領域を前記複数の観察者の各々に割り当てる、
処理を診断支援システムが実行する診断支援方法。
医用画像を取得し、
取得された医用画像から臓器が描出された臓器領域を抽出し、
抽出された臓器領域の臓器情報を導出し、
導出された臓器情報に基づいて、観察を要する要観察領域を検出し、
前記要観察領域が複数検出された場合、複数の前記要観察領域の複数の観察者への割り当てについて判断する判断部と、
判断結果に基づいて、複数の前記要観察領域を前記複数の観察者の各々に割り当てる、
処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。