JP2019202229A - 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 所見と断層像との関係を容易に把握可能とする。【解決手段】 画像処理装置は、被検眼の断層画像に対して解析を行うことで、被検眼の異常部位を検出する検出手段と、検出された異常部位の所見に関する所見情報と検出された異常部位の位置に関する位置情報とを用いて、検出された異常部位の類似症例に関連する類似症例画像を取得する取得手段と、断層画像と取得された類似症例画像とを表示手段に表示させる表示制御手段と、を備える。【選択図】 図９

Description

開示の技術は、画像処理装置、画像処理方法及びプログラムに関する。

前眼部の断層像から所見（形態の異常）を自動抽出し、異常の内容を表示することが知られている（特許文献１）。

特開２０１０−２６８９１６号公報

しかしながら、異常の内容と断層像とをどのように関連付けて表示するかについては開示されておらず、医師は異常の内容と断層像との関係を容易に把握することができないという課題があった。

開示の技術は、上記課題に鑑みてなされたものであり、所見と断層像との関係を容易に把握可能とすることを目的の一つとする。

なお、前記目的に限らず、後述する発明を実施するための形態に示す各構成により導かれる作用効果であって、従来の技術によっては得られない作用効果を奏することも開示の技術の他の目的の１つとして位置付けることができる。

開示の画像処理装置の一つは、
被検眼の断層画像に対して解析を行うことで、前記被検眼の異常部位を検出する検出手段と、
前記検出された異常部位の所見に関する所見情報と前記検出された異常部位の位置に関する位置情報とを用いて、前記検出された異常部位の類似症例に関連する類似症例画像を取得する取得手段と、
前記断層画像と前記取得された類似症例画像とを表示手段に表示させる表示制御手段と、を備える。

開示の技術の一つによれば、所見と断層像との関係を容易に把握することが可能となる。

医療診断支援装置の機能構成の一例を示す図である。 医療診断支援装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 医療診断支援装置の処理の一例を示すフローチャートである。 画像処理の一例を示す図である。 テーブル情報の一例を示す図である。 画像処理および位置の特定の一例を示す図である。 実施形態１における表示部の表示の一例を示す図である。 実施形態１における表示部の表示の一例を示す図である。 医療診断支援装置の機能構成の一例を示す図である。 医療診断支援装置の処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態２における表示部の表示の一例を示す図である。 医療診断支援装置の処理の一例を示すフローチャートである。 医療診断支援装置の処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態３における表示部の表示の一例を示す図である。 光干渉断層計の撮影方法の一例を示す図である。 実施形態４における表示部の表示の一例を示す図である。 実施形態４における表示部の表示の一例を示す図である。 医療診断支援装置の機能構成の一例を示す図である。 医療診断支援装置の処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態５における推定処理を説明するための図である。 実施形態５における表示部の表示の一例を示す図である。

以下、添付の図面を参照して、本実施形態に係る画像処理装置について説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は本明細書及び図面に開示された構成に限定されるものではない。

＜実施形態１＞
実施形態１における診断支援装置（画像処理装置）は、診断の対象となる医用画像を取得し、取得した医用画像の画像処理結果を用いて医用画像上に支援情報を提示することにより当該医用画像に関する診断支援を行う。

本実施形態では、眼科領域における光干渉断層画像（以下、単に断層画像と称する）に対し画像処理を行い、画像処理結果を基に所見を同定し、その情報を断層画像上に提示する場合を例として説明する。なお、本実施形態では、断層画像は視神経乳頭と中心窩（黄斑部）とを通る方向で撮影した１枚の眼底の２次元画像であるものとする。以下、視神経乳頭と中心窩とを通る方向で撮影した画像をＨスキャン像と称する場合がある。もちろん画像処理の対象はこれに限定されるものではない。例えば、断層画像は視神経乳頭および黄斑部のうちいずれか一方のみを含む画像であってもよいし、視神経乳頭および黄斑部を含まない画像であってもよい。また、以下に示す所見等は、何れも診断支援装置の処理の工程を説明するための一例に過ぎない。なお、以下に示す実施形態においては医用画像として主に眼底の断層画像に対する画像処理について説明を行うが、前眼の断層画像に対して以下に示す画像処理を適用することとしてもよい。

図１は、実施形態１における診断支援装置１００の機能構成の一例を示す図である。なお、診断支援装置１００は例えばデスクトップ型のＰＣ、ノート型ＰＣまたはタブレット型ＰＣである。本実施形態における診断支援装置（画像処理装置）１００は、光干渉断層計２００と有線または無線を介して接続されている。光干渉断層計２００は、例えばＳＤ（Ｓｐｅｃｔｒａｌ−Ｄｏｍａｉｎ）−ＯＣＴ、ＳＳ（Ｓｗｅｐｔ−Ｓｏｕｒｃｅ）−ＯＣＴまたはＰＳ（Ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ−Ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ）−ＯＣＴからなる。なお、光干渉断層計２００は既知の装置であるため、詳細な説明は省略する。光干渉断層計２００は、眼底に近赤外線光を当てることにより得られた戻り光と参照光との干渉を利用して網膜の断層を示す断層画像（すなわち、医用画像）を取得する。そして、光干渉断層計２００は、取得した医用画像と、撮影情報（画像の種類、撮影部位、撮影サイズ、スキャンパターン、等）に関するデータを、ＵＳＢやＬＡＮ等の通信を介して診断支援装置１００へと出力する。撮影情報には例えば、画像の種類は「ＯＣＴ」、撮影部位は「黄斑部」、撮影サイズは「１２ｍｍ」、スキャンパターンは「ラインスキャン」等という情報が含まれる。その他の例では、撮影情報には、画像の種類は「ＯＣＴ」、撮影部位は「視神経乳頭部」、撮影サイズは「６ｍｍ」、スキャンパターンは「３Ｄスキャン」等という情報が含まれる。なお、撮影情報はこれに限るものではなく、上記に記載した全ての情報が必ずしも必要ではない。画像の種類はＯＣＴだけではなく、ＳＤ−ＯＣＴ、ＳＳ−ＯＣＴやＰＳ−ＯＣＴなどＯＣＴの種類まで情報に含めることとしてもよい。また、撮影サイズの単位は長さではなく角度でもよい。なお、画像の種類とは、例えば、ＯＣＴ像（光干渉断層計により得られた断層画像）、単純Ｘ線像、ＣＴ像といったような、モダリティに応じた医用画像の種類である。

診断支援装置１００は、医用画像取得部１０２、記憶部１０４、解析情報取得部１０６、画像処理部１０８、判定部１１０、位置取得部１１２、表示制御部１１６および表示部１１８を備える。

医用画像取得部１０２は、光干渉断層計２００から診断支援装置１００へ送信された医用画像、医用画像の撮影情報に関するデータを取得する。なお、医用画像および医用画像の撮影情報を記憶部１０４に保存しておき、ユーザからの要求に応じて記憶部１０４から読み出す構成であってもよい。あるいは、診断支援装置１００にＳＳＤ、ＨＤＤ、ＦＤＤ、ＵＳＢメモリ、ＣＤドライブ、ＤＶＤドライブ、ＭＯドライブ、ＺＩＰドライブ等の不図示の外部記憶装置を接続し、医用画像取得部１０２は外部記憶装置から前記の情報を取得するようにしてもよい。本実施形態では、医用画像取得部１０２は光干渉断層計２００から断層画像および断層画像の撮影情報に関するデータを取得するものとする。すなわち、医用画像取得部１０２は被検眼の断層画像を取得する取得手段の一例に相当する。

医用画像取得部１０２は、取得した医用画像を画像処理部１０８と表示制御部１１６とに、撮影した医用画像の撮影情報に関するデータを解析情報取得部１０６へと出力する。

記憶部１０４は、例えば、診断対象となる医用画像の部位毎に診断対象の画像に付与されるべき複数の所見の候補を含む第１のテーブル情報と、それぞれの所見の候補に対応する画像処理のパラメータを含む第２のテーブル情報とを記憶している。この画像処理のパラメータは、複数の所見の候補のそれぞれを特定するための画像処理に用いられるパラメータである。第１のテーブル情報、第２のテーブル情報のデータ構成の詳細については図５（ａ），（ｂ）を用いて後述する。

解析情報取得部１０６は、医用画像取得部１０２が取得した医用画像の種類と部位に関する情報とを基に、記憶部１０４から解析情報（画像処理のパラメータ）を取得する。具体的には、解析情報取得部１０６は、記憶部１０４に記憶された第１のテーブル情報から、医用画像取得部１０２から受け取った医用画像の種類および部位に対応する複数の所見の候補を取得する。さらに、解析情報取得部１０６は、取得した複数の所見の候補を基に、記憶部１０４に記憶された第２のテーブル情報から、それぞれの候補に対応する画像処理のパラメータを取得する。そして、解析情報取得部１０６は、複数の所見の候補を判定部１１０に、画像処理のパラメータを画像処理部１０８へと出力する。

画像処理部１０８は、医用画像取得部１０２が取得した医用画像と、解析情報取得部１０６が取得した画像処理のパラメータとに基づいて、医用画像に対して画像処理を施す。画像処理部１０８は、画像処理の結果を判定部１１０及び位置取得部１１２へと出力する。

判定部１１０は、解析情報取得部１０６が取得した複数の所見の候補と、画像処理部１０８が実行した画像処理の結果とに基づいて、複数の所見の候補のうちどの所見が医用画像に存在するか否かを判定する。すなわち、判定部１１０は、どの所見の候補が医用画像に該当する所見か否かを判定する。判定部１１０は、判定結果を位置取得部１１２へと出力する。

位置取得部１１２は、画像処理部１０８が実行した画像処理の結果と、判定部１１０で該当すると判定された所見の候補とに基づいて、所見に対応する病変（異常部位）の医用画像における位置を示す情報を取得する。位置を示す情報の取得については後述する。位置取得部１１２は、取得した位置を示す情報を、判定部１１０で該当すると判定された所見の候補と紐づけて表示制御部１１６へと出力する。

表示制御部１１６は、医用画像取得部１０２が取得した医用画像と、位置取得部１１２が取得した該当すると判定された所見の候補に紐づいた医用画像における位置を示す情報とを基に表示を制御する。所見の候補に紐づいた医用画像における位置とは、所見に対応する病変（異常部位）の医用画像における位置である。具体的には、表示制御部１１６は、医用画像を表示部１１８に表示させ、表示された医用画像に、該当すると判定された所見の候補を重畳表示させる。なお、表示制御部１１６は、所見の位置を示す表示（後述するマーカ等）を表示部１１８に表示させることとしてもよい。

表示部１１８は、表示制御部１１６により制御された表示内容を表示する。なお、表示部１１８は診断支援装置１００に含まれることとしているが、これに限定されるものではなく、表示部１１８は診断支援装置１００と別体であってもよい。

なお、図１に示した診断支援装置１００の各部の少なくとも一部は独立した装置として実現してもよい。また、夫々の機能を実現するソフトウェアとして実現してもよい。本実施形態では各部はそれぞれソフトウェアにより実現されているものとする。

図２（ａ）、（ｂ）は、診断支援装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。ＣＰＵ１００１は、主として各構成要素の動作を制御する。主メモリ１００２は、ＣＰＵ１００１が実行する制御プログラムを格納したり、ＣＰＵ１００１によるプログラム実行時の作業領域を提供したりする。磁気ディスク１００３は、オペレーティングシステム（ＯＳ）、周辺機器のデバイスドライバ、後述する処理等を行うためのプログラムを含む各種アプリケーションソフトを実現するためのプログラムを格納する。ＣＰＵ１００１が主メモリ１００２、磁気ディスク１００３に格納されているプログラムを実行することにより、図１に示した診断支援装置１００の機能（ソフトウェア）及び後述するフローチャートにおける処理が実現される。

表示メモリ１００４は、表示用データを一時記憶する。モニタ１００５は、表示部１１８の一例であり、例えばＣＲＴモニタや液晶モニタ等であり、表示メモリ１００４からのデータに基づいて画像やテキスト等の表示を行う。マウス１００６及びキーボード１００７は、ユーザによるポインティング入力及び文字等の入力を夫々行う。上記各構成要素は、共通バス１００８により互いに通信可能に接続されている。

なお、図２（ａ）におけるモニタ１００５、マウス１００６及びキーボード１００７は、図２（ｂ）に示すようにタッチパネルモニタ１０１５で置き換えてもよい。これは、例えば、タッチパネル液晶等であり、表示メモリ１００４からのデータに基づいて画像やテキスト等の表示を行うと共に、ユーザによるポインティング入力及び文字等の入力を受け付ける。なお、タッチパネル１０１５に加えてマウス１００６及びキーボード１００７を設けることとしてもよい。タッチパネル１０１５が設けられた装置において患者を選択する場合、表示部１１８に表示された複数の患者情報（患者ＩＤ）のうち一の患者情報を操作者がタップすることで所望の患者情報が仮選択される。そして、仮選択が行われた後に操作者がスワイプを行うことで患者情報が選択される。なお、スワイプを行うタッチパネル上の位置は、所望の患者情報が表示された位置とは異なる位置であってもよい。ＣＰＵ１００１は上記のタップおよびスワイプの動作を検出して所望の患者情報を選択する。すなわち、ＣＰＵ１００１は、表示手段にリスト状に表示された複数の患者情報のうち一の患者情報がタップされた場合に前記一の患者情報を仮選択し、前記タップ後スワイプが行われた場合に前記一の患者情報を選択する選択手段の一例である。患者情報が選択されると医用画像取得手段１０２は、選択手段により選択された患者情報に対応する断層画像を取得する。このような患者情報の選択方法を採用することで、小さな文字で表示された複数の患者情報から操作者の意図に沿った患者情報を容易に選択することが可能となる。例えば、ダブルタップで患者情報を選択する場合には同じ箇所をタップ出来ずに所望の患者情報を迅速に選択できないという課題を上記の患者情報の選択方法により解決している。

次に、図３（ａ）のフローチャートを用いて、診断支援装置１００が行う処理の一例を説明する。図３（ａ）は、診断支援装置１００が行う処理の一例を示すフローチャートである。本実施形態では、ＣＰＵ１００１が主メモリ１００２に格納されている各部の機能を実現するプログラムを実行することにより図３に示す処理が実現される。

ステップＳ３０００において、医用画像取得部１０２は、光干渉断層計２００から送信された医用画像と撮影した医用画像の種類に関する情報と医用画像の部位に関する情報とを取得する。本実施形態の例では、医用画像は光干渉断層計２００で撮影した断層画像（Ｈスキャン像）であるので、医用画像取得部１０２は、医用画像の種類に関する情報として「ＯＣＴ」を、医用画像の部位に関する情報として「黄斑部」を取得する。なお、医用画像の部位に関する情報は「黄斑部」に限定されるものではない。

ステップＳ３０１０において、解析情報取得部１０６は、ステップＳ３０００で取得した医用画像の種類に関する情報と医用画像の部位に関する情報を基に、記憶部１０４に記憶された第１のテーブル情報から対応する複数の所見の候補を取得する。

図５（ａ）は、記憶部１０４に記憶された第１のテーブル情報の一例を示す図である。このテーブル情報には、被検眼の眼底の部位に画像の種類の情報が紐づいており、さらに画像の種類の情報に複数の所見の候補が紐づいて記憶されている。本実施形態の例の場合は、部位が「黄斑部」で画像の種類が「ＯＣＴ」なので、解析情報取得部１０６は中心窩嚢胞様孔、繊維様嚢胞様孔、黄斑円孔などの複数の所見の候補を取得する。これは、部位および画像の種類に応じて判断出来る所見が異なるためである。なお、画像の種類に対し紐付けられている所見の候補は必ずしも複数である必要はない。例えば、部位がより細かく分類されている場合には画像の種類に対して紐付けられる所見の候補は１つの場合もあり得る。また、図５（ａ）の例において、画像の種類を省略して部位に対して所見を紐付けることとしてもよい。すなわち、第１のテーブル情報は図５（ａ）に示す例に限定されるものではない。

ステップＳ３０２０において、解析情報取得部１０６は、ステップＳ３０１０で取得した複数の所見の候補を基に、記憶部１０４の第２のテーブル情報から、複数の所見の候補のそれぞれを特定するために必要な画像処理のパラメータを取得する。本実施形態では、解析情報取得部１０６は、画像処理のパラメータを取得するために、所見の候補の情報の他に、ステップＳ３０００で取得した医用画像の種類に関する情報も用いるものとする。

図５（ｂ）は、記憶部１０４に記憶された第２のテーブル情報の一例を示す図である。例えば、所見が「繊維層嚢胞様孔」であり、画像の種類が「ＯＣＴ」の場合は、「Ｘ：２５％−７５％、Ｚ：３０％−７０％、画素値：１０以下」という画像処理のパラメータが紐づけられている。解析情報取得部１０６は、このような画像処理のパラメータを、ステップＳ３０１０で取得した複数の所見の候補それぞれに関して取得する。ここで、Ｚ：３０％−７０％は例えば、断層画像における網膜領域を示している。

本実施形態の例の場合は、医用画像の種類が「ＯＣＴ」であり、ステップＳ３０１０で所見の候補として「中心窩嚢胞様孔」が取得されている。従って、解析情報取得部１０６は、第２のテーブル情報から「Ｘ：４０％−６０％、Ｚ：３０％−７０％、画素値：１０以下」という画像処理のパラメータを取得する。

なお、図５（ｂ）の例において、画像の種類を省略して所見に対して画像処理パラメータを紐付けることとしてもよい。すなわち、第２のテーブル情報は図５（ｂ）に示す例に限定されるものではない。

ステップＳ３０３０において、画像処理部１０８は、ステップＳ３０００で取得された医用画像と、ステップＳ３０２０で取得された画像処理のパラメータとに基づいて、医用画像に対して画像処理を施す。なお、以下の例では断層画像は２５６階調のモノクロ画像で背景に相当する低反射領域は黒（画素値は０）だとする。

画像処理に関して図３（ｂ）のフローチャートと図４とを参照して説明をする。図３（ｂ）はステップＳ３０３０の処理の一例を詳細化したフローチャートである。図４（ａ）は断層画像の一例を示す図である。図４（ａ）において、４００は断層画像、４０１は網膜層領域、４０２は黄斑部、４０３は内境界膜（ＩＬＭ）あるいは神経線維層（ＮＦＬ）上部、４０４は網膜色素上皮（ＲＰＥ）を示す。さらに、図４（ａ）において、４０５は後部硝子体剥離、４０６は蓋、４１０は背景領域、４２０は視神経乳頭部領域、４２１は視神経乳頭部、４３０の網膜層上部の斜線領域は硝子体を示す。図４（ａ）に示すように断層画像には網膜を示す領域と背景領域４１０（網膜以外の領域）とが含まれている。

ステップＳ３０３１において、画像処理部１０８は断層画像のノイズ除去を行う。ＯＣＴ撮影において、ラインスキャンまたはクロススキャン等では、光干渉断層計２００は眼のトラッキングを行い空間的に同一とされる箇所を複数回撮影する。そして、同一箇所で撮影した複数枚の断層画像の位置合わせを行い、その断層画像間で対応する複数のピクセルで平均化処理をすることで断層画像のノイズ除去を行う処理が実施される。なお、ここでは例えば画像処理部１０８によって既に断層画像の位置合わせと平均化処理が行われているものとして説明をする。上述したように、画像処理部１０８が、複数回撮影された断層画像の位置合わせを行い、平均化処理をすることでランダムノイズが除去される。しかし、撮影時の被検眼の状態（固視不良）によっては、位置合わせ時の断層画像間の類似度が低下するため、類似度が所定閾値よりも低い所定の枚数の断層画像の平均化処理が出来ないことがある。その場合、平均化に用いる断層画像の枚数の違いによって画像のノイズレベルも異なる。例えば、図４（ａ）の領域４１０のヒストグラムを図４（ｂ）と（ｃ）に示す。図４（ｂ）は平均化処理の枚数が少ない場合（例えば、１〜３枚）のヒストグラム４１１であり、図４（ｃ）は平均化処理の枚数が多い場合（例えば、１０枚以上）のヒストグラム４１２の例である。図４（ｂ）、（ｃ）の黒い部分が領域４１０のヒストグラムを示している。図４（ｂ），（ｃ）の縦軸は頻度、横軸は輝度を示している。図で示すように、平均化処理に用いた断層画像の枚数によってノイズが異なる。そのため、画像処理部１０８は、ノイズのレベルに応じてノイズ除去のパラメータを変更する。断層画像に対するノイズ除去の方法として、まず、画像処理部１０８は、断層画像の網膜内層の背景に相当する領域４１０（硝子体および強膜の少なくとも一方）からノイズを推定する。そして、画像処理部１０８は、ノイズ量に応じてノイズ除去に用いるメディアンフィルタやガウシアンフィルタ等のフィルタサイズを変更する。画像処理部１０８は、ノイズが多い場合にはフィルタサイズを大きくし、ノイズが少ない場合にはフィルタサイズを小さくする。これにより、ノイズ除去による画像のボケを少なくし、ノイズが多い場合にはノイズを除去する事が出来る。また、フィルタサイズの上限値は、１ピクセルあたりの物理サイズによって決めることが望ましい。例えば、１ｍｍの範囲をＡスキャン１００本で撮影した場合と、５０本で撮影した場合とでは、画像のピクセルに相当する画像範囲が異なってしまう。すなわち、Ｘ方向のノイズ除去フィルタのパラメータを１０と設定した場合に、１ピクセルあたりの物理サイズは１００本で撮影した方は０．１ｍｍ相当だが、５０本で撮影した方は０．２ｍｍ相当となるため、同程度の範囲でノイズ除去を行うようにパラメータを調整する。

ステップＳ３０３２において、画像処理部１０８は断層画像の濃度正規化を行う。これは基準となる断層画像と処理の対象となる断層画像との輝度の濃淡レベルを可能な限り一致させる処理である。これにより、被検眼毎の画像の明るさの違いを吸収する。濃淡補正の方法としては、基準画像と対象画像とのヒストグラムを一致させる方法または、濃淡変換テーブルを用いて濃淡レベルを一致させる方法がある。また、背景が白（画素値は２５５）の断層画像の場合には、画像処理部１０８は白黒反転を行う。なお、本画像処理において断層画像の背景が黒の場合について説明をしているが必ずしもこれに限らない。断層画像の背景が白である場合を基準として考えてもよい。その場合、画像処理パラメータの閾値として画素値が１０以下としているものは、画素値が２４５以上となる。

ステップＳ３０３３において、画像処理部１０８は視神経乳頭部の検出をする。黄斑疾患に関する場合には、視神経乳頭部領域を除去して処理を行い、視神経乳頭部に関する疾患の場合には、視神経乳頭部を抽出するためである。ここでは、一例として黄斑疾患の診断支援を行う場合について説明をする。その場合、画像処理部１０８は、断層画像から視神経乳頭部領域を除外する。図４（ａ）に示すように視神経乳頭部は断層画像において大きな陥凹形状をしている。そのため、画像処理部１０８は、断層画像から大きな窪み領域を検出する。あるいは、画像処理部１０８は、ＳＬＯ画像や眼底写真（眼底画像）がある場合にはその画像から円形の視神経乳頭部を検出し、検出した視神経乳頭部を断層画像の撮影範囲と対応させることで断層画像から視神経乳頭部を検出するようにしてもよい。また、黄斑部中心の水平スキャンの場合、左目では向かって左側に視神経乳頭部があり、右眼では向かって右側に視神経乳頭部があるため、単純に断層画像の端部分（視神経乳頭部側）を無効領域としてもよい。なお、黄斑部中心の垂直スキャンの場合には視神経乳頭部は写らないため、本ステップの処理を実行する必要はない。

ステップＳ３０３４において、画像処理部１０８は網膜領域を検出する。具体的には画像処理部１０８は、断層像からＩＬＭとＲＰＥとを検出し、これらの層境界に挟まれる領域を網膜領域として検出する。なお、ＩＬＭとＲＰＥとに挟まれる領域に限らず、画像処理部１０８は、ＩＬＭおよびＮＦＬの一方とＲＰＥおよび視細胞内節外節境界（ＩＳ／ＯＳ）の一方とに挟まれる領域を網膜領域として検出することとしてもよい。

また、網膜領域は背景領域に比べて明るいので、画像処理部１０８は、判別分析法等を用いて２値化をし、画像の中から明るい領域を検出する。そして、画像処理部１０８は、モルフォロジー変換（ＣｌｏｓｉｎｇやＯｐｅｎｉｎｇ）をして明るい領域を連結するとともに、ノイズ部分を除去する。画像処理部１０８は、その領域に対して中心線を求めて、中心線の上方で領域内の上方（例えば上端）にＩＬＭの初期境界線、中心線の下方で領域内の下方（例えば下端）にＲＰＥの初期境界線を設定する。そして、画像処理部１０８は、その境界線に対してＳｎａｋｅｓなどの輪郭線抽出アルゴリズムを適用して層境界の検出を行う。Ｓｎａｋｅｓでは、形状エネルギーＥ_{ｓｈａｐｅ}と画像エネルギーＥ_{Ｉｍａｇｅ}とを定義し、繰り返し計算によりエネルギーを最小化する。形状エネルギーＥ_{ｓｈａｐｅ}は、網膜層の形状が滑らかになるほどエネルギーが小さくなり、画像エネルギーＥ_{Ｉｍａｇｅ}は、エッジ強度が強い所ほどエネルギーが小さくなるようにそれぞれ定義される。そのため、画像処理部１０８は、初期値で設定した境界線の全検出点を動かしながらエネルギーが最小になる箇所を見つけることで、初期の境界線は、層の境界（エッジが強い）でかつ滑らかな形状として最終的に出力される。すなわち、画像処理部１０８は、断層画像から層境界を抽出する抽出手段の一例に相当する。画像処理部１０８は上記の例ではＩＬＭ（内境界膜）およびＲＰＥ（網膜色素上皮層境界）を抽出することとしているが、これに限定されるものではない。例えば、画像処理部１０８は、内境界膜および神経線維層境界の少なくとも一方および網膜色素上皮層境界および視細胞内節外節境界の少なくとも一方を抽出することとしてもよい。

通常、Ｓｎａｋｅｓでは、層境界は滑らかな境界線として検出されるため、黄斑円孔で網膜層に穴が開いてしまった場合においてもＩＬＭの境界線は滑らかな境界線として検出される。網膜厚計測を行う場合には、境界線情報を基に計測を行うため、画像処理部１０８は、ここで検出したＩＬＭの境界線を基に、後述するステップＳ３０３７の硝子体存在領域の検出においてＩＬＭ境界線の補正を行ってもよい。なお、層境界の検出には既知の種々手法を用いることとしてもよい。

ステップＳ３０３５において、画像処理部１０８は網膜位置の深さ方向（Ｚ方向）における正規化を行う。網膜位置の正規化は事前に設定してある基準画像に合うようにステップＳ３０３４で求めた中心線を用いて網膜の深さ方向の位置を基準画像における網膜の位置に揃える。これは、所見候補検出時の位置を特定しやすくするため及び、断層画像に所見を表示するための場所を確保するために行う。

ステップＳ３０３６において、画像処理部１０８は黄斑部の候補領域を検出する。黄斑部は断層画像において小さな陥凹形状をしている。例えば、黄斑部の陥凹は視神経乳頭部の陥凹に比べて小さい。そのため、画像処理部１０８は断層画像から小さな窪み領域を検出する。あるいは、ＳＬＯ画像や眼底写真（眼底画像）がある場合には画像処理部１０８はその画像から黄斑部を検出し、検出した黄斑部を断層画像の撮影範囲と対応させることで断層画像から黄斑部を検出するようにしてもよい。あるいは、黄斑部中心で撮影を行った場合、黄斑部は断層画像の中心付近となるため、画像処理部１０８は単純に断層画像の中心付近を黄斑部として検出してもよい。あるいは、画像処理部１０８はステップＳ３０３３で検出した視神経乳頭部の位置を基準として黄斑部を検出するようにしてもよい。視神経乳頭径（ＤＤ）と乳頭中心から黄斑中心窩までの距離（ＤＭ）の比は通常、２．４から３．０であるため、画像処理部１０８はその比を用いておおよその黄斑部領域を特定するようにしてもよい。

ステップＳ３０３７において、画像処理部１０８は硝子体領域（図４（ａ）の斜線部４３０）を検出する。画像処理部１０８は、ステップＳ３０３４で検出した網膜領域（或いはＩＬＭ）を基準として断層画像でＺ方向の浅部側（上側）を硝子体領域として検出する。さらに、画像処理部１０８は、硝子体領域内において細線化処理を実行して、後部硝子体剥離候補として４０５を抽出することとしてもよい（図５（ｂ）参照）。なお、後部硝子体剥離候補４０５の抽出はステップＳ３０３８で行うこととしてもよい。ここで、硝子体存在領域４３０検出後に画像処理部１０８がＩＬＭの補正を行う場合について説明をする。黄斑円孔により黄斑部に穴が開いている場合、滑らかな線として検出されたＩＬＭ境界線は硝子体存在領域４３０を横切る。ＩＬＭ境界線により硝子体領域４３０が分割されるため、その箇所に関しては、ＩＬＭ境界線の再検出を行うようにしてもよい。

次に、ステップＳ３０３８において、画像処理部１０８は複数の所見の候補にそれぞれ対応する画像処理のパラメータに基づいて、画像処理（病変候補の領域抽出）を行う。ここでは「繊維層嚢胞様孔」の画像処理のパラメータ「Ｘ：２５％−７５％、Ｚ：３０％−７０％、画素値：１０以下」を例とし説明する。この場合、前処理で正規化された断層画像に対して画像処理部１０８は上記の画像処理のパラメータに従い、断層画像のＸ座標が２５％−７５％、Ｚ座標が３０％−７０％の矩形範囲に対して画素値が１０以下である画素を抽出する。このような処理を複数の所見の候補夫々について行う。また、本実施形態では断層画像は１枚であるが、断層画像が複数存在する場合には複数の断層画像それぞれに対して上記の処理を行う。

図３（ａ）のステップＳ３０４０に戻る。ステップＳ３０４０において判定部１１０は、ステップＳ３０２０で取得した複数の所見の候補と、ステップＳ３０３０で実行した画像処理の結果とに基づいて、複数の所見の候補夫々が該当するか否か（断層画像に存在する所見か否か）を判定する。

例えば、「繊維層嚢胞様孔」に対しては、判定部１１０は、抽出した画素において隣接している画素を一つの領域とし、夫々の領域に対して縦横比（短辺／長辺）を計算する。そして、判定部１１０は例えば縦横比が０．７以下となる領域を「繊維層嚢胞様孔」に該当すると判定する。あるいは「後部硝子体剥離」の場合は、判定部１１０は細線化処理により抽出した線の長さが閾値以上（例えば、画像のＸ方向の長さの２０％）である場合に「後部硝子体剥離」に該当すると判定する。すなわち、画像処理部１０８および判定部１１０は、取得手段により取得した断層画像に対して構造解析を行うことで被検眼の異常部位を検出する検出手段の一例に相当する。

なお、これらの判定基準は第２のテーブル情報の一部として記憶されていてもよいし、記憶部１０４が判定基準を記憶した不図示の第三のテーブル情報を有するように構成してもよい。

また、ステップＳ３０３８において、Ｚ座標が３０％−７０％の領域を処理対象としているが、層境界の検出結果を用いて処理対象の領域を決定することとしてもよい。例えば、Ｚ座標が３０％−７０％の領域をＩＬＭとＲＰＥとによってはさまれる領域（第１領域の一例）に置き換えることとしてもよい。すなわち、繊維層嚢胞様孔の領域（第１異常部位の一例）を検出するために、画像処理部１０８は断層画像のＸ座標が２５％−７５％で且つＩＬＭとＲＰＥとによってはさまれる領域に対して画素値が１０以下である画素を抽出することとしてもよい。また、図５（ｂ）の第２のテーブルに示すように、画像処理部１０８は後部硝子体剥離の領域（第２異常部位の一例）を検出するために層境界の検出結果であるＩＬＭより上側の領域（第２領域の一例）で細線化処理を行う。すなわち、画像処理部１０８および判定部１１０は、抽出手段により抽出された層境界（例えばＩＬＭ）により画定される断層画像における第１領域と第２領域とに対して異なるアルゴリズムの構造解析を適用することで、第１領域から第１異常部位を検出し、第２領域から第１異常部位とは異なる第２異常部位を検出する。

なお、内境界膜および神経線維層境界の一方と網膜色素上皮層境界および視細胞内節外節境界の一方とにより挟まれる領域を第１領域としてもよい。また、内境界膜および前記神経線維層境界の一方より硝子体側の領域を第２領域としてもよい。そして、上記のように定義された第１領域および第２領域それぞれの領域に対して異なるアルゴリズムの構造解析を適用することで第１異常部位および第２異常部位を生成してもよい。

図６はステップＳ３０３０における画像処理結果の一例と、ステップＳ３０４０における判定の結果の一例とを示した図である。図６に示すＲＰＥ層６１０とＩＬＭ６２０とは、断層画像６００に対しステップＳ３０３０の処理によって抽出された層境界である。

繊維層嚢胞様孔の該当領域６３０と繊維層嚢胞様孔の非該当領域６３５は、ステップＳ３０３０において、「繊維層嚢胞様孔」に対応する画像処理のパラメータにより抽出された領域を示す。図６に示すように、繊維層嚢胞様孔の該当領域６３０では、縦横比が０．７以下（すなわち、横長）であるため、判定部１１０は、該当領域６３０は「繊維層嚢胞様孔」に該当すると判定している。一方、繊維層嚢胞様孔の非該当領域６３５では、縦横比が０．７を超えているために、判定部１１０は「繊維層嚢胞様孔」に該当しないと判定している。同様に、後部硝子体剥離該当部６４０は、ステップＳ３０３０において、「後部硝子体剥離」に対応する画像処理のパラメータにより抽出された線を示す。この例の場合は、線のＸ方向の長さが閾値である画像のＸ方向の長さの２０％を超えているので、判定部１１０は「後部硝子体剥離」に該当すると判定する。このような判定を複数の所見の候補夫々について行う。図６の例では、上述の所見の他に、黄斑円孔６５０や蓋６６０が該当する所見として判定される。なお、本実施形態において上記のようにコンピュータ（診断支援装置１００）が判定した所見をＣＡＤ所見と称する。

ステップＳ３０５０において、位置取得部１１２は、ステップＳ３０３０で実行した画像処理の結果と、ステップＳ３０４０で該当すると判定した所見の候補とに基づいて、所見に対応する医用画像の位置を示す情報（所見の位置を示す情報）を取得する。位置を示す情報は位置が特定できる情報であればどのような情報であってもよいが、本実施形態において、位置取得部１１２は、所見に該当すると判定された画像領域を内包する矩形の情報（例えば頂点の４つの座標）を、所見の位置を示す情報として取得する。言い換えれば、位置取得部１１２は、所見に該当すると判定された画像領域に外接する矩形の情報（例えば矩形の４つの頂点の座標）を、所見の位置を示す情報として取得する。なお、位置取得部１１２が取得する情報は画像領域を内包あるいは画像領域に外接する矩形の情報に限るものではなく、画像領域を含んでいれば矩形以外の形状であってもよい。

図６に示した例では、位置取得部１１２は、ステップＳ３０４０で「繊維層嚢胞様孔」と判定された領域に対して繊維層嚢胞様孔位置情報６３２、「後部硝子体剥離」と判定された領域に対して後部硝子体剥離位置情報６４２を取得する。ここで、繊維層嚢胞様孔位置情報６３２は繊維層嚢胞様孔の該当領域６３０に外接する矩形領域の位置情報であり、後部硝子体剥離位置情報６４２は後部硝子体剥離の該当領域６４０に外接する矩形領域の位置情報である。

位置取得部１１２は、このような所見の位置を示す情報の取得を、判定した複数の所見の候補夫々について行う。図６に示した例では、他に、黄斑円孔位置情報６５２と、蓋位置情報６６２が取得される。なお、同一所見の位置を示す情報はそれぞれの領域に関して取得してもよいし、それぞれの領域に優先度を付与し、優先度の最も高い領域の位置を示す情報を、その所見の位置を示す情報として取得してもよい。優先度は、例えば矩形面積の大きさ、画像中央からの距離、画像端からの距離の少なくとも一つによって決めることができる。例えば、断層画像において同一所見が複数存在する場合には、矩形面積が大きい所見を優先し、同一所見のうち矩形面積が大きい所見のみの位置を示す情報を取得することとしてもよい。

ステップＳ３０６０において、表示制御部１１６は、表示部１１８に表示させる内容を制御する。そして、表示部１１８は、表示制御部１１６で制御された表示内容を表示する。

具体的には、ステップＳ３０５０で取得した、ステップＳ３０４０において該当すると判定された所見の断層画像における位置を示す情報を用いて、ステップＳ３０００で取得した断層画像上に、該当すると判定された所見の情報を重畳表示させる。より具体的には、表示制御部１１６は断層画像を表示部１１８に表示させるとともに、断層画像上に所見を文書或いは単語として重畳表示させる。すなわち、表示制御部１１６は、検出手段により検出された異常部位の所見を文書或いは単語として断層画像に重畳して表示手段に表示させる表示制御手段の一例に相当する。また、表示制御部１１６は所見に該当すると判定した画像領域（異常部位）の位置に対応する断層画像上の位置に所見を表示させる。

本実施形態では、表示制御部１１６は、各該当する所見に対して、以下の表示規則に従い、断層画像への重畳表示の位置を決定するものとする。（１）該当すると判定された他の所見の位置を示す情報の上には重畳表示しない。（２）所見の文字情報は、ＲＰＥ層よりＺ方向下側かＩＬＭよりＺ方向上側に表示する。すなわち、所見の文字情報を網膜に重畳させない（３）該当すると判定された所見の位置を示す情報がＺ方向においてＲＰＥ層とＩＬＭとの間にある場合には、当該情報が示す所見の位置の近傍にマーカ（例えば矢印など）を付与する。もちろん、表示規則は上記の例に限定されるものではない。例えば、条件（２）を、所見の文字情報は内境界膜および神経線維層境界の一方と網膜色素上皮層境界および視細胞内節外節境界の一方とに挟まれる領域以外の領域に表示させるという条件に変更してもよい。また、条件（２）を所見の文字情報の少なくとも一部はＲＰＥ層よりＺ方向下側かＩＬＭよりＺ方向上側に表示するという条件に変更することとしてもよい。このように条件を変更しても文字情報の全てが断層画像に重畳されることはなく、断層画像の視認性の低下を防ぐことが可能である。なお、条件（３）においてマーカを表示させるとともに、ＲＰＥ層よりＺ方向下側の領域およびＩＬＭよりＺ方向上側の領域のうち該当する所見に対応する画像領域に近い方の領域に所見の文字情報を表示させることとしてもよい。このようにすれば、図７で示すマーカ７１２が不要に大きくなることによる断層画像の視認性の低下を防ぐことが可能となる。

図７は表示部１１８が表示する表示内容の一例を示したものである。表示部１１８が表示する表示内容７００は、症例情報７０１、対象となる症例の断層画像７１０、断層画像に重畳表示する所見７１１、マーカ７１２、及び、対象となる症例の断層画像に対応する眼底画像７１５、眼底画像７１５に重畳表示する水平矢印７１７を有する。水平矢印７１７は断層画像７１０の眼底像上における取得位置を示している。さらに、解析処理結果画像７２０、モード７３０、表示情報７４０、オプション７５０、画像処理パラメータ７６０を有する。

表示制御部１１６は、前述した表示規則および所見７１１の位置を示す情報に基づいて所見７１１の文字情報を断層画像に重畳表示させる。例えば、「繊維層嚢胞様孔」に関しては、繊維層嚢胞様孔の領域７１３の位置を示す情報がＺ方向においてＲＰＥ層とＩＬＭとの間にあるので、ＲＰＥ層よりＺ方向下側に所見７１１の文字情報が表示される。なお、本実施形態では、繊維層嚢胞様孔の領域７１３がＩＬＭよりＺ方向上側の領域よりＲＰＥ層よりＺ方向下側の領域に近いため「繊維層嚢胞様孔」という単語をＲＰＥ層よりＺ方向下側の領域に表示させている。さらに、所見７１１の位置を示す情報の近傍にマーカ７１２が付与される。すなわち、異常部位である繊維層嚢胞様孔の領域７１３の近傍にマーカ７１２が表示される。また、「後部硝子体剥離」に関しては、「後部硝子体剥離」の位置を示す情報がＩＬＭよりＺ方向上側にあるので、文字情報がＩＬＭに重ならないように、「後部硝子体剥離」の位置を示す情報の近傍に所見７１１の文字情報が表示される。図７に示す例では、検出された硝子体剥離部分に文字情報が重ならないように所見７１１の文字情報が表示されている。なお、文字情報の少なくとも一部が検出された硝子体剥離部分に重ならないように所見７１１の文字情報が表示させることとしてもよい。

上記の処理と同様に、「黄斑円孔」や「蓋」についても異常部位の近傍に所見７１１の文字情報が表示される。なお、表示される所見７１１の文字情報は、「後部硝子体剥離」のように単語であってもよいし、「後部硝子体に剥離がある」のように文書であってもよい。

解析処理結果画像７２０は、上述の画像解析結果を示す画像である。解析処理結果画像７２０には、硝子体領域７２１（斜線部分）、蓋７２２、繊維層嚢胞様孔７２３、後部硝子体剥離７２４、ＩＬＭ７２５、網膜層領域７２６、ＲＰＥ７２７、脈絡膜下領域７２８を示している。これらは、所見７１１を出力する基となった断層画像に対する画像解析の解析結果を表示している。本実施形態では、病変部（異常部位）として、蓋７２２、繊維層嚢胞様孔７２３、後部硝子体剥離７２４を検出する例を示しているが、これに限らない。黄斑上膜、網膜萎縮、硬性白斑などが存在する場合には、それらを検出した結果を示すようにする。なお、解析処理結果画像７２０は表示してもよいし表示しなくてもよい。

モード７３０は表示モードを示す。本実施形態では診断画像モード７３１として断層画像に所見を表示するモードを示す。後述する実施形態（図１１，１４）においてはモード７３０として複数のモードが選択可能なインターフェースが表示される。

表示情報７４０は、断層画像上に表示される情報を選択するユーザインターフェースである。医師等のユーザは、表示されたユーザインターフェースを例えばクリックまたはタップすることで断層画像上に表示される情報を切換えることが可能である。ユーザインターフェースとして、断層画像７１０に層検出の結果、医師による所見、ＣＡＤによる所見、手書きメモなど、全ての情報の重畳表示をＯＮ／ＯＦＦする診断画像表示７４１が表示部１１８に表示されている。さらにユーザインターフェースとして、重畳表示する情報を個別に切り替えるために、層検出結果の表示ＯＮ／ＯＦＦを切り替える層検出表示７４２が表示部１１８に表示されている。加えて、医師により確定された所見の表示ＯＮ／ＯＦＦを切り替える医師所見表示７４３が表示部１１８に表示されている。また、ユーザインターフェースとして、ＣＡＤにより検出した所見の表示ＯＮ／ＯＦＦを切り替えるＣＡＤ所見表示７４４、手書きメモの表示ＯＮ／ＯＦＦを切り替える手書きメモ表示７４５が表示部１１８に表示されている。表示情報７４０を指定するためのユーザインターフェースは例えばボタンやチェックボックス等とする。

所見は、ＣＡＤ所見だけではなく医師が確定した所見も存在する。ＣＡＤ所見は、コンピュータにより判定された所見を示し、医師による所見は、コンピュータが出力した所見について確定（承認）したもの或いはＣＡＤによる所見を修正したものとする。なお、医師が新たに追加した所見であってもよい。ＣＡＤ所見の確定については、不図示の承認チェックボックス等を医者等の操作者が選択することでＣＡＤ所見の確定を行うことが可能である。その場合は、複数のＣＡＤ所見を一括で確定することが可能である。なお、マウスを持つＰＣ装置であれば、チェックボックスをクリックしてＣＡＤ所見を選択することでＣＡＤ所見の確定を行うことが可能である。例えばチェックボックスは所見７１１のそれぞれの近傍に表示される。また、タッチパネルモニタであれば、画面のタップによりＣＡＤ所見を選択することでＣＡＤ所見の確定を行うことが可能である。一括確定の場合、チェックボックスではなく、所見７１１の存在しない断層画像７１１でのダブルクリックやダブルタップなどにより所見の一括確定としてもよい。なお、ＣＡＤ所見の修正方法としては、表示部１１８に表示された所見７１１をタップまたはクリックすることで所定の所見７１１が選択し、選択した所見７１１に対して医師等がキーボード１００７などを用いて修正を行うことが可能である。

また、個別に所見７１１を選択して確定を選択することとしてもよい。その場合、所見上で右クリックをしてメニューを表示させ、メニューに含まれる「確定」を選択してもよいし、所見７１１上でのダブルクリックやダブルタップなどにより確定させてもよい。さらには、所見７１１をタッチで仮選択とし、仮選択状態でタッチパネルモニタ上をスライドジェスチャ（スワイプ）する事により確定としてもよい。所見の修正の場合、所見７１１を選択すると他の所見名をリストボックスとして所見７１１近傍に表示をし、その中から任意の所見を選択することで確定することとしてもよい。また、不要な所見削除の場合は、所見７１１を選択してメニューから削除を選択するか、所見７１１を断層画像７１０の外までドラッグすることで削除することが可能である。すなわち、表示制御部１１６は、所見７１１に対する操作を検知して所見７１１を表示画面から削除することが可能である。

また、所見の一括確定、個別確定共に、確定の解除機能を持つものとする。チェックボックスの場合は、チェックボックスのチェックを外せばよい。また、ダブルクリックやダブルタップの場合は、再度同じ操作をすることで解除する事も可能とする。

所見には医師が確定した所見も含むため、ＣＡＤ（診断支援装置１００）が判定した所見とでは文字の色を変えて表示するのが望ましい。例えば、ＣＡＤ所見は赤色とし、医師の所見は青色とする。このようにすれば、一見してどの所見がＣＡＤによるものか医師によるものかを容易に把握することが可能となる。なお、文字の色に限らずアイコンをつける、単語の周りを矩形で囲む、文字に影を付ける、フォントを変える等、ＣＡＤ所見と医師による所見との違いが分かる表示であればよい。例えば、ＣＡＤ所見をキーボード１００７等を介して入力された医師の修正を表示制御部１１６が受け付けた場合、表示制御部１１６は所見７１１を医師による修正前後で異なる表示形態で表示させることとしてもよい。例えば、修正前後で所見７１１は文字の色が表示制御部１１６によって変更される。すなわち、表示制御部１１６は、操作者による表示手段に表示され記所見に対する修正を受け付ける受付手段の一例に相当すし、修正された所見を修正前と異なる表示形態で表示手段に表示させる。

なお、表示制御部１１６が、文字の色を変更するタイミングは医師により変更が行われた直後であってもよいし、不図示の承認チェックボックス等を選択することで修整を確定させたタイミングであってもよい。

さらには、所見の種類に応じて表示制御部１１６は所見７１１の文字の色を変えて表示部１１８に表示させるようにしてもよい。その場合、ＣＡＤによる所見と医師による所見とではアイコンやフォント等を変えることとし、同じ所見では同じ色とする。例えば、黄斑円孔は水色、蓋は紫色などとし、ＣＡＤによる所見は斜体、医師による所見は太字等とする。

また、手書きメモとして所見の他に任意のコメントを記入出来るものとする。手書きメモと所見入力との違いについて以下に示す。文字入力時に不図示の手書きメモ入力か所見入力かを選択する選択部を設け、医師等による選択に基づいてＣＰＵ１００１が手書きメモ入力か所見入力かを判定することとしてもよい。あるいは、所見入力の場合は事前に登録された所見辞書の中から所見の単語を選択して追加をし、自由入力は手書きメモとする。あるいは、入力された単語の文字解析を行い、所見辞書に登録されている単語は所見であると判断する。あるいは、ＣＡＤが出力した所見を修正したものや医師によってＣＡＤが出力した所見を確定したものを所見とし、自由入力は手書きメモとする。

オプション７５０は、断層画像に対する処理を行うため、またはＣＡＤの情報を表示するためのユーザインターフェースである。医師等のユーザは、表示されたユーザインターフェースを例えばクリックまたはタップすることで画像処理部１０８による断層画像に対する処理の実行または表示制御部１１６によるＣＡＤの情報の表示を行うことが可能である。オプション７５０として、白黒反転表示７５１、傾き補正表示７５２、ノイズ除去７５３、濃度補正７５４、ＣＡＤ詳細７５５というユーザインターフェースが表示されている。表示画像の白黒反転を指定する白黒反転表示７５１は、断層画像の表示色を低反射領域を黒とし高反射領域を白とする表示か、低反射領域を白とし高反射領域を黒とする表示とを切り替えるためのユーザインターフェースである。傾き補正表示７５２は、網膜層の傾き補正を行うためのユーザインターフェースである。これは、画像処理パラメータ７６０に基づいて表示する網膜層の傾きを補正する。ノイズ除去７５３は、画像処理パラメータ７６０に基づいて断層画像からノイズ除去を行うためのユーザインターフェースである。濃度補正７５４は、断層画像のＷＷ／ＷＬの補正を行うためのユーザインターフェースである。ＣＡＤ詳細７５５は、解析処理結果画像７２０および画像処理パラメータ７６０の表示のＯＮ／ＯＦＦを選択するためのユーザインターフェースである。すなわち、解析処理結果画像７２０と画像処理パラメータ７６０は、ＣＡＤ詳細７５５が選択されている時に表示制御部１１６によって表示部１１８に表示される。また、解析処理結果画像７２０には、解析処理を実行中の途中結果を随時表示するようにしてもよい。なお、画像処理パラメータ７６０の欄には、画像処理に必要なパラメータの項目７６１と、その数値７６２等を表示し、ここに表示した数値に基づいて処理が実行される。なお、数値７６２はマウス１００６及びキーボード１００７等を用いて編集可能とする。

図８に本実施形態における別の表示例について示す。図８では、図７における解析処理結果画像７２０と画像処理パラメータ７６０との箇所が異なり、解析データ８２０と解析値８６０とが表示される。それ以外の表示は図７に示す例と同じである。これらの表示はＣＡＤ詳細７５５のＯＮ／ＯＦＦによって切り替えられる。診断画像モード７３１ではＣＡＤ詳細７５５のＯＮをデフォルト状態としているが、不図示の設定によりＣＡＤ詳細７５５のＯＦＦをデフォルト状態として、解析データ８２０と画像解析値８６０の表示をデフォルトとしてもよい。解析データ８２０では、統計的な正常眼データベース８２１と、表示している断層画像７１０の層厚グラフ８２２を示している。正常眼データベース８２１は、例えば、「正常値の上限の外側」の範囲（９９％以上）、「上側の境界線」の範囲（９５％−９９％）、「正常値」の範囲（５％−９５％）、「下側の境界線」の範囲（１％−５％）、「正常値の下限の外側」の範囲（１％以下）で色分けがされている。層厚グラフ８２２は、正常眼データベース８２１と比較することで、網膜層の厚みが正常から外れる範囲に関してみる事が出来る。画像解析値８６０は、ステップＳ３０３０の画像処理とステップＳ３０４０の所見候補の判定の結果とにより、判定された病変のサイズや数等について計測した結果である。

本実施形態によれば、診断支援装置１００は、医用画像の部位の情報を基に該当する所見の候補と所見の候補を導出に関する画像処理のパラメータを取得する。そして、取得した画像処理のパラメータを基に画像処理を行い、該当する所見の判定と位置を特定し、これらの結果を提示する。そうすることで、医師は医用画像上で該当すると判定された所見とその位置、および、解析結果を確認することができる。これにより、医師は現在対象としている医用画像の状態と、診断名を閲覧可能となるため、診断に係る負担を軽減させることができる。

より具体的には、本実施形態によれば、断層画像上に所見が表示されるため、医師等は断層画像と所見との関係を容易に把握することが可能となる。また、所見は断層画像における異常部位の位置に対応して表示されるため異常部位と所見との関係を医師等は容易に把握することが可能となり、迅速な診断が可能となる。

さらに、所見を断層画像における網膜領域に極力重ならないように表示するため断層画像自体の視認性の低下を防ぎながら、断層画像上に所見を表示させることができる。

＜実施形態２＞
実施形態１では、診断の対象となる医用画像を取得し、画像処理結果を用いて医用画像上にＣＡＤ所見等の支援情報を提示するとともに、画像処理の解析画像や解析データを提示した。本実施形態では、医用画像上に支援情報を提示するとともに、類似症例（類似画像）の結果を提示する場合について説明をする。

図９を用いて実施形態２における診断支援装置９００の機能構成の一例について説明を行う。診断支援装置９００は、図１に対して、検索部９１４、データベース３００が機能的に追加される。データベース３００は有線または無線を介して診断支援装置９００と通信可能に接続されている。データベース３００は医用画像とその画像に対応する所見および診断名とが紐づけられて格納されている。すなわち、データベース３００は複数の断層画像それぞれを所見と対付けて記憶する記憶手段の一例に相当する。

また、データベース３００に格納されている医用画像には性別および年齢等の患者情報が対応付けられている。そしてデータベース３００は、診断支援装置９００からの要求に対して、要求に対応する医用画像及び所見を診断支援装置９００へと出力する。なお、データベース３００は診断支援装置９００内部の記憶部１０４に保存される構成であってもよい。検索部９１４は、判定部１１０で該当すると判定された所見の候補をキーとして、データベース３００から、対象としている医用画像と類似する画像の情報を要求する。そして、検索部９１４は、データベース３００から要求した情報を受信する。検索部９１４は、受信した画像の情報を対象としている医用画像との類似度とともに表示制御部１１６へと出力する。また、診断支援装置９００のハードウェア構成は実施形態１における図２と同様である。即ち、ＣＰＵ１００１が主メモリ１００２、磁気ディスク１００３に格納されているプログラムを実行することにより、本実施形態の診断支援装置９００の機能（ソフトウェア）及びフローチャートにおける処理が実現される。

診断支援装置９００が行う処理の一例を説明するフローチャートを図１０に示す。基本的に実施形態１における図３のフローと同じであるが、処理の一部が実施形態１とは異なっている。具体的には、類似画像の検索Ｓ１００６０と、情報の表示Ｓ１００７０が図３のフローとは異なる。以下、図１０のフローチャート、図１１の表示内容の一例を参照して、本実施形態における診断支援装置９００が行う処理について、実施形態１との相違部分についてのみ説明する。

図１０のフローチャートにおいてステップＳ３０００乃至ステップＳ３０５０の処理は、実施形態１と同様であるため説明を省略する。

ステップＳ１００６０において、検索部９１４は、ステップＳ３０４０で該当すると判定された所見の候補をキーとして、データベース３００から類似画像を取得する。すなわち、検索部９１４は、検出手段により検出された異常部位の所見と一致する所見に対応付けられた断層画像を記憶手段から取得する類似画像取得手段の一例に相当する。

なお、検索キーは、「後部硝子体剥離」または「黄斑円孔」等である。検索キーとする所見は複数であってもよいし一つであってもよい。なお、データベース３００に格納された所見は、例えば、医師が事前に症例に対して特定した所見であり、データベース３００には医師により特定された所見の位置に関する情報も含まれているものとする。データベース３００に含まれる所見の情報は医師によって事前に特定された情報に代えて、教科書のような文献情報を用いたものであってもよいし、データベース用に収集した症例に対して医師が特定した所見の情報を用いてもよい。

検索部９１４による類似画像の取得方法は、検索キーが完全に一致するもののみをデータベース３００から取得してもよいし、検索キーの一部が一致する類似画像を取得してもよい。例えば、複数の所見を検索キーとした場合に、複数の所見のうち一部の所見にのみ一致する類似画像を検索部９１４は取得することとしてもよい。あるいは何らかの方法により類似度を計算し、類似度の高い順に規定の数だけ画像を取得するようにしてもよい。本実施形態では、検索キーが完全に一致する画像のみを取得するものとする。類似度を用いる方法に関しては後述の変形例で説明する。

ステップＳ１００７０において、表示制御部１１６は、表示部１１８に表示させる内容を制御する。そして、表示部１１８は、表示制御部１１６で制御された表示内容を表示する。具体的には、ステップＳ３０５０で取得した、ステップＳ３０４０において該当すると判定された所見の医用画像における位置を示す情報を用いて、ステップＳ３０００で取得した医用画像上に、該当すると判定された所見の情報を重畳表示させる。所見情報の表示規則は実施形態１と同様とする。さらに、表示制御部１１６は、ステップＳ１００６０で取得した類似する画像の情報を基に、類似する画像と、それに紐づいている診断名の情報とを、類似度の高い順に表示させる。本実施形態ではステップＳ１００６０で検索キーが完全に一致する画像のみを取得しているため、ステップＳ３０００で取得した医用画像に係る患者情報に関して、同性で、年齢が近い類似画像から表示するものとする。あるいは、撮影の情報以外に生活習慣に関する情報を取得可能な構成であれば、生活習慣の項目を検索キーに追加してもよい。例えば、糖尿病の有無や喫煙の有無などの情報を用いて検索を実行してもよい。これらの他に、撮影日が近い情報から表示するようにしてもよい。また、本実施形態では、類似する画像と、それに紐づく診断名の情報をリストで管理し、リストの情報を表示するとともに、リスト中の一つの症例をステップＳ３０００で取得した医用画像と対比可能な形で表示する。なお、対比可能な形で表示する一つの症例は、診断支援装置９００が選択してもよいし、診断支援装置９００がユーザ入力による選択を受け入れるようにしてもよい。例えば、ユーザインターフェースとして類似症例のリストを格納したリストボックスを用意し、リストボックスの中から一つの症例を選択させることで実現できる。

本実施形態では、表示制御部１１６が最も撮影日が近い類似する画像を初期の対比可能な形で表示する一つの症例として決定するものとし、その後はユーザ入力による選択に応じて対比可能な形で表示する症例を決定するものとする。なお、表示の方法はこれに限定されない。例えば、複数の類似する画像とそれに紐づく診断名の情報とを、ステップＳ３０００で取得した医用画像と対比可能な形で表示してもよいし、全てを対比可能な形で表示してもよい。

図１１は表示部１１８が表示する表示内容の一例を示したものである。表示部１１８が表示する表示内容７００は、実施形態１の図７で説明した図を基本とする。実施形態１との差異は、ユーザインターフェースとして類似症例モード１１３２が表示されている点である。医師等が類似症例モード１１３２をタップまたはクリックすることで類似症例モードを選択すると、表示制御部１１６は類似症例リスト（すなわち、類似する画像が類似度の高い順に表示したリスト）１１６０を表示させる。そして、表示制御部１１６は、類似症例リストの中の一つの症例（ここでは、前述したように撮影日が最も近い画像）の断層画像１１２０、所見１１２１、診断名１１２２及び断層画像に対応する眼底画像１１２５を表示部１１８に表示させる。類似症例モード１１３２が選択された場合には、オプション７５０に症例検索を実行するユーザインターフェースである症例検索１１５５が追加される。医師等の操作者が症例検索１１５５をタップまたはクリックする事で、対象の断層画像７１０に類似する症例検索が実行される。なお、本実施形態では、症例検索を実行するためのユーザインターフェースを類似症例モード１１３２と別にする例を示したが、類似症例モード１１３２を選択すると同時に症例検索を実行するようにしてもよい。

所見が重畳表示された断層画像７１０、１１２０は、前述した表示規則に従って、所見の位置を示す情報に基づいて該当すると判定された所見７１１、１１２１の情報が重畳表示されている。なお、前述の通り、ユーザ入力による選択の結果、類似症例リストの他の症例を対比可能な形で表示する症例として決定した場合は、表示制御部１１６により表示部１１８の表示内容が制御される。具体的には、表示制御部１１６は、類似症例リスト１１６０で選択された症例に対応する、所見が重畳表示された断層画像１１２０、診断名１１２２及び断層画像に対応する眼底画像１１２５を表示部１１８に表示させる。

本実施形態によれば、診断支援装置９００は、医用画像の部位の情報を基に該当する所見の候補と所見の候補を導出に関する画像処理のパラメータを取得する。そして、取得した画像処理のパラメータを基に画像処理を行い、該当する所見の判定と位置を特定し、該当すると判定した所見を基に類似画像を検索し、これらの結果を提示する。そうすることで、医師は医用画像上で該当すると判定された所見とその位置、および、類似画像に紐づいた診断名を確認することができる。これにより、医師は現在対象としている医用画像の状態と、類似した症例の診断名を閲覧となるため、診断に係る負担を軽減させることができる。

また、デフォルト状態においては、現在対象としている医用画像に最も類似した画像を対比可能な形で表示されるため、医師等の操作者は対比に適した画像を選択する時間を節約することが可能である。

なお、データベース３００に格納されている情報は上記の例に限定されるものではない。例えば、データベース３００には医用画像とその画像に対応する所見および診断名と当該所見の断層画像における位置と診断名と所見とが紐づけられて格納されていることとしてもよい。この場合、検索部９１４は、所見に加えて所見の位置を検索キーとして、類似画像を検索することができる。例えば、検索部９１４は、所見が一致し且つ所見の位置が一致または対象とする断層画像とデータベース３００内の断層画像の所見の位置の差が所定の閾値以内の断層画像（類似画像）をデータベース３００から取得することとしてもよい。すなわち、データベース３００は、複数の断層画像それぞれを所見および当該所見の断層画像における位置と対応付けて記憶することとしてもよい。また、類似画像取得手段の一例である検索部９１４は、検出手段により検出された異常部位の所見および当該所見の位置と一致する所見および当該所見の位置に対応付けられた断層画像を記憶手段から取得する。

このようにすれば、所見および所見の位置が一致する類似画像を取得できるため、対象とする断層画像により近い症状を呈する断層画像を取得することが可能となる。

（変形例１）
上記の実施形態では、所見を検索キーとして、所見の一致する類似症例を検索していた。しかし、類似症例検索の方法はこれに限らない。例えば、画像特徴量を基に類似症例を検索するようにしてもよい。この処理について、図１２のフローチャートを用いて説明をする。図１２は図１０のフローチャートのステップＳ１００６０の処理を詳細化したものである。

ステップＳ１００６１では大局特徴抽出として、画像処理部１０８は断層画像から網膜層の厚み特徴を抽出する。網膜層の厚みは、ＩＬＭとＲＰＥの境界線とのＺ方向の差を網膜層の厚みとする。網膜層の厚みを計算するための領域として、画像処理部１０８は、黄斑部中心領域、黄斑部中心を除いた左右領域、全体領域とからそれぞれ特徴量を抽出する。領域分割の方法として、断層画像のＸ方向を単純に３分割してもよいし、５分割をして、左右領域は２／５ずつとし、黄斑領域は中心の１／５としてもよい。なお、厚みを計算する際の領域から視神経乳頭部領域を除去することが望ましい。それぞれの領域における厚みの特徴量は、平均厚、最大厚、最小厚、分散あるいは標準偏差のいずれかであるものとする。画像処理部１０８は、これらの特徴量から大局特徴ベクトルを作成する。このように、大局特徴は網膜全体の形状特徴を表す。

ステップＳ１００６２では局所特徴抽出として、画像処理部１０８は網膜内層の局所領域においてＨＯＧ特徴を計算する。ＨＯＧ特徴は、局所領域において輝度の勾配方向と勾配強度を算出し、横軸を勾配方向、縦軸を勾配強度としたヒストグラムを作成する特徴量である。網膜内層が正常であれば、網膜内層は層構造をしているので、局所領域において輝度の勾配方向が揃うが、病変により層構造が乱れている場合には、輝度の勾配方向も乱れる。このように、局所特徴は網膜内層の層の整列状態を表す。なお、ＨＯＧ特徴を計算する領域は、ＯＣＴの断層画像全体ではなく、実施形態１のステップＳ３０３４で示した網膜領域に適応するのが望ましい。ここで求める局所特徴量は数１０００次元となるため、後述する画像表現で次元を減らす。

ステップＳ１００６３では、画像処理部１０８はステップＳ１００６２で求めた局所特徴量をＢａｇ ｏｆ Ｆｅａｔｕｒｅｓにより画像表現に変換する。Ｂａｇ ｏｆ Ｆｅａｔｕｒｅｓは画像特徴量の辞書（コードブック）に登録されている画像特徴の出現頻度から画像を分類する方法である。学習時に、全ての学習用画像から局所特徴量を抽出し、抽出した局所特徴量を特徴空間においてクラスタリングを行い、各クラスタの重心をＶｉｓｕａｌ ｗｏｒｄ（コードブック）とする。この際のクラスタリングには、Ｋ−ｍｅａｎｓを用いる。ステップＳ１００６３の画像表現時では、画像処理部１０８はステップＳ１００６２で求めた局所特徴量を、学習時に作成したＶｉｓｕａｌ ｗｏｒｄにおいて最も近いＶｉｓｕａｌ ｗｏｒｄに投票する。これにより画像処理部１０８は、局所特徴量をＶｉｓｕａｌ ｗｏｒｄの出現頻度をカウントした局所特徴ベクトルに変換する。

ステップＳ１００６４の検索では、検索部９１４は、ステップＳ１００６１で求めた大局特徴ベクトルとステップＳ１００６３で求めた局所特徴ベクトルとを用いて類似画像の検索を行う。検索の方法として、大局特徴ベクトルと局所特徴ベクトルとそれぞれで類似度を計算し、その総合類似度で検索結果とする。類似度としては、例えば、コサイン類似度を用いる事が出来る。対象となる画像特徴ベクトルをＶｔ、データベース３００に保存されている画像特徴ベクトルをＶｓとすると、コサイン類似度は以下の式で示される。

この類似度は１に近いほど二つのベクトルが類似していることを示し、０に近ければ類似していないことを示す。

類似度計算の方法としてはこれに限らず、偏差パターン類似度を計算するようにしてもよい。各要素の属する集団における平均値からの偏差を類似度とし、最大値は１となる。すなわち、偏差パターン類似度は特徴空間でのデータの分布を反映した類似度となる。このような類似度を用いた場合には、ステップＳ１００７０で類似度が高い順に症例リストに表示するのが望ましい。このように、所見による検索ではなく、画像特徴量を基に類似症例を検索することも出来る。

データベース３００は、複数の断層画像それぞれを所見、断層画像の所定の層の厚さに基づく情報および断層画像に含まれる網膜の輝度に基づく情報と対応付けて記憶することとしてもよい。ここで、断層画像の所定の層の厚さに基づく情報とは例えば大局特徴ベクトルであり、断層画像に含まれる網膜の輝度に基づく情報とは例えば局所特徴ベクトルである。データベース３００が上記のような情報を格納する場合、検索部９１４は、検出手段により検出された異常部位の所見、層の厚さに基づく情報および輝度に基づく情報に対応する、異常部位の所見、層の厚さに基づく情報および輝度に基づく情報に対応付けられた断層画像を記憶手段から取得する。なお、この変形例は実施形態２のみならず他の実施形態においても適用可能である。

（変形例２）
実施形態２では、ステップＳ３０６０において、検索部９１４は、ステップＳ３０４０で該当すると判定した所見の候補を検索キーとして、検索キーが完全一致する画像（症例）のみをデータベース３００から取得していた。しかし、検索キーが部分一致の画像を取得してもよいし、検索キーの類似度を計算する方法を用いて画像を取得してもよい。

類似度としては、例えば、ベクトルの類似度を計算するコサイン類似度を用いることができる。以下、具体的に説明する。まず、ステップＳ３０１０で取得した複数の所見の候補と、ステップＳ３０４０で該当すると判定された所見の候補とを用いて画像処理部１０８は所見ベクトルを作成する。所見ベクトルは、各所見の候補をベクトルの要素と見なし、対象とする画像にある所見が該当する（存在する）場合には１を、ない場合には０を与えることで生成できる。例えば、複数の所見の候補が２０個ある場合には、２０次元の所見ベクトルとなる。次に、画像処理部１０８は生成した所見ベクトルと、データベース３００に保存されている医用画像の所見ベクトルを生成し、検索部９１４はこれらのベクトルの類似度を計算する。あるいは、データベース３００には所見ベクトルを予め保存しておくようにしてもよい。

対象となる医用画像の所見ベクトルをＶｔ、データベース３００に保存されている医用画像の所見ベクトルをＶｓとすると、コサイン類似度は変形例１で説明した式１で示される。

なおこの変形例は第２の実施形態のみならず他の実施形態においても適用可能であり、変形例１で示した画像特徴の類似度と所見の類似度との両方を用いて類似症例を検索するようにしてもよい。具体的には、それぞれの類似度は１で正規化しているので、単純に類似度の総合和で最終的な類似度となるようにしてもよいし、画像特徴類似度と所見類似度とにそれぞれ重みを掛けて重み加算で最終的な類似度を計算するようにしてもよい。

（変形例３）
実施形態２では、データベース３００に格納された症例の該当する所見と所見の位置は医師が事前に特定することとしていた。しかし、その他の方法で所見等が特定されてもよい。例えば、データベース３００に格納された症例に対してステップＳ３０１０乃至ステップＳ３０５０の処理を行い、該当する所見および所見の位置情報を医用画像
紐づけるようにしてもよい。また、ステップＳ１００７０の処理を行った後に、当該症例をデータベースに保存するようにしてもよい。

（変形例４）
実施形態２では、検索部９１４は、データベース３００に格納された症例から類似症例を検索していた。しかし、必ずしも外部に接続されたデータベース３００から類似症例を検索しなくてもよい。例えば、データベース３００と同等の情報を有する症例情報を記憶部１０４に保存しておき、検索部９１４は記憶部１０４に記憶された症例情報から類似症例を検索してもよい。この場合、記憶部１０４に記憶された症例情報をユーザ、設置場所、時刻などの様々な条件に応じて入れ替えてもよい。同様に、第１のテーブル情報、第２のテーブル情報も条件に応じて入れ替えてもよい。

＜実施形態３＞
実施形態２では、診断の対象となる医用画像を取得し、画像処理結果を用いて医用画像上に支援情報を提示するとともに、画像処理の解析画像や類似症例を提示した。本実施形態では、医用画像上にＣＡＤ所見等の支援情報を提示するとともに、診断をするにあたりガイドラインとなる情報を提示する場合について説明をする。なお、本実施形態におけるガイドラインとは、診断をするために支援をする情報であり、診断手順をしめす診断のマニュアル、アトラス、読影のポイント、同じモダリティの画像、異なるモダリティの画像（例えば、眼底写真、ＦＡ画像、ＩＡ画像）等、文章や図などの情報を含む。すなわち、ガイドラインは疾患の診断手順を示す情報である。また、データベース３００には複数のガイドラインが格納されている。すなわち、データベース３００には複数の疾患の診断手順を示す情報が格納されている。なお、ガイドラインは診断手順を示す電子書籍であってもよい。

なお、本施形態における診断支援装置９００の機能構成は実施形態２における図９と同様である。データベース３００には医用画像とその画像に対応するガイドラインと所見とが紐づけられて格納されている。すなわち、データベース３００には、複数の疾患の診断手順を示す情報それぞれに対して所見が紐付けられて格納されている。そしてデータベース３００は、診断支援装置９００からの要求に対して、要求に対応するガイドライン及び所見を診断支援装置９００へと出力する。なお、データベース３００は診断支援装置９００内部の記憶部１０４に保存される構成であってもよい。検索部９１４は、判定部１１０で該当すると判定された所見の候補を検索キーとして、データベース３００から、対象としている医用画像に対応するガイドラインを要求する。そして検索部９１４はデータベース３００からガイドラインを受信（取得）する。すなわち、検索部９１４は、検出手段により検出された異常部位の所見に基づいて複数の疾患の診断手順を示す情報から少なくとも一つの疾患の診断手順を示す情報を取得する情報取得手段の一例に相当する。具体的には、情報取得手段の一例である検索部９１４は、検出手段により検出された異常部位の所見が対応付けられた疾患の診断手順を示す情報を取得する。

さらに、検索部９１４は受信したガイドラインを対象としている医用画像との関連度とともに表示制御部１１６へと出力する。そして、表示制御部１１６は、ガイドラインを表示部１１８に表示させる。すなわち、表示制御部１１６は、情報取得手段によって取得された疾患の診断手順を示す情報を表示手段に表示させる。

また、診断支援装置９００のハードウェア構成は実施形態１における図２と同様である。即ち、ＣＰＵ１００１が主メモリ１００２、磁気ディスク１００３に格納されているプログラムを実行することにより、本実施形態の診断支援装置９００の機能（ソフトウェア）及びフローチャートにおける処理が実現される。また、診断支援装置９００が行う処理の一例を説明するフローチャートを図１３に示す。基本的に実施形態１と同じであるが、処理の一部が実施形態１とは異なっている。具体的には、ガイドラインの検索Ｓ１３０６０と、情報の表示Ｓ１３０７０とが図３のフローとは異なる。以下、図１３のフローチャート、図１４の表示内容の一例を参照して、本実施形態における診断支援装置９００が行う処理の一例について、実施形態１、２との相違部分についてのみ説明する。

図１３のフローチャートにおいてステップＳ３０００乃至ステップＳ３０５０の処理は、実施形態１、２と同様である。

ステップＳ１３０６０において、検索部９１４は、ステップＳ３０４０で該当すると判定した所見の候補を検索キーとして、データベース３００からガイドラインを取得する。検索キーは、「後部硝子体剥離」や「黄斑円孔」等である。なお、検索キーとする所見は複数であってもよいし１つであってもよい。なお、データベース３００に格納された所見は、例えば、医師が事前に症例に対して特定した所見であり、データベース３００には医師により特定された所見の位置に関する情報も含まれているものとする。データベース３００に含まれる所見の情報は医師によって事前に特定された情報に代えて、教科書のような文献情報を用いたものであってもよいし、データベース用に収集した症例に対して医師が特定した所見の情報を用いてもよい。

ガイドラインの取得方法は、検索キーが完全に一致するもののみを取得してもよいし、一部が一致するものを取得してもよいし、検索キーの一部が一致するガイドラインを取得することとしてもよい。例えば、複数の所見を検索キーとした場合に、複数の所見のうち一部の所見にのみ一致するガイドラインを検索部９１４は取得することとしてもよい。あるいは何らかの方法により類似度を計算し、類似度の高い順に規定の数だけガイドラインを取得するようにしてもよい。類似度を用いる方法に関しては実施形態２の変形例で説明したものと同様に特徴ベクトルの一致度合いで計算する事が出来る。なお、本実施形態において類似度は関連度として説明する。

ステップＳ１３０７０において、表示制御部１１６は、表示部１１８に表示させる内容を制御する。そして、表示部１１８は、表示制御部１１６で制御された表示内容を表示する。これについては、図１４を用いて説明をする。

図１４は表示部１１８が表示する表示内容の一例を示したものである。表示部１１８が表示する表示内容７００は、実施形態１の図７で説明した図を基本とする。実施形態１との差異は、ガイドラインモードを選択するユーザインターフェースとしてガイドラインモード１４３３が表示されている点である。操作者がガイドラインモード１４３３をタップまたはクリックによりガイドラインモードを選択すると、表示制御部１１６はガイドラインリスト（すなわち、ガイドラインの関連度の高い順に表示したリスト）１４６０を表示させる。さらに、表示制御部１１６は、ガイドラインリストの中の一つの症例の断層画像１４２０と所見１４２１、その診断名１４２２、読影のポイント１４２４、及び、断層画像に対応する眼底画像１４２５と眼底写真１４２６と表示部１１８に表示させる。読影のポイント１４２４には例えば、どのような手順で読影を行うことが望ましいかという情報が含まれている。ガイドラインリスト１４６０には、症例のＩＤ、診断名、関連度が含まれている。関連度は類似度と等価のものであり、本実施例では５段階評価で関連（類似）度を示している。例えば、類似度は１で正規化しているので、類似度が０．９以上のものを５、類似度が０．８―０．９のものを４、類似度が０．６−０．８のものを３、類似度が０．４−０．６のものを２、類似度が０．４以下を１などとする。なお、この数値は一例であり、類似度をそのまま表示してもよいし、５段階ではなく１０段階評価としてもよい。また、類似度を用いて表示をする場合には、一定の類似度以上のものを表示するようにし、相関が低いものはリストに表示しないようにしてもよい。

ガイドラインモード１４３３が選択されている場合には、オプション７５０にガイドライン検索を実行するユーザインターフェースであるガイドライン検索１４５５が追加される。そして、ガイドライン検索１４５５をタップまたはクリックすることで対象の断層画像７１０に関連するガイドライン検索が実行される。なお、本実施形態では、ガイドライン検索を実行するためのユーザインターフェースをガイドラインモード１４３３とは
別にする例を示したが、ガイドラインモード１４３３を選択すると同時にガイドライン検索を実行するようにしてもよい。

所見が重畳表示された断層画像７１０は前述した表示規則に従って、所見の位置を示す情報に基づいて該当すると判定された所見７１１の情報が重畳表示されている。なお、前述の通り、ユーザ入力による選択の結果、ガイドラインリストの他の症例を選択した場合は、表示制御部１１６により表示部１１８の表示内容が制御される。具体的には、表示制御部１１６は、ガイドラインリスト１１６０で選択された症例に対応する、所見が重畳表示された断層像１４２０、その診断名１４２２、読影のポイント１４２４、及び、その画像に対応する眼底画像１４２５と眼底写真１４２６とを表示部１１８に表示させる。

本実施形態によれば、診断支援装置９００は、医用画像の部位の情報を基に該当する所見の候補と所見の候補を導出に関する画像処理のパラメータを取得する。そして、取得した画像処理のパラメータを基に画像処理を行い、該当する所見の判定と位置を特定し、該当すると判定した所見を基にガイドラインを検索し、これらの結果を提示する。そうすることで、医師は医用画像上で該当すると判定された所見とその位置、および、ガイドラインに紐づいた診断名や他のモダリティで撮影した画像、並びに読影する上での読影ポイントを確認することができる。これにより、医師は現在対象としている医用画像の状態と、類似した症例の診断名を閲覧可能となるため、診断に係る負担を軽減させることができる。

なお、実施形態２で述べたように類似画像の検索に所見の位置を用いることとしてもよい。

（変形例１）
実施形態３では、所見を検索キーとして、所見の一致でガイドラインを検索していた。しかし、ガイドライン検索の方法はこれに限らない。例えば、複数の所見の中から任意の所見だけを選んでガイドライン検索を行ってもよい。ガイドライン検索を行う際に、医師所見表示７４３をＯＮとし、ＣＡＤ所見表示７４４をＯＦＦにしてガイドライン検索を実行した場合には、医師により確定された所見だけを用いてガイドラインを検索することとしてもよい。また、医師所見表示７４３をＯＦＦとし、ＣＡＤ所見表示７４４をＯＮにしてガイドライン検索を実行した場合には、ＣＡＤ所見だけを用いてガイドラインを検索することとしてもよい。さらに、断層画像に表示している所見７１１の中から任意の所見だけを選択して、ガイドライン検索を実行した場合、選択した任意の所見を用いてガイドライン検索を実行してもよい。なおこの変形例は実施形態３のみならず他の実施形態においても適用可能である。

＜実施形態４＞
実施形態１〜３では、撮影された１枚の断層画像を用いてＣＡＤ所見等の支援情報を提示していた。一方、光干渉断層計を用いた検査では、一検査において複数の方向から断層画像を撮影し、取得することがある。例えば、図１５（ａ）に示すように、視神経乳頭と中心窩を通る断層画像と、中心窩を通り、視神経乳頭と中心窩を通る断層画像に直交する断面との二つの断層画像を取得する場合がある。また、図１５（ｂ）に示すように、眼底上をラスタースキャン（３Ｄスキャン）することで３次元撮影をする場合がある。

本実施形態における診断支援装置は、複数の方向または複数の位置で撮影された複数の医用画像を取得し、取得した医用画像の画像処理結果を用いて医用画像上に支援情報を提示することにより当該医用画像に関する診断支援を行う。

なお、本施形態における診断支援装置９００の機能構成は実施形態２における図９と同様である。また、診断支援装置９００のハードウェア構成は実施形態１における図２と同様である。即ち、ＣＰＵ１００１が主メモリ１００２、磁気ディスク１００３に格納されているプログラムを実行することにより、本実施形態の診断支援装置９００の機能（ソフトウェア）及びフローチャートにおける処理が実現される。また、診断支援装置９００が行う処理の一例を説明するフローチャートは図３、図１０、図１３のいずれかと同様である。本実施形態では、図１０の類似画像の検索を行う場合について説明をする。以下、図１０のフローチャートを参照して、本実施形態における診断支援装置９００が行う全体の処理について、実施形態１乃至３との相違部分についてのみ説明する。本実施形態では図１５（ａ）に示すような二つの断層画像を取得する場合と図１５（ｂ）に示す３次元の断層画像を取得する例についてそれぞれ説明をする。すなわち、医用画像取得部１０２が、被検眼における位置がそれぞれ異なる複数の断層画像を取得した場合の例である。

最初に、図１５（ａ）のクロススキャンの場合について説明をする。以下では、視神経乳頭と中心窩を通る断層画像をＨスキャン像、中心窩を通りＨスキャン像に直交する断層画像をＶスキャン像と称する。

ステップＳ３０００の処理において、医用画像取得部１０２は、光干渉断層計２００から送信された複数の方向から光を捜査することで撮影された複数の医用画像と、撮影した医用画像の種類に関する情報と医用画像の部位に関する情報とを取得する。すなわち、医用画像取得部１０２は、被検眼に対して異なる方向に測定光を走査することで得られた複数の断層画像を取得する。本実施形態において異なる方向とは直交する方向である。

なお、撮影した医用画像の種類に関する情報と医用画像の部位に関する情報とは、複数の医用画像全体に対して一つ取得してもよいし、夫々の医用画像で夫々取得してもよい。以降では、複数の医用画像全体に対して医用画像の種類に関する情報と、医用画像の部位に関する情報とを一つ取得するものとして説明する。

ステップＳ３０１０の処理は実施形態１における処理と同様であるため説明を省略する。

ステップＳ３０２０乃至ステップＳ３０５０の処理は、複数の医用画像の夫々に対して処理を行う以外は、実施形態１と同様であるため説明を省略する。

ステップＳ１００６０において、検索部９１４は、ステップＳ３０４０で該当すると判定した所見の候補を検索キーとして、データベース３００から類似画像を取得する。本実施形態では、複数の医用画像のうちの一つの医用画像（すなわち、ある一つの方向から撮影された医用画像）において該当すると判定した所見の候補を検索キーとして、データベース３００から類似画像を取得する。本実施形態ではＨスキャン像から得られた所見を用いて類似画像を取得するものとする。なお、本実施形態においては検索の対象となる画像は、検索元となる医用画像の撮影された方向と、同一の方向から撮影された医用画像のみとする。すなわち、類似画像取得手段の一例に相当する検索部９１４は、検出手段により異常部位が検出された断層画像を得る際の測定光の走査方向と同一の方向に測定光を走査することにより得られた断層画像を記憶手段から取得する。

また、実施形態２と同様に、検索キーが完全に一致するもののみを類似画像として取得するものとする。なお、類似画像に対応する、その類似画像とは異なる方向から撮影された医用画像がある場合には、それらを一つの類似画像としてまとめて取得する。

ステップＳ１００７０において、表示制御部１１６は、表示部１１８に表示させる内容を制御する。そして、表示部１１８は、表示制御部１１６で制御された表示内容を表示する。具体的には、複数の医用画像のうち少なくとも一つの医用画像を実施形態２と同様の制御を行い表示させる。また、表示制御部１１６は、実施形態２と同様に、類似する画像とそれに紐づく診断名の情報とを、類似度の高い順に表示させる。

また、本実施形態においても実施形態２と同様に、類似する画像とそれに紐づく診断名の情報とをリストで管理し、リストの情報を表示するとともに、リストの中の一つの症例をステップＳ３０００で取得した複数の医用画像と対比可能な形で表示する。すなわち、類似する画像が異なる方向から撮影された複数の医用画像を有する場合には、そのうちの少なくとも一つの医用画像を対比可能な形で表示する。この時表示する画像は、ステップＳ３０００で取得した複数の医用画像と同一の方向から撮影された画像を表示する。なお、違う方向から撮影された画像を表示してもよい。

本実施形態では、ステップＳ３０００で取得した複数の医用画像、および、対比可能な形で表示一つの症例として決定された類似画像の複数の医用画像のうち、表示する画像はそれぞれ一つとする。ただし、表示する画像は、診断支援装置９００またはユーザ入力による選択により決定されるものとする。ユーザ入力による選択は、例えばボタンなどのユーザインターフェースを用いて実現できる。

図１６は表示部１１８が表示する表示内容の一例を示したものである。表示部１１８が表示する表示内容７００は、対象となる症例の断層画像７１０、及び、対象となる症例の断層画像に対応する眼底画像７１５を有する。

眼底画像７１５には断層画像の撮影された方向を示す矢印７１７が重畳表示されている。水平矢印７１７はＨスキャン像に対応しており、垂直矢印１６１９はＶスキャン像に対応している。また、表示内容７００は、類似症例リスト１１６０を有する。さらに、表示内容７００は、対象となる症例と同様に、類似症例リストのうち決定された一つの症例の断層画像１１２０とその診断名１１２２、及び、その断層画像に対応する眼底画像１１２５と水平矢印１１２７と垂直矢印１６３９を有する。なお、断層画像７１０、１１２０に関する所見の重畳表示、及び、類似症例リストのユーザによる選択の説明は実施形態２と同様なので省略する。

断層画像１１２０の初期状態（すなわちユーザ入力による選択がなされる前）は、表示制御部１１６は、ステップＳ１００６０で検索に用いた所見を含む断層画像７１０が撮影された方向の断層画像を表示部１１８に表示させるものとする。すなわち、断層画像７１０がＨスキャン像の場合には、断層画像１１２０もＨスキャン像とする。本実施形態では前述の通り、ユーザ入力による選択で、複数の医用画像のうちの一つの医用画像を表示可能とする。具体的には、眼底画像７１５、１１２５に重畳表示された水平矢印７１７、１１２７と垂直矢印１６１９、１６３９を例えばマウスのクリックまたはタップなどにより選択する。垂直矢印１６１９、１６３９が選択されると、表示制御部１１６は、クリックした矢印に対応する方向で撮影された医用画像（Ｖスキャン画像）を、断層画像７１０、１１２０として表示部１１８に表示させる。この場合、現在選択されている矢印と他の矢印を区別するように表示するのが望ましい。図１６の例では実線で表示されている矢印が選択されている矢印であることを示し、一点鎖線の矢印は非選択であることを示している。なお、垂直矢印１６１９、１６３９のいずれか一方を選択することで、断層画像７１０、１１２０の両画像が連動してＶスキャン像に変更されることとしてもよい。

なお、Ｖスキャン像の所見とＨスキャン像の所見とのうち共通する所見のみを各断層画像上に表示させることとしてもよい。すなわち、表示制御部１１６は、複数の断層画像から得られた複数の異常部位に基づいて、前記複数の断層画像に共通する異常部位の所見を表示手段に表示させることとしてもよい。

次に、図１５（ｂ）に示す３次元スキャンの場合について説明をする。以下、図１０のフローチャートを参照して、本実施形態における診断支援装置９００が行う処理の一例について、実施形態２との相違部分についてのみ説明する。なお、３次元スキャンにおいては、画像処理部１０８或いは不図示の位置合わせ手段によって、複数の断層画像間の位置合わせ処理が実施されているものとして、以下の処理を説明する。

ステップＳ３０１０の処理は実施形態１における処理と同様であるため説明を省略する。

ステップＳ３０２０において、複数の医用画像の夫々に対して他の実施形態と同様の処理を行うが、第２のテーブル情報に格納されている画像処理のパラメータには空間的なパラメータとしてＹ方向のパラメータを含んでもよい。例えば、黄斑円孔は黄斑部に発生するため黄斑中心で撮影をした場合にはＸ、Ｙ軸共に中心付近に黄斑が存在する。そのため、撮影範囲のＸ：４０−６０％とＹ：４０−６０％の範囲と領域を限定する事が出来、その範囲に含まれる断層画像に対してのみ画像処理パラメータを適用する。

ステップＳ３０３０においては、ラスタースキャンにより取得された複数の断層画像に対して構造解析を行うことで前記被検眼の異常部位を検出する。すなわち、他の実施形態で述べた画像処理を複数の断層画像のそれぞれに適用する。

ステップＳ３０３０において、３次元的に画像処理を行うようにしてもよい。輝度正規化は、複数の断層画像のそれぞれで行うのではなく、複数の断層画像全体でヒストグラム調整を行う。また、画像処理に用いる各種フィルタは３次元で定義してもよい。

ステップＳ３０４０も同様に、所見の判定を３次元的に行う。例えば、判定自体は複数の断層画像それぞれに対して行った後に、隣接する断層画像において隣接する所見候補の領域同士で再判定を行うようにしてもよいし、ステップ３０３０で検出された病変候補に対して、３次元的に連結した領域のサイズ比等によって所見の候補の判定をするようにしてもよい。

ステップＳ３０５０において、位置取得部１１２は、ステップＳ３０３０で実行した画像処理の結果と、ステップＳ３０４０で該当すると判定した所見の候補とに基づいて、所見の医用画像における位置を示す情報を取得する。位置を示す情報は位置が特定できる情報であればどのような情報であってもよいが、本実施形態では、所見が該当すると判定した画像処理領域に隣接する直方体、あるいは立方体の位置を示す情報として取得する。

ステップＳ１００６０において、検索部９１４は、ステップＳ３０４０で該当すると判定した所見の候補を検索キーとして、データベース３００から類似画像を取得する。本実施形態では、検索部９１４は、複数の医用画像において該当すると判定した所見の候補を検索キーとして、データベース３００から類似画像を取得する。実施形態２と同様に、検索キーが完全に一致するもの、あるいは類似度が高いものを類似画像として取得するものとする。なお、所見特徴や画像特徴が類似する類似画像において、異なる方向で撮影した画像や同じ方向で撮影した複数の画像がある場合には、検索部９１４は、それらを一つの類似画像としてまとめて取得する。

ステップＳ１００７０において、表示制御部１１６は、表示部１１８に表示させる内容を制御する。そして、表示部１１８は、表示制御部１１６で制御された表示内容を表示する。具体的には、複数の医用画像のうち少なくとも一つの医用画像を実施形態２と同様の制御を行い表示させる。また、表示制御部１１６は、実施形態２と同様に、類似する画像とそれに紐づく診断名の情報を、類似度の高い順に表示させる。

また、本実施形態においても実施形態２と同様に、類似する画像とそれに紐づく診断名の情報をリストで管理し、リストの情報を表示するとともに、リストの中の一つの症例をステップＳ３０００で取得した複数の医用画像と対比可能な形で表示する。本実施形態では、ステップＳ３０００で取得した複数の医用画像、および、対比可能な形で表示する一つの症例として決定された類似画像の複数の医用画像のうち、表示する画像はそれぞれ一つとする。ただし、表示する画像は、診断支援装置９００またはユーザ入力による選択により決定されるものとする。ユーザ入力による選択は、例えばボタンなどのユーザインターフェースを用いて実現できる。

図１７は表示部１１８が表示する表示内容の一例を示したものである。表示部１１８が表示する表示内容７００は、対象となる症例の断層画像７１０、及び、対象となる症例の断層画像に対応する眼底画像７１５を有する。眼底画像７１５は、例えば、医用画像取得部１０２により取得された複数の断層画像を深さ方向に積算することで生成された積算画像である。医用画像取得部１０２は積算画像の生成を行うこととしてもよい。眼底画像７１５は断層画像に基づいて生成された画像であるため、断層画像の所見の位置を眼底画像７１５上の位置に対応させることが可能である。また、眼底画像７１５はＳＬＯまたは眼底カメラにより撮影された画像であってもよい。この場合、医用画像取得手段１０２が不図示のＳＬＯまたは眼底カメラから眼底画像を取得する。すなわち、 医用画像取得部１０２は、被検眼の眼底画像を取得する。なお、ＳＬＯまたは眼底カメラにより得られた眼底画像と断層画像に基づいて生成された積算画像との位置合わせを行うことで、断層画像の所見をＳＬＯまたは眼底カメラにより得られた眼底画像７１５に対応付けることが可能である。上述のように眼底画像の所見を眼底画像７１５に対応付けることが可能であるため、表示制御部１１６は、所見を断層画像７１５上に表示させることが可能である。すなわち、表示制御手段は、眼底画像を表示手段に更に表示させるとともに、所見を眼底画像上にも表示させることが可能である。

眼底画像７１５には表示している断層画像７１０の眼底における位置を示す矢印７１７、所見１７１１およびマーカ１７１２が重畳表示されている。マーカ１７１２は、ステップＳ３０５０において取得した所見位置の領域を示す直方体、あるいは立方体の重心位置を指し示すように表示する。

本実施形態では、各該当された所見に対して、以下の表示規則に従い眼底画像７１５に重畳表示する位置を決定するものとする。もちろん、表示規則は以下に示す例に限定されない。（１）該当すると判定された他の所見の文字情報の上には重畳表示しない。（２）該当すると判定された所見の位置を示す情報は、所見の位置を示す情報の近傍にマーカ（例えば矢印など）を付与する。（３）同一所見が複数存在する場合、空間的に近い領域では、代表する箇所のものを表示する。（４）同一所見がＮ数より多く存在する場合、表示する数はＮ数以下とする。

上述した規則の（３）について、例えば、硬性白斑が近い領域に複数存在する事がある。その場合、空間的に近いものは一つにまとめて表示をする。具体的には、ＸＹ平面において直径１ｍｍの円の中に５個の硬性白斑が存在する場合、眼底画像上に所見を５つ表示するのではなく、まとめて１つだけ表示をする。すなわち、表示制御部１１６は、異なる断層画像それぞれから検出手段により検出された異常部位に対応する所見が同一の所見であり、且つ、異なる断層画像から検出された異常部位間の距離が閾値未満の場合、前記同一の所見を１つの所見として眼底画像上に表示させる。なお、硬性白斑同士の距離が閾値以下の場合に所見をまとめることとしてもよいし、硬性白斑が検出された複数の断層像間の距離が閾値以下の場合に所見をまとめることとしもよい。

上述した規則の（４）について、例えば、上述した規則（３）により空間的に近いものをまとめたとしても、広範囲に現れる場合、Ｎ数より多く所見が表示される事になる。その場合、同じ所見の表示数はＮ数以下になるようにする。例えば、Ｎは３とする。３より多くなる場合、黄斑部中心窩に距離的に近いものを残すようにするか、あるいは、黄斑部中心窩に近いものを１箇所選択し、残りの２箇所は、空間的に離れたものを残すようにしてもよい。例えば、中心を１箇所として、残りの２箇所は上下方向からそれぞれ１箇所ずつ選択する。なお、中心窩に近い所見は視機能に対する影響が他の所見に比べて高いため、医師等にとっては必要な情報である。

眼底画像に重畳表示する所見１７１１とマーカ１７１２とは、実施形態１で説明したように、情報表示７４０のユーザインターフェースによりＯＮ／ＯＦＦ出来るものとする。また、医師による所見、ＣＡＤによる所見のそれぞれの表示ＯＮ／ＯＦＦも可能とする。これらの所見表示のＯＮ／ＯＦＦは、クリックする回数に応じて変えてもよい。例えば、「両方ともＯＮ」⇒「断層画像の所見ＯＮ、眼底画像の所見ＯＦＦ」⇒「断層画像の所見ＯＦＦ、眼底画像の所見ＯＮ」⇒「両方ともＯＦＦ」等である。あるいは、不図示のユーザインターフェースによりＯＮ／ＯＦＦする所見の種類を指定するようにしてもよい。なお、コンピュータが出力したＣＡＤ所見について確定（承認）を行うこと、あるいはＣＡＤ所見を修正することが可能である。これらの処理は、断層画像７１０に重畳表示されている所見７１１、眼底画像７１５に重畳表示されている所見１７１１のどちらからでも可能とする。そして、所見７１１および１７１１のいずれかで確定（または修正）されると、対応する所見も連動して確定（修正）されるものとする。すなわち、ＣＡＤ所見と医師所見とで所見の文字の色を変えている場合、所見１７１１の「蓋」を確定させる事により、所見７１１の「蓋」も確定されたものとして、表示制御部１１６は両方の所見の文字を変更する。また、３次元で撮影したデータの場合、病変は３次元的な拡がりを持つので、同じ所見が複数の断層画像に表示される。例えば、「蓋」であれば隣接する５枚の断層画像に表示される等である。これにおいても、眼底画像で確定するか、どれか１枚の断層画像で確定した場合には、表示制御部１１６は同様に他の断層画像においても確定されたという文字色で表示部１１８に表示させる。

複数の断層画像のスライス位置の変更は、不図示のスライダーバーや矢印７１７を操作する事で可能である。その他に、所見１７１１を選択する事で、断層画像の位置を変更するようにしてもよい。すなわち、眼底画像上の所見１７１１をタップまたはクリックすることで、所見１７１１が含まれる断層画像が表示される。その場合、選択した所見１７１１が該当すると判定した画像処理領域に隣接する直方体、あるいは立方体の重心位置に相当する断層画像を表示制御部１１６は表示部１１８に表示させる。このようにすれば、眼底画像と所見とに基づいて注目したい断層画像を迅速に表示させることが可能となる。

また、表示内容７００は、類似症例リスト１１６０を有する。さらに、対象となる症例と同様に、類似症例リストのうち決定された一つの症例の断層画像１１２０とその診断名１１２２、その断層画像に対応する眼底画像１１２５、断層画像１２１０の位置を示す矢印１１２７および所見１７２１を有する。なお、重畳表示された断層画像７１０、１１２０に関する所見の重畳表示、及び、類似症例リストのユーザによる選択の説明は実施形態２と同様なので省略する。

本実施形態では前述の通り、ユーザ入力による選択で、複数の医用画像のうちの一つの医用画像を表示可能とする。

本実施形態によれば、医用画像が複数枚の画像からなる場合に、検索対象となっていた方向から撮影された画像だけではなく、他の方向から撮影された画像についても簡易な操作で確認することができる。すなわち、広範囲に拡がる所見を簡易に確認できるため、医師の診断に係る負担を軽減させることができる。

（変形例１）
実施形態４ではステップＳ１００６０において、検索部９１４が複数の医用画像のうちの一つの医用画像において該当すると判定した所見の候補を検索キーとし、同一方向から撮影された医用画像のみを対象としてデータベース３００から類似画像を取得していた。しかし、一つの医用画像において該当すると判定した所見のみを用いなくてもよい。例えば、複数の医用画像うち二つ以上あるいは全ての医用画像夫々において検索キーを作成し、夫々の方向全てで類似する画像を取得するようにしてもよい。例えば、検索元の複数の医用画像がＨスキャン像とＶスキャン像とである場合を考える。この場合、検索部９１４は、データベース３００に存在する画像のうち、検索元のＨスキャン像と類似するＨスキャン像を持ち、かつ、検索元のＶスキャン像と類似するＶスキャン像を持つ医用画像を類似する画像として取得する。

また、実施形態４では、検索元となる医用画像の撮影された方向と、同一の方向から撮影された医用画像のみをデータベース３００から取得する対象としていたが、他の方向から撮影された医用画像をデータベース３００から取得する対象としてもよい。例えば、検索元の画像がＨスキャン像である場合に、データベース３００に存在するＶスキャン像の画像を類似する画像として取得してもよい。さらに、検索部９１４は、一つの医用画像において該当すると判定した所見のみを用いなくてもよい。複数の医用画像のうち二つ以上あるいは全ての医用画像において該当すると判定した所見のＡＮＤやＯＲを取って検索キーとしてもよい。

＜実施形態５＞
実施形態４では、複数の方向から撮影された複数の医用画像を取得し、取得した医用画像の画像処理結果を用いて医用画像上にＣＡＤ所見等の支援情報を提示していた。本実施形態では、取得した医用画像の画像処理結果を用いて医用画像上に支援情報を提示すると共に、病名（診断名）を推定して提示する事により当該医用画像に関する診断支援を行う。図１８を用いて実施形態５における診断支援装置１８００の機能構成の一例について説明を行う。診断支援装置１８００は、図９に示した機能構成に推定部１８１１が追加されている。ＣＰＵ１００１がプログラムを実行することで実現される推定部１８１１は、断層画像から検出された異常部位を用いて病名を推定する。また、診断支援装置１８００が行う処理の一例を説明するフローチャートを図１９に示す。基本的に実施形態１と同じであるが、処理の一部が実施形態１とは異なっている。具体的には、病名候補の推定を行うステップＳ１９０６０と、情報の表示を行うステップＳ１９０７０が実施形態１とは異なっている。以下、図１９のフローチャート、図２０、図２１の表示内容の一例を参照して、本実施形態における診断支援装置１８００が行う全体の処理について、実施形態１乃至４との相違部分についてのみ説明する。本実施形態では図１５（ａ）に示すようなクロススキャンの場合について説明を行う。なお、他のスキャンパターンに対しても本実施形態は適用可能である。

ステップＳ３０００乃至ステップＳ３０５０の処理は、実施形態４と同じであるであるいため説明を省略する。

ステップＳ１９０６０において、推定部１８１１は得られた所見に基づいて病名候補の推定を行う。すなわち、推定部１８１は、所見に基づいて病名を推定する推定手段の一例に相当する。推定部１８１１では、ステップＳ３０５０で取得したＨスキャン像とＶスキャン像に関して、それぞれの所見の候補の位置を用いて病名候補の推定を行う。すなわち、推定部１８１１は眼底画像上のどの位置でどの所見が検出されたかを基に病名候補を推定する。眼底画像上における所見の場所の特定について図２０を用いて説明をする。図２０は、眼底画像に対して領域を分割する複数の例を図２０（ａ）〜（ｄ）に示している。図２０（ａ）、（ｂ）は黄斑部中心窩を基準として耳側、上側、鼻側、下側に眼底画像の領域を分割している例であり、黄斑部中心窩からの距離に応じてセクターを分けている。例えば、セクターの直径は１ｍｍ、３ｍｍ、１０ｍｍとする。なお、数値はこれらの値に限定されるものではない。図２０（ａ）は黄斑部中心窩を基準とした円形領域を分割する例、図２０（ｂ）は中心窩から３ｍｍより外の領域全てを分割する例である。

また、図２０（ｃ）、（ｄ）は眼底画像の全体をグリッドに分割する例であり、図２０（ｃ）は眼底画像の撮影範囲に水平な線および垂直な線によって眼底画像を領域分割した例である。また、図２０（ｄ）は視神経乳頭部と黄斑部中心窩とを結んだ直線に対して水平な線および垂直な線によって眼底画像を領域分割した例である。ここで示すように、黄斑部および視神経乳頭部の少なくとも一方を基準として眼底画像を任意の領域に分割をする。

ここでは、図２０（ａ）のように眼底画像の領域が分割された場合について説明をする。例えば、推定部１８１１は、Ｖスキャン像の上側か下側に網膜肥厚が検出され且つ中心には中心窩嚢胞様孔が検出され、Ｈスキャン像においては中心窩嚢胞様孔が検出された場合、網膜静脈分枝閉塞症という病名候補を推定（検出）する。このように、推定部１８１１は、Ｖスキャン像の所見とＨスキャン像の所見とに基づいて病名を推定する。すなわち、推定部１８１１は複数の断層画像それぞれから得られた異常部位の所見に基づいて病名を推定する。

なお、推定部１８１１では、病名候補を推定するためにＲａｎｄｏｍ ｆｏｒｅｓｔｓのような決定木手法を用いてもよいし、ＳＶＭのような識別器を用いてもよい。あるいは、推定部１８１１は、所見または画像特徴による類似症例検索を用いて、眼底画像において所見が現れる空間的な特徴を考慮する検索を行い、検索結果からそれに関連付けられる病名を提示するようにしてもよい。空間的な特徴とは、クロススキャンの場合、中心＋上側＋下側領域の特徴ベクトルと、中心＋鼻側＋耳側領域の特徴ベクトルとでそれぞれ類似度を算出する。

ステップＳ１９０７０において、表示制御部１１６は、表示部１１８に表示させる内容を制御する。そして、表示部１１８は、表示制御部１１６で制御された表示内容を表示する。具体的には、複数の医用画像のうち少なくとも一つの医用画像を実施形態２と同様の制御を行い表示させる。図２１は表示部１１８が表示する表示内容の一例を示したものである。表示部１１８が表示する表示内容７００は、対象となる症例の眼底画像２１１０、所見２１１１とマーカ２１１２、及び、対象となる症例の眼底画像に対応する眼底画像２１１５を有する。眼底画像２１１５には表示している眼底画像２１１０（Ｈスキャン像）の位置を示す矢印２１１７が重畳表示されている。同様に、Ｖスキャンの方は、断層画像２１２０、所見２１２１とマーカ２１２２、及び、対象となる症例の断層画像に対応する眼底画像２１１５を有する。眼底画像２１１５には表示している断層画像２１２０（Ｖスキャン像）の位置を示す矢印２１１９が重畳表示されている。なお、図２１に示すように眼底画像２１１５の下部に広範囲の出血領域２１１６が見られる。また、表示内容７００は、診断名候補モード２１３４、診断名候補リスト２１６０を有する。診断名候補モード２１３４をタップまたはクリックにより診断名候補モードを選択する事により、上述した診断名の候補を表示する処理が実行される。

なお、本実施形態ではＨスキャン像とＶスキャン像とをそれぞれ表示する例を示したがこれに限らない。例えば、複数の断層画像は画面上部の場所（例えば、断層画像２１１０の場所）に表示をして、不図示のユーザインターフェースにより断層画像を切り替えて表示するようにしてもよい。すなわち、Ｈスキャン像２１１０とＶスキャン像の一方を表示させ、ユーザインターフェースにより表示させる画像を切換えることとしてもよい。そして、画面下部には、実施形態３で示したように、診断名候補リストに対応する診断のガイドラインを表示するようにしてもよい。なお、診断名候補リストに表示される診断名の選択を切り替える事により、診断のガイドラインも切り替わる。

本実施形態によれば、所見を表示すると共に診断名候補の表示を行う。さらには、それに関する診断のガイドラインも参照する事が出来るため、医師の診断に係る負担を軽減させることができる。また、本実施形態によれば、直交する２つの断層画像の所見に基づいて病名の推定を行うため、より正確な病名の推定を行うことが可能となる。

＜その他の実施形態＞
これらの全ての機能、または、一部の機能はネットワーク上に置かれていてもよい。この場合、表示機能または一部の機能のみをローカル側で動作させる、サーバ・クライアント型の構成となっていてもよい。また、上記に示した各実施形態は独立した実施形態であってもよいし、任意の実施形態を組み合わせることとしてもよい。

以上、実施例を詳述したが、本発明は例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記録媒体（記憶媒体）等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器（例えば、ホストコンピュータ、インターフェース機器、撮像装置、ｗｅｂアプリケーション等）から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。

また、開示の技術の目的は、以下のようにすることによって達成されることはいうまでもない。即ち、前述した実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコード（コンピュータプログラム）を記録した記録媒体（または記憶媒体）を、システムあるいは装置に供給する。係る記憶媒体は言うまでもなく、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。そして、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行する。この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施例の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。

１００ 診断支援装置
１０２ 医用画像取得部
１０４ 解析情報取得部
１０６ 記憶部
１０８ 画像処理部
１１０ 判定部
１１２ 位置取得部
１１６ 表示制御部
１１８ 表示部
３００ データベース
９１４ 検索部

Claims (18)

1. 被検眼の断層画像に対して解析を行うことで、前記被検眼の異常部位を検出する検出手段と、
   前記検出された異常部位の所見に関する所見情報と前記検出された異常部位の位置に関する位置情報とを用いて、前記検出された異常部位の類似症例に関連する類似症例画像を取得する取得手段と、
   前記断層画像と前記取得された類似症例画像とを表示手段に表示させる表示制御手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記取得手段は、前記検出された異常部位の所見と一致する所見と、前記検出された異常部位の位置に類似する位置とを有する類似症例を検索することで、前記検索された類似症例に関連する前記類似症例画像を取得することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記表示制御手段は、前記所見情報の少なくとも一部が前記断層画像における前記検出された異常部位を示す領域に重ならない位置に、前記所見情報を重畳させた状態で、前記断層画像を前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 被検眼の断層画像に対して解析を行いことで、前記被検眼の異常部位を検出する検出手段と、
   前記異常部位の所見に関する所見情報を取得する取得手段と、
   前記所見情報の少なくとも一部が前記断層画像における前記検出された異常部位を示す領域に重ならない位置に、前記所見情報を重畳させた状態で、前記断層画像を表示手段に表示させる表示制御手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
5. 前記断層画像における前記検出された異常部位を示す領域の位置に基づいて、前記断層画像における前記重ならない位置を決定する決定手段を更に備えることを特徴とする請求項３または４に記載の画像処理装置。
6. 前記断層画像から層境界を抽出する抽出手段を更に備え、
   前記検出手段は、前記抽出された層境界により画定される、前記断層画像における第一の領域と第二の領域とに対して異なるアルゴリズムの構造解析を行うことで、前記第一の領域から第一の異常部位を検出し、前記第二の領域から前記第一の異常部位とは異なる第二の異常部位を検出することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
7. 前記表示制御手段は、前記断層画像と前記取得された類似症例画像と共に、前記断層画像に対応する眼底画像と前記取得された類似症例画像に対応する眼底画像とを表示させることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
8. 前記表示制御手段は、前記断層画像を得る際の測定光の走査に関する第一の情報を、前記断層画像に対応する前記眼底画像上に表示させ、前記取得された類似症例画像を得る際の測定光の走査に関する第二の情報を、前記取得された類似症例画像に対応する前記眼底画像上に表示させることを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
9. 被検眼の断層画像に対して解析を行うことで、前記被検眼の異常部位の類似症例に関連する類似症例画像を取得する取得手段と、
   前記断層画像と前記取得された類似症例画像とを表示手段に表示させる表示制御手段と、を備え、
   前記表示制御手段は、前記断層画像と前記取得された類似症例画像と共に、前記断層画像に対応する眼底画像と前記取得された類似症例画像に対応する眼底画像とを表示させ、
   前記表示制御手段は、前記断層画像を得る際の測定光の走査に関する第一の情報を、前記断層画像に対応する前記眼底画像上に表示させ、前記取得された類似症例画像を得る際の測定光の走査に関する第二の情報を、前記取得された類似症例画像に対応する前記眼底画像上に表示させることを特徴とする画像処理装置。
10. 前記第一の情報は、前記断層画像を得る際の測定光の走査位置と走査方向との少なくも一つに関する情報であり、
    前記第二の情報は、前記取得された類似症例画像を得る際の測定光の走査位置と走査方向との少なくも一つに関する情報であることを特徴とする請求項８または９に記載の画像処理装置。
11. 前記取得手段は、前記断層画像を得る際の測定光の走査方向と同一の方向に測定光を走査することにより得られた前記類似症例画像を取得することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
12. 前記表示制御手段は、更に前記類似症例の診断名を表示させることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の画像処理装置。
13. 前記表示制御手段は、前記断層画像と前記取得された類似症例画像とを対比可能に並べて表示させることを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の画像処理装置。
14. 前記表示制御手段は、前記断層画像に含まれる内境界膜及び神経線維層境界の一方と網膜色素上皮層境界及び視細胞内節外節境界の一方とに挟まれる領域以外の、前記断層画像上の領域に、前記所見情報を表示させることを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
15. 被検眼の断層画像に対して解析を行うことで、前記被検眼の異常部位を検出する工程と、
    前記検出された異常部位の所見に関する所見情報と前記検出された異常部位の位置に関する位置情報とを用いて、前記検出された異常部位の類似症例に関連する類似症例画像を取得する工程と、
    前記断層画像と前記取得された類似症例画像とを表示手段に表示させる工程と、
    を含むことを特徴とする画像処理方法。
16. 被検眼の断層画像に対して解析を行いことで、前記被検眼の異常部位を検出する工程と、
    前記異常部位の所見に関する所見情報を取得する工程と、
    前記所見情報の少なくとも一部が前記断層画像における前記検出された異常部位を示す領域に重ならない位置に、前記所見情報を重畳させた状態で、前記断層画像を表示手段に表示させる工程と、
    を含むことを特徴とする画像処理方法。
17. 被検眼の断層画像に対して解析を行うことで、前記被検眼の異常部位の類似症例に関連する類似症例画像を取得する工程と、
    前記断層画像と前記取得された類似症例画像と共に、前記断層画像に対応する眼底画像と前記取得された類似症例画像に対応する眼底画像とを表示手段に表示させ、前記断層画像を得る際の測定光の走査に関する第一の情報を、前記断層画像に対応する前記眼底画像上に表示させ、前記取得された類似症例画像を得る際の測定光の走査に関する第二の情報を、前記取得された類似症例画像に対応する前記眼底画像上に表示させる工程と、
    を含むことを特徴とする画像処理方法。
18. 請求項１５乃至１７のいずれか１項に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。

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