JP2021159166A - 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び情報処理システム - Google Patents

Abstract

【課題】細隙灯顕微鏡のユーザビリティを向上させることが可能な情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び情報処理システムを提供すること。【解決手段】上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る情報処理装置は、評価部と、設定部とを具備する。前記評価部は、患者に関する医療情報に基づいて、眼科顕微鏡による検査に関する検査項目について重み付けを行う。前記設定部は、前記検査項目の重み付けに基づいて、前記眼科顕微鏡による検査に関する動作を設定する。これにより、眼科顕微鏡のユーザビリティを向上させることを可能とする。【選択図】図５

Description

本技術は、細隙灯顕微鏡に適用可能な情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び情報処理システムに関する。

特許文献１に記載のスリットランプ顕微鏡（細隙灯顕微鏡）では、各検査項目に対応する照明光学系及び観察光学系の設定値が記録される。検査項目が選択されることで、該検査項目の設定値が実行される。これにより、操作のしやすいスリットランプ顕微鏡を提供することが図られている（特許文献１の段落［００２９］〜［００３９］図１等）。

特許文献２に記載のスリットランプ顕微鏡では、特定疾患に予め対応付けられた動作モードが指定される。指定された動作モードに従い観察撮影系及び照明系が自動で駆動される。これにより、スリットランプ顕微鏡を効果的に利用することが図られている特許文献２の段落［００８６］［００９２］図４等）。

特開２００４−１９４６８９号公報 特開２０１９−１５４８２６号公報

細隙灯顕微鏡等の眼科顕微鏡では、検査のために設定すべき項目が多く、また検査の種類も多岐に渡るため、検査の実施が煩雑となることが多い。そのため、眼科顕微鏡のユーザビリティを向上させることを可能とする技術が求められている。

以上のような事情に鑑み、本技術の目的は、細隙灯顕微鏡のユーザビリティを向上させることが可能な情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び情報処理システムを提供することにある。

上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る情報処理装置は、評価部と、設定部とを具備する。
前記評価部は、患者に関する医療情報に基づいて、眼科顕微鏡による検査に関する検査項目について重み付けを行う。
前記設定部は、前記検査項目の重み付けに基づいて、前記眼科顕微鏡による検査に関する動作を設定する。

この情報処理装置では、患者に関する医療情報に基づいて、眼科顕微鏡による検査に関する検査項目について重み付けが行われる。検査項目の重み付けに基づいて、眼科顕微鏡による検査に関する動作が設定される。これにより、眼科顕微鏡のユーザビリティを向上させることを可能とする。

本技術の一形態に係る情報処理方法は、コンピュータシステムが実行する情報処理方法であって、患者に関する医療情報に基づいて、眼科顕微鏡による検査に関する検査項目について重み付けを行うことを含む。
前記検査項目の重み付けに基づいて、前記眼科顕微鏡による検査に関する動作を設定する。

本技術の一形態に係るプログラムは、コンピュータシステムに以下のステップを実行させる。
患者に関する医療情報に基づいて、眼科顕微鏡による検査に関する検査項目について重み付けを行うステップ。
前記検査項目の重み付けに基づいて、前記眼科顕微鏡による検査に関する動作を設定するステップ。

本技術の一形態に係る情報処理システムは、眼科顕微鏡と、情報処理装置とを具備する。
前記眼科顕微鏡は、照明光学系及び撮影光学系を有する。
前記情報処理装置は、評価部と、設定部とを具備する。
前記評価部は、患者に関する医療情報に基づいて、眼科顕微鏡による検査に関する検査項目について重み付けを行う。
前記設定部は、前記検査項目の重み付けに基づいて、前記眼科顕微鏡による検査に関する動作を設定する。

医療システムの概要を模式的に示す図である。 医療システムの構成例を示すブロック図である。 検査項目の例を示す模式図である。 重み付けの制御例を示すフローチャートである。 検査項目ＧＵＩの一例を示す模式図である。 自動撮影の制御の一例を示すフローチャートである。 学習アルゴリズムによる重み付けの一例を示すフローチャートである。 情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。

以下、本技術に係る実施形態を、図面を参照しながら説明する。

図１は、本技術に係る医療システムの概要を模式的に示す図である。
図１に示すように、医療システム１００は、細隙灯顕微鏡１（スリットランプ顕微鏡）と、情報処理装置１０と、ユーザ端末２０とを含む。
また本実施形態では、細隙灯顕微鏡１を眼科顕微鏡の一例として例示する。これ以外にも、様々なモダリティーが眼科顕微鏡として扱われてもよい。

細隙灯顕微鏡１は、患者の被験眼を観察する装置である。細隙灯顕微鏡１は、被検眼に向けてスリット光を照射する照明光学系２及び被検眼による反射光を撮影する撮影光学系３を有する。
ユーザ（例えば医師）は、照明光学系２及び撮影光学系３を操作することで、患者の診察を行うことが可能である。例えば、ユーザは、照明光学系２に含まれる光源の光量の制御、照明光学系２から照射されるスリット光の形状の制御、スリット光の波長の制御や、照明光学系２の位置の制御、照明方向の制御等が可能である。また例えば、ユーザは、被検眼を観察する際の観察倍率や撮影光学系３の位置の制御等が可能である。
もちろんこれに限定されず、患者（被検眼）の位置を制御する機構や撮影光学系３に含まれる撮影装置（例えばカメラ）の撮影タイミング等が制御できてもよい。

本実施形態では、スリット光の形状は、任意の形状を含む。例えば、光源から照射される照明光の形状（被検眼への照射方向に直行する断面の形状）が長方形だった場合、長方形の幅及び高さが制御されてもよい。また、光源から照射される照明光の形状が円だった場合、円の半径が制御されてもよいし、長径及び短径が制御され楕円形状のように制御されてもよい。
また本実施形態では、被検眼への照射前に拡散板を挿入して拡散光の照射を行う場合もスリット光の形状に含む。

情報処理装置１０は、眼科顕微鏡による検査に関する検査項目について重み付けを行うことが可能である。本実施形態では、情報処理装置１０は、患者に関する医療情報に基づいて、重み付けを行う。

医療情報とは、患者の持つ疾患の状況を把握するための情報である。本実施形態では、医療情報は、患者への問診に関する問診情報、患者に実施された施術に関する施術情報、または患者を担当する医師に関する医師情報の少なくとも１つを含む。
例えば、問診情報は、患者の答えたアンケートの内容、医師による問診の結果、電子カルテ等に入力済みの患者の疾患及び該疾患の経過の情報等を含む。
また例えば、施術情報は、白内障手術、緑内障手術、硝子体手術等の患者に実施された様々な手術を含む。また施術情報は、他のモダリティー（例えば眼底カメラ）により撮影された患者の被検眼の撮影画像等の検査も含む。
また例えば、医師情報は、医師の名前、医師が実施する検査の順番等を含む。なお、本実施形態において、担当とは、医療行為及び医療行為以外の行為を患者に対して行った場合を含む。

検査項目とは、眼科顕微鏡を用いた観察手段、及び観察手段における観察条件を含む。
観察手段は、患者に対して実施される種々の施術である。例えば、拡散法、スリット法、徹照法、眼底観察、隅角観察、van Herick法、間接照明法、眼圧検査、スクレラルスキャッター法、及び鏡面法等の任意の検査を含む。
観察条件は、各観察手段における、照明光学系の波長、光量、照明方向、又は撮影光学系の観察倍率等を含む。これ以外にも、スリット光の幅や高さ等が観察条件に含まれてもよい。

また情報処理装置１０は、検査項目の重み付けに基づいて、眼科顕微鏡による検査に関する動作を設定する。
動作とは、眼科顕微鏡が実行可能な種々の動作である。本実施形態では、動作は、細隙灯顕微鏡１による自動撮影、又は画像表示部への検査項目の表示制御の少なくとも一方を含む。
なお本実施形態では、自動撮影とは、ユーザにより選択された検査項目に従い、被検眼の動画像を取得することを含む。
また表示制御は、ユーザ端末２０の表示制御部に、検査項目を選択可能なＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示させることを含む。ＧＵＩの具体例は、図５を用いて説明する。

ユーザ端末２０は、ユーザにより使用可能な種々の装置を含む。本実施形態では、ユーザは、情報処理装置１０から出力されるＧＵＩを介して、検査項目の選択が可能である。なお、ユーザ端末は限定されず、ＰＣ（Personal Computer）やタッチパネル等の画像表示デバイス及び操作デバイスの両方の機能を有するスマートフォン、タブレット端末等が用いられてもよい。
また画像表示部として細隙灯顕微鏡１に搭載されるモニタが用いられてもよい。すなわち細隙灯顕微鏡１がユーザ端末２０として用いられてもよい。

図２は、図１に示す医療システム１００の構成例を示すブロック図である。
情報処理装置１０は、例えばＣＰＵやＧＰＵ、ＤＳＰ等のプロセッサ、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリ、ＨＤＤ等の記憶デバイス等、コンピュータの構成に必要なハードウェアを有する（図８参照）。例えばＣＰＵがＲＯＭ等に予め記録されている本技術に係るプログラムをＲＡＭにロードして実行することにより、本技術に係る情報処理方法が実行される。
例えばＰＣ等の任意のコンピュータにより、情報処理装置１０を実現することが可能である。もちろんＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ等のハードウェアが用いられてもよい。

本実施形態では、ＣＰＵが所定のプログラムを実行することで、機能ブロックとしての評価部が構成される。もちろん機能ブロックを実現するために、ＩＣ（集積回路）等の専用のハードウェアが用いられてもよい。

プログラムは、例えば種々の記録媒体を介して情報処理装置１０にインストールされる。あるいは、インターネット等を介してプログラムのインストールが実行されてもよい。
プログラムが記録される記録媒体の種類等は限定されず、コンピュータが読み取り可能な任意の記録媒体が用いられてよい。例えば、コンピュータが読み取り可能な非一過性の任意の記憶媒体が用いられてよい。

図２に示すように、細隙灯顕微鏡１は、照明光学系２、撮影光学系３、及び駆動部８を有する。

照明光学系２は、光源部４及びスリット部５を有する。

光源部４は、被検眼の角膜や眼底を観察するためのスリット光の光源である。例えば、光源部４は、定常光を出力するＬＥＤ（Light Emitting Diode）や、フラッシュ光を出力するキセノンランプ等の任意の光源を有する。また例えば、光源部４は、複数の光源を用いてもよい。これに限定されず、光源部４は、光量の制御や照明範囲を制御する機構を有してもよい。

スリット部５は、光源部４から出射される照明光をスリット光にするために用いられる。例えば、スリット部５は、互いに所定の間隔に対向して配置されたスリット刃を有する。なお、スリット部５の構成は限定されず、任意の構成が用いられてよい。例えば、連続的にスリット光の幅を制御できてもよいし、離散的にスリット光の幅が制御されてもよい。
典型的には、眼瞼、結膜、角膜等の前眼部全体を観察する際には、スリット形状は半径の大きい円状となる。一方白内障の診断等の水晶体の観察を行う際は、水晶体の断層を観察するために照明方向を斜めにし、細いスリット形状を用いる。また眼底観察を行う際には、瞳孔から眼底まで光を導くために照明方向を被検眼の正面にして、患者の眩しさを抑えるために、スリット形状の面積を小さくする。

撮影光学系３は、顕微鏡部６及びカメラ部７を有する。

顕微鏡部６は、被検眼を拡大し、観察するための構成を有する。例えば、様々な倍率で被検眼を拡大するためのレンズ等が用いられる。顕微鏡部６の構成は限定されず、例えば、接眼レンズ、ビームスプリッタ等を含んでもよい。

カメラ部７は、被検眼を撮影可能な右眼用のカメラ及び左眼用のカメラを有する。本実施形態では、カメラ部７は、取得した被検眼を含む撮影画像を画像認識部１１へ出力する。なお、カメラ部７は、出力する撮影画像に対して画像処理を行うＣＣＵ（Camera Control Unit）等を含んでもよい。

駆動部８は、照明光学系２及び撮影光学系３を制御する。本実施形態では、制御部１４から自動撮影の指示に基づいて、自動撮影を実行するための駆動制御を行う。例えば、駆動部１４は、ＧＵＩを介して選択された検査項目に従い、照明光学系２の照明方向や撮影光学系３の撮影タイミング等の制御を実行する。

情報処理装置１０は、画像認識部１１、評価部１２、表示情報生成部１３、制御部１４、及び情報取得部１５を有する。

画像認識部１１は、カメラ部７により取得された撮影画像から画像認識を実行する。本実施形態では、画像認識部１１は、撮影画像内の被検眼の疾患を認識することが可能である。例えば、画像認識部１１により白内障等の被検眼の疾患、疾患の位置、疾患の度合い等が認識される。
また本実施形態では、画像認識部１１により認識結果が、評価部１２に出力される。

評価部１２は、検査項目の評価を行う。本実施形態では、評価部１２は、医療情報に基づいて、検査項目について重みづけを行う。例えば、患者に対して過去に実施されてきた検査項目に重み付けを行う。
なお、評価の方法は限定されない。例えば、ルールベースを用いて、各医療情報に評価点が付与され、合計値に基づいて、重み付けが行われてもよい。また例えば、学習アルゴリズムを用いて重み付けが行われてもよい。

例えばＤＮＮ（Deep Neural Network：深層ニューラルネットワーク）等を用いた任意の機械学習アルゴリズムが用いられてもよい。例えばディープラーニング（深層学習）を行うＡＩ（人工知能）等を用いることで、検査項目の重み付けの精度を向上させることが可能となる。
例えば検査項目の重み付けを行うために学習部及び識別部が構築される。学習部は、入力された情報（学習データ）に基づいて機械学習を行い、学習結果を出力する。また、識別部は、入力された情報と学習結果に基づいて、当該入力された情報の識別（判断や予測等）を行う。
学習部における学習手法には、例えばニューラルネットワークやディープラーニングが用いられる。ニューラルネットワークとは、人間の脳神経回路を模倣したモデルであって、入力層、中間層（隠れ層）、出力層の３種類の層から成る。
ディープラーニングとは、多層構造のニューラルネットワークを用いたモデルであって、各層で特徴的な学習を繰り返し、大量データの中に潜んでいる複雑なパターンを学習することができる。
ディープラーニングは、例えば画像内のオブジェクトや音声内の単語を識別する用途として用いられる。例えば、画像や動画の認識に用いられる畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Convolutional Neural Network）等が用いられる。
また、このような機械学習を実現するハードウェア構造としては、ニューラルネットワークの概念を組み込まれたニューロチップ／ニューロモーフィック・チップが用いられ得る。

機械学習の問題設定には、教師あり学習、教師なし学習、半教師学習、強化学習、逆強化学習、能動学習、転移学習等がある。
例えば教師あり学習は、与えられたラベル付きの学習データ（教師データ）に基づいて特徴量を学習する。これにより、未知のデータのラベルを導くことが可能となる。
また、教師なし学習は、ラベルが付いていない学習データを大量に分析して特徴量を抽出し、抽出した特徴量に基づいてクラスタリングを行う。これにより、膨大な未知のデータに基づいて傾向の分析や未来予測を行うことが可能となる。
また、半教師学習は、教師あり学習と教師なし学習を混在させたものであって、教師あり学習で特徴量を学ばせた後、教師なし学習で膨大な訓練データを与え、自動的に特徴量を算出させながら繰り返し学習を行う方法である。
また、強化学習は、ある環境内におけるエージェントが現在の状態を観測して取るべき行動を決定する問題を扱うものである。エージェントは、行動を選択することで環境から報酬を習得し、一連の行動を通じて報酬が最も多く得られるような方策を学習する。このように、ある環境における最適解を学習することで、人間の判断力を再現し、また、人間を超える判断力をコンピュータに習得させることが可能となる。
機械学習によって、仮想的なセンシングデータを生成することも可能である。例えば、入力された画像情報から位置情報を生成するなど、あるセンシングデータから別のセンシングデータを予測して入力情報として使用することが可能である。
また、複数のセンシングデータから別のセンシングデータを生成することも可能である。また、必要な情報を予測し、センシングデータから所定の情報を生成することも可能である。
なお学習アルゴリズムの適用は、本開示内の任意の処理に対して実行されてよい。

表示情報生成部１３は、検査項目を選択可能なＧＵＩを生成する。本実施形態では、表示情報生成部１３は、評価部１２により重み付けされた検査項目を表示する。例えば、患者の疾患を詳しく調べることが可能な検査項目が最も目立つようなＧＵＩが生成される。

制御部１４は、細隙灯顕微鏡１の動作の制御を行う。本実施形態では、ユーザ端末２０を介して選択された検査項目に基づいて、細隙灯顕微鏡１に自動撮影を実行させる。すなわち、選択された検査項目における観察手段及び観察条件が、細隙灯顕微鏡１に実行させる制御信号が駆動部１４に出力される。

情報取得部１５は、種々の情報を取得する。例えば、情報取得部１５は、電子カルテや患者の過去のモダリティーにより撮影された撮影画像等の医療情報、ユーザ端末２０を介して入力されたユーザの操作指示等を取得する。
本実施形態では、情報取得部１５により取得された医療情報が評価部１４に出力される。また操作出力部２２により出力された操作指示が制御部１４に出力される。

ユーザ端末２０は、画像表示部２１及び操作出力部２２を有する。

画像表示部２１は、プロジェクタやディスプレイ等の任意の画像表示デバイスを含む。本実施形態では、表示情報生成部１３により生成されたＧＵＩが表示される。

操作出力部２２は、ユーザの入力した操作指示を出力する。本実施形態では、操作出力部２２は、画像表示部２１に表示されたＧＵＩの検査項目が選択されることで、選択された検査項目の自動撮影を実行させる操作指示を出力する。

なお、本実施形態において、評価部１２は、患者に関する医療情報に基づいて、眼科顕微鏡による検査に関する検査項目について重み付けを行う評価部に相当する。
なお、本実施形態において、表示情報生成部１３及び制御部１４は、検査項目の重み付けに基づいて、眼科顕微鏡による検査に関する動作を設定する設定部として機能する。
なお、本実施形態において、制御部１４は、設定された自動撮影を眼科顕微鏡に実行させる制御部に相当する。
なお、本実施形態において、表示情報生成部１３は、評価部により重み付けされた検査項目を選択可能なＧＵＩ（Graphical User Interface）を画像表示部に出力する出力部に相当する。
なお、本実施形態において、画像認識部１１は、患者の被検眼を含む撮影画像に基づいて、疾患を認識する認識部に相当する。

図３は、検査項目の例を示す模式図である。

図３に示すように、観察手段として、「拡散法」、「スリット法」、「徹照法」、「眼底観察」、「隅角観察」、「van Herick法」、「間接照明法」、「眼圧検査」、「スクレラルスキャッター法」、及び「鏡面法」が図示されている。
また観察条件として、「波長」、「観察倍率」、「照明光量」、「照明方向」、および「その他」が図示されている。
本実施形態では、各々の観察手段に対して、各々の観察条件が紐づけられる。例えば、「拡散法」に対して、「波長」が通常、「観察倍率」が倍率２、「照明光量」が通常、「照明方向」が正面、「その他」がその１という観察条件が紐づけられる。従って検査項目の数は最大で例えば、観察手段の項目数×「波長」の項目数×「観察倍率」の項目数×「照明光」の項目数×「照明方向」の項目数×「その他」の項目数、となる。

本実施形態では、「波長」は、照明光学系２から照射されるスリット光の波長である。例えば、照明光学系２の照射する照明の波長パターンが、所定の決まった波長の光を照射する「通常」と、フルオロセイン等の蛍光色素用の励起光を照射する「蛍光」と、赤外線に対応する波長の光を照射する「赤外光」とが設定される。

「観察倍率」は、撮影光学系３の観察倍率である。例えば、「倍率１」が１倍、「倍率２」が２倍、「倍率３」が４倍、「倍率４」が８倍、「倍率５」が１６倍といった設定がされる。

「照明光量」は、照明光学系２から照射されるスリット光の光量である。例えば、所定の決まった光量を照射する「通常」と、「通常」と比べて低い光量を照射する「低」とが照明光量として設定される。

「照明方向」は、被検眼に向けて照射されるスリット光の方向（角度）である。例えば、被検眼の瞳孔から所定の角度までの範囲から照射する場合を「正面」、被検眼の瞳孔を中心に１５度傾けた状態から照射する場合を「斜め１」、同様に、３０度傾けた状態を「斜め２」、４５度傾けた状態を「斜め３」、６０度傾けた状態を「斜め４」が照明方向として設定される。

「その他」は、上記の設定とは異なる任意の設定である。例えば、スリット光の照射される「高さ」が設定可能でもよい。また例えば、スリット光の「形状」が設定可能でもよい。

なお、検査項目の種類は限定されず、任意の観察手段及び観察条件が設定されてもよい。例えば、観察手段に対して、撮影時間やカメラの絞り等が設定されてもよい。また眼底観察等の照明方向を大きくしない観察手段の場合、照明方向が大きい設定が除外されてもよい。

図４は、重み付けの制御例を示すフローチャートである。

情報取得部１５により患者の医療情報が取得される（ステップ１０１）。評価部１２により取得された医療情報に基づいて、検査項目の重み付けが行われる（ステップ１０２）。表示情報生成部１３により重み付けされた検査項目に基づいて、検査項目を選択可能なＧＵＩが生成される（ステップ１０３）。生成されたＧＵＩが、ユーザ端末２０の画像表示部２１に表示される（ステップ１０４）。
本実施形態では、評価部１２により、患者の疾患等に応じて患者の眩しさを低減するような検査項目が重み付けされる。例えば、「照明光量」が「低」（光量を所定の閾値より小さくした観察条件）に設定されている検査項目や、「波長」が「赤外光」に設定されている検査項目等が患者の眩しさを低減させることができる。
なお、カメラ部７により、これらの低光量で撮影された撮影画像の位置合わせをした加算平均によるノイズ低減の実施等が行われてもよい。

図５は、検査項目ＧＵＩの一例を示す模式図である。

図５に示すように、検査項目ＧＵＩ３０は、表示部３１と検査項目選択部３２とを有する。

表示部３１は、細隙灯顕微鏡１により観察される被検眼３５を表示することが可能である。なお、表示される被検眼３５は限定されず、２次元又は３次元の撮影画像でもよいし、動画でもよい。また表示部３１に検査項目に紐づけられた観察条件等が表示されてもよい。

検査項目選択部３２は、重み付けされた検査項目を表示することが可能である。本実施形態では、検査項目に対して患者の医療情報に基づいて重み付けされた重み付けの係数に従い、検査項目が表示される。例えば、重み付けの係数が最も大きい検査項目が最上段に表示され、重み付けの係数に従い順番に検査項目が表示される。典型的には、被検眼に対して実施される可能性の高い検査項目が表示される。
また本実施形態では、重み付けされた検査項目が目立つように枠が太線で表示される。これ以外にも、枠の色が他の検査項目とは異なる色で表示されたり、大きさが他の検査項目より大きく表示されてもよい。すなわち、重み付けの係数が最も大きい検査項目が最も目立つように表示されてもよい。
また検査項目選択部３２に表示される「その他」が選択された場合、検査項目ＧＵＩ３０に表示されていない検査項目が表示される。すなわち、「その他」が選択され続けることで、全ての検査項目が表示される。

なお、検査項目ＧＵＩ３０に表示される構成は限定されない。例えば、検査項目の名称がユーザに端的に表すような短い名称として表示されてもよい。また例えば、疾患等の患者の医療情報が表示されてもよいし、過去に行われた検査項目が表示されてもよい。

図６は、自動撮影の制御の一例を示すフローチャートである。

図６に示すように、ユーザは、検査項目ＧＵＩ３０に表示される検査項目を選択することで、細隙灯顕微鏡１に自動撮影を実行させることができる（ステップ２０１）。具体的には、制御部１４により、選択された検査項目に紐づけられた観察手段及び観察条件を実行させる制御信号が駆動部８に出力される。駆動部８は、出力された制御信号に基づいて、照明光学系２及び撮影光学系３を制御する。
選択された検査項目の撮影が完了したか否かが判定され（ステップ２０２）、完了した場合は自動撮影が終了する（ステップ２０２のＹＥＳ）。ユーザが自動撮影を継続させる場合、（ステップ２０２のＮＯ）、再び検査項目を選択することで自動撮影が実施される。
なお、評価部１２により医療情報に基づいて検査項目の重み付けを行うとともに、例えば重み付けが予め定めた閾値以上となるように全検査項目を選択するようにし、その結果に基づいて制御部１４が選択された全検査項目について自動撮影を順に実施するようにしてもよい。この場合、さらに、例えば評価部１２において撮影の際の観察条件が類似する検査項目を撮影の実施順序において近くにするような順序を決定し、その順序に関する情報を制御部１４に供給し、制御部１４がその順序に従って自動撮影を実施するようにしてもよい。このような全検査項目の自動撮影を実施する場合に関してはユーザへの検査項目ＧＵＩ３０の提示は必ずしも必要ない。

以上、本実施形態に係る情報処理装置１０は、患者に関する医療情報に基づいて、眼科顕微鏡１による検査に関する検査項目について重み付けが行われる、検査項目の重み付けに基づいて、眼科顕微鏡１による検査に関する動作が設定される。これにより、眼科顕微鏡のユーザビリティを向上させることを可能となる。

従来、細隙灯顕微鏡では、検査のために設定すべき項目が多く、また検査項目も多岐にわたるために検査の実施が煩雑となることが多い。このような問題を解決するために、例えば、検査項目に対応するような設定値を予め記憶しておき、検査の際に検査項目を選ぶと自動で設置地が適用されるような処理が考えられる。しかし、検査項目自体が多数あるため、細隙灯顕微鏡で実施可能な検査項目の全てから実施する検査項目を選ぶことは煩雑となる。

また検査のための撮影を自動で実施する場合、患者ごとに必要な検査が異なるため、予め記憶された固定の設定値では、患者の疾患に応じた検査ができず、効率的な検査を行うことが難しくなる。

そこで本技術では、患者の疾患の状況を把握するための情報に基づいて、検査項目に重み付けが行われる。また重み付けが行われた検査項目を選択可能なＧＵＩが表示され、検査項目が選択されることで、自動撮影が行われる。
これにより、細隙灯顕微鏡の設定を自動的に行う際の、検査項目の選択の煩雑さを低減することができる。また適切な検査項目の検査が実施されることで、検査に必要な情報が不足してユーザが追加の撮影を実施することや、検査結果に不要な情報が含まれることでユーザが余計な情報を参照することにより診療の効率が低下するのを防ぐことができる。すなわち、自動撮影を行う際に過不足のない結果（撮影画像）を取得することで、診療の効率を改善できる。
また選択可能な検査項目において、患者にとって眩しさを低減させるような検査項目が設定されることで、網膜色素変性等の光を感じやすい患者の負荷を減らすことができる。

＜その他の実施形態＞
本技術は、以上説明した実施形態に限定されず、他の種々の実施形態を実現することができる。

上記の実施形態では、ユーザの選択により自動撮影が実行された。これに限定されず、被検眼を観察する際に取得された被検眼の疾患に基づいて自動撮影が実行されてもよい。例えば、図５に示す拡散法（倍率１）の検査項目に従い、被検眼への自動撮影が実行された際に、画像認識部１１により被検眼が白内障である疑いが強いとする。この場合、評価部１２は、スリット法（正面）等の白内障の有無や度合いの診断が可能な検査項目を動的に追加してもよい。また追加された検査項目が検査項目ＧＵＩ３０に表示されてもよいし、追加された検査項目に従い自動撮影が実行されてもよい。

上記の実施形態では、患者の医療情報に基づいて、検査項目の重み付けが行われた。これに限定されず、細隙灯顕微鏡に搭載された機能に基づいて、重み付けが行われてもよい。例えば、赤外光を照射できない細隙灯顕微鏡の場合、「波長」が「赤外光」に設定された検査項目が除外された他の検査項目の重み付けが行われる。

上記の実施形態では、検査項目ＧＵＩ３０を介して自動撮影が実行された。これに限定されず、検査項目に該当する単語をユーザが発言することで、該自動撮影が実行されても良い。また例えば、重み付けされた検査項目が音声で提示されてもよい。

上記の実施形態では、評価部１２により患者の医療情報に基づいて、重み付けが行われた。この際に重み付けに用いられるアルゴリズムは固定のものに限定されず、学習アルゴリズムを用いて随時更新されたアルゴリズムにより重み付けが行われてもよい。例えば、情報処理装置１０は、教師データおよび学習データを生成する学習部を有してもよい。

学習部は、患者の医療情報を学習データとして用いる。また学習部は、ユーザが撮影画像のうちに実際に参照した画像及び参照した順序を教師データとして用いる。教師データとして、撮影画像のうち患者のデータとして保存した情報に対応する検査項目が用いられてもよい。
なお、学習データ及び教師データとして用いられる情報は限定されない。例えば、教師データとして、検査の実施順序等に関するユーザからの明示的なフィードバック結果が用いられてもよい。

図７は、学習アルゴリズムによる重み付けの一例を示すフローチャートである。

図７に示すように、学習部により、教師データ及び学習データが取得される（ステップ１０１）。本実施形態では、学習部は、情報取得部１５から患者の医療情報（教師データ）及び画像を参照した順序（学習データ）を取得する。
学習部は、教師データ及び学習データに基づいて、検査項目の重み付けの方法を学習する。例えば、学習部は、所定の疾患を持つ患者に対して、該患者を対象とした複数のユーザに多く選択された検査項目に重み付けを行うような学習を行い、学習済モデルが生成される。
また学習部により学習された内容は、評価部１２に出力される。評価部１２は、学習内容に応じて検査項目の重み付けを行う。
なお、検査項目の観察条件も学習してもよい。例えば、学習データとして検査項目が用いられ、教師データとしてユーザが参照した画像や保存した画像に対応する該検査項目に関する医師の追加検査時の修正した観察条件が用いられてもよい。
なお、学習は定期的に実施するようにしてもよいし、ユーザから指示されたタイミングで実施してもよい。

図８は、情報処理装置１０のハードウェア構成例を示すブロック図である。

情報処理装置１０は、ＣＰＵ４１、ＲＯＭ４２、ＲＡＭ４３、入出力インタフェース４５、及びこれらを互いに接続するバス４４を備える。入出力インタフェース４５には、表示部４６、入力部４７、記憶部４８、通信部４９、及びドライブ部５０等が接続される。

表示部４６は、例えば液晶、ＥＬ等を用いた表示デバイスである。入力部４７は、例えばキーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、その他の操作装置である。入力部７７がタッチパネルを含む場合、そのタッチパネルは表示部４６と一体となり得る。

記憶部４８は、不揮発性の記憶デバイスであり、例えばＨＤＤ、フラッシュメモリ、その他の固体メモリである。ドライブ部５０は、例えば光学記録媒体、磁気記録テープ等、リムーバブルの記録媒体５１を駆動することが可能なデバイスである。

通信部４９は、ＬＡＮ、ＷＡＮ等に接続可能な、他のデバイスと通信するためのモデム、ルータ、その他の通信機器である。通信部４９は、有線及び無線のどちらを利用して通信するものであってもよい。通信部４９は、情報処理装置１０とは、別体で使用される場合が多い。

上記のようなハードウェア構成を有する情報処理装置１０による情報処理は、記憶部４８またはＲＯＭ４２等に記憶されたソフトウェアと、情報処理装置１０のハードウェア資源との協働により実現される。具体的には、ＲＯＭ４２等に記憶された、ソフトウェアを構成するプログラムをＲＡＭ４３にロードして実行することにより、本技術に係る情報処理方法が実現される。

プログラムは、例えば記録媒体５１を介して情報処理装置１０にインストールされる。あるいは、グローバルネットワーク等を介してプログラムが情報処理装置１０にインストールされてもよい。その他、コンピュータ読み取り可能な非一過性の任意の記憶媒体が用いられてよい。

通信端末に搭載されたコンピュータとネットワーク等を介して通信可能な他のコンピュータとが連動することにより本技術に係る情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び情報処理システムが実行され、本技術に係る情報処理装置が構築されてもよい。

すなわち本技術に係る情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び情報処理システムは、単体のコンピュータにより構成されたコンピュータシステムのみならず、複数のコンピュータが連動して動作するコンピュータシステムにおいても実行可能である。なお、本開示において、システムとは、複数の構成要素（装置、モジュール（部品）等）の集合を意味し、すべての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、１つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている１つの装置は、いずれもシステムである。

コンピュータシステムによる本技術に係る情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び情報処理システムの実行は、例えば、撮影条件の記録、ＧＵＩの出力、及び撮影画像の表示等が、単体のコンピュータにより実行される場合、及び各処理が異なるコンピュータにより実行される場合の両方を含む。また所定のコンピュータによる各処理の実行は、当該処理の一部又は全部を他のコンピュータに実行させその結果を取得することを含む。

すなわち本技術に係る情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び情報処理システムは、１つの機能をネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成にも適用することが可能である。

各図面を参照して説明した記録部、画像表示部、出力部等の各構成、通信システムの制御フロー等はあくまで一実施形態であり、本技術の趣旨を逸脱しない範囲で、任意に変形可能である。すなわち本技術を実施するための他の任意の構成やアルゴリズム等が採用されてよい。

なお、本開示中に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものでは無く、また他の効果があってもよい。上記の複数の効果の記載は、それらの効果が必ずしも同時に発揮されるということを意味しているのではない。条件等により、少なくとも上記した効果のいずれかが得られることを意味しており、もちろん本開示中に記載されていない効果が発揮される可能性もある。

以上説明した各形態の特徴部分のうち、少なくとも２つの特徴部分を組み合わせることも可能である。すなわち各実施形態で説明した種々の特徴部分は、各実施形態の区別なく、任意に組み合わされてもよい。

本開示において、「中心」「中央」「均一」「等しい」「同じ」「直交」「平行」「対称」「延在」「軸方向」「円柱形状」「円筒形状」「リング形状」「円環形状」等の、形状、サイズ、位置関係、状態等を規定する概念は、「実質的に中心」「実質的に中央」「実質的に均一」「実質的に等しい」「実質的に同じ」「実質的に直交」「実質的に平行」「実質的に対称」「実質的に延在」「実質的に軸方向」「実質的に円柱形状」「実質的に円筒形状」「実質的にリング形状」「実質的に円環形状」等を含む概念とする。

例えば「完全に中心」「完全に中央」「完全に均一」「完全に等しい」「完全に同じ」「完全に直交」「完全に平行」「完全に対称」「完全に延在」「完全に軸方向」「完全に円柱形状」「完全に円筒形状」「完全にリング形状」「完全に円環形状」等を基準とした所定の範囲（例えば±１０％の範囲）に含まれる状態も含まれる。

なお、本技術は以下のような構成も採ることができる。
（１）
患者に関する医療情報に基づいて、眼科顕微鏡による検査に関する検査項目について重み付けを行う評価部と、
前記検査項目の重み付けに基づいて、前記眼科顕微鏡による検査に関する動作を設定する設定部と
を具備する情報処理装置。
（２）（１）に記載の情報処理装置であって、
前記眼科顕微鏡は、細隙灯顕微鏡である
情報処理装置。
（３）（１）又は（２）に記載の情報処理装置であって、
前記動作は、前記眼科顕微鏡による自動撮影、又は画像表示部への前記検査項目の表示制御の少なくとも一方を含む
情報処理装置。
（４）（１）から（３）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
前記評価部は、前記患者の疾患に基づいて、前記検査項目について重み付けを行う
情報処理装置。
（５）（１）から（４）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
前記検査項目は、前記眼科顕微鏡を用いた観察手段、及び前記観察手段における観察条件を含む
情報処理装置。
（６）（５）に記載の情報処理装置であって、
前記観察条件は、被検眼に用いられる照明光の波長、前記照明光の光量、前記照明光の照明方向、又は観察倍率の少なくとも１つを含む
情報処理装置。
（７）（１）から（６）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
前記検査項目は、前記照明光の光量を所定の閾値より小さくした検査項目、又は赤外線を前記照明光として照射する検査項目の少なくとも一方を含む
情報処理装置。
（８）（１）から（７）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
前記医療情報は、前記患者への問診に関する問診情報、前記患者に実施された施術に関する施術情報、又は前記患者を担当する医師に関する医師情報の少なくとも１つを含む。
情報処理装置。
（９）（１）から（８）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
前記設定部は、前記重み付けされた前記検査項目に従い、前記自動撮影を設定し、
前記情報処理装置は、さらに、前記設定された自動撮影を前記眼科顕微鏡に実行させる制御部を具備する
情報処理装置。
（１０）（１）から（９）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
前記設定部は、前記検査項目の重み付けの大きさに基づいて、前記検査項目が強調されるように表示制御を設定する
情報処理装置。
（１１）（１）から（１０）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、さらに、
前記評価部により重み付けされた前記検査項目を選択可能なＧＵＩ（Graphical User Interface）を前記画像表示部に出力する出力部を具備する
情報処理装置。
（１２）（１）から（１１）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、さらに、
前記患者の被検眼を含む撮影画像に基づいて、前記疾患を認識する認識部を具備する
情報処理装置。
（１３）（１）から（１２）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
前記評価部は、学習アルゴリズムを用いて、前記検査項目の重み付けを行う
情報処理装置。
（１４）
患者に関する医療情報に基づいて、眼科顕微鏡による検査に関する検査項目について重み付けを行い、
前記検査項目の重み付けに基づいて、前記眼科顕微鏡による検査に関する動作を設定する
ことをコンピュータシステムが実行する情報処理方法。
（１５）
患者に関する医療情報に基づいて、眼科顕微鏡による検査に関する検査項目について重み付けを行うステップと、
前記検査項目の重み付けに基づいて、前記眼科顕微鏡による検査に関する動作を設定するステップと
をコンピュータシステムに実行させるプログラム。
（１６）
照明光学系及び撮影光学系を有する眼科顕微鏡と、
患者に関する医療情報に基づいて、眼科顕微鏡による検査に関する検査項目について重み付けを行う評価部と、
前記検査項目の重み付けに基づいて、前記眼科顕微鏡による検査に関する動作を設定する設定部と
を有する情報処理装置と
を具備する情報処理システム。

１…細隙灯顕微鏡
２…照明光学系
３…撮影光学系
１０…情報処理装置
１１…画像認識部
１２…評価部
１３…表示情報生成部
１４…制御部
２１…画像表示部
３０…検査項目ＧＵＩ
１００…医療システム

Claims (16)

1. 患者に関する医療情報に基づいて、眼科顕微鏡による検査に関する検査項目について重み付けを行う評価部と、
   前記検査項目の重み付けに基づいて、前記眼科顕微鏡による検査に関する動作を設定する設定部と
   を具備する情報処理装置。
2. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
   前記眼科顕微鏡は、細隙灯顕微鏡である
   情報処理装置。
3. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
   前記動作は、前記眼科顕微鏡による自動撮影、又は画像表示部への前記検査項目の表示制御の少なくとも一方を含む
   情報処理装置。
4. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
   前記評価部は、前記患者の疾患に基づいて、前記検査項目について重み付けを行う
   情報処理装置。
5. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
   前記検査項目は、前記眼科顕微鏡を用いた観察手段、及び前記観察手段における観察条件を含む
   情報処理装置。
6. 請求項５に記載の情報処理装置であって、
   前記観察条件は、被検眼に用いられる照明光の波長、前記照明光の光量、前記照明光の照明方向、又は観察倍率の少なくとも１つを含む
   情報処理装置。
7. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
   前記検査項目は、前記照明光の光量を所定の閾値より小さくした検査項目、又は赤外線を前記照明光として照射する検査項目の少なくとも一方を含む
   情報処理装置。
8. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
   前記医療情報は、前記患者への問診に関する問診情報、前記患者に実施された施術に関する施術情報、又は前記患者を担当する医師に関する医師情報の少なくとも１つを含む。
   情報処理装置。
9. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
   前記設定部は、前記重み付けされた前記検査項目に従い、前記自動撮影を設定し、
   前記情報処理装置は、さらに、前記設定された自動撮影を前記眼科顕微鏡に実行させる制御部を具備する
   情報処理装置。
10. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
    前記設定部は、前記検査項目の重み付けの大きさに基づいて、前記検査項目が強調されるように表示制御を設定する
    情報処理装置。
11. 請求項１に記載の情報処理装置であって、さらに、
    前記評価部により重み付けされた前記検査項目を選択可能なＧＵＩ（Graphical User Interface）を前記画像表示部に出力する出力部を具備する
    情報処理装置。
12. 請求項１に記載の情報処理装置であって、さらに、
    前記患者の被検眼を含む撮影画像に基づいて、前記疾患を認識する認識部を具備する
    情報処理装置。
13. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
    前記評価部は、学習アルゴリズムを用いて、前記検査項目の重み付けを行う
    情報処理装置。
14. 患者に関する医療情報に基づいて、眼科顕微鏡による検査に関する検査項目について重み付けを行い、
    前記検査項目の重み付けに基づいて、前記眼科顕微鏡による検査に関する動作を設定する
    ことをコンピュータシステムが実行する情報処理方法。
15. 患者に関する医療情報に基づいて、眼科顕微鏡による検査に関する検査項目について重み付けを行うステップと、
    前記検査項目の重み付けに基づいて、前記眼科顕微鏡による検査に関する動作を設定するステップと
    をコンピュータシステムに実行させるプログラム。
16. 照明光学系及び撮影光学系を有する眼科顕微鏡と、
    患者に関する医療情報に基づいて、眼科顕微鏡による検査に関する検査項目について重み付けを行う評価部と、
    前記検査項目の重み付けに基づいて、前記眼科顕微鏡による検査に関する動作を設定する設定部と
    を有する情報処理装置と
    を具備する情報処理システム。

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