JP2021164538A - 診断支援システム、診断支援装置及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
例えば、特許文献1には、診断用のX線画像において所望領域(例えば肺野)を矩形上の領域に区切って、AIエンジンによる病変の検知処理に付すことが記載されている。
また、非特許文献1には、X線検査により取得された胸部画像をAIに取り込み、AIで病変の有無を判定し、病変を矩形で囲んで示すことが記載されている。
特許文献1の技術は、医師による関心領域の読影診断を支援することができる。しかしながら、医師が意図していない関心領域外に病変等の異常が存在した場合、見落としが生じる可能性がある。一方、非特許文献1の技術では、胸部画像全体をAIに取り込み、病変の判定を行わせていたため、AIの処理負荷が重くなり、高い処理能力のAIエンジンが必要であった。
対象検査の医用情報に対して行われたユーザーの所定の操作を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された前記対象検査の医用情報に対するユーザーの前記所定の操作に基づいて、前記対象検査の少なくとも一つの医用画像から関心領域外の領域を特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された前記医用画像の関心領域外の領域に対して人工知能による異常検出を行う検出手段と、
を備える。
前記検出手段による検出結果を出力する出力手段を備える。
前記特定手段は、前記記憶手段に記憶された前記対象検査の医用情報に対するユーザーの前記所定の操作に基づいて、前記対象検査の少なくとも一つの医用画像から関心領域を特定し、前記医用画像における前記特定された関心領域の外の領域を関心領域外の領域として特定する。
前記特定手段は、さらに、前記関心領域外の領域が特定されていない、前記医用画像と同一患者の他の医用画像について、当該他の医用画像の全体を関心領域外と特定し、
前記検出手段は、前記他の医用画像全体に対して人工知能による異常検出を行う。
前記特定手段は、さらに、前記関心領域外の領域が特定されていない、前記医用画像と同一患者の他の医用画像について、前記医用画像において関心領域外と特定された領域に対応する領域を関心領域外と特定し、
前記検出手段は、前記他の医用画像の関心領域外の領域に対して人工知能による異常検出を行う。
前記他の医用画像は、異なるモダリティーで取得された医用画像か、異なる時刻に取得された医用画像か、又は異なる撮影方法で撮影された医用画像のうち、少なくとも一つの医用画像である。
前記特定手段は、前記記憶手段に記憶された前記所定の操作に基づいて、前記医用画像から関心領域外の領域が特定できなかった場合、前記医用画像全体を関心領域外の領域と特定する。
対象検査の医用情報に対して行われたユーザーの所定の操作を受け付け、前記所定の操作に基づいて、前記対象検査の少なくとも一つの医用画像から関心領域外の領域を特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された前記医用画像の関心領域外の領域に対して人工知能による異常検出を行う検出手段と、
を備える。
コンピューターを、
対象検査の医用情報に対して行われたユーザーの所定の操作を記憶する記憶手段、
前記記憶手段に記憶された前記対象検査の医用情報に対するユーザーの前記所定の操作に基づいて、前記対象検査の少なくとも一つの医用画像から関心領域外の領域を特定する特定手段、
前記特定手段により特定された前記医用画像の関心領域外の領域に対して人工知能による異常検出を行う検出手段、
として機能させる。
まず、本発明の実施形態の構成を説明する。
図1に、本実施形態における診断支援システム100のシステム構成を示す。
図1に示すように、診断支援システム100は、画像生成装置1、サーバー装置2、読影端末3を備えて構成されている。これら各装置1〜3は、LAN(Local Area Network)等の医療施設内で構築された通信ネットワークNを介して相互にデータを送受信可能に接続されている。通信ネットワークNは、DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine)規格が適用されている。なお、各装置の台数は、特に限定されない。
画像生成装置1は、人体における被写体部位を撮影し、その撮影画像(医用画像)のデジタルデータを生成するモダリティーであり、例えば、CR(Computed Radiography)装置、FPD(Flat Panel Detector)装置、CT(Computed Tomography)装置、MRI(Magnetic Resonance Imaging)装置、超音波診断装置等を適用可能である。
患者情報は、医用画像の患者(被検者)に関する各種情報であり、例えば、患者ID、患者氏名、生年月日、年齢、性別、身長、体重等の項目が含まれる。
検査情報は、検査に関する各種情報であり、例えば、検査ID、検査日、検査時刻、検査記述、シリーズ数、画像枚数等の項目が含まれる。
シリーズ情報は、検査に含まれるシリーズに関する各種情報であり、例えば、モダリティー、撮影部位、撮影方法(例えば、撮影方向(スライス方向)、造影剤の有無)、シリーズ記述、側性、シリーズ番号、画像枚数、AEタイトル等の項目が含まれる。
画像情報は、医用画像に関する各種情報であり、例えば、画像番号、患者方向、画像タイプ、ピクセル構造、縦幅、横幅、管電圧、mA、管電流、画素間隔、スライス厚、スライス位置、フレーム番号、フレーム数、TR、TE、WW/WC等の項目が含まれる。
ここで、検査リスト画面は、読影の対象検査を選択するための検査リストが表示された画面である。ビューアー画面は、対象検査の医用画像を表示して、医師による読影診断を支援するための画面である。
図2に示すように、サーバー装置2は、制御部21、操作部22、表示部23、通信部24、記憶部25、検出部26を備えて構成され、各部はバス27により接続されている。
)等により構成される。制御部21のCPUは、記憶部25に記憶されているシステムプログラムや処理プログラム等の各種プログラムを読み出してRAMに展開し、展開されたプログラムに従って各種処理を実行する。例えば、制御部21は、記憶部25に記憶されているプログラムとの協働により、後述する診断支援処理を実行する。
画像DB251は、医用画像や読影レポートを格納するためのデータベースである。
付帯情報DB252は、画像DB251に格納されている医用画像に関する付帯情報を検索可能に格納するデータベースである。
本実施形態において、検出部26は、例えば、大量の学習データ(異常(病変)が写っている医用画像と正解ラベル(その医用画像における異常領域及び診断名のペア)を用いて機械学習により学習することにより作成された機械学習モデルを用いて、入力された医用画像の指定された領域から異常検出処理を行い、検出結果情報を医用画像に対応付けて制御部21に出力する。
なお、検出部26を構成するAIは、上述のものに限定されず、どのような手法で異常を検出するものであってもよい。
図3に示すように、読影端末3は、制御部31、操作部32、表示部33、通信部34、記憶部35を備えて構成され、各部はバス36により接続されている。
されている。記憶部35には、前述のようにシステムプログラムや読影アプリケーションを始めとする各種プログラムが記憶されている。
次に、診断支援システム100の動作について説明する。
読影端末3において読影アプリケーションが起動され、サーバー装置2にログイン要求が行われると、サーバー装置2はログイン認証を行う。認証後、サーバー装置2は、通信部24により読影端末3に検査リスト画面を送信する。読影端末3から読影の対象検査が選択されると、サーバー装置2は、選択された対象検査の医用画像が表示されたビューアー画面の画面情報を生成して通信部24により読影端末3に送信し、診断支援処理を開始する。
ここで、医用情報には、医用画像や読影レポートが含まれる。所定の操作は、対象検査の医用画像における関心領域(医師が読影した領域)を特定するために用いられる予め定められた操作であり、例えば、図5に示すように、医用画像の拡大縮小、パン、ROIの設定等の操作や、読影レポートへの情報の書き込み、読影レポートへの画像添付等の操作が挙げられる。
例えば、制御部21は、ビューアー画面において終了ボタン等が押下された場合等、所定のタイミングが到来した際に、ユーザー操作が終了したと判断する。
ユーザー操作が終了していないと判断した場合(ステップS2;NO)、制御部21は、ステップS1に戻る。
すなわち、対象検査の医用情報に対して行われた所定の操作に基づいて、対象検査の医用画像における関心領域を特定し、医用画像における特定した関心領域の外の領域を関心領域外の領域として特定する。この関心領域外の特定にAIを用いることとしてもよい。
関心領域が特定できなかった医用画像については、その医用画像の全体を関心領域外の領域として特定する。これは、「関心領域が特定されていない=画像全てが関心領域外」という考えに基づく。
例えば、検査対象の医用画像がCTにより生成されたシリーズの医用画像である場合、所定の操作から関心領域が特定できた医用画像については、その医用画像における特定された関心領域の外の領域を関心領域外の領域として特定し、例えば、所定の操作が行われなかった等、関心領域が特定できなかった医用画像については、その医用画像の全体を関心領域外の領域として特定する。
例えば、他の医用画像において所定の操作が行われていた場合は、その所定の操作に基づいて、他の医用画像における関心領域を特定し、他の医用画像における特定した関心領域以外の領域を関心領域外の領域と特定する。他の医用画像において所定の操作が行われていない場合は、特定済みの医用画像の関心領域外の領域に対応する領域(特定済み医用画像の関心領域外と同様の部位が描画された領域)を関心領域外の領域として特定してもよい。あるいは、他の医用画像の全体を関心領域外の領域として特定してもよい。
制御部21は、検出部26に、関心領域外の領域が特定された医用画像と関心領域外の領域の位置情報を入力して(または、関心領域外の領域の画像を入力して)、入力された医用画像の関心領域外の領域についてAIにより異常検出を行わせる。
他の医用画像についての関心領域外の領域の特定が行われた場合には、制御部21は、検出部26に他の医用画像とその関心領域外の領域の位置情報を入力して、他の医用画像の関心領域外の領域についてAIにより異常検出を行わせる。
なお、AIによる異常検出は、必ずしも関心領域外の領域の全てに対して行われるものでなくてもよく、関心領域外の領域の一部に対して行われるものであってもよい。例えば、医用画像における被写体領域を認識し、被写体領域外を検出処理の対象からはずすこととしてもよい。
検出部26において、異常検出が終了すると、検出結果を制御部21に出力する。
例えば、AIにより異常が検出されなかった場合、図6(a)に示すように、「AIによる関心領域外の読影が完了しました」等の、AIによる関心領域外の読影が完了したことを知らせる通知を通信部24により読影端末3に送信し、表示部33に表示させる。また、図6(b)に示すように、異常検出が行われた関心領域外の領域がどこであったかを示す画像を生成して通信部24により読影端末3に送信し、表示部33に表示させる。AIにより異常が検出された場合、図7(a)に示すように、「AIによる関心領域外の読影の結果、異常が見つかりました。確認してください。」等の、AIにより関心領域外から異常が検出されたことを知らせる通知を通信部24により読影端末3に送信し、表示部33に表示させる。また、図7(b)に示すように、医用画像上の異常が検出された箇所をアノテーションAで囲んで表示させる。
したがって、医師による読影の対象とはならない関心領域外から自動的に異常検出を行うので、関心領域外の領域、すなわち、意図しない領域に異常が存在した場合であっても、異常の発見を補助することができ、効率的に読影の見落としを防止することができる。また、検出部26においては画像全体ではなく関心領域外のみを検出処理するため、少ない処理負荷で、効率的に見落としを防止することができる。
したがって、ユーザーが読影の際に通常行う関心領域を特定する操作に基づいて関心領域外の領域を特定することができるので、ユーザーに特別な操作を行わせることなく、関心領域外の領域を特定することが可能となる。
また、本発明の記憶手段、特定手段、検出手段、出力手段は、1つの診断支援装置に備えられている構成としてもよい。例えば、診断支援装置としての読影端末3の制御部31が、記憶部35に記憶されたプログラムとの協働により、操作部32により対象検査の医用情報に対して行われたユーザーの所定の操作を受け付け、ユーザーにより実施された所定の操作に基づいて、対象検査の少なくとも一つの医用画像から関心領域外の領域を特定し、前記医用画像において特定された関心領域外の領域に対して人工知能による異常検出を行って、検出結果を表示部33等により出力する構成としてもよい。また、受け付けた所定の操作をRAMに一時的に記憶しておき、記憶された操作情報に基づいて医用画像における関心領域外の領域を特定する構成としてもよい。また、本発明は、読影端末3に限らず、医用情報を表示可能な装置、例えば、コンソール、PACSのサーバー装置、電子カルテ装置等に適用することとしてもよい。
1 画像生成装置
2 サーバー装置
21 制御部
22 操作部
23 表示部
24 通信部
25 記憶部
251 画像DB
252 付帯情報DB
26 検出部
27 バス
3 読影端末
31 制御部
32 操作部
33 表示部
34 通信部
35 記憶部
36 バス
Claims (9)
- 対象検査の医用情報に対して行われたユーザーの所定の操作を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された前記対象検査の医用情報に対するユーザーの前記所定の操作に基づいて、前記対象検査の少なくとも一つの医用画像から関心領域外の領域を特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された前記医用画像の関心領域外の領域に対して人工知能による異常検出を行う検出手段と、
を備える診断支援システム。 - 前記検出手段による検出結果を出力する出力手段を備える請求項1に記載の診断支援システム。
- 前記特定手段は、前記記憶手段に記憶された前記対象検査の医用情報に対するユーザーの前記所定の操作に基づいて、前記対象検査の少なくとも一つの医用画像から関心領域を特定し、前記医用画像における前記特定された関心領域の外の領域を関心領域外の領域として特定する請求項1又は2に記載の診断支援システム。
- 前記特定手段は、さらに、前記関心領域外の領域が特定されていない、前記医用画像と同一患者の他の医用画像について、当該他の医用画像の全体を関心領域外と特定し、
前記検出手段は、前記他の医用画像全体に対して人工知能による異常検出を行う請求項1〜3のいずれか一項に記載の診断支援システム。 - 前記特定手段は、さらに、前記関心領域外の領域が特定されていない、前記医用画像と同一患者の他の医用画像について、前記医用画像において関心領域外と特定された領域に対応する領域を関心領域外と特定し、
前記検出手段は、前記他の医用画像の関心領域外の領域に対して人工知能による異常検出を行う請求項1〜3のいずれか一項に記載の診断支援システム。 - 前記他の医用画像は、異なるモダリティーで取得された医用画像か、異なる時刻に取得された医用画像か、又は異なる撮影方法で撮影された医用画像のうち、少なくとも一つの医用画像である請求項4又は5に記載の診断支援システム。
- 前記特定手段は、前記記憶手段に記憶された前記所定の操作に基づいて、前記医用画像から関心領域外の領域が特定できなかった場合、前記医用画像全体を関心領域外の領域と特定する請求項1〜6のいずれか一項に記載の診断支援システム。
- 対象検査の医用情報に対して行われたユーザーの所定の操作を受け付け、前記所定の操作に基づいて、前記対象検査の少なくとも一つの医用画像から関心領域外の領域を特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された前記医用画像の関心領域外の領域に対して人工知能による異常検出を行う検出手段と、
を備える診断支援装置。 - コンピューターを、
対象検査の医用情報に対して行われたユーザーの所定の操作を記憶する記憶手段、
前記記憶手段に記憶された前記対象検査の医用情報に対するユーザーの前記所定の操作に基づいて、前記対象検査の少なくとも一つの医用画像から関心領域外の領域を特定する特定手段、
前記特定手段により特定された前記医用画像の関心領域外の領域に対して人工知能による異常検出を行う検出手段、
として機能させるためのプログラム。
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