JP2022007324A - 医療診断支援装置、医療診断支援方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】患者ごとに乳房手術後の乳房形状を好適に予測できる医療診断支援装置を提供する。【解決手段】医療診断支援装置１００は、患者の乳房の医用画像情報と、患者に関する非画像情報を取得する取得部１１１と、取得部１１１より取得された、医用画像情報及び非画像情報に基づいて、学習済みモデル１０４を用いて、手術後の患者の乳房の形状を推定する推定部１１２と、推定部１１２により推定された乳房の形状に関する情報を、出力部１０５に出力させる出力制御部１１３と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、医療診断支援装置、医療診断支援方法、およびプログラムに関する。

従来から、乳がんなどの乳房に関わる病気を患った場合、例えば、乳房の全てを摘出する乳房切除術や、乳房の一部を切除する乳房温存術による治療が行われている。また、近年の技術の進歩により、乳房切除術や乳房温存術は、切除する部分の大きさが小さくなっている。

しかしながら、乳房を手術することにより、手術の前後において、乳房の形状がどの程度変化するか分からないため、患者は、手術に不安を感じることがある。ここで、患部摘出に伴う乳房の形状の変化を予測する、乳房形状変化予測方法が提案されている。

従来提案されている乳房形状変化予測方法は、乳房モデルと患部モデルとを特定するステップと、乳房モデルの外表面に動作点を設定し乳房部分と胸部分との境界に固定点を設定するステップと、患部モデルの重心と固定点のそれぞれとを結ぶ固定ベクトルを算出するとともに移動方向ベクトルを算出するステップと、移動方向線と患部モデルの境界との交点を作用点と設定するステップと、張力線全長を算出するとともに、張力線部分長を算出するステップと、張力線全長に対する張力線部分長の割合に応じて動作点を張力線に沿って移動させるステップと、を備えている（例えば、特許文献１）。

特開２０１８－０３３９５１号公報

特許文献１に開示された乳房形状変化予測方法は、乳房モデルと患部モデルとを特定し、乳房部分と胸部分との境界に固定点を設定する。そして、患部モデルの重心と固定点のそれぞれとを結ぶ固定ベクトルを算出するとともに移動方向ベクトルを算出している。

しかしながら、手術による乳房の形状の変化を患者ごとに好適に予測することは、各個人それぞれに個体差があるため、難しい。

また、特許文献１の乳房形状変化予測方法では、患者の乳房を単純な幾何学モデルで現わしている。しかし、実際の乳房の内部構造は複雑である。単純な幾何学モデルで予測した乳房の形状変化と、実際の乳房の形状変化とは乖離しているおそれがある。

そこで、本発明は、患者ごとに乳房手術後の乳房形状を好適に予測できる、医療診断支援装置、医療診断支援方法、およびプログラムを提供することを課題とする。

すなわち、本発明の上記課題は、下記の構成により解決される。
（１）患者の乳房の医用画像情報と、前記患者に関する非画像情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された、前記医用画像情報及び前記非画像情報に基づいて、学習済みの識別器を用いて、手術後の前記患者の乳房の形状を推定する推定部と、
前記推定部により推定された前記乳房の形状に関する情報を、出力部に出力させる出力制御部と、
を備える医療診断支援装置。

（２）前記医用画像情報は、
Ｘ線撮影装置、超音波撮影装置、ＣＴ装置、ＭＲＩの何れかにより撮影された画像情報である、
（１）に記載の医療診断支援装置。

（３）前記非画像情報は、
乳房の硬さ、乳腺量、乳房構成、乳房厚、腫瘍径、腫瘍摘出範囲のうち少なくともいずれか１つを含む、
（１）又は（２）に記載の医療診断支援装置。

（４）前記非画像情報は、
患者の年齢、術式、生理周期、出産回数、出産予定、授乳経験、遺伝子情報、タンパク情報、血液情報、腫瘍のサブタイプ、担当医師の名前のうち少なくともいずれか１つを含む、
（１）から（３）のうちいずれか１つに記載の医療診断支援装置。

（５）前記乳房の形状に関する情報は、
形状予測画像、及び手術前後の乳房容積の差のうち少なくともいずれか１つを含む、
（１）から（４）のうちいずれか１つに記載の医療診断支援装置。

（６）前記出力制御部は、
再発の確率、手術後のリハビリ又は治療方針を、前記出力部に出力させる、
（１）から（５）のうちいずれか１つに記載の医療診断支援装置。

（７）前記非画像情報は、術式であって、
前記出力制御部は、前記術式によって前記出力部に出力させる情報を変更する、
（１）から（６）のうちいずれか１つに記載の医療診断支援装置。

（８）患者の乳房の医用画像情報と、前記患者に関する非画像情報を取得するステップと、
取得された、前記医用画像情報及び前記非画像情報に基づいて、学習済みの識別器を用いて、手術後の前記患者の乳房の形状を推定するステップと、
推定された前記乳房の形状に関する情報を、出力部に出力させるステップと、
を含む医療診断支援方法。

（９）コンピュータに、
患者の乳房の医用画像情報と、前記患者に関する非画像情報を取得する工程、
取得された、前記医用画像情報及び前記非画像情報に基づいて、学習済みの識別器を用いて、手術後の前記患者の乳房の形状を推定する工程、
推定された前記乳房の形状に関する情報を、出力部に出力させる工程、
を実行させるプログラム。

本発明によれば、患者ごとに乳房手術後の乳房形状を好適に予測できる。これにより、医師や診療放射線技師などの医療従事者は、患者に合った最適な手術方法を提案できるとともに、患者は、手術後の予測された乳房形状を参考に手術方法を選択できる。

第１の実施形態に係る医療診断支援装置の構成例を説明する図である。 第１の実施形態に係る医療診断支援装置のＣＰＵの機能を示したブロック図である。 第１の実施形態に係る医療診断支援装置が実行する乳房形状推定処理を示したフローチャートである。 第１の実施形態に係る医療診断支援装置の推定部において使用される学習済みモデルの学習方法の処理を示したフローチャートである。 第２の実施形態に係る医療診断支援装置が実行する乳房形状推定処理を示したフローチャートである。 ＣＰＵが、出力制御部により出力部の表示画面に、乳房の形状に関する情報を表示させた表示画面例である。 ＣＰＵが、出力制御部により出力部の表示画面に、術式（乳房全切除術）に関する詳細情報を表示させた表示画面例である。 ＣＰＵが、出力制御部により出力部の表示画面に、再建後の形状予測画像情報を表示させた表示画面例である。 ＣＰＵが、出力制御部により出力部の表示画面に、乳房の形状に関する情報を表示させた表示画面例である。 ＣＰＵが、出力制御部により出力部の表示画面に、術式（一部摘出）に関する詳細情報を表示させた表示画面例である。 ＣＰＵが、出力制御部により出力部の表示画面に、再建後の形状予測画像情報を表示させた表示画面例である。

以下に、本発明を実施するための形態について詳細に説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、本発明を実現するための一例であり、本発明が適用される装置の構成や各種条件によって適宜修正又は変更されるべきものであり、本発明は以下の実施の形態に限定されるものではない。また、後述する各実施形態の一部を適宜組み合わせて構成してもよい。なお、同一の部材については同一の符号を付し、説明を適宜省略する。

＜第１の実施形態＞
［画像処理装置全体の構成］
図１Ａは、第１の実施形態に係る医療診断支援装置１００の構成例を説明する図である。第１の実施形態に係る医療診断支援装置１００は、ＣＰＵ１０１、画像情報入力部１０２、操作部１０３、学習済みモデル１０４、出力部１０５、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１０６、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０７、及び、外部記憶装置１０８を備えて構成されている。外部記憶装置１０８は、乳房形状推定プログラム１０９（１０９Ａ，１０９Ｂ）を含んで構成されている。

画像情報入力部１０２は、患者の乳房の医用画像情報を取得する。画像情報入力部１０２は、例えば、モダリティ（Ｍｏｄａｌｉｔｙ）で検査された検査画像をはじめ、放射線科情報システム（ＲＩＳ：Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ）で管理された管理画像、画像保存通信システム（ＰＡＣＳ：Ｐｉｃｔｕｒｅ Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ）で管理される、各種検査機器(モダリティ)で検査された各種の画像データなどの入力を受け付ける。

画像情報入力部１０２が入力を受け付ける検査画像、管理画像、及び各種の画像データなどは、少なくとも３次元画像を含み、更に３次元画像以外の画像を含むことができる。また、画像情報入力部１０２は、入力を受け付けた、検査画像、管理画像、及び各種の画像データなどをＣＰＵ１０１に送出する。なお、検査画像、管理画像、及び各種の画像データなどを総称して、医用画像情報ともいう。

操作部１０３は、非画像情報の入力を受け付ける。非画像情報は、例えば、乳房の硬さ、乳腺量、乳房構成、乳房厚（［ｍｍ］）、腫瘍径（［ｍｍ］）、腫瘍摘出範囲のうち少なくともいずれか１つを含んでいる。

ここで、乳房の硬さ及び乳房厚（［ｍｍ］）は、マンモグラフィにおいて所定の撮影条件で撮影された測定結果である。乳腺量及び乳房構成は、乳腺量と脂肪との比率により、例えば、４段階の乳房の構成に大別される。また、腫瘍径（［ｍｍ］）及び腫瘍摘出範囲は、撮影画像から計測された数値である。なお、腫瘍摘出範囲は、例えば、腫瘍径（［ｍｍ］）に約２ｃｍを加算した範囲とすることができる。腫瘍径（［ｍｍ］）の抽出は、手動で抽出してもよく、また、人工知能を利用して自動抽出してもよい。

また、非画像情報は、例えば、患者の年齢、術式、生理周期、出産回数、出産予定、授乳経験、遺伝子情報、タンパク情報、血液情報、腫瘍のサブタイプ、担当医師の名前のうち少なくともいずれか１つを含んでいてもよい。

ここで、患者の年齢は、例えば、実際の年齢に限定されず、３０代や４０代などの年代であってもよい。術式は、例えば、乳房全切除術、乳房温存手術などが該当する。生理周期は日数が該当し、出産回数は出産経験の有無が該当し、出産予定は予定の有無が該当し、授乳経験は授乳の有無が該当する。また、遺伝子情報、タンパク情報、及び血液情報は、遺伝子における病的な変異の種別が該当する。腫瘍のサブタイプは、ホルモン受容体陽性、ホルモン受容体陰性、ＨＥＲ２（Ｈｕｍａｎ Ｅｐｉｄｅｒｍａｌ ｇｒｏｗｔｈ ｆａｃｔｏｒ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ ｔｙｐｅ２）陰性、及びＨＥＲ２陽性によって分類される。担当医師の名前は、手術を担当する術者、及び画像診断医などが該当する。また、術者には、過去の手術の経験数などの情報も含まれる。

操作部１０３は、入力された非画像情報を、ＣＰＵ１０１に送出する。操作部１０３は、例えば、ユーザからの各種操作を受け付ける、キーボード、マウス、各種スイッチ、ボタン、タッチパネル等の操作部材から構成される。

学習済みモデル１０４は、事前学習済みの識別器を含んで構成され、各種パラメータを記憶し、保存する。学習済みモデル１０４は、推定部１１２に適用され、任意の学習モデルを適用できる。なお、学習済みモデル１０４の詳細については、後述する。

ＲＯＭ１０６は、例えば、医療診断支援装置１００を制御する制御プログラムを格納する。
ＲＡＭ１０７は、例えば、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）により構成され、ＣＰＵ１０１が制御する制御プログラムや乳房形状推定プログラム１０９（１０９Ａ，１０９Ｂ）を実行するために必要なデータや画像データを一時的に記憶するワーキングメモリとして機能する。

外部記憶装置１０８は、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ：Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）により構成され、ＣＰＵ１０１により推定された患者の乳房の形状に関する情報を記憶する。

出力部１０５は、患者の乳房の形状に関する情報を表示する表示部の機能を有している。出力部１０５は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ－Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ、プリンタ等の表示デバイス、又は、表示するためのソフトウエア（ビューワ）で構成される。

ＣＰＵ１０１は、医療診断支援装置１００の全体を統括して制御する演算処理装置である。ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０６や外部記憶装置１０８に格納されたプログラムを実行することにより、各種の制御を行う。ＣＰＵ１０１は、例えば、外部記憶装置１０８に格納された乳房形状推定プログラム１０９（１０９Ａ，１０９Ｂ）を実行することにより、図１Ｂに示す、取得部１１１、推定部１１２、及び出力制御部１１３を実現する。

図１Ｂは、第１の実施形態に係る医療診断支援装置１００のＣＰＵ１０１の機能を示したブロック図である。

取得部１１１は、患者の乳房の医用画像情報と、患者に関する非画像情報を取得する機能を有している。取得部１１１は、画像情報入力部１０２から、患者の乳房の医用画像情報を取得する。また、取得部１１１は、操作部１０３から、患者に関する非画像情報を取得する。

医用画像情報は、例えば、Ｘ（Ｘ－ｒａｙ）線撮影装置、超音波撮影装置、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）の何れかにより撮影された画像情報を含んで構成される。

非画像情報は、例えば、乳房の硬さ、乳腺量、乳房構成、乳房厚、腫瘍径、腫瘍摘出範囲のうち少なくともいずれか１つを含んで構成される。また、非画像情報は、例えば、患者の年齢、術式、生理周期、出産回数、出産予定、授乳経験、遺伝子情報、タンパク情報、血液情報、腫瘍のサブタイプ、担当医師の名前のうち少なくともいずれか１つを含んで構成されてもよい。

推定部１１２は、取得部１１１により取得された、医用画像情報及び非画像情報に基づいて、学習済みモデル（学習済みの識別器）１０４を用いて、手術後の患者の乳房の形状を推定する機能を有している。乳房の形状に関する情報は、形状予測画像、及び手術前後の乳房容積の差のうち少なくともいずれか１つを含んで構成されている。

出力制御部１１３は、推定部１１２により推定された乳房の形状に関する情報を、出力部１０５に出力させる機能を有している。これにより、出力制御部１１３は、再発の確率、手術後のリハビリ又は治療方針を、出力部１０５に出力させることができる。

なお、第１の実施形態では、ＣＰＵ１０１は、医療診断支援装置１００の全体を統括して制御しているが、医療診断支援装置１００の全体を制御する代わりに、例えば、複数のハードウェアが処理を分担することにより、医療診断支援装置１００の全体を制御してもよい。

［医療診断支援装置の処理］
次に、上記構成からなる医療診断支援装置１００が実行する乳房形状推定処理について、図１Ａ及び図１Ｂを参照しながら、フローチャートを用いて説明する。

図２は、第１の実施形態に係る医療診断支援装置１００が実行する乳房形状推定処理を示したフローチャートである。

まず、医療診断支援装置１００のＣＰＵ１０１は、取得部１１１において、患者の乳房の医用画像情報を取得する（ステップＳ００１）。具体的には、ＣＰＵ１０１の取得部１１１は、画像情報入力部１０２が入力を受け付けた、検査画像、管理画像、及び各種の画像データなどを取得する。

次に、ＣＰＵ１０１は、取得部１１１において、患者に関する非画像情報を取得する（ステップＳ００３）。具体的には、ＣＰＵ１０１の取得部１１１は、操作部１０３において入力された、乳房の硬さ、乳腺量、乳房構成、乳房厚、腫瘍径、腫瘍摘出範囲などを取得する。また、ＣＰＵ１０１は、患者の年齢、術式、生理周期、出産回数、出産予定、授乳経験、遺伝子情報、タンパク情報、血液情報、腫瘍のサブタイプ、担当医師の名前などを取得してもよい。

次に、ＣＰＵ１０１は、推定部１１２において、取得部１１１により取得された、医用画像情報及び非画像情報に基づいて、学習済みモデル１０４を用いて、手術後の患者の乳房の形状を推定する（ステップＳ００５）。

そして、ＣＰＵ１０１は、出力制御部１１３において、推定部１１２により推定された乳房の形状に関する情報を出力部１０５に出力させる（ステップＳ００７）。ＣＰＵ１０１は、乳房の形状に関する情報を出力部１０５に表示させると（ステップＳ００７）、乳房形状推定処理を終了する。

このように、医療診断支援装置１００のＣＰＵ１０１は、乳房形状推定処理により患者ごとに乳房手術後の乳房形状を好適に予測できる。

次に、推定部１１２において使用される学習済みモデル１０４（学習済みモデル）について、説明する。

［学習済みモデルの生成］
推定部１１２において使用される学習済みモデル１０４は、予め準備した患者の手術前の乳房画像情報と非画像情報とを入力とし、出力を手術後の乳房の形状とした多数（ｉ組個（ｉは例えば数千から十数万））のデータセットを学習サンプルデータとして用い、これにより機械学習する。学習器（不図示）としては、ＣＰＵおよびＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）のプロセッサを用いたスタンドアロンの高性能コンピュータ、又はクラウドコンピュータを用いることができる。

学習器（不図示）は、パーセプトロンを組み合わせて構成したニューラルネットワークを用いた学習方法について、フローチャートを用いて説明するが、本実施形態はこれに限定されるものではなく、教師あり学習であれば、種々の手法を取り得る。例えば、学習器（不図示）には、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン（ＳＶＭ：Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）、ブースティング（Ｂｏｏｓｔｉｎｇ）、ベイジアン（Ｂｓｙｓｉａｎ）、ネットワーク線形判別法、及び非線形判別法等を適用できる。

［学習済みモデルの学習方法］
図３は、第１の実施形態に係る医療診断支援装置１００の推定部１１２において使用される学習済みモデル１０４の学習方法の処理を示したフローチャートである。

学習器（不図示）は、教師データである学習サンプルデータを読み込む。例えば、最初であれば１組目（画像情報と非画像情報、乳房の形状）の学習サンプルデータを読み込み、ｉ回目であれば、ｉ組目の学習サンプルデータを読み込む（ステップＳ２０１）。

学習器（不図示）は、読み込んだ学習サンプルデータのうち、入力データ（画像情報と非画像情報）をニューラルネットワークに入力する（ステップＳ２０３）。

学習器（不図示）は、ニューラルネットワークの推定結果、即ち、推定された乳房の形状を、教師データと比較する（ステップＳ２０５）。

学習器（不図示）は、比較結果からパラメータを調整する（ステップＳ２０７）。例えば、学習器（不図示）は、バックプロパゲーション（Ｂａｃｋ－ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ：誤差逆伝搬法）という処理を行うことにより、比較結果の誤差が小さくなるように、パラメータを調整し、更新する。

学習器（不図示）は、１～ｉ組目まで全データの全処理が完了した場合（ステップＳ２０９のＹＥＳ）、ステップＳ２１１に進む。一方、全データの全処理が完了していない場合（ステップＳ２０９のＮＯ）、学習器（不図示）は、ステップ２０１に戻り、次の学習サンプルデータを読み込み、ステップＳ２０１以下の処理を繰り返す。

学習器（不図示）は、ステップＳ２０７までの処理で構築された学習済みモデルを記憶し（ステップＳ２１１）、処理を終了する。このように、学習済みモデル１０４は、学習サンプルデータにより機械学習する。

これにより、第１の実施形態に係る医療診断支援装置１００のＣＰＵ１０１は、推定部１１２に、学習済みモデル１０４を適用することができる。

学習済みモデル１０４は、予め準備した患者の手術前の乳房画像情報と非画像情報とを入力とし、出力を手術後の乳房の形状とした多数のデータセットを学習サンプルデータとして用いて機械学習したものである。データセット数を増やしたり、精度の高いデータセットを学習させることで、この学習済みモデル１０４による推定精度を高めて、乳房手術後の乳房形状を好適に予測できる。

以上説明したように、第１の実施形態における医療診断支援装置１００のＣＰＵ１０１は、取得部１１１、推定部１１２、及び出力制御部１１３を備えて構成されている。医療診断支援装置１００のＣＰＵ１０１は、推定部１１２において、取得部１１１により取得された、医用画像情報及び非画像情報に基づいて、学習済みモデル１０４を用いて、手術後の患者の乳房の形状を推定する。

これにより、第１の実施形態の医療診断支援装置１００は、患者ごとに乳房手術後の乳房形状を好適に予測できる。

次に、第２の実施形態に係る医療診断支援装置１００について、説明する。

＜第２の実施形態＞
［画像処理装置全体の構成］
第２の実施形態に係る医療診断支援装置１００は、図１Ａと同様の構成を備えているが、非画像情報は、術式を含み、ＣＰＵ１０１の出力制御部１１３は、術式によって出力部１０５に出力させる情報を変更する。

ＣＰＵ１０１は、例えば、外部記憶装置１０８に格納された乳房形状推定プログラム１０９Ｂを実行することにより、図１Ｂと同様に、取得部１１１、推定部１１２、及び出力制御部１１３を実現する。

［医療診断支援装置の処理］
次に、上記構成からなる医療診断支援装置１００が実行する乳房形状推定処理について、図４を参照しながら、フローチャートを用いて説明する。

図４は、第２の実施形態に係る医療診断支援装置１００が実行する乳房形状推定処理を示したフローチャートである。なお、図２のフローチャートと同一の処理には同一の符号を付し、説明を適宜省略する。また、第２の実施形態では、図２のステップＳ００３において、非医用画像情報である術式について、「乳房全切除術」が取得されていたものとする。

医療診断支援装置１００のＣＰＵ１０１は、出力制御部１１３において、推定部１１２により推定された乳房の形状に関する情報を出力部１０５に出力させる（ステップＳ００７）。

図５は、ＣＰＵ１０１が、出力制御部１１３により出力部１０５の表示画面２００ａに、乳房の形状に関する情報を表示させた表示画面例である。図５に示すように、出力部１０５の表示画面２００ａには、画像情報２０１ａ、患者情報２０２、再発情報２０３ａ、容積情報２０４ａ、術式選択ボタン２０５、治療情報２０６ａ、詳細ボタン２０７ａ、及び再建予測ボタン２０８ａなどが表示されている。なお、出力部１０５の表示画面２００ａでは、術式選択ボタン２０５により「乳房全切除術」が選択されている。

患者情報２０２は、患者情報のＩＤ（ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）が、「ＩＤ１２３４」であり、名前が「特許花子」であり、年齢が「３５歳」であり、生年月日が「１９８５年６月４日生」であることを示している。

画像情報２０１ａは、患者に乳房全切除術を適用した場合の患者の乳房の形状予測画像を表示している。具体的には、画像情報２０１ａには、患者である特許花子に「乳房全切除術」を適用した場合の４方向から見た形状予測画像が表示されている。即ち、画像情報２０１ａには、特許花子の乳房の形状予測画像（正面、側面、２方向からの斜位（右側の斜位と左側の斜位）の画像）が表示されている。

再発情報２０３ａは、再発の確率を示している。再発の確率は、術式選択ボタン２０５で選択される術式によって異なっている。出力部１０５の表示画面２００ａでは、「乳房全切除術」の例として、「３％」と表示されている。

容積情報２０４ａは、手術前後の乳房の容積の差を表示している。例えば、手術前後の容積の差は、手術前の乳房の容積を１００％として、手術前の乳房の容積に対して手術後に存在する乳房の容積を換算した数値である。出力部１０５の表示画面２００ａには、一例として、「１０％」と表示されている。

術式選択ボタン２０５は、例えば、「乳房全切除術」、又は「乳房温存術」などを切り替えることができる。なお、「乳房全切除術」、及び「乳房温存術」は、一例であり、これに限定されるものではない。

治療情報２０６ａは、術後の治療方針やリハビリ方法を表示する。例えば、治療情報２０６ａには、薬物療法として、ホルモン療法又は化学療法が表示され、投薬量や副作用などが表示される。この場合、具体的に、ホルモン療法又は化学療法の投与量や投与期間が表示されるとともに、副作用も表示される。なお、治療情報２０６ａに表示される内容は、これに限定されるものではなく、更に、例えば、定期健診の検査項目、自己検診法、乳房再建や、リハビリとして日常の注意点、運動方法などを表示するようにしてもよい。

詳細ボタン２０７ａは、治療情報２０６ａを詳細に表示させるためのボタンである。

詳細ボタン２０７ａが押下されると、ＣＰＵ１０１は、図４のフローチャートのステップＳ１０１に戻り、術式（乳房全切除術）に関する詳細情報２１１ａを、出力部１０５の表示画面２００ｂに出力する（ステップＳ１０１）。

図６は、ＣＰＵ１０１が、出力制御部１１３により出力部１０５の表示画面２００ｂに、術式（乳房全切除術）に関する詳細情報２１１ａを表示させた表示画面例である。図６に示すように、出力部１０５の表示画面２００ｂには、詳細情報２１１ａ、画像情報２０１ａ、患者情報２０２、再発情報２０３ａ、及び容積情報２０４ａが表示されている。なお、図５と同一の内容については、同一の符号を付し、説明を適宜、省略する。

図６の出力部１０５の表示画面２００ｂが図５の出力部１０５の表示画面２００ａと異なる点は、詳細情報２１１ａが表示されている点である。

詳細情報２１１ａは、治療情報２０６の情報の他、手術方法の詳細や手術時間（例えば、４時間）などの情報が詳細に表示される。

これにより、医師や看護師などの医療従事者は、患者（例えば、特許花子）に対し、「乳房全切除術」の内容、注意点、リハビリの方法、治療方針などを適切に説明できる。

図５に示した表示画面２００ａの表示画面例に戻り、再建予測ボタン２０８ａが押下された場合、図４に示したフローチャートに戻り、ＣＰＵ１０１は、再建後の乳房の形状に関する情報を出力する（ステップＳ１０３）。

図７は、ＣＰＵ１０１が、出力制御部１１３により出力部１０５の表示画面２００ｃに、再建後の形状予測画像情報２０９ａを表示させた表示画面例である。図７に示すように、出力部１０５の表示画面２００ｃには、患者情報２０２、再建後の形状予測画像情報２０９ａ、術式選択ボタン２０５、及び詳細ボタン２０７ａが表示されている。なお、図５と同一の内容については、同一の符号を付し、説明を適宜、省略する。

図７の出力部１０５の表示画面２００ｃが図５の出力部１０５の表示画面２００ａと異なる点は、画像情報２０１ａ、再発情報２０３ａ、容積情報２０４ａ、及び治療情報２０６ａの代わりに、「乳房全切除術」後の再建後の形状予測画像情報２０９ａが表示されている点である。

再建後の形状予測画像情報２０９ａは、患者が「乳房全切除術」後に再建を適用した場合の患者の乳房の形状予測画像を表示している。再建後の形状予測画像情報２０９ａには、患者である特許花子に再建を適用した場合の４方向から見た形状予測画像が表示されている。即ち、形状予測画像情報２０９ａには、特許花子の再建後の形状予測画像（正面、側面、２方向からの斜位（右側の斜位と左側の斜位）の画像）が表示されている。

これにより、医師や看護師などの医療従事者は、患者（例えば、特許花子）に対し、「乳房全切除術」を受けて再建後の乳房の形状を予測した形状予測画像情報２０９ａを示すことができる。一方、患者である特許花子は、形状予測画像情報２０９ａを参考として、乳房全切除術後に再建の手術を受けるか否かを検討できる。

この場合、患者である特許花子は、再建後の乳房の形状予測画像を見ることが出来るので、「乳房全切除術」を受けるか否かの迷いが生じても、再建により乳房の形状が回復するという期待を抱くことができる。

図５に示した表示画面２００ａの表示画面例に戻り、術式選択ボタン２０５が押下された場合、図４に示したフローチャートに戻り、ＣＰＵ１０１は、術式の変更の入力があったか否かを判定する（ステップＳ１０５）。

術式の入力の変更があった場合（ステップＳ１０５のＹｅｓ）、ＣＰＵ１０１は、手術後の患者(例えば、特許花子)の乳房の形状を推定し（ステップＳ１０７）、推定された乳房の形状に関する情報を出力する(ステップＳ１０９)。

一方、術式の入力の変更がない場合（ステップＳ１０５のＮｏ）、ＣＰＵ１０１は、乳房形状推定処理を終了する。

図８は、ＣＰＵ１０１が、出力制御部１１３により出力部１０５の表示画面２００ｄに、乳房の形状に関する情報を表示させた表示画面例である。図８に示すように、出力部１０５の表示画面２００ｄには、画像情報２０１ｂ、患者情報２０２、再発情報２０３ｂ、容積情報２０４ｂ、術式選択ボタン２０５、治療情報２０６ｂ、詳細ボタン２０７ｂ、及び再建予測ボタン２０８ｂなどが表示されている。なお、出力部１０５の表示画面２００ｄでは、術式選択ボタン２０５により「乳房温存手術」が選択されている。また、図５と同一の構成については同一の符号を付し、説明を適宜、省略する。

画像情報２０１ｂは、患者に乳房温存手術を適用した場合の患者の乳房の形状予測画像を表示している。具体的には、画像情報２０１ｂには、患者である特許花子に「乳房温存手術」を適用した場合の４方向から見た形状予測画像が表示されている。即ち、画像情報２０１ｂには、特許花子の乳房の形状予測画像（正面、側面、２方向からの斜位（右側の斜位と左側の斜位）の画像）が表示されている。

再発情報２０３ｂは、再発の確率を示している。再発の確率は、術式選択ボタン２０５で選択される術式によって異なっている。出力部１０５の表示画面２００ｄでは、「乳房温存手術」の例として、「１０％」が表示されている。

容積情報２０４ｂは、手術前後の乳房の容積の差を表示している。例えば、出力部１０５の表示画面２００ｄには、一例として、「７０％」と表示されている。これは、手術前の乳房の容積に対する手術後の乳房の容積の推定値が、７０％であることを示している。

治療情報２０６ｂは、術後の治療方針やリハビリ方法を表示する。例えば、治療情報２０６ｂには、放射線治療として、１回２［Ｇｙ］を１週間に５回照射して、１か月（５週）で２５回照射することが表示されている。また、薬物療法として、ホルモン療法か又は化学療法が表示され、具体的に、投薬量や副作用などが表示される。

詳細ボタン２０７ｂは、治療情報２０６ｂを詳細に表示させるためのボタンである。

詳細ボタン２０７ｂが押下されると、ＣＰＵ１０１は、図４のフローチャートのステップＳ１１１に戻り、術式（一部摘出）に関する詳細情報２１１ｂを出力部１０５の表示画面２００ｅに出力する（ステップＳ１１１）。

図９は、ＣＰＵ１０１が、出力制御部１１３により出力部１０５の表示画面２００ｅに、術式（一部摘出）に関する詳細情報２１１ｂを表示させた表示画面例である。図９に示すように、出力部１０５の表示画面２００ｅには、詳細情報２１１ｂ、画像情報２０１ｂ、患者情報２０２、再発情報２０３ｂ、及び容積情報２０４ｂが表示されている。なお、図８と同一の内容については、同一の符号を付し、説明を適宜、省略する。

図９の出力部１０５の表示画面２００ｅが図８の出力部１０５の表示画面２００ｄと異なる点は、詳細情報２１１ｂが表示されている点である。

詳細情報２１１ｂは、治療情報２０６ｂの情報の他、手術方法の詳細や手術時間（例えば、２時間）などの情報が表示される。

これにより、医師や看護師などの医療従事者は、患者（例えば、特許花子）に対し、「乳房温存手術」の内容、注意点、リハビリの方法、治療方針などを適切に説明できる。特に、術式選択ボタン２０５で術式を、「乳房全切除術」から「乳房温存手術」に変更したことにより、「乳房全切除術」とは異なる点を強調して説明できる。

図８に示した表示画面２００ｄの表示画面例に戻り、再建予測ボタン２０８ｂが押下された場合、図４に示したフローチャートに戻り、ＣＰＵ１０１は、再建後の乳房の形状に関する情報を出力し（ステップＳ１１３）、乳房形状推定処理を終了する。

図１０は、ＣＰＵ１０１が、出力制御部１１３により出力部１０５の表示画面２００ｆに、再建後の形状予測画像情報２０９ｂを表示させた表示画面例である。図１０に示すように、出力部１０５の表示画面２００ｆには、患者情報２０２、再建後の形状予測画像情報２０９ｂ、術式選択ボタン２０５、及び詳細ボタン２０７ｂが表示されている。なお、図８と同一の内容については、同一の符号を付し、説明を適宜、省略する。

図１０の出力部１０５の表示画面２００ｆが図８の出力部１０５の表示画面２００ｄと異なる点は、画像情報２０１ｂ、再発情報２０３ｂ、容積情報２０４ｂ、及び治療情報２０６ｂの代わりに、「乳房温存手術」後の再建後の形状予測画像情報２０９ｂが表示されている点である。

再建後の形状予測画像情報２０９ｂは、患者が「乳房温存手術」後に再建を適用した場合の患者の乳房の形状予測画像を表示している。再建後の形状予測画像情報２０９ｂでは、患者である特許花子に再建を適用した場合の４方向から見た形状予測画像が表示されている。即ち、形状予測画像情報２０９ｂには、特許花子の再建後の形状予測画像（正面、側面、２方向からの斜位（右側の斜位と左側の斜位）の画像）が表示されている。

これにより、医師や看護師などの医療従事者は、患者（例えば、特許花子）に対し、「乳房温存手術」を受けて再建後の乳房の形状を想起させることができ、一方、患者である特許花子は、乳房温存手術後に再建の手術を受けるか否かを検討できる。

この場合、患者である特許花子は、再建後の乳房の形状予測画像を見ることが出来るので、「乳房温存手術」を受けるか否かの迷いが生じても、再建により乳房の形状が回復するという期待を抱くことができる。更に、患者である特許花子は、「乳房温存手術」と「乳房全切除」とを比較できるので、治療やリハビリの内容と共に、再建後の乳房の形状を比較して、好適な手術を選択できる。

以上説明したように、第２の実施形態における医療診断支援装置１００のＣＰＵ１０１は、取得部１１１、推定部１１２、及び出力制御部１１３を備えて構成されている。医療診断支援装置１００のＣＰＵ１０１は、術式によって出力部１０５に出力させる情報を変更する。

これにより、第２の実施形態における医療診断支援装置１００は、患者ごとに乳房手術後の乳房形状を術式ごとに予測できる。

また、医師や診療放射線技師などの医療従事者は、医療診断支援装置１００が表示する予測により、患者に合った最適な手術方法を提案できるとともに、患者は、予測された手術後の乳房形状を参考に、手術方法を選択できる。

１００ 医療診断支援装置
１０１ ＣＰＵ
１０２ 画像情報入力部
１０３ 操作部
１０４ 学習済みモデル
１０５ 出力部
１０６ ＲＯＭ
１０７ ＲＡＭ
１０８ 外部記憶装置
１０９，１０９Ａ、１０９Ｂ 乳房形状推定プログラム
１１１ 取得部
１１２ 推定部
１１３ 出力制御部

Claims (9)

1. 患者の乳房の医用画像情報と、前記患者に関する非画像情報を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された、前記医用画像情報及び前記非画像情報に基づいて、学習済みの識別器を用いて、手術後の前記患者の乳房の形状を推定する推定部と、
   前記推定部により推定された前記乳房の形状に関する情報を、出力部に出力させる出力制御部と、
   を備える医療診断支援装置。
2. 前記医用画像情報は、
   Ｘ線撮影装置、超音波撮影装置、ＣＴ装置、ＭＲＩの何れかにより撮影された画像情報である、
   請求項１に記載の医療診断支援装置。
3. 前記非画像情報は、
   乳房の硬さ、乳腺量、乳房構成、乳房厚、腫瘍径、腫瘍摘出範囲のうち少なくともいずれか１つを含む、
   請求項１又は２に記載の医療診断支援装置。
4. 前記非画像情報は、
   患者の年齢、術式、生理周期、出産回数、出産予定、授乳経験、遺伝子情報、タンパク情報、血液情報、腫瘍のサブタイプ、担当医師の名前のうち少なくともいずれか１つを含む、
   請求項１から３のうちいずれか１項に記載の医療診断支援装置。
5. 前記乳房の形状に関する情報は、
   形状予測画像、及び手術前後の乳房容積の差のうち少なくともいずれか１つを含む、
   請求項１から４のうちいずれか１項に記載の医療診断支援装置。
6. 前記出力制御部は、
   再発の確率、手術後のリハビリ又は治療方針を、前記出力部に出力させる、
   請求項１から５のうちいずれか１項に記載の医療診断支援装置。
7. 前記非画像情報は、術式であって、
   前記出力制御部は、前記術式によって前記出力部に出力させる情報を変更する、
   請求項１から６のうちいずれか１項に記載の医療診断支援装置。
8. 患者の乳房の医用画像情報と、前記患者に関する非画像情報を取得するステップと、
   取得された、前記医用画像情報及び前記非画像情報に基づいて、学習済みの識別器を用いて、手術後の前記患者の乳房の形状を推定するステップと、
   推定された前記乳房の形状に関する情報を、出力部に出力させるステップと、
   を含む医療診断支援方法。
9. コンピュータに、
   患者の乳房の医用画像情報と、前記患者に関する非画像情報を取得する工程、
   取得された、前記医用画像情報及び前記非画像情報に基づいて、学習済みの識別器を用いて、手術後の前記患者の乳房の形状を推定する工程、
   推定された前記乳房の形状に関する情報を、出力部に出力させる工程、
   を実行させるプログラム。

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