JP2022041454A - Information processing apparatus - Google Patents
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Abstract
Description
本明細書及び図面に開示の実施形態は、情報処理装置に関する。 The embodiments disclosed in the present specification and the drawings relate to an information processing apparatus.
従来、一般的に、脳腫瘍診療においては、初期診断から定期的にフォローアップ検査として画像診断が施行される。このフォローアップ検査では、例えば、画像に基づいて腫瘍サイズの変化を測定することによって治療方針の決定が行われるが、腫瘍サイズの変化に対する最適な診療方針が定義されているわけではなく、直接的に診療方針を決定することは難しい。 Conventionally, in general, in brain tumor medical care, image diagnosis is performed as a follow-up examination on a regular basis from the initial diagnosis. In this follow-up examination, for example, the treatment policy is determined by measuring the change in tumor size based on an image, but the optimal treatment policy for the change in tumor size is not defined, and it is direct. It is difficult to determine the medical treatment policy.
このような場合に、例えば、従来の症例を参考にすることによって、より適切な診療方針を検討できる可能性がある。しかしながら、一般的に用いられている類似症例検索の技術は、ある1時点の画像を検索するものであり、上述したような画像の変化については考慮されておらず、必ずしも進行が類似する症例を検索することができない。 In such a case, for example, by referring to a conventional case, there is a possibility that a more appropriate medical treatment policy can be examined. However, the commonly used similar case search technique searches for an image at a certain time point, does not consider the change in the image as described above, and does not necessarily consider cases with similar progression. I can't search.
また、関心領域の変化を予測するような技術もあるが、診療方針を決定する際は画像の変化だけでなく、被検体の臨床症状が次の治療においてどのようになるかを考慮する必要があり、やはり診療方針を適切に決定することは難しい。 There is also a technique for predicting changes in the area of interest, but when deciding on a medical treatment policy, it is necessary to consider not only the changes in the image but also the clinical symptoms of the subject in the next treatment. Therefore, it is still difficult to properly determine the medical treatment policy.
なお、このような状況は、脳腫瘍診療に限って生じるだけでなく、他の部位に関する診療が行われる場合でも同様に生じ得るものである。 It should be noted that such a situation can occur not only in the medical treatment of brain tumors but also in the medical treatment of other parts.
本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、診療方針の適切な決定を支援することである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置付けることもできる。 One of the challenges that the embodiments disclosed in the specification and drawings seek to solve is to support the appropriate determination of clinical policy. However, the problems to be solved by the embodiments disclosed in the present specification and the drawings are not limited to the above problems. It is also possible to position the problem corresponding to each effect by each configuration shown in the embodiment described later as another problem.
実施形態に係る情報処理装置は、取得部と、検索部と、表示制御部とを備える。取得部は、異なる複数の時点で得られた第1被検体の複数の画像、及び、前記複数の時点の間に前記第1被検体に対して実施された医療行為を示す医療情報を取得する。検索部は、前記複数の画像及び前記医療情報を用いて、第2被検体に関する症例情報を検索する。表示制御部は、前記症例情報を表示部に表示させる。ここで、検索部は、前記症例情報として、前記複数の画像に含まれる2つの画像にそれぞれ対応する第1画像及び第2画像と、前記第1画像及び前記第2画像よりも時間的に後に得られた第3画像と、前記第1画像が得られてから前記第2画像が得られるまでの間に前記第2被検体に対して実施された医療行為を示す第1医療情報と、前記第2画像が得られてから前記第3画像が得られるまでの間に前記第2被検体に対して実施された医療行為を示す第2医療情報とを検索する。 The information processing apparatus according to the embodiment includes an acquisition unit, a search unit, and a display control unit. The acquisition unit acquires a plurality of images of the first subject obtained at a plurality of different time points and medical information indicating the medical treatment performed on the first subject during the plurality of time points. .. The search unit searches for case information regarding the second subject by using the plurality of images and the medical information. The display control unit causes the display unit to display the case information. Here, as the case information, the search unit performs the first image and the second image corresponding to the two images included in the plurality of images, respectively, and the first image and the second image later in time. The obtained third image, the first medical information indicating the medical practice performed on the second subject between the time when the first image is obtained and the time when the second image is obtained, and the above-mentioned The second medical information indicating the medical practice performed on the second subject between the time when the second image is obtained and the time when the third image is obtained is searched.
以下、図面を参照しながら、情報処理装置の実施形態について詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the information processing apparatus will be described in detail with reference to the drawings.
(実施形態)
図1は、本実施形態に係る情報処理装置を含む医用情報処理システムの構成例を示す図である。
(Embodiment)
FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a medical information processing system including an information processing device according to the present embodiment.
例えば、図1に示すように、医用情報処理システム100は、医用画像診断装置110と、医用画像保管装置120と、電子カルテシステム130と、情報処理装置140とを含む。ここで、各装置は、院内LAN(Local Area Network)等のネットワーク150を介して、相互に通信可能に接続されている。
For example, as shown in FIG. 1, the medical
医用画像診断装置110は、被検体(患者等)に関する各種の画像を収集する。具体的には、医用画像診断装置110は、被検体の検査が実施される際に、医師等によってオーダされた画像を収集する。また、医用画像診断装置110は、被検体の検査が実施されるごとに、収集した画像を医用画像保管装置120へ送信する。例えば、医用画像診断装置110は、磁気共鳴イメージング(Magnetic Resonance Imaging:MRI)装置、X線CT(Computed Tomography)装置、超音波診断装置、PET(Positron Emission Tomography)装置、SPECT(Single Photon Emission Computed Tomography)装置等である。なお、医用画像診断装置110は、モダリティとも呼ばれる。
The medical diagnostic imaging apparatus 110 collects various images related to a subject (patient or the like). Specifically, the medical diagnostic imaging apparatus 110 collects images ordered by a doctor or the like when an examination of a subject is performed. Further, the medical image diagnosis device 110 transmits the collected images to the medical
医用画像保管装置120は、被検体に関する各種の画像を保管する。具体的には、医用画像保管装置120は、医用画像診断装置110から送信された画像を受信し、受信した画像を自装置の記憶回路に記憶させる。例えば、医用画像保管装置120は、サーバ、ワークステーション等のコンピュータ機器によって実現される。また、例えば、医用画像保管装置120は、PACS(Picture Archiving and Communication System)等によって実現され、DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)に準拠した形式で画像を保管する。
The medical
電子カルテシステム130は、被検体に関する属性情報や診療記録等を含む各種の医療情報を保管する。具体的には、電子カルテシステム130は、操作者によって入力された情報や他の装置から送信された情報に基づいて被検体に関する医療情報を生成し、生成した医療情報を自システム内の記憶回路に記憶させる。例えば、電子カルテシステム130は、サーバやワークステーション等のコンピュータ機器によって実現される。
The electronic
情報処理装置140は、被検体に関する各種の画像及び医療情報を用いて各種の情報処理を行う。具体的には、情報処理装置140は、医用画像診断装置110又は医用画像保管装置120から被検体に関する画像を取得し、電子カルテシステム130から被検体に関する医療情報を取得し、取得した画像及び医療情報を用いて各種の情報処理を行う。例えば、情報処理装置140は、サーバ、ワークステーション、パーソナルコンピュータ、タブレット端末等のコンピュータ機器によって実現される。
The information processing apparatus 140 performs various information processing using various images and medical information related to the subject. Specifically, the information processing apparatus 140 acquires an image related to the subject from the medical image diagnostic device 110 or the medical
具体的には、情報処理装置140は、ネットワーク(NetWork:NW)インタフェース141と、記憶回路142と、入力インタフェース143と、ディスプレイ144と、処理回路145とを有する。
Specifically, the information processing apparatus 140 has a network (NetWork: NW)
NWインタフェース141は、ネットワーク150を介して接続された他の装置と情報処理装置140との間で送受信される各種情報の伝送及び通信を制御する。具体的には、NWインタフェース141は、処理回路145に接続されており、処理回路145からの命令に応じて、他の装置へ各種情報を送信する。また、NWインタフェース141は、処理回路145からの命令に応じて、他の装置から送信された各種情報を受信し、受信した情報を処理回路145に出力する。例えば、NWインタフェース141は、ネットワークカード、ネットワークアダプタ、NIC(Network Interface Controller)等によって実現される。
The
記憶回路142は、各種情報や各種プログラムを記憶する。具体的には、記憶回路142は、処理回路145に接続されており、処理回路145からの命令に応じて、各種情報を記憶する。また、記憶回路142は、処理回路145からの命令に応じて、記憶している情報を読み出して処理回路145に出力する。例えば、記憶回路142は、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等によって実現される。 The storage circuit 142 stores various information and various programs. Specifically, the storage circuit 142 is connected to the processing circuit 145 and stores various information in response to a command from the processing circuit 145. Further, the storage circuit 142 reads out the stored information and outputs it to the processing circuit 145 in response to a command from the processing circuit 145. For example, the storage circuit 142 is realized by a RAM (Random Access Memory), a semiconductor memory element such as a flash memory, a hard disk, an optical disk, or the like.
入力インタフェース143は、操作者から各種指示及び各種情報の入力操作を受け付ける。具体的には、入力インタフェース143は、処理回路145に接続されており、操作者から受け取った入力操作を電気信号へ変換して処理回路145に出力する。例えば、入力インタフェース143は、トラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力インタフェース、及び音声入力インタフェース等によって実現される。なお、本明細書において、入力インタフェース143は、マウス、キーボード等の物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、装置とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を制御回路へ出力する電気信号の処理回路も入力インタフェース143の例に含まれる。 The input interface 143 receives various instructions and input operations of various information from the operator. Specifically, the input interface 143 is connected to the processing circuit 145, converts the input operation received from the operator into an electric signal, and outputs the input operation to the processing circuit 145. For example, the input interface 143 is a trackball, a switch button, a mouse, a keyboard, a touch pad for performing an input operation by touching an operation surface, a touch screen in which a display screen and a touch pad are integrated, and a non-optical sensor. It is realized by a contact input interface, a voice input interface, and the like. In the present specification, the input interface 143 is not limited to the one provided with physical operating parts such as a mouse and a keyboard. For example, an example of the input interface 143 includes an electric signal processing circuit that receives an electric signal corresponding to an input operation from an external input device provided separately from the device and outputs the electric signal to a control circuit.
ディスプレイ144は、各種情報を表示する。具体的には、ディスプレイ144は、処理回路145に接続されており、処理回路145からの命令に応じて、各種情報を表示する。例えば、ディスプレイ144は、液晶モニタ、CRT(Cathode Ray Tube)モニタ、タッチパネル等によって実現される。
The
処理回路145は、入力インタフェース143を介して操作者から受け付けた入力操作に応じて、情報処理装置140の動作を制御する。例えば、処理回路145は、NWインタフェース141を制御することで、他の装置との間で各種情報を送受信する。また、例えば、処理回路145は、NWインタフェース141を介して他の装置から受信した各種情報を記憶回路142に記憶させる。また、例えば、処理回路145は、操作者から要求された各種情報を記憶回路142から読み出してディスプレイ144に表示する。
The processing circuit 145 controls the operation of the information processing apparatus 140 according to the input operation received from the operator via the input interface 143. For example, the processing circuit 145 controls the
以上、本実施形態に係る情報処理装置140を含む医用情報処理システム100の構成例について説明した。
The configuration example of the medical
このような構成のもと、本実施形態に係る情報処理装置140は、例えば、脳腫瘍のフォローアップ検査において、診療方針の決定を行う際に用いられる。 Under such a configuration, the information processing apparatus 140 according to the present embodiment is used, for example, in a follow-up examination of a brain tumor to determine a medical treatment policy.
一般的に、脳腫瘍診療においては、初期診断から定期的にフォローアップ検査として画像診断が施行される。このフォローアップ検査では、例えば、画像に基づいて腫瘍サイズの変化を測定することによって治療方針の決定が行われるが、腫瘍サイズの変化に対する最適な診療方針が定義されているわけではなく、直接的に診療方針を決定することは難しい。 Generally, in brain tumor medical care, image diagnosis is performed as a follow-up examination on a regular basis from the initial diagnosis. In this follow-up examination, for example, the treatment policy is determined by measuring the change in tumor size based on an image, but the optimal treatment policy for the change in tumor size is not defined, and it is direct. It is difficult to determine the medical treatment policy.
このような場合に、例えば、従来の症例を参考にすることによって、より適切な診療方針を検討できる可能性がある。しかしながら、一般的に用いられている類似症例検索の技術は、ある1時点の画像を検索するものであり、上述したような画像の変化については考慮されておらず、必ずしも進行が類似する症例を検索することができない。 In such a case, for example, by referring to a conventional case, there is a possibility that a more appropriate medical treatment policy can be examined. However, the commonly used similar case search technique searches for an image at a certain time point, does not consider the change in the image as described above, and does not necessarily consider cases with similar progression. I can't search.
また、関心領域の変化を予測するような技術もあるが、診療方針を決定する際は画像の変化だけでなく、被検体の臨床症状が次の治療においてどのようになるかを考慮する必要があり、やはり診療方針を適切に決定することは難しい。 There is also a technique for predicting changes in the area of interest, but when deciding on a medical treatment policy, it is necessary to consider not only the changes in the image but also the clinical symptoms of the subject in the next treatment. Therefore, it is still difficult to properly determine the medical treatment policy.
このようなことから、本実施形態に係る情報処理装置140は、診療方針の適切な決定を支援することができるように構成されている。 Therefore, the information processing apparatus 140 according to the present embodiment is configured to be able to support an appropriate determination of a medical treatment policy.
具体的には、処理回路145が、取得機能145aと、検索機能145bと、表示制御機能145cとを有する。
Specifically, the processing circuit 145 has an
取得機能145aは、異なる複数の時点で得られた対象被検体(第1被検体)の複数の画像、及び、当該複数の時点の間に対象被検体に対して実施された医療行為を示す医療情報を取得する。ここで、取得機能145aは、取得部の一例である。
The
検索機能145bは、取得機能145aによって取得された対象被検体の複数の画像及び医療情報を用いて、他の被検体(第2被検体)に関する症例情報を検索する。ここで、検索機能145bは、検索部の一例である。
The
具体的には、検索機能145bは、他の被検体に関する症例情報として、対象被検体の複数の画像に含まれる2つの画像にそれぞれ対応する第1画像及び第2画像と、第1画像及び第2画像よりも時間的に後に得られた第3画像とを検索する。
Specifically, the
このとき、検索機能145bは、第1画像及び第2画像として、対象被検体の複数の画像と画像間における変化及び各画像が得られた時点の間に実施された医療行為が類似する複数の画像を検索する。
At this time, the
また、検索機能145bは、当該他の被検体に関する症例情報として、さらに、第1画像が得られてから第2画像が得られるまでの間に当該他の被検体に対して実施された医療行為を示す第1医療情報と、第2画像が得られてから第3画像が得られるまでの間に当該他の被検体に対して実施された医療行為を示す第2医療情報とを検索する。
Further, the
表示制御機能145cは、検索機能145bによって検索された症例情報をディスプレイ144に表示させる。ここで、表示制御機能145cは、表示制御部の一例である。また、ディスプレイ144は、表示部の一例である。
The
以下、上述した各処理機能によって行われる処理について詳細に説明する。 Hereinafter, the processing performed by each of the above-mentioned processing functions will be described in detail.
図2は、本実施形態に係る取得機能145a、検索機能145b及び表示制御機能145cによって行われる処理の処理手順を示すフローチャートである。
FIG. 2 is a flowchart showing a processing procedure of processing performed by the
例えば、図2に示すように、本実施形態では、取得機能145aが、対象被検体のフォローアップ検査が実施されるごとに、対象とする複数のフォローアップ検査回を決定する(ステップS11)。
For example, as shown in FIG. 2, in the present embodiment, the
例えば、取得機能145aは、対象被検体に対して実施された最新のフォローアップ検査回と、その直前に実施された所定回数分のフォローアップ検査回とを、対象とする複数のフォローアップ検査回として決定してもよい。また、例えば、取得機能145aは、操作者から指定された複数のフォローアップ検査回を、対象とする複数のフォローアップ検査回として決定してもよい。
For example, the
その後、取得機能145aは、決定した複数のフォローアップ検査回で得られた対象被検体の複数の画像を医用画像保管装置120から取得する(ステップS12)。
After that, the
例えば、脳腫瘍のフォローアップ検査が行われる場合には、取得機能145aは、MRI装置によって収集された頭部のMR画像を医用画像保管装置120から取得する。
For example, when a follow-up examination of a brain tumor is performed, the
さらに、取得機能145aは、決定した複数のフォローアップ検査回それぞれの間に対象被検体に対して実施された医療行為を示す医療情報を電子カルテシステム130から取得する(ステップS13)。
Further, the
例えば、取得機能145aは、医療情報として、治療方法を示す情報を取得する。例えば、取得機能145aは、医療情報として、被検体に対して投与された薬剤に関する情報を取得する。
For example, the
続いて、検索機能145bが、取得機能145aによって取得された対象被検体の複数の画像から画像間における変化を導出する(ステップS14)。
Subsequently, the
その後、検索機能145bは、対象被検体の複数の画像と画像間における変化及び各画像が得られた時点の間に実施された医療行為が類似する複数の画像を検索することで、他の被検体に関する症例情報を検索する(ステップS15)。
After that, the
具体的には、検索機能145bは、症例情報として、対象被検体の複数の画像と画像間における変化及び各画像が得られた時点の間に実施された医療行為が類似する第1画像及び第2画像と、第1画像及び第2画像よりも時間的に後に得られた第3画像とを医用画像保管装置120から検索する。また、検索機能145bは、症例情報として、さらに、第1画像が得られてから第2画像が得られるまでの間に当該他の被検体に対して実施された医療行為を示す第1医療情報と、第2画像が得られてから第3画像が得られるまでの間に当該他の被検体に対して実施された医療行為を示す第2医療情報とを電子カルテシステム130から検索する。
Specifically, the
続いて、表示制御機能145cが、検索機能145bによって検索された症例情報をディスプレイ144に表示させる(ステップS16)。
Subsequently, the
以上、本実施形態に係る情報処理装置140の処理回路145が有する各処理機能について説明した。ここで、例えば、処理回路145は、プロセッサによって実現される。その場合に、上述した各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路142に記憶される。そして、処理回路145は、記憶回路142に記憶された各プログラムを読み出して実行することで、各プログラムに対応する機能を実現する。換言すると、処理回路145は、各プログラムを読み出した状態で、図1に示した各処理機能を有することとなる。 The processing functions of the processing circuit 145 of the information processing apparatus 140 according to the present embodiment have been described above. Here, for example, the processing circuit 145 is realized by a processor. In that case, each of the above-mentioned processing functions is stored in the storage circuit 142 in the form of a program that can be executed by a computer. Then, the processing circuit 145 realizes a function corresponding to each program by reading and executing each program stored in the storage circuit 142. In other words, the processing circuit 145 has each processing function shown in FIG. 1 in a state where each program is read out.
例えば、図2に示すステップS11~S13の処理は、処理回路145が、取得機能145aに対応するプログラムを記憶回路142から読み出して実行することにより実現される。また、ステップS14~S15の処理は、処理回路145が、検索機能145bに対応するプログラムを記憶回路142から読み出して実行することにより実現される。また、ステップS16の処理は、処理回路145が、表示制御機能145cに対応するプログラムを記憶回路142から読み出して実行することにより実現される。
For example, the processing of steps S11 to S13 shown in FIG. 2 is realized by the processing circuit 145 reading a program corresponding to the
上述したように、本実施形態によれば、医師等の操作者が、類似する過去症例を参考にすることで、治療方針を適切に決定できるようになる。例えば、医師等の操作者は、現在の症例に類似する経過を遂げた過去症例を参考にして、次の治療方針決定を行うことができる。 As described above, according to the present embodiment, an operator such as a doctor can appropriately determine a treatment policy by referring to similar past cases. For example, an operator such as a doctor can make the next treatment policy decision with reference to past cases that have achieved a course similar to the current case.
したがって、本実施形態によれば、診療方針の適切な決定を支援することができる。 Therefore, according to this embodiment, it is possible to support an appropriate decision of a medical treatment policy.
以上、情報処理装置140の実施形態について説明したが、上述した実施形態は、類似する症例情報の検索方法や検索された症例情報の表示方法等を適宜に変えて実施することも可能である。そこで、以下では、上述した実施形態に関するいくつかの適用例を実施例として説明する。なお、以下の実施例では、上述した実施形態と異なる点を中心に説明することとし、既に説明した内容と重複する内容については詳細な説明を省略する。 Although the embodiment of the information processing apparatus 140 has been described above, the above-described embodiment can be implemented by appropriately changing the method of searching for similar case information, the method of displaying the searched case information, and the like. Therefore, in the following, some application examples relating to the above-described embodiment will be described as examples. In the following examples, the points different from the above-described embodiments will be mainly described, and detailed description of the contents overlapping with the contents already described will be omitted.
(第1の実施例)
まず、第1の実施例について説明する。本実施例では、検索機能145bが、第1画像及び第2画像として、対象被検体の複数の画像と画像特徴の変化及び各画像が得られた時点の間に実施された医療行為が類似する複数の画像を検索する。
(First Example)
First, the first embodiment will be described. In this embodiment, the
図3は、第1の実施例に係る取得機能145a、検索機能145b及び表示制御機能145cによって行われる処理の処理手順を示すフローチャートである。
FIG. 3 is a flowchart showing a processing procedure of processing performed by the
例えば、図3に示すように、本実施例では、取得機能145aが、対象被検体である被検体iのフォローアップ検査が実施されるごとに、対象とする複数のフォローアップ検査回を決定する(ステップS21)。
For example, as shown in FIG. 3, in this embodiment, the
ここでは、取得機能145aが、対象とするフォローアップ検査回をn-1回目及びn回目に決定したとする。例えば、n回目は、最新のフォローアップ検査回である。
Here, it is assumed that the
その後、取得機能145aは、被検体iのn-1回目及びn回目の画像を医用画像保管装置120から取得する(ステップS22)。さらに、取得機能145aは、n-1回目からn回目までの間に被検体iに対して実施された医療行為を示す医療情報を電子カルテシステム130から取得する(ステップS23)。
After that, the
続いて、検索機能145bが、取得機能145aによって取得された被検体iのn-1回目及びn回目の画像から画像特徴の変化を導出する(ステップS24)。
Subsequently, the
例えば、検索機能145bは、n-1回目の画像及びn回目の画像それぞれから腫瘍領域の画像特徴を導出し、その変化量を導出する。
For example, the
その後、検索機能145bは、被検体iのn-1回目及びn回目の画像と画像特徴の変化及び各画像が得られた時点の間に実施された医療行為が類似する複数の画像を検索することで、被検体jに関する症例情報を検索する(ステップS25)。
After that, the
具体的には、検索機能145bは、被検体jに関する症例情報として、被検体iのn-1回目及びn回目の画像と画像特徴の変化及び各画像が得られた時点の間に実施された医療行為が類似するm-1回目及びm回目の画像と、m+1回目の画像とを医用画像保管装置120から検索する。また、検索機能145bは、被検体jに関する症例情報として、さらに、m-1回目からm回目までの間に被検体jに対して実施された医療行為を示す第1医療情報と、m回目からm+1回目までの間に被検体jに対して実施された医療行為を示す第2医療情報とを電子カルテシステム130から検索する。
Specifically, the
ここで、検索機能145bが画像特徴の変化の類似性を判定する方法としては、各種の方法を用いることができる。
Here, various methods can be used as a method for the
例えば、検索機能145bは、画像特徴を示す指標値として、腫瘍の体積を用いてもよい。その場合には、例えば、検索機能145bは、被検体iのn-1回目及びn回目の画像における腫瘍の体積をそれぞれVi(n-1)及びVi(n)とし、被検体jのm-1回目及びm回目の画像における腫瘍の体積をそれぞれVj(m-1)及びVj(m)とした場合に、(Vi(n-1)-Vi(n))-(Vj(m-1)-Vj(m))の値が所定の閾値以上であれば類似していないと判定し、当該閾値以下であれば類似していると判定する。または、例えば、検索機能145bは、Vi(n-1)-Vj(m-1)の値が所定の閾値以下であり、かつ、(Vi(n-1)-Vi(n))-(Vj(m-1)-Vj(m))の値が所定の閾値以下であれば類似していると判定し、それ以外であれば類似していないと判定してもよい。
For example, the
また、例えば、検索機能145bは、画像特徴を示す指標値として、腫瘍の長軸長さ及び短軸長さを用いてもよい。その場合には、例えば、検索機能145bは、被検体iのn-1回目及びn回目の画像における腫瘍の長軸長さをそれぞれLi(n-1)及びLi(n)とし、短軸長さをそれぞれli(n-1)及びli(n)とし、被検体jのm-1回目及びm回目の画像における腫瘍の長軸長さをそれぞれLj(m-1)及びLj(m)とし、短軸長さをそれぞれlj(m-1)及びlj(m)とした場合に、(Li(n)-Li(n-1))-(Lj(m)-Lj(m-1))の値及び(li(n)-li(n-1))-(lj(m)-lj(m-1))の値がそれぞれ所定の閾値以上であれば類似していないと判定し、当該閾値以下であれば類似していると判定する。または、例えば、検索機能145bは、Li(n-1)-Lj(m-1)の値及びLi(n)-Lj(m)の値がそれぞれ所定の閾値以下であり、さらに、(Li(n)-Li(n-1))-(Lj(m)-Lj(m-1))の値及び(li(n)-li(n-1))-(lj(m)-lj(m-1))の値がそれぞれ所定の閾値以下であれば類似していると判断し、それ以外であれば類似していないと判定してもよい。
Further, for example, the
また、例えば、検索機能145bは、画像特徴を示す指標値として、テクスチャ解析によって得られるテクスチャの値を用いてもよい。その場合には、例えば、検索機能145bは、被検体iのn-1回目及びn回目の画像におけるテクスチャの値をそれぞれti(n-1)及びti(n)とし、被検体jのm-1回目及びm回目の画像におけるテクスチャの値をそれぞれtj(m-1)及びtj(m)とした場合に、(ti(n)-ti(n-1))-(tj(m)-tj(m-1))の値が所定の閾値以下であれば類似していると判定し、当該閾値以上であれば類似していないと判定する。または、例えば、検索機能145bは、ti(n-1)-tj(m-1)の値が所定の閾値以下であり、かつ、(ti(n-1)-ti(n))-(tj(m-1)-tj(m))の値が所定の閾値以下であれば類似していると判定し、それ以外であれば類似していないと判定してもよい。
Further, for example, the
なお、上述した各例において、差分の値は差分の絶対値でもよいし、比率でもよい。 In each of the above-mentioned examples, the difference value may be an absolute value of the difference or a ratio.
ここで、例えば、検索機能145bは、上述した各種の指標値を1つだけ用いて類似性を判定してもよいし、複数の指標値を組み合わせて類似性を判定してもよい。このとき、例えば、検索機能145bは、複数の指標値を導出したうえで、重要度が最も高い1つの指標値を用いて類似性を判定してもよい。また、例えば、検索機能145bは、複数の指標値を組み合わせて類似性を判定する場合には、予め定義された複数の指標値をパラメータとした評価関数を用いて類似性を判定してもよい。
Here, for example, the
また、検索機能145bが医療行為の類似性を判定する方法としても、各種の方法を用いることができる。
Further, various methods can be used as a method for the
例えば、検索機能145bは、手技の名前や、薬剤の名前、薬剤の成分等が同じ又は同等とみなせる場合に、医療行為が類似していると判定する。
For example, the
続いて、表示制御機能145cが、検索機能145bによって検索された症例情報をディスプレイ144に表示させる(ステップS26)。
Subsequently, the
具体的には、表示制御機能145cは、被検体jに関する症例情報として、m-1回目及びm回目の画像と、m+1回目の画像と、m-1回目からm回目までの間に被検体jに対して実施された医療行為を示す第1医療情報と、m回目からm+1回目までの間に被検体jに対して実施された医療行為を示す第2医療情報とをディスプレイ144に表示させる。このとき、表示制御機能145cは、被検体jに関する症例情報として、m+1回目の検査で得られた臨床情報をさらに表示させてもよい。例えば、表示制御機能145cは、臨床情報として、KPS(Karnofsky Performance Status)を表示させる。
Specifically, the
図4は、第1の実施例に係る表示制御機能145cによって表示される症例情報の一例を示す図である。
FIG. 4 is a diagram showing an example of case information displayed by the
例えば、対象被検体である被検体iについて、対象とするフォローアップ検査回が2回目及び3回目であり、それに類似する症例情報として、被検体jの3回目及び4回目の画像が検索されたとする。 For example, for the subject i, which is the target subject, the target follow-up examination times are the second and third times, and the third and fourth images of the subject j are searched as similar case information. do.
その場合に、例えば、図4に示すように、表示制御機能145cは、被検体iに関する症例情報として、2回目の画像及び3回目の画像と、2回目から3回目までの間に実施された治療方法を示す「治療A」とをディスプレイ144に表示させる。
In that case, for example, as shown in FIG. 4, the
また、表示制御機能145cは、被検体jに関する症例情報として、3回目の画像及び4回目の画像と、5回目の画像と、3回目から4回目までの間に被検体jに対して実施された治療方法を示す「治療A」と、4回目から5回目までの間に被検体jに対して実施された治療方法を示す「治療B」と、5回目のKPSを示す「KPS:10」とを表示させる。
Further, the
ここで、例えば、図3に示すステップS21~S23の処理は、処理回路145が、取得機能145aに対応するプログラムを記憶回路142から読み出して実行することにより実現される。また、ステップS24~S25の処理は、処理回路145が、検索機能145bに対応するプログラムを記憶回路142から読み出して実行することにより実現される。また、ステップS26の処理は、処理回路145が、表示制御機能145cに対応するプログラムを記憶回路142から読み出して実行することにより実現される。
Here, for example, the processing of steps S21 to S23 shown in FIG. 3 is realized by the processing circuit 145 reading the program corresponding to the
なお、本実施例では、表示制御機能145cが、被検体jに関する症例情報として、m-1回目、m回目、m+1回目の情報をディスプレイ144に表示させる場合の例を説明したが、表示させる情報はこれに限られない。例えば、表示制御機能145cは、m+2回目以降の情報や、m-1回目以前の情報をさらにディスプレイ144に表示させてもよい。
In this embodiment, an example in which the
また、本実施例では、被検体iのn-1回目及びn回目の画像に対応する症例が、被検体jのm-1回目及びm回目の画像である場合の例を説明したが、例えば、被検体jのm-2回目及びm回目の画像となることもあり得る。その場合には、m-2回目からm-1回目の間に被検体jに対して実施された医療行為、及び、m-1回目からm回目の間に被検体jに対して実施された医療行為のそれぞれが、n-1回目からn回目の間に被検体iに対して実施された医療行為と類似していることになる。また、例えば、被検体iのn-2回目及びn回目の画像に対応する症例が、被検体jのm-3回目及びm回目の画像となるようなことも同様にあり得る。 Further, in this embodiment, an example in which the cases corresponding to the n-1st and nth images of the subject i are the m-1st and mth images of the subject j has been described. , The m-2nd and mth images of the subject j may be obtained. In that case, the medical practice performed on the subject j between the m-2nd and the m-1st times, and the medical treatment performed on the subject j between the m-1st time and the mth time. Each of the medical practices is similar to the medical practices performed on the subject i between the n-1th and nth times. Further, for example, the case corresponding to the n-2nd and nth images of the subject i may be the m-3rd and mth images of the subject j as well.
(第2の実施例)
次に、第2の実施例について説明する。本実施例では、検索機能145bが、第1画像及び第2画像として、対象被検体の複数の画像と画像変化の特徴及び各画像が得られた時点の間に実施された医療行為が類似する複数の画像を検索する。
(Second Example)
Next, a second embodiment will be described. In this embodiment, the
例えば、上述した第1の実施例では、各画像において画像特徴を導出するが、第2の実施例では、先に画像間で演算処理を行った後に、演算後の画像から特徴を求めるプロセスとなっている。 For example, in the first embodiment described above, image features are derived for each image, but in the second embodiment, a process of first performing arithmetic processing between images and then obtaining features from the calculated images. It has become.
図5は、第2の実施例に係る取得機能145a、検索機能145b及び表示制御機能145cによって行われる処理の処理手順を示すフローチャートである。
FIG. 5 is a flowchart showing a processing procedure of processing performed by the
例えば、図5に示すように、本実施例では、取得機能145aが、図3に示したステップS21~S23の処理と同様の処理を行う(ステップS31~S33)。
For example, as shown in FIG. 5, in this embodiment, the
続いて、検索機能145bが、取得機能145aによって取得された被検体iのn-1回目及びn回目の画像から画像変化の特徴を導出する(ステップS34)。
Subsequently, the
例えば、検索機能145bは、n-1回目の画像及びn回目の画像から差分処理によって腫瘍領域の画像変化を導出し、その特徴を導出する。ここで、差分処理によって得られる差分画像は、例えば、バイナリ処理された画像(差分値が所定の閾値より低ければ画素値を0とし、高ければ(=差分がある)画素値を1とした画像)でもよい。
For example, the
なお、ここでは、検索機能145bが差分処理によって画像変化を導出する場合の例を説明するが、画像変化を導出する方法はこれに限られない。例えば、検索機能145bは、乗算処理や除算処理等の他の画像間演算処理によって画像変化を導出してもよい。
Here, an example in which the
また、検索機能145bが導出する画像変化(差分画像等)の特徴としては、例えば、第1の実施例と同様に、腫瘍の体積や長軸長さ及び体軸長さ、テクスチャ解析によって得られるテクスチャの値等が用いられる。
Further, the characteristics of the image change (difference image, etc.) derived by the
その後、検索機能145bは、被検体iのn-1回目及びn回目の画像と画像変化の特徴及び各画像が得られた時点の間に実施された医療行為が類似する複数の画像を検索することで、被検体jに関する症例情報を検索する(ステップS35)。
After that, the
具体的には、検索機能145bは、被検体jに関する症例情報として、被検体iのn-1回目及びn回目の画像と画像変化の特徴及び各画像が得られた時点の間に実施された医療行為が類似するm-1回目及びm回目の画像と、m+1回目の画像とを医用画像保管装置120から検索する。また、検索機能145bは、被検体jに関する症例情報として、さらに、m-1回目からm回目までの間に被検体jに対して実施された医療行為を示す第1医療情報と、m回目からm+1回目までの間に被検体jに対して実施された医療行為を示す第2医療情報とを電子カルテシステム130から検索する。
Specifically, the
このとき、例えば、検索機能145bは、医用画像保管装置120に記憶されている他の被検体の画像を参照して、被検体ごとに、当該被検体のフォローアップ検査で得られた複数の画像を用いて、連続する2回の検査ごとに差分画像及びその特徴を導出する。そして、検索機能145bは、差分画像の特徴を導出するごとに、当該差分画像の特徴及び当該2回の検査の間に実施された医療行為が、被検体iのn-1回目及びn回目の画像から導出された差分画像の特徴及び当該n-1回目及びn回目の検査の間に実施された医療行為と類似するか否かを判別する。これらの処理を各被検体の画像を用いて順次行うことによって、検索機能145bは、被検体iのn-1回目及びn回目の画像と差分画像の特徴及び各画像が得られた時点の間に実施された医療行為が類似する、被検体jのm-1回目及びm回目の画像を特定する。
At this time, for example, the
続いて、表示制御機能145cが、図3に示したステップS26の処理と同様に、検索機能145bによって検索された症例情報をディスプレイ144に表示させる(ステップS36)。
Subsequently, the
ここで、例えば、図5に示すステップS31~S33の処理は、処理回路145が、取得機能145aに対応するプログラムを記憶回路142から読み出して実行することにより実現される。また、ステップS34~S35の処理は、処理回路145が、検索機能145bに対応するプログラムを記憶回路142から読み出して実行することにより実現される。また、ステップS36の処理は、処理回路145が、表示制御機能145cに対応するプログラムを記憶回路142から読み出して実行することにより実現される。
Here, for example, the processing of steps S31 to S33 shown in FIG. 5 is realized by the processing circuit 145 reading the program corresponding to the
(第3の実施例)
次に、第3の実施例について説明する。本実施例では、検索機能145bが、第1画像及び第2画像として、対象被検体の複数の画像と画像変化及び各画像が得られた時点の間に実施された医療行為が類似する複数の画像を検索する。
(Third Example)
Next, a third embodiment will be described. In this embodiment, the
例えば、上述した第2の実施例では、差分画像の特徴量を用いるが、第3の実施例では、差分画像同士の類似度を求めるプロセスとなっている。 For example, in the second embodiment described above, the feature amount of the difference image is used, but in the third embodiment, the process of obtaining the similarity between the difference images is performed.
図6は、第3の実施例に係る取得機能145a、検索機能145b及び表示制御機能145cによって行われる処理の処理手順を示すフローチャートである。
FIG. 6 is a flowchart showing a processing procedure of processing performed by the
例えば、図6に示すように、本実施例では、取得機能145aが、図3に示したステップS21~S23の処理と同様の処理を行う(ステップS41~S43)。
For example, as shown in FIG. 6, in this embodiment, the
続いて、検索機能145bが、取得機能145aによって取得された被検体iのn-1回目及びn回目の画像から画像変化を導出する(ステップS44)。
Subsequently, the
例えば、検索機能145bは、第2の実施例と同様に、n-1回目の画像及びn回目の画像から差分処理によって腫瘍領域の画像変化を導出する。ここで、差分処理によって得られる差分画像は、例えば、バイナリ処理された画像でもよい。
For example, the
なお、ここでは、検索機能145bが差分処理によって画像変化を導出する場合の例を説明するが、画像変化を導出する方法はこれに限られない。例えば、検索機能145bは、乗算処理や除算処理等の他の画像間演算処理によって画像変化を導出してもよい。
Here, an example in which the
その後、検索機能145bは、被検体iのn-1回目及びn回目の画像と画像変化及び各画像が得られた時点の間に実施された医療行為が類似する複数の画像を検索することで、被検体jに関する症例情報を検索する(ステップS45)。
After that, the
具体的には、検索機能145bは、被検体jに関する症例情報として、被検体iのn-1回目及びn回目の画像と画像変化及び各画像が得られた時点の間に実施された医療行為が類似するm-1回目及びm回目の画像と、m+1回目の画像とを医用画像保管装置120から検索する。また、検索機能145bは、被検体jに関する症例情報として、さらに、m-1回目からm回目までの間に被検体jに対して実施された医療行為を示す第1医療情報と、m回目からm+1回目までの間に被検体jに対して実施された医療行為を示す第2医療情報とを電子カルテシステム130から検索する。
Specifically, the
このとき、例えば、検索機能145bは、医用画像保管装置120に記憶されている他の被検体の画像を参照し、被検体ごとに、当該被検体のフォローアップ検査で得られた複数の画像を用いて、連続する2回の検査ごとに差分画像を導出する。そして、検索機能145bは、差分画像を導出するごとに、当該差分画像及び当該2回の検査の間に実施された医療行為が、被検体iのn-1回目及びn回目の画像から導出された差分画像及び当該n-1回目及びn回目の検査の間に実施された医療行為と類似するか否かを判別する。これらの処理を各被検体の画像を用いて順次行うことによって、検索機能145bは、被検体iのn-1回目及びn回目の画像と差分画像及び各画像が得られた時点の間に実施された医療行為が類似する、被検体jのm-1回目及びm回目の画像を特定する。
At this time, for example, the
ここで、検索機能145bが画像変化の類似性を判定する方法としては、各種の方法を用いることができる。例えば、検索機能145bは、SSD(Sum of Squared Difference)、SAD(Sum of Absolute Difference)、NCC(Normalized Cross Correlation)等の指標値を導出することで、画像変化(差分画像等)の類似性を判定してもよい。
Here, various methods can be used as a method for the
続いて、表示制御機能145cが、図3に示したステップS26の処理と同様に、検索機能145bによって検索された症例情報をディスプレイ144に表示させる(ステップS46)。
Subsequently, the
ここで、例えば、図6に示すステップS41~S43の処理は、処理回路145が、取得機能145aに対応するプログラムを記憶回路142から読み出して実行することにより実現される。また、ステップS44~S45の処理は、処理回路145が、検索機能145bに対応するプログラムを記憶回路142から読み出して実行することにより実現される。また、ステップS46の処理は、処理回路145が、表示制御機能145cに対応するプログラムを記憶回路142から読み出して実行することにより実現される。
Here, for example, the processing of steps S41 to S43 shown in FIG. 6 is realized by the processing circuit 145 reading the program corresponding to the
(第4の実施例)
次に、第4の実施例について説明する。本実施例では、検索機能145bが、第1画像及び第2画像として、対象被検体の複数の画像と画像特徴及び各画像が得られた時点の間に実施された医療行為が類似する複数の画像を検索する。
(Fourth Example)
Next, a fourth embodiment will be described. In this embodiment, the
例えば、上述した第2の実施例では、画像変化の特徴が類似する症例情報を検索するが、第4の実施例では、各フォローアップ検査回の画像特徴が類似している症例情報を検索するプロセスとなっている。 For example, in the second embodiment described above, case information having similar image change characteristics is searched, but in the fourth example, case information having similar image characteristics in each follow-up examination is searched. It is a process.
図7は、第4の実施例に係る取得機能145a、検索機能145b及び表示制御機能145cによって行われる処理の処理手順を示すフローチャートである。
FIG. 7 is a flowchart showing a processing procedure of processing performed by the
例えば、図7に示すように、本実施例では、取得機能145aが、図3に示したステップS21~S23の処理と同様の処理を行う(ステップS51~S53)。
For example, as shown in FIG. 7, in this embodiment, the
続いて、検索機能145bが、取得機能145aによって取得された被検体iのn-1回目及びn回目の画像から画像特徴を導出する(ステップS54)。
Subsequently, the
ここで、検索機能145bが導出する画像特徴としては、例えば、第1の実施例と同様に、腫瘍の体積や長軸長さ及び体軸長さ、テクスチャ解析によって得られるテクスチャの値等が用いられる。
Here, as the image features derived by the
その後、検索機能145bは、被検体iのn-1回目及びn回目の画像と画像特徴及び各画像が得られた時点の間に実施された医療行為が類似する複数の画像を検索することで、被検体jに関する症例情報を検索する(ステップS55)。
After that, the
具体的には、検索機能145bは、被検体jに関する症例情報として、被検体iのn-1回目及びn回目の画像と画像特徴及び各画像が得られた時点の間に実施された医療行為が類似するm-1回目及びm回目の画像と、m+1回目の画像とを医用画像保管装置120から検索する。また、検索機能145bは、被検体jに関する症例情報として、さらに、m-1回目からm回目までの間に被検体jに対して実施された医療行為を示す第1医療情報と、m回目からm+1回目までの間に被検体jに対して実施された医療行為を示す第2医療情報とを電子カルテシステム130から検索する。
Specifically, the
続いて、表示制御機能145cが、図3に示したステップS26の処理と同様に、検索機能145bによって検索された症例情報をディスプレイ144に表示させる(ステップS56)。
Subsequently, the
ここで、例えば、図7に示すステップS51~S53の処理は、処理回路145が、取得機能145aに対応するプログラムを記憶回路142から読み出して実行することにより実現される。また、ステップS54~S55の処理は、処理回路145が、検索機能145bに対応するプログラムを記憶回路142から読み出して実行することにより実現される。また、ステップS56の処理は、処理回路145が、表示制御機能145cに対応するプログラムを記憶回路142から読み出して実行することにより実現される。
Here, for example, the processing of steps S51 to S53 shown in FIG. 7 is realized by the processing circuit 145 reading the program corresponding to the
(第5の実施例)
次に、第5の実施例について説明する。本実施例では、検索機能145bが、第1画像及び第2画像として、対象被検体の複数の画像と画像自体及び各画像が得られた時点の間に実施された医療行為が類似する複数の画像を検索する。
(Fifth Example)
Next, a fifth embodiment will be described. In this embodiment, the
例えば、上述した第3の実施例では、差分画像の類似度によって、類似する症例情報を検索するが、第5の実施例では、各フォローアップ検査回の画像が類似している症例情報を検索するプロセスとなっている。 For example, in the third embodiment described above, similar case information is searched by the similarity of the difference images, but in the fifth example, case information in which the images of each follow-up examination times are similar is searched. It is a process to do.
図8は、第5の実施例に係る取得機能145a、検索機能145b及び表示制御機能145cによって行われる処理の処理手順を示すフローチャートである。
FIG. 8 is a flowchart showing a processing procedure of processing performed by the
例えば、図8に示すように、本実施例では、取得機能145aが、図3に示したステップS21~S23の処理と同様の処理を行う(ステップS61~S63)。
For example, as shown in FIG. 8, in this embodiment, the
続いて、検索機能145bが、取得機能145aによって取得された被検体iのn-1回目及びn回目の画像と画像自体及び各画像が得られた時点の間に実施された医療行為が類似する複数の画像を検索することで、被検体jに関する症例情報を検索する(ステップS64)。
Subsequently, the
具体的には、検索機能145bは、被検体jに関する症例情報として、被検体iのn-1回目及びn回目の画像と画像自体及び各画像が得られた時点の間に実施された医療行為が類似するm-1回目及びm回目の画像と、m+1回目の画像とを医用画像保管装置120から検索する。また、検索機能145bは、被検体jに関する症例情報として、さらに、m-1回目からm回目までの間に被検体jに対して実施された医療行為を示す第1医療情報と、m回目からm+1回目までの間に被検体jに対して実施された医療行為を示す第2医療情報とを電子カルテシステム130から検索する。
Specifically, the
ここで、検索機能145bが画像の類似性を判定する方法としては、各種の方法を用いることができる。例えば、検索機能145bは、第3の実施例と同様に、SSD、SAD、NCC等の指標値を導出することで、画像の類似性を判定してもよい。
Here, various methods can be used as a method for the
続いて、表示制御機能145cが、図3に示したステップS26の処理と同様に、検索機能145bによって検索された症例情報をディスプレイ144に表示させる(ステップS65)。
Subsequently, the
ここで、例えば、図8に示すステップS61~S63の処理は、処理回路145が、取得機能145aに対応するプログラムを記憶回路142から読み出して実行することにより実現される。また、ステップS64の処理は、処理回路145が、検索機能145bに対応するプログラムを記憶回路142から読み出して実行することにより実現される。また、ステップS65の処理は、処理回路145が、表示制御機能145cに対応するプログラムを記憶回路142から読み出して実行することにより実現される。
Here, for example, the processing of steps S61 to S63 shown in FIG. 8 is realized by the processing circuit 145 reading the program corresponding to the
(第6の実施例)
次に、第6の実施例について説明する。本実施例では、検索機能145bが、第1画像及び第2画像として、対象被検体の複数の画像と画像特徴の変化、画像が得られた時間間隔及び各画像が得られた時点の間に実施された医療行為が類似する複数の画像を検索する。
(Sixth Example)
Next, a sixth embodiment will be described. In this embodiment, the
例えば、上述した第1の実施例では、n-1回目及びn回目という回数を条件として、類似する症例情報を検索するが、第6の実施例では、n-1~n回目の期間をさらに条件に加えて、類似する症例情報を検索するプロセスとなっている。 For example, in the first embodiment described above, similar case information is searched for on the condition of the n-1th time and the nth time, but in the sixth example, the period from the n-1st time to the nth time is further extended. In addition to the conditions, it is a process of searching for similar case information.
図9は、第6の実施例に係る取得機能145a、検索機能145b及び表示制御機能145cによって行われる処理の処理手順を示すフローチャートである。
FIG. 9 is a flowchart showing a processing procedure of processing performed by the
例えば、図9に示すように、本実施例では、取得機能145aが、図3に示したステップS21~S23の処理と同様の処理を行う(ステップS71~S73)。
For example, as shown in FIG. 9, in this embodiment, the
続いて、検索機能145bが、被検体iのn-1回目のフォローアップ検査からn回目のフォローアップ検査までの時間間隔を特定する(ステップS74)。
Subsequently, the
その後、検索機能145bは、取得機能145aによって取得された被検体iのn-1回目及びn回目の画像から画像特徴の変化を導出する(ステップS75)。
After that, the
例えば、検索機能145bは、第1の実施例と同様に、画像特徴の変化を導出する。
For example, the
その後、検索機能145bは、被検体iのn-1回目及びn回目の画像と画像特徴の変化、画像が得られた時間間隔及び各画像が得られた時点の間に実施された医療行為が類似する複数の画像を検索することで、被検体jに関する症例情報を検索する(ステップS76)。
After that, the
具体的には、検索機能145bは、被検体jに関する症例情報として、被検体iのn-1回目及びn回目の画像と画像特徴の変化、画像が得られた時間間隔及び各画像が得られた時点の間に実施された医療行為が類似するm-1回目及びm回目の画像と、m+1回目の画像とを医用画像保管装置120から検索する。また、検索機能145bは、被検体jに関する症例情報として、さらに、m-1回目からm回目までの間に被検体jに対して実施された医療行為を示す第1医療情報と、m回目からm+1回目までの間に被検体jに対して実施された医療行為を示す第2医療情報とを電子カルテシステム130から検索する。
Specifically, the
例えば、検索機能145bは、第1の実施例と同様に、画像特徴の変化の類似性を判定する。
For example, the
続いて、表示制御機能145cが、図3に示したステップS26の処理と同様に、検索機能145bによって検索された症例情報をディスプレイ144に表示させる(ステップS77)。
Subsequently, the
ここで、例えば、図9に示すステップS71~S73の処理は、処理回路145が、取得機能145aに対応するプログラムを記憶回路142から読み出して実行することにより実現される。また、ステップS74~S76の処理は、処理回路145が、検索機能145bに対応するプログラムを記憶回路142から読み出して実行することにより実現される。また、ステップS77の処理は、処理回路145が、表示制御機能145cに対応するプログラムを記憶回路142から読み出して実行することにより実現される。
Here, for example, the processing of steps S71 to S73 shown in FIG. 9 is realized by the processing circuit 145 reading the program corresponding to the
本実施例によれば、画像が得られた時間間隔を検索の条件にさらに加えることで、より類似性の高い症例を検索できるようになる。 According to this embodiment, by further adding the time interval in which the images are obtained to the search conditions, it becomes possible to search for cases with higher similarity.
(第7の実施例)
次に、第7の実施例について説明する。本実施例では、検索機能145bが、第1画像及び第2画像として、対象被検体の複数の画像と画像特徴の変化の傾向及び各画像が得られた時点の間に実施された医療行為が類似する複数の画像を検索する。
(7th Example)
Next, a seventh embodiment will be described. In this embodiment, the
例えば、上述した第1の実施例では、対象とするフォローアップ検査回をn-1回目及びn回目としたが、第7の実施例では、3回以上のフォローアップ検査回について、類似する症例情報を検索するプロセスとなっている。 For example, in the above-mentioned first example, the target follow-up test times are n-1 and nth, but in the seventh example, similar cases are obtained for three or more follow-up test times. It is a process of searching for information.
図10は、第7の実施例に係る取得機能145a、検索機能145b及び表示制御機能145cによって行われる処理の処理手順を示すフローチャートである。
FIG. 10 is a flowchart showing a processing procedure of processing performed by the
例えば、図10に示すように、本実施例では、取得機能145aが、対象被検体である被検体iのフォローアップ検査が実施されるごとに、対象とする複数のフォローアップ検査回を決定する(ステップS81)。
For example, as shown in FIG. 10, in this embodiment, the
ここでは、取得機能145aが、n-p,n-p+1,・・・,n-1回目及びn回目(以下、n-p~n回目と表す)を、対象とする複数のフォローアップ検査回として決定したとする。例えば、n回目は、最新のフォローアップ検査回である。
Here, the
その後、取得機能145aは、被検体iのn-p~n回目の画像を医用画像保管装置120から取得する(ステップS82)。さらに、取得機能145aは、n-p回目からn回目までの間に被検体iに対して実施された医療行為を示す医療情報を電子カルテシステム130から取得する(ステップS83)。
After that, the
続いて、検索機能145bが、取得機能145aによって取得された被検体iのn-p~n回目の画像から画像特徴の変化の傾向を導出する(ステップS84)。
Subsequently, the
例えば、検索機能145bは、n-p~n回目の画像それぞれから腫瘍領域の画像特徴を導出し、導出した画像特徴の変化量の傾向を導出する。
For example, the
図11は、第7の実施例に係る検索機能145bによって行われる画像特徴の変化の傾向の導出を説明するための図である。
FIG. 11 is a diagram for explaining the derivation of the tendency of the change in the image feature performed by the
例えば、図11に示すように、検索機能145bは、フォローアップ検査回数をx(図11に示す横軸)、画像特徴を示す値をy(図11に示す縦軸)とし、y=f(x)の関数を求めることで、画像特徴の変化の傾向を導出する。
For example, as shown in FIG. 11, in the
その後、検索機能145bは、被検体iのn-1回目及びn回目の画像と画像特徴の変化の傾向及び各画像が得られた時点の間に実施された医療行為が類似する複数の画像を検索することで、被検体jに関する症例情報を検索する(ステップS85)。
After that, the
具体的には、検索機能145bは、被検体jに関する症例情報として、被検体iのn-1回目及びn回目の画像と画像特徴の変化の傾向及び各画像が得られた時点の間に実施された医療行為が類似するm-1回目及びm回目の画像と、m+1回目の画像とを医用画像保管装置120から検索する。また、検索機能145bは、被検体jに関する症例情報として、さらに、m-1回目からm回目までの間に被検体jに対して実施された医療行為を示す第1医療情報と、m回目からm+1回目までの間に被検体jに対して実施された医療行為を示す第2医療情報とを電子カルテシステム130から検索する。
Specifically, the
なお、このとき、検索機能145bは、n-p+1~n回目の間で医療行為が変わっていたとしても、同様に医療行為が変化している場合は、医療行為が類似していると判定する(例えば、後述する第9の実施例、第10の実施例を参照)。
At this time, the
続いて、表示制御機能145cが、図3に示したステップS26の処理と同様に、検索機能145bによって検索された症例情報をディスプレイ144に表示させる(ステップS86)。
Subsequently, the
ここで、例えば、図10に示すステップS81~S83の処理は、処理回路145が、取得機能145aに対応するプログラムを記憶回路142から読み出して実行することにより実現される。また、ステップS84~S85の処理は、処理回路145が、検索機能145bに対応するプログラムを記憶回路142から読み出して実行することにより実現される。また、ステップS86の処理は、処理回路145が、表示制御機能145cに対応するプログラムを記憶回路142から読み出して実行することにより実現される。
Here, for example, the processing of steps S81 to S83 shown in FIG. 10 is realized by the processing circuit 145 reading the program corresponding to the
(第8の実施例)
次に、第8の実施例について説明する。なお、第8の実施例は、第7の実施例の変形例である。本実施例では、検索機能145bは、第7の実施例と同様に、画像特徴の変化の傾向が類似する症例情報を検索するが、画像特徴の変化の傾向として、画像が得られた時間間隔に基づいて補正された傾向を用いる。
(8th Example)
Next, the eighth embodiment will be described. The eighth embodiment is a modification of the seventh embodiment. In this embodiment, the
図12は、第8の実施例に係る検索機能145bによって行われる画像特徴の変化の傾向の補正を説明するための図である。
FIG. 12 is a diagram for explaining the correction of the tendency of the change in the image feature performed by the
ここで、図12は、図11に示した画像特徴の変化の傾向を補正した場合の例を示している。 Here, FIG. 12 shows an example when the tendency of the change of the image feature shown in FIG. 11 is corrected.
例えば、図12に示すように、検索機能145bは、フォローアップ検査の日時をt(図12に示す横軸)、画像特徴を示す値をy(図12に示す縦軸)とし、図11に示したようなy=f(x)の関数ではなく、y=f(t)の関数を求めることで、画像特徴の変化の傾向を導出する。
For example, as shown in FIG. 12, in the
(第9の実施例)
次に、第9の実施例について説明する。なお、第9の実施例は、第8の実施例の変形例である。本実施例では、検索機能145bは、第8の実施例と同様に、画像特徴の変化の傾向として、画像が得られた時間間隔に基づいて補正された傾向を用いる。
(9th Example)
Next, a ninth embodiment will be described. The ninth embodiment is a modification of the eighth embodiment. In this embodiment, as in the eighth embodiment, the
そして、例えば、第1の例として、検索機能145bは、対象被検体の画像が得られた複数の時点で区切られた複数の区間それぞれで実施された医療行為が異なる場合に、第1画像及び第2画像として、当該複数の区間それぞれにおいて画像特徴の変化の傾向及び医療行為が類似する複数の画像を検索する。
Then, for example, as a first example, the
図13は、第9の実施例の第1の例に係る取得機能145a、検索機能145b及び表示制御機能145cによって行われる処理の処理手順を示すフローチャートである。
FIG. 13 is a flowchart showing a processing procedure of processing performed by the
例えば、図13に示すように、本例では、取得機能145aが、図10に示したステップS81~S83の処理と同様の処理を行う(ステップS91~S93)。
For example, as shown in FIG. 13, in this example, the
続いて、検索機能145bが、取得機能145aによって取得された被検体iのn-p~n回目の画像から、医療行為が異なる複数の区間それぞれについて、画像特徴の変化の傾向を導出する(ステップS94)。
Subsequently, the
例えば、検索機能145bは、医療行為が同じ区間ごとに、各区間で得られた複数の画像から腫瘍領域の画像特徴を導出し、導出した画像特徴の変化量の傾向を導出する。
For example, the
その後、検索機能145bは、当該複数の区間それぞれにおいて画像特徴の変化の傾向及び医療行為が類似する複数の画像を検索することで、被検体jに関する症例情報を検索する(ステップS95)。
After that, the
具体的には、検索機能145bは、被検体jに関する症例情報として、当該複数の区間それぞれにおいて画像特徴の変化の傾向及び医療行為が類似するm-1回目及びm回目の画像と、m+1回目の画像とを医用画像保管装置120から検索する。また、検索機能145bは、被検体jに関する症例情報として、さらに、m-1回目からm回目までの間に被検体jに対して実施された医療行為を示す第1医療情報と、m回目からm+1回目までの間に被検体jに対して実施された医療行為を示す第2医療情報とを電子カルテシステム130から検索する。
Specifically, the
続いて、表示制御機能145cが、図3に示したステップS26の処理と同様に、検索機能145bによって検索された症例情報をディスプレイ144に表示させる(ステップS96)。
Subsequently, the
ここで、例えば、図13に示すステップS91~S93の処理は、処理回路145が、取得機能145aに対応するプログラムを記憶回路142から読み出して実行することにより実現される。また、ステップS94~S95の処理は、処理回路145が、検索機能145bに対応するプログラムを記憶回路142から読み出して実行することにより実現される。また、ステップS96の処理は、処理回路145が、表示制御機能145cに対応するプログラムを記憶回路142から読み出して実行することにより実現される。
Here, for example, the processing of steps S91 to S93 shown in FIG. 13 is realized by the processing circuit 145 reading the program corresponding to the
また、例えば、第2の例として、検索機能145bは、対象被検体の画像が得られた複数の時点で区切られた複数の区間それぞれで実施された医療行為が異なる場合に、第1画像及び第2画像として、当該複数の区間を含む全体の区間において画像特徴の変化の傾向が類似し、かつ、当該複数の区間それぞれにおいて医療行為が類似する複数の画像を検索してもよい。
Further, for example, as a second example, the
図14は、第9の実施例の第2の例に係る取得機能145a、検索機能145b及び表示制御機能145cによって行われる処理の処理手順を示すフローチャートである。
FIG. 14 is a flowchart showing a processing procedure of processing performed by the
例えば、図14に示すように、本例では、取得機能145aが、図10に示したステップS81~S83の処理と同様の処理を行う(ステップS101~S103)。
For example, as shown in FIG. 14, in this example, the
続いて、検索機能145bが、第1の例と同様に、取得機能145aによって取得された被検体iのn-p~n回目の画像から、医療行為が異なる複数の区間それぞれについて、画像特徴の変化の傾向を導出する(ステップS104)。
Subsequently, the
その後、検索機能145bは、当該複数の区間を含む全体の区間において画像特徴の変化の傾向が類似し、かつ、当該複数の区間それぞれにおいて医療行為が類似する複数の画像を検索することで、被検体jに関する症例情報を検索する(ステップS105)。
After that, the
具体的には、検索機能145bは、被検体jに関する症例情報として、当該複数の区間を含む全体の区間において画像特徴の変化の傾向が類似し、かつ、当該複数の区間それぞれにおいて医療行為が類似するm-1回目及びm回目の画像と、m+1回目の画像とを医用画像保管装置120から検索する。また、検索機能145bは、被検体jに関する症例情報として、さらに、m-1回目からm回目までの間に被検体jに対して実施された医療行為を示す第1医療情報と、m回目からm+1回目までの間に被検体jに対して実施された医療行為を示す第2医療情報とを電子カルテシステム130から検索する。
Specifically, the
続いて、表示制御機能145cが、図3に示したステップS26の処理と同様に、検索機能145bによって検索された症例情報をディスプレイ144に表示させる(ステップS106)。
Subsequently, the
ここで、例えば、図14に示すステップS101~S103の処理は、処理回路145が、取得機能145aに対応するプログラムを記憶回路142から読み出して実行することにより実現される。また、ステップS104~S105の処理は、処理回路145が、検索機能145bに対応するプログラムを記憶回路142から読み出して実行することにより実現される。また、ステップS106の処理は、処理回路145が、表示制御機能145cに対応するプログラムを記憶回路142から読み出して実行することにより実現される。
Here, for example, the processing of steps S101 to S103 shown in FIG. 14 is realized by the processing circuit 145 reading the program corresponding to the
例えば、本実施例では、検索機能145bは、対象として決定されたフォローアップ検査回が3時点以上あり、かつ、それらの時点で区切られた2つの区間で使用薬剤が異なる場合に、以下のように、類似する症例情報を検索する。
For example, in this embodiment, when the
図15は、第9の実施例に係る検索機能145bによって行われる症例の検索を説明するための図である。
FIG. 15 is a diagram for explaining a case search performed by the
例えば、図15の左側に示すように、フォローアップ検査が11回(t1~t11)実施されており、そのうち、1回目から3回目までの間(t1~t3)は薬剤Aが使用され、4回目から6回目までの間(t4~t6)は薬剤Bが使用され、7回目から11回目までの間(t7~t11)は薬剤Cが使用されていたとする。 For example, as shown on the left side of FIG. 15, follow-up tests have been performed 11 times (t1 to t11), of which drug A was used between the first and third times (t1 to t3), 4 It is assumed that the drug B was used from the 6th time to the 6th time (t4 to t6), and the drug C was used from the 7th time to the 11th time (t7 to t11).
その場合に、例えば、検索機能145bは、1回目から11回目までの期間を、使用された薬剤ごとに3つの区間に区切り、各区間で画像特徴を導出する。
In that case, for example, the
そして、例えば、第1の例では、検索機能145bは、図15の(a)に示すように、区間ごとに画像特徴及び薬剤を検索し、全ての区間で画像特徴及び薬剤が類似する症例情報を検索する。なお、このとき、例えば、薬剤Aと薬剤Bの間に薬剤Dが使用されていた場合には、検索機能145bは、薬剤Dの区間は無視し、薬剤A、薬剤B及び薬剤Cが使用された区間のみで類似性を判定する。
Then, for example, in the first example, as shown in FIG. 15A, the
また、例えば、第2の例では、検索機能145bは、図15の(b)に示すように、全ての区間で傾向の分析を行って、類似する傾向を持つ症例情報を検索し、さらに、その中から同一の薬剤が使われていた症例情報を検索する。
Further, for example, in the second example, the
(第10の実施例)
次に、第10の実施例について説明する。なお、第10の実施例は、上述した各実施例に共通する変形例である。本実施例では、表示制御機能145cが、第1画像が得られた時点から第2画像が得られた時点までの時間間隔を示す情報、及び、第2画像が得られた時点から第3画像が得られた時点までの時間間隔を示す情報をさらにディスプレイ144に表示させる。
(10th Example)
Next, a tenth embodiment will be described. The tenth embodiment is a modification common to each of the above-described embodiments. In this embodiment, the
図16は、第10の実施例に係る表示制御機能145cによって表示される症例情報の一例を示す図である。
FIG. 16 is a diagram showing an example of case information displayed by the
例えば、図4に示した例と同様に、対象被検体である被検体iについて、対象とするフォローアップ検査回が2回目及び3回目であり、それに類似する症例情報として、被検体jの3回目及び4回目の画像が検索されたとする。
For example, as in the example shown in FIG. 4, the target follow-up test times are the second and third times for the target subject i, and as similar case information, the
その場合に、例えば、図16に示すように、表示制御機能145cは、図4に示した情報に加えて、被検体iに関する症例情報として、2回目から3回目までの時間間隔を示す「2か月」をさらに表示させる。
In that case, for example, as shown in FIG. 16, the
また、表示制御機能145cは、被検体jに関する症例情報として、3回目から4回目までの時間間隔を示す「2か月」と、4回目から5回目までの時間間隔を示す「3ヶ月」とをさらに表示させる。
Further, the
本実施例によれば、画像が得られた時間間隔(フォローアップ期間)をさらに表示することで、治療期間も考慮することができる。 According to this embodiment, the treatment period can also be considered by further displaying the time interval (follow-up period) at which the image was obtained.
(第11の実施例)
次に、第11の実施例について説明する。なお、第11の実施例は、上述した各実施例に共通する変形例である。本実施例では、検索機能145bが、第1画像及び第2画像として、複数の画像と画像間における関心領域の変化及び各画像が得られた時点の間に実施された医療行為が類似する複数の画像を検索する。
(11th Example)
Next, the eleventh embodiment will be described. The eleventh embodiment is a modification common to each of the above-described embodiments. In this embodiment, the
例えば、検索機能145bは、対象とする1つのプロトコルの画像から腫瘍領域をセグメンテーションして、類似する画像を検索する。
For example, the
または、例えば、検索機能145bは、対象とするプロトコルに複数のスライス像が含まれている場合に、当該複数のスライス像のうちの代表スライス像(例えば、造影T1Wの15枚目のスライス像)から腫瘍領域をセグメンテーションして、類似する画像を検索してもよい。
Alternatively, for example, when the
または、例えば、検索機能145bは、対象とするプロトコルに複数のスライス像が含まれている場合に、特定のスラブ(例えば、造影T1Wの15~20枚目のスライス像)から腫瘍領域をセグメンテーションして、類似する画像を検索してもよい。
Alternatively, for example, the
または、例えば、検索機能145bは、対象とするプロトコルに複数のスライス像が含まれている場合に、全てのスライス像(例えば、造影T1Wの全てのスライス像)からそれぞれ腫瘍領域をセグメンテーションして、類似する画像を検索してもよい。
Alternatively, for example, the
または、例えば、検索機能145bは、上述した各例において、対象とするプロトコルの画像から腫瘍領域を分割(例えば、造影域と壊死領域とに分割)してセグメンテーションして、類似する画像を検索してもよい。
Alternatively, for example, the
または、例えば、検索機能145bは、複数のプロトコル(例えば、造影T1W、FLAIR(Fluid Attenuated Inversion Recovery)等)の画像を用い、上述した各実施例を組み合わせて、類似する画像を検索してもよい。
Alternatively, for example, the
この場合には、例えば、検索機能145bは、各画像を個別に解析して、類似する画像を検索する。例えば、造影T1Wの造影域、壊死領域、FLAIRの高輝度領域の変化が類似する症例を検索したい場合、検索機能145bは、造影T1Wの造影域の画像特徴の変化が類似し、かつ、造影T1Wの壊死領域が類似し、かつ、FLAIRの高輝度領域の変化が類似する症例を検索する。
In this case, for example, the
なお、例えば、第5の実施例のように、画像自体が類似する症例を検索する場合には、検索機能145bは、腫瘍領域をセグメンテーションせずに、画像全体に対して類似度を導出してもよい。
In addition, for example, when searching for a case in which the images themselves are similar as in the fifth embodiment, the
(他の実施例)
次に、他の実施例として、上述した各実施例に関する各種の変形例を説明する。
(Other Examples)
Next, as another embodiment, various modifications relating to each of the above-described embodiments will be described.
例えば、上述した各実施例では、表示制御機能145cが、被検体jに関する症例情報として、m+1回目の情報を表示することとしたが(図4、図16を参照)、実施例はこれに限られない。例えば、表示制御機能145cは、被検体jに関する症例情報として、m+1回目以降の全ての情報を表示してもよい。
For example, in each of the above-mentioned examples, the
また、上述した各実施例では、表示制御機能145cが、被検体jに関する症例情報を表示することとしたが、実施例はこれに限られない。例えば、上述した各実施例では、検索機能145bによって複数の被検体に関する症例情報が類似症例として検索されることもあり得る。その場合には、例えば、表示制御機能145cは、検索された全ての症例情報を表示してもよいし、検索された症例情報のリストを表示し、当該リストの中から操作者によって選択された症例情報を表示するようにしてもよい。
Further, in each of the above-described examples, the
ここで、例えば、表示制御機能145cは、症例情報のリストを表示する場合に、予め決められた優先順位にしたがって症例情報をソートして並び替えて表示してもよい。このとき、例えば、画像の類似度が高い症例情報ほど優先順位を高くしてもよいし、画像が得られた時間間隔の類似度が高い症例ほど優先順位を高くしてもよい。
Here, for example, when displaying the list of case information, the
また、上述した各実施例では、表示制御機能145cが、類似する症例情報として、画像や画像が得られた時間間隔、臨床情報等を表示することとしたが、実施例はこれに限られない。例えば、表示制御機能145cは、血圧を示す情報や、治療薬以外の薬剤(副作用を抑える薬剤、血圧を調整する薬剤、糖尿病の薬剤等)の頓服情報等をさらに表示してもよい。
Further, in each of the above-described examples, the
また、例えば、表示制御機能145cは、検索機能145bによって導出された画像特徴を示す指標値(腫瘍の体積や長軸長さ及び体軸長さ、テクスチャ解析によって得られるテクスチャの値等)をさらに表示してもよい。このとき、例えば、検索機能145bによって複数の指標値が導出される場合には、複数の指標値を全て表示してもよいし、複数の指標値の中で重要度が高い指標値を表示してもよい。
Further, for example, the
また、上述した各実施例では、取得機能145aは、医用画像保管装置120から画像を取得及び検索することとしたが、実施形態はこれに限られない。例えば、取得機能145aは、医用画像診断装置110から画像を取得及び検索してもよい。
Further, in each of the above-described embodiments, the
また、上述した実施形態では、脳腫瘍のフォローアップ検査が行われる場合に、取得機能145aが、MRI装置によって収集された頭部のMR画像を取得することとしたが、実施形態はこれに限られない。例えば、骨折等のフォローアップ検査が行われる場合には、取得機能145aは、X線CT装置によって収集されたCT画像を取得してもよい。その場合には、検索機能145bは、複数の時点で得られた骨のCT画像の差分画像を生成することによって、骨領域の画像変化を導出する。このように、上述した実施形態に係る情報処理装置140は、脳腫瘍や骨の診療等に限られず、他の各種の部位の診療においても用いることができるものである。
Further, in the above-described embodiment, when the follow-up examination of the brain tumor is performed, the
また、上述した実施形態で説明した情報処理装置140の構成は、医用画像診断装置110のコンソール装置や医用画像保管装置120に適用することも可能である。その場合には、上述した取得機能145a、検索機能145b及び表示制御機能145cと同等の機能が、医用画像診断装置110のコンソール装置に含まれる処理回路や医用画像保管装置120に含まれる処理回路に実装される。
Further, the configuration of the information processing device 140 described in the above-described embodiment can be applied to the console device of the medical image diagnostic device 110 and the medical
また、上述した各実施形態では、本明細書における取得部、検索部及び表示制御部を、それぞれ処理回路145の取得機能145a、検索機能145b及び表示制御機能145cによって実現する場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、本明細書における取得部、検索部及び表示制御部は、実施形態で述べた取得機能145a、検索機能145b及び表示制御機能145cによって実現する他にも、ハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、又は、ハードウェアとソフトウェアとの混合によって同機能を実現するものであっても構わない。
Further, in each of the above-described embodiments, an example is described in which the acquisition unit, the search unit, and the display control unit in the present specification are realized by the
また、上述した各実施形態では、処理回路145が単一のプロセッサによって実現されることとしたが、実施形態はこれに限られない。例えば、処理回路145は、複数の独立したプロセッサを組み合わせて構成され、各プロセッサがプログラムを実行することによって各処理機能を実現するものとしてもよい。また、処理回路145が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。また、処理回路145が有する各処理機能は、回路等のハードウェアとソフトウェアとの混合によって実現されても構わない。また、ここでは、各処理機能に対応するプログラムが単一の記憶回路142に記憶される場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、各処理機能に対応するプログラムが複数の記憶回路が分散して記憶され、処理回路145が、各記憶回路から各プログラムを読み出して実行する構成としても構わない。 Further, in each of the above-described embodiments, the processing circuit 145 is realized by a single processor, but the embodiment is not limited to this. For example, the processing circuit 145 may be configured by combining a plurality of independent processors, and each processor may realize each processing function by executing a program. Further, each processing function of the processing circuit 145 may be appropriately distributed or integrated into a single processing circuit or a plurality of processing circuits. Further, each processing function of the processing circuit 145 may be realized by mixing hardware such as a circuit and software. Further, here, an example in which a program corresponding to each processing function is stored in a single storage circuit 142 has been described, but the embodiment is not limited to this. For example, a program corresponding to each processing function may be stored in a distributed manner in a plurality of storage circuits, and the processing circuit 145 may read each program from each storage circuit and execute the program.
また、上述した説明では、「プロセッサ」が各処理機能に対応するプログラムを記憶回路から読み出して実行する例を説明したが、実施形態はこれに限定されない。「プロセッサ」という文言は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)、特定用途向け集積回路(Application Specific Integrated Circuit:ASIC)、プログラマブル論理デバイス(例えば、単純プログラマブル論理デバイス(Simple Programmable Logic Device:SPLD)、複合プログラマブル論理デバイス(Complex Programmable Logic Device:CPLD)、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ(Field Programmable Gate Array:FPGA))等の回路を意味する。プロセッサが例えばCPUである場合、プロセッサは記憶回路に保存されたプログラムを読み出して実行することで、各処理機能を実現する。一方、プロセッサがASICである場合、記憶回路にプログラムを保存する代わりに、当該処理機能がプロセッサの回路内に論理回路として直接組み込まれるなお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて一つのプロセッサとして構成され、その処理機能を実現するようにしてもよい。さらに、図1における複数の構成要素を一つのプロセッサへ統合して、その処理機能を実現するようにしてもよい。 Further, in the above description, an example in which the "processor" reads a program corresponding to each processing function from the storage circuit and executes the program has been described, but the embodiment is not limited to this. The word "processor" is used, for example, a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), an application specific integrated circuit (ASIC), and a programmable logic device (for example, a simple programmable logic device (Simple Programmable)). It means a circuit such as a Logic Device (SPLD), a complex programmable logic device (CPLD), and a field programmable gate array (FPGA). When the processor is, for example, a CPU, the processor realizes each processing function by reading and executing a program stored in a storage circuit. On the other hand, when the processor is an ASIC, the processing function is directly incorporated as a logic circuit in the circuit of the processor instead of storing the program in the storage circuit. In addition, each processor of the present embodiment is a single processor for each processor. Not limited to the case of being configured as a circuit, a plurality of independent circuits may be combined to be configured as one processor to realize the processing function. Further, a plurality of components in FIG. 1 may be integrated into one processor to realize the processing function.
ここで、プロセッサによって実行されるプログラムは、ROM(Read Only Memory)や記憶回路等に予め組み込まれて提供される。なお、このプログラムは、これらの装置にインストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでCD(Compact Disk)-ROM、FD(Flexible Disk)、CD-R(Recordable)、DVD(Digital Versatile Disk)等のコンピュータで読み取り可能な非一過性の記憶媒体に記録されて提供されてもよい。また、このプログラムは、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納され、ネットワーク経由でダウンロードされることによって提供又は配布されてもよい。例えば、このプログラムは、上述した各処理機能を含むモジュールで構成される。実際のハードウェアとしては、CPUが、ROM等の記憶媒体からプログラムを読み出して実行することにより、各モジュールが主記憶装置上にロードされて、主記憶装置上に生成される。 Here, the program executed by the processor is provided by being incorporated in a ROM (Read Only Memory), a storage circuit, or the like in advance. This program is a file in a format that can be installed or executed on these devices, such as CD (Compact Disk) -ROM, FD (Flexible Disk), CD-R (Recordable), DVD (Digital Versatile Disk), etc. It may be recorded and provided on a non-transient storage medium that can be read by a computer. Further, this program may be stored on a computer connected to a network such as the Internet, and may be provided or distributed by being downloaded via the network. For example, this program is composed of modules including each of the above-mentioned processing functions. As actual hardware, the CPU reads a program from a storage medium such as a ROM and executes the program, so that each module is loaded on the main storage device and generated on the main storage device.
また、上述した実施形態において、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散又は統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散又は統合して構成することができる。更に、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、CPU及び当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、或いは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。 Further, in the above-described embodiment, each component of each of the illustrated devices is a functional concept, and does not necessarily have to be physically configured as shown in the figure. That is, the specific form of distribution or integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or part of them may be functionally or physically dispersed or physically distributed in arbitrary units according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured. Further, each processing function performed by each device may be realized by a CPU and a program analyzed and executed by the CPU, or may be realized as hardware by wired logic.
また、上述した実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行なわれるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行なうこともでき、或いは、手動的に行なわれるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行なうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。 Further, among the processes described in the above-described embodiment, all or part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, or the processes described as being manually performed. It is also possible to automatically perform all or part of the above by a known method. In addition, the processing procedure, control procedure, specific name, and information including various data and parameters shown in the above document and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified.
なお、本明細書において扱う各種データは、典型的にはデジタルデータである。 The various data handled in this specification are typically digital data.
以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、診療方針の適切な決定を支援することができる。 According to at least one embodiment described above, it is possible to support appropriate determination of medical treatment policy.
いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これらの実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、実施形態同士の組み合わせを行うことができる。これらの実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。 Although some embodiments have been described, these embodiments are presented as examples and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other embodiments, and various omissions, replacements, changes, and combinations of embodiments can be made without departing from the gist of the invention. These embodiments and variations thereof are included in the scope of the invention described in the claims and the equivalent scope thereof, as are included in the scope and gist of the invention.
140 情報処理装置
145 処理回路
145a 取得機能
145b 検索機能
145c 表示制御機能
140 Information processing device 145
Claims (10)
前記複数の画像及び前記医療情報を用いて、第2被検体に関する症例情報を検索する検索部と、
前記症例情報を表示部に表示させる表示制御部とを備え、
前記検索部は、前記症例情報として、
前記複数の画像に含まれる2つの画像にそれぞれ対応する第1画像及び第2画像と、
前記第1画像及び前記第2画像よりも時間的に後に得られた第3画像と、
前記第1画像が得られてから前記第2画像が得られるまでの間に前記第2被検体に対して実施された医療行為を示す第1医療情報と、
前記第2画像が得られてから前記第3画像が得られるまでの間に前記第2被検体に対して実施された医療行為を示す第2医療情報とを検索する、
情報処理装置。 An acquisition unit that acquires a plurality of images of the first subject obtained at a plurality of different time points, and medical information indicating the medical treatment performed on the first subject during the plurality of time points.
A search unit for searching case information regarding the second subject using the plurality of images and the medical information, and a search unit.
It is equipped with a display control unit that displays the case information on the display unit.
The search unit uses the case information as the case information.
The first image and the second image corresponding to the two images included in the plurality of images, respectively,
The first image and the third image obtained in time after the second image,
The first medical information indicating the medical treatment performed on the second subject between the time when the first image is obtained and the time when the second image is obtained, and
Search for the second medical information indicating the medical practice performed on the second subject between the time when the second image is obtained and the time when the third image is obtained.
Information processing equipment.
請求項1に記載の情報処理装置。 The acquisition unit acquires information about the drug administered to the subject as the medical information.
The information processing apparatus according to claim 1.
請求項1又は2に記載の情報処理装置。 As the first image and the second image, the search unit searches for a plurality of images similar to the changes between the plurality of images and the images and the medical practices performed between the time when each image was obtained. ,
The information processing apparatus according to claim 1 or 2.
請求項3に記載の情報処理装置。 As the first image and the second image, the search unit searches for a plurality of images having similar image features and medical practices to the plurality of images.
The information processing apparatus according to claim 3.
請求項3に記載の情報処理装置。 As the first image and the second image, the search unit searches for a plurality of images having similar image change features and medical practices to the plurality of images.
The information processing apparatus according to claim 3.
請求項3に記載の情報処理装置。 As the first image and the second image, the search unit searches for a plurality of images having similar image changes and medical practices to the plurality of images.
The information processing apparatus according to claim 3.
請求項3に記載の情報処理装置。 As the first image and the second image, the search unit searches for a plurality of images having similar image features and medical practices to the plurality of images.
The information processing apparatus according to claim 3.
請求項3に記載の情報処理装置。 The search unit searches for the plurality of images, the images themselves, and a plurality of images similar to the medical practice as the first image and the second image.
The information processing apparatus according to claim 3.
請求項3に記載の情報処理装置。 As the first image and the second image, the search unit searches for a plurality of images similar to the plurality of images, changes in image features, time intervals at which the images were obtained, and the medical practice.
The information processing apparatus according to claim 3.
請求項3に記載の情報処理装置。 As the first image and the second image, the search unit searches for a plurality of images having the same tendency of change in image features and the medical practice as the plurality of images.
The information processing apparatus according to claim 3.
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2020
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