JP2023043344A - 医療画像処理装置、医療画像処理装置の作動方法、及び医療画像処理用プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 学習上有用な医療画像を選択的に蓄積することができる医療画像処理装置、医療画像処理装置の作動方法、及び医療画像処理用プログラムを提供する。【解決手段】医療画像処理装置１０は、取得した医療画像に対する認識処理を行い、医療画像と医療画像の認識処理の結果６３とをディスプレイ２０に表示する制御を行い、表示された医療画像と認識処理の結果６３とに基づいたユーザからの認識処理の結果６３に関する評価を受け付け、評価に基づき評価の対象となった医療画像をデータ記憶部１７ｂに記憶するか否かを判定し、記憶すると判定した医療画像をデータ記憶部１７ｂに記憶する。【選択図】図１

Description

本発明は、医療画像処理装置、医療画像処理装置の作動方法、及び医療画像処理用プログラムに関する。

医療分野においては、内視鏡またはＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ、コンピュータ断層撮影装置）もしくはＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ、磁気共鳴画像）等の各種のモダリティにより得られる医療画像を用いて画像認識処理を行うことにより、医師の診断を支援するための診断支援情報を得ることが行われている。近年では、機械学習の技術を用いた画像認識処理により所望の情報を得る方法が各種開発されている。

機械学習の技術を用いて医療画像の画像認識処理を行う場合、実臨床上の様々な条件に対応するためには、大量の適切な医療画像データが必要である。適切な医療画像データに関し、画像認識処理時の医用画像を取得する装置として、フリーズボタン等によるユーザ入力信号を取得し、ユーザ入力信号を取得した場合に、注目領域に関する認識処理の結果が得られている医用画像から、医用画像を選択する医用画像処理装置が知られている（特許文献１）。また、医療画像の解析結果に対し、解析結果の修正を受け付けた上で医療画像を保存する医療画像処理装置が知られている（特許文献２）。

特開２０２１－０４５３３７号公報 国際公開第２０１９／００８９４１号

機械学習の技術を用いた画像認識処理を行う場合であって、教師あり学習によって構築した学習モデルを用いる際、多数の学習上有用な学習データを用いて学習することにより構築した学習モデルを用いることが好ましいとされる。したがって、医療画像の画像認識処理を精度良く行うためには、多数の学習上有用な医療画像を学習データとして学習した学習モデルを用いることが好ましい。しかしながら、多数の学習上有用な医療画像を収集することには多大な労力が必要であった。

本発明は、学習上有用な医療画像を選択的に蓄積することができる医療画像処理装置、医療画像処理装置の作動方法、及び医療画像処理用プログラムを提供することを目的とする。

本発明の医療画像処理装置は、プロセッサを備え、プロセッサは、被検体が写る医療画像を取得し、医療画像に対する認識処理を行い、医療画像と医療画像の認識処理の結果とをディスプレイに表示する制御を行い、表示された医療画像と医療画像の認識処理の結果とに基づいたユーザからの認識処理の結果に関する評価を受け付け、評価に基づき、評価の対象となった医療画像をデータ記憶部に記憶するか否かを判定し、記憶すると判定した医療画像をデータ記憶部に記憶する制御を行う。

プロセッサは、ユーザに評価を促す指示表示をディスプレイに表示する制御を行い、指示表示を表示した後に、評価を受け付けることが好ましい。

プロセッサは、医療画像を検査中に取得し、検査終了後の予め設定したタイミングで指示表示を表示する制御を行うことが好ましい。

プロセッサは、医療画像を検査中に取得し、検査終了後の予め設定したタイミングで医療画像と医療画像の認識処理の結果とをディスプレイに表示する制御を行い、医療画像と医療画像の認識処理の結果とがディスプレイに表示された後に、評価を受け付けることが好ましい。

プロセッサは、検査中に医療画像と医療画像の認識処理の結果を表示する制御を行うディスプレイと、検査終了後に医療画像と医療画像の認識処理の結果を表示する制御を行うディスプレイとを、互いに異ならせることが好ましい。

評価は、認識処理の結果が正解である程度を示す評価値により行われ、プロセッサは、評価値が、認識処理の結果が正解である程度が低いことを示す予め設定した範囲内である場合に、医療画像をデータ記憶部に記憶すると判定することが好ましい。

プロセッサは、医療画像を一時保存部に一時的に保存する制御を行うことが好ましい。

プロセッサは、医療画像を記憶すると判定した場合、一時保存部に保存した医療画像をデータ記憶部に記憶することが好ましい。

プロセッサは、医療画像を記憶すると判定した場合、一時保存部に保存した医療画像から一部の医療画像を抽出した上でデータ記憶部に記憶する制御を行うことが好ましい。

プロセッサは、医療画像の認識処理の結果が予め設定した特定の内容を含む場合、医療画像の認識処理の対象となった医療画像が取得された時刻を含む予め設定した期間に取得された医療画像をデータ記憶部に記憶する制御を行うことが好ましい。

プロセッサは、ユーザが被検体に対して行った診断に関する診断情報を受け付け、医療画像と診断情報とを関連付けてデータ記憶部に記憶する制御を行うことが好ましい。

プロセッサは、診断情報の内容に応じて医療画像を抽出した上でデータ記憶部に記憶する制御を行うことが好ましい。

プロセッサは、医療画像が被検体を有する個人に関する個人情報を含む場合、医療画像から個人情報を削除した上でデータ記憶部に記憶する制御を行うことが好ましい。

プロセッサは、医療画像と医療画像の認識処理の結果とを関連付けてデータ記憶部に記憶する制御を行うことが好ましい。

プロセッサは、医療画像を静止画として及び／又は医療画像を含む動画としてデータ記憶部に記憶する制御を行うことが好ましい。

プロセッサは、指示表示を表示する制御を行うディスプレイ、医療画像を表示する制御を行うディスプレイ、及び、医療画像の認識処理の結果を表示する制御を行うディスプレイを、それぞれ互いに異ならせる、又は、少なくとも２つを同じとすることが好ましい。

また、本発明の医療画像処理装置の作動方法は、被検体が写る医療画像を取得するステップと、医療画像に対する認識処理を行うステップと、医療画像と医療画像の認識処理の結果とをディスプレイに表示する制御を行うステップと表示された医療画像と医療画像の認識処理の結果とに基づいたユーザからの認識処理の結果に関する評価を受け付けるステップと、評価に基づき、評価の対象となった医療画像をデータ記憶部に記憶するか否かを判定するステップと、記憶すると判定した医療画像をデータ記憶部に記憶する制御を行うステップとを備える。

また、本発明の医療画像処理用プログラムは、医療画像処理用のプログラムであって、被検体が写る医療画像を取得する処理と、医療画像に対する認識処理を行う処理と、医療画像と医療画像の認識処理の結果とをディスプレイに表示する制御を行う処理と、表示された医療画像と医療画像の認識処理の結果とに基づいたユーザからの認識処理の結果に関する評価を受け付ける処理と、評価に基づき、評価の対象となった医療画像をデータ記憶部に記憶するか否かを判定する処理と、記憶すると判定した医療画像をデータ記憶部に記憶する制御を行う処理とをコンピュータに実行させる。

本発明によれば、学習上有用な医療画像を選択的に蓄積することができる。

医療画像処理装置の機能を示すブロック図である。 医療画像処理装置の構成を説明するブロック図である。 認識処理部の機能を示すブロック図である。 図４（ａ）は、検出注目領域の領域を出力する検出器の処理を説明する説明図であり、図４（ｂ）は、検出注目領域の位置を示す矩形を出力する検出器の処理を説明する説明図である。 内視鏡画像及び検出処理である認識処理の結果を表示する画像図である。 内視鏡画像及び分類処理である認識処理の結果を表示する画像図である。 内視鏡画像及び部位認識処理である認識処理の結果を表示する画像図である。 図８（ａ）は、検査中の画像図であり、図８（ｂ）は、指示表示を表示した検査終了後の画像図である。 図９（ａ）は、認識処理の結果を表示した検査中の画像図であり、図９（ｂ）は、認識処理の結果と指示表示とを表示した検査終了後の画像図である。 複数の認識処理の結果と指示表示とを表示した検査終了後の画像図である。 図１１（ａ）は指示入力枠を有する指示表示の画像図であり、図１１（ｂ）は評価値入力ボタンを有する指示表示の画像図であり、図１０（ｃ）は評価値バーを有する指示表示の画像図であり、図１０（ｄ）はコメント欄を有する指示表示の画像図である。 項目別の評価値入力欄を有する指示表示の画像図である。 記憶制御部の機能を示すブロック図である。 図１４（ａ）は氏名の患者情報が付帯する内視鏡画像の画像図であり、図１４（ｂ）は氏名の患者情報が削除された内視鏡画像の画像図である。 認識処理の結果に基づいて抽出した抽出動画を説明する説明図である。 医師の所見に基づいて抽出した抽出動画を説明する説明図である。 医療画像処理装置の処理の流れを説明するフローチャートである。

本発明の基本的な構成の一例について説明する。図１に示すように、医療画像処理装置１０は、医療画像取得部１１、認識処理部１２、表示制御部１３、評価受付部１４、判定部１５、記憶制御部１６、一時保存部１７ａ、及びデータ記憶部１７ｂを備える。医療画像処理装置１０は、内視鏡装置１８、Ｘ線検査等の各種モダリティ（図示せず）、ＲＩＳ（放射線科情報システム、Radiology Information Systems）もしくは内視鏡情報システム等の検査情報システム（図示せず）、ＰＡＣＳ（医療用画像管理システム、Picture Archiving and Communication System）１９等の医療画像データの出力が可能な装置、ディスプレイ２０等の表示装置、及び／又は、キーボード（図示せず）もしくはディスプレイ２０のタッチパネル等の入力デバイス２１等と接続する。

医療画像処理装置１０は、内視鏡装置１８等から取得した医療画像に基づき、医療画像の認識処理を行い、医療画像と医療画像の認識処理の結果とをディスプレイ２０に表示する制御を行う。医師等のユーザは、表示された医療画像と医療画像の認識処理の結果とを確認し、認識処理の結果を診断支援情報として診断に役立てる。また、医師は、表示された医療画像と医療画像の認識処理の結果とに基づいて、医療画像の認識処理の結果に関する評価を行う。評価は、認識処理の結果が正解であるか否かに関して行う。医療画像処理装置１０は、医師が行った評価を受け付け、この評価に基づき、評価の基となった医療画像をデータ記憶部１７ｂに記憶するか否かを判定する。そして、記憶すると判定した医療画像を、データ記憶部１７ｂに記憶する。

医療画像は、例えばＰＡＣＳ１９が扱う医療画像であり、主に検査により得られた検査動画又は静止画である。具体的には、Ｘ線検査によるＸ線画像、ＭＲ検査によるＭＲＩ、ＣＴ検査によるＣＴ画像、内視鏡検査による内視鏡画像、又は超音波検査による超音波画像等が挙げられる。

医療画像処理装置１０は、検査中又は検査後に作動する。したがって、医療画像処理装置１０は、検査中にリアルタイムで医療画像を取得し、その後の一連の動作を続けて行うか、また、検査後に、保存されていた医療動画を取得し、その後の一連の動作を続けて行う。

認識処理は、医療画像を用いて行われる各種処理であり、例えば、病変等の注目領域を検出する検出処理、病変に対して病種を分類する分類処理、又は、撮影中の部位に関する情報を認識する部位認識処理等が挙げられる。これらの処理は、病変等の注目領域を検出した上で、この病変に対して病種を分類する等、２つ以上の処理を兼ね備えてもよい。

認識処理は、機械学習アルゴリズムに対し学習を実施して構築された診断支援学習モデルにより実施される。この診断支援学習モデルは、医療画像を入力することにより、目的の認識処理の結果を出力するように、学習及び調整等が行われたものである。

医療画像と認識処理の結果とは、ディスプレイ２０に表示される。ユーザは、ディスプレイ２０の表示により、認識処理の結果を診断支援情報として診断に役立てる。また、ディスプレイ２０の表示に基づいて、認識処理の結果を評価する。評価には、認識処理の結果が正解であった、又は、正解でなかった、との内容が含まれる。

医療画像処理装置１０では、評価に基づいて、医療画像をデータ記憶部１７ｂに記憶するか否かを判定し、認識処理の結果が正解でなかった旨の評価がなされた医療画像を選択してデータ記憶部１７ｂに記憶する。なお、認識処理の結果が正解であった旨の評価がなされた医療画像は、データ記憶部１７ｂには記憶しないものとする。

検査により得られる検査動画から認識処理を行うことで診断支援を行う機能を、機械学習の技術を用いて開発する場合において、実臨床上の様々な条件に対応するためにも大量の検査動画データを学習に用いることが重要となる。そのため、検査動画を各医療施設で蓄積しておき、診断支援学習モデル等の開発用に収集することが考えられる。

しかしながら、全ての検査動画が学習モデルの学習上等しく有用という訳ではない。例えば、既に開発済の診断支援学習モデルが存在する状況において、特定の検査動画に対して、この診断支援学習モデルが誤認識を全くしない場合、この検査動画は学習済データとの情報としての差異が少ないことを意味し、そのようなデータを学習データに追加したとしても、この診断支援学習モデルの精度向上は期待できない。このような学習上のメリットが小さい検査動画を全て蓄積することは、検査施設のデータ記憶部１７ｂであるストレージの圧迫や開発工数の増大に繋がるため望ましくない。

診断支援学習モデルによる認識処理の結果が正解であり、認識処理が適切に行えている場合は、対象の医療画像のデータには学習済のデータと情報としての差異がないため、それらを診断支援学習モデルの学習データに追加したとしても、診断支援学習モデルの精度が向上する可能性は低い。一方で、診断支援学習モデルが認識処理を間違える場合、すなわち、認識処理の結果が正解でなかった場合は、対象の医療画像のデータは、逆の理由で診断支援学習モデルの精度向上に寄与する可能性が高い。

医療画像処理装置１０では、認識処理の結果が正解でなかったとの評価がなされた医療画像を選別して、データ記憶部１７ｂに記憶する。医療画像処理装置１０は、認識処理の結果を確認しているユーザから認識処理の結果に対する評価を受け付け、評価が悪い、すなわち、認識処理の結果が認識の基となった医療画像に写る被検体の実際の状況と一致しない場合の医療画像データを、ストレージ等のデータ記憶部１７ｂに蓄積する。このように、蓄積する医療画像データを選別することで、ストレージの圧迫や開発工数の増加を抑えながら、診断支援学習モデルの精度向上に寄与する医療画像データを収集することが可能となる。特に、検査動画を蓄積する場合、上記の選別によるストレージ容量の削減の効果が大きい。

本発明の医療画像処理装置１０について実施形態を説明する。図２に示すように、本実施形態の医療画像処理装置１０は、ハードウェア構成としては、入力装置である入力デバイス２１、出力装置であるディスプレイ２０、制御部３１、通信部３２、及び記憶部３３が、データバス３４を介して電気的に相互接続されているコンピュータである。

入力デバイス２１は、キーボード、マウス、又はディスプレイ２０のタッチパネル等の入力装置である。ディスプレイ２０は、出力装置の一種である。ディスプレイ２０は、マウスやキーボード等の入力デバイス２１の操作に応じた各種操作画面を表示する。操作画面にはＧＵＩ(Graphical User Interface)による操作機能が備えられる。医療画像処理装置１０を構成するコンピュータは、操作画面を通じて入力デバイス２１からの操作指示の入力を受け付けることができる。

制御部３１は、プロセッサであるＣＰＵ（Central Processing Unit)４１、ＲＡＭ（Random Access Memory）４２、及びＲＯＭ（Read Only Memory）４３等を含む。ＣＰＵ４１は、記憶部３３等に記憶されたプログラムをＲＡＭ４２、又はＲＯＭ４３へロードして、プログラムにしたがった処理を実行することにより、コンピュータの各部を統括的に制御する。通信部３２は、ネットワーク３５を介した各種情報の伝送制御を行うネットワークインターフェースである。なお、ＲＡＭ４２、又はＲＯＭ４３は、記憶部３３の機能を備えていてもよい。

記憶部３３は、メモリの一例であり、例えば、医療画像処理装置１０を構成するコンピュータに内蔵、もしくはケーブルやネットワークを通じて接続されたハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ、又はハードディスクドライブ等を複数台連装したディスクアレイである。記憶部３３には、制御プログラム、各種アプリケーションプログラム、これらのプログラムに使用するための各種データ、及び、これらのプログラムに付随する各種操作画面の表示データ等が記憶されている。

本実施形態の記憶部３３は、医療画像処理装置用プログラム４４、医療画像処理装置用データ４５等の各種データを記憶する。医療画像処理装置用プログラム４４又は医療画像処理装置用データ４５は、医療画像処理装置１０の各種機能を実施するためのプログラム又はデータである。医療画像処理装置用プログラム４４と医療画像処理装置用データ４５とにより、医療画像処理装置１０の機能が実現される。また、医療画像処理装置用データ４５は、一時保存部１７ａ及びデータ記憶部１７ｂを含み、医療画像処理装置用プログラム４４が一時的に保存するデータ等も記憶される。

医療画像処理装置１０を構成するコンピュータは、専用に設計された装置の他、汎用のサーバ装置、又はＰＣ（Personal Computer）等とすることができる。また、医療画像処理装置１０の機能を発揮することができればよく、他の機能を果たす装置とコンピュータを共用してもよいし、内視鏡管理システム等に医療画像処理装置１０の機能を組み込むこともできる。

本実施形態の医療画像処理装置１０はプロセッサ装置であり、医療画像処理装置１０には医療画像処理に関するプログラムがプログラム用メモリである記憶部３３に格納されている。医療画像処理装置１０においては、プロセッサ等によって構成される制御部３１により、プログラム用メモリ内のプログラムが動作することによって、医療画像取得部１１と、認識処理部１２と、表示制御部１３と、評価受付部１４と、判定部１５と、記憶制御部１６との機能が実現される（図１参照）。

医療画像取得部１１は、医療画像を出力可能な装置から医療画像を取得する。医療画像としては、主に検査により得られる検査動画を取得する。本実施形態では、内視鏡装置１８を用いた内視鏡検査において得られる内視鏡画像をリアルタイムで取得する。内視鏡画像は医療画像の一種であり、内視鏡装置１８が備える内視鏡で被検体を撮影して得た画像である。以下、医療画像として内視鏡画像を用いた場合について説明する。なお、内視鏡画像という場合には、動画及び／又は静止画とする。また、動画には、内視鏡装置１８が予め設定したフレーム数で撮影した個々のフレーム画像が含まれる。

認識処理部１２は、医療画像取得部１１が取得した内視鏡画像に対する認識処理を行う。認識処理の内容としては、本実施形態では、医療画像取得部１１が取得した内視鏡画像に対し、検査中にリアルタイムで病変等の注目領域を検出する検出処理を行う。検出処理の他に、病変に対して病種を分類する分類処理、撮影中の部位に関する情報を認識する部位認識処理、又は、これらを複数行う処理が可能である。

図３に示すように、認識処理部１２は、検出器５１を含む。検出器５１は、取得した内視鏡画像に基づき、内視鏡画像に写る被検体が含む注目領域を検出する診断支援学習モデルである。図４（ａ）に示すように、検出器５１は、内視鏡画像６１が入力されることにより、内視鏡画像６１に映る被検体が注目領域６２を含む場合に、認識処理の結果６３を出力する。認識処理の結果６３の出力は、例えば、認識処理により検出された注目領域６２である検出注目領域６４の領域自体を画像の形態として表示する。また、図４（ｂ）に示すように、認識処理の結果６３の出力は、検出注目領域６４の領域自体の出力ではなく、検出注目領域６４の位置を示す出力でもよい。例えば、認識処理の結果６３の出力は、検出注目領域６４を示す矩形の図形の形態として表示する。認識処理の結果６３は、画像、図形、又はテキスト等の各種の形態で出力することにより通知される。

検出器５１は、具体的には機械学習アルゴリズムを用いて構築された診断支援学習モデルであり、内視鏡画像６１を検出器５１に入力した場合に、内視鏡画像６１における注目領域の有無を目的変数として出力することが可能な学習モデルである。検出器５１は、内視鏡画像６１における注目領域の有無を目的変数として出力することが可能なように、予め、機械学習アルゴリズムを用いて、内視鏡画像６１と注目領域の正解データとからなる検出器５１用の初期画像データセットにより学習され、パラメータ等の調整が行われている。

検出器５１に用いる機械学習アルゴリズムとしては、教師あり学習に用いられるアルゴリズムであれば各種のアルゴリズムを用いることができるが、画像認識において良好な推論結果を目的変数として出力するとされるアルゴリズムを用いることが好ましい。例えば、多層ニューラルネットワーク、又は畳み込みニューラルネットワークを用いることが好ましく、いわゆるディープラーニングと称される手法を用いることが好ましい。また、診断支援学習モデルには、注目領域の検出の精度の向上、又は検出速度の向上等、学習モデルの性能の向上のために一般的に行われる、入力画像である内視鏡画像６１に対する加工、複数の学習モデルの使用等の技術を用いてもよい。

認識処理の結果６３である注目領域の検出の結果には、内視鏡画像６１において検出した注目領域の場所、大きさもしくは面積、形状、又は、個数等が含まれ、注目領域の場所又は大きさ等が０であった、すなわち、注目領域が検出されなかったとの内容も含む。

表示制御部１３は、内視鏡画像６１と認識処理の結果６３とをディスプレイ２０に表示する制御を行う。内視鏡画像６１と認識処理の結果６３との表示方法としては、医師が、内視鏡画像６１と認識処理の結果６３とを確認できればよく、例えば、内視鏡画像６１に認識処理の結果６３を重畳して示す、ディスプレイ２０のメイン領域に内視鏡画像６１を表示し、サブ領域に認識処理の結果６３を表示する、又は認識処理の結果６３をテキストで示す等とすることができる。認識処理部１２が行う認識処理の内容等に合わせて、適切な表示形態に変えることが可能である。

図５に示すように、本実施形態では、認識処理部１２は病変等の注目領域を検出する検出処理を行うため、内視鏡装置１８による検査終了後において、検査中に使用していたディスプレイ２０のメイン領域７１に内視鏡画像６１と認識処理の結果６３である検出処理の結果とを表示する。内視鏡画像６１が注目領域６２を含む場合は、内視鏡画像６１を表示することにより、医師は、被検体が有する注目領域６２を確認することができる。そして、認識処理の結果６３は、例えば、注目領域検出表示枠７２として、検出した注目領域６２に近い内視鏡画像６１の枠の形状及び色を、通常の枠から変化させて表示することができる。また、注目領域検出表示図形７３として、検出した注目領域６２の位置を示す図形を内視鏡画像６１に重畳することによって、検出した注目領域６２の位置を示すことができる。

医師は、内視鏡画像６１を見ることで、注目領域６２が検出されたことを認知できる。医師は、認識処理の結果６３を示す注目領域検出表示枠７２又は注目領域検出表示図形７３により、認識処理の結果６３を診断に役立てることができる。なお、検査中の内視鏡画像６１を含む検査動画、及び、認識処理の結果６３等のデータは、一時保存部１７ａに保存される。

また、図６に示すように、例えば、認識処理部１２が病変に対して病種を分類する分類処理を行う場合であって、内視鏡装置１８による検査終了後において、検査中に使用していたディスプレイ２０に内視鏡画像６１と認識処理の結果６３である分類処理の結果とを表示する場合は、検査中に使用していたディスプレイ２０のメイン領域７１に内視鏡画像６１と認識処理の結果６３とを表示し、また、ディスプレイのサブ領域７４にも認識処理の結果６３を表示する。メイン領域７１に表示した認識処理の結果６３は、分類結果表示テキスト７５により認識処理の結果６３を表示する。認識処理の結果６３は、「ＨＹＰＥＲＰＬＡＳＴＩＣ」等のテキストにより表示される。また、サブ領域７４にも、認識処理の結果６３として、分類結果色別表示７６により、注目領域の位置と、注目領域の病種が色により表示される。図６では、分類結果色別表示７６により、注目領域が過形成（ｈｙｐｅrｐｌａｓｔｉｃ）であることを示す色により表示される。

また、図７に示すように、例えば、認識処理部１２が部位に関する情報を認識する部位認識処理等を行う場合であって、内視鏡装置１８による検査終了後において、検査レポート作成用のディスプレイ２０のメイン領域７１に内視鏡画像６１と認識処理の結果６３である部位認識処理の結果とを表示する場合は、例えば、検査レポート作成用のディスプレイ２０のメイン領域７１に内視鏡画像６１と部位名表示テキスト７７とを表示し、また、ディスプレイのサブ領域７４にも、部位名のタイルの強調表示７８により、認識処理の結果６３を表示する。

評価受付部１４は、表示された内視鏡画像６１と、内視鏡画像６１の認識処理の結果６３とに基づいた医師からの認識処理の結果６３に関する評価を受け付ける。評価は、認識処理の結果６３に関する評価であればよく、例えば、認識処理の結果６３が正解であったか否かとの観点、又は、検出器５１の性能又は精度が高い又は低いとの観点等とすることができる。なお、認識処理の結果６３が正解であるとは、認識処理の結果６３が、認識処理の基となった医療画像に写る被検体の実際の状況と一致することをいう。また、検出器５１の性能又は精度が高いとは、認識処理の結果６３が、認識処理の基となった医療画像に写る被検体の実際の状況と一致する程度が高いことであるといえる。

評価の形式は、場合に応じて決定することができ、例えば、２つの選択肢からの選択、３つ以上の選択肢からの選択、評価値として数値を入力する、自由記述形式でコメントを付与する、又はこれらの組合せ等の形式を採用することができる。本実施形態では、検出器５１の性能に関して高いか又は低いかといった、検出器５１の性能の良し悪しの観点に関する２つの選択肢から選択する形式とする。

評価のタイミングとしては、内視鏡装置１８を用いた検査中に行ってもよいし、検査終了後に行ってもよい。例えば、検査中に評価を行う場合は、例えば、内視鏡に備えられるスコープボタンに、評価の選択肢を割り当てること等により評価を行う。評価の選択肢のうち、検出器５１の性能が低いと評価することをスコープボタンの一つに割り当てることが好ましい。具体的には、医師は、メイン領域７１に内視鏡画像６１が表示され、サブ領域７４に認識処理の結果６３が表示されているディスプレイ２０（図６参照）を確認し、サブ領域７４に表示されている認識処理の結果６３が、メイン領域７１に表示される内視鏡画像６１と一致しない場合に、このスコープボタンを押下することで、サブ領域７４に表示されている認識処理の結果６３に対する評価を完了する。

検査終了後に評価を行う場合は、評価受付部１４は、検査終了後に内視鏡画像６１と内視鏡画像の認識処理の結果６３とがディスプレイ２０に表示された後に、評価を受け付けることが好ましい。検査終了後に評価を行う場合は、検査中に内視鏡画像６１等を表示していたディスプレイ２０に内視鏡画像６１等を表示して行ってもよいし、検査中に内視鏡画像６１等を表示していたディスプレイ２０と異なるディスプレイ２０に内視鏡画像６１等を表示して行ってもよい。例えば、検査終了後に評価を行う場合は、検査後の検査レポート作成のための端末のディスプレイ２０に内視鏡画像６１等を表示して行ってもよい。

評価は、例えば、表示制御部１３によりディスプレイ２０に表示される選択肢を、医師が選択することにより行うことができる。医師は、表示された評価に関する選択肢を選択することにより評価を完了する。また、表示制御部１３が、医師に対して検出器５１の性能に関する評価を促す指示表示をディスプレイ２０に表示してもよい。この場合、評価受付部１４は、指示表示をディスプレイ２０に表示した後に評価を受け付ける。

なお、表示制御部１３は、検査中又は検査終了後に、内視鏡画像６１を表示するディスプレイ２０と、指示表示を表示するディスプレイ２０と、内視鏡画像６１の認識処理の結果を表示するディスプレイ２０とを、それぞれ互いに異なるディスプレイ２０としてもよいし、このうち２つを同じディスプレイ２０としてもよいし、３つとも同じディスプレイ２０としてもよい。ディスプレイ２０には、内視鏡検査において用いるディスプレイ２０，検査終了後に検査レポート作成を行うために用いるディスプレイ２０、又は、タブレット等の小型端末のディスプレイ２０等とすることができる。

本実施形態では、検査終了後に、検査中に内視鏡画像６１を表示していたディスプレイ２０に内視鏡画像６１等を表示して評価を行う。図８（ａ）に示すように、具体的には、検査中、内視鏡画像６１等を表示したディスプレイ２０において、図８（ｂ）に示すように、時間が経過した検査終了後、表示制御部１３は、内視鏡画像６１等と、ＯＫボタン８２とＮＧボタン８３とを含む指示表示８１とを表示する制御を行う。指示表示８１には、「ＡＩの性能を評価してください」と表示される。ここで、ＡＩ（artificial intelligence）は、認識処理を示す。

医師は、検査中又は検査終了後に確認した内視鏡画像６１と内視鏡画像６１の認識処理の結果６３とに基づいて、検出器５１による認識処理の性能について、性能が高いと評価した場合にはＯＫボタン８２をディスプレイ２０のタッチパネルにより選択し、性能が低いと評価した場合にはＮＧボタン８３をディスプレイ２０のタッチパネルにより選択することにより、評価を完了する。

なお、図９（ａ）に示すように、検査中に内視鏡画像６１と認識処理の結果６３とを示し、図９（ｂ）に示すように、時間が経過した検査終了後も、認識処理の結果６３を示してもよい。また、認識処理の結果６３の一部のみを示してもよい。それにより、検査中の認識処理の性能に関して医師に想起させることができ、医師はより正確な評価をより簡便に行うことが可能となる。

また、図１０に示すように、検査終了後に、複数の内視鏡画像６１とそれぞれの認識処理の結果６３とをサムネイル画像としてディスプレイ２０に一覧で表示していもよい。スクロールバー７０により移動することにより、複数の内視鏡画像６１の一覧の全体を閲覧することができる。なお、図においては、煩雑化を防ぐために符号を一部のみに付す場合がある。

複数の内視鏡画像６１としては、予め設定した条件により選択した内視鏡画像６１の複数のフレーム画像としてもよい。条件としては、例えば、認識処理が検出処理である場合は、注目領域等が検出されたフレーム画像とし、認識処理が病変等の分類処理である場合は、分類結果が出力されたフレーム画像とし、また、認識処理が部位認識処理である場合は、特定の部位認識結果が出力されたフレーム画像とする。そして、これらのフレーム画像を、フレーム画像が取得された時刻順、又は、予め設定した認識処理の結果の重要度順等で一覧表示する。

なお、一覧表示するフレーム画像には、認識処理の結果６３も示すことが好ましい。図１０では、認識処理の結果６３は検出処理の結果であり、内視鏡画像６１に検出注目領域６４を重畳することにより示している。複数の内視鏡画像６１の一覧をディスプレイ２０に表示することにより、医師は検査全体での認識処理の性能について短時間で把握することができるため、より正確な評価を短時間で行うが可能となる。

また、評価は、評価値のような数値により行うことができる。この場合、評価は、例えば、認識処理の結果６３が正解である程度を示す評価値により行われる。判定部１５は、評価値について、認識処理の結果６３が正解である程度が低いことを示す予め設定した範囲内である場合に、内視鏡画像６１をデータ記憶部１７ｂに記憶すると判定する。

評価値としては、具合的には、認識処理の結果６３が正解である程度が最も高い場合を１００、かつ、最も低い場合が１の百分率を用いることができる。評価値を数値で入力してもよいし、いくつかの段階からの選択等とすることができる。例えば、評価値を１、３０、６０、９０、及び１００のように５段階からの選択等としてもよい。

評価値を用いる場合の指示表示８１は、具体的には、次のようにすることができる。図１１（ａ）に示すように、例えば、指示表示８１は、評価値入力枠８４を含むものでもよい。評価値入力枠８４には、評価値を１－１００の数値で入力する。また、図１１（ｂ）に示すように、指示表示８１は、評価値入力ボタン８５を含むものでもよい。評価値入力ボタン８５は、例えば、１、３０、６０、９０、又は１００等の５段階のボタンを含む。また、図１１（ｃ）に示すように、評価値バー８６及びスライダー８７を含むものでもよい。スライダー８７を評価値バー８６上の所望の数値上にスライダー８７を移動させて評価値を指定する。また、図１１（ｄ）に示すように、指示表示８１は、ＯＫボタン８２とＮＧボタン８３に加えて、コメント欄８８をを含むものでもよい。コメント欄８８には、自由記載方式により、コメントを記載することができる。コメント欄８８に記載した内容は、評価に用いてもよいし、評価の対象となる内視鏡画像６１に対するアノテーションとして、学習データに用いることもできる。

図１２に示すように、指示表示８１は、項目別に評価値を入力する評価値入力欄８９を含むものでもよい。評価値入力欄は、ボタン、又は図形等で評価値を選択するものでもよいし、数値を入力するものでもよい。例えば、認識処理が注目領域を検出する検出処理を行う場合、「適切に病変を拾えていましたか？」、「誤った領域を検出していませんでしたか？」、又は「検出された矩形のサイズは適切でしたか？」といった具体的な項目を表示する。医師は、それぞれについて、評価値として０から５の六段階から一つを、矩形の枠である選択枠９０を画面上で移動させることにより選択する。そして、これらの複数の項目の評価値から総合的な評価値を算出し、総合的な評価値に基づいて、内視鏡画像６１を記憶するか否かの判定を行ってもよい。

また、項目別の評価値等の評価結果は、内視鏡画像６１に関連付けておくことが好ましい。これらの評価値等の評価結果は、内視鏡画像６１と関連付けられた評価値であるため、内視鏡画像６１を蓄積して回収した後の検出器５１等の開発方針の指針とすることができる。また、項目別に統計処理を行う等により様々に活用できる有用なデータとすることができる。

判定部１５は、評価に基づき、評価の基となった内視鏡画像６１をデータ記憶部１７ｂに記憶するか否かを判定する。評価の基となった内視鏡画像６１とは、認識処理の対象となった内視鏡画像６１である。内視鏡画像６１を検査動画とした場合は、検査動画全体を記憶してもよいし、一部を選択して記憶してもよい。また、内視鏡画像６１を静止画とした場合は、認識処理の対象となった一つの静止画であってもよいし、この静止画を含む複数の静止画であってもよい。

判定は、認識処理の結果に関する評価が低いか否かを判定する。具体的には、評価の形式に応じて判定を行う。例えば、本実施形態のように、評価の選択肢が、認識処理の性能が高い、又は、低いとの２択である場合、２つの選択肢のうち低いとの選択肢により評価された内視鏡画像６１をデータ記憶部１７ｂに記憶すると判定する。評価の選択肢が、３つ以上である場合は、そのうちいずれかを選択した場合に、評価の基となった内視鏡画像６１をデータ記憶部１７ｂに記憶することを予め設定しておく。また、評価が評価値により行われた場合、予めしきい値を設定しておき、評価値がしきい値以下である場合に内視鏡画像６１をデータ記憶部１７ｂに記憶する。

記憶制御部１６は、記憶すると判定した内視鏡画像６１をデータ記憶部１７ｂに記憶する制御を行う。記憶すると判定した内視鏡画像６１については、検査中及び検査後の動画及び／又は静止画を一時保存部１７aに保存している場合、一時保存部１７ａに保存している内視鏡画像６１をデータ記憶部１７ｂに記憶する。したがって、データ記憶部１７ｂには、内視鏡画像６１を静止画として及び／又は動画として記憶される。

また、図１３に示すように、記憶制御部１６がデータ抽出部９１を備え、データ抽出部９１が、一時保存部１７ａに保存している内視鏡画像６１から一部の内視鏡画像６１を抽出してもよい。データ記憶部１７ｂは、データ抽出部９１が抽出した内視鏡画像６１をデータ記憶部１７ｂに記憶する。データ抽出部９１についての詳細は、後述する。

本実施形態のように、評価の選択肢が、認識処理の性能が高い、又は、低いとの２択である場合、記憶制御部１６は、検査後に、一時保存部１７ａに保存されていた検査中の動画につき、ＮＧボタン８３が選択された場合はデータ記憶部１７ｂに移動し、ＯＫボタン８２が選択された場合は一時保存部１７ａから削除する。このようにして、データ記憶部１７ｂには、医師により認識処理の性能が低いと評価された検査動画が蓄積される。そして、一時保存部１７ａにおいても、データ記憶部１７ｂにおいても、ストレージの節約を図ることができる。

なお、一時保存部１７ａ又はデータ記憶部１７ｂは、医療画像処理装置１０内に設けてもよいし、医療画像処理装置１０の外に設けてもよい。また、データ記憶部１７ｂには、内視鏡画像６１と、医師による評価、及び評価の詳細等も付随して蓄積してもよい。これにより、ストレージ容量の削減だけでなく、認識処理に対する詳細なユーザ評価も、検出器５１等の開発に反映することが可能になる。

医療画像処理装置１０は、以上のように、学習上有用な内視鏡画像６１を選択的に蓄積することができる。学習上有用ではないとされる内視鏡画像６１は蓄積されないため、データ記憶部１７ｂの容量を大いに節約することができる。また、選択は、ワンクリック等の一つの操作で行うことができるため手間がかからない。選択した内視鏡画像６１は、認識処理部１２が認識処理を間違えた内視鏡画像６１であるため、特に認識処理部１２における検出器５１等の診断支援学習モデルの学習に対して有用な内視鏡画像であり、検出器５１以外の診断支援学習モデルに対しても学習上有用な内視鏡画像６１である。学習上有用な内視鏡画像６１は、一つのストレージに自動的に蓄積されるため、移動又は管理がしやすい。

次に、内視鏡画像６１のデータ記憶部１７ｂへの記憶についてさらに説明する。まず、検査中又は検査終了後に一時保存部１７ａに保存するデータとしては、内視鏡画像６１に各種の情報を関連付けたデータでもよい。内視鏡画像６１に関連付ける情報としては、認識処理部１２による認識処理の結果、又は、検査中又は検査終了後に医師が行った診断に関する診断情報等が挙げられる。これらの情報が関連付けられた内視鏡画像６１をデータ記憶部１７ｂに記憶する場合は、医師が被検体に対して行った診断に関する診断情報等もデータ記憶部１７ｂが受け付ける。データ記憶部１７ｂは、内視鏡画像６１と診断情報とを関連付けてデータ記憶部１７ｂに記憶する。

認識処理の結果を付与する場合は、対象となった内視鏡画像６１が取得された時刻又は認識処理の結果が得られた時刻の情報とあわせて保存することが好ましい。これにより、認識処理部１２による認識の結果が誤った際に時間領域の特定が容易になる。また、医師が行った診断に関する診断情報は、検査終了後に医師が検査レポートを作成する際に付与した所見又は診断等の情報としてもよい。これにより、データ記憶部１７ｂに記憶した医師の初見又は診断の情報が関連付けられた内視鏡画像６１のデータにより、検出器５１等の学習に利用する際の正解ラベル又はアノテーションが付された内視鏡画像６１を収集することが可能となる。

一方、内視鏡画像６１に個人情報が関連付けられている場合は、蓄積する内視鏡画像６１に関連付けられた患者個人を特定しうる情報を匿名化することが好ましい。例えば、内視鏡画像６１が付帯する患者情報として被検体を有する個人に関する個人情報を含む場合、内視鏡画像６１から個人情報を削除した上で、データ記憶部１７ｂに記憶することが好ましい。

内視鏡装置１８を用いる検査においては、内視鏡画像６１には患者を特定するための患者情報が付帯する場合がある。例えば、動画を含む医療画像又は検査情報データは、ＤＩＣＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）の規格により統一化されており、この規格には、患者名等の患者の個人情報が含まれる。

図１４（ａ）に示すように、内視鏡画像６１に患者情報として氏名が付帯する場合、氏名表示欄１０１には、氏名が表示される。患者情報として氏名が付帯する内視鏡画像６１をデータ記憶部１７ｂに記憶する際に、データ記憶部１７ｂは、学習データとして必要ではない氏名等の個人情報を削除する。図１４（ｂ）に示すように、氏名を削除した後は、氏名が削除されたことがわかるように、氏名表示欄１０１に表示される氏名として「匿名」等と表示してもよい。

個人情報保護の観点から、各施設のデータは個人を特定し得る情報を含んだままでは施設外に持ち出すことは認められない。したがって、データ記憶部１７ｂに蓄積する時点で匿名化処理を行うことで、内視鏡画像６１等のデータ回収時の上記の問題を回避することができる。なお、患者が特定されない限り、学習データとして有用な情報は選択して残すことができる。例えば、患者名は削除するが、年齢、病歴、又は病名等は、学習データとして有用である場合があるため場合によっては削除しなくてもよい。

記憶制御部１６は、一時保存部１７aに保存した内視鏡画像６１及び内視鏡画像６１に関連付けられて付帯する各種の情報をデータ記憶部１７ｂへ記憶する際には、内視鏡画像６１及び各種の情報の全てを蓄積してもよいし、データ抽出部９１により、内視鏡画像６１及び各種の情報から一部を抽出して蓄積してもよい。記憶制御部１６は、記憶すると判定した内視鏡画像６１について、内視鏡画像６１の一部を抽出して蓄積する場合は、内視鏡画像６１のデータ記憶部１７ｂに記憶されなかった部分については、一時保存部１７ａ又はデータ記憶部１７ｂにおいて削除する制御を行うことが好ましい。これにより、検出器５１の学習上有益な内視鏡画像６１及び内視鏡画像６１に付随する各種の情報を残しながら、さらなるストレージ容量、及び、開発工数の削減が可能となる。

データ抽出部９１は、例えば、内視鏡画像６１の認識処理の結果６３が予め設定した特定の内容を含む場合、内視鏡画像６１の認識処理の対象となった内視鏡画像６１が取得された時刻を含む予め設定された期間に取得された内視鏡画像６１をデータ記憶部１７ｂに記憶するようにしてもよい。したがって、データ抽出部９１は、内視鏡画像６１と内視鏡画像６１に関連付けられた各種の情報を把握した上で、データ抽出を行う。

予め設定した特定の内容としては、例えば、認識処理部１２が、注目領域６２を検出する検出処理の場合は、認識処理の結果６３が注目領域６２を検出したとの内容が挙げられる。この場合、認識処理の結果６３が注目領域６２を検出したとの結果であった際の認識処理の対象となった、内視鏡画像６１が取得された時刻を含む予め設定した期間の動画のみを抽出して、内視鏡画像６１をデータ記憶部１７ｂに記憶する。

図１５に示すように、具体的には、データ抽出部９１は、検査動画１１１である内視鏡画像６１において、認識処理の結果６３として注目領域６２が検出された内視鏡画像６１があった場合、この内視鏡画像６１が取得された時刻ｔを含んで予め設定した期間の検査動画を抽出して抽出動画１１２とする。そして、抽出動画１１２をデータ記憶部１７ｂに記憶する。ここで、予め設定した期間は、注目領域６２が検出された内視鏡画像６１が取得された時刻ｔの前後ａの期間としたため、抽出動画１１２は、検査動画１１１において時刻ｔ－ａから時刻ｔ＋ａの期間を抽出した抽出動画１１２となる。

また、内視鏡画像６１に医師が診断情報である特定の所見を付与した場合、診断情報の内容に応じて内視鏡画像６１を抽出した上で、抽出した内視鏡画像６１をデータ記憶部１７ｂに記憶するようにしてもよい。特定の所見としては、注目領域６２を認める、特定の病変を認める、又は、寛解した領域である等、適宜設定することができる。したがって、データ抽出部９１は、内視鏡画像６１と内視鏡画像６１に関連付けられた医師の所見を把握した上で、データ抽出を行う。

図１６に示すように、具体的には、データ抽出部９１は、医師が検査動画１１１である内視鏡画像６１ａ及び内視鏡画像６１ｂに対し、所見として、内視鏡画像６１ａに対して注目領域６２ａを指定し、内視鏡画像６１ｂに対して注目領域６２ｂを指定した場合、内視鏡画像６１ａ及び内視鏡画像６１ｂに付された医師のこれらの診断情報に基づいて、医師により領域が指定された内視鏡画像６１ａが取得された時刻ｔ１及び内視鏡画像６１ｂが取得された時刻ｔ２を含む予め設定した期間の動画を抽出して、内視鏡画像６１をデータ記憶部１７ｂに記憶してもよい。診断情報の内容に応じて抽出された内視鏡画像６１が複数である場合、これらの内視鏡画像６１を含むように検査動画１１１を抽出することが好ましい。

ここで、予め設定した期間は、注目領域が検出された内視鏡画像６１が取得された時刻ｔの前後ｂの期間としていたため、抽出動画１１２は、抽出動画１１２に含める複数の内視鏡画像６１のうち、最も古い時刻に取得された内視鏡画像６１の取得時刻の前の設定期間から、最も新しい時刻に取得された内視鏡画像６１の取得時刻の後の設定期間まで、とすることができる。したがって、図１６の場合は、検査動画１１１において時刻ｔ１－ｂから時刻ｔ２＋ｂの期間を抽出した抽出動画１１２となる。

データ抽出部９１が、検査動画１１１から特定の条件により抽出した抽出動画１１２を生成することにより、記憶制御部１６は、検査動画１１１の全体ではなく抽出動画１１２をデータ記憶部１７ｂに記憶する制御を行う。したがって、予め行った設定に応じて、検査動画１１１全体から学習に有用とされるシーンを選択した上で、データ記憶部１７ｂに記憶することができる。これにより、ストレージの圧迫を大いに抑制することができる。また、抽出動画１１２には、認識処理の結果６３又は医師の特定の所見等の情報が関連付けられているため、アノテーションが付された学習データとして有効に用いることが可能である。

次に、記憶制御部１６が記憶すると判定しなかった内視鏡画像６１について説明する。記憶制御部１６が記憶すると判定しなかった内視鏡画像６１については、記憶制御部１６が一時保存部１７aから削除する制御を行ってもよい。これにより、データ記憶部１７ｂに加え一時保存部１７aのストレージの節約を図ることができる。

次に、本実施形態の医療画像処理装置１０による処理の流れについて説明する。図１７に示すように、医療画像取得部１１が内視鏡装置１８により得られた内視鏡画像６１を取得する（ステップＳＴ１１０）。内視鏡画像６１には被検体が写っている。認識処理部１２は、医療画像取得部１１が取得した内視鏡画像６１に対し、認識処理を行う（ステップＳＴ１２０）。

医師は、ディスプレイ２０に表示された認識処理の結果６３と内視鏡画像６１とを見て検査を進める。検査終了後に、表示制御部１３は、医療画像取得部１１が取得した内視鏡画像６１をディスプレイ２０に表示する制御を行い、また、認識処理の結果６３についてもディスプレイ２０に表示する制御を行う（ステップＳＴ１３０）。医師は、ディスプレイ２０に表示された内視鏡画像６１と内視鏡画像６１の認識処理の結果６３とを見て、認識処理の結果６３に関して評価を行う（ステップＳＴ１４０）。評価は、認識処理の良し悪しに関する評価である。評価は、内視鏡画像６１と関連付けられて一時保存部１７ａに保存される（ステップＳＴ１５０）。

判定部１５は、一時保存部１７ａに保存された内視鏡画像６１及びこれに関連付けられた評価の内容を判定し、評価が予め設定したレベル以下である内視鏡画像６１について、データ記憶部１７ｂに記憶すると判定する。記憶制御部１６は、判定部１５がデータ記憶部１７ｂに記憶すると判定した内視鏡画像６１について、全部を記憶するか一部を抽出して記憶するかを判断し、内視鏡画像６１の記憶する部分を決定する（ステップＳＴ１６０）。記憶制御部１６は、記憶制御部１６が記憶すると決定した内視鏡画像６１の全部又は一部を、データ記憶部１７ｂに記憶する制御を行う（ステップＳＴ１７０）。

上記実施形態等は、医療画像処理用のプログラムであって、被検体が写る医療画像を取得する処理と、医療画像に対する認識処理を行う処理と、医療画像と医療画像の認識処理の結果とをディスプレイに表示する制御を行う処理と、表示された医療画像と医療画像の認識処理の結果とに基づいたユーザからの認識処理の結果に関する評価を受け付ける処理と、評価に基づき、評価の対象となった医療画像をデータ記憶部に記憶するか否かを判定する処理と、記憶すると判定した医療画像をデータ記憶部に記憶する制御を行う処理とをコンピュータに実行させる医療画像処理用プログラムを含む。

上記実施形態において、プロセッサ装置である医療画像処理装置１０に含まれる医療画像取得部１１、認識処理部１２、表示制御部１３、評価受付部１４、判定部１５、記憶制御部１６等の処理部（processing unit)のハードウェア的な構造は、次に示すような各種のプロセッサ（processor）である。各種のプロセッサには、ソフトウエア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵ（Central Processing Unit)、ＦＰＧＡ (Field Programmable Gate Array) などの製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device:ＰＬＤ）、各種の処理を実行するために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路などが含まれる。

１つの処理部は、これら各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサの組み合せ（例えば、複数のＦＰＧＡや、ＣＰＵとＦＰＧＡの組み合わせ）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアントやサーバなどのコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウエアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System On Chip:ＳｏＣ）などに代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサを１つ以上用いて構成される。

さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた形態の電気回路（circuitry）である。

１０ 医療画像処理装置
１１ 医療画像取得部
１２ 認識処理部
１３ 表示制御部
１４ 評価受付部
１５ 判定部
１６ 記憶制御部
１７a 一時保存部
１７ｂ データ記憶部
１８ 内視鏡装置
１９ ＰＡＣＳ
２０ ディスプレイ
２１ 入力デバイス
３１ 制御部
３２ 通信部
３３ 記憶部
３４ データバス
３５ ネットワーク
４１ ＣＰＵ
４２ ＲＡＭ
４３ ＲＯＭ
４４ 医療画像処理装置用プログラム
４５ 医療画像処理装置用データ
５１ 検出器
６１、６１a、６１ｂ 内視鏡画像
６２、６２a、６２ｂ 注目領域
６３ 認識処理の結果
６４ 検出注目領域
７０ スクロールバー
７１ メイン領域
７２ 注目領域検出表示枠
７３ 注目領域検出表示図形
７４ サブ領域
７５ 分類結果表示テキスト
７６ 分類結果色別表示
７７ 部位名表示テキスト
７８ 部位名のタイルの強調表示
８１ 指示表示
８２ ＯＫボタン
８３ ＮＧボタン
８４ 評価値入力枠
８５ 評価値入力ボタン
８６ 評価値バー
８７ スライダー
８８ コメント欄
８９ 評価値入力欄
９０ 選択枠
９１ データ抽出部
１０１ 氏名表示欄
１１１ 検査動画
１１２ 抽出動画
ＳＴ１１０～ＳＴ１７０ ステップ

Claims (18)

1. プロセッサを備え、
   前記プロセッサは、
   被検体が写る医療画像を取得し、
   前記医療画像に対する認識処理を行い、
   前記医療画像と前記医療画像の認識処理の結果とをディスプレイに表示する制御を行い、
   表示された前記医療画像と前記医療画像の認識処理の結果とに基づいたユーザからの前記認識処理の結果に関する評価を受け付け、
   前記評価に基づき、前記評価の対象となった前記医療画像をデータ記憶部に記憶するか否かを判定し、
   記憶すると判定した前記医療画像を前記データ記憶部に記憶する制御を行う医療画像処理装置。
2. 前記プロセッサは、前記ユーザに前記評価を促す指示表示を前記ディスプレイに表示する制御を行い、
   前記指示表示を表示した後に、前記評価を受け付ける請求項１に記載の医療画像処理装置。
3. 前記プロセッサは、前記医療画像を検査中に取得し、
   前記検査終了後の予め設定したタイミングで前記指示表示を表示する制御を行う請求項１又は２に記載の医療画像処理装置。
4. 前記プロセッサは、前記医療画像を検査中に取得し、
   前記検査終了後の予め設定したタイミングで前記医療画像と前記医療画像の認識処理の結果とを前記ディスプレイに表示する制御を行い、
   前記医療画像と前記医療画像の認識処理の結果とが前記ディスプレイに表示された後に、前記評価を受け付ける請求項１又は２に記載の医療画像処理装置。
5. 前記プロセッサは、前記検査中に前記医療画像と前記医療画像の認識処理の結果を表示する制御を行う前記ディスプレイと、前記検査終了後に前記医療画像と前記医療画像の認識処理の結果を表示する制御を行う前記ディスプレイとを、互いに異ならせる請求項３又は４に記載の医療画像処理装置。
6. 前記評価は、前記認識処理の結果が正解である程度を示す評価値により行われ、
   前記プロセッサは、前記評価値が、前記認識処理の結果が正解である程度が低いことを示す予め設定した範囲内である場合に、前記医療画像を前記データ記憶部に記憶すると判定する請求項１ないし５のいずれか１項に記載の医療画像処理装置。
7. 前記プロセッサは、前記医療画像を一時保存部に一時的に保存する制御を行う請求項１ないし６のいずれか１項に記載の医療画像処理装置。
8. 前記プロセッサは、前記医療画像を記憶すると判定した場合、前記一時保存部に保存した前記医療画像を前記データ記憶部に記憶する請求項７に記載の医療画像処理装置。
9. 前記プロセッサは、前記医療画像を記憶すると判定した場合、前記一時保存部に保存した前記医療画像から一部の前記医療画像を抽出した上で前記データ記憶部に記憶する制御を行う請求項７に記載の医療画像処理装置。
10. 前記プロセッサは、前記医療画像の認識処理の結果が予め設定した特定の内容を含む場合、前記医療画像の認識処理の対象となった前記医療画像が取得された時刻を含む予め設定した期間に取得された前記医療画像を前記データ記憶部に記憶する制御を行う請求項１ないし９のいずれか１項に記載の医療画像処理装置。
11. 前記プロセッサは、前記ユーザが前記被検体に対して行った診断に関する診断情報を受け付け、前記医療画像と前記診断情報とを関連付けて前記データ記憶部に記憶する制御を行う請求項１ないし１０のいずれか１項に記載の医療画像処理装置。
12. 前記プロセッサは、前記診断情報の内容に応じて前記医療画像を抽出した上で前記データ記憶部に記憶する制御を行う請求項１１に記載の医療画像処理装置。
13. 前記プロセッサは、前記医療画像が前記被検体を有する個人に関する個人情報を含む場合、前記医療画像から前記個人情報を削除した上で前記データ記憶部に記憶する制御を行う請求項１ないし１２のいずれか１項に記載の医療画像処理装置。
14. 前記プロセッサは、前記医療画像と前記医療画像の認識処理の結果とを関連付けて前記データ記憶部に記憶する制御を行う請求項１ないし１３のいずれか１項に記載の医療画像処理装置。
15. 前記プロセッサは、前記医療画像を静止画として及び／又は前記医療画像を含む動画として前記データ記憶部に記憶する制御を行う請求項１ないし１４のいずれか１項に記載の医療画像処理装置。
16. 前記プロセッサは、前記指示表示を表示する制御を行う前記ディスプレイ、前記医療画像を表示する制御を行う前記ディスプレイ、及び、前記医療画像の認識処理の結果を表示する制御を行う前記ディスプレイを、それぞれ互いに異ならせる、又は、少なくとも２つを同じとする請求項２ないし１５のいずれか１項に記載の医療画像処理装置。
17. 被検体が写る医療画像を取得するステップと、
    前記医療画像に対する認識処理を行うステップと、
    前記医療画像と前記医療画像の認識処理の結果とをディスプレイに表示する制御を行うステップと
    表示された前記医療画像と前記医療画像の認識処理の結果とに基づいたユーザからの前記認識処理の結果に関する評価を受け付けるステップと、
    前記評価に基づき、前記評価の対象となった前記医療画像をデータ記憶部に記憶するか否かを判定するステップと、
    記憶すると判定した前記医療画像を前記データ記憶部に記憶する制御を行うステップとを備える医療画像処理装置の作動方法。
18. 医療画像処理用のプログラムであって、
    被検体が写る医療画像を取得する処理と、
    前記医療画像に対する認識処理を行う処理と、
    前記医療画像と前記医療画像の認識処理の結果とをディスプレイに表示する制御を行う処理と、
    表示された前記医療画像と前記医療画像の認識処理の結果とに基づいたユーザからの前記認識処理の結果に関する評価を受け付ける処理と、
    前記評価に基づき、前記評価の対象となった前記医療画像をデータ記憶部に記憶するか否かを判定する処理と、
    記憶すると判定した前記医療画像を前記データ記憶部に記憶する制御を行う処理とをコンピュータに実行させる医療画像処理用プログラム。
    

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