JP5645146B2 - 情報処理システム、情報処理方法、情報処理装置及びその制御方法とその制御プログラム - Google Patents

Description

本発明は、生体組織の組織標本画像に基づく診断を評価する情報処理技術に関する。

上記技術分野において、特許文献１には、病理画像である組織標本画像からの診断を支援するため、診断に重要な注目領域（ＲＯＩ：Region of Interest）を自動的に抽出して順位付けする技術が開示されている。

特開２００９−１７５０４０号公報

しかしながら、上記従来技術には、同じ組織標本画像に対する病理医によるＲＯＩの選択と装置によるＲＯＩの選択とを比較して、あるいは異なる病理医による同じ組織標本画像についてのＲＯＩの選択とを比較して、選択の正しさを評価することへの言及はない。そのため、病理医や装置により選択されたＲＯＩが診断に重要な領域を含むか否かの判断ができなかった。

本発明の目的は、上述の課題を解決する技術を提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理装置は、
生体組織を撮影した組織標本画像から診断対象として第１の優先順位を付けて選択された第１の複数領域と、前記組織標本画像から診断対象として第２の優先順位を付けて選択された第２の複数領域と、前記組織標本画像上での前記選択された各領域の位置情報とを入力する入力手段と、
前記第１の優先順位が付いた前記第１の複数領域と、前記第２の優先順位が付いた前記第２の複数領域との類似度を、前記選択された各領域間の前記組織標本画像上の距離を考慮した相関に基づいて演算する演算手段と、
を備えることを特徴とする。

上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理装置の制御方法は、
生体組織を撮影した組織標本画像から診断対象として第１の優先順位を付けて選択された第１の複数領域と、前記組織標本画像から診断対象として第２の優先順位を付けて選択された第２の複数領域と、前記組織標本画像上での前記選択された各領域の位置情報とを入力する入力ステップと、
前記第１の優先順位が付いた前記第１の複数領域と、前記第２の優先順位が付いた前記第２の複数領域との類似度を、前記選択された各領域間の前記組織標本画像上の距離を考慮した相関に基づいて演算する演算ステップと、
を含むことを特徴とする。

上記目的を達成するため、本発明に係る制御プログラムは、
生体組織を撮影した組織標本画像から診断対象として第１の優先順位を付けて選択された第１の複数領域と、前記組織標本画像から診断対象として第２の優先順位を付けて選択された第２の複数領域と、前記組織標本画像上での前記選択された各領域の位置情報とを入力する入力ステップと、
前記第１の優先順位が付いた前記第１の複数領域と、前記第２の優先順位が付いた前記第２の複数領域との類似度を、前記選択された各領域間の前記組織標本画像上の距離を考慮した相関に基づいて演算する演算ステップと、
をコンピュータに実行させる。

上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理装置は、
生体組織を撮影した組織標本画像から診断対象として第１の優先順位を付けて選択した第１の複数領域を送信する送信手段と、
前記第１の複数領域の送信に応答して、前記第１の優先順位が付いた前記第１の複数領域と、前記組織標本画像から診断対象として第２の優先順位を付けて選択された第２の複数領域とから、各領域の組織標本画像の特徴量により重み付けされた、前記選択された各領域間の距離に基づいて演算された類似度と、前記第２の複数領域とを受信する受信手段と、
前記受信手段が受信した類似度と、識別可能とした前記第１の優先順位が付いた前記第１の複数領域及び前記第２の優先順位が付いた前記第２の複数領域とを表示する表示手段と、
を備えることを特徴とする。

上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理装置の制御方法は、
生体組織を撮影した組織標本画像から診断対象として第１の優先順位を付けて選択した第１の複数領域を送信する送信ステップと、
前記第１の複数領域の送信に応答して、前記第１の優先順位が付いた前記第１の複数領域と、前記組織標本画像から診断対象として第２の優先順位を付けて選択された第２の複数領域とから、各領域の組織標本画像の特徴量により重み付けされた、前記選択された各領域間の距離に基づいて演算された類似度と、前記第２の複数領域とを受信する受信ステップと、
前記受信ステップにより受信した類似度と、識別可能とした前記第１の優先順位が付いた前記第１の複数領域及び前記第２の優先順位が付いた前記第２の複数領域とを表示する表示ステップと、
を含むことを特徴とする情報処理装置の制御方法。

上記目的を達成するため、本発明に係る制御プログラムは、
生体組織を撮影した組織標本画像から診断対象として第１の優先順位を付けて選択した第１の複数領域を送信する送信ステップと、
前記第１の複数領域の送信に応答して、前記第１の優先順位が付いた前記第１の複数領域と、前記組織標本画像から診断対象として第２の優先順位を付けて選択された第２の複数領域とから、各領域の組織標本画像の特徴量により重み付けされた、前記選択された各領域間の距離に基づいて演算された類似度と、前記第２の複数領域とを受信する受信ステップと、
前記受信ステップにより受信した類似度と、識別可能とした前記第１の優先順位が付いた前記第１の複数領域及び前記第２の優先順位が付いた前記第２の複数領域とを表示する表示ステップと、
をコンピュータに実行させる。

上記目的を達成するため、本発明に係るシステムは、
生体組織を撮影した組織標本画像に基づく診断を支援する情報処理システムであって、
前記組織標本画像から診断対象として第１の優先順位を付けて選択された第１の複数領域と、前記組織標本画像から診断対象として第２の優先順位を付けて選択された第２の複数領域と、前記組織標本画像上での前記選択された各領域の位置情報とを入力する入力手段と、
前記第１の優先順位が付いた前記第１の複数領域と、前記第２の優先順位が付いた前記第２の複数領域との類似度を、前記選択された各領域間の前記組織標本画像上の距離を考慮した相関に基づいて演算する演算手段と、
前記演算手段が演算した類似度と、識別可能とした前記第１の優先順位が付いた前記第１の複数領域及び前記第２の優先順位が付いた前記第２の複数領域とを表示する表示手段と、
を備えることを特徴とする。

上記目的を達成するため、本発明に係る方法は、
生体組織を撮影した組織標本画像に基づく診断を支援する情報処理方法であって、
前記組織標本画像から診断対象として第１の優先順位を付けて選択された第１の複数領域と、前記組織標本画像から診断対象として第２の優先順位を付けて選択された第２の複数領域と、前記組織標本画像上での前記選択された各領域の位置情報とを入力する入力ステップと、
前記第１の優先順位が付いた前記第１の複数領域と、前記第２の優先順位が付いた前記第２の複数領域との類似度を、前記選択された各領域間の前記組織標本画像上の距離を考慮した相関に基づいて演算する演算ステップと、
前記演算ステップにおいて演算した類似度と、識別可能とした前記第１の優先順位が付いた前記第１の複数領域及び前記第２の優先順位が付いた前記第２の複数領域とを表示する表示ステップと、
を含むことを特徴とする。

本発明によれば、病理医や装置により選択されたＲＯＩが重要な注目領域を含んでいるか否かを評価できる。

本発明の第１実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの動作手順を示すシーケンス図である。 本発明の第２実施形態に係る病理医用端末からＲＯＩ画像を送信する時点の表示画面を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る病理医用端末への解析結果の表示画面を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る類似度蓄積ＤＢの構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理装置の処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係るＲＯＩ選択の相関値演算を説明する模式図である。 本発明の第２実施形態に係る病理医用端末のハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る画像識別テーブル及び送受信データの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る病理医用端末の処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第３実施形態に係る情報処理装置を有する情報処理システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第３実施形態に係る情報処理装置を有する情報処理システムの動作手順を示すシーケンス図である。 本発明の第３実施形態に係る病理医用端末への解析結果の表示画面を示す図である。 本発明の第３実施形態に係る類似度蓄積ＤＢの構成を示す図である。 本発明の第３実施形態に係る情報処理装置の処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第４実施形態に係る病理医用端末からＲＯＩ画像を送信する時点の表示画面を示す図である。 本発明の第４実施形態に係る病理医用端末への解析結果の表示画面を示す図である。 本発明の第５実施形態に係る情報処理装置を有する情報処理システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第５実施形態に係る情報処理装置の処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第６実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの動作手順を示すシーケンス図である。 本発明の第６実施形態に係る病理医用端末への問合せ回答の表示画面を示す図である。 本発明の第６実施形態に係る情報処理装置の処理手順を示すフローチャートである。

以下に、図面を参照して、本発明の実施の形態について例示的に詳しく説明する。ただし、以下の実施の形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。

［第１実施形態］
本発明の第１実施形態としての情報処理装置１００について、図１を用いて説明する。図１に示すように、情報処理装置１００は、入力部１１０と演算部１２０とを含む。入力部１１０は、生体組織を撮影した組織標本画像から選択された診断対象となる第１の複数領域と、組織標本画像から選択された診断対象となる第２の複数領域と、組織標本画像上での前記選択された各領域の位置情報とを入力する。演算部１２０は、第１の複数領域と第２の複数領域との類似度を、選択された各領域間の組織標本画像上の距離を考慮した相関に基づいて演算する。

本実施形態によれば、病理医や装置により選択されたＲＯＩが重要な注目領域を含んでいるか否かを評価できる。

［第２実施形態］
本発明の第２実施形態は、組織標本画像の１つの組織領域内に自由に選択され、病理医用端末から送信された複数のＲＯＩについて、同じ組織領域について他のＲＯＩの選択結果との類似度（相関の強さ）を演算して、ＲＯＩの選択が旨くなされているかを評価する。第２実施形態では、他のＲＯＩの選択は解析センターの病理画像解析支援装置により自動的に行なわれる。従って、本実施形態によれば、病理医用端末から送信された複数のＲＯＩの選択を解析センターが定量的に評価できる。

《本実施形態の情報処理装置を含む情報処理システムの構成》
図２は、本実施形態の情報処理装置である解析センター２１０を含む情報処理システム２００の構成を示すブロック図である。図２の情報処理システム２００は、病理画像診断の支援を行なう情報処理装置である解析センター２１０と、解析センター２１０にネットワーク２３０を介して接続する病理画像診断の支援を受ける複数の病理医用端末２２０とを備える。

解析センター２１０は、ネットワーク２３０と通信するための通信制御部２１５を有する。また、通信制御部２１５が受信した病理医用端末２２０からのＲＯＩの情報を、ＲＯＩの解析優先順位と共に受信するＲＯＩ受信部２１１を有する。ここで、病理医用端末２２０からのＲＯＩの優先順位を以下第１優先順位とする。また、通信制御部２１５が受信した組織標本画像を記憶する組織標本画像記憶部２１２を有する。組織標本画像記憶部２１２に記憶された組織標本画像に基づいて、ＲＯＩとＲＯＩの解析優先順位とを設定するＲＯＩ設定部２１３を有する。ここで、解析センター２１０が設定したＲＯＩの優先順位を以下第２優先順位とする。また、組織標本画像記憶部２１２に記憶された組織標本画像の内、ＲＯＩ受信部２１１及びＲＯＩ設定部２１３の示すＲＯＩの特徴量を解析するＲＯＩ特徴量解析部２１４を有する。

類似度演算部２１６は、ＲＯＩ受信部２１１のＲＯＩ及び第１優先順位と、ＲＯＩ設定部２１３のＲＯＩ及び第２優先順位と、ＲＯＩ特徴量解析部２１４が解析した各ＲＯＩの特徴量を使用して、ＲＯＩ受信部２１１のＲＯＩとＲＯＩ設定部２１３のＲＯＩとの類似度（相関）を演算する。類似度演算部２１６が演算した類似度は、ＲＯＩ設定部２１３のＲＯＩと共に類似度・ＲＯＩ送信部２１７によって通信制御部２１５を介して、診断支援の入力元である依頼元へ送信される。また、類似度演算部２１６が演算した類似度は、以降の診断支援に参照されるため、依頼元単位に検索可能に類似度蓄積ＤＢ２１８に蓄積される。

各々の病理医用端末２２０は、病理医用端末２２０の動作及び解析センター２１０との通信を制御する制御部２２１を備える。また、染色した生体組織を撮影した病理スライドを診断可能な解像度で読み取るスキャナ２２２を備える。また、スキャナ２２２で読み取った組織標本画像を表示するディスプレイ２２３を備える。図２には、データ入力や操作指示用のキーボードやポインティングデバイスなどは図示していないが、必要な入出力デバイスは接続しているものとする。

《情報処理システムの動作シーケンス》
図３は、本実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの動作手順３００を示すシーケンス図である。図３においては、病理医用端末２２０のスキャナ２２２による病理スライドの読み取りから、診断支援情報の画面表示までの動作を説明する。

まず、病理医用端末２２０は、ステップＳ３０１において、スキャナ２２２で病理スライドから組織標本画像を読み込む。次に、ステップＳ３０３において、読み込んだ組織標本画像をディスプレイ２２３に表示する。そして、組織標本画像内の複数の組織領域から診断に使用する組織領域を選択する。更に、選択された組織領域上から診断支援のため解析センター２１０に解析を依頼するＲＯＩを選択する（図４参照）。なお、組織領域の選択やＲＯＩの選択は、病理医がディスプレイ２２３画面上の組織標本画像から指示してもよいし、既存の自動ＲＯＩ設定ソフトウェアにより決定してもよい。

ステップＳ３０５において、病理医用端末２２０は、組織標本画像と、選択されたＲＯＩと、ＲＯＩの優先順位とを解析センター２１０に送信する。送信する組織標本画像には、少なくとも、病理医用端末２２０の端末ＩＤ、画像を特定する画像ＩＤ、病理医を特定する医師ＩＤを、処理結果の送信にために添付する。また、撮影した生体組織の部位（胃、肺、乳房、前立腺など）、染色法（ＨＥ法、ＩＨＣ法、ＦＩＳＨ法など）を、解析センター２１０による解析のために添付する。また、患者の個人情報が漏洩しない範囲で、例えば、性別や年齢の情報、住所や国籍の情報などが、解析あるいはデータベース（以下、ＤＢ）への情報蓄積や分析のために付加されて良い。

組織標本画像の受信に応答して、組織標本画像を記憶した解析センター２１０は、ステップＳ３０７において、組織標本画像に基づいて予め学習登録された組織構造解析ＤＢを使った組織構造解析を行ない、解析センター２１０独自のＲＯＩの設定とＲＯＩの優先順位の設定とを行なう。解析センター２１０は、続いてステップＳ３０９において、病理医用端末２２０から送信されたＲＯＩと、解析センター２１０が設定したＲＯＩとの各々の特徴量を、予め学習登録された特徴量解析ＤＢを使って解析する。

解析センター２１０は、ステップＳ３１１において、各ＲＯＩの位置情報と特徴量とに基づいて、病理医用端末２２０から送信されたＲＯＩと、解析センター２１０が設定したＲＯＩとの類似度（順位相関係数）を演算する。解析センター２１０は、ステップＳ３１３において、病理医用端末２２０に対して解析結果と演算した類似度とを送信する。また、演算されたＲＯＩ設定の類似度を、医師ＩＤや画像ＩＤに対応付けて、類似度蓄積ＤＢ２１８に蓄積する。

解析結果と類似度とを受信した病理医用端末２２０は、ステップＳ３１５において、ステップＳ３０１において病理スライドから読み込んだ組織標本画像に解析結果と類似度とを重畳して、ステップＳ３１７においてディスプレイ２２３に表示する（図５参照）。病理医はディスプレイ２２３に表示された解析結果を支援情報として参照して、組織標本画像の診断を行なう一方、類似度により自分のＲＯＩ設定を評価・学習できる。

《病理医用端末での表示画面》
以下、本実施形態の処理におけるディスプレイ２２３の表示画面を、図４及び図５に従って説明する。

（支援依頼時の表示画面）
図４は、本実施形態に係る、病理医用端末からＲＯＩ画像を送信する時点での、病理医用端末２２０のディスプレイ２２３に表示された画面４００を示す図である。

画面４００には、組織標本画像から選択された組織領域に重畳して、選択した複数のＲＯＩ４０１〜４０４が表示されている。各ＲＯＩ４０１〜４０４内には優先順位が丸数字で示されている。組織標本画像と、これら複数のＲＯＩ４０１〜４０４の位置情報と、優先順位とが、診断支援情報を得るために解析センター２１０に送信される。なお、図４には、ＲＯＩが矩形の場合を示したが、円や楕円などの他の形状であってもよいし、細胞の塊の輪郭に合わせた形状であってもよい。本実施形態では、位置情報としてＲＯＩの中央位置が送信される。

また、図４の４０５は、表示された組織標本画像の病理医用端末２２０における管理情報と、診断支援を依頼する依頼先の解析センター２１０を特定する情報とである。この中には、依頼元である病理医の医師ＩＤが含まれる。なお、４０５に示す情報は一例であって、これに限定されない。

（解析結果の表示画面）
図５は、本実施形態に係る、解析結果と類似度とを受信した時点での、病理医用端末２２０のディスプレイ２２３に表示された画面５００を示す図である。

図５においては、図４の複数のＲＯＩ４０１〜４０４の解析結果が、ガン細胞を有する各ＲＯＩに対応して解析した特徴量の表示で表わされている。ＲＯＩ５０１及び５０４は、特徴量が表示されてないことから、ガン細胞の無いエリアであることを示している。ＲＯＩ５０２及び５０３は、特徴量として、平均核サイズ（μm²）と、平均異形度と、テクスチャとの値により表示されている。

図５の５０５及び５０６は、病理医用端末２２０から送信したＲＯＩ５０１及び５０４とは異なる、解析センター２１０が設定したＲＯＩである。ＲＯＩ５０６は、ＲＯＩ５０４と同様にガン細胞の無いエリアであることを示している。ＲＯＩ５０５は、特徴量が表示されており、ガン細胞を有するＲＯＩである。また、実線の丸数字は、送信した時のＲＯＩ５０１〜５０４の優先順位を示し、識別可能な破線の丸数字は、解析センター２１０が設定したＲＯＩ５０３，５０２，５０５，５０６の優先順位を示す。

図５の５１０は、表示された組織標本画像の病理医用端末２２０における管理情報と、診断支援の解析結果を報告した報告元の解析センター２１０を特定する情報とである。５１０には類似度が0.65であることが表示されている。なお、５１０に示す情報は一例であって、これに限定されない。病理医はかかる表示を見て、自分のＲＯＩ４０１〜４０４の設定についての評価を認識することができる。

《解析センターのハードウェア構成》
図６は、本実施形態に係る解析センター２１０のハードウェア構成を示すブロック図である。なお、図６には、１つの装置による構成を示したが、機能別の複数の装置により構成されてもよい。

図６において、ＣＰＵ６１０は演算制御用のプロセッサであり、プログラムを実行することで解析センター２１０の各機能構成部を実現する。ＲＯＭ６２０は、初期データ及びプログラムなどの固定データ及びプログラムを記憶する。通信制御部２１５は、ネットワーク２３０を介して複数の病理医用端末２２０との通信を制御する。かかる通信は有線であっても無線であっても良い。

ＲＡＭ６４０は、ＣＰＵ６１０が一時記憶のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。ＲＡＭ６４０には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶する領域が確保されている。各領域には、病理医用端末２２０から受信した組織標本画像データやＲＯＩの位置情報を含む受信データ６４１が記憶される。また、病理医用端末２２０から受信した組織標本画像データ６４２が記憶される。また、解析センター２１０が算出した類似度データ６４３が記憶される。また、病理医用端末２２０に送信する解析結果や類似度を含む送信データ６４４が記憶される。

ストレージ６５０は、データベースや各種のパラメータ、ＣＰＵ６１０が実行するプログラムを、不揮発に記憶する大容量記憶装置である。ストレージ６５０には、本実施形態の実現に必要な以下のデータ又はプログラムが記憶されている。データの記憶部としては、組織標本画像データによりＲＯＩの特徴量解析を行なうために使用される特徴量解析用ＤＢ６５１が格納される。また、算出された類似度を蓄積する類似度蓄積ＤＢ２１８が格納される（図７参照）。また、類似度を算出するための演算式を含むアルゴリズムである類似度算出アルゴリズム６５２が格納される。なお、かかる特徴量解析用ＤＢ６５１は、病理医用端末２２０から受信した画像データや解析結果のフィードバック、解析結果の統計的な処理などを使って学習することによって、更新されるのが望ましい。

また、本実施形態では、プログラムとして、一連の病理画像診断支援を実現する病理画像診断支援プログラム６５３を格納する（図８Ａ参照）。また、病理画像診断支援プログラム６５３の一部を構成する、特徴量解析用ＤＢ６５１を使って組織標本画像データによるＲＯＩの特徴量解析を行なう特徴量解析モジュール６５４を格納する。また、類似度算出アルゴリズム６５２を使用して類似度を算出する類似度算出モジュール６５５を格納する。また、解析結果と類似度とを診断支援情報として病理医用端末２２０に送信する解析結果送信モジュール６５６を格納する。

なお、図６には、本実施形態に必須なデータやプログラムのみが示されており、ＯＳなどの汎用のデータやプログラムは図示されていない。

（類似度蓄積ＤＢの構成）
図７は、本実施形態に係る類似度蓄積ＤＢ２１８の構成を示すブロック図である。

７０１は診断支援の依頼をした病理医を特定する医師ＩＤであり、７０２は依頼日時である。７０３は受信した組織標本画像データを特定する組織標本画像ＩＤである。７０４〜７０６は、組織標本画像ＩＤ７０３で特定した組織標本画像データを種別するための、性別／年齢と、解析対象の組織標本画像の部位と、その生体組織の染色法とであり、解析センター２１０での解析法に関連する情報である。７０７は、病理医用端末２２０から受信したＲＯＩと解析センター２１０で設定したＲＯＩとの相関値である算出された類似度である。

図７では、上記病理医用端末２２０から受信した各組織標本画像に対応して、各類似度７０７の算出の基となったＲＯＩ情報が記憶されている。例えば、２行目の類似度“0.65”が算出されたＲＯＩ情報７１０として、ＲＯＩの優先順位７１１と、病理医用端末２２０から受信した依頼設定情報７１２と、解析センター２１０が設定した比較設定情報７１３とが格納される。依頼設定情報７１２には、組織標本画像内の組織領域を示す情報７１２ａと、組織領域から病理医により選ばれたＲＯＩの重心位置を示すＲＯＩ重心位置アドレス７１２ｂと、解析センター２１０が解析したＲＯＩの特徴量７１２ｃとが含まれる。また、比較設定情報７１３には、組織標本画像内の設定した組織領域を示す情報７１３ａと、組織領域から解析センター２１０により選ばれたＲＯＩの重心位置を示すＲＯＩ重心位置アドレス７１３ｂと、解析センター２１０が解析したＲＯＩの特徴量７１３ｃとが含まれる。なお、ＲＯＩの形状によりＲＯＩ重心位置の記憶データは異なる。同様のＲＯＩ情報７２０が、３行目の類似度“0.74”が算出されたＲＯＩ情報として格納される。以上のように、本実施形態では、ＲＯＩの形状の変化やＲＯＩ内の画素単位あるいは細胞単位の重み付けなどを考慮してＲＯＩ重心位置をＲＯＩの形状の中心とした。しかしながら、重心位置に限定されるものではない。

なお、類似度蓄積ＤＢ２１８の一行毎の情報は、類似度蓄積ＤＢ２１８に蓄積される前に、ＲＡＭ６４０上に生成される。また、特徴量解析と解析結果の通知のためのテーブルなどもＲＡＭ６４０上に生成されるが、本実施形態では類似度の演算・通知が主要構成であり、解析結果の通知は副次的なものであり詳細な説明は省略する。

《解析センターの動作手順》
図８Ａは、本実施形態に係る情報処理装置の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図６のＣＰＵ６１０がＲＡＭ６４０を使用しながら実行して、図２の解析センター２１０の各機能構成部を実現する。

まず、ステップＳ８０１において、病理医用端末２２０からの解析画像とＲＯＩとの受信を待つ。画像受信があればステップＳ８０３に進んで、受信した組織標本画像と、ＲＯＩと、ＲＯＩの優先順位とを記憶する。次に、ステップＳ８０５において、受信した組織標本画像から、解析センター２１０でＲＯＩと、ＲＯＩの優先順位とを設定する。次に、ステップＳ８０７に進んで、部位、染色法、性別／年齢などに対応した各ＲＯＩの特徴量解析を行なう。ここで行なう特徴量解析は、例えばＨＥ染色された胃の生体組織であれば、細胞核の寸法や形状解析が行なわれることになる。

そして、ステップＳ８０９において、病理医用端末２２０からのＲＯＩと、解析センター２１０で設定されたＲＯＩとの類似度（順位相関係数）を演算する。次に、ステップＳ８１１においては、特徴量解析結果と類似度とを送信元の病理医用端末２２０に対して送信元からの画像ＩＤを付して送信する。ステップＳ８１３においては、類似度蓄積ＤＢ２１８に算出した類似度を医師ＩＤに対応付けて記録する。

（解析される特徴量）
図８ＡのステップＳ８０７で解析される特徴量としては、以下のような特徴量がある。しかし、以下の例はＨＥ染色法の場合の一例であってこれには限定されない。

まず、ＲＯＩ全体の組織構造解析における特徴量としては、対象となる臓器によっては特殊な特徴量が使われる場合があるが、概ねどの部位のガンにおいても下記特徴量f1〜f10が重要な特徴となっている。
f1) 核のサイズ、
f2) 大きい核の密度 = 大きい核の数 / 全核の数、
f3) 腺管に属する核の密度、
f4) 核の向き、
f5) 核の扁平度、
f6) 腺管の厚さ、
f7) 色(RGB)、
f8) 色(HSV)、
f9) 腺管領域、
f10) Gabor関数でフィルタリングした信号（方位特徴、配列）、
がある。

また、大域的特徴としては、上記特徴量に加えて、粘液、脂肪などの領域に関する情報も使う場合がある。特殊な特徴量としては、例えば胃生検では印環細胞（以下、Signet ring）の疑いなどがある。

また、より詳細な特徴量解析における特徴量としては、対象となる臓器によっては特殊な特徴量が使われる場合があるが、概ねどの部位のガンにおいても下記特徴量F1〜F7が重要な特徴となっている。
F1) 核のサイズ、
F2) 核の長径および短径、
F3) 円形度(円に近ければ最大値1を取り，円から外れている度合いが大きいほど小さい値)、
F4) テクスチャ、
F5) 色(RGB)、
F6) 色(HSV)、
F7) 腺管領域、
がある。

特殊な特徴量としては、例えば、低倍率画像データによる胃生検ではSignet ringの疑いなどがある場合の、高倍率画像データによるSignet ringの有無の確認がある。

なお、実際の条件判断に使用されるのは、上記特徴量を基本特徴量として，その平均，分散，中央値，四分位数，ヒストグラムのP-percentile(例えばP=5,25,50,75,95)など，派生的に得られる統計量を、ＲＯＩ単位で算出した上でＲＯＩの特徴量とする。

なお、組織構造解析は低倍率画像データで行ない、より詳細な特徴量解析は高倍率画像データで行なう。そのため、組織構造解析と特徴量解析とで用いられている同じ名前の特徴量は、画像の解像度が異なるため同じものではない。例えば。核のサイズでは、低倍率画像データの解析においては、ヘマトキシンリンに染まった領域を抽出してそのピクセルサイズをもとに大きな核と小さな核に分類するなど、おおざっぱに解析をする。これに対して、高倍率画像データの解析においては、核の輪郭を正確に抽出してその輪郭を元にサイズ(あるいは円軽度など)を算出する。

また、腺管などの大域的な情報は低倍率でしか得られないため，まず組織標本画像の低倍率画像データの解析で腺管領域を抽出して腺管マスクを生成し、そのマスク情報をそのまま高倍率画像データの解析モジュールに渡す。高倍率画像データの解析モジュールはこの情報に基づいて、解析対象である核が腺管に含まれているかどうかを確認して、もし腺管に含まれているならばたとえサイズが大きくてもガンとは判定しないようにするなども行なわれる。

《相関値演算》
次に、図８ＡのステップＳ８０９において使用されるＲＯＩ選択の相関値演算を説明する。
本実施形態では、病理画像における特徴に依存したＲＯＩ選択の類似度を算出する順位相関係数Ｒlを導入する。この順位相関係数は、１からＲＯＩの重心間の距離数を引いたものに特徴量の関数である重み係数により重み付けしながら線形和を取ったものであり、下記の式で表される。

ここで、Ｎは総分類（対象領域：ＲＯＩ）数であり、ｄnは領域重心間距離である。ｗn(ｆ1,…,ｆM)は特徴量ｆ1,…,ｆMの比較する２つの領域に含まれる量によって決まる重み係数で、最大値が“１”である。

重み係数ｗn(ｆ1,…,ｆM)の具体的な設定法としては、まず、特徴量の１つを（ｆ）とし、比較する第１のＲＯＩ選択が選んだ領域をＡ１とし、第２のＲＯＩ選択が選んだ領域をＡ２とする。そして、それぞれに含まれる特徴量ｆの小さい方を基準の量にして、その量が一定値“ｆ0”を超えた場合を“１”とし、“ｆ0”以下の場合は、領域Ａ１の特徴量“ｆ1”と領域Ａ２の特徴量“ｆ2”の小さいほうを“ｆ0”で除した数とする。つまり、

と設定することで与えられる。なお、“ｆ0”、“ｆ1”、“ｆ2”などは具体的な数値であり、上記の特徴量の種類ｆ1、ｆ2などとは異なる。

図８Ｂは、上記２つの領域Ａ１とＡ２との相関値演算を図式的に説明する模式図である。画面８００上の組織領域８１０上に選択された２つのＲＯＩ−１（Ａ１）とＲＯＩ−２（Ａ２）があり、ＲＯＩ間の距離をｄn、それぞれの特徴量“ｆ1”、“ｆ2”とすると、その１つの演算値は図示したｗn（ｆ）×（１ーｄn)となる。上記［数１］は、このような演算を各ＲＯＩについて行ない、線形和したものである。

このようにｗnを決めることで、順位相関Ｒlの最大値は“１”になる（領域が一致してかつ両選択の領域において一定値“ｆ0”以上の特徴量ｆを含む場合）。なお、この相関は、領域の特徴量にも依存するので、場所が一致しても病理的な特徴量が双方で得られていない限り、相関値が高くなることはない。つまり、病理的な根拠の薄い偶然の一致による高い相関を防止する効果がある。

なお、上記［数１］の説明においては、ＲＯＩの優先順位は特に考慮されていない。しかしながら、実用的には、対応する２つのＲＯＩはそれぞれに選択で同じ優先順位のＲＯＩとして優先順位を導入すると、さらに類似度の差異を明瞭にできる。しかし、一方で同じ領域をＲＯＩとして選んだ場合の差異を強調し過ぎる可能性もあるので、ＲＯＩの個数などで調整する必要もある。

《病理医用端末のハードウェア構成》
図９は、本実施形態に係る病理医用端末２２０のハードウェア構成を示すブロック図である。図２に示したように、病理医用端末２２０は、基本的構成として、制御部２２１と、スキャナ２２２と、ディスプレイ２２３とを有している。

図９において、ＣＰＵ９１０は演算制御用のプロセッサであり、プログラムを実行することで病理医用端末２２０の制御部を実現する。ＲＯＭ９２０は、初期データ及びプログラムなどの固定データ及びプログラムを記憶する。通信制御部９３０は、ネットワーク２３０を介して解析センター２１０との通信を制御する。かかる通信は有線であっても無線であっても良い。

ＲＡＭ９４０は、ＣＰＵ９１０が一時記憶のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。ＲＡＭ９４０には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶する領域が確保されている。各領域には、スキャナ２２２が病理スライドから読み取った組織標本画像読取データ９４１が記憶される。また、解析センター２１０に送信する組織標本画像の画像データ及び通知された類似度（順位相関係数）を管理すると共に、患者や部位、ＲＯＩなどを特定するための画像識別テーブル１０４２が記憶される（図１０参照）。また、解析センター２１０と送受信する送受信データ９４３が記憶される（図１０参照）。また、病理医用端末２２０のディスプレイ２２３に表示するための表示データ９４４が記憶される。

ストレージ９５０は、データベースや各種のパラメータ、ＣＰＵ９１０が実行するプログラムを、不揮発に記憶する大容量記憶装置である。ストレージ９５０には、本実施形態の実現に必要な以下のデータ又はプログラムが記憶されている。データの記憶部としては、病理医がローカルに蓄積した、スキャナ２２２で読み取った組織標本画像ＤＢ９５１が格納される。また、患者に対応する診断履歴を保持する患者履歴ＤＢ９５２が格納される。

また、本実施形態では、プログラムとして、病理画像診断支援を解析センター２１０に依頼する処理を含む病理画像診断処理プログラム９５３を格納する（図１１参照）。また、病理画像診断処理プログラム９５３の一部を構成する、解析センター２１０とのデータ通信を制御する送受信制御モジュール９５４を格納する。また、解析センター２１０から受信した解析結果を組織標本画像に重畳して表示する解析結果表示モジュール９５５を格納する。

入力インタフェース９６０は、ＣＰＵ９１０による制御に必要な制御信号及びデータを入力するインタフェースである。本実施形態では、スキャナ２２２から病理スライドを読み取った組織標本画像の画像データを入力する。なお、他のキーボードやポインティングデバイスなどの図示は省略している。出力インタフェース９７０は、ＣＰＵ９１０による制御の下に機器に対して制御信号及びデータを出力するインタフェースである。本実施形態では、ディスプレイ２２３に組織標本画像や解析センター２１０への診断支援の依頼情報、あるいは解析センター２１０から送信された解析結果や類似度を出力する。

なお、図９には、本実施形態に必須なデータやプログラムのみが示されており、ＯＳなどの汎用のデータやプログラムは図示されていない。

（画像識別テーブル及び送受信データの構成）
図１０は、本実施形態に係る画像識別テーブル９４２及び送受信データ９４３の構成を示す図である。

１００１は患者を特定する患者ＩＤであり、１００２は組織標本画像の撮影日時であり、１００３は組織標本画像を特定する組織標本画像ＩＤである。１００４は患者の性別／年齢であり、１００５は解析対象の組織標本画像の部位であり、１００６はその生体組織の染色法であり、解析センター２１０での解析法に関連する情報である。１００７は、病理医用端末２２０から受信したＲＯＩと解析センター２１０で設定したＲＯＩとの相関値である、算出された類似度である。

図１０では、スキャナで読み取って診断支援を依頼した各組織標本画像に対応して、各類似度１００７の算出の基となったＲＯＩ情報が記憶されている。例えば、２行目の類似度“0.65”が算出されたＲＯＩ情報１０１０として、ＲＯＩの優先順位１０１１と、解析センター２１０に送信した依頼設定情報１０１２と、解析センター２１０が設定した比較設定情報１０１３とが格納される。依頼設定情報１０１２には、組織標本画像内の組織領域を示す情報１０１２ａと、組織領域から病理医により選ばれたＲＯＩの重心位置を示すＲＯＩ重心位置アドレス１０１２ｂと、解析センター２１０が解析したＲＯＩの特徴量１０１２ｃとが含まれる。また、比較設定情報１０１３には、組織標本画像内の設定した組織領域を示す情報１０１３ａと、組織領域から解析センター２１０により選ばれたＲＯＩの重心位置を示すＲＯＩ重心位置アドレス１０１３ｂと、解析センター２１０が解析したＲＯＩの特徴量１０１３ｃとが含まれる。なお、ＲＯＩの形状によりＲＯＩ重心位置の記憶データは異なる。同様のＲＯＩ情報１０２０が、３行目の類似度“0.74”が算出されたＲＯＩ情報として格納される。以上のように、本実施形態では、ＲＯＩの形状の変化やＲＯＩ内の画素単位あるいは細胞単位の重み付けなどを考慮してＲＯＩ重心位置をＲＯＩの形状の中心とした。しかしながら、重心位置に限定されるものではない。

上記情報の必要性の高い一部情報は、ＤＢとして病理医用端末２２０に蓄積されてもよいが、解析センター２１０に医師ＩＤに対応付けられて蓄積されているので、全てを蓄積する必要はない（図７参照）。

《病理医用端末の動作手順》
図１１は、本実施形態に係る病理医用端末２２０の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図９のＣＰＵ９１０がＲＡＭ９４０を使用しながら実行して、図２の病理医用端末２２０の機能を実現する。

まず、ステップＳ１１０１において、スキャナ２２２によって病理スライドを解析可能な倍率に対応する解像度で読み取る。ステップＳ１１０３において、その読み取った病理スライドに対応する画像をディスプレイ２２３に表示する。ステップＳ１１０５において、病理医によるＲＯＩ設定入力を待って、ＲＯＩ設定入力があればステップＳ１２０７に進んで、病理スライドに対応する組織標本画像から解析依頼対象の組織領域の選択、その組織領域からのＲＯＩの設定が行なわれ、ＲＯＩの優先順位が設定される。ステップＳ１２０７の処理の結果、選択された組織領域上に解析依頼のために選択された複数のＲＯＩが重畳されて表示された例が、図４に相当する。

ステップＳ１１０９において、読み取られた組織標本画像データと、設定したＲＯＩと、ＲＯＩの優先順位とを、医師ＩＤや画像ＩＤを付して解析センター２１０に送信する。なお、病理医用端末２２０を特定する端末ＩＤや解析センター２１０の解析法に関連する情報も共に送信する。ステップＳ１１１１においては、解析センター２１０からの解析結果と類似度との受信を待つ。解析結果と類似度との受信があればステップＳ１１１３に進んで、解析結果と類似度とを解析対象の組織領域に重畳した表示画面を生成する。ステップＳ１１１５において、重畳して生成された表示画面をディスプレイ２２３に表示することで、病理医の診断を支援する（図５参照）。

［第３実施形態］
第２実施形態においては、病理医用端末２２０から送信されたＲＯＩと類似度を算出する比較対象は解析センター２１０が設定したＲＯＩであった。本実施形態では、解析センター２１０ではなく、解析センター２１０は受信した組織標本画像を専門医用端末に送信してＲＯＩ設定を依頼し、専門医のＲＯＩ設定との類似度を算出する。本実施形態によれば、病理医側で自分の習熟度などが評価できると共に、ＲＯＩ設定基準に関する対話なども可能となる。

《本実施形態の情報処理装置を含む情報処理システムの構成》
図１２は、本実施形態に係る情報処理装置である解析センター１２１０を有する情報処理システム１２００の構成を示すブロック図である。

図１２の情報処理システム１２００は、病理画像診断の支援を行なう情報処理装置である解析センター１２１０と、解析センター１２１０にネットワーク２３０を介して接続する病理画像診断の支援を受ける複数の病理医用端末２２０と、病理画像診断の支援を行なう専門医用端末１２２０とを備える。

解析センター１２１０について図２の解析センター２１０との相違点を説明する。同じ参照番号を付した機能部は、図２と同様であるので詳細な説明を省略する。ネットワーク２３０と通信するための通信制御部１２１５は、複数の病理医用端末２２０に加えて専門医用端末１２２０との通信を制御する。ＲＯＩ受信部１２１３は、通信制御部１２１５が受信した依頼先の専門医用端末１２２０からのＲＯＩの情報を、ＲＯＩの解析優先順位と共に受信する。ここで、専門医が設定したＲＯＩの優先順位を以下第２優先順位とする。また、ＲＯＩ特徴量解析部２１４は、組織標本画像記憶部２１２に記憶された組織標本画像の内、ＲＯＩ受信部２１１及びＲＯＩ受信部１２１３の示すＲＯＩの特徴量を解析する。

類似度演算部２１６は、ＲＯＩ受信部２１１のＲＯＩ及び第１優先順位と、ＲＯＩ受信部１２１３のＲＯＩ及び第２優先順位と、ＲＯＩ特徴量解析部２１４が解析した各ＲＯＩの特徴量を使用して、ＲＯＩ受信部２１１のＲＯＩとＲＯＩ設定部２１３のＲＯＩとの類似度（相関）を演算する。類似度演算部２１６が演算した類似度は、ＲＯＩ設定部２１３のＲＯＩと共に類似度・ＲＯＩ送信部２１７によって通信制御部１２１５を介して、診断支援の依頼元へ送信される。また、類似度演算部２１６が演算した類似度は、以降の診断支援に参照されるため、依頼元単位に比較対象の専門医の情報も含めて検索可能に類似度蓄積ＤＢ１２１８に蓄積される。

専門医用端末１２２０は、専門医用端末１２２０の動作及び解析センター２１０との通信を制御する制御部１２２１を備える。また、解析センター２１０から送信された組織標本画像を表示するディスプレイ１２２３を備える。図１２には、データ入力や操作指示用のキーボードやポインティングデバイスなどは図示していないが、必要な入出力デバイスは接続しているものとする。

なお、上記には、ＲＯＩ設定依頼の対象を専門医としたが、他の専門医ではない病理医や、他の解析センターなどであっても良い。

《情報処理システムの動作シーケンス》
図１３は、本実施形態に係る情報処理装置を有する情報処理システムの動作手順１３００を示すシーケンス図である。図１３においては、病理医用端末２２０のスキャナ２２２による病理スライドの読み取りから、診断支援情報の画面表示までの動作を説明する。なお、図３と同様のステップは同じ参照番号を付しており、説明は省略する。

ステップＳ３０５において、病理医用端末２２０から解析センター１２１０に送信された、組織標本画像と、選択されたＲＯＩと、ＲＯＩの優先順位とは、解析センター１２１０で受信される。そして、解析センター１２１０は、ステップＳ１３０１において、専門医用端末１２２０に対してＲＯＩ設定の依頼をする。ＲＯＩ設定の依頼には、組織標本画像と、組織標本画像を特定する画像ＩＤとが添付されている。

専門医用端末１２２０では、ステップＳ１３０３において、解析センター１２１０から受信した組織標本画像を表示する。そして、ステップＳ１２０５において、専門医のＲＯＩ設定と、ＲＯＩの優先順位の設定とが行なわれ、その設定結果がステップＳ１２０７において解析センター１２１０に報告される。

解析センター１２１０では、ステップＳ１３０９で病理医用端末２２０からの依頼情報（組織標本画像やＲＯＩなど）を登録して、専門医用端末１２２０からの報告を待つ。専門医用端末１２２０からのＲＯＩとＲＯＩの優先順位の報告があると、ステップＳ３０９において各ＲＯＩの特徴量を解析することになる。以下、ステップＳ３１７までの処理は、比較対象が、解析センターの設定したＲＯＩから専門医の設定したＲＯＩに変わるのみで、図３と同様であるので、説明を省略する。

《病理医用端末での表示画面》
以下、本実施形態の処理におけるディスプレイ２２３の表示画面を、図１４に従って説明する。なお、病理医用端末２２０の診断支援の依頼時におけるディスプレイ２２３の表示は図４と同様であるので、説明を省略する。

（解析結果の表示画面）
図１４は、本実施形態に係る病理医用端末２２０のディスプレイ２２３への解析結果の表示画面１４００を示す図である。なお、図１４の表示画面１４００における図５と同じ参照番号を付された要素は同じものであるので、説明は省略する
図１４においては、１４１０に、図５の５１０の情報に加えて、ＲＯＩの類似度を演算した対象の専門医の氏名が追加されている。なお、１４１０に示す情報は一例であって、これに限定されない。病理医はかかる表示を見て、図４の自分のＲＯＩ４０１〜４０４の設定についての評価を認識することができる。

（類似度蓄積ＤＢの構成）
図１５は、本実施形態に係る類似度蓄積ＤＢ１２１８の構成を示す図である。なお、図１５の類似度蓄積ＤＢ１２１８の構成の、図７との相違点は、専門医名１２０９の追加のみであり、他の図７と同じ参照番号は図７と同様であるので、説明は省略する。

《解析センターの動作手順》
図１６は、本実施形態に係る情報処理装置の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図示しないＣＰＵがＲＡＭを使用しながら実行して、図１２の解析センター１２１０の各機能構成部を実現する。なお、図１６のフローチャートにおいて、図８との相違点は、図８のステップＳ８０５をステップＳ１６０１〜Ｓ１６０３に置き換えたものである。従って、他の同じ参照番号のステップの処理は同様であるので説明は省略し、以下相違点のみを説明する。

ステップＳ８０３において病理医用端末２２０から受信した情報を記憶した後、ステップＳ１６０１において、病理医用端末２２０から受信した組織標本画像を専門医用端末１２２０に送信して、専門医によるＲＯＩ設定を依頼する。ステップＳ１６０３において、専門医用端末１２２０からのＲＯＩ設定の報告受信を待って、受信があればステップＳ１６０５に進んで、専門医用端末１２２０から受信したＲＯＩ及びＲＯＩの優先順位を記憶する。そして、以下、各ＲＯＩの特徴量解析、順位相関係数（類似度）演算を図８と同様に実行する。なお、ステップＳ８１３においては、類似度蓄積ＤＢ２１８に算出した類似度と専門医名とを医師ＩＤに対応付けて記録する。

［第４実施形態］
第２実施形態及び第３実施形態においては、病理医が選ばれた組織領域上に自由に設定した複数のＲＯＩについて、解析センターのＲＯＩ設定や、専門医のＲＯＩ設定との相関（類似度）を演算した。本実施形態においては、組織領域上に自由に設定した複数のＲＯＩではなく、組織領域を予め格子状の所定領域範囲の複数ブロック（ＲＯＩに相当：図７及び図８参照）に分割し、病理医はその複数ブロックから解析対象のブロックをＲＯＩとして選択する。従って、順位相関係数（類似度）の演算も共通の複数ブロックからどのブロックを選択したかの、２つのブロック選択順位間の演算となる。しかしながら、２つのブロック選択順位間の演算には、暗黙裏に格子状の所定領域範囲に分割された複数ブロックの組織領域上の規格化された位置関係が寄与していると考えられるので、病理画像の特徴の１つである位置関係が考慮されている。本実施形態によれば、第２及び第３実施形態よりも、より簡単な類似度の演算により病理医におけるＲＯＩ設定を定量的に評価できる。

なお、本実施形態の情報処理システムの構成や動作、情報処理システムを構成する病理医用端末や専門医用端末及び解析センターの構成や動作は、第２実施形態や第３実施形態と同様である。本実施形態の第２及び第３実施形態との相違点は、ＲＯＩの設定が組織領域を予め格子状の所定領域範囲に分割した複数ブロックからの選択で行なわれることと、それに対応して例えば図８の順位相関係数（類似度）で異なる演算式を使用するものであるので、以下相違点を説明する。

《病理医用端末での表示画面》
以下、本実施形態の処理におけるディスプレイ２２３の表示画面を、図１７及び図１８に従って説明する。

（支援依頼時の表示画面）
図１７は、本実施形態に係る病理医用端末２２０からＲＯＩ画像を送信する時点の、ディスプレイ２２３の表示画面１７００を示す図である。

表示画面１７００には、予め組織標本画像の倍率などに基づいた寸法の格子目１７１１が重畳されている。その升目であるブロックの１７０１から１７０４に、病理医により選択されたＲＯＩとしてその優先順位が丸数字で表示されている。１７１０は、依頼先や依頼元の医師ＩＤを含む情報である。

（解析結果の表示画面）
図１８は、本実施形態に係る病理医用端末２２０のディスプレイ２２３への解析結果と類似度との表示画面１８００を示す図である。

表示画面１８００には、図１７と同様の格子目１８１１が重畳されている。その升目であるブロックの図７の１７０１から１７０４に対応する１８０１から１８０４に、病理医により選択されたＲＯＩとしてその優先順位が丸数字で表示されている。さらに、解析センターあるいは専門医により選択されたＲＯＩの優先順位が１８０３，１８０２，１８０５，１８０４に破線丸数字で表示されている。１８１０は、報告元や依頼元の医師ＩＤと、算出された類似度を含む情報である。

《組織標本画像のブロック分割とＲＯＩ設定》
組織標本画像のブロック分割とＲＯＩ設定は、以下のように行なわれる。

最初に組織標本画像から選択された組織領域を小領域（ブロック）に分割する。代表的な方法としては、格子状のブロック分割により小領域を設定する方法がある。この場合も、組織が存在しない領域は予め対象から外し残りを対象領域とする方法もある。ブロック分割の場合は、領域の重複はないが、重複があっても良い。例えば、組織の存在する点を中心とした一定の矩形ないし円形領域を小領域として設定する方法である。いずれにしても、第２及び第３実施形態と相違して、予めＲＯＩの位置情報が固定されて既知である。

次に、病理医が解析対象の重要なブロックを選択して、ＲＯＩとして設定する。なお、ブロックの選択を装置により自動選択する場合には、ＲＯＩ選択基準を用いて行なわれる。ＲＯＩ選択基準は、細胞核の密度、細胞核の集合の形状などの一般的な病理知識や、機械学習アルゴリズムで作成された人工知能的情報に基づいて作成される。なお、すべてのブロックに順位づけする必要はなく、上位一定個数のブロックにのみ順位を付番し、残りのブロックに対しては最下位順位をつけるようにすることも可能である。例えば、図１７においては、優先順位１〜４以外のブロックは全て優先順位５とする。

《順位相関値演算》
本実施形態で使用される類似度演算の順位相関係数の計算方法としては、スピアマンの順位相関係数と、ケンドールの順位相関係数とを説明する。

（スピアマンの順位相関係数）
スピアマンの順位相関係数Ｒsは、

で定義される。ここで、Ｎは総分類（全ブロック：対象領域）数であり、ｄnは対応する分類での順位差である。Ｒsは、“−１”から“＋１”までの数値をとり、“＋１”に近い場合は正の相関（同じ順序での相関）が高く、“−１”に近い場合は負の相関（一方の逆順にした場合の相関）が高く、“０”に近い場合は無相関であることを示す。

前述したように、スピアマンの順位相関係数Ｒsにおいて、順位差ｄnはブロックを設定した時点でブロック間の正規化された距離を含んでいると言える。

（ケンドールの順位相関係数）
ケンドールの順位相関係数Ｒkは、

で定義される。ここで、Ｎは総分類（全ブロック：対象領域）数である。また、Ｆiは、系列１｛Ｘi｝の順位を昇順に並べ替え、対応する系列２｛Ｙi｝のＹi（ｉ＝１，２，…，Ｎ−１／ｊ＝ｉ＋１，ｉ＋２，…，Ｎ）について、Ｙi＜Ｙjなる個数を示す。Ｂiは、Ｙi＞Ｙjなる個数を示す。また、ΣＦiは２変数の元の順序での方向が一致する回数を示し、ΣＢjは２変数の一方を逆順序にしたときの方向が一致する回数を示す。Ｒkは、“−１”から“＋１”までの数値をとり、“＋１”に近い場合は正の相関（同じ順序での相関）が高く、完全に一致するときは“＋１”になる。“−１”に近い場合は負の相関（一方の逆順にした場合の相関）が高く、“０”に近い場合は無相関であることを示し、逆順が完全に一致するときは“−１”になる。

なお、前述したように、ケンドールの順位相関係数Ｒkの場合においても、順位の一致性はブロックを設定した時点でブロック間の正規化された距離を含んでいると言える。また、上記のスピアマンの順位相関係数Ｒs及びケンドールの順位相関係数Ｒkともに同一順位を認めているので、ＲＯＩの選択リストに同一順位があって良い。そのため、ブロック分割においてすべてのブロックに順位づけする必要はなく、順位数をブロック数以下に設定できる。例えば、上述のように、上位一定個数のブロックにのみ順位を付番し、残りのブロックに対しては最下位順位をつけるようにすることも可能となる。さらに、選択した上位一定個数のブロックを加えたブロック数に対する順位相関係数を求めるだけで類似の算出には充分であり、大幅に計算時間を削減することが可能となる。

［第５実施形態］
第２乃至第４実施形態においては、類似度を病理医に通知したり、類似度蓄積ＤＢに累積したりする例を示した。本実施形態においては、類似度蓄積ＤＢに累積した類似度から病理医や専門医、あるいは装置のＲＯＩ設定の傾向を評価して、その評価結果を通知する。本実施形態によれば、医師や装置の傾向を知ることによって、教育や学習、あるいは複数の医師が診断に関与する場合の、医師の選択（傾向の異なる医師を選ぶなど）に応用が可能となる。

《本実施形態の情報処理装置を含む情報処理システムの構成》
図１９は、本実施形態に係る情報処理装置である解析センター１９１０を有する情報処理システム１９００の構成を示すブロック図である。

図１９の構成において、図１２の構成と異なる点は、類似度蓄積ＤＢ１２１８に蓄積した類似度を使用して医師や装置のＲＯＩ設定傾向を評価する傾向評価部１９１９と、かかる傾向評価部１９１９が評価した傾向を、病理医用端末２２０や専門医用端末１２２０に通知する通信制御部１９１５とである。他の図１２と同じ参照番号を付した機能構成部は図１２と同様であるので、説明を省略する。

《解析センターの動作手順》
図２０は、本実施形態に係る情報処理装置である解析センター１９１０の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、ＣＰＵがＲＡＭを使用しながら実行して、図１９の解析センター１９１０の各機能構成部を実現する。

まず、ステップＳ２００１において、組織標本画像と、１つのＲＯＩ設定と、そのＲＯＩの優先順位を受信する。次に、ステップＳ２００３において、同じ組織標本画像に基づく、他のＲＯＩ設定と、そのＲＯＩの優先順位を受信する。なお、２つの設定は、医師同士であっても、医師と装置とであっても、装置同士であってもよい。ステップＳ２００５で順位相関係数を算出する。かかる算出は、［数１］〜［数４］のいずれを使用してもよい。なお、ブロック分割の場合に［数１］を使用する場合には、予めＲＯＩの中央位置が決まっていると考えればよい。ステップＳ２００７においては、評価対象の全画像について順位相関係数を算出したかを判断する。なお、評価対象の全画像とは、１つの病理スライドからの複数の組織領域であってもよいし、教育や学習の場合は同じ部位の異なる病理スライドであってもよい。さらに、時間経過を含む長期的に入力された画像としてもよい。評価対象の全画像について順位相関係数を算出してなければステップＳ２００１に戻って、処理を繰り返す。

評価対象の全画像について順位相関係数の算出が終了していればステップＳ２００９に進んで、順位相関係数の平均値を算出する。ステップＳ２０１１において、順位相関係数の平均値を所定の基準値と比較する。順位相関係数の平均値が所定の基準値より大きければステップＳ２０１３に進んで、両ＲＯＩ設定は似た傾向を持つとして、類似度蓄積ＤＢ１２１８に両比較対象と対応付けて蓄積される。順位相関係数の平均値が所定の基準値以下であればステップＳ２０１５に進んで、両ＲＯＩ設定は異なる傾向を持つとして、類似度蓄積ＤＢ１２１８に両比較対象と対応付けて蓄積される。

本実施形態は、実用的な利用方法として、例えば、一方のＲＯＩ選択はベテランの病理医の結果で信頼度が高く、一方のＲＯＩ選択が研修医の結果で未熟な場合、後者の習熟度測定やＲＯＩ選択のやり直し可否の判定に用いることができる。

［第６実施形態］
第５実施形態では、順位相関係数の演算毎に、両者の傾向（似た傾向か.／異なる傾向か）を評価して通知した。本実施形態では、時間履歴を集積して、その傾向を診断傾向表として病理医用端末２２０から参照可能とした。本実施形態によれば、病理医が組織標本画像による診断支援を依頼する場合に、誰に対して支援を依頼するかを予め選択することができ、より効果的な支援が可能となる。

《情報処理システムの動作シーケンス》
図２１は、本実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システム２１００の動作手順を示すシーケンス図である。情報処理システム２１００の構成は、第５実施形態の図１９と同様である。

まず、ステップＳ２１０１において。病理医用端末２２０から解析センター１９１０に対して診断傾向表を要求する。解析センター１９１０は、ステップＳ２１０３において、類似度蓄積ＤＢ１２１８を参照して診断傾向表を作成する。ステップＳ２１０５において、生成した診断傾向表を病理医用端末２２０に返信する。病理医用端末２２０では、ステップＳ２１０７において、受信した診断傾向表をディスプレイ２２３に表示し、診断支援先（複数でも可）を選択する。

以降の処理は、第３実施形態の図１３における専門医用端末１２２０への診断支援依頼のシーケンスと同様である。

まず、病理医用端末２２０は、ステップＳ２１０９において、スキャナ２２２で病理スライドから組織標本画像を読み込む。次に、ステップＳ２１１１において、組織標本画像内の複数の組織領域から診断に使用する組織領域を選択する。更に、選択された組織領域上から診断支援のため解析センター２１０に解析を依頼するＲＯＩを選択する。ステップＳ２１１３において、病理医用端末２２０は、組織標本画像と、選択されたＲＯＩと、診断支援先とを解析センター１９１０に送信する。

ステップＳ２１１３において、病理医用端末２２０から解析センター１９１０に送信された、組織標本画像と、選択されたＲＯＩとは、解析センター１９１０で受信される。そして、解析センター１９１０は、ステップＳ２１１５において、診断支援先に相当する専門医用端末１２２０に対してＲＯＩ設定の依頼をする。ＲＯＩ設定の依頼には、組織標本画像と、組織標本画像を特定する画像ＩＤとが添付されている。診断支援先の専門医用端末１２２０では、解析センター１９１０から受信した組織標本画像を表示し、ステップＳ２１１７において、専門医のＲＯＩ設定やＲＯＩの優先順位の設定が行なわれ、その設定結果がステップＳ２１１９において解析センター１９１０に報告される。

解析センター１９１０では、ステップＳ２１２１で病理医用端末２２０からの依頼情報（組織標本画像やＲＯＩなど）を登録して、診断支援先の専門医用端末１２２０からの報告を待つ。専門医用端末１２２０からのＲＯＩとＲＯＩの優先順位の報告があると、ステップＳ２１２３において各ＲＯＩの特徴量を解析することになる。そして、ステップＳ２１２５において、解析結果を診断支援依頼元に送信する。

ステップＳ２１２５において解析結果を受信した病理医用端末２２０は、ステップＳ２１２７において、ステップＳ２１０９において病理スライドから読み込んだ組織標本画像に解析結果と類似度とを重畳して、ステップＳ２１２９においてディスプレイ２２３に表示する。病理医はディスプレイ２２３に表示された解析結果を支援情報として参照して、組織標本画像の診断を行なう一方、類似度により自分のＲＯＩ設定を評価・学習できる。 （問合せ回答の表示画面）
図２２は、本実施形態に係る病理医用端末２２０のディスプレイ２２３への問合せ回答の表示画面２２００を示す図である。

２２０１は診断傾向表の全体を示す。診断傾向表２２０１は、生体組織の部位２２０３に対応して、傾向評価部１９１９が評価した中で似た傾向の医者２２０５を順位相関係数の平均値が高い方から並べている。また、異なった傾向の医者２２０７を順位相関係数の平均値が低い方から並べている。

かかる診断傾向表２２０１の表示により、病理医は診断支援を受ける他の病理医を、診断がより正確となるよう選択することが可能になる。

《解析センターの動作手順》
図２３は、本実施形態に係る情報処理装置である解析センター１９１０の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、ＣＰＵがＲＡＭを使用しながら実行して、図１９の解析センター１９１０の各機能構成部を実現する。

まず、ステップＳ２３０１において、病理医用端末２２０から診断傾向表の要求があったかを判断する。病理医用端末２２０から診断傾向表の要求があればステップＳ２３０３に進んで、要求した医師ＩＤに基づいて、類似度蓄積ＤＢ１２１８に蓄積した順位相関係数を検索する。ステップＳ２３０５において、検索された順位相関係数の相関対象医師毎の平均値を算出する。ステップＳ２３０７において、算出された平均値を所定の基準値と比較して、図２０のステップＳ２０１１〜Ｓ２０１５と同様に、似た傾向の医師／異なる傾向の医師を判定し、診断傾向表を生成する。ステップＳ２３０９において、生成した診断傾向表を要求先の病理医用端末２２０に送信する。

［他の実施形態］
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。また、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステム又は装置も、本発明の範疇に含まれる。

また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用されても良いし、単体の装置に適用されても良い。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する制御プログラムが、システム或いは装置に直接或いは遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされる制御プログラム、或いはその制御プログラムを格納した媒体、その制御プログラムをダウンロードさせるＷＷＷ(World Wide Web)サーバも、本発明の範疇に含まれる。

この出願は、２０１１年１月３１日に出願された日本国特許出願 特願２０１１−０１８９３６号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

Claims (18)

1. 生体組織を撮影した組織標本画像から診断対象として第１の優先順位を付けて選択された第１の複数領域と、前記組織標本画像から診断対象として第２の優先順位を付けて選択された第２の複数領域と、前記組織標本画像上での前記選択された各領域の位置情報とを入力する入力手段と、
   前記第１の優先順位が付いた前記第１の複数領域と、前記第２の優先順位が付いた前記第２の複数領域との類似度を、前記選択された各領域間の前記組織標本画像上の距離を考慮した相関に基づいて演算する演算手段と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記入力手段は、さらに前記第１の複数領域及び前記第２の複数領域の各々の領域から解析された特徴量を入力し、
   前記演算手段は、さらに前記特徴量により重み付けされた相関に基づいて前記類似度を演算することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記演算手段は、
   Ｎを総分類（対象領域：ＲＯＩ）数とし、
   ｄnを領域重心間距離とし、
   ｗn(ｆ1,…,ｆM)を特徴量ｆ1,…,ｆMの比較する２つの領域に含まれる量によって決まる重み係数とする場合に、
   

   

   で表わされるＲlにより前記類似度を算出することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記重み係数ｗn（ｆ1,…,ｆM）は、
   特徴量の１つをｆとし、比較する第１のＲＯＩ選択で選んだ領域をＡ１とし、第２のＲＯＩ選択で選んだ領域をＡ２とした場合に、
   それぞれに含まれる特徴量ｆの小さい方の量を基準にして、その量が一定値“ｆ0”を超えた場合を“１”とし、“ｆ0”以下の場合は、領域Ａ１の特徴量“ｆ1”と領域Ａ２の特徴量“ｆ2”との小さい方を“ｆ0”で除した数とする式、
   

   

   で表わされることを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記入力手段に入力される前記第１の複数領域は前記組織標本画像を分割したブロックから前記第１の優先順位を付けて選択され、前記第２の複数領域は前記組織標本画像を分割した前記ブロックから前記第２の優先順位を付けて選択されており、
   前記演算手段は、
   Ｎを総分類（全ブロック：対象領域）数とし、
   ｄnを対応する分類での順位差とする場合に、
   スピアマンの順位相関係数、
   

   

   により前記類似度を算出することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
6. 前記入力手段に入力される前記第１の複数領域は前記組織標本画像を分割したブロックから前記第１の優先順位を付けて選択され、前記第２の複数領域は前記組織標本画像を分割した前記ブロックから前記第２の優先順位を付けて選択されており、
   前記演算手段は、
   Ｎを総分類（全ブロック：対象領域）数とし、
   Ｆiを、系列１｛Ｘi｝の順位を昇順に並べ替え、対応する系列２｛Ｙi｝のＹi（ｉ＝１，２，…，Ｎ−１／ｊ＝ｉ＋１，ｉ＋２，…，Ｎ）について、Ｙi＜Ｙjなる個数とし、
   Ｂiを、Ｙi＞Ｙjなる個数とし、
   ΣＦiは２変数の元の順序での方向が一致する回数とし、ΣＢjを２変数の一方を逆順序にしたときの方向が一致する回数とする場合に、
   ケンドールの順位相関係数、
   

   

   により前記類似度を算出することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記第１の複数領域と、前記第２の複数領域とは、それぞれ病理医と病理画像解析装置とのいずれかが選択し、
   前記特徴量は、前記病理画像解析装置により前記第１の複数領域及び前記第２の複数領域の各々の領域から解析されることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記病理画像解析装置は当該情報処理装置に含まれることを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記演算手段が演算した類似度と該類似度の比較対象となった複数領域とを送信する第１送信手段をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. 前記演算手段が演算した類似度を前記入力手段への複数の入力元に対応付けて蓄積する蓄積手段と、
    前記蓄積手段に蓄積した類似度の履歴に基づいて、前記複数の入力元における診断対象となる複数領域の選択を評価する評価手段と、
    前記評価手段が評価した前記複数の入力元における選択の評価を送信する第２送信手段と、
    をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
11. 前記評価手段は、前記蓄積手段に蓄積した類似度の履歴の平均値に基づいて、前記入力元における診断対象となる複数領域の選択の傾向を評価することを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
12. 生体組織を撮影した組織標本画像から診断対象として第１の優先順位を付けて選択された第１の複数領域と、前記組織標本画像から診断対象として第２の優先順位を付けて選択された第２の複数領域と、前記組織標本画像上での前記選択された各領域の位置情報とを入力する入力ステップと、
    前記第１の優先順位が付いた前記第１の複数領域と、前記第２の優先順位が付いた前記第２の複数領域との類似度を、前記選択された各領域間の前記組織標本画像上の距離を考慮した相関に基づいて演算する演算ステップと、
    を含むことを特徴とする情報処理装置の制御方法。
13. 生体組織を撮影した組織標本画像から診断対象として第１の優先順位を付けて選択された第１の複数領域と、前記組織標本画像から診断対象として第２の優先順位を付けて選択された第２の複数領域と、前記組織標本画像上での前記選択された各領域の位置情報とを入力する入力ステップと、
    前記第１の優先順位が付いた前記第１の複数領域と、前記第２の優先順位が付いた前記第２の複数領域との類似度を、前記選択された各領域間の前記組織標本画像上の距離を考慮した相関に基づいて演算する演算ステップと、
    をコンピュータに実行させる制御プログラム。
14. 生体組織を撮影した組織標本画像から診断対象として第１の優先順位を付けて選択した第１の複数領域を送信する送信手段と、
    前記第１の複数領域の送信に応答して、前記第１の優先順位が付いた前記第１の複数領域と、前記組織標本画像から診断対象として第２の優先順位を付けて選択された第２の複数領域とから、各領域の組織標本画像の特徴量により重み付けされた、前記選択された各領域間の距離に基づいて演算された類似度と、前記第２の複数領域とを受信する受信手段と、
    前記受信手段が受信した類似度と、識別可能とした前記第１の優先順位が付いた前記第１の複数領域及び前記第２の優先順位が付いた前記第２の複数領域とを表示する表示手段と、
    を備えることを特徴とする情報処理装置。
15. 生体組織を撮影した組織標本画像から診断対象として第１の優先順位を付けて選択した第１の複数領域を送信する送信ステップと、
    前記第１の複数領域の送信に応答して、前記第１の優先順位が付いた前記第１の複数領域と、前記組織標本画像から診断対象として第２の優先順位を付けて選択された第２の複数領域とから、各領域の組織標本画像の特徴量により重み付けされた、前記選択された各領域間の距離に基づいて演算された類似度と、前記第２の複数領域とを受信する受信ステップと、
    前記受信ステップにより受信した類似度と、識別可能とした前記第１の優先順位が付いた前記第１の複数領域及び前記第２の優先順位が付いた前記第２の複数領域とを表示する表示ステップと、
    を含むことを特徴とする情報処理装置の制御方法。
16. 生体組織を撮影した組織標本画像から診断対象として第１の優先順位を付けて選択した第１の複数領域を送信する送信ステップと、
    前記第１の複数領域の送信に応答して、前記第１の優先順位が付いた前記第１の複数領域と、前記組織標本画像から診断対象として第２の優先順位を付けて選択された第２の複数領域とから、各領域の組織標本画像の特徴量により重み付けされた、前記選択された各領域間の距離に基づいて演算された類似度と、前記第２の複数領域とを受信する受信ステップと、
    前記受信ステップにより受信した類似度と、識別可能とした前記第１の優先順位が付いた前記第１の複数領域及び前記第２の優先順位が付いた前記第２の複数領域とを表示する表示ステップと、
    をコンピュータに実行させる制御プログラム。
17. 生体組織を撮影した組織標本画像に基づく診断を支援する情報処理システムであって、
    前記組織標本画像から診断対象として第１の優先順位を付けて選択された第１の複数領域と、前記組織標本画像から診断対象として第２の優先順位を付けて選択された第２の複数領域と、前記組織標本画像上での前記選択された各領域の位置情報とを入力する入力手段と、
    前記第１の優先順位が付いた前記第１の複数領域と、前記第２の優先順位が付いた前記第２の複数領域との類似度を、前記選択された各領域間の前記組織標本画像上の距離を考慮した相関に基づいて演算する演算手段と、
    前記演算手段が演算した類似度と、識別可能とした前記第１の優先順位が付いた前記第１の複数領域及び前記第２の優先順位が付いた前記第２の複数領域とを表示する表示手段と、
    を備えることを特徴とする情報処理システム。
18. 生体組織を撮影した組織標本画像に基づく診断を支援する情報処理方法であって、
    前記組織標本画像から診断対象として第１の優先順位を付けて選択された第１の複数領域と、前記組織標本画像から診断対象として第２の優先順位を付けて選択された第２の複数領域と、前記組織標本画像上での前記選択された各領域の位置情報とを入力する入力ステップと、
    前記第１の優先順位が付いた前記第１の複数領域と、前記第２の優先順位が付いた前記第２の複数領域との類似度を、前記選択された各領域間の前記組織標本画像上の距離を考慮した相関に基づいて演算する演算ステップと、
    前記演算ステップにおいて演算した類似度と、識別可能とした前記第１の優先順位が付いた前記第１の複数領域及び前記第２の優先順位が付いた前記第２の複数領域とを表示する表示ステップと、
    を含むことを特徴とする情報処理方法。

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