JP5896084B2 - 類似症例検索装置、類似症例検索装置の制御方法、およびプログラム - Google Patents

類似症例検索装置、類似症例検索装置の制御方法、およびプログラム Download PDF

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Description

本開示は類似症例検索に関する。
従来、同じ関心領域であれば、ユーザである医師によって関心領域の指定方法にばらつきがあったとしても、類似症例として同じ乳房画像を提供する装置が知られている（特許文献１を参照）。
特開２０１０−１３３号公報
根本，清水，萩原，小畑，縄野，"多数の特徴量からの特徴選択による乳房Ｘ線像上の腫瘤影判別精度の改善と高速な特徴選択法の提案"，電子情報通信学会論文誌D-II， Vol.J88-D-II， No.2， pp.416-426， 2005年2月 浦山，徐，平野，木戸"グラフカットと統計アトラスを用いたびまん性疾患を含む三次元胸部ＣＴ画像からの肺野領域の抽出"，電子情報通信学会技術研究報告，医用画像，Vol.112，No.411， pp.135-138，2013年1月
しかしながら、上記特許文献１の構成では、肺等の左右対をなす臓器に複数の病変部位が存在する場合に、適切な類似症例検索ができなかった。
そこで、本開示の一態様は、対をなす臓器に複数の病変部位が存在する場合に、適切な類似症例検索ができる類似症例検索装置を提供する。
本開示の一態様に係る病変判定装置は、画像を含む症例データを複数含む症例データベースを用いる類似症例検索装置であって、左右対をなす臓器の画像を含む読影対象画像を複数含む画像群から、病変部位を含む部分画像を複数取得する病変部位取得部と、前記部分画像の各々の画像特徴情報を抽出する画像特徴情報抽出部と、前記部分画像の各々の位置情報を取得する位置情報取得部と、各病変部位が左臓器または右臓器のいずれに属するかを、対応する位置情報を基に判定する左右位置判定部と、前記左右位置判定部による判定の結果から、前記病変部位の分布状態が左臓器または右臓器の一方に偏って分布する片側分布であるか否かを特定する片側分布特定部と、前記画像特徴情報抽出部によって抽出された画像特徴情報と、前記症例データベースに含まれる画像の画像特徴情報に基づいて症例データを前記症例データベースから検索する類似症例検索部とを備え、前記検索された各々の症例データに含まれる画像の画像特徴情報は、前記画像特徴情報抽出部によって抽出された画像特徴情報の少なくともひとつと類似しており、前記類似症例検索部は、前記片側分布特定部が前記病変部位の分布状態が片側分布であると特定したとき、左臓器での片側分布である症例データと右臓器での片側分布である症例データの両方から前記症例データを検索する。
なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム、または、コンピュータ読み取り可能な記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、例えばＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などの不揮発性の記録媒体を含む。
本開示に係る類似症例検索装置は、対をなす臓器に複数の病変部位が存在する場合に、適切な類似症例検索ができる。
図１は実施の形態に係る類似症例検索装置の機能構成を示すブロック図 図２は症例データベースに登録された症例データの一例を示す図 図３は（ａ）肺領域における病変の模式図、（ｂ）断層画像の例を示す図、（ｃ）断層画像の例を示す図 図４は病変部位を含む部分画像の位置情報の取得例を示す図 図５は実施の形態に係る類似症例検索装置が実行する全体的な処理の流れを示すフローチャート 図６は左右位置判定の詳細な処理の流れを示すフローチャート 図７は左右位置判定結果の記録例を示す図 図８は類似症例検索の詳細な処理の流れを示すフローチャート 図９は読影対象画像の病変部位を含む部分画像と症例データの病変部位を含む部分画像の組み合わせの例を示す図 図１０は（ａ）片側分布を持つクエリー症例の例を示す図、（ｂ）検索された類似症例の例を示す図、（ｃ）検索された類似症例を示す図 図１１は（ａ）肺領域における病変の模式図、（ｂ）多発病変の断層画像の例を示す図、（ｃ）単発病変の断層画像の例を示す図 図１２は類似症例検索の位置づけを示すためのフローチャート
＜基礎となった知見＞
近年、画像診断の分野では撮影画像および読影レポートのデジタル化が進み、医師が大量のデータを共有することが容易になっている。これらのデータの二次利用の一つとして、蓄積されたデータの中から診断対象となる読影画像に対する類似症例を提示することにより、診断に関する意思決定を支援する取組みが期待されている。
類似症例を検索する際には、設定された関心領域内の病変形態に加えて病変の位置や分布が類似した症例を検索する必要がある。何故なら、同じ形態を示す病変であっても、病変の位置や分布によって、診断やその後の治療方針が変わるからである。このような、病変形態と病変位置を考慮に入れた類似症例検索の従来技術として、特許文献１では、乳房画像から検出された病変候補の位置情報及び乳腺濃度情報を用いて、過去の症例から類似した症例を検索する技術について開示している。特許文献１に記載の方法では、関心領域の病変形態に加えて病変位置も類似した症例を検索することができる。
例えば肺野の画像診断において、診断に寄与する多発病変の分布は「片側」と「両側」に大別される。片側分布とは、病変が右肺か左肺のどちらかに偏って複数存在する状態であり、両側分布とは、右肺と左肺の両方に病変が存在する状態を示す。すなわち、類似症例検索時の検索クエリーとして片側分布を持つ病変が入力された場合には、右肺と左肺の区別では無く、片側分布を持つ全ての症例の中から画像形態が類似する症例を検索する必要がある。
ところが、特許文献１の方法では、同じ位置の症例が優先的に検索されるため、検索クエリーに片側分布を持つ症例が入力された場合、入力とは反対側（入力が右肺の場合は反対は左肺）の片側分布を持つ症例群は検索対象にならない。そのため、反対側の肺の片側分布を持つ症例群の中に画像形態が類似した症例があっても検索されず、適切な類似症例を検索することができない。
この課題は肺に限られるものではなく、脳、乳房、腎臓など他の左右対をなす臓器についても、同様の課題がある。
そこで、本開示の第１態様では、画像を含む症例データを複数含む症例データベースを用いる類似症例検索装置であって、左右対をなす臓器の画像を含む読影対象画像を複数含む画像群から、病変部位を含む部分画像を複数取得する病変部位取得部と、前記部分画像の各々の画像特徴情報を抽出する画像特徴情報抽出部と、前記部分画像の各々の位置情報を取得する位置情報取得部と、各病変部位が左臓器または右臓器のいずれに属するかを、対応する位置情報を基に判定する左右位置判定部と、前記左右位置判定部による判定の結果から、前記病変部位の分布状態が左臓器または右臓器の一方に偏って分布する片側分布であるか否かを特定する片側分布特定部と、前記画像特徴情報抽出部によって抽出された画像特徴情報と、前記症例データベースに含まれる画像の画像特徴情報に基づいて症例データを前記症例データベースから検索する類似症例検索部とを備え、前記検索された各々の症例データに含まれる画像の画像特徴情報は、前記画像特徴情報抽出部によって抽出された画像特徴情報の少なくともひとつと類似しており、前記類似症例検索部は、前記片側分布特定部が前記病変部位の分布状態が片側分布であると特定したとき、左臓器での片側分布である症例データと右臓器での片側分布である症例データの両方から前記症例データを検索する。
これにより、例えば肺のような左右対をなす臓器に、複数の病変部位が存在する場合に、片側分布であるか否かを考慮した類似症例検索を行うことができる。すなわち、片側分布であるときは、左臓器および右臓器の両方の片側分布である症例データを対象として検索を行うことができる。したがって、適切な類似症例を検索することができる。
本開示の第２態様では、第１態様の類似症例検索装置において、前記左右対をなす臓器は、肺である。
本開示の第３態様では、第１態様の類似症例検索装置において、前記病変部位取得部は、取得した第１部分画像に含まれる第１病変部位と、取得した第２部分画像に含まれる第２病変部位が単発病変含まれる病変部位であると判定したとき、第１部分画像の位置情報、及び、第２部分画像の位置情報を、前記位置情報取得部に通知しない。
これにより、多発病変のみを片側分布特定の対象にすることができ、検索精度の低下を防ぐことが可能になる。
本開示の第４態様では、第３態様の類似症例検索装置において、前記病変部位取得部は、前記第１部分画像を含む断層画像で特定される臓器の第１断層面と、前記第２部分画像を含む断層画像で特定される臓器の第２断層面の間の臓器の断層面での断層画像において、ＣＴ値が正常である領域の割合が所定の閾値以下のとき、単発病変と判定する。
本開示の第５態様では、第１〜４態様のうちいずれかの類似症例検索装置において、前記類似症例検索部によって取得された症例データを外部に出力する出力部を備えている。
本開示の第６態様では、第１〜５態様のうちいずれかの類似症例検索装置において、前記読影対象画像、および前記片側分布特定部による特定結果である片側分布であるか否の情報を含むデータを、前記症例データベースに登録するデータベース更新部を備えている。
これにより、検索された症例を逐次データベースに蓄積することができ、検索対象症例を自動的に増やすことが可能になる。
本開示の第７態様では、左右対をなす臓器の症例データが複数登録された症例データベースであって、前記症例データは、前記臓器の読影画像データと、前記読影画像データに対応する読影情報とを備えたものであり、前記症例データのうちの少なくとも１つは、前記読影情報が、前記読影画像データが示す病変の状態が片側分布か両側分布かを示す病変分布情報を含んでいる。
本開示の第８態様では、画像を含む症例データを複数含む症例データベースを用いる類似症例検索方法であって、左右対をなす臓器の画像を含む読影対象画像を複数含む画像群から、病変部位を含む部分画像を複数取得する病変部位取得ステップと、前記部分画像の各々の画像特徴情報を抽出する画像特徴情報抽出ステップと、前記部分画像の各々の位置情報を取得する位置情報取得ステップと、各病変部位が左臓器または右臓器のいずれに属するかを、対応する位置情報を基に判定する左右位置判定ステップと、前記左右位置判定部による判定の結果から、前記病変部位の分布状態が左臓器または右臓器の一方に偏って分布する片側分布であるか否かを特定する片側分布特定ステップと、前記画像特徴情報抽出ステップによって抽出された画像特徴情報と、症例データベースに含まれる画像の画像特徴情報に基づいて症例データを前記症例データベースから検索する類似症例検索ステップとを備え、前記検索された各々の症例データに含まれる画像の画像特徴情報は、前記画像特徴情報抽出部によって抽出された画像特徴情報の少なくともひとつと類似しており、前記片側分布特定部が前記病変部位の分布状態が片側分布であると特定したとき、前記類似症例検索ステップにおいて、左臓器での片側分布である症例データと右臓器での片側分布である症例データの両方から前記症例データを検索する。
本開示の第９態様では、プログラムが、コンピュータに、第８態様の類似症例検索方法を実行させる。
＜用語の説明＞
本実施の形態で用いる用語を説明する。
「画像特徴情報」とは、医用画像における臓器や病変部分の形状に関するもの、輝度分布に関するものなどを示す。画像特徴情報として、例えば、非特許文献１に490種類の特徴量（特徴情報）を用いることが記載されている。本開示においても、使用した医用画像撮影装置（モダリティ）、対象臓器ごとに予め定めた数十〜数百種の画像特徴情報を用いるものとする。
また、本開示における医用画像は、超音波画像、ＣＴ（Computed Tomography）画像、または核磁気共鳴（ＭＲＩ:Magnetic Resonance Imaging）画像等を含む。
また、「片側分布」とは、左右対をなす臓器について、複数の病変が左臓器か右臓器のいずれか片方に偏って存在する状態のことあり、「両側分布」とは、複数の病変が左臓器と右臓器の両方に存在する状態のことである。さらに、「多発病変」とは、臓器領域内の異なる位置に複数存在する病変と定義し、「単発病変」とは、臓器領域内の任意の位置に一つだけ存在する病変と定義する。
以下では、左右対をなす臓器の一例として、肺を用いて説明を行う。
＜装置の構成＞
図１は実施の形態に係る類似症例検索装置１００の機能構成を示すブロック図である。
図１の類似症例検索装置１００は、医用画像を含む症例データを複数登録した症例データベース１０１から、読影者の読影結果に応じた、類似する症例データを検索する装置である。図１に示すように、類似症例検索装置１００は、病変部位取得部１０２、画像特徴情報抽出部１０３、位置情報取得部１０４、左右位置判定部１０５、片側分布特定部１０６、類似症例検索部１０７、および出力部１０８を備える。データベース更新部１０９については後述する。なお、データベース更新部１０９は省いてもかまわない。
以下、図１に示した症例データベース１０１および類似症例検索装置１００の各構成要素の詳細について順に説明する。
症例データベース１０１は、例えばハードディスク、メモリ等からなる記憶装置であり、読影者に提示する医用画像を示す読影画像データと、その読影画像データに対応する読影情報とから構成される症例データを記憶している。ここで、読影画像データとは、画像診断のために用いられる画像データであり、電子媒体に格納された画像データを示す。また、読影情報とは、読影画像データに付属する情報であり、例えば患者情報や検索結果などの文書データを含む。
図２に症例データベース１０１に登録された症例データの一例を示す。臓器の読影画像データ２０には病変領域２１が設定されている。また読影情報２２は、患者ＩＤ２３、画像ＩＤ２４、画像グループＩＤ２５（ＣＴ画像であれば１回の撮影で取得された複数毎の画像の組を示す）に加え、病変領域２１の画像特徴２６、および、病変の状態が片側分布か両側分布を示す病変分布情報２７等の情報を含んでいる。
病変部位取得部１０２は、読影対象画像、ここでは肺のＣＴ画像から、病変部位を含む部分画像を取得する。病変部位を含む部分画像とは、読影対象画像内における特定領域の画像を示す。病変部位取得部１０２は、取得した病変部位を含む部分画像を画像特徴情報抽出部１０３および位置情報取得部１０４に出力する。なお、病変部位を含む部分画像は、読影対象画像全体としてもよい。
図３に病変部位を含む部分画像の取得例を示す。ＣＴ画像診断において、図３（ａ）に示すように肺領域ＬＡに多発病変Ａ，Ｂが存在しているとき、図３（ｂ），（ｃ）に示すような断層画像Ｉ１，Ｉ２が撮影される。断層画像Ｉ１，Ｉ２に対して、ユーザが病変部位を含む画像領域３３を指定する。病変部位取得部１０２は、指定された病変部位を含む画像領域３３、すなわち病変部位を含む部分画像領域の情報、例えば矩形の座標情報を取得する。
画像特徴情報抽出部１０３は、病変部位取得部１０２によって取得された病変部位を含む部分画像について、画像特徴情報を抽出し、類似症例検索部１０７に出力する。
位置情報取得部１０４は、病変部位取得部１０２によって取得された病変部位を含む部分画像について、位置情報を取得し、左右位置判定部１０５に出力する。具体的に、位置情報とは病変部位を含む部分画像の座標情報であり、例えば図４に示すように病変部位を含む部分画像の中心座標４０を位置情報として取得すればよい。
左右位置判定部１０５は、位置情報取得部１０４から取得した位置情報に基づき、各病変部位が左肺又は右肺のいずれの領域に属するかをそれぞれ判定する。判定結果は片側分布特定部１０６に出力される。具体的な判定方法は後述する。
片側分布特定部１０６は、左右位置判定部１０５による判定結果から、複数の病変部位が左肺又は右肺のいずれか一方にのみ存在する片側分布であるか否かを特定する。この特定結果は、類似症例検索部１０７に出力される。具体的な特定方法は後述する。
類似症例検索部１０７は、画像特徴情報抽出部１０３によって抽出された画像特徴情報と、症例データベース１０１に登録された症例データに含まれた医用画像から抽出された画像特徴情報とを比較することによって、読影対象画像が示す状態に類似する症例データを症例データベース１０１から検索する。このとき、類似症例検索部１０７は、片側分布特定部１０６によって片肺分布であると特定されたとき、症例データベース１０１に登録されている症例データのうち、両方の片側分布である症例データ、すなわち、左肺の症例データおよび右肺の症例データを対象として、検索を行う。具体的な検索方法については後述する。
出力部１０８は、類似症例検索部１０７によって取得された症例データを、類似症例検索装置１００の外部、例えば出力媒体に出力する。
次に、以上のように構成された類似症例検索装置１００の動作について説明する。
＜動作＞
図５は図１の類似症例検索装置１００が実行する処理の全体的な流れを示すフローチャートである。
まず、病変部位取得部１０２は、読影対象である複数の肺ＣＴ画像から複数の病変部位を含む部分画像を取得し、取得した病変部位を含む部分画像を画像特徴情報抽出部１０３および位置情報取得部１０４に通知する（ステップＳ１０１）。なお、１つのＣＴ画像に、１つの病変部位を含む部分画像を含む。
また、１つのＣＴ画像に、複数の病変部位を含む部分画像を含んでもよい。
そして、画像特徴情報抽出部１０３は、病変部位取得部１０２から取得した病変部位を含む部分画像に対して画像特徴情報を抽出し、類似症例検索部１０７へ通知する（ステップＳ１０２）。
また、位置情報取得部１０４は、病変部位取得部１０２から取得した病変部位を含む部分画像の位置情報を取得し、左右位置判定部１０５へ通知する（ステップＳ１０３）。
次に、左右位置判定部１０５は、位置情報取得部１０４から取得した複数の病変部位を含む部分画像の位置情報に基づき、複数の病変部位が左肺又は右肺のいずれの領域に属するかをそれぞれ判定し、判定結果を片側分布特定部１０６に通知する（ステップＳ１０４）。
図６はステップＳ１０４すなわち左右位置判定処理の詳細な処理の流れを示すフローチャートである。
まず、左右位置判定部１０５は、位置情報取得部１０４から各病変部位を含む部分画像の位置情報を取得する。位置情報としては、例えば、各病変部位を含む部分画像の中心座標や重心座標などの座標情報が取得される（ステップＳ２０１）。
次に、左右位置判定部１０５は、ステップＳ２０１で取得した複数の病変部位を含む部分画像の中から１つの病変部位を含む部分画像を選択する（ステップＳ２０２）。
次に、左右位置判定部１０５は、ステップＳ２０２で選択した部分画像を含む断層画像から肺領域を抽出する（ステップＳ２０３）。肺領域抽出方法については、例えば、非特許文献２に記載の画像処理方法を用いることによって、自動的に肺領域を抽出することができる。
次に、左右位置判定部１０５は、ステップＳ２０２で選択した部分画像に関してステップＳ２０１で取得した座標情報が、ステップＳ２０３で抽出された肺領域の左右どちらに存在するかを判定する（ステップＳ２０４）。具体的には、ステップＳ２０２で選択した部分画像に関してステップＳ２０１で取得した座標が抽出した肺領域のどちらに含まれるかで判定すれば良い。
次に、左右位置判定部１０５は、ステップＳ２０４の判定結果を記録する（ステップＳ２０５）。記録方法としては例えば、図７に示すように、各病変部位を識別する病変部位ＩＤ７０と、判定結果である左右情報７１との組をリスト形式で記録すればよい。
次に、左右位置判定部１０５は、全ての病変部位を含む部分画像が選択済みか否かを判定し、全て選択済みの場合はステップＳ２０７へ進み、選択されていない病変部位を含む部分画像がある場合はステップＳ２０２へ戻る（ステップＳ２０６）。
ステップＳ２０７では、左右位置判定部１０５は、ステップＳ２０５で記録された左右判定結果を片側分布特定部１０６に通知する。
図６のような処理を行うことにより、ステップＳ１０４において、複数の病変部位が左肺又は右肺のいずれの領域に属するかをそれぞれ判定することができる。
図５に戻る。片側分布特定部１０６は、左右位置判定部１０５から取得した判定結果より、複数の病変部位が左肺又は右肺のいずれか一方にのみ存在する片側分布であるか否かを特定し、特定結果を類似症例検索部１０７に通知する（ステップＳ１０５）。ここでの特定方法としては例えば、左右位置判定部１０５から取得した左右判定結果が全て同一である場合に片側分布であると特定すればよい。例えば図７の例では、左肺に３つ、右肺に１つ病変があるため、片側分布にはならない。一方、もし全ての病変部位が左肺に存在すれば、片側分布と特定する。なお、複数の病変が、左臓器または右臓器の一方に全て存在しているわけではないが、左臓器または右臓器にある程度偏って存在している場合には、片側分布と特定するようにしてもかまわない。
次に、類似症例検索部１０７は、症例データベース１０１に登録されている症例データに含まれる医用画像から抽出される画像特徴情報と、ステップＳ１０２において画像特徴情報抽出部１０３が抽出した画像特徴情報とを比較することにより、読影対象画像が示す状態に類似する症例データを症例データベース１０１から検索する。このとき、ステップＳ１０５において片側分布特定部１０６によって片肺分布と特定された場合、両方の片側分布である症例データ、すなわち、右肺の症例データおよび左肺の症例データを対象にして、検索を行う（ステップＳ１０６）。
図８はステップＳ１０６、すなわち類似症例検索処理の詳細な処理の流れを示すフローチャートである。ここでは、ステップＳ１０５において、片側分布と特定されたものとする。
まず、類似症例検索部１０７は、症例データベース１０１の中から、片側分布である症例データを選択する（ステップＳ３０１）。次に、類似症例検索部１０７は、図５のステップＳ１０１で取得した複数の病変部位を含む部分画像と、ステップＳ３０１で選択した症例データに含まれた複数の病変部位を含む部分画像との組み合わせを任意に選択する（ステップＳ３０２）。
図９は読影対象画像の病変部位を含む部分画像と症例データとの病変部位を含む部分画像の組み合わせの一例を示す。図９の例では、ステップＳ１０１において読影対象画像から２つの病変部位を含む部分画像（ｑ１，ｑ２）が取得され、ステップＳ３０１において選択された症例データから２つの病変部位を含む部分画像（ｄ１，ｄ２）が取得されている。この状態において、読影対象画像と症例データとの病変部位を含む部分画像の組み合わせは、（ｑ１×ｄ１、ｑ２×ｄ２）と（ｑ１×ｄ２、ｑ２×ｄ１）の２通り存在する。ここで、ステップＳ３０２では、これらの組み合わせの中から任意の組み合わせ（図９ではｑ１×ｄ２、ｑ２×ｄ１）が選択される。
次に、類似症例検索部１０７は、ステップＳ３０２において選択した組み合わせにおける各病変部位を含む部分画像間の画像類似度を算出する（ステップＳ３０３）。具体的な類似度の算出方法としては、例えば、読影対象画像の各病変部位を含む部分画像の画像特徴情報をベクトル表現した画像特徴情報ベクトルと、症例データに含まれている各病変部位を含む部分画像の画像特徴情報ベクトルとのコサイン距離を算出し、算出されたコサイン距離の合計を類似度として算出すればよい。例えば図９の例では、病変部位を含む部分画像ｑ１とｄ２とのコサイン距離と、病変部位を含む部分画像ｑ２とｄ１とのコサイン距離の合計が類似度として算出される。
次に、類似症例検索部１０７は、病変部位を含む部分画像の全ての組み合わせが選択されたか否かを判定する（ステップＳ３０４）。全ての組み合わせが選択された場合はステップＳ３０５に進み、選択されていない組み合わせがある場合はステップＳ３０２に戻る。そしてステップＳ３０５において、類似症例検索部１０７は、ステップＳ３０３で算出された類似度の中から最大となるものを特定し、類似度が最大となる病変の組み合わせと、そのとき算出された最大類似度とを記録する。
そして、類似症例検索部１０７は、症例データベース１０１に記憶された全ての片側分布に関する症例データが選択されたか否かを判定する（Ｓ３０６）。全て選択された場合はステップＳ３０７に進み、選択されていない症例データが残っている場合はステップＳ３０１に戻る。
最後に、類似症例検索部１０７は、ステップＳ３０５で記録された最大類似度が所定の閾値以上である症例データを選択し、出力部１０８に通知する（ステップＳ３０７）。
図８に示すような処理を行うことによって、ステップＳ１０６において、読影対象画像に類似する画像を含む症例データを症例データベース１０１から検索できる。
図５に戻り、最後に、出力部１０８は、類似症例検索部１０７から取得した症例データを例えば外部の出力媒体に出力する（ステップＳ１０７）。
ここで、多発病変の類似症例検索において、片側分布を識別して検索する効果について説明する。上述した通り、肺等の左右対をなす臓器の多発病変に対する画像診断では、病変が片側分布か両側分布かによって診断結果が変わる場合が多く存在する。このため、片側分布を持つ状態に対しては、片側分布を持つ過去の症例の中から類似する症例を検索することが望ましい。
図１０は片側分布を持つクエリー症例に対して検索された類似症例の一例である。図１０（ａ）のクエリー症例に対して、図１０（ｂ）、図１０（ｃ）に示す類似症例が検索されている。従来技術では、病変の画像形態に加えて病変分布位置が類似する病変が検索される。このため、図１０（ａ）の右肺のクエリー症例に対しては、右肺に病変が分布する類似症例（図１０（ｂ）の症例）が優先的に検索される。一方、左肺に病変が分布する症例（図１０（ｃ）の症例）は片側分布を持つ重要な参考症例であるにも関わらず、病変分布位置が右と左で異なっており類似度が低いため、検索順位が下がり、ユーザに提示される可能性が低くなる。
一方、本実施の形態では、片側分布の場合は、右か左かを区別せずに類似検索を行う。この結果、図１０（ａ）の右肺のクエリー症例に対して、図１０（ｂ）のような右肺に病変が分布する症例に加えて、図１０（ｃ）のような左肺に病変が分布する症例についても、画像形態が類似する症例が上位に検索される。したがって、診断に有効な全ての症例の中から最適な類似症例を検索することが可能になる。
以上のように本実施の形態によると、類似症例検索装置１００は、肺に複数の病変部位を含む部分画像が存在する場合に片側分布であるか否かを特定し、片側分布であるときは、左肺および右肺の両方について片側分布である症例データを類似症例検索の対象とする。これにより、適切な類似症例を検索することができる。
なお、病変部位取得部１０２によって複数の病変部位を含む部分画像が取得された場合であっても、これらの病変部位を含む部分画像が必ずしも多発病変を示しているとは限らない。
図１１は複数の病変部位を判定する例を示す。図１１（ａ）に示すように肺領域ＬＡに２つの病変Ａ，Ｂが存在するとき、図１１（ｂ）に示すように、これら２つの病変Ａ，Ｂについて断層画像Ｉ１，Ｉ２からそれぞれ病変部位を含む部分画像が取得される。取得された複数の病変部位を含む部分画像は多発病変を示している。ところが、例えば病変Ａのみが存在する場合に、図１１（ｃ）に示すように、断層画像Ｉ１，Ｉ３から２つの病変部位を含む部分画像が取得される場合があり得る。この場合は、単発病変でありながら複数の病変部位を含む部分画像が取得されていることになる。単発病変と多発病変とは異なる分布を示す所見であり、これらを同じ分布として検索すると、ユーザの意図に沿わない症例が検索されてしまう。
このため、病変部位取得部１０２は、取得した複数の病変部位を含む部分画像が単発病変を示すと判定したとき、この単発病変を片側分布特定の対象から除外する。すなわち、これら単発病変の情報を位置情報取得部１０４に送らない。これによって、多発病変のみを片側分布特定の対象にすることができ、検索精度の低下を防ぐことが可能になる。
なお、単発病変の判定方法としては、例えば、複数の病変部位間の領域において、正常値を示す領域の割合が所定の閾値以下のとき、単発病変と判定すればよい。例えばＣＴ画像の場合には、複数の病変部位を含む断層画像（例えば、図１１（ａ）で示される断層画像Ｉ１と断層画像Ｉ３）間の画像領域（例えば、図１１（ａ）で示される断層画像Ｊ）において、正常領域のＣＴ値を示す画像領域の割合が所定の閾値以下のとき、単発病変と判定すればよい。なお、ＣＴ値とは、人体におけるＸ線吸収の程度を数値化したものであり、水を０とする相対値（単位：ＨＵ）として表される。
また、本実施の形態に係る類似症例検索装置１００は、病変部位取得部１０２によって病変部位を含む部分画像が取得された際、読影対象画像と片側分布特定部１０６による特定結果とを含むデータを、症例データベース１０１に登録するデータベース更新部１０９を備えていてもよい。これにより、検索を行った症例データを逐次、症例データベース１０１に蓄積することができ、検索対象症例を自動的に増やすことが可能になる。
また、本実施の形態では、左右対をなす臓器として肺を例にとって説明を行ったが、本開示の内容はこれに限られるものではなく、脳、乳房、腎臓など他の左右対をなす臓器に関しても、同様に適用可能である。
ここで、類似症例検索について補足説明する。図１２は本開示に係る類似症例検索の位置づけを示すためのフローチャートである。図１２に示すとおり、まず、患者についてＣＴ画像等の撮影が行われ（Ｘ０１）、撮影した画像から読影者が画像症例を読影する（Ｘ０２）。そして、読影者は必要に応じて読影した症例について類似症例を検索し（Ｘ０３）、検索した類似症例を参考にしてレポートを作成する（Ｘ０４）。ここで、本開示に係る類似症例検索はステップＸ０３に対応している。すなわち、本開示に係る類似症例検索は、いわゆる医療行為、すなわち人間を手術、治療又は診断する方法に該当するものではなく、情報検索技術の一種に相当するものである。したがって、本開示の内容は、産業上利用することができる発明に該当する。
以上、本開示に係る類似症例検索装置について、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、これらの実施の形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したもの、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態なども、本開示の範囲内に含まれる。
上記の類似症例検索装置は、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクドライブ、ディスプレイユニット、キーボード、マウスなどから構成されるコンピュータシステムとして構成されても良い。ＲＡＭまたはハードディスクドライブには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、類似症例検索装置は、その機能を達成する。ここでコンピュータプログラムは、所定の機能を達成するために、コンピュータに対する指令を示す命令コードが複数個組み合わされて構成されたものである。
さらに、上記の類似症例検索装置を構成する構成要素の一部または全部は、１個のシステムＬＳＩ（Large Scale Integration：大規模集積回路）から構成されているとしても良い。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。ＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。
さらにまた、上記の類似症例検索装置を構成する構成要素の一部または全部は、類似症例検索装置に脱着可能なＩＣカードまたは単体のモジュールから構成されているとしても良い。ＩＣカードまたはモジュールは、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどから構成されるコンピュータシステムである。ＩＣカードまたはモジュールは、上記の超多機能ＬＳＩを含むとしても良い。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、ＩＣカードまたはモジュールは、その機能を達成する。このＩＣカードまたはこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしても良い。
また、本開示は、上記に示す方法であるとしても良い。また、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであるとしても良いし、前記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であるとしても良い。
さらに、本開示は、上記コンピュータプログラムまたは上記デジタル信号をコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ）、半導体メモリなどに記録したものとしても良い。また、これらの非一時的な記録媒体に記録されている上記デジタル信号であるとしても良い。
また、本開示は、上記コンピュータプログラムまたは上記デジタル信号を、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしても良い。
また、本開示は、マイクロプロセッサとメモリを備えたコンピュータシステムであって、上記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、上記マイクロプロセッサは、上記コンピュータプログラムに従って動作するとしても良い。
また、上記プログラムまたは上記デジタル信号を上記非一時的な記録媒体に記録して移送することにより、または上記プログラムまたは上記デジタル信号を上記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしても良い。
本開示の類似症例検索装置は、読影者の診断結果に対して類似症例を出力する装置等として有用である。
２０ 読影画像データ
２２ 読影情報
２７ 病変分布情報
１００ 類似症例検索装置
１０１ 症例データベース
１０２ 病変部位取得部
１０３ 画像特徴情報抽出部
１０４ 位置情報取得部
１０５ 左右位置判定部
１０６ 片側分布特定部
１０７ 類似症例検索部
１０８ 出力部
１０９ データベース更新部

Claims (9)

  1. 画像を含む症例データを複数含む症例データベースを用いる類似症例検索装置であって、
    左右対をなす臓器の画像を含む読影対象画像を複数含む画像群から、病変部位を含む部分画像を複数取得する病変部位取得部と、
    前記部分画像の各々の画像特徴情報を抽出する画像特徴情報抽出部と、
    前記部分画像の各々の位置情報を取得する位置情報取得部と、
    各病変部位が左臓器または右臓器のいずれに属するかを、対応する位置情報を基に判定する左右位置判定部と、
    前記左右位置判定部による判定の結果から、前記病変部位の分布状態が左臓器または右臓器の一方に偏って分布する片側分布であるか否かを特定する片側分布特定部と、
    前記画像特徴情報抽出部によって抽出された画像特徴情報と、前記症例データベースに含まれる画像の画像特徴情報に基づいて症例データを前記症例データベースから検索する類似症例検索部とを備え、
    前記検索された各々の症例データに含まれる画像の画像特徴情報は、前記画像特徴情報抽出部によって抽出された画像特徴情報の少なくともひとつと類似しており、
    前記類似症例検索部は、前記片側分布特定部が前記病変部位の分布状態が片側分布であると特定したとき、左臓器での片側分布である症例データと右臓器での片側分布である症例データの両方から前記症例データを検索する
    類似症例検索装置。
  2. 請求項１記載の類似症例検索装置において、
    前記左右対をなす臓器は、肺である
    類似症例検索装置。
  3. 請求項１記載の類似症例検索装置において、
    前記病変部位取得部は、取得した第１部分画像に含まれる第１病変部位と、取得した第２部分画像に含まれる第２病変部位が単発病変に含まれる病変部位であると判定したとき、第１部分画像の位置情報、及び、第２部分画像の位置情報を、前記位置情報取得部に通知しない
    類似症例検索装置。
  4. 請求項３記載の類似症例検索装置において、
    前記病変部位取得部は、前記第１部分画像を含む断層画像で特定される臓器の第１断層面と、前記第２部分画像を含む断層画像で特定される臓器の第２断層面の間の臓器の断層面での断層画像において、ＣＴ値が正常である領域の割合が所定の閾値以下のとき、単発病変と判定する
    類似症例検索装置。
  5. 請求項１〜４のうちいずれか１項記載の類似症例検索装置において、
    前記類似症例検索部によって取得された症例データを外部に出力する出力部を備えた
    類似症例検索装置。
  6. 請求項１〜５のうちいずれか１項記載の類似症例検索装置において、
    前記読影対象画像、および前記片側分布特定部による特定結果である片側分布であるか否かの情報を含むデータを、前記症例データベースに登録するデータベース更新部を備えた
    類似症例検索装置。
  7. 画像を含む症例データを複数含む症例データベースを用いる類似症例検索装置の制御方法であって、
    病変部位取得部により、左右対をなす臓器の画像を含む読影対象画像を複数含む画像群から、病変部位を含む部分画像を複数取得する病変部位取得ステップと、
    画像特徴情報抽出部により、前記部分画像の各々の画像特徴情報を抽出する画像特徴情報抽出ステップと、
    位置情報取得部により、前記部分画像の各々の位置情報を取得する位置情報取得ステップと、
    左右位置判定部により、各病変部位が左臓器または右臓器のいずれに属するかを、対応する位置情報を基に判定する左右位置判定ステップと、
    片側分布特定部により、前記左右位置判定部による判定の結果から、前記病変部位の分布状態が左臓器または右臓器の一方に偏って分布する片側分布であるか否かを特定する片側分布特定ステップと、
    類似症例検索部により、前記画像特徴情報抽出ステップによって抽出された画像特徴情報と、症例データベースに含まれる画像の画像特徴情報に基づいて症例データを前記症例データベースから検索する類似症例検索ステップとを備え、
    前記検索された各々の症例データに含まれる画像の画像特徴情報は、前記画像特徴情報抽出部によって抽出された画像特徴情報の少なくともひとつと類似しており、
    前記片側分布特定部が前記病変部位の分布状態が片側分布であると特定したとき、前記類似症例検索ステップにおいて、左臓器での片側分布である症例データと右臓器での片側分布である症例データの両方から前記症例データを検索する
    類似症例検索装置の制御方法。
  8. コンピュータに、請求項７記載の類似症例検索装置の制御方法を実行させるためのプログラム。
  9. 類似症例検索装置と症例データベースを含む類似症例検索システムであって、
    前記症例データベースは複数の画像を含む症例データを含み、
    前記類似症例検索装置は、
    左右対をなす臓器の画像を含む読影対象画像を複数含む画像群から、病変部位を含む部分画像を複数取得する病変部位取得部と、
    前記部分画像の各々の画像特徴情報を抽出する画像特徴情報抽出部と、
    前記部分画像の各々の位置情報を取得する位置情報取得部と、
    各病変部位が左臓器または右臓器のいずれに属するかを、対応する位置情報を基に判定する左右位置判定部と、
    前記左右位置判定部による判定の結果から、前記病変部位の分布状態が左臓器または右臓器の一方に偏って分布する片側分布であるか否かを特定する片側分布特定部と、
    前記画像特徴情報抽出部によって抽出された画像特徴情報と、前記症例データベースに含まれる画像の画像特徴情報に基づいて症例データを前記症例データベースから検索する類似症例検索部とを備え、
    前記検索された各々の症例データに含まれる画像の画像特徴情報は、前記画像特徴情報抽出部によって抽出された画像特徴情報の少なくともひとつと類似しており、
    前記類似症例検索部は、前記片側分布特定部が前記病変部位の分布状態が片側分布であると特定したとき、左臓器での片側分布である症例データと右臓器での片側分布である症例データの両方から前記症例データを検索する
    類似症例検索システム。
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Families Citing this family (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6109778B2 (ja) * 2014-03-27 2017-04-05 富士フイルム株式会社 類似症例検索装置、類似症例検索方法、及び類似症例検索プログラム
JP6099593B2 (ja) * 2014-03-27 2017-03-22 富士フイルム株式会社 類似症例検索装置、類似症例検索方法、及び類似症例検索プログラム
JP6099592B2 (ja) * 2014-03-27 2017-03-22 富士フイルム株式会社 類似症例検索装置及び類似症例検索プログラム
US10216762B2 (en) * 2014-06-04 2019-02-26 Panasonic Corporation Control method and non-transitory computer-readable recording medium for comparing medical images
US9607245B2 (en) * 2014-12-02 2017-03-28 Xerox Corporation Adapted vocabularies for matching image signatures with fisher vectors
US9454814B2 (en) * 2015-01-27 2016-09-27 Mckesson Financial Holdings PACS viewer and a method for identifying patient orientation
CN106560827B (zh) * 2015-09-30 2021-11-26 松下知识产权经营株式会社 控制方法
JP6396353B2 (ja) * 2016-03-17 2018-09-26 ヤフー株式会社 判定装置、および判定方法
JP6883761B2 (ja) * 2016-10-17 2021-06-09 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 プログラム生成方法、プログラム生成装置および制御プログラム
JP6805736B2 (ja) * 2016-11-07 2020-12-23 富士通株式会社 類似症例画像検索プログラム、類似症例画像検索装置及び類似症例画像検索方法
US10219768B2 (en) * 2017-06-08 2019-03-05 Emass Llc Method for standardizing target lesion selection and tracking on medical images
JP2019076531A (ja) 2017-10-25 2019-05-23 テルモ株式会社 治療方法
JP2019076526A (ja) 2017-10-25 2019-05-23 テルモ株式会社 治療方法
JP2019076527A (ja) 2017-10-25 2019-05-23 テルモ株式会社 治療方法
JP2019080749A (ja) 2017-10-30 2019-05-30 テルモ株式会社 治療方法
JP2019080875A (ja) 2017-10-31 2019-05-30 テルモ株式会社 治療方法
JP2019080876A (ja) 2017-10-31 2019-05-30 テルモ株式会社 治療方法
US11139080B2 (en) 2017-12-20 2021-10-05 OrthoScience, Inc. System for decision management
US20190318118A1 (en) * 2018-04-16 2019-10-17 International Business Machines Corporation Secure encrypted document retrieval
US11049294B2 (en) * 2018-10-02 2021-06-29 Canon Medical Systems Corporation Activity-dependent, spatially-varying regularization parameter design for regularized image reconstruction
US11241208B2 (en) * 2018-11-19 2022-02-08 Terumo Kabushiki Kaisha Diagnostic method, method for validation of diagnostic method, and treatment method
CN109686444A (zh) * 2018-12-27 2019-04-26 上海联影智能医疗科技有限公司 用于医学图像分级的系统和方法
CN110727819B (zh) * 2019-10-10 2020-05-29 北京航空航天大学 一种尺度自适应病理全切片图像数据库检索方法
US11848100B2 (en) * 2019-10-18 2023-12-19 Merative Us L.P. Automatic clinical report generation
KR102516154B1 (ko) * 2019-12-31 2023-03-30 주식회사 코어라인소프트 정량화 파라미터를 이용하는 의료 영상 분석 시스템 및 유사 증례 검색 시스템, 및 그 시스템에서 실행되는 방법
CN112732968B (zh) * 2021-01-12 2021-08-31 特赞（上海）信息科技有限公司 案例素材图像检索方法、装置、设备和存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009090094A (ja) * 2007-08-30 2009-04-30 Fujifilm Corp 画像整合のための方法および装置
JP2010227207A (ja) * 2009-03-26 2010-10-14 Konica Minolta Medical & Graphic Inc 読影レポート作成支援装置及びプログラム
JP2012011109A (ja) * 2010-07-05 2012-01-19 Konica Minolta Medical & Graphic Inc 医用画像処理装置及びプログラム

Family Cites Families (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6282305B1 (en) * 1998-06-05 2001-08-28 Arch Development Corporation Method and system for the computerized assessment of breast cancer risk
US6901277B2 (en) * 2001-07-17 2005-05-31 Accuimage Diagnostics Corp. Methods for generating a lung report
US7149331B1 (en) * 2002-09-03 2006-12-12 Cedara Software Corp. Methods and software for improving thresholding of coronary calcium scoring
US8594410B2 (en) * 2006-08-28 2013-11-26 Definiens Ag Context driven image mining to generate image-based biomarkers
US20050135707A1 (en) * 2003-12-18 2005-06-23 Turek Matthew W. Method and apparatus for registration of lung image data
JP2006061472A (ja) * 2004-08-27 2006-03-09 Fuji Photo Film Co Ltd 乳房画像表示装置およびそのプログラム
WO2006086442A2 (en) * 2005-02-08 2006-08-17 Case Western Reserve University Method of detecting abnormal tissue
US7702141B2 (en) * 2005-06-29 2010-04-20 General Electric Company Method for quantifying an object in a larger structure using a reconstructed image
JP5128154B2 (ja) * 2006-04-10 2013-01-23 富士フイルム株式会社 レポート作成支援装置、レポート作成支援方法およびそのプログラム
US7865002B2 (en) * 2006-06-02 2011-01-04 Carolina Imaging Specialists, Inc. Methods and apparatus for computer automated diagnosis of mammogram images
US20080109323A1 (en) * 2006-09-08 2008-05-08 Leach Andrew K Associating media channels with a contingent rights exchange
US8238637B2 (en) * 2006-10-25 2012-08-07 Siemens Computer Aided Diagnosis Ltd. Computer-aided diagnosis of malignancies of suspect regions and false positives in images
US7957574B2 (en) * 2006-11-22 2011-06-07 General Electric Company Methods and apparatus for generating a risk metric for soft plaque in vessels
PL381431A1 (pl) * 2006-12-29 2008-07-07 Jacek Stępień Termomastograficzny aparat do diagnostyki różnicującej dla celu detekcji patologii piersi u kobiet i zastosowanie termomastograficznego aparatu do diagnostyki różnicującej
WO2009003128A2 (en) * 2007-06-26 2008-12-31 University Of Rochester Method and system for detecting lung tumors and nodules
US8150113B2 (en) * 2008-01-23 2012-04-03 Carestream Health, Inc. Method for lung lesion location identification
JP2010000133A (ja) 2008-06-18 2010-01-07 Konica Minolta Medical & Graphic Inc 画像表示装置、画像表示方法及びプログラム
KR101050769B1 (ko) * 2009-05-08 2011-07-21 가톨릭대학교 산학협력단 의료영상 처리 시스템 및 처리 방법
JP5643304B2 (ja) * 2009-06-19 2014-12-17 エッダ・テクノロジー・インクＥＤＤＡ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ｉｎｃ． 胸部トモシンセシスイメージングにおけるコンピュータ支援肺結節検出システムおよび方法並びに肺画像セグメント化システムおよび方法
JP5383431B2 (ja) * 2009-10-27 2014-01-08 キヤノン株式会社 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
US8687860B2 (en) * 2009-11-24 2014-04-01 Penrad Technologies, Inc. Mammography statistical diagnostic profiler and prediction system
US8374892B2 (en) * 2010-01-25 2013-02-12 Amcad Biomed Corporation Method for retrieving a tumor contour of an image processing system
US8594401B2 (en) * 2010-03-30 2013-11-26 The Johns Hopkins University Automated characterization of time-dependent tissue change
US9208556B2 (en) * 2010-11-26 2015-12-08 Quantitative Insights, Inc. Method, system, software and medium for advanced intelligent image analysis and display of medical images and information
DE102011080260B4 (de) * 2011-08-02 2021-07-15 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren und Anordnung zur rechnergestützten Darstellung bzw. Auswertung von medizinischen Untersuchungsdaten
US8831358B1 (en) * 2011-11-21 2014-09-09 Google Inc. Evaluating image similarity
EP2953543B1 (en) * 2013-02-07 2019-04-10 Vanderbilt University Automatic segmentation of intra-cochlear anatomy in post-implantation ct of unilateral cochlear implant recipients

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009090094A (ja) * 2007-08-30 2009-04-30 Fujifilm Corp 画像整合のための方法および装置
JP2010227207A (ja) * 2009-03-26 2010-10-14 Konica Minolta Medical & Graphic Inc 読影レポート作成支援装置及びプログラム
JP2012011109A (ja) * 2010-07-05 2012-01-19 Konica Minolta Medical & Graphic Inc 医用画像処理装置及びプログラム

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