JP6099592B2 - 類似症例検索装置及び類似症例検索プログラム - Google Patents

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Description

本発明は、類似症例検索装置及び類似症例検索プログラムに関する。
医療分野において、検査画像に基づいて、検査画像に類似する過去の症例を検索する類似症例検索装置が知られている（例えば特許文献１、２参照）。検査画像は、例えば、断層撮影を行うＣＴ（Computed Tomography）装置や単純透視画像を撮影する一般Ｘ線撮影装置などのモダリティで撮影された画像であり、患者の疾患の特定など患者の診断を行うために用いられる。一般Ｘ線撮影装置による１回の検査では、検査画像が１枚だけ撮影される場合もあれば、複数枚撮影される場合もある。また、ＣＴ装置による１回の検査では、複数枚の断層画像（スライス画像）が取得される。そのため、１件の検査データには、１枚以上の検査画像が含まれる。症例は、過去の検査データの集積によって作成される場合が多いため、１件の症例のデータにも、１枚以上の症例画像が含まれる。
類似症例検索を行う場合には、まず、医師などのユーザによって、検査画像内に関心領域が指定される。関心領域は、検査画像内において医師が特に関心を示す領域であり、診断対象となる病変を含む領域である。類似症例検索装置は、検査画像内に指定された１つの関心領域の特徴を数値化した特徴量と、症例画像内に存在する１つの病変の特徴を数値化した特徴量とを比較して両者の類似度を判定する。ここで、便宜上、検査画像の関心領域内に含まれる病変を対象病変といい、症例画像に含まれる病変を症例病変という。そして、類似症例検索装置は、複数の症例を記憶した症例データベースの中から、関心領域に類似する症例病変を含む症例を検索する。
特許文献１には、対象病変を含む関心領域の指定の仕方にはユーザ毎に個人差があり、個人差に起因して検索結果にばらつきが生じるという検索ばらつきを抑制することを目的する発明が開示されている。具体的には、同じ１つの対象病変を含む領域を関心領域として指定する場合でも、指定するユーザの個人差などが原因で、関心領域の指定の仕方によっては指定した領域の形状や大きさが変化するため、特徴量が変化してしまう場合がある。特徴量が変化すると、類似度も変化するため、ユーザ毎に検索結果が変わるという検索ばらつきが生じてしまう。特許文献１は、こうした検索ばらつきを抑制するために、１例として、１つの対象病変について指定の仕方が異なる複数の関心領域について、関心領域毎に特徴量を算出し、算出した複数の関心領域の特徴量の平均値に基づいて類似度を算出して、類似画像検索を行っている。これによれば、ユーザ毎の個人差に起因する検索ばらつきを抑制することができる。
特許文献２は、ユーザが類似していると感じる主観に対して、より適合的な検索結果を出力する技術に関するものである。具体的には、同種の対象病変が複数の検査画像に対して存在する場合に、関心領域の指定に際して、ユーザが類似していると感じる同種の複数の対象病変を含む関心領域を、同種グループとして１つのグループにまとめる。そして、１件の検査データにおいて、同種グループに属する複数の対象病変の特徴量をすべて包含する特徴量の範囲を求め、この特徴量の範囲を検索条件として、類似症例検索を行う。同種グループの特徴量の範囲は、ユーザが主観的に類似すると感じる範囲と一致すると考えられるため、検索結果もユーザの主観に対して、より適合的なものとすることができる。
特開２０１０−２３７９３０号公報 特開２０１２−１１８５８３号公報
ところで、疾患によっては、検査画像において複数の対象病変が現れていることが、疾患特定の根拠となる場合がある。例えば、結核の場合には、検査画像において、空洞影、点状影、すりガラス影という３種の対象病変が現れていることを以て疾患が特定される場合があり、びまん性汎細気支炎では、気管支異常影と点状影の２種の対象病変が現れていることを以て疾患が特定される場合がある。がんの場合には、単一の対象病変での類似検索でよかったが、がん以外の非がん疾患である場合には、これら複数の対象病変での類似症例検索が必要である。
特許文献１及び特許文献２に記載の従来の類似症例検索装置は、いずれも、検査画像に含まれている１つの対象病変に着目して、着目した１つの対象病変を含む関心領域の特徴量に基づいて類似症例を検索するものであり、検査画像に含まれている複数の対象病変のそれぞれに着目することは考慮されていなかった。
上述したように、特許文献１は、関心領域毎に特徴量を算出しているが、複数の関心領域は、指定の仕方が異なるだけで、同じ１つの対象病変の関心領域であり、異なる対象病変のそれぞれの関心領域の特徴量に着目して類似症例を検索することについては開示が無い。また、特許文献２は、複数の検査画像に含まれる複数の対象病変に対して、同種の対象病変がグループ化された１つの同種グループについて１つの検索条件を作成し、作成した検索条件で類似症例を検索している。特許文献２は、いわば、同種の複数の対象病変を含むそれぞれの関心領域に共通する特徴量をユーザの嗜好に合うように算出しているのみで、複数の対象病変のそれぞれの関心領域の特徴量に着目して類似症例を検索することについては開示が無い。
特許文献１及び特許文献２のように、１つの関心領域の特徴量に着目する技術では、関心領域が複数有る場合には、適切な類似症例を検索することができない。
本発明は、関心領域が複数有る場合でも適切な類似症例検索が可能な類似症例検索装置、類似症例検索方法、及び類似症例検索プログラムを提供することを目的とする。
本発明の類似症例検索装置は、症例画像を１枚以上含む症例が複数件登録された症例データベースの中から、患者の診断に用いる検査画像に類似する類似症例を検索する装置であって、特徴量取得部、個別類似度算出部、総合類似度算出部、類似症例検索部を備える。特徴量取得部は、検査画像を１枚以上含む検査データにおいて指定され、検査画像内に存在する病変である対象病変を含むように指定される関心領域であり、異なる対象病変をそれぞれ１つ以上含む複数の関心領域に関して、関心領域毎の特徴量を取得する。個別類似度算出部は、関心領域毎の特徴量と、症例に登録された、症例画像内の病変である症例病変の特徴量とを比較して、関心領域毎の個別類似度を算出する。総合類似度算出部は、算出した複数の個別類似度に基づいて、総合類似度を算出する。類似症例検索部は、総合類似度に基づいて、類似症例を検索する。
１件の症例内に複数の症例病変が登録されている場合には、個別類似度算出部は、複数の関心領域のそれぞれと、複数の症例病変のそれぞれとを、１対１で対応させて特徴量の比較を行い、個別類似度を算出するのが好ましい。
ここで、１件の症例内に登録されている複数の症例病変、つまり症例画像内に存在する複数の症例病変は、１枚の症例画像内に複数存在する場合と、例えば２枚の症例画像のそれぞれに、症例病変が１つずつ存在する場合のように、複数枚の症例画像内に存在する症例病変の合計が複数になる場合を含む。
総合類似度算出部は、個別類似度を要素として、関心領域の数と症例病変の数に応じた数の順列を作り、順列毎に総合類似度を算出してもよい。また、総合類似度としては、順列に含まれる複数の個別類似度の総和が好ましい。
個別類似度算出部は、関心領域毎に、複数の症例病変を対応させて算出した複数の個別類似度を記録した個別類似度テーブルを作成してもよい。また、総合類似度算出部は、関心領域毎の複数の個別類似度テーブルのそれぞれから、１つずつ個別類似度を読み出して、読み出した複数の個別類似度を要素として、順列を作ってもよい。
総合類似度算出部は、総合類似度を算出する要素となる個別類似度の値に応じて、総合類似度に対して重み付け処理を行ってもよい。また、重み付け処理としては、個別類似度が閾値以上の場合に、総合類似度を高くする処理が好ましい。
類似症例検索部は、総合類似度に基づいて、複数件の類似症例に関する情報をリスト化した類似症例リストを作成するのが好ましい。また、類似症例リストにおいて、類似症例は、総合類似度順にソートされているのが好ましい。
類似症例リストの表示項目には、総合類似度の値と総合類似度に関する内訳情報とを含み、内訳情報は、個別類似度を算出するための関心領域と症例病変との対応関係を含むことが好ましい。
類似症例リストには、総合類似度の値に加えて、総合類似度の算出要素となる複数の個別類似度の値が表示されるのが好ましい。また、類似症例リストには、関心領域と症例病変のそれぞれの画像が表示されるのが好ましい。
類似症例検索部は、関心領域の指定数が変更された場合に、再検索が可能であることが好ましい。また、類似症例検索部は、検索の際に作成した処理結果のデータを保存しておき、保存した処理結果のデータを再検索に利用するのが好ましい。
類似症例検索部は、要求に応じて、複数の関心領域の組み合わせ及び類似症例リストにおける複数の関心領域の並び順の少なくとも１つを変更可能なことが好ましい。また、類似症例検索部は、症例病変の登録数が、指定された関心領域の数未満の症例については、検索の対象外とすることが好ましい。
また、種類情報取得部、必須指定受付部を備えてもよい。種類情報取得部は、対象病変と症例病変のそれぞれの病変の種類を表す種類情報を取得する。必須指定受付部は、指定された複数の関心領域のうち、少なくとも１つを検索条件として必須のものとして指定する必須指定を受け付ける。この場合、類似症例検索部は、症例病変の登録数に関わらず、必須指定された関心領域内の対象病変と同じ種類の症例病変を含む症例を検索対象とするのが好ましい。
１つの関心領域と、１件の症例に含まれる複数の症例病変とを対応させることにより、複数の総合類似度が算出された場合に、複数の総合類似度の中から、１つの代表値を判定する代表値判定部を備えてもよい。この場合、類似症例検索部は、代表値に基づいて、類似症例を検索するのが好ましい。
本発明の類似症例検索方法は、症例画像を１枚以上含む症例が複数件登録された症例データベースの中から、患者の診断に用いる検査画像に類似する類似症例を検索する方法において、特徴量取得ステップ、個別類似度算出ステップ、総合類似度算出ステップ、類似症例検索ステップを含む。特徴量取得ステップは、検査画像を１枚以上含む検査データにおいて指定され、検査画像内に存在する病変である対象病変を含むように指定される関心領域であり、異なる対象病変をそれぞれ１つ以上含む複数の関心領域に関して、関心領域毎の特徴量を取得する。個別類似度算出ステップは、関心領域毎の特徴量と、症例に登録された、症例画像内の病変である症例病変の特徴量とを比較して、関心領域毎の個別類似度を算出する。総合類似度算出ステップは、算出した複数の個別類似度に基づいて、総合類似度を算出する。類似症例検索ステップは、総合類似度に基づいて、類似症例を検索する。
本発明の類似症例検索プログラムは、症例画像を１枚以上含む症例が複数件登録された症例データベースの中から、患者の診断に用いる検査画像に類似する類似症例を検索する処理をコンピュータに実行させるプログラムにおいて、特徴量取得ステップ、個別類似度算出ステップ、総合類似度算出ステップ、類似症例検索ステップを含む。特徴量取得ステップは、検査画像を１枚以上含む検査データにおいて指定され、検査画像内に存在する病変である対象病変を含むように指定される関心領域であり、異なる対象病変をそれぞれ１つ以上含む複数の関心領域に関して、関心領域毎の特徴量を取得する。個別類似度算出ステップは、関心領域毎の特徴量と、症例に登録された、症例画像内の病変である症例病変の特徴量とを比較して、関心領域毎の個別類似度を算出する。総合類似度算出ステップは、算出した複数の個別類似度に基づいて、総合類似度を算出する。類似症例検索ステップは、総合類似度に基づいて、類似症例を検索する。
複数の関心領域のそれぞれの特徴量と症例画像に含まれる症例病変の特徴量とを比較して個別類似度を算出し、算出した個別類似度に基づいて総合類似度を算出し、総合類似度に基づいて類似症例を検索するため、関心領域が複数有る場合でも適切な類似症例検索が可能な類似症例検索装置、類似症例検索方法、及び類似症例検索プログラムを提供することができる。
類似症例検索サーバを含む医療情報システムを示す構成図である。 複数枚の検査画像で構成される検査データの概略を示す説明図である。 １枚の検査画像で構成される検査データの概略を示す説明図である。 診療科、検査科、検査画像ＤＢサーバ、及び症例ＤＢサーバの機能を説明する説明図である。 症例ＤＢの説明図である。 類似症例検索サーバの機能概要の説明図である。 各ＤＢサーバや各端末を構成するコンピュータを示す構成図である。 診療科端末の概略を示す構成図である。 関心領域を指定する検査画像表示画面の説明図である。 関心領域の指定方法について、図９とは別の例を示す説明図である。 類似症例検索サーバの概略を示す構成図である。 関心領域の特徴量の説明図である。 病変の画像パターンの説明図である。 特徴量算出部の構成図である。 症例病変の特徴量の説明図である。 個別類似度算出部の説明図である。 個別類似度算出方法の説明図である。 複数の関心領域に対応する個別類似度の説明図である。 １つの関心領域と複数の症例病変とから求めた個別類似度の説明図である。 ＩＳＭテーブルの説明図である。 関心領域毎に作られるＩＳＭテーブルの概略を示す説明図である。 ＴＳＭテーブルの作成方法の説明図である。 ＴＳＭの算出方法を示す説明図である。 関心領域と症例病変との順列の数を示す説明図である。 順列の数だけＴＳＭを算出したＴＳＭテーブルを示す説明図である。 症例毎のＴＳＭの代表値判定を示す説明図である。 ＴＳＭテーブルにおける代表値抽出に関する説明図である。 ＴＳＭでソートしたＴＳＭテーブルを示す説明図である。 類似症例リストを表示した画面を示す説明図である。 類似症例検索の手順の概要を示すフローチャートである。 類似症例検索サーバ内の処理手順を示すフローチャートである。 個別類似度の値を表示する類似症例リストの説明図である。 重み付けによりＴＳＭを求める第２実施形態を示す説明図である。 第２実施形態の変形例を示す説明図である。 第３実施形態の検査画像表示画面を示す説明図である。 選択された１つの関心領域に対するＩＳＭテーブルを示す説明図である。 １つの関心領域に応じて算出されるＩＳＭの数を示す説明図である。 １つの関心領域を選択した場合の検索結果画面を示す説明図である。 ２つの関心領域を選択した場合の検査画像表示画面を示す説明図である。 ２つの関心領域に対するＩＳＭテーブルを示す説明図である。 ２つの関心領域に対してＴＳＭを算出する方法を示す説明図である。 ２つの関心領域に応じて算出されるＩＳＭの数を示す説明図である。 ２つの関心領域を選択した場合の検索結果画面を示す説明図である。 第３実施形態の手順を示すフローチャートである。 第４実施形態の説明図である。 第４実施形態の変形例を示す説明図である。 第５実施形態の説明図である。 病変種類判定部の判定方法の説明図である。 第５実施形態の症例ＤＢの説明図である。 第５実施形態の個別類似度算出方法を示す説明図である。 第６実施形態の説明図である。 第７実施形態の説明図である。 第７実施形態の類似症例検索要求の説明図である。
［第１実施形態］
図１に示す医療情報システム９は、病院などの医療施設に構築される。医療情報システム９は、診療科１０に配置される診療科端末１１、検査科１２に設置されるモダリティ（医用画像撮影装置）１３、及びオーダ管理端末１４、検査画像データベース（以下「ＤＢ」と称す）サーバ１５、症例ＤＢサーバ１６、及び類似症例検索サーバ１７を有する。これらは、ネットワーク１８を通じて通信可能に接続される。ネットワーク１８は、例えば、院内に敷設されたＬＡＮ（Local Area Network）である。モダリティ１３は、例えば、断層画像を撮影するＣＴ（Computed Tomography）装置やＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、及び単純透視画像を撮影する一般Ｘ線撮影装置（ＤＲ：Digital Radiographyや、ＣＲ：Computed Radiographyなど）等を含む。
診療科端末１１は、診療科１０の医師（図においてＤｒの符号を付す）によって操作され、電子カルテの入力や閲覧の他、検査科１２に対して検査を依頼するための検査オーダの発行に利用される。また、診療科端末１１は、検査科１２で撮影され検査画像ＤＢサーバ１５に保存された検査画像１９を表示して、医師が検査画像１９を閲覧するための画像表示端末としても利用される。
検査科１２において、オーダ管理端末１４は、診療科１０からの検査オーダを受け付けて、受け付けた検査オーダを管理する。検査科１２の技師は、検査オーダの内容に従って、モダリティ１３により患者の撮影を行う。検査画像１９は、１件の検査オーダに対して１枚あるいは複数枚撮影される。モダリティ１３は、撮影が終了すると、撮影した検査画像１９を検査画像ＤＢサーバ１５に送信する。検査が終了すると、検査科１２から診療科１０の医師に検査終了が通知され、合わせて、検査画像ＤＢサーバ１５内の検査画像１９の保存先が通知される。診療科１０の医師は、診療科端末１１を通じて、検査画像ＤＢサーバ１５にアクセスして、診療科端末１１で検査画像１９を閲覧する。
検査画像ＤＢサーバ１５は、複数枚の検査画像１９が格納される検査画像ＤＢ２０を有しており、いわゆるＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）サーバである。検査画像ＤＢ２０は、キーワードによる検索が可能なデータベースであり、診療科端末１１などの検索要求や配信要求に応じて、検索条件に合致する検査画像１９や指定された検査画像１９を配信する。
図２及び図３に示すように、検査画像ＤＢ２０においては、１件の検査オーダに対して、１枚以上の検査画像１９を含む１件の検査データ２１が対応付けて格納される。図２に示すように、ＣＴ装置やＭＲＩ装置で撮影された検査画像１９は、断層画像（スライス画像とも呼ばれる）であり、１件の検査データ２１には、複数枚の検査画像１９が含まれる。図３に示すように、一般Ｘ線撮影装置で撮影された検査画像１９の場合には、単純透視画像であり、１件の検査データ２１は、検査画像１９が１枚だけの場合もあれば、複数枚の場合もある。
検査オーダには、診療科１０の医師のＩＤや所属などの依頼元情報、患者情報、検査種別などが含まれる。検査画像１９の画像ファイルは、画像データとＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and COmmunication in Medicine）ヘッダなどの付帯情報とを有する。検査オーダの情報は、検査画像１９の付帯情報として格納される。また、付帯情報には、検査ＩＤや、１枚の検査画像１９にそれぞれ付与される画像ＩＤが含まれる。図２、図３の例では、検査ＩＤは「Ｏ９０１」や「Ｏ９０２」で、画像ＩＤは「Ｏ９０１−０３」、「Ｏ９０１−０１」というように、検査ＩＤに、１枚の検査画像１９を識別するためのシリアルナンバーを加えた形態で付与されている。検査画像ＤＢサーバ１５は、こうしたＤＩＣＯＭタグに含まれる項目を検索キーとして、検索が可能になっている。
類似症例検索サーバ１７は、検索条件として検査画像１９を受け付けて、受け付けた検査画像１９に類似する症例画像２２を含む症例を検索する。症例画像２２は、過去に診断に利用された検査画像である。症例ＤＢサーバ１６は、複数件の症例を検索可能に格納した症例ＤＢ２３を有している。類似症例検索サーバ１７は、症例ＤＢサーバ１６にアクセスして、症例を１件ずつ読み出して、検索条件として受け付けた検査画像１９と症例内の症例画像２２の比較照合を行って、検査画像１９に類似する症例を検索する。
図４に示すように、診療科１０の医師は、診療科端末１１を操作して、検査画像ＤＢサーバ１５にアクセスして検査画像１９を含む検査データ２１をダウンロードする。診療科端末１１で検査画像１９は表示され、医師によって閲覧される。患者が罹患している場合には、患者の検査画像１９には、疾患の症状を現す病変（対象病変ＯＬという）が含まれている。診療科１０の医師は、検査データ２１に含まれる検査画像１９の中から、対象病変ＯＬを含む検査画像１９を選択する。検査画像１９は、診療科端末１１が類似症例検索サーバ１７に対して発行する類似症例検索要求に添付されて、類似症例検索サーバ１７に送信される。類似症例検索サーバ１７は、類似症例検索要求を受け付けると、症例ＤＢサーバ１６から検査画像１９に類似する症例を検索して、検索結果を依頼元の診療科端末１１に配信する。
診療科１０の医師は、検査結果に含まれる症例を確認する。症例には、症例画像２２に付随して読影レポートが含まれている。医師は、読影レポートに記載された、症例画像２２に対する所見などを参照して、検査画像１９の疾患の特定など確定診断を下す。
図５に示すように、症例ＤＢ２３には、症例画像ＤＢ２３Ａと、特徴量ＤＢ２３Ｂが設けられている。症例画像ＤＢ２３Ａは、症例画像２２を検索可能に格納するデータベースである。症例には、１件毎に症例ＩＤが付与される。症例ＩＤは、検査画像１９における検査ＩＤに相当するものである。１件の症例には、１枚以上の症例画像２２が含まれる。また、検査画像１９と同様に、各症例画像２２には、症例ＩＤにシリアルナンバーを加えた画像ＩＤが付与される。図５において、症例ＩＤが「Ｃ１０１」の症例データ２４には、例えば、６０枚の断層画像が含まれている。
症例画像２２には、疾患の症状を表す病変（症例病変ＣＬ）が含まれている。１件の症例には、１つ以上の症例病変ＣＬが登録されている。本例では、症例ＩＤ「Ｃ１０１」には、Ｎｏ１〜Ｎｏ３の３個、「Ｃ１０２」には２個、「Ｃ１０３」には１個、それぞれ症例病変ＣＬが登録されている。症例病変ＣＬは、症例画像２２が過去に検査画像として診断に利用された際に、医師によって病変として指定された領域であり、医師による確定診断を経て、症例病変ＣＬとして登録されたものである。症例病変ＣＬの指定方法については、例えば、後述する関心領域ＲＯＩと同様である。
特徴量ＤＢ２３Ｂは、症例病変ＣＬの画像の特徴量ＣＡＣを格納するデータベースである。特徴量ＣＡＣは、症例ＩＤと病変Ｎｏからなる識別ＩＤが付与されている。例えば、症例ＩＤ「Ｃ１０１」には、３個の症例病変ＣＬがあり、各症例病変ＣＬには、１件の症例内のシリアルナンバーであるＮｏ１〜Ｎｏ３がそれぞれ付与される。特徴量ＣＡＣの後の数字は、症例内のシリアルナンバーに対応している。特徴量ＣＡＣについても、例えば、後述する関心領域ＲＯＩと同様の方法で算出される。
図６に示すように、診療科端末１１を通じて、類似症例検索要求を発行する際には、医師によって、検査画像１９内の対象病変ＯＬを含む領域が関心領域ＲＯＩとして指定される。類似症例検索要求には、対象病変ＯＬを含む検査画像１９と、指定された関心領域ＲＯＩに対応する検査画像１９内の領域情報（例えば、検査画像１９内の座標情報）が添付される。類似症例検索サーバ１７は、類似症例検索要求を受け付けると、検査画像１９の画像データと、領域情報に基づいて、関心領域ＲＯＩを特定する。そして、関心領域ＲＯＩの特徴量を算出する。特徴量を算出後、類似症例検索サーバ１７は、症例ＤＢサーバ１６から、症例を１件ずつ読み出して、関心領域ＲＯＩと症例病変ＣＬとの特徴量を比較して、類似症例を検索する。そして、類似する複数件の症例に関する情報がリスト化された類似症例リストを作成し、これを検索結果として診療科端末１１に配信する。
診療科端末１１、オーダ管理端末１４、検査画像ＤＢサーバ１５、症例ＤＢサーバ１６、類似症例検索サーバ１７は、パーソナルコンピュータ、サーバ用コンピュータ、ワークステーションといったコンピュータをベースに、オペレーティングシステム等の制御プログラムや、クライアントプログラム又はサーバプログラム等のアプリケーションプログラムをインストールして構成される。
図７に示すように、各ＤＢサーバ１５〜１７や各端末１１、１４を構成するコンピュータは、基本的な構成は同じであり、それぞれ、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４１、メモリ４２、ストレージデバイス４３、通信Ｉ／Ｆ４４、及び入出力部４６を備えている。これらはデータバス４７を介して接続されている。入出力部４６は、表示部４８と、キーボードやマウスなどの入力デバイス４９とからなる。
ストレージデバイス４３は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）であり、制御プログラムやアプリケーションプログラム（以下、ＡＰという）５０が格納される。また、ＤＢが構築されるサーバには、プログラムを格納するＨＤＤとは別に、ＤＢ用のストレージデバイス４３として、例えば、ＨＤＤを複数台連装したディスクアレイが設けられる。ディスクアレイは、サーバ本体に内蔵されるものでもよいし、サーバ本体とは別に設けられ、サーバ本体にケーブルやネットワークを通じて接続されるものでもよい。
メモリ４２は、ＣＰＵ４１が処理を実行するためのワークメモリである。ＣＰＵ４１は、ストレージデバイス４３に格納された制御プログラムをメモリ４２へロードして、プログラムに従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Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク１８との間の伝送制御を行うネットワークインタフェースである。
診療科端末１１には、ＡＰ５０として、電子カルテの閲覧や編集を行う電子カルテソフトウエアや、検査画像や類似症例リストの閲覧を行うためのビューアソフトウエアなどのクライアントプログラムがインストールされている。ビューアソフトウエアは、例えば、専用ソフトウエアでもよいし、汎用的なＷＥＢブラウザなどでもよい。
図８に示すように、診療科端末１１において、検査画像１９を表示するビューアソフトウエアが起動されると、診療科端末１１の表示部４８Ａには、ＧＵＩ（Graphical User Interface）による操作機能を備えた検査画像表示画面５２が表示される。診療科端末１１のＣＰＵ４１Ａは、ＧＵＩ制御部５３及び検索要求発行部５４として機能する。検査画像表示画面５２では、検査画像１９に対する関心領域ＲＯＩの指定と、類似症例検索要求の発行指示が可能になっている。ＧＵＩ制御部５３は、検査画像表示画面５２を通じた入力デバイス４９Ａからの操作指示を受け付けて、受け付けた操作指示に従った画面制御を行う。また、類似症例検索要求の発行指示が入力されると、入力された発行指示がＧＵＩ制御部５３から検索要求発行部５４に入力される。検索要求発行部５４は、類似症例検索要求に、指定された検査画像１９や関心領域ＲＯＩの領域情報を添付して、類似症例検索要求を発行する。
図９に示すように、検査画像表示画面５２は、検査画像１９を表示する画像表示領域５２Ａと、各種操作部とを有している。画像表示領域５２Ａには、例えば、３枚の検査画像１９が並べて表示される。スクロール操作やコマ送り操作により、表示する検査画像１９を切り替えることが可能である。画像表示領域５２Ａの上方には、検査ＩＤを入力する入力ボックス５２Ｂが設けられている。入力ボックス５２Ｂに検査ＩＤを入力すると、入力した検査ＩＤの検査データ２１が検査画像ＤＢサーバ１５からダウンロードされて、画像表示領域５２Ａに検査画像１９が表示される。画像表示領域５２Ａの下方には、領域指定ボタン５２Ｃ、クリアボタン５２Ｄ、類似症例検索ボタン５２Ｅが設けられている。
領域指定ボタン５２Ｃは、検査画像１９内において関心領域ＲＯＩを指定するための操作ボタンである。領域指定ボタン５２Ｃが、マウスのポインタ５６でクリック操作されると、検査画像１９内の任意の領域を指定する領域指定操作が可能になる。この状態で、ポインタ５６を操作して、例えば、スプラインによって、対象病変ＯＬを含む領域の外周を指定する。スプラインは、指定された複数の制御点を通る滑らかな曲線であり、ポインタ５６で制御点を指定することによって入力される。こうした操作により対象病変ＯＬを含む領域が、関心領域ＲＯＩとして指定される。クリアボタン５２Ｄは、指定した関心領域ＲＯＩを取り消すためのボタンである。
関心領域ＲＯＩは、複数個指定することが可能である。図９の例では、画像ＩＤが「Ｏ９０１−０１」から「Ｏ９０１−０３」の３枚の検査画像１９にそれぞれ１つずつ、Ｎｏ１〜Ｎｏ３の関心領域ＲＯＩが指定されている。検査ＩＤ「９０１」の検査データ２１において、他に関心領域ＲＯＩの指定が無ければ、１件の検査データ２１に合計で３つの関心領域ＲＯＩが指定されたことになる。また、図１０の例では、画像ＩＤが「Ｏ９０６−０１」の検査画像１９内に２つの関心領域ＲＯＩ（Ｎｏ１、Ｎｏ２）が指定され、画像ＩＤが「Ｏ９０６−０２」、「Ｏ９０６−０３」の検査画像１９内には、１つずつ関心領域ＲＯＩ（Ｎｏ３、Ｎｏ４）が指定されている。Ｎｏ３の関心領域ＲＯＩには、２つの対象病変ＯＬ（Ｎｏ３、Ｎｏ４）が含まれている。このように、複数個の対象病変ＯＬを含む領域を、１つの関心領域ＲＯＩとして指定してもよい。検査ＩＤ「９０６」の検査データ２１において、他に関心領域ＲＯＩの指定が無ければ、１件の検査データ２１に合計で４つの関心領域ＲＯＩが指定されたことになる。このように指定された各関心領域ＲＯＩには、異なる対象病変ＯＬがそれぞれ１つ以上含まれる。
図１１に示すように、類似症例検索サーバ１７には、ＡＰ５０として類似症例検索サーバプログラムがインストールされており、プログラムを実行すると、類似症例検索サーバ１７のＣＰＵ４１Ｂは、要求受付部６１、特徴量算出部６２、個別類似度算出部６５、総合類似度算出部６６、類似症例検索部６７、出力制御部６９として機能する。
要求受付部６１は、診療科端末１１から送信された類似症例検索要求を受け付けて、受け付けた検査画像１９及び関心領域ＲＯＩの領域情報を、類似症例検索サーバ１７のストレージデバイス４３などに記憶する。特徴量算出部６２は、受け付けた検査画像１９及び領域情報に基づいて、関心領域ＲＯＩの特徴量を算出する。ここで、特徴量算出部６２は、特徴量取得部として機能する。
図１２に示すように、関心領域ＲＯＩが複数有る場合には、Ｎｏ１の関心領域ＲＯＩの特徴量は、「ＲＡＣ１」、Ｎｏ２の関心領域ＲＯＩの特徴量は、「ＲＡＣ２」、Ｎｏ３の関心領域ＲＯＩは、「ＲＡＣ３」というように、関心領域ＲＯＩの特徴量ＲＡＣは、関心領域ＲＯＩ毎に算出される。特徴量ＲＡＣは、典型的な病変の画像パターンとして予め設定されている複数種類の病変パターンに対応する複数次元の数値で構成される、特徴ベクトルである。
図１３に示すように、典型的な病変パターンは、例えば、Ａ：低呼吸域の異常影（気腫、気胸、ブラなど）、Ｂ：空洞、Ｃ：気管支の異常影（気管支壁肥厚、気管支拡張、牽引性気管支拡張、気管支透亮像など）、Ｄ：蜂窩肺、Ｅ：すりガラス状陰影、Ｆ：点状影（粒状影、ＴＩＢなど）、Ｇ：高吸収域の異常影（コンソリデーション、ノジュール、気管支粘液腺など）、Ｈ：線状・網状影の８種類に分類される。
図１４に示すように、特徴量算出部６２は、典型的な８種類の病変パターンに対応する判別器６２Ａ〜６２Ｈを有している。各判別器６２Ａ〜６２Ｈは、関心領域ＲＯＩの画像パターンに基づいて、典型的な各病変パターンに対応する数値を出力する。各判別器６２Ａ〜６２Ｈが出力する各数値は、特徴ベクトルを構成する複数次元の数値であり、ここで、各数値を判別器出力値と呼ぶ。本例では、各判別器６２Ａ〜６２Ｈに対応して判別器出力値は８種類有り、特徴ベクトルは８次元で構成される。なお、本例では、典型的な病変パターンの種類をＡ〜Ｈの８種類としているが、８種類未満でもよいし、８種類以上でもよい。この種類に応じて、判別器の種類、特徴ベクトルの次元数も適宜決定される。
判別器出力値は、典型的な病変パターンらしさを表すもので、関心領域ＲＯＩ内に典型的な病変パターンが存在する度合いを表す値である。そのため、判別器出力値が大きいほど、関心領域ＲＯＩに典型的な病変パターンが存在する度合いが高いことを示し、判別器出力値が小さいほど、存在する度合いが低いことを示す。より詳細には、「＋」の判別器出力値は、典型的な病変パターンが関心領域ＲＯＩ内に存在することを示し、「−」の判別器出力値は、関心領域ＲＯＩ内に存在しないことを示す。そして、「＋」の判別器出力値を示し、かつ、判別器出力値が大きいほど存在する度合いが高いことを示す。
図１４の例では、「Ｂ：空洞」の病変パターンの判別器６２Ｂと「Ｇ：高吸収域」の判別器６２Ｇが「＋」の値を示し、「Ｂ：空洞」の出力値が最も大きいため、関心領域ＲＯＩは、「Ｂ：空洞」と「Ｇ：高吸収域」の病変パターンを含み、８種類の病変パターンの中では、「Ｂ：空洞」が支配的な画像パターンを持つものであることが分かる。
なお、典型的な病変パターンに対する各判別器は、例えば、「資料名：Computer Vision and Image Understanding 88巻119頁〜151頁，発行年2002年12月 Using Human Perceptual Categories for Content-Based Retrieval from a Medical Image Database 著者 Chi-Ren Shyu, Christina Pavlopoulou Avinash C.kak,and Cala E.Brodley」などに記載されているような周知の特徴量を用いて、「Ａｄａ−ｂｏｏｓｔ」などの機械学習アルゴリズムにより作成することができる。
特徴量算出部６２は、類似症例検索要求に添付された検査データ２１において指定された複数の関心領域ＲＯＩのすべてについて、関心領域ＲＯＩ毎に特徴量ＲＡＣを算出する。
図１５に示すように、症例ＤＢ２３内の特徴量ＤＢ２３Ｂに格納される、各症例病変ＣＬの特徴量ＣＡＣについても、上記８種類の病変パターンに対応する特徴ベクトルで構成される。症例病変ＣＬについては、特徴量算出部６２と同様の構成により、特徴ベクトルが予め算出されて特徴量ＤＢ２３Ｂに格納されている。
図１６に示すように、個別類似度算出部６５は、関心領域ＲＯＩの特徴量ＲＡＣと、症例病変ＣＬの特徴量ＣＡＣとの比較を行い、個別類似度ＩＳＭを算出する。具体的には、特徴量ＲＡＣと特徴量ＣＡＣに含まれる８次元の特徴ベクトルを比較して、個別類似度ＩＳＭを算出する。個別類似度ＩＳＭの値は、例えば、最小二乗距離または相関で算出する。前者の場合には、値が小さいほど、関心領域ＲＯＩと症例病変ＣＬとの類似度が高く、後者の場合には、値が大きいほど、関心領域ＲＯＩと症例病変ＣＬとの類似度が高い。
図１７に示すように、個別類似度算出部６５は、１件の検査データ２１に含まれる複数の関心領域ＲＯＩと、１件の症例データ２４に含まれる症例病変ＣＬとを１対１で対応させて、それぞれの特徴量ＲＡＣと、特徴量ＣＡＣの比較を行い、個別類似度ＩＳＭを算出する。個別類似度ＩＳＭは、関心領域ＲＯＩ毎の類似度であるため、関心領域別個別類似度であり、症例病変ＣＬと１対１で対応させて算出されるため、症例病変ＣＬ別の個別類似度でもある。個別類似度算出部６５は、１つの関心領域ＲＯＩに対して、症例病変ＣＬの数だけ個別類似度ＩＳＭを算出する。個別類似度ＩＳＭは、すべての関心領域ＲＯＩについて算出されるので、個別類似度算出部６５は、関心領域ＲＯＩの数と、症例病変ＣＬの数を乗じた数だけ個別類似度ＩＳＭを算出する。
検査ＩＤが「Ｏ９０１」の検査データ２１においては、Ｎｏ１〜Ｎｏ３の３個の関心領域ＲＯＩが指定されており、症例ＩＤが「Ｃ１０１」の症例データ２４には、Ｎｏ１〜Ｎｏ３の３個の症例病変ＣＬが登録されている。このため、図１７に示す例では、「Ｏ９０１」の検査データ２１と、「Ｃ１０１」の症例データ２４との間では、３×３で合計９個の個別類似度ＩＳＭが算出される。なお、図１７においては、Ｎｏ１、Ｎｏ２の関心領域ＲＯＩと、Ｎｏ１〜Ｎｏ３の各症例病変ＣＬとの対応関係については図示しているが、Ｎｏ３の関心領域ＲＯＩと各症例病変ＣＬとの対応関係については、スペース上の制約から図示を省略している。
各個別類似度ＩＳＭに付された括弧内の識別符号は、症例ＩＤに、関心領域ＲＯＩと症例病変ＣＬのそれぞれのシリアルナンバーを加えたものである。「Ｃ１０１−１１」の場合には、Ｎｏ１の関心領域ＲＯＩと、症例ＩＤが「Ｃ１０１」の症例データ２４に登録された、Ｎｏ１の症例病変ＣＬとの個別類似度ＩＳＭであることを示す。同様に、「Ｃ１０１−１２」の場合には、Ｎｏ１の関心領域ＲＯＩと、症例ＩＤが「Ｃ１０１」のＮｏ２の症例病変ＣＬの個別類似度ＩＳＭであることを示す。
図１８及び図１９に示すように、個別類似度算出部６５は、複数件の症例について個別類似度ＩＳＭを算出する。例えば、図１８に示すように、個別類似度算出部６５は、まず、症例ＩＤが「Ｃ１０１」の１件の症例のＮｏ１〜Ｎｏ３の３個の症例病変ＣＬを、Ｎｏ１〜Ｎｏ３の関心領域ＲＯＩに、それぞれ対応させて、個別類似度ＩＳＭを算出する。上述のとおり、症例ＩＤが「Ｃ１０１」の症例は、症例病変ＣＬの登録数が３個（Ｎｏ１〜Ｎｏ３）であるため、３個の関心領域ＲＯＩに対して３個の症例病変ＣＬを対応させると、３×３で合計９個の個別類似度ＩＳＭが算出される。
症例ＩＤが「Ｃ１０１」の症例について、個別類似度ＩＳＭを算出する処理が終了すると、個別類似度算出部６５は、次に、症例ＩＤが「Ｃ１０２」の１件の症例について個別類似度ＩＳＭを算出する。症例ＩＤが「Ｃ１０２」の症例については、症例病変ＣＬの登録数が２個（Ｎｏ１とＮｏ２）であるため、３個の関心領域ＲＯＩに対して２個の症例病変ＣＬを対応させると、３×２で合計６個の個別類似度ＩＳＭが算出される。こうした処理を、症例の数だけ繰り返す。
なお、図１８において、症例ＩＤが「Ｃ１０１」の症例病変ＣＬについては、Ｎｏ１〜Ｎｏ３の３個の関心領域ＲＯＩとのすべての対応関係を図示しているが、症例ＩＤが「Ｃ１０２」については、Ｎｏ１の関心領域ＲＯＩとの対応関係のみを示し、Ｎｏ２、Ｎｏ３の関心領域ＲＯＩとの対応関係については、図示を省略している。
個別類似度算出部６５は、症例ＩＤが「Ｃ１０３」以降の症例についても、同様に、Ｎｏ１〜Ｎｏ３の関心領域ＲＯＩと、各症例の症例病変ＣＬとを対応させて、個別類似度ＩＳＭを算出する。図１９は、Ｎｏ１の関心領域ＲＯＩと、症例ＩＤが「Ｃ１０１」〜「Ｃ１０４」の症例病変ＣＬとの対応関係を示す。症例ＩＤが「Ｃ１０４」以降については、図示を省略している。また、当然ながら、Ｎｏ２、Ｎｏ３の関心領域ＲＯＩについても、症例病変ＣＬと対応させて個別類似度ＩＳＭが算出されるが、図１９においては、図示を省略している。
図２０に示すように、個別類似度算出部６５は、例えば、類似症例検索サーバ１７のメモリ４２Ｂやストレージデバイス４３Ｂ内に、個別類似度テーブル（以下、ＩＳＭテーブルという）７１を作成して、ＩＳＭテーブル７１に算出した個別類似度ＩＳＭを記録する。ＩＳＭテーブル７１は、関心領域ＲＯＩ毎に作成される。図２０の例は、Ｎｏ１の関心領域ＲＯＩに対するＩＳＭテーブル７１を示す。ＩＳＭテーブル７１は、個別類似度ＩＳＭ毎に、症例ＩＤ、病変Ｎｏ、病変画像を関連付けて記憶したテーブルである。病変画像は、症例病変ＣＬの画像データである。すなわち、ＩＳＭテーブル７１において、１件のレコードは、症例ＩＤ、病変Ｎｏ、病変画像、個別類似度ＩＳＭの４項目のデータで構成される。
個別類似度算出部６５は、最初に、ＩＳＭテーブル７１に対して、各個別類似度ＩＳＭを算出した順番で記録する。各個別類似度ＩＳＭは、例えば「Ｃ１０１」、「Ｃ１０２」、「Ｃ１０３」というように、症例ＩＤの番号が若い順から記録される。個別類似度ＩＳＭの値は、関心領域ＲＯＩの特徴量ＲＡＣと症例病変ＣＬの特徴量ＣＡＣの相関で算出されるため、数値が大きいほど、類似度が高いことを示す。
図２１に示すように、個別類似度算出部６５は、関心領域ＲＯＩ毎にＩＳＭテーブル７１を作成する。Ｎｏ１〜Ｎｏ３の３個の関心領域ＲＯＩがある場合には、３つのＩＳＭテーブル７１が作成される。この段階では、図２０に示すとおり、ＩＳＭテーブル７１は、症例ＩＤの順番で各レコードが配列されている。個別類似度算出部６５は、ＩＳＭテーブル７１の作成が終了した場合には、ＩＳＭテーブル７１を、総合類似度算出部６６に引き渡す。
図２２に示すように、総合類似度算出部６６は、関心領域ＲＯＩ毎に作成された複数のＩＳＭテーブル７１に基づいて、総合類似度ＴＳＭテーブル７２（以下、ＴＳＭテーブル７２という）を作成する。具体的には、図２３に示すように、複数のＩＳＭテーブル７１から、同一症例内の症例病変ＣＬとの対応により算出された個別類似度ＩＳＭを１つずつ読み出し、各ＩＳＭテーブル７１から読み出した、複数の個別類似度ＩＳＭに基づいて、総合類似度ＴＳＭを算出する。より具体的には、総合類似度算出部６６は、各ＩＳＭテーブル７１から、１件ずつ読み出した個別類似度ＩＳＭを総合類似度ＴＳＭの要素として、関心領域ＲＯＩの数と１件の症例内の症例病変ＣＬの数に応じた数の順列を作る。そして、順列毎に総合類似度を算出する。
本例では、検査ＩＤが「Ｏ９０１」の検査データ２１には、Ｎｏ１〜Ｎｏ３の３つの関心領域ＲＯＩがあり、関心領域ＲＯＩ毎の個別類似度ＩＳＭを記録したＩＳＭテーブル７１は３つ作成される。症例ＩＤが「Ｃ１０１」の症例データ２４には、３つの症例病変ＣＬが登録されているので、３つの関心領域ＲＯＩと３つの症例病変ＣＬの順列の数は、３Ｐ３＝３×２×１＝６通りとなる。この順列の数だけ、総合類似度ＴＳＭが算出される。
個別類似度ＩＳＭは、Ｎｏ１〜Ｎｏ３の３つの関心領域ＲＯＩと、Ｎｏ１〜Ｎｏ３の３つの症例病変ＣＬのどれとどれを１対１で対応させるかによって、変化する値であるので、順列毎に総合類似度ＴＳＭが変化する。本例の順列の内訳は、図２３に示すようになり、６つの順列に対応して、「Ｃ１０１−１」〜「Ｃ１０１−６」の６つの総合類似度ＴＳＭが算出される。各総合類似度ＴＳＭの識別符号は、症例ＩＤ（本例ではＣ１０１）に、総合類似度ＴＳＭの１〜６までのシリアルナンバーを付したものである。各総合類似度ＴＳＭは、本例では３つの個別類似度ＩＳＭを足し合わせた総和である。
各個別類似度ＩＳＭは、関心領域ＲＯＩと症例病変ＣＬを１対１で対応させた場合の類似度であるので、総合類似度ＴＳＭが高いほど、３つの関心領域ＲＯＩと、３つの症例病変ＣＬのそれぞれの個別類似度ＩＳＭの平均値が高いことを意味する。本例では、個別類似度ＩＳＭは、相関値で表しているため、数値が大きいほど類似度が高い。そのため、総合類似度ＴＳＭも、数値が大きいほど類似度が高いことを示す。
本例では、６つの総合類似度ＴＳＭの中では、「Ｃ１０１−２」の総合類似度ＴＳＭが「２．０４」で最も高い。一方、本例では「Ｃ１０１−３」の総合類似度ＴＳＭが「１．３２」で最も低い。また、「Ｃ１０１−５」の総合類似度ＴＳＭには、個別類似度ＩＳＭの中に、「０．９１」という最高値を示す個別類似度ＩＳＭ（Ｃ１０１−１３）を含んでいるが、最高値を含まない、「Ｃ１０１−２」の総合類似度ＴＳＭの方が、平均的に個別類似度ＩＳＭが高いため、数値が高くなっている。
６つの総合類似度ＴＳＭの中で類似度が最高の総合類似度ＴＳＭ（Ｃ１０１−２）は、Ｎｏ１の関心領域ＲＯＩとＮｏ１の症例病変ＣＬとの個別類似度ＩＳＭ（Ｃ１０１−１１）と、Ｎｏ２の関心領域ＲＯＩとＮｏ３の症例病変ＣＬとの個別類似度ＩＳＭ（Ｃ１０１−２３）と、Ｎｏ３の関心領域ＲＯＩとＮｏ２の症例病変ＣＬとの個別類似度ＩＳＭ（Ｃ１０１−３２）の総和である。そのため、「Ｃ１０１」の症例については、Ｎｏ１〜Ｎｏ３の症例病変ＣＬを、それぞれ、Ｎｏ１、Ｎｏ３、Ｎｏ２の関心領域ＲＯＩに対応させた場合が、「Ｏ９０１」の検査データ２１に対して最も類似度が高いと評価できる。
図２４に示すように、総合類似度算出部６６は、症例ＩＤが「Ｃ１０１」、「Ｃ１０５」、「Ｃ１０６」の症例のように、症例病変ＣＬの登録数が、関心領域ＲＯＩの数以上ある症例についてのみ、総合類似度ＴＳＭを算出し、類似症例の検索対象とする。つまり、「Ｃ１０２」〜「Ｃ１０４」のように、症例病変ＣＬの登録数が関心領域ＲＯＩの数に満たない症例（本例では症例病変ＣＬが３個未満）については、総合類似度ＴＳＭを算出せず、検索の対象外とする。
これは次の理由による。総合類似度ＴＳＭは、複数の個別類似度ＩＳＭが平均的に高い症例を、類似度が高い症例と評価する指標である。そのため、症例病変ＣＬの登録数が、関心領域ＲＯＩの数以上ある症例と、関心領域ＲＯＩの数に満たない症例のそれぞれの総合類似度ＴＳＭでは、一方は３個の合計値で、他方は２個の合計値というように、総合類似度ＴＳＭを算出する前提条件が違ってしまうため、そのような総合類似度ＴＳＭ同士を比較することは適切でないと考えられるためである。
総合類似度ＴＳＭは、複数の関心領域ＲＯＩと複数の症例病変ＣＬの順列の数だけ算出されるので、検索対象となる症例については、症例病変ＣＬの数に応じて、算出する総合類似度ＴＳＭの数は変化する。「Ｃ１０１」の症例については、上述のとおり、順列の数は、３Ｐ３＝３×２×１＝６通りとなり、算出する総合類似度ＴＳＭの数は６個となる。「Ｃ１０５」の症例については、症例病変ＣＬの登録数が「５」なので、順列の数は、５Ｐ３＝５×４×３＝６０通りで、算出する総合類似度ＴＳＭの数は６０個となる。同様に、「Ｃ１０６」の症例については、症例病変ＣＬの登録数が「７」なので、順列の数は、７Ｐ３＝７×６×５＝２１０通りで、算出する総合類似度ＴＳＭの数は２１０個となる。
図２５に示すように、総合類似度算出部６６は、検索対象となる複数の症例について算出した総合類似度ＴＳＭを、ＴＳＭテーブル７２に記録する。ＴＳＭテーブル７２において、１件のレコードは、症例ＩＤ、総合類似度ＴＳＭ、個別類似度ＩＳＭの組み合わせパターンの３項目のデータで構成される。組み合わせパターンは、各総合類似度ＴＳＭの算出元となった個別類似度ＩＳＭの組み合わせである。総合類似度算出部６６は、作成したＴＳＭテーブル７２を、類似症例検索部６７に引き渡す。図１１において、類似症例検索部６７には、代表値判定部６７Ｂが設けられている。
図２６に示すように、代表値判定部６７Ｂは、ＴＳＭテーブル７２において、複数の総合類似度ＴＳＭの中から、症例毎に代表値を判定する。「Ｃ１０１」の症例の場合には、６個の総合類似度ＴＳＭの中から、類似度が最も高い（相関値が最大）、総合類似度ＴＳＭ（Ｃ１０１−２）が代表値と判定される。同様に、「Ｃ１０５」の症例の場合には、６０個の総合類似度ＴＳＭの中から、類似度が最も高い（相関値が最大）、総合類似度ＴＳＭ（Ｃ１０５−５）が代表値と判定される。
図２７に示すように、代表値判定部６７Ｂは、代表値判定を、ＴＳＭテーブル７２内の全症例について実施する。これにより、ＴＳＭテーブル７２には、症例毎に１つずつ判定された代表の総合類似度ＴＳＭのみが抽出される。
図２８に示すように、類似症例検索部６７は、代表の抽出が行われたＴＳＭテーブル７２において、総合類似度ＴＳＭが高い順に各レコードをソートする。ＴＳＭテーブル７２において、総合類似度ＴＳＭは、１件の症例から１つだけ抽出されているので、各レコードをソートすることは、症例を総合類似度ＴＳＭが高い順にソートすることを意味する。これにより、各症例に対して順位付けが行われて、ＴＳＭテーブル７２の上位に、類似度が高い類似症例が抽出される。
類似症例検索部６７には、リスト作成部６７Ａ（図１１参照）が設けられている。リスト作成部６７Ａは、ＴＳＭテーブル７２に基づいて、図２９に示す類似症例リスト７４を作成する。類似症例リスト７４は、検索結果表示画面７６内に表示される。類似症例リスト７４は、複数件の類似症例に関する情報をリスト化したものである。検索結果表示画面７６は、類似症例検索サーバ１７が、類似症例検索要求の要求元である診療科端末１１に対して検索結果を配信する画面の例である。
リスト作成部６７Ａは、ＴＳＭテーブル７２から、総合類似度ＴＳＭを抽出して、総合類似度ＴＳＭが高い順に、類似症例を配列した類似症例リスト７４を作成する。類似症例リスト７４の表示項目には、各総合類似度ＴＳＭに関して、総合類似度ＴＳＭの値、総合類似度ＴＳＭに基づく順位、症例ＩＤ、及び総合類似度ＴＳＭに関する内訳情報を含む。本例では、内訳情報は、総合類似度ＴＳＭの算出要素となる各個別類似度ＩＳＭを算出するための関心領域ＲＯＩと症例病変ＣＬとの対応関係である。
類似症例リスト７４において、症例ＩＤが「Ｃ１０６」の総合類似度ＴＳＭは、図２８に示す「Ｃ１０６−７」の総合類似度ＴＳＭに対応する。「Ｃ１０６−７」の総合類似度ＴＳＭの算出要素となる個別類似度ＩＳＭの組み合わせパターンは、個別類似度ＩＳＭ（Ｃ１０６−１１）、（Ｃ１０６−２３）、（Ｃ１０６−３４）である。類似症例リスト７４に表示される内訳情報は、これらの各個別類似度ＩＳＭを算出するための関心領域ＲＯＩと症例病変ＣＬの対応関係である。個別類似度ＩＳＭ（Ｃ１０６−１１）は、Ｎｏ１の関心領域ＲＯＩと、「Ｃ１０６」のＮｏ１の症例病変ＣＬとを対応させて算出したものであり、個別類似度ＩＳＭ（Ｃ１０６−２３）は、Ｎｏ２の関心領域ＲＯＩと、「Ｃ１０６」のＮｏ３の症例病変ＣＬとを対応させて算出したものであり、個別類似度ＩＳＭ（Ｃ１０６−３４）は、Ｎｏ３の関心領域ＲＯＩと、「Ｃ１０６」のＮｏ４の症例病変ＣＬとを対応させて算出したものである。
さらに、類似症例リスト７４の表示項目には、Ｎｏ１、Ｎｏ３、Ｎｏ４の症例病変ＣＬの病変画像が含まれる。病変画像は、例えば、ＩＳＭテーブル７１から読み出される。さらに、類似症例リスト７４の上方には、Ｎｏ１〜Ｎｏ３の関心領域ＲＯＩを含む検査画像１９が表示される。
類似症例リスト７４は、例えば、上位６位までの症例が表示される。もちろん、画面スクロールなどの操作により６位以下の順位を表示できるようにしてもよい。また、上位１０位まで表示するというように、同時に表示できる表示件数を変更できるようにしてもよい。
出力制御部６９（図１１参照）は、このように作成される検索結果表示画面７６に関して、例えば、ＸＭＬ（Extensible Markup Language）などのマークアップ言語によってＷＥＢ配信用のＸＭＬデータを作成して、これを検索結果として、要求元の診療科端末１１に配信する制御を行う。ＸＭＬデータを受信した診療科端末１１は、ＷＥＢブラウザがＸＭＬデータに基づいて検索結果表示画面７６を再現して、表示部４８Ａに表示する。これにより、類似症例リスト７４を含む検索結果表示画面７６が医師の閲覧に供される。
以下、上記構成の作用について、図３０及び図３１を参照しながら説明する。図３０に示すように、診療科１０の医師は、診療科端末１１で検査画像ＤＢサーバ１５にアクセスして、検査科１２に依頼した検査の検査データ２１を取得する（Ｓ１１００）。診療科端末１１は、検査データ２１を表示部４８Ａに表示する（Ｓ１２００）。取得した検査データ２１に含まれる検査画像１９は、図９に示す検査画像表示画面５２に表示される。検査画像表示画面５２を通じて、医師により検査画像１９内に関心領域ＲＯＩの指定が行われる。診療科端末１１は、医師の指定操作により、複数の関心領域ＲＯＩの指定を受け付ける（Ｓ１３００）。関心領域ＲＯＩの指定が終了すると、類似症例検索ボタン５２Ｅが操作される。これにより、診療科端末１１は、検索指示を受け付ける（Ｓ１４００）。検索指示を受け付けると、検索要求発行部５４が、検査画像１９と領域情報とが添付された類似症例検索要求を発行して、これが類似症例検索サーバ１７に送信される（Ｓ１５００）。
類似症例検索サーバ１７は、類似症例検索要求を受信すると、要求受付部６１がこれを受け付ける（Ｓ２１００）。そして、特徴量算出部６２は、検査画像１９と関心領域ＲＯＩの領域情報とに基づいて、関心領域ＲＯＩ毎の特徴量を算出する（Ｓ２２００）。この後、類似症例検索が実行される（Ｓ２３００）。
図３１に示すように、類似症例検索では、まず、個別類似度算出部６５が、症例ＤＢサーバ１６から、１件の症例データ２４を読み出す（Ｓ２３１０）。そして、個別類似度算出部６５は、検査データ２１内の複数の関心領域ＲＯＩと、１件の症例データ２４に含まれる症例病変ＣＬとを１対１で対応させて、個別類似度ＩＳＭを算出する（Ｓ２３２０）。症例病変ＣＬが複数有る場合には、症例病変ＣＬ毎に個別類似度ＩＳＭを算出する（Ｓ２３３０）。個別類似度算出部６５は、算出した個別類似度ＩＳＭをＩＳＭテーブル７１に記録して（Ｓ２３４０）、関心領域ＲＯＩ毎にＩＳＭテーブル７１を作成していく（Ｓ２３５０）。こうした処理を、１件の症例データ２４について行った後、次の症例データ２４に対しても同様に行う。そして、複数件の症例データ２４、例えば、症例ＤＢ２３内のすべての症例データ２４について個別類似度ＩＳＭの算出及びＩＳＭテーブル７１の作成が終了するまで（Ｓ２３６０でＮ）、同様の処理を繰り返す。
総合類似度算出部６６は、関心領域ＲＯＩ毎に作成した複数のＩＳＭテーブル７１に基づいて、ＴＳＭテーブル７２を作成する（Ｓ２３７０）。ＴＳＭテーブル７２の作成においては、図２３に示すように、まず、総合類似度算出部６６は、関心領域ＲＯＩ別の複数の個別類似度ＩＳＭに基づいて、関心領域ＲＯＩと、症例病変ＣＬとの順列の数だけ、総合類似度ＴＳＭを算出する（Ｓ２３７１）。そして、算出した総合類似度ＴＳＭを症例毎にＴＳＭテーブル７２に記録する（Ｓ２３７２）。
類似症例検索部６７は、作成されたＴＳＭテーブル７２に基づいて、類似症例リスト７４を作成する（Ｓ２３８０）。リスト作成においては、まず、代表値判定部６７Ｂは、図２７に示すように、ＴＳＭテーブル７２内の症例毎の複数の総合類似度ＴＳＭの中から、代表値を判定して、各症例の代表の総合類似度ＴＳＭのみを抽出したＴＳＭテーブル７２を作成する。この後、類似症例検索部６７は、ＴＳＭテーブル７２において、総合類似度ＴＳＭが高い順に症例をソートする（Ｓ２３８２）。これにより、ＴＳＭテーブル７２の上位に、類似度が高い類似症例が抽出される。
リスト作成部６７Ａは、ＴＳＭテーブル７２に基づいて、総合類似度ＴＳＭが高い順に、類似症例を配列した類似症例リスト７４を作成する（Ｓ２３８３）。
図３０において、出力制御部６９は、リスト作成部６７Ａが検索結果として作成した類似症例リスト７４を含む検索結果表示画面７６を、配信用のＸＭＬデータに変換して、診療科端末１１に配信する（Ｓ２４００）。診療科端末１１は、類似症例リスト７４を含むＸＭＬデータを受信して（Ｓ１６００）、ＸＭＬデータに基づいて検索結果表示画面７６（図２９参照）を再現して、表示部４８Ａに表示する。
検査データ２１に複数の対象病変ＯＬが含まれる場合において、検査データ２１に類似する類似症例を検索する場合には、各対象病変ＯＬを含む複数の関心領域ＲＯＩと複数の症例病変ＣＬのそれぞれの特徴量に着目することに加えて、個々の特徴量を総合的に考慮した検索を行うことが望まれる。例えば、ある症例において、１つの症例病変ＣＬが１つの関心領域ＲＯＩに対して高い類似度を示していたとしても、他の症例病変ＣＬが他の関心領域ＲＯＩの類似度が非常に低い場合には、その症例は、少なくとも複数の関心領域ＲＯＩに着目すべき場合には、類似症例として適切ではない。
本発明は、関心領域ＲＯＩ毎に症例病変ＣＬとの個別類似度ＩＳＭを算出し、算出した個別類似度ＩＳＭに基づいて総合類似度ＴＳＭを算出して類似症例検索を行っている。総合類似度ＴＳＭは、複数の個別類似度ＩＳＭが平均的に高い症例を、類似度が高い症例と評価する指標である。総合類似度ＴＳＭに基づいて類似症例を検索することにより、複数の対象病変ＯＬを含む検査データ２１に対して、類似度の高い適切な類似症例を検索することができる。
従来技術は、１つの関心領域ＲＯＩの特徴量にのみ着目した類似症例検索しか行われていないため、複数の関心領域ＲＯＩがある場合の類似症例検索においては適切な類似症例を検索することができない。対して、本発明は、総合類似度ＴＳＭに基づいて類似症例を検索するから、複数の関心領域ＲＯＩがある場合の類似症例検索において、従来技術と比較して有用性の高い技術を提供することができる。
疾患によっては、複数の対象病変ＯＬが現れていることが疾患の特定の根拠となる場合がある。このように複数の関心領域ＲＯＩの特徴量に注意を払わなければならない診断において、本発明は有用である。このような疾患は、空洞影、点状影、すりガラス影という３種の対象病変ＯＬに着目する必要がある結核や、気管支異常影と点状影の２種の対象病変ＯＬに着目する必要があるびまん性汎細気支炎など、非がん疾患である場合が多い。そのため、本発明は、非がん疾患の診断に特に有用性を発揮する。
なお、本例では、複数の関心領域ＲＯＩに、「空洞」と「すりガラス影」というように、病変の種類が異なる対象病変ＯＬがそれぞれ含まれる例で説明したが、各関心領域ＲＯＩに含まれる対象病変ＯＬは、別の対象病変ＯＬであれば、種類は同じでもよい。
なお、本例では、総合類似度ＴＳＭを、複数の個別類似度ＩＳＭを足し合わせた総和としたが、掛け合わせた値でもよい。
また、本例では、代表値判定部６７Ｂにより、症例毎に算出される複数の総合類似度ＴＳＭの中から、症例毎に代表値を判定して、代表値のみに基づいて、類似症例検索を行っている。代表値を判定することにより、ＴＳＭテーブル７２に記録される総合類似度ＴＳＭの件数が減るなど、検索処理において取り扱うデータが減るため、処理時間を短縮できるという効果がある。読影レポートに記載された、症例病変ＣＬに関する医師の所見などの診断結果は症例ごとに存在するため、代表値判定により、検索結果を症例単位で提示することで、類似症例に基づく診断を適切にかつ効率よく行うこともできる。しかし、代表値を判定せずに、類似症例検索を行ってもよい。代表値を判定しない場合には、類似症例リスト７４において、同じ症例の複数の総合類似度ＴＳＭが表示されることがあり得る。これら複数の総合類似度ＴＳＭは、算出要素となる個別類似度ＩＳＭの組み合わせパターンが異なるものであるため、１つの症例について視点を変えて参照することができる。
さらに、類似症例リスト７４の表示項目には、類似症例の症例ＩＤと総合類似度ＴＳＭに加えて、総合類似度ＴＳＭに関する内訳情報が表示される。内訳情報によって、総合類似度ＴＳＭの算出要素となる各個別類似度ＩＳＭを算出するための関心領域ＲＯＩと症例病変ＣＬの対応関係を確認することができる。この対応関係を表示することにより、総合類似度ＴＳＭの算出要素となる各個別類似度ＩＳＭは、複数の関心領域ＲＯＩと複数の症例病変ＣＬのどれとどれを対応させて算出したものかを把握することができる。また、類似症例リスト７４には、検査画像１９や症例病変ＣＬの病変画像も表示されるので、画像パターンについても比較参照しやすく、画像パターン同士の類似度を直感的に判断しやすい。
総合類似度ＴＳＭに関する内訳情報としては、図３２に示す類似症例リスト７５のように、総合類似度ＴＳＭの算出要素となる個別類似度ＩＳＭの値を表示してもよい。総合類似度ＴＳＭの値に加えて、その内訳となる個別類似度ＩＳＭの値を表示すれば、各関心領域ＲＯＩと各症例病変ＣＬの対応の中で、個別類似度ＩＳＭが高いものや低いものがどれかを確認できるため、便利である。例えば、医師が、複数の関心領域ＲＯＩのうちの１つを重視したい場合には、重視する関心領域ＲＯＩの個別類似度ＩＳＭの値を見て、適切な類似症例を探し出すといったことができる。
総合類似度ＴＳＭは、複数の個別類似度ＩＳＭが平均的に高い症例を、類似度が高い症例と評価する指標である。そのため、類似症例リストでは、複数の個別類似度ＩＳＭの平均値が高い症例の順位が高く、平均値が低い症例については、仮に１つの個別類似度ＩＳＭが突出して高くても、順位は低くなる。これに対して、類似度に関する医師の主観的な評価は、平均値よりも、特定の症例病変ＣＬと特定の関心領域ＲＯＩとに関して医師が抱いた印象に大きく影響される場合があるため、医師の主観的な評価と総合類似度ＴＳＭに基づく客観的な評価（順位付け）が乖離することもある。
このような乖離が生じた場合でも、類似症例リスト７５のように、総合類似度ＴＳＭに加えて、個別類似度ＩＳＭの値が表示されれば、個別類似度ＩＳＭを確認することにより、医師が自らの主観的な評価を検証することができる。また、個別類似度ＩＳＭの値が表示されれば、医師が個別類似度ＩＳＭの値を勘案することにより、類似症例リスト７５による、総合類似度ＴＳＭに基づく客観的な評価に対して、医師が主観的な評価に基づいて修正を加えながら、個々の診断に適した適切な類似症例を探し出すといったこともできる。
［第２実施形態］
図３３及び図３４に示す第２実施形態は、図２３で示した第１実施形態の総合類似度ＴＳＭの算出方法の変形例であり、他は第１実施形態と同様である。第１実施形態では、総合類似度ＴＳＭを、個別類似度ＩＳＭの単なる合計値として求めたが、第２実施形態に示すように、総合類似度ＴＳＭを算出する要素となる、個別類似度ＩＳＭの値に応じて重み付け処理を行ってもよい。
重み付け処理は、例えば、図３３に示すように、個別類似度ＩＳＭが所定の閾値以上の場合には、重み付け係数Ｗを乗じて、総合類似度ＴＳＭを上げる処理である。図３３の例では、二点鎖線の四角で示すように、相関値で表される値が「０．６」以上の個別類似度ＩＳＭに対して、重み付け係数Ｗが掛けられる。これにより、総合類似度ＴＳＭの値は、重み付け係数Ｗに応じて高くなる。
重み付け処理により、次のような効果が得られる。上述のとおり、総合類似度ＴＳＭは、複数の個別類似度ＩＳＭが平均的に高い症例を、類似度が高い症例と評価する指標であり、基本的には、複数の個別類似度ＩＳＭが平均して高い症例が、類似度が高い類似症例と評価される。しかし、個々の関心領域ＲＯＩに酷似する症例病変ＣＬが１つでも含まれている症例が、類似症例として高い利用価値を持つ場合もある。そこで、所定の閾値以上の個別類似度ＩＳＭを１つでも含む総合類似度ＴＳＭに対しては、重み付け処理により、総合類似度ＴＳＭを高くする。これにより、重み付け処理が行われた総合類似度ＴＳＭを有する症例は、ＴＳＭテーブル７２あるいは類似症例リスト７４における順位が上がる。このように、重み付け係数Ｗを利用すれば、利用価値の高い症例に関して、類似症例として総合的な評価を上げることができるので、類似症例として抽出しやすい。
重み付け係数Ｗの掛け方は、図３３に示すように、個別類似度ＩＳＭに対して掛けてもよいし、図３４に示すように、所定の閾値以上の個別類似度ＩＳＭを含む総合類似度ＴＳＭに対して重み付け係数Ｗを乗じてもよい。
また、類似症例の評価方法としては、本例のように、所定の閾値以上の個別類似度ＩＳＭを含む症例をより高く評価する方法の他、反対に、所定の閾値未満の個別類似度ＩＳＭを含む症例をより低く評価する方法も考えられる。つまり、関心領域ＲＯＩとの類似度が著しく低い症例病変ＣＬが１つでもある症例に対しては、類似症例としての総合的な評価を下げるということである。この場合には、正の重み付け係数に代えて、負の重み付け係数を乗じることによって、総合類似度ＴＳＭを低くしてもよい。これにより、負の重み付けがされた総合類似度ＴＳＭを有する症例に対しては、類似症例としての総合的な評価が下がる。
なお、類似症例の評価方法としては、類似症例の実情から考えると、所定の閾値未満の個別類似度ＩＳＭを含む症例に負の重み付けをするよりも、所定の閾値以上の個別類似度ＩＳＭを含む症例に対して正の重み付けをすることにより、その症例の評価を高くする方が好ましい。
また、本例では、個別類似度ＩＳＭを相関値で表しているため、相関値が所定値以上の個別類似度ＩＳＭを、類似度が所定の閾値以上の個別類似度ＩＳＭと判定することになる。これに対して、最小二乗距離で個別類似度ＩＳＭを表す場合には、値が小さいほど類似度が高いので、この場合には、最小二乗距離の値が所定値以下の場合に、類似度が所定の閾値以上の個別類似度ＩＳＭと判定する。
［第３実施形態］
図３５〜図４４に示す第３実施形態は、類似症例検索を利用するユーザである、医師が、関心領域ＲＯＩの指定数を変更可能な形態である。類似症例検索サーバ１７は、関心領域ＲＯＩの指定数が変更された場合に、類似症例検索の再検索を行い、検索結果を配信する。
これにより、例えば、はじめに、１つの関心領域ＲＯＩを指定して類似症例検索要求をし、その検索結果を確認してから、関心領域ＲＯＩを追加して再度類似症例検索要求をして、２つの関心領域ＲＯＩに基づく、検索結果を確認するといった使い方が可能になる。指定する関心領域ＲＯＩの数を順次追加していくことにより、検索結果である類似症例リスト７４に含まれる類似症例の件数を絞り込んでいくことができる。具体的には、図３５〜図４３に加えて、図４４のフローチャートを適宜参照しながら、説明する。なお、特徴量の算出方法や個別類似度ＩＳＭの算出方法は、上記実施形態と同様であるので、説明を省略し、相違点を中心に説明する。
図３５に示すように、診療科端末１１の検査画像表示画面５２において、医師は、例えば、画像ＩＤが「Ｏ９０１−０１」の検査画像１９に対して、Ｎｏ１の関心領域ＲＯＩを１つだけ指定して、類似症例検索ボタン５２Ｅにより、類似症例検索指示を行う。診療科端末１１は、関心領域ＲＯＩが１つだけ指定された類似症例検索要求を類似症例検索サーバ１７に送信する。これにより、図４４のフローチャートに示すように、類似症例検索サーバ１７は、類似症例検索要求を受け付ける（Ｓ３０１０でＹ）。
図３６に示すように、個別類似度算出部６５は、１つの関心領域ＲＯＩと症例病変ＣＬを１対１で対応させて、ＩＳＭテーブル７１を作成する（図４４のＳ３０２０）。個別類似度算出部６５は、類似検索要求に含まれるすべての関心領域ＲＯＩに対してＩＳＭテーブル７１を作成する（図４４のＳ３０３０）。当然ながら、関心領域ＲＯＩが１つの場合には、１つだけＩＳＭテーブル７１を作成する。
関心領域ＲＯＩの指定が１つだけの場合には、図３７に示すように、症例病変ＣＬの登録数が１つだけの症例（症例ＩＤ「Ｃ１０３」）も含めて、すべて検索対象となる。そのため、ＩＳＭテーブル７１には、症例ＤＢ２３内の全症例の症例病変ＣＬと、関心領域ＲＯＩとの個別類似度ＩＳＭが算出される。例えば、「Ｃ１０６」の症例のように、症例病変の登録数が７個の場合には、個別類似度算出部６５は、個別類似度ＩＳＭを７個算出する。こうした個別類似度ＩＳＭの算出を全症例に対して行ってＩＳＭテーブル７１が作成される。
そして、個別類似度算出部６５は、関心領域ＲＯＩが１つか複数かを判定し（図４４のＳ３０４０）、指定が１つだけの場合には（図４４のＳ３０４０でＮ）、類似症例検索部６７にＩＳＭテーブル７１を引き渡す。関心領域ＲＯＩの指定が１つだけの場合には、総合類似度ＴＳＭを算出することはできないので、類似症例検索部６７は、ＩＳＭテーブル７１に基づいて、図３８に示す類似症例リスト７４Ａを作成する（図４４のＳ３０５０）。類似症例リスト７４Ａは、個別類似度ＩＳＭが高い順に類似症例が配列されている。こうした類似症例リスト７４Ａを含む検索結果表示画面７６Ａが診療科端末１１に配信される。また、類似症例検索サーバ１７は、類似症例検索処理において作成した、ＩＳＭテーブル７１などの中間処理のデータ、類似症例リスト７４Ａなどの最終処理のデータなど、中間処理を含む処理結果のデータを保存する（図４４のＳ３０８０）。処理結果のデータの保存先は、例えば、類似症例検索サーバ１７のメモリやストレージデバイスである（図７参照）。
医師は、この類似症例リスト７４Ａを確認した後、さらに、関心領域ＲＯＩを追加する場合には、図３９に示すように、検査画像表示画面５２において、例えば、Ｎｏ１の関心領域ＲＯＩに加えて、Ｎｏ２の関心領域ＲＯＩを指定して、類似検索要求の指示をする。
図４０に示すように、類似症例検索サーバ１７は、関心領域ＲＯＩの指定が追加された場合には（図４４のＳ３０９０でＹ）、追加されたＮｏ２の関心領域ＲＯＩのＩＳＭテーブル７１を作成する（図４４のＳ３０２０）。個別類似度算出部６５は、関心領域ＲＯＩが複数有る場合には、すべてのＩＳＭテーブル７１を作成する（図４４のＳ３０３０）。この際に、１回目の類似症例検索で作成した処理結果のデータが保存されているので、利用可能なものについては再利用する。これにより、処理負荷が軽減されたり、処理時間が短縮される。関心領域ＲＯＩが１度に複数個追加された場合には、追加された数だけＩＳＭテーブル７１が作成される。本例では、Ｎｏ１の関心領域ＲＯＩのＩＳＭテーブル７１については作成済みで、データが保存されているので、Ｎｏ２の関心領域ＲＯＩのＩＳＭテーブル７１についてのみ新規に作成される。
個別類似度算出部６５は、関心領域ＲＯＩが複数の場合には、総合類似度算出部６６にＩＳＭテーブル７１を引き渡す（図４４のＳ３０４０でＹ）。総合類似度算出部６６は、２つのＩＳＭテーブル７１に基づいて、ＴＳＭテーブル７２Ａを作成する（図４４のＳ３０６０）。図４１に示すように、総合類似度算出部６６は、関心領域ＲＯＩと、症例病変ＣＬの順列の数だけ、総合類似度ＴＳＭを算出する。例えば、関心領域ＲＯＩが２つ、症例病変ＣＬの数が３つの場合には、順列の数は、３Ｐ２＝３×２＝６通りとなる。
図４２に示すように、総合類似度算出部６６は、症例ＤＢ２３の他の症例に対しても、同様に、関心領域ＲＯＩとの総合類似度ＴＳＭを算出する。ただし、関心領域ＲＯＩの指定が１つ追加されて２つになったため、症例ＩＤが「Ｃ１０３」の症例のように、症例病変ＣＬの登録数が１つのものは、検索対象から除外される。症例病変ＣＬが２以上のものについては、検索対象となり、それぞれの症例病変ＣＬの数に応じて、関心領域ＲＯＩとの順列の数だけ、総合類似度ＴＳＭが算出される。こうして２つの関心領域ＲＯＩに基づくＴＳＭテーブル７２Ａ（図４０参照）が作成される。
図４３に示すように、類似症例検索部６７は、ＴＳＭテーブル７２Ａに基づいて、類似症例リスト７４Ｂを作成する（図４４のＳ３０７０）。類似症例リスト７４Ｂを含む検索結果表示画面７６Ｂは、診療科端末１１に配信される。類似症例リスト７４Ｂは、症例病変ＣＬが１つしか含まれていない症例が検索対象外とされているため、類似症例リスト７４Ａ（図３８参照）と比較して、類似症例が絞り込まれた形態で作成される。これにより、医師は、関心領域ＲＯＩを順次追加して、指定数を増加させることにより、類似症例を絞り込みながら、より適切な類似症例を見つけるといった使い方ができる。
また、類似症例検索部６７は、追加された関心領域ＲＯＩに基づく検索処理に際して作成した中間処理を含む処理結果のデータ（ＴＳＭテーブル７２Ａなど）を保存する。さらに、関心領域ＲＯＩが追加された場合には、第１実施形態で説明したように、３つの関心領域ＲＯＩに基づく類似症例リスト７４（図２９参照）を作成する。本例のように、類似症例検索の処理結果のデータを保存しておけば、再検索の際の処理負荷を軽減したり、処理時間が短縮されるので、類似症例検索サーバ１７のＣＰＵなどのリソースの効率的な利用が可能となるとともに、検索速度も向上する。
なお、関心領域ＲＯＩの指定数を追加して再検索をする例で説明したが、もちろん、関心領域ＲＯＩの指定数を減らして再検索を行うことも可能である。
また、症例ＤＢ２３において、症例病変ＣＬが複数個登録されている症例の件数が少ない場合もある。この場合には、複数の関心領域ＲＯＩを指定しても、関心領域ＲＯＩの指定数以上の登録数を持つ症例の件数が限られている場合には、その中から適切な類似症例を探し出すことが困難である場合もある。そのような場合には、本例のように、関心領域ＲＯＩの指定数を増減させながら、再検索ができるようにすることは、症例ＤＢ２３に蓄積された症例の件数に応じた使い方ができるため、有用である。
［第４実施形態］
また、第３実施形態のように、関心領域ＲＯＩの指定数を増減させながら再検索を行う場合には、さらに、図４５、図４６に示す第４実施形態のように、複数の関心領域ＲＯＩの組み合わせや検索結果表示画面７６における関心領域ＲＯＩの並び順を、適宜変更できるとよい。
図４５及び図４６に示すように、検索結果表示画面８０Ａ、８０Ｂには、類似症例リスト８１Ａ、８１Ｂの横に、ＲＯＩ選択部８２が設けられている。ＲＯＩ選択部８２は、例えば、３つの選択ボックス８２Ａを有しており、各選択ボックス８２Ａにおいて、関心領域ＲＯＩを１つずつ選択することができる。ＲＯＩ選択部８２は、図９に示す検査画像表示画面５２において、関心領域ＲＯＩが指定されると、指定された関心領域ＲＯＩのリストをプルダウンメニュー８２Ｂなどの形態で表示する。本例においては、Ｎｏ１〜Ｎｏ３の関心領域ＲＯＩが指定されているため、プルダウンメニュー８２Ｂには、Ｎｏ１〜Ｎｏ３の関心領域ＲＯＩが表示される。プルダウンメニュー８２Ｂの中から、ポインタ５６によって、１つの関心領域ＲＯＩを選択すると、選択された関心領域ＲＯＩが選択ボックス８２Ａに入力される。
各選択ボックス８２Ａの並び順は、検索結果表示画面８０Ａにおける、各関心領域ＲＯＩを含む検査画像１９の並び順に対応しており、例えば、番号が「１」の選択ボックス８２Ａにおいて選択された、Ｎｏ１の関心領域ＲＯＩを含む検査画像１９は、一番左側に表示される。同様に、番号が「２」の選択ボックス８２Ａにおいて選択された、Ｎｏ２の関心領域ＲＯＩを含む検査画像１９は中央に表示される。さらに、番号が「３」の選択ボックス８２Ａにおいて選択されると、図４６に示すように、選択された関心領域ＲＯＩを含む検査画像１９が一番右側に表示される。
再検索ボタン８３は、ＲＯＩ選択部８２で選択された条件で、類似症例検索の再検索要求を指示するためのボタンである。再検索ボタン８３が操作されると、診療科端末１１から類似症例検索サーバ１７に対して、ＲＯＩ選択部８２で選択された選択条件を含む再検索要求が送信される。要求受付部６１は、選択条件を含む再検索要求を受け付ける。
類似症例検索サーバ１７は、再検索要求に従って、個別類似度算出や総合類似度算出を行って、類似症例の再検索処理を実行する。そして、図４５、４６に示すように、再検索処理の処理結果である、類似症例リスト８１Ａ、８１Ｂを検索結果として診療科端末１１に配信する。
類似症例リスト８１Ａは、Ｎｏ１とＮｏ２の２つの関心領域ＲＯＩが指定された場合の検索結果である。類似症例リスト８１Ａにおいて、関心領域ＲＯＩの並び順は、Ｎｏ１の関心領域ＲＯＩを含む検査画像１９が一番右に表示され、Ｎｏ２の関心領域ＲＯＩを含む検査画像１９が中央に表示される。類似症例リスト８１Ｂは、Ｎｏ１〜Ｎｏ３の３つの関心領域ＲＯＩが指定された場合の検索結果である。類似症例リスト８１Ｂにおいて、関心領域ＲＯＩの並び順は、左から、Ｎｏ２、Ｎｏ３、Ｎｏ１の各関心領域ＲＯＩを含む検査画像１９が配列される。類似症例検索サーバ１７は、第３実施形態で説明したとおり、類似検索を実行した場合には、類似症例リストのデータを含めて処理結果のデータを保存する。
診療科１０の医師は、類似症例リスト８１を確認する。そして、必要に応じて、ＲＯＩ選択部８２で、複数の関心領域ＲＯＩの組み合わせや、並び順を変更しながら、再度、再検索を行うことができる。類似症例検索サーバ１７では、処理結果のデータを保存しているので、データを再利用できる場合には、短時間で再検索の結果を配信することができる。また、診療科端末１１において、いったん配信された類似症例リスト８１のデータを保存しておき、再検索を行うことなく、再表示できるようにしておいてもよい。
［第５実施形態］
上記実施形態では、関心領域ＲＯＩに含まれる対象病変ＯＬの種類を判定することなく症例病変ＣＬと対応させて個別類似度ＩＳＭの算出して、類似症例検索を行っていた。しかし、図４７〜図５０に示す第５実施形態のように、関心領域ＲＯＩに含まれる対象病変ＯＬと症例病変ＣＬについて、病変の種類の判定を行って、同種の病変同士のみを対応させて個別類似度ＩＳＭを算出して、類似症例検索を行ってもよい。図１３に示したように、病変パターンは典型的には病変の種類によって区別される。そのため、特徴量を算出した段階で、特徴量に基づいて病変の種類を判定することができる。第５実施形態は、このような病変の種類判定を利用する形態である。
図４７に示すように、第５実施形態では、類似症例検索サーバ１７には、病変種類判定部８６が設けられる。図４８に示すように、病変種類判定部８６は、特徴量算出部６２が算出した関心領域ＲＯＩの特徴量ＲＡＣに基づいて、関心領域ＲＯＩに含まれる対象病変ＯＬの種類を判定する。病変種類判定部８６は、例えば、各判別器６２Ａ〜６２Ｈが出力する判別器出力値のうち、最大の判別器出力値を示す判別器に対応する病変の種類を、関心領域ＲＯＩに含まれる対象病変ＯＬの種類と判定する。本例の場合には、「Ｂ：空洞」の判別器６２Ｂの判別器出力値が最大であるため、対象病変ＯＬの種類は「Ｂ：空洞」と判定される。
一方、第５実施形態では、図４９に示すように、各症例病変ＣＬについても、特徴量ＣＡＣに基づいて、予め病変の種類が判定されており、判定された病変の種類は特徴量ＤＢ２３Ｂに格納されている。
図５０に示すように、個別類似度算出部６５は、関心領域ＲＯＩと、各症例病変ＣＬとの個別類似度ＩＳＭを算出する際に、病変の種類が同種のもの同士についてのみ個別類似度ＩＳＭを算出し、病変の種類が異なるものについては、個別類似度ＩＳＭを算出しない。本例においては、Ｎｏ１の関心領域ＲＯＩの種類は「Ｂ：空洞」であるので、「Ｃ１０１」の症例の中から、種類が「Ｂ：空洞」である、Ｎｏ３の症例病変ＣＬとの個別類似度ＩＳＭのみ算出する。１件の症例の中に、関心領域ＲＯＩと同種の症例病変ＣＬが複数個登録されている場合には、複数個の個別類似度ＩＳＭが算出される。また、関心領域ＲＯＩと同種の症例病変ＣＬが１個も登録されていない場合には、その症例については、個別類似度ＩＳＭは算出されない。
これにより、個別類似度算出部６５の算出処理時間を減らすことができる。また、病変の種類を区別せずに個別類似度ＩＳＭを算出する第１実施形態と比較して、ＩＳＭテーブル７１のサイズも小さくなるため、メモリの作業領域も少なくて済む。そのため、類似症例検索サーバ１７のＣＰＵ４１Ｂに掛かる負荷が軽減されるため、検索時間の短縮化を図ることができる。
ただし、予め病変の種類を判定して同種のものについてのみ個別類似度ＩＳＭをする態様は、病変の種類の判定精度が低い場合には、類似症例として検索すべき症例病変ＣＬが抜け落ちる、いわゆる検索漏れの懸念もある。特に、図１０で示すように、複数の対象病変ＯＬを１つの関心領域ＲＯＩとして指定する場合には、種類判定によって、複数の対象病変ＯＬのいずれかに偏った判定が下されることになる。そのため、第５実施形態については、病変の種類の判定精度を見極めた上で実施することが好ましい。
［第６実施形態］
図５１に示す第６実施形態は、病変の種類を判定する第５実施形態を前提とした形態であり、症例病変ＣＬの登録数が異なる複数件の症例に基づいて、１つの類似症例リスト８７を作成するものである。第１実施形態において説明したように、検索対象となる症例については、症例病変ＣＬの数が、関心領域ＲＯＩの数以上のものを対象とすることが好ましい。
しかしながら、症例ＤＢ２３において、症例病変ＣＬの登録数が多い症例の蓄積数が少ない場合がある。この場合に、関心領域ＲＯＩの数に満たない登録数の症例を、すべて検索対象外とすると、検索対象が少な過ぎて、適切な類似症例が検索できないおそれもある。症例病変ＣＬの登録数が関心領域ＲＯＩの数に満たない症例であっても、個々の症例病変ＣＬについて見ると、診断に際して有用な価値を持つ場合もある。第６実施形態は、症例病変ＣＬの登録数が関心領域ＲＯＩの数よりも少ない症例についても検索対象に含めて、類似症例として抽出することを可能にする形態である。
具体的には、例えば、検査データ２１において、「Ｂ：空洞」、「Ｆ：点状影」、「Ｅ：すりガラス状陰影」の３種類の関心領域ＲＯＩが指定されていたとする。この場合において、複数種類の関心領域ＲＯＩのうち、１種類の関心領域ＲＯＩを、類似症例検索の検索条件として必須の関心領域ＲＯＩとして必須指定する。必須指定される関心領域ＲＯＩとしては、例えば、医師が診断に際して最も重要度が高いと判断する関心領域ＲＯＩである。
本例では、病変の種類が「Ｂ：空洞」の対象病変ＯＬを含む関心領域ＲＯＩ（Ｎｏ１）が必須指定される（図中、太枠で示す）。そして、他の２種類（「Ｆ：点状影」、「Ｅ：すりガラス状陰影」）の対象病変ＯＬを含む関心領域ＲＯＩ（Ｎｏ２、Ｎｏ３）については、関心領域ＲＯＩとしては指定されるものの、必須指定はされない。こうした条件で、診療科端末１１から類似症例検索サーバ１７に対して類似症例検索要求が送信される。
類似症例検索サーバ１７において、要求受付部６１は、必須指定を含む類似症例検索要求を受け付ける。要求受付部６１は必須指定受付部として機能する。病変種類判定部８６は、受け付けた要求に含まれる３つの関心領域ＲＯＩの対象病変ＯＬについて、病変の種類を判定する。そして、Ｎｏ１の関心領域ＲＯＩについては、検索条件として必須指定がなされているため、類似症例検索サーバ１７は、Ｎｏ１の関心領域ＲＯＩの種類を固定して、類似症例検索を行う。
具体的には、類似症例検索サーバ１７は、Ｎｏ１の関心領域ＲＯＩの種類が「Ｂ：空洞」であるため、「Ｂ：空洞」を検索条件として固定する。そして、症例病変ＣＬの種類として、固定された「Ｂ：空洞」を含む症例を検索対象とする。固定された種類（「Ｂ：空洞」）の症例病変ＣＬを含む症例であれば、登録数に関わらず検索対象とする。一方、固定された種類（「Ｂ：空洞」）の症例病変ＣＬを含まない症例については、検索対象から除外する。
検索対象の選別、すなわち、症例に関して、検索対象とするか対象外とするかの判定は、例えば、個別類似度算出部６５が行う。個別類似度算出部６５は、「Ｂ：空洞」の症例病変ＣＬを含む症例についてのみ個別類似度ＩＳＭを算出して、ＩＳＭテーブル７１を作成する。総合類似度算出部６６が行う場合には、「Ｂ：空洞」の症例病変ＣＬを含む症例についてのみ総合類似度ＴＳＭを算出して、ＴＳＭテーブル７２を作成する。
こうした検索対象の選別により、本例で検索対象となるのは、次の４パターンの症例となる。第１は、３種類の関心領域ＲＯＩのうち、「Ｂ：空洞」のみが一致する症例である。第２は、３種類のうち、「Ｂ：空洞」に加えて、Ｎｏ２の関心領域ＲＯＩの種類である「Ｆ：点状影」の２種類が一致する症例である。第３は、３種類のうち、「Ｂ：空洞」に加えて、Ｎｏ３の関心領域ＲＯＩの種類である「Ｅ：すりガラス状陰影」の２種類が一致する症例である。第４は、３種類のすべてが一致する症例である。
個別類似度算出部６５は、選別された症例に基づいて、各関心領域ＲＯＩに対して、同種の症例病変ＣＬを１対１で対応させて個別類似度ＩＳＭを算出する。Ｎｏ１の関心領域ＲＯＩの種類である「Ｂ：空洞」は固定されているため、選別された症例内には、「Ｂ：空洞」の症例病変ＣＬが含まれている。そのため、Ｎｏ１の関心領域ＲＯＩに対しては、選別された症例すべてについて、個別類似度ＩＳＭが算出される。これにより、Ｎｏ１のＩＳＭテーブル７１が作成される。
次に、個別類似度算出部６５は、Ｎｏ２の関心領域ＲＯＩに対する個別類似度ＩＳＭを算出する。Ｎｏ２の関心領域ＲＯＩの場合、個別類似度ＩＳＭを算出する対象となる症例は、「Ｆ：点状影」を含む上記第２パターンの症例と第４パターンの症例である。算出された個別類似度ＩＳＭに基づいて、Ｎｏ２の関心領域ＲＯＩに対応するＩＳＭテーブル７１を作成する。Ｎｏ３の関心領域ＲＯＩに対しても、個別類似度ＩＳＭを算出する。Ｎｏ３の関心領域ＲＯＩの場合、個別類似度ＩＳＭを算出する対象となる症例は、「Ｅ：すりガラス状陰影」を含む第３パターンと第４パターンの症例である。算出された個別類似度ＩＳＭに基づいて、Ｎｏ３の関心領域ＲＯＩに対応するＩＳＭテーブル７１が作成される。
このように、Ｎｏ１〜Ｎｏ３の関心領域ＲＯＩに対してＩＳＭテーブル７１を算出した後、固定された「Ｂ：空洞」を含む組み合わせ、すなわち、Ｎｏ１とＮｏ２のＩＳＭテーブル７１の組み合わせ、Ｎｏ１とＮｏ３のＩＳＭテーブル７１の組み合わせ、Ｎｏ１〜Ｎｏ３のＩＳＭテーブル７１の組み合わせに基づいて、総合類似度算出部６６は、各組み合わせに応じて総合類似度ＴＳＭを算出して、３種類のＴＳＭテーブル７２Ａ〜７２Ｃを作成する。
類似症例検索部６７は、Ｎｏ１のＩＳＭテーブル７１、及び３種類のＴＳＭテーブル７２Ａ〜７２Ｃに基づいて、類似症例リスト８７を作成する。ここで、ＩＳＭテーブル７１に記録されるのは、個別類似度ＩＳＭであり、複数の個別類似度ＩＳＭの和である総合類似度ＴＳＭとは、同列に比較できない。また、ＴＳＭテーブル７２Ａ、７２Ｂは、２つの個別類似度ＩＳＭの和であるのに対して、ＴＳＭテーブル７２Ｃは、３つの個別類似度ＩＳＭの和であるため、これらについても同列に比較できない。そのため、類似症例検索部６７は、各テーブル７１、７２Ａ〜７２Ｃの個別類似度ＩＳＭ及び総合類似度ＴＳＭを比較できるように、正規化を行う。正規化された類似度である正規化値に基づいて、各症例の順位付けが行われる。正規化は、例えば、個別類似度ＩＳＭ及び総合類似度ＴＳＭを、それぞれ個別類似度ＩＳＭの数で割る処理である。
まず、症例ＩＤが「Ｃ１１１」において、ＩＳＭテーブル７１から抽出された個別類似度ＩＳＭ（「０．９１」）については、個別類似度ＩＳＭの数は１個であるため、そのままの値（「０．９１」）が正規化値となる。一方、症例ＩＤが「Ｃ１１２」や「Ｃ１１６」の症例では、ＴＳＭテーブル７２Ａ、７２Ｂから抽出される総合類似度ＴＳＭ（それぞれ「２．３２」、「２．２４」）は、２個の個別類似度ＩＳＭの和であるので、２で割った値（「１．１６」、「１．１２」）が正規化値となる。また、症例ＩＤが「Ｃ１１４」のように、ＴＳＭテーブル７２Ｃから抽出される総合類似度ＴＳＭ（「３．６３」）は、３個の個別類似度ＩＳＭの和であるため、３で割った値（「１．２１」）が正規化値となる。
なお、本例において、正規化値として、個別類似度ＩＳＭの数で割った単なる平均値を使用したが、例えば、症例ＩＤが「Ｃ１１４」のように、関心領域ＲＯＩの個別類似度ＩＳＭが一定値以上の症例病変ＣＬを含む症例については、より類似度が高いと評価されるように、平均値に対して重み付けをして正規化値を算出してもよい。
本例によれば、症例ＤＢ２３内において、関心領域ＲＯＩの数以上の症例が少ない場合でも、それらを有効利用して類似症例検索を行うことができる。しかも、必須の関心領域ＲＯＩの指定を受け付けるため、検索対象の中に、医師が重要と考える関心領域ＲＯＩを含む症例を検索対象とすることができるため、特に有用な類似症例に絞り込むことが可能となる。なお、本例では、複数の関心領域ＲＯＩの１つを必須指定する例で説明したが、２つ以上の関心領域ＲＯＩを必須指定してもよい。
［第７実施形態］
図５２及び図５３に示す第７実施形態は、類似症例検索サーバ１７ではなく、診療科端末１１において関心領域ＲＯＩの特徴量を算出する形態である。第７実施形態のように診療科端末１１で関心領域ＲＯＩの特徴量を算出してもよく、この場合には、類似症例検索サーバ１７には、特徴量算出部６２を設けずに、図１１に示す、個別類似度算出部６５、総合類似度算出部６６、類似症例検索部６７など、特徴量算出部６２以外の構成が設けられる。
図５２に示すように、診療科端末１１には、特徴量算出部６２と同様の特徴量算出部８８が設けられる。特徴量算出部８８は、例えば、診療科端末１１にインストールされるソフトウエアをＣＰＵ４１Ａが実行することによって実現される。特徴量算出部８８は、検査画像１９を含む検査データ２１及びＧＵＩ制御部５３を通じて入力される関心領域ＲＯＩの領域情報に基づいて、特徴量ＲＡＣを算出する。検索要求発行部５４は、関心領域ＲＯＩに対応する画像と、算出した特徴量ＲＡＣとを添付して、類似症例検索要求を発行する。
図５３に示すように、類似症例検索要求は、診療科端末１１から類似症例検索サーバ１７に送信される。類似症例検索サーバ１７は、受信した類似症例検索要求に基づいて、類似検索を行い、検索結果を診療科端末１１に配信する。第７実施形態においては、類似症例検索サーバ１７の要求受付部６１が特徴量取得部として機能する。
第７実施形態において、図４７〜図５０に示す第５実施形態及び図５１に示す第６実施形態で説明した病変の種類判定を行う場合には、診療科端末１１に病変種類判定部を設けてもよい。この場合には、類似症例検索要求に、判定した種類の情報も添付して、類似症例検索サーバ１７に送信される。第５及び第６実施形態においては、病変の種類情報を取得する種類情報取得部の機能は、病変種類判定部８６が担ったが、診療科端末１１に病変種類判定部を設けて、類似症例検索サーバ１７に送信する形態では、要求受付部６１が種類情報取得部として機能する。
上記各実施形態では、本発明の類似症例検索装置を、診療科端末１１からの要求に基づいて類似症例検索を行う類似症例検索サーバ１７の形態で説明したが、もちろん、類似症例検索サーバ１７を使わずに、診療科端末１１が症例ＤＢサーバ１６にアクセスして類似症例を検索するというように、診療科端末１１に類似症例検索機能を設けてもよい。この場合には、診療科端末１１が類似症例検索装置となる。
また、上記各実施形態では、類似症例検索サーバ１７と症例ＤＢサーバ１６を、別々のサーバで構成しているが、これらを統合して１つのサーバで構成してもよい。このように、１つのサーバに複数の機能を統合したり、機能毎にサーバを分離してもよい。
なお、コンピュータシステムのハードウェア構成は種々の変形が可能である。例えば、類似症例検索サーバ１７に関して、処理能力や信頼性の向上を目的として、ハードウェアとして分離された複数台のサーバコンピュータで構成することも可能である。このように、コンピュータシステムのハードウェア構成は、処理能力、安全性、信頼性など要求される性能に応じて適宜変更することができる。さらに、ハードウェアに限らず、症例ＤＢ２３やＡＰ５０などのプログラムについて、安全性や信頼性の確保を目的として、二重化したり、あるいは、複数のストレージデバイスに分散して格納することももちろん可能である。
また、上記各実施形態では、類似症例検索サーバ１７について、１つの医療施設内で利用される形態で説明したが、複数の医療施設が利用できる形態としてもよい。
具体的には、上記各実施形態では、類似症例検索サーバ１７は、診療科端末１１など１つの医療施設内に設置されるクライアント端末がＬＡＮを介して通信可能に接続され、クライアント端末からの要求に基づいて、類似症例検索に関するアプリケーションサービスを提供する形態である。複数の医療施設で利用可能にするには、類似症例検索サーバ１７は、例えば、インターネットや公衆通信網などのＷＡＮ（Wide Area Network）を介して、複数の医療施設に設置されるクライアント端末と通信可能に接続される。そして、類似症例検索サーバ１７は、複数の医療施設のクライアント端末からの要求を受け付けて、各クライアント端末に対して類似症例検索に関するアプリケーションサービスを提供する。
この場合の類似症例検索サーバ１７の設置場所や運営主体は、例えば医療施設とは別のデータセンタでもよいし、複数の医療施設のうちの１つでもよい。また、ＷＡＮを利用する場合には、情報セキュリティを考慮して、ＶＰＮ（Virtual Private Network）を構築したり、ＨＴＴＰＳ（Hypertext Transfer Protocol Secure)などのセキュリティレベルの高い通信プロトコルを使用することが好ましい。
本発明は、上記各実施形態に限らず、本発明の要旨を逸脱しない限り種々の構成を採り得ることはもちろんである。例えば、本例では、検査画像の例として、ＣＴ、ＭＲＩ、単純Ｘ線画像を例としたが、マンモグラフィーや内視鏡など他のモダリティで撮影した検査画像に対しても適用することができる。また、上述の種々の実施形態や種々の変形例を適宜組み合わせることも可能である。また、本発明は、プログラムに加えて、プログラムを記憶する記憶媒体にも及ぶ。
１１ 診療科端末
１６ 症例ＤＢサーバ
１７ 類似症例検索サーバ
１９ 検査画像
２１ 検査データ
２２ 症例画像
６２ 特徴量算出部
６５ 個別類似度算出部
６６ 総合類似度算出部
６７ 類似症例検索部
６７Ａ リスト作成部
６７Ｂ 代表値判定部
６９ 出力制御部
ＣＬ 症例病変
ＯＬ 対象病変
ＲＯＩ 関心領域

Claims (30)

  1. 症例画像を１枚以上含む症例が複数件登録された症例データベースの中から、患者の診断に用いる検査画像に類似する類似症例を検索する類似症例検索装置において、
    前記検査画像を１枚以上含む検査データにおいて、前記検査画像内に存在する病変である対象病変を含むように指定される関心領域であり、異なる対象病変をそれぞれ１つ以上含む複数の関心領域に関して、前記関心領域毎の特徴量を取得する特徴量取得部と、
    前記関心領域毎の前記特徴量と、前記症例に登録された、前記症例画像内の病変である症例病変の特徴量とを比較して、前記関心領域毎の個別類似度を算出する個別類似度算出部と、
    算出した複数の前記個別類似度に基づいて、総合類似度を算出する総合類似度算出部と、
    前記総合類似度に基づいて、前記類似症例を検索する類似症例検索部と、を備えており、
    前記類似症例検索部は、前記総合類似度に基づいて、複数件の前記類似症例に関する情報をリスト化した類似症例リストを作成し、
    前記類似症例リストの表示項目には、前記総合類似度の値と前記総合類似度に関する内訳情報とを含み、前記内訳情報は、前記個別類似度を算出するための前記関心領域と前記症例病変との対応関係を含む、類似症例検索装置。
  2. 前記類似症例リストにおいて、前記類似症例は、前記総合類似度順にソートされる請求項１に記載の類似症例検索装置。
  3. 前記類似症例リストには、前記総合類似度の値に加えて、前記総合類似度の算出要素となる複数の前記個別類似度の値が表示される請求項１又は２に記載の類似症例検索装置。
  4. 前記類似症例リストには、前記関心領域と前記症例病変のそれぞれの画像が表示される請求項１ないし３のいずれか１項に記載の類似症例検索装置。
  5. 前記類似症例検索部は、前記関心領域の指定数が変更された場合に、再検索が可能である請求項１ないし４のいずれか１項に記載の類似症例検索装置。
  6. 前記類似症例検索部は、検索の際に作成した処理結果のデータを保存しておき、前記再検索に利用する請求項５に記載の類似症例検索装置。
  7. 前記類似症例検索部は、要求に応じて、複数の前記関心領域の組み合わせ及び前記類似症例リストにおける複数の前記関心領域の並び順の少なくとも１つを変更可能な請求項１ないし６のいずれか１項に記載の類似症例検索装置。
  8. 症例画像を１枚以上含む症例が複数件登録された症例データベースの中から、患者の診断に用いる検査画像に類似する類似症例を検索する類似症例検索装置において、
    前記検査画像を１枚以上含む検査データにおいて、前記検査画像内に存在する病変である対象病変を含むように指定される関心領域であり、異なる対象病変をそれぞれ１つ以上含む複数の関心領域に関して、前記関心領域毎の特徴量を取得する特徴量取得部と、
    前記関心領域毎の前記特徴量と、前記症例に登録された、前記症例画像内の病変である症例病変の特徴量とを比較して、前記関心領域毎の個別類似度を算出する個別類似度算出部と、
    算出した複数の前記個別類似度に基づいて、総合類似度を算出する総合類似度算出部と、
    前記総合類似度に基づいて、前記類似症例を検索する類似症例検索部と、を備えており、
    １件の前記症例内に複数の前記症例病変が登録されている場合には、
    前記個別類似度算出部は、複数の前記関心領域のそれぞれと、前記複数の症例病変のそれぞれとを、１対１で対応させて前記特徴量の比較を行い、前記個別類似度を算出し、
    かつ、前記関心領域毎に、複数の前記症例病変を対応させて算出した複数の前記個別類似度を記録した個別類似度テーブルを作成し、
    前記総合類似度算出部は、前記個別類似度を前記総合類似度の要素として、前記関心領域の数と前記症例病変の数に応じた数の順列を作り、前記順列毎に前記総合類似度を算出する、類似症例検索装置。
  9. 前記総合類似度は、前記順列に含まれる複数の前記個別類似度の総和である請求項８に記載の類似症例検索装置。
  10. 前記総合類似度算出部は、前記関心領域毎の複数の前記個別類似度テーブルのそれぞれから、１つずつ前記個別類似度を読み出して、読み出した複数の前記個別類似度を要素として、前記順列を作る請求項８又は９に記載の類似症例検索装置。
  11. 症例画像を１枚以上含む症例が複数件登録された症例データベースの中から、患者の診断に用いる検査画像に類似する類似症例を検索する類似症例検索装置において、
    前記検査画像を１枚以上含む検査データにおいて、前記検査画像内に存在する病変である対象病変を含むように指定される関心領域であり、異なる対象病変をそれぞれ１つ以上含む複数の関心領域に関して、前記関心領域毎の特徴量を取得する特徴量取得部と、
    前記関心領域毎の前記特徴量と、前記症例に登録された、前記症例画像内の病変である症例病変の特徴量とを比較して、前記関心領域毎の個別類似度を算出する個別類似度算出部と、
    算出した複数の前記個別類似度に基づいて、総合類似度を算出する総合類似度算出部と、
    前記総合類似度に基づいて、前記類似症例を検索する類似症例検索部と、を備えており、
    前記総合類似度算出部は、前記総合類似度を算出する要素となる前記個別類似度の値に応じて、前記総合類似度に対して重み付け処理を行う、類似症例検索装置。
  12. 前記重み付け処理は、前記個別類似度が閾値以上の場合に、前記総合類似度を高くする処理である請求項１１に記載の類似症例検索装置。
  13. 症例画像を１枚以上含む症例が複数件登録された症例データベースの中から、患者の診断に用いる検査画像に類似する類似症例を検索する類似症例検索装置において、
    前記検査画像を１枚以上含む検査データにおいて、前記検査画像内に存在する病変である対象病変を含むように指定される関心領域であり、異なる対象病変をそれぞれ１つ以上含む複数の関心領域に関して、前記関心領域毎の特徴量を取得する特徴量取得部と、
    前記関心領域毎の前記特徴量と、前記症例に登録された、前記症例画像内の病変である症例病変の特徴量とを比較して、前記関心領域毎の個別類似度を算出する個別類似度算出部と、
    算出した複数の前記個別類似度に基づいて、総合類似度を算出する総合類似度算出部と、
    前記総合類似度に基づいて、前記類似症例を検索する類似症例検索部と、を備えており、
    前記類似症例検索部は、前記症例病変の登録数が、指定された前記関心領域の数未満の症例については、検索の対象外とする、類似症例検索装置。
  14. 症例画像を１枚以上含む症例が複数件登録された症例データベースの中から、患者の診断に用いる検査画像に類似する類似症例を検索する類似症例検索装置において、
    前記検査画像を１枚以上含む検査データにおいて、前記検査画像内に存在する病変である対象病変を含むように指定される関心領域であり、異なる対象病変をそれぞれ１つ以上含む複数の関心領域に関して、前記関心領域毎の特徴量を取得する特徴量取得部と、
    前記関心領域毎の前記特徴量と、前記症例に登録された、前記症例画像内の病変である症例病変の特徴量とを比較して、前記関心領域毎の個別類似度を算出する個別類似度算出部と、
    算出した複数の前記個別類似度に基づいて、総合類似度を算出する総合類似度算出部と、
    前記総合類似度に基づいて、前記類似症例を検索する類似症例検索部と、
    前記対象病変と前記症例病変のそれぞれの病変の種類を表す種類情報を取得する種類情報取得部と、
    前記指定された複数の前記関心領域のうち、少なくとも１つを検索条件として必須のものとして指定する必須指定を受け付ける必須指定受付部とを備えており、
    前記類似症例検索部は、前記症例病変の登録数に関わらず、前記必須指定された前記関心領域内の前記対象病変と同じ種類の前記症例病変を含む症例を検索対象とする、類似症例検索装置。
  15. 症例画像を１枚以上含む症例が複数件登録された症例データベースの中から、患者の診断に用いる検査画像に類似する類似症例を検索する類似症例検索装置において、
    前記検査画像を１枚以上含む検査データにおいて、前記検査画像内に存在する病変である対象病変を含むように指定される関心領域であり、異なる対象病変をそれぞれ１つ以上含む複数の関心領域に関して、前記関心領域毎の特徴量を取得する特徴量取得部と、
    前記関心領域毎の前記特徴量と、前記症例に登録された、前記症例画像内の病変である症例病変の特徴量とを比較して、前記関心領域毎の個別類似度を算出する個別類似度算出部と、
    算出した複数の前記個別類似度に基づいて、総合類似度を算出する総合類似度算出部と、
    前記総合類似度に基づいて、前記類似症例を検索する類似症例検索部と、
    １つの前記関心領域と、１件の症例に含まれる複数の前記症例病変とを対応させることにより、複数の前記総合類似度が算出された場合に、複数の前記総合類似度の中から、１つの代表値を判定する代表値判定部を有しており、
    前記類似症例検索部は、前記代表値に基づいて、類似症例を検索する、類似症例検索装置。
  16. 症例画像を１枚以上含む症例が複数件登録された症例データベースの中から、患者の診断に用いる検査画像に類似する類似症例を検索する処理をコンピュータに実行させる類似症例検索プログラムにおいて、
    前記検査画像を１枚以上含む検査データにおいて、前記検査画像内に存在する病変である対象病変を含むように指定される関心領域であり、異なる対象病変をそれぞれ１つ以上含む複数の関心領域に関して、前記関心領域毎の特徴量を取得する特徴量取得ステップと、
    前記関心領域毎の前記特徴量と、前記症例に登録された、前記症例画像内の病変である症例病変の特徴量とを比較して、前記関心領域毎の個別類似度を算出する個別類似度算出ステップと、
    算出した複数の前記個別類似度に基づいて、総合類似度を算出する総合類似度算出ステップと、
    前記総合類似度に基づいて、前記類似症例を検索する類似症例検索ステップと、を前記コンピュータに実行させる類似症例検索プログラムであって、
    前記類似症例検索ステップにおいて、前記総合類似度に基づいて、複数件の前記類似症例に関する情報をリスト化した類似症例リストを作成し、
    前記類似症例リストの表示項目には、前記総合類似度の値と前記総合類似度に関する内訳情報とを含み、前記内訳情報は、前記個別類似度を算出するための前記関心領域と前記症例病変との対応関係を含む、類似症例検索プログラム。
  17. 前記類似症例リストにおいて、前記類似症例は、前記総合類似度順にソートされる請求項１６に記載の類似症例検索プログラム。
  18. 前記類似症例リストには、前記総合類似度の値に加えて、前記総合類似度の算出要素となる複数の前記個別類似度の値が表示される請求項１６又は１７に記載の類似症例検索プログラム。
  19. 前記類似症例リストには、前記関心領域と前記症例病変のそれぞれの画像が表示される請求項１６ないし１８のいずれか１項に記載の類似症例検索プログラム。
  20. 前記類似症例検索ステップにおいて、前記関心領域の指定数が変更された場合に、再検索が可能である請求項１６ないし１９のいずれか１項に記載の類似症例検索プログラム。
  21. 前記類似症例検索ステップにおいて、検索の際に作成した処理結果のデータを保存しておき、前記再検索に利用する請求項２０に記載の類似症例検索プログラム。
  22. 前記類似症例検索ステップにおいて、要求に応じて、複数の前記関心領域の組み合わせ及び前記類似症例リストにおける複数の前記関心領域の並び順の少なくとも１つを変更可能な請求項１６ないし２１のいずれか１項に記載の類似症例検索プログラム。
  23. 症例画像を１枚以上含む症例が複数件登録された症例データベースの中から、患者の診断に用いる検査画像に類似する類似症例を検索する処理をコンピュータに実行させる類似症例検索プログラムにおいて、
    前記検査画像を１枚以上含む検査データにおいて、前記検査画像内に存在する病変である対象病変を含むように指定される関心領域であり、異なる対象病変をそれぞれ１つ以上含む複数の関心領域に関して、前記関心領域毎の特徴量を取得する特徴量取得ステップと、
    前記関心領域毎の前記特徴量と、前記症例に登録された、前記症例画像内の病変である症例病変の特徴量とを比較して、前記関心領域毎の個別類似度を算出する個別類似度算出ステップと、
    算出した複数の前記個別類似度に基づいて、総合類似度を算出する総合類似度算出ステップと、
    前記総合類似度に基づいて、前記類似症例を検索する類似症例検索ステップと、を前記コンピュータに実行させる類似症例検索プログラムであって、
    １件の前記症例内に複数の前記症例病変が登録されている場合には、
    前記個別類似度算出ステップにおいて、複数の前記関心領域のそれぞれと、前記複数の症例病変のそれぞれとを、１対１で対応させて前記特徴量の比較を行い、前記個別類似度を算出し、
    かつ、前記個別類似度算出ステップにおいて、前記関心領域毎に、複数の前記症例病変を対応させて算出した複数の前記個別類似度を記録した個別類似度テーブルを作成し、
    前記総合類似度算出ステップにおいて、前記個別類似度を前記総合類似度の要素として、前記関心領域の数と前記症例病変の数に応じた数の順列を作り、前記順列毎に前記総合類似度を算出する、類似症例検索プログラム。
  24. 前記総合類似度は、前記順列に含まれる複数の前記個別類似度の総和である請求項２３に記載の類似症例検索プログラム。
  25. 前記総合類似度算出ステップにおいて、前記関心領域毎の複数の前記個別類似度テーブルのそれぞれから、１つずつ前記個別類似度を読み出して、読み出した複数の前記個別類似度を要素として、前記順列を作る請求項２３又は２４に記載の類似症例検索プログラム。
  26. 症例画像を１枚以上含む症例が複数件登録された症例データベースの中から、患者の診断に用いる検査画像に類似する類似症例を検索する処理をコンピュータに実行させる類似症例検索プログラムにおいて、
    前記検査画像を１枚以上含む検査データにおいて、前記検査画像内に存在する病変である対象病変を含むように指定される関心領域であり、異なる対象病変をそれぞれ１つ以上含む複数の関心領域に関して、前記関心領域毎の特徴量を取得する特徴量取得ステップと、
    前記関心領域毎の前記特徴量と、前記症例に登録された、前記症例画像内の病変である症例病変の特徴量とを比較して、前記関心領域毎の個別類似度を算出する個別類似度算出ステップと、
    算出した複数の前記個別類似度に基づいて、総合類似度を算出する総合類似度算出ステップと、
    前記総合類似度に基づいて、前記類似症例を検索する類似症例検索ステップと、を前記コンピュータに実行させる類似症例検索プログラムであって、
    前記総合類似度算出ステップにおいて、前記総合類似度を算出する要素となる前記個別類似度の値に応じて、前記総合類似度に対して重み付け処理を行う、類似症例検索プログラム。
  27. 前記重み付け処理は、前記個別類似度が閾値以上の場合に、前記総合類似度を高くする処理である請求項２６に記載の類似症例検索プログラム。
  28. 症例画像を１枚以上含む症例が複数件登録された症例データベースの中から、患者の診断に用いる検査画像に類似する類似症例を検索する処理をコンピュータに実行させる類似症例検索プログラムにおいて、
    前記検査画像を１枚以上含む検査データにおいて、前記検査画像内に存在する病変である対象病変を含むように指定される関心領域であり、異なる対象病変をそれぞれ１つ以上含む複数の関心領域に関して、前記関心領域毎の特徴量を取得する特徴量取得ステップと、
    前記関心領域毎の前記特徴量と、前記症例に登録された、前記症例画像内の病変である症例病変の特徴量とを比較して、前記関心領域毎の個別類似度を算出する個別類似度算出ステップと、
    算出した複数の前記個別類似度に基づいて、総合類似度を算出する総合類似度算出ステップと、
    前記総合類似度に基づいて、前記類似症例を検索する類似症例検索ステップと、を前記コンピュータに実行させる類似症例検索プログラムであって、
    前記類似症例検索ステップにおいて、前記症例病変の登録数が、指定された前記関心領域の数未満の症例については、検索の対象外とする、類似症例検索プログラム。
  29. 症例画像を１枚以上含む症例が複数件登録された症例データベースの中から、患者の診断に用いる検査画像に類似する類似症例を検索する処理をコンピュータに実行させる類似症例検索プログラムにおいて、
    前記検査画像を１枚以上含む検査データにおいて、前記検査画像内に存在する病変である対象病変を含むように指定される関心領域であり、異なる対象病変をそれぞれ１つ以上含む複数の関心領域に関して、前記関心領域毎の特徴量を取得する特徴量取得ステップと、
    前記関心領域毎の前記特徴量と、前記症例に登録された、前記症例画像内の病変である症例病変の特徴量とを比較して、前記関心領域毎の個別類似度を算出する個別類似度算出ステップと、
    算出した複数の前記個別類似度に基づいて、総合類似度を算出する総合類似度算出ステップと、
    前記総合類似度に基づいて、前記類似症例を検索する類似症例検索ステップと、を前記コンピュータに実行させる類似症例検索プログラムであって、
    前記コンピュータに実行させるステップとして、さらに、前記対象病変と前記症例病変のそれぞれの病変の種類を表す種類情報を取得する種類情報取得ステップと、
    前記指定された複数の前記関心領域のうち、少なくとも１つを検索条件として必須のものとして指定する必須指定を受け付ける必須指定受付ステップとを備えており、
    前記類似症例検索ステップにおいて、前記症例病変の登録数に関わらず、前記必須指定された前記関心領域内の前記対象病変と同じ種類の前記症例病変を含む症例を検索対象とする、類似症例検索プログラム。
  30. 症例画像を１枚以上含む症例が複数件登録された症例データベースの中から、患者の診断に用いる検査画像に類似する類似症例を検索する処理をコンピュータに実行させる類似症例検索プログラムにおいて、
    前記検査画像を１枚以上含む検査データにおいて、前記検査画像内に存在する病変である対象病変を含むように指定される関心領域であり、異なる対象病変をそれぞれ１つ以上含む複数の関心領域に関して、前記関心領域毎の特徴量を取得する特徴量取得ステップと、
    前記関心領域毎の前記特徴量と、前記症例に登録された、前記症例画像内の病変である症例病変の特徴量とを比較して、前記関心領域毎の個別類似度を算出する個別類似度算出ステップと、
    算出した複数の前記個別類似度に基づいて、総合類似度を算出する総合類似度算出ステップと、
    前記総合類似度に基づいて、前記類似症例を検索する類似症例検索ステップと、を前記コンピュータに実行させる類似症例検索プログラムであって、
    前記コンピュータに実行させるステップとして、さらに、１つの前記関心領域と、１件の症例に含まれる複数の前記症例病変とを対応させることにより、複数の前記総合類似度が算出された場合に、複数の前記総合類似度の中から、１つの代表値を判定する代表値判定ステップを備えており、
    前記類似症例検索ステップにおいて、前記代表値に基づいて、類似症例を検索する、類似症例検索プログラム。
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