JP6448588B2 - 医療診断支援装置、医療診断支援システム、情報処理方法及びプログラム - Google Patents
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Description
また、本発明は、上述した医療診断支援装置に係る医療診断支援システム、上述した医療診断支援装置による情報処理方法、及び、当該情報処理方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラムを含む。
第1の実施形態に係る医療診断支援装置では、まず、被検体の異常陰影を含む医用画像(第1の検査データ)を画像解析して生成されるCAD所見(第1の自動生成所見)と、前記第1の検査データに対する医師による読影所見(第1の読影所見)を取得する。この第1の自動生成所見及び第1の読影所見を取得する医療診断支援装置の手段は、「第1の所見取得手段」を構成する。
図1に示す医療診断支援装置10は、医用情報取得部100、異常陰影検出部101、CAD所見生成部102、医用情報提示部103、読影所見取得部104、所見管理部105、所見提示部106、及び、所見評価部107の各機能構成を有している。
図5の所見入力画面500には、診断対象の医用画像501、異常陰影を囲む関心領域502、CAD所見を表示する領域(CAD所見表示領域)503、医師による読影所見の入力領域(読影所見入力領域)504、操作部を介して入力された読影所見の入力完了の指示を入力する入力完了ボタン505が設けられている。医師は、所見入力画面500に表示された医用画像501を参照しながら読影し、関心領域502内の異常陰影に関する読影所見を読影所見入力領域504に入力する。入力された読影所見は読影所見入力領域504に表示される。次に、医師は、入力完了ボタン505を押下することで読影を完了する。
ステップS305の処理が終了すると、ステップS306に進む。
ステップS306に進むと、所見管理部105は、診断対象である異常陰影と同一の異常陰影に関する過去の読影レポートが、磁気ディスク202に格納されていて存在するか否かを判断する。ここで、診断対象である異常陰影と過去の読影レポート中の異常陰影との対応付けは、例えば、肺野内における異常陰影の位置情報などに基づいて、公知の方法で行うものとする。
ステップS307の処理が終了すると、ステップS311に進む。
ステップS311に進むと、読影所見取得部104は、医師がCAD所見を参照することで第一印象の読影所見を見直して変更した後の読影所見を取得する。これを「変更後の読影所見」と呼ぶことにする。
図7において、読影所見706及び707は、それぞれ、医師によって第一印象の読影所見が変更された後の読影所見を表す。図7の例では、読影所見706に関して、医師は、CAD所見{切れ込み−弱い}を参照することで、第一印象の読影所見{切れ込み−強い}を、{切れ込み−弱い}に変更している。また、読影所見707に関して、医師は、CAD所見{放射状−非常に強い}を参照することで、第一印象の読影所見{放射状−弱い}を、{放射状−中程度}に変更している。そして、医師は、変更完了ボタン705を押下することで、読影所見の変更を完了する。
ステップS311の処理が終了すると、ステップS312に進む。
ステップS312に進むと、所見管理部105は、変更後の読影所見を第一印象の読影所見と比較することで、所見変更情報(どの項目の所見が何から何へ変更されたかを表す情報)を抽出する。そして、これまでの処理で取得したCAD所見、第一印象の読影所見、変更後の読影所見、及び、所見変更情報を、当該異常陰影に関する読影レポートの一部をなす所見情報として、磁気ディスク202に格納して記録する。なお、所見変更情報には、実際に変更された所見が存在しない場合にも、「変更所見なし」という情報が記録される。この場合には、所見変更情報自体は存在することになるため、この情報が過去の異常陰影で記録された状態でステップS306における判断処理を行った場合には、過去の読影レポートが存在するという判断が行われ、次に、ステップS308へと進むことになる。
次に、診断対象の異常陰影と同一の異常陰影に関する過去の読影レポートが存在する場合の処理(ステップS308以降の処理)を説明する。
RiDOC=(ViMAX−|ViPOST−ViPRE|)/ViMAX ・・・(1)
但し、読影所見i自体が程度や確率の大きさで表現できない場合には、医師が読影所見を変更した程度の大きさを評価できないため、信頼度は算出しない。
図4のステップS404に進むと、所見評価部107は、医師によって過去に読影所見iが変更されていないという判定結果を受けて、「医師が第一印象で付けた読影所見iの信頼性は確実である」と判断する。そして、所見評価部107は、医師の第一印象の読影所見の信頼度をRiDOC=1.0とした後に、ステップS408へと処理を進める。図7の例では、所見1{大きさ}、所見2{全体形状}、所見3{気管支透瞭像}、所見20{推定病名}に関しては、第一印象の読影所見iの信頼度は、1.0(100%)となる。
ステップS405に進むと、所見評価部107は、過去に医師が読影所見iを変更した結果が、対応する所見項目のCAD所見iと一致するか否かを判断する。この判断の結果、過去に医師が読影所見iを変更した結果が対応する所見項目のCAD所見iと一致しない場合には、ステップS406へと処理を進める。一方、過去に医師が読影所見iを変更した結果が対応する所見項目のCAD所見iと一致する場合には、ステップS407へと処理を進める。
EiCAD=(|ViCAD−ViPRE|−|ViCAD−ViPOST|)
/|ViCAD−ViPRE| ・・・(2)
但し、EiCAD<0となる場合には、医師がCAD所見を参照した結果、医師の読影所見とCAD所見との差が拡大していることを示すため、CAD所見による影響度は不明であり、ここでは無効な値とし、影響度は算出しない。また、読影所見i自体が程度で表現できない場合には、医師の読影所見とCAD所見との差を表すことができないため、影響度は算出しない。
ステップS409に進むと、所見評価部107は、所見番号iに1を加える。
以上のようにして、過去画像(過去の医用画像)における医師の第一印象の読影所見の信頼性とCAD所見が医師に与えた影響を、所見項目ごとに評価することができる。
図3のステップS308の処理が終了すると、ステップS309に進む。
ステップS309に進むと、所見提示部106は、所見評価部107から取得した過去画像における第一印象の読影所見の信頼性情報と医師の判断へのCAD所見の影響情報を、所見管理部105から取得した診断対象画像における所見情報に関連付ける。
図3のステップS310の処理が終了すると、ステップS311に進む。
ステップS311に進むと、読影所見取得部104は、医師がCAD所見を参照することで第一印象の読影所見を見直して変更した後の読影所見(変更後の読影所見)を取得する。そして、読影所見取得部104は、医師によって変更完了ボタン1005が押下された時に、読影所見変更領域1004で変更された後の読影所見を取得し、所見管理部105へと出力する。
上述した第1の実施形態では、CAD所見がどの程度診断の参考になるかの判断材料として、ステップS308においてCAD所見が医師の判断に与えた影響を評価したが、判断材料はこれに限定されるものではない。例えば、ステップS308においてCAD所見自体の信頼性(信頼度)を評価してもよい。具体的には、ステップS308の中のステップS406の処理において、CAD所見の信頼度を算出する。この指標は、医師がCAD所見の影響を受けてどの程度読影所見を変更したかとは無関係に、医師が最終的に確定した読影所見に対してCAD所見がどの程度近いか、という観点で算出する。即ち、CAD所見iの信頼度RiCADは次式で表される。
RiCAD=(ViMAX−|ViPOST−ViCAD|)/ViMAX ・・・(3)
上述した第1の実施形態では、過去画像の所見変更情報を所見管理部105で記録しておき、新しい画像が診断対象となったときに所見変更情報を読み込み、信頼性の評価を行って所見情報と関連付けて信頼性情報の提示をした。しかしながら、信頼性情報の提示までの流れはこの方法に限らない。例えば、過去画像の所見変更情報から所見の評価を行った結果を記録しておくことで、新しい画像が診断対象となったときに予め記録された信頼性情報を読み込み、これを所見情報と関連付けて提示してもよい。
これにより、診断対象画像が入力された際に、所見の評価を行う処理を省くことができ、処理を効率化できる。
第1の実施形態では、同一異常陰影の過去画像1つからそれぞれの所見項目を評価していた。しかしながら、第一印象の読影所見の信頼性の評価方法はこれに限らず、他であってもよい。本実施形態では、同一異常陰影の過去画像が複数存在する場合に、それらの複数の過去画像(以降、「時系列過去画像(時系列検査データ)」と呼ぶ)の中から評価に用いる過去画像の所見情報を選択する。そして、選択された過去画像の所見情報のみに基づき第一印象の読影所見の信頼性を評価する。例えば、過去に腫瘤を除去する手術などにより被検体(被験者)の医用画像の特徴が著しく変化している場合には、術後の過去画像における所見情報のみが選ばれるようにする。これにより、診断対象画像と特徴が著しく異なる術前の過去画像を評価対象から除くことで、所見項目の評価を高精度に行う。
本実施形態では、CAD所見を生成するために抽出した少なくとも1種類の画像特徴量に基づいて、評価に用いる所見情報を抽出する。ステップS303で磁気ディスク202に格納された画像特徴量を少なくとも1種類選択し、時系列過去画像及び診断対象画像から該当する種類の画像特徴量を全て取得する。例えば、所見項目1:{大きさ}を生成するために抽出した腫瘤のサイズ(最大径)の特徴量Sを、時系列過去画像全てと診断対象画像について取得する。ここで、時系列過去画像に含まれるある画像のIDをiとしたとき、画像ID:iに対応する腫瘤のサイズの特徴量をSiと表す。また、診断対象画像に対応する腫瘤のサイズの特徴量をStと表す。このとき、以下の条件1及び条件2の両方を満たす全ての特徴量Siを選定する。そして、選定したSiを有する画像の所見情報を抽出する。
条件2:特徴量Stを起点にして時系列を遡ったとき、時系列で隣り合う2つの特徴量間の変化率の大きさが所定の閾値を最初に超えるまでに含まれる全ての特徴量Si
上記の条件1及び条件2を満たす集合を選定する具体例を、図11を用いて説明する。
上述の例では、画像ID:8,9,10に対応する時系列過去画像の所見情報に基づいて信頼性の評価を行う。まず、個々の画像ごとに所見項目の評価を行う。この方法は、第1の実施形態における図3のステップS308と同様の方法であるので、説明を省略する。そして、個々の画像ごとに評価された情報を総合して、最終的な評価を行う。本実施形態では、得られた個々の画像による信頼性の情報の平均値を取ることで、最終的な信頼性の情報を求める。図11の例において、所見項目1:{大きさ}に関して画像ID:8,9,10の信頼性の評価結果が、次のようになっていたとする。
・ID:8 信頼性:確実ではない 信頼度R1CAD:75%
・ID:9 信頼性:確実である 信頼度R1CAD:100%
・ID:10 信頼性:確実である 信頼度R1CAD:100%
このとき、最終的なCAD所見の信頼度をR1CAD,ALLとすると、R1CAD,ALL=(1.0+1.0+0.75)/3≒0.92と求められる。そして、信頼度が100%ではないので、所見評価部107では、信頼性は「確実ではない」と判定する。従って、最終的なCAD所見の信頼性の情報は以下のようになる。
・総合 信頼性:確実ではない 信頼度R1CAD,ALL:92%
上述の実施形態では、読影所見はマウス205やキーボード206等の操作部を介して入力されることとしていたが、これに限らず、表示部のタッチパネル機能でもよい。また医師等のジェスチャや音声入力を検知して読影所見に関する情報を取得することとしてもよい。これらの例のように、診断に携わる者からの情報を入力するためのユーザインタフェースも本発明の操作部に含まれるものとする。
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。
即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア(プログラム)を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ(またはCPUやMPU等)がプログラムを読み出して実行する処理である。
このプログラム及び当該プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、本発明に含まれる。
Claims (27)
- 被検体の第1の検査データに含まれる第1の画像を解析することにより、前記第1の画像に含まれる異常陰影を含む第1の関心領域の特徴を表す所見を第1の自動生成所見として取得し、ユーザにより入力された前記第1の関心領域の特徴を表す所見を第1の読影所見として取得する所見取得手段と、
前記第1の自動生成所見が提示された後にユーザにより操作部から入力された、前記第1の読影所見に対する変更を示す変更情報を取得する変更情報取得手段と、
前記被検体の、前記第1の検査データよりも新しい第2の検査データに含まれる第2の画像と、前記変更情報に基づく情報とを表示部に表示させる表示制御手段と、
を有することを特徴とする医療診断支援装置。 - 前記表示制御手段は、前記第2の画像に含まれる異常陰影を含む第2の関心領域の特徴を表す所見をユーザが入力するための画面において前記第2の画像と前記変更情報に基づく情報とを前記表示部に表示させることを特徴とする請求項1に記載の医療診断支援装置。
- 前記表示制御手段は、前記変更情報に基づく情報として記号を前記表示部に表示させることを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の医療診断支援装置。
- 前記表示制御手段は、前記変更情報に基づく情報として前記第1の自動生成所見の影響度を示す情報を前記表示部に表示させることを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の医療診断支援装置。
- 前記表示制御手段は、前記変更情報に基づく情報として前記第1の読影所見の信頼性を示す情報を前記表示部に表示させることを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の医療診断支援装置。
- 前記表示制御手段は、前記変更情報に基づく情報として、前記第1の自動生成所見の提示後に前記第1の読影所見がいかに変更されたかを示す情報を前記表示部に表示させることを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の医療診断支援装置。
- 前記表示制御手段は、前記第1の読影所見のうち変更された読影所見を区別可能に前記変更情報に基づく情報を前記表示部に表示させることを特徴とする請求項1乃至請求項6のいずれか1項に記載の医療診断支援装置。
- 被検体の第1の検査データに含まれる第1の画像を解析することにより、前記第1の画像に含まれる異常陰影を含む第1の関心領域の特徴を表す所見を第1の自動生成所見として取得し、ユーザにより入力された前記第1の関心領域の特徴を表す所見を第1の読影所見として取得する所見取得手段と、
前記第1の自動生成所見が提示された後にユーザにより操作部から入力された、前記第1の読影所見に対する変更を示す変更情報に基づいて、前記第1の自動生成所見の信頼性又は前記第1の自動生成所見の影響度の少なくともいずれかを評価する評価手段と、
前記被検体の、前記第1の検査データよりも新しい第2の検査データに含まれる第2の画像と、前記第1の自動生成所見の信頼性又は前記第1の自動生成所見の影響度の少なくともいずれかを示す情報とを表示部に表示させる表示制御手段と、
を有することを特徴とする医療診断支援装置。 - 前記所見取得手段は、前記第2の画像に含まれる異常陰影を含む第2の関心領域の特徴を表す所見を第2の自動生成所見として取得し、
前記表示制御手段は、前記第1の自動生成所見の信頼性又は前記第1の自動生成所見の影響度の少なくともいずれかを示す情報を、前記第2の自動生成所見とともに前記表示部に表示させることを特徴とする請求項8に記載の医療診断支援装置。 - 前記表示制御手段は、前記第2の画像に含まれる異常陰影を含む第2の関心領域の特徴を表す所見をユーザが入力した後に、前記第2の自動生成所見と、前記第1の自動生成所見の信頼性又は前記第1の自動生成所見の影響度の少なくともいずれかを示す情報とを前記表示部に表示させることを特徴とする請求項9に記載の医療診断支援装置。
- 被検体の第1の検査データに含まれる第1の画像を解析することにより、前記第1の画像に含まれる異常陰影を含む第1の関心領域の特徴を表す所見を第1の自動生成所見として取得し、ユーザにより入力された前記第1の関心領域の特徴を表す所見を第1の読影所見として取得する所見取得手段と、
前記第1の自動生成所見が提示された後にユーザにより操作部から入力された、前記第1の読影所見に対する変更を示す変更情報に基づいて、前記第1の読影所見の信頼性を評価する評価手段と、
前記被検体の、前記第1の検査データよりも新しい第2の検査データに含まれる第2の画像と、前記第1の読影所見の信頼性を示す情報とを表示部に表示させる表示制御手段と、
を有することを特徴とする医療診断支援装置。 - 前記表示制御手段は、前記第2の画像に含まれる異常陰影を含む第2の関心領域の特徴を表す所見をユーザが入力するための画面において前記第2の画像と前記第1の読影所見の信頼性を示す情報とを前記表示部に表示させることを特徴とする請求項11に記載の医療診断支援装置。
- 前記変更情報は、前記第1の自動生成所見が提示された後にユーザが前記操作部から前記第1の読影所見を変更する入力を行ったか否かを示す情報であることを特徴とする請求項1乃至請求項12のいずれか1項に記載の医療診断支援装置。
- 前記変更情報は、前記第1の自動生成所見が提示された後にユーザが前記操作部から前記第1の読影所見を変更した場合に、前記変更の度合いを示す情報であることを特徴とする請求項1乃至請求項12のいずれか1項に記載の医療診断支援装置。
- 前記第1の検査データに含まれる画像は、前記第2の検査データに含まれる画像よりも過去に取得された画像であることを特徴とする請求項1乃至請求項14のいずれか1項に記載の医療診断支援装置。
- 前記自動生成所見及び前記読影所見は、前記被検体の診断のための項目に関して、前記被検体が取り得る複数の状態のうちいずれかの状態を示す情報であることを特徴とする請求項1乃至請求項15のいずれか1項に記載の医療診断支援装置。
- 画像を解析することにより得られる、画像の特徴を示す値である画像特徴量に基づいて異常陰影を検出する検出手段をさらに有することを特徴とする請求項1乃至請求項16のいずれか1項に記載の医療診断支援装置。
- 前記所見取得手段は、前記画像特徴量に基づいて前記被検体の推定病名を取得することを特徴とする請求項17に記載の医療診断支援装置。
- 前記所見取得手段は、前記検出された異常陰影を含む前記第1の関心領域の特徴を表す前記第1の自動生成所見を、前記画像特徴量に基づいて取得することを特徴とする請求項17又は請求項18に記載の医療診断支援装置。
- 被検体の第1の検査データに含まれる第1の画像を解析することにより、前記第1の画像に含まれる異常陰影を含む第1の関心領域の特徴を表す所見を第1の自動生成所見として取得し、ユーザにより入力された前記第1の関心領域の特徴を表す所見を第1の読影所見として取得する所見取得手段と、
前記第1の自動生成所見が提示された後にユーザにより操作部から入力された、前記第1の読影所見に対する変更を示す変更情報を取得する変更情報取得手段と、
前記第1の検査データとは異なる第2の検査データに含まれる第2の画像と、前記変更情報に基づく情報とを表示部に表示させる表示制御手段と、
を有することを特徴とする医療診断支援装置。 - 前記変更情報は、前記第1の自動生成所見が提示される前にユーザが入力した所見を、前記第1の自動生成所見が提示された後にユーザがどのように変更したかを表す情報であることを特徴とする請求項1乃至請求項20のいずれか1項に記載の医療診断支援装置。
- 前記表示制御手段は、前記第2の画像に関する読影所見に前記変更情報に基づく情報を関連付けて前記表示部に表示させることを特徴とする請求項1乃至請求項7および請求項20のいずれか1項に記載の医療診断支援装置。
- 前記変更情報は、前記第1の読影所見の所定の項目に対する変更を示す情報であり、
前記表示制御手段は、前記第2の画像に関する読影所見の前記所定の項目に前記変更情報に基づく情報を関連付けて前記表示部に表示させることを特徴とする請求項22に記載の医療診断支援装置。 - 被検体の第1の検査データを解析して生成される、前記第1の検査データに含まれる第1の画像の異常陰影の特徴を表す第1の生成所見と、前記第1の検査データに対し操作部から入力された、前記異常陰影の特徴を表す第1の読影所見とを取得する所見取得手段と、
前記第1の生成所見が提示された後に、前記第1の読影所見に対し前記操作部から入力された変更情報を取得する変更情報取得手段と、
前記第1の生成所見が提示された後に前記第1の読影所見を変更した結果生じた、前記第1の生成所見と前記第1の読影所見との差異の変化が大きいほど、前記被検体への診断に対する前記第1の生成所見の影響度が大きいと評価する評価手段と、
を有することを特徴とする医療診断支援装置。 - 被検体の第1の検査データに含まれる第1の画像を解析することにより、前記第1の画像に含まれる異常陰影を含む第1の関心領域の特徴を表す所見を第1の自動生成所見として取得し、ユーザにより入力された前記第1の関心領域の特徴を表す所見を第1の読影所見として取得する所見取得手段と、
前記第1の自動生成所見が提示された後にユーザにより操作部から入力された、前記第1の読影所見に対する変更を示す変更情報を取得する変更情報取得手段と、
前記被検体の、前記第1の検査データよりも新しい第2の検査データに含まれる第2の画像と、前記変更情報に基づく情報とを表示部に表示させる表示制御手段と、
を有することを特徴とする医療診断支援システム。 - 被検体の第1の検査データに含まれる第1の画像を解析することにより、前記第1の画像に含まれる異常陰影を含む第1の関心領域の特徴を表す所見を第1の自動生成所見として取得し、ユーザにより入力された前記第1の関心領域の特徴を表す所見を第1の読影所見として取得する工程と、
前記第1の自動生成所見が提示された後にユーザにより操作部から入力された、前記第1の読影所見に対する変更を示す変更情報を取得する工程と、
前記被検体の、前記第1の検査データよりも新しい第2の検査データに含まれる第2の画像と、前記変更情報に基づく情報とを表示部に表示させる工程と、
を有することを特徴とする情報処理方法。 - 請求項26に記載の情報処理方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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