JP6807605B2 - 口腔検診支援システム - Google Patents

Description

本発明は、医療に係わるコンピュータ、情報処理、画像処理、光学機器、ＩＴシステム等の技術に関し、特に、口腔とその周囲における口腔がん等の疾患、他の病変や症状等の検診や診療を支援するための技術に関する。

日本人における死因のうちの癌（がん）に関して、口腔・咽頭がん（口腔がんと総称する）については、現在でも死亡者数が増えている状況にある。口腔がんは、早期発見できれば、高い割合で存命できる。それにも関わらず、日本では口腔がんを早期発見する仕組みが乏しく、早期発見できていない事例が多い。

口腔検診に関する先行技術例として、特開平１０−９１７０３号公報（特許文献１）が挙げられる。特許文献１には、デジタルカメラにより被検診者の口腔内をカラー写真で撮影し、その写真と被検診者の健康診断アンケートを仲介業者へ送信し、仲介業者がこれらに基づいてサーバ上に電子カルテの検診データベースを作成するとともに、予め契約している歯科医師が検診データベースから被検診者の電子カルテを読み出し、口腔写真画像およびアンケート結果を見て歯科健康診断を行ない、電子カルテを完成させて検診データベースに格納し、仲介業者が完成した電子カルテを被検診者に送信あるいは郵送する歯科健康診断システムが記載されている。

また、口腔の画像を撮影する光学機器、特に蛍光光学機器に関する先行技術例としては、特開２０１３−３４５６９号公報（特許文献２）が挙げられる。特許文献２には、口腔内検査装置として、光源からの照射光に基づいて口腔内の疾患部位からの蛍光を誘起し、蛍光のうち所定の疾患部位からの波長の光をフィルタによって透過し、透過光を電気信号に変換して撮像する旨が記載されている。

また、医療に係わる画像処理に関する先行技術例としては、国際公開第２０１３／１８７１４８号（特許文献３）が挙げられる。特許文献３には、画像処理装置として、腺管に励起光を照射し、腺管から発生する蛍光を観察することにより画像情報を取得し、画像情報に基づいて蛍光強度を算出し、蛍光強度に基づいて腺管の異常を判定する旨が記載されている。また、特許文献３には、蛍光強度が基準値以上である複数の画素からなる領域を抽出し、領域の特徴量に基づいて判定する旨が記載されている。また、特許文献３には、領域の特徴量と、腺管の異常度や癌の進行度等とを関連付けたルックアップテーブルを用いて判定する旨が記載されている。

特開平１０−９１７０３号公報 特開２０１３−３４５６９号公報 国際公開第２０１３／１８７１４８号

日本における口腔がんの死亡率を低減するためには、口腔がんの早期発見の仕組み等が有効および必要である。従来、一般の歯科医院での定期的な診療や検診（口腔検診と記載する場合がある）は、口腔の疾患を含む全ての疾患に関する予防や医療費の抑制に有効である。しかしながら、従来、多数の開業医等の歯科医院は、口腔がんの早期発見のための検診（口腔がん検診と記載する場合がある）等の仕組みには対応していないことが多い。

一般の多数の開業歯科医院の医師は、多数の患者の口腔を第一線で観察する立場にある。そのため、それらの医師には、口腔がん等の重大な疾患に関して第一発見者となるべき責務がある。それらの医師が第一発見者になれるように、検診および診療の力を向上できることが求められている。

医師は、口腔がん検診を含む口腔検診の際には、早期がん（前癌病変等）を含む口腔がん等の悪性病変と、他の病変（口腔がんではない良性病変等）との鑑別（言い換えると、分類、選別等）ができることが好ましい。しかし、開業医等の医師のスキルによっては、そのような鑑別は難しい場合がある。従来の鑑別の精度に関しては不十分である。例えば、医師は、患者の口腔の視診や触診、または撮影画像の観察によって鑑別を行う。その場合に、患部が一見同じような見た目でも、早期がんであるか口内炎等であるか判断しにくい場合がある。早期がんであるにも係わらず口内炎等と判断してしまう可能性があり、口腔がんが見逃される恐れがある。口腔がんに関する確定診断には、生検等が必要であるが、外科的な侵襲を伴う。

本発明の目的は、一般の多数の開業歯科医院を含む歯科医院で患者が口腔がん検診を含む口腔検診を容易に受けることができる仕組みや、医師による口腔がんと他の病変との鑑別を支援できる仕組み等を提供することである。

本発明のうち代表的な実施の形態は、以下に示す構成を有する。一実施の形態の口腔検診支援システムは、口腔がん検診を含む口腔検診を支援する口腔検診支援システムであって、計算機を備え、前記計算機は、医師の操作に基づいて、蛍光光学機器を用いて患者の口腔内を撮影した蛍光画像を含むデータを入力し、前記蛍光画像内で、患部に対応する第１関心領域を設定し、前記第１関心領域から、蛍光可視低下のＦＶＬ領域と周囲の蛍光可視保持のＦＶＲ領域との境界領域における輝度変化率を計算し、前記輝度変化率を、口腔がんと他の病変との鑑別のための指標値の１つとして、前記指標値を含む口腔検診結果データを出力する。

本発明のうち代表的な実施の形態によれば、一般の多数の開業歯科医院を含む歯科医院で患者が口腔がん検診を含む口腔検診を容易に受けることができる仕組みや、医師による口腔がんと他の病変との鑑別を支援できる仕組み等を提供することができる。これにより、口腔がんの早期発見等をしやすくでき、日本における口腔がんによる死亡率の低減に貢献できる。

本発明の実施の形態の口腔検診支援システムの構成を示す図である。 実施の形態で、計算機の構成を示す図である。 実施の形態で、計算機の機能ブロック構成を示す図である。 実施の形態で、蛍光画像の例を示す図である。 実施の形態で、蛍光画像の例、および境界領域の概念等を示す図である。 実施の形態で、第１指標値の場合の蛍光画像の関心領域の設定例等を示す図である。 実施の形態で、対象点での輝度変化率の計算について示す図である。 実施の形態で、第２指標値の場合の蛍光画像の関心領域の設定例等を示す図である。 実施の形態で、３次元グラフの例を示す図である。 実施の形態で、表示画面の例を示す図である。 実施の形態で、蛍光画像の輝度断面のイメージを示す図である。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、全図面において同一部には原則として同一符号を付し、繰り返しの説明は省略する。

［課題等］
課題等について補足説明する。まず、口腔がんや他の病変について簡単に説明する。口腔は、舌、口底、頬粘膜、口蓋、上唇、下唇、上顎歯肉、下顎歯肉等の部位を含む総称である。口腔がんは、舌を含め、各部位に発生し得る。口腔がんとしては、扁平上皮癌（ＳＣＣ）等がある。口腔（特に口腔粘膜）では、ＳＣＣ、口腔潜在的悪性疾患（ＯＰＭＤ）等の様々な粘膜疾患が生じ得る。ＯＰＭＤは、炎症性疾患、前癌病変、前癌状態等である。ＯＰＭＤの例として、口腔扁平苔癬は、頬粘膜、舌、口唇等に生じる、角化性で炎症を伴う難治性の病変であり、がん化する場合がある。

口腔がんと他の病変との鑑別についての従来技術例は以下の通りである。歯科医師は、口腔に対する肉眼での視診や触診、または口腔画像の観察によって、口腔に係わる様々な疾患、病変、症状等の状態（病変と総称する場合がある）を鑑別する。状態は、ＯＰＭＤやＳＣＣ、口内炎、単なる噛み跡の場合等を含む、多彩な状態がある。口腔画像は、一般的な可視光照明のカメラによる写真画像や、Ｘ線撮影装置によるＸ線画像や、蛍光光学機器による蛍光画像等が挙げられる。

しかしながら、医師にとって、口腔の視診や触診、口腔画像の観察だけでは、口腔に係わる様々な病変の鑑別が難しい場合がある。特に、口腔がんに係わる専門医ではなく、一般の開業医の場合には、その医師のスキル等に応じて、例えば、前癌病変等の悪性病変と他の良性病変との鑑別が難しい場合も多い。医師が蛍光画像を観察する場合でも、蛍光画像内の暗い色の領域（後述のＦＶＬ）が、病変の可能性がある箇所であることがわかるものの、病変の詳細の鑑別には難しさがある。従来技術例では、鑑別は、医師による主観的な視覚的評価によるものが多く、口腔がんの鑑別で高精度を実現するためには、支援の仕組みが必要である。

（実施の形態１）
図１〜図１１を用いて、本発明の実施の形態１の口腔検診支援システムについて説明する。実施の形態１の口腔検診支援システムは、歯科医院での口腔がん検診を含む口腔検診を支援する仕組み、医師による口腔がんと他の病変との鑑別を支援する仕組み等を提供する。実施の形態１の口腔検診支援システムは、写真画像および蛍光画像に基づいた口腔がんと他の病変との鑑別を支援する仕組みとして、計算機の処理を用いて、鑑別のための指標値を計算し出力する機能を有する。この指標値は、診断ではなく、あくまで推定や参考の情報であるが、口腔がんの可能性を表す有用な情報である。医師は、口腔がんに関する知見が少ない開業医等であっても、画像および指標値を見ることで、従来よりも鑑別や評価がしやすくなり、精度を高めることができる。

また、実施の形態１の口腔検診支援システムは、指標値の判断に基づいて、口腔がんと他の病変との鑑別に係わる少なくとも２つ以上の分類のうちの１つの分類の結果値（第１結果値）を出力してもよい。例えば、第１分類値は、口腔がんの可能性がある程度以上に高いと推定されることを表す値であり、第２分類値は、口腔がんの可能性がある程度以上に低いと推定されることを表す値である。また、実施の形態１の口腔検診支援システムは、鑑別の第１結果値に対し、さらに、所定の判断に基づいて、対応のアドバイスに関する少なくとも２つ以上の分類のうちの１つの分類の結果値（第２結果値）を出力してもよい。例えば、第１分類値は、専門医への受診の推奨であり、第２分類値は、経過観察である。これらにより、鑑別や対応がより容易になる。

［口腔検診支援システム］
図１は、実施の形態１の口腔検診支援システム１の構成を示す。口腔検診支援システム１は、各歯科医院に設置されている、計算機１０、カメラ２、蛍光光学機器３等によって構成されている。歯科医院は、例えば多数の開業歯科医院であるが、これに限らず、口腔外科を持つ歯科大学病院等でもよい。歯科医院は、歯科に限らず耳鼻咽喉科等でもよい。図１は、ある１つの歯科医院での構成例を示すが、これに限らず、複数の歯科医院で同様に適用可能である。なお、図１は、後述の実施の形態２の口腔検診支援システムに係わる構成要素（専門医端末７等）も併せて図示しているが、これらは実施の形態１では使用しないか副次的な要素である。

歯科医院において、開業歯科医師等の医師、および患者等がいる。医師は、計算機１０、カメラ２、蛍光光学機器３等を使用する。患者は、スマートフォン等の端末４を所持している場合がある。なお、医師とは別に歯科助手等がカメラ２や計算機１０等を同様に操作してもよいが、以下の説明では主体を医師として記載する。

計算機１０は、歯科医院端末であり、一般的なＰＣやタブレット端末等で構成できる。計算機１０は、専用装置で構成されてもよい。本例では、計算機１０は、タブレット端末で実装され、タッチパネルの表示画面に対するタッチ入力操作が可能である。計算機１０は、カメラ２および蛍光光学機器３等の外部の機器と、無線通信インタフェースまたは有線通信インタフェースで通信接続される。計算機１０は、ＬＡＮ等を通じて外部の通信網５と接続されてもよい。

カメラ２は、一般的な可視光照明に基づいてフルカラーの写真画像２１を撮影する光学機器である。医師は、カメラ２を操作して患者の口腔内を撮影する。カメラ２は、撮影した写真画像２１のデータを記憶し、計算機１０へ出力する。計算機１０は、カメラ２からの写真画像２１のデータを入力する。医師は、例えばカメラ２を持って患者の口腔内に向けて撮影を行う。その際、カメラ２にモニタ表示画面を備えている場合には、医師は、そのモニタ表示画面で撮影対象領域を見ながら操作が可能である。

蛍光光学機器３は、特定の照明に基づいて蛍光画像２２を撮影する光学機器である。医師は、蛍光光学機器３を操作して、患者の口腔内を撮影する。蛍光光学機器３は、撮影した蛍光画像２２のデータを記憶し、計算機１０へ出力する。計算機１０は、蛍光光学機器３からの蛍光画像２２のデータを入力する。医師は、例えば蛍光光学機器３を持って患者の口腔内に向けて撮影を行う。その際、医師は、蛍光光学機器３の表示画面で撮影対象領域を見ながら操作が可能である。なお、カメラ２や蛍光光学機器３に表示画面を備えない構成の場合には、通信連携によって、計算機１０の表示画面に、撮影時のモニタ映像を表示するようにしてもよい。

写真画像２１は、縦横に所定の画素数を持ち、画素値としてＲ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青）の各成分の輝度値を持つ画像である。蛍光画像２２は、縦横に所定の画素数を持ち、画素値としては特にＧ値（黒から明るい緑色までの多階調を持つ輝度値）を持つ画像である。蛍光光学機器３の第１例では、蛍光画像２２は、3072×2304の画素を持つ。蛍光光学機器３の第２例では、蛍光画像２２は、1920×1080の画素を持つ。蛍光光学機器３の第３例では、蛍光画像２２は、3256×2458の画素を持つ。なお、計算機１０は、入力の蛍光画像２２に対し、縦横の画素数や階調等の構成に関して、所定の変換を行い、変換後の蛍光画像２２を処理に用いてもよい。変換は、形式の統一化のための変換や、処理高速化のための間引きの変換等が挙げられる。

医師は、患者の口腔検診を行う際には、患者の口腔（患部を含む）を対象とした写真画像２１および蛍光画像２２を撮影して計算機１０に取得させる。計算機１０は、取得した写真画像２１および蛍光画像２２を含む、口腔検診に係わる所定のデータや情報を、メモリに記憶すると共に、計算機１０の表示画面に表示する。また、医師は、診療や口腔検診の際に、患者の問診のデータや所見のデータを含むデータ３１を、計算機１０に入力する。例えば、医師は、タッチ入力またはキーボードやマウス等を用いて、計算機１０にデータ３１を入力する。なお、計算機１０と他のＰＣ等とが連携して、他のＰＣ等から計算機１０へ問診や所見のデータ３１を入力する構成でもよい。

計算機１０は、入力された写真画像２１、蛍光画像２２、およびデータ３１等の各データ、および医師の指示入力に基づいて、口腔検診に係わる解析等の処理を実行する。これにより、計算機１０は、口腔検診結果３２のデータを作成する。口腔検診結果３２のデータは、計算機１０内のメモリに記憶され、表示画面に所定の形式で表示される。また、医師は、計算機１０に接続される図示しないプリンタを用いて、口腔検診結果３２を記載した所定の形式の用紙（口腔検診結果書類）を印刷出力させることもできる。なお、口腔検診結果３２等の各種のデータを、計算機１０内ではなく、外部のＰＣやサーバやストレージ等の機器に記憶させてもよい。医師は、口腔検診結果３２を確認し、口腔の状態等を患者に伝える。あるいは、医師は、患者と共に口腔検診結果３２を見ながら、今後の対応等の相談を行うことができる。

なお、他の実施の形態として、蛍光光学機器３に計算機１０の機能を一体として実装した形態としてもよい。言い換えると、計算機１０に蛍光光学機器３の機能を一体として実装した形態としてもよい。例えば、その蛍光光学機器３にはタブレット端末等が一体として実装される。この場合、口腔検診に必要な機器の数を低減できる。他の実施の形態として、計算機１０にカメラ２の機能を一体として実装した形態としてもよい。

他の実施の形態として、カメラ２と蛍光光学機器３を、１つの光学機器として一体で実装した形態としてもよい。この場合、医師は、その光学機器を用いて、写真画像２１と蛍光画像２２との２種類の画像をまとめて撮影することができる。その光学機器の構成例は以下の通りである。その光学機器は、所定のハードウェアボタン操作または表示画面での撮像指示入力等によって、２種類の画像に関する撮像指示を受け付ける。撮像指示は、写真画像２１のみの撮像、または、蛍光画像２２のみの撮像、または、２種類の画像の同時撮像から選択可能である。その光学機器は、例えば、同時撮像指示を受けた場合、第１タイミングで、可視光照明状態でのカメラ２による写真画像２１を撮像し、続けて第２タイミングで、特定の照明に切り替えた状態での蛍光光学機器３による蛍光画像２２を撮像する。この場合、口腔内の同じ対象領域に関する２種類の画像をまとめて取得でき、撮影作業の手間も軽減できる。

［計算機］
図２は、計算機１０の構成を示す。計算機１０は、プロセッサ１０１、メモリ１０２、表示装置１０３、通信インタフェース部１０４、ＬＡＮ通信インタフェース部１０５、操作入力部１０６等を備え、それらがシステムバスを通じて相互に接続されている。プロセッサ１０１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等で構成され、ソフトウェアプログラム処理に基づいて、計算機１０全体を制御し、各機能を実現する。各機能は、２種類の画像等の各データを取得し、表示画面に表示する機能、画像を解析して指標値を計算する機能、口腔検診結果３２を作成し出力する機能等がある。

メモリ１０２には、プログラム１１１、ＤＢ１１２、設定情報１１３等が記憶されている。プログラム１１１は、計算機１０の各機能を実現するプログラムを含む。ＤＢ１１２は、写真画像２１、蛍光画像２２、問診や所見のデータ３１、口腔検診結果３２等の各種のデータや情報を整理して格納するデータベースである。設定情報１１３は、プログラム１１１による機能に係わるシステム設定情報やユーザ設定情報である。ユーザである医師は、計算機１０が提供するユーザ設定のための画面で、自身が使い易いようにユーザ設定を行うことができる。設定情報１１３は、例えば、各計算処理に係わる設定値、各指標値の閾値等が挙げられる。

表示装置１０３は、例えばタッチパネルであり、プロセッサ１０１からのデータ（例えばビデオＲＡＭ上のデータ）に基づいて、表示画面に情報を表示する。この表示画面は、グラフィカル・ユーザ・インタフェースとして機能する。通信インタフェース部１０４は、外部の機器との入出力や通信を処理する部分であり、例えば図１のカメラ２および蛍光光学機器３と接続されている。通信インタフェース部１０４は、例えばカメラ２からの写真画像２１や蛍光光学機器３からの蛍光画像２２のデータを取得し、メモリ１０２内に格納する。ＬＡＮ通信インタフェース部１０５は、ＬＡＮとの通信処理を行い、例えば無線を通じて外部の通信網５（インターネット等）と接続可能である。操作入力部１０６は、ハードウェアボタン、あるいはキーボードやマウス等を用いた入力を受け付ける。

［口腔検診］
歯科医院での口腔検診の手順の概要は以下の通りである。（１）医師は、患者の口腔内を十分に観察する。また、医師は、計算機１０に、問診の入力や所見の入力を行う。（２）医師は、患者の口腔内を対象に、カメラ２および蛍光光学機器３を用いて、２種類の画像（写真画像２１、蛍光画像２２）を撮影する。計算機１０は、２種類の画像を取り込み、表示画面に表示する。（３）医師は、表示画面で２種類の画像を観察し、後述のＦＶＬの有無等の観察によって、視覚的評価を行う。

（４）医師は、２種類の画像を確認しながら、蛍光画像２２に対し、指標値の計算に用いる関心領域（Region on interest）を設定する。医師は、例えば、写真画像２１で患部を確認しながら、対応する蛍光画像２２上に関心領域を設定する。（５）医師は、計算機１０に、指標値（例えば後述の第１指標値、第２指標値）の計算の指示入力を行う。これにより、計算機１０は、関心領域のデータを用いながら、指定された指標値を計算し、結果を表示画面に表示する。

（６）また、医師は、ＦＶＬ領域の形状の詳細を観察したい場合には、計算機１０に、３次元グラフおよび第３指標値の計算の指示入力を行う。計算機１０は、関心領域のデータを用いながら、３次元グラフを作成して表示画面に表示し、第３指標値を計算し、結果を表示画面に表示する。医師は、３次元グラフを観察し、視覚的評価を行う。

（７）医師は、（５）の指標値や（６）の指標値を参考にしながら、患部が口腔がん等の悪性病変であるか、他の良性病変であるかについての鑑別を行う。医師は、指標値や鑑別の情報を含む口腔検診結果３２を、表示画面で確認や編集し、印刷出力等を行わせる。あるいは、計算機１０は、各指標値について、閾値との比較等に基づいて、鑑別の分類値を出力する。その場合、医師は、その鑑別の分類値を参考にして鑑別を行う。さらに、計算機１０は、鑑別の分類値に対応付けて、今後の診療や行動に関するアドバイスの分類値を出力してもよい。その場合、医師は、そのアドバイスの分類値を参考にして、患者に対しアドバイスを行う。

なお、予め計算機１０にユーザ設定しておけば、画像入力に基づいて自動的に指標値や口腔検診結果３２までを出力させることも可能である。その場合、計算機１０は関心領域等の設定を自動的に行う。

［計算機−機能］
図３は、計算機１０の主な機能に係わる機能ブロック構成を示す。各機能ブロック（対応する処理部）は、プロセッサ１０１等による処理で実現されている。計算機１０は、各機能ブロックとして、画像表示処理部４１、関心領域設定処理部４２、３次元グラフ処理部４３、パラメータ計算処理部４４、第１指標値計算処理部４５、第２指標値計算処理部４６、第３指標値計算処理部４７、鑑別処理部４８等を有する。

計算機１０は、前述の写真画像２１および蛍光画像２２を入力し、２種類の画像２０（対応する画像データ）として、ＤＢ１１２内に格納する。ＤＢ１１２で、各画像は、画像ＩＤ、撮像日時、患者情報等の情報が関連付けられて管理される。画像表示処理部４１は、写真画像２１および蛍光画像２２を、前述の表示装置１０３が持つ表示画面１３０内に並列に表示する。医師は、表示画面１３０の各画像を見て、視覚的評価を行うことができる。

関心領域設定部４２は、医師の操作入力に基づいて、画像内に関心領域を設定する。例えば、医師は、蛍光画像２２内で、病変部に対応する第１関心領域Ｒ１と、健常の対照部に対応する第２関心領域Ｒ２とを設定する。なお、第１指標値や第３指標値の計算の場合、第２関心領域Ｒ２の設定は必要ではなく省略できる。関心領域設定部４２は、設定された関心領域の関心領域データ２３を、各画像２０（写真画像２１、蛍光画像２２）と関連付けてＤＢ１１２内に記憶する。

３次元グラフ処理部４３は、医師の指示入力に基づいて、第１関心領域Ｒ１から、後述の３次元グラフＧ１を作成し、表示画面１３０内に表示する。なお、図３内の各表示画面１３０は同じとしてもよいし、別としてもよい。例えば、２種類の画像と並列で３次元グラフＧ１等が表示されてもよい。医師は、表示画面１３０の３次元グラフＧ１を見て、視覚的評価を行うことができる。

パラメータ計算処理部４４は、第２指標値を計算する場合に用いる各パラメータを計算する。パラメータ計算処理部４４は、２種類の画像２０および関心領域データ２３を用いて、各パラメータを計算し、メモリに記憶する。パラメータは、関心領域（Ｒ１，Ｒ２）毎に、領域面積、最小輝度、最大輝度、平均輝度、標準偏差、最頻値等が挙げられる。

第２指標値計算部４６は、第２指標値として、輝度比率（記号Ｒでも表す）および変動係数（記号Ｖでも表す）を計算する。第２指標値計算部４６は、画像２０（特に蛍光画像２２）、関心領域データ２３、および上記パラメータを用いて、第２指標値を計算し、メモリに記憶する。第２指標値は、第１関心領域Ｒ１と第２関心領域Ｒ２との対照、比率によって計算する指標値である。輝度比率Ｒと変動係数Ｖは関連性が高いので１つにまとめて第２指標値と記載する。

第１指標値計算部４５は、第１指標値として、輝度変化率（記号Ｈでも表す）を計算する。第１指標値計算部は、画像２０（特に蛍光画像２２）および第１関心領域Ｒ１のデータを用いて、第１指標値を計算し、メモリに記憶する。

第３指標値計算部４７は、第３指標値として、３次元グラフＧ１から、形状指標値を計算する。形状指標値は、３次元グラフＧ１における凹凸の形状を表す指標値であり、凸部（山部）や凹部（谷部）の数、密度、高さ、面積等の値を含む。

計算機１０は、上記計算した第１指標値や各パラメータ、第２指標値、および第３指標値を、表示画面１３０内に、口腔検診結果３２の一部として表示する。なお、計算機１０は、医師の指示入力やユーザ設定に応じて、計算対象の指標値を、全てまたは一部の指標値とすることができる。１つの指標値のみであっても鑑別には有効である。

鑑別処理部４８は、上記計算した各指標値等を用いて、所定の鑑別処理を行い、結果値６０を作成する。結果値６０は、大別して、鑑別の分類値６１（第１結果値）と、アドバイスの分類値６２（第２結果値）とで構成されている。鑑別の分類値６１とアドバイスの分類値６２とは、例えば所定のテーブル設定値で対応付けられている。計算機１０による所定の鑑別処理は、指標値からの所定の条件での判断による処理である。この処理は、画像内の患部が、口腔がん等の悪性病変であるか他の良性病変であるかの鑑別に係わる、少なくとも２つの分類を行う処理である。

鑑別処理部４８は、例えば、第１指標値である輝度変化率Ｈと、設定値である第１閾値とを比較し、第１指標値が第１閾値未満である場合には、第１分類とし、第１指標値が第１閾値以上である場合には、第２分類とする。第１分類（例えば分類Ａ）は、口腔がん等の悪性病変の可能性が高いという推定に対応する。第２分類（例えば分類Ｂ）は、他の病変として良性病変の可能性が高いという推定に対応する。この分類は、３つ以上の分類としてもよく、例えば、第３分類として、悪性病変と良性病変との鑑別、判断がしにくいことを表す分類が挙げられる。なお、比較の際には、１つの閾値を用いた判断に限らず、複数の閾値や範囲等を用いた判断も適用可能である。

また、鑑別処理部４８は、例えば、第２指標値である輝度比率Ｒ（または変動係数Ｖ）と、設定値である第２閾値（または第２閾値範囲）とを比較し、第２指標値が第２閾値以上である場合には、第１分類とし、第２指標値が第２閾値未満である場合には、第２分類とする。第１分類は、悪性病変の可能性が高いという推定に対応する。第２分類は、良性病変の可能性が高いという推定に対応する。

また、鑑別処理部４８は、例えば、第３指標値である形状指標値と、設定値である第３閾値とを比較し、その結果に基づいて分類値を決める。例えば、鑑別処理部４８は、凹凸の数が多く、凹凸の高さが高い場合には、第１分類とし、凹凸の数が少なく、凹凸の高さが低い場合には、第２分類とする。

鑑別処理部４８は、さらに、例えば２種類または３種類の指標値に関する各結果値から、総合判断を行って、その結果値を出力するようにしてもよい。鑑別処理部４８は、例えば、２種類の指標値の結果値が両方とも悪性病変を示す分類である場合には、総合的に悪性病変の可能性が高いという推定の結果値を出力してもよい。

また、鑑別処理部４８は、鑑別の分類値６１から、さらに、テーブル設定値での対応付けによって、アドバイスの分類値６２を決定する。例えば、鑑別の分類値６１が、口腔がん等を示す第１分類（例えば分類Ａ）である場合には、アドバイスの分類値６２として、第１分類（例えば分類Ｘ）が対応付けられる。鑑別の分類値６１が、他の病変を示す第２分類（例えば分類Ｂ）である場合には、アドバイスの分類値６２として、第２分類（例えば分類Ｙ）が対応付けられる。分類Ｘのアドバイスは、専門医（専門歯科医院）への受診の推奨である。分類Ｙのアドバイスは、歯科医院での経過観察である。

計算機１０は、結果値６０を含む口腔検診結果３２のデータを構成し、ＤＢ１１２に格納すると共に、表示画面１３０に表示する。医師は、表示画面１３０の口腔検診結果３２を確認する。医師は、口腔検診結果３２の情報を、そのまま鑑別や評価の結果として、患者に伝えてもよい。あるいは、医師は、口腔検診結果３２の結果値６０等を参考に、自身で鑑別や評価を行い、その結果を患者に伝えてもよい。あるいは、医師は、口腔検診結果３２に、自身による鑑別や所見のコメントを入力して、口腔検診結果３２を完成させてもよい。医師は、口腔検診結果３２をプリンタで印刷して患者に渡してもよい。医師は、計算機１０の口腔検診結果３２のデータを、患者の端末４に転送させてもよい。

［蛍光光学機器（１）］
蛍光光学機器３（蛍光観察装置、蛍光可視装置等と呼ばれる場合もある）および蛍光画像２２について以下に説明する。蛍光光学機器３は、特定の実装に限らずに、各種のタイプの機器が適用可能である。例えばハンディタイプの蛍光光学機器３が適用できる。また、表示画面を備えるタイプの蛍光光学機器３が適用できる。比較的安価な蛍光光学機器３を用いる場合、多数の歯科医院での導入も容易である。蛍光光学機器３は、口腔内の蛍光画像２２を、外科的な侵襲無く、繰り返し、撮影可能である。蛍光光学機器３は、蛍光照明光源、光学フィルタ、カメラ（撮像素子）、操作ボタン、通信インタフェース装置、表示装置等を備える。なお、蛍光光学機器３は、１台の機器の構成に限らず可能であり、例えば蛍光照明光源機器とカメラ機器とで分かれていてもよい。

［蛍光光学機器（２）］
蛍光光学機器３を用いた蛍光画像２２の撮像は、例えば以下のように行われる。まず、患者の口腔内の照明状態としては、できるだけ暗い状態にされる。医師は、患者の口腔内の患部を含む対象領域に対し、所定の好適な距離（例えば１０ｃｍ）および角度で離れた位置から、所定の好適な範囲（例えば１０ｃｍ×１０ｃｍ）となるように、蛍光光学機器３のカメラを向けて撮像する。医師は、その際、例えば蛍光光学機器３に備える撮像ボタン、または後述の表示画面内の撮像ボタンを押す。

蛍光光学機器３は、撮像の際、蛍光照明光源から特定の波長帯域の照射光を口腔内の対象領域へ向けて照射する。この照射光は、例えば４００〜４６０ｎｍの波長帯域の青色光である。口腔粘膜における照射光の深達度は、例えば４００〜６００μｍ程度である。これに対し、後述の原理によって、口腔の対象領域から、特定の波長帯域の蛍光が生じる。蛍光光学機器３は、その蛍光を入射し、光学フィルタによる透過によって、特定の波長帯域の蛍光（例えば緑色を示す蛍光）を抽出して、カメラに入射させる。これにより、蛍光光学機器３は、その特定の蛍光を表す画像である蛍光画像２２を得る。この蛍光画像２２の画素値は、明るい緑色と黒との間の多階調の輝度値である。

蛍光光学機器３は、撮影した蛍光画像２２を含むデータを内部メモリに記憶すると共に、その蛍光画像２２（対応するモニタ映像）を表示画面に表示する。医師は、蛍光光学機器３の表示画面でモニタ映像を確認しながら撮影が可能である。また、蛍光光学機器３は、取得した蛍光画像２２のデータを計算機１０へ送信する。なお、蛍光画像２２等の画像は、静止画としてもよいし、動画像としてもよい。

［蛍光光学機器（３）］
蛍光光学機器３の照射光の照射部位には、健常組織または何らかの病変の部位が存在する。その照射部位の物質に応じた蛍光が生じ、輝度の違いとして表れる。詳しくは、以下のような医学的な原理が知られている。口腔粘膜の上皮には、蛍光特性物質（言い換えると蛍光源）として、補酵素であるＦＡＤ（flavin adenine denucleotide）が含まれている。また、他の蛍光源として、粘膜の間質には、コラーゲン（ＣＣＬ）が含まれている。なお、ＦＡＤの蛍光波長帯域は例えば４７５〜５４０ｎｍである。コラーゲン（ＣＣＬ）の蛍光波長帯域は例えば３５０〜５４０ｎｍである。照射光（青色励起光）の波長帯域は例えば４００〜４５０ｎｍ（ピーク波長４２５ｎｍ）とする。照射光に対し、蛍光源からの蛍光として４００〜５４０ｎｍ程度の帯域の蛍光が生じる。蛍光光学機器３に備える光学フィルタによって入射光から透過された観察帯域の蛍光として４７５〜５４０ｎｍの帯域の蛍光が得られる。

まず、照射部位が健常組織である場合には、照射光によって、蛍光として、明るい緑色の蛍光を生じる。この場合の蛍光を、蛍光可視保持（ＦＶＲ：Fluorescence Visualization Retention）と記載する。一方、照射部位が口腔がん等の疾患（上皮異形成やＳＣＣ等）や、他の病変や症状の状態である場合には、照射光によって、暗い蛍光、言い換えると蛍光の低下を生じる。この場合の蛍光を、蛍光可視低下または蛍光可視損失（ＦＶＬ：Fluorescence Visualization Loss）と記載する。ＦＶＬに関して、以下のような原理が知られている。

照射部位の蛍光源の物質が、疾患やＴＣＡ回路異常等によって、健常時よりも減少している場合がある。その場合、蛍光画像において、その部位に対応する画素領域では、ＦＶＬとして現れる。例えば、前癌病変の場合、ＦＡＤが減少する。口腔がんの場合、ＦＡＤに加え、コラーゲンが減少する。口腔がんの場合、コラーゲンの架橋構造が破壊されると考えられる。すなわち、ＦＶＬは、照射部位での、ＦＡＤやコラーゲンの減少、血管拡張、新生血管の増生、その他の特定の化学変化の発生によるものと考えられる。例えば、上皮異形成の場合、代謝が亢進し腫瘍新生血管を増成し、血管密度が大きくなる。ＳＣＣでは、ＴＣＡ回路が亢進し、ＦＡＤがＦＡＤＨ₂に変換される。また、ＳＣＣでは、コラーゲン架橋構造が破壊される。炎症性疾患の場合、血管拡張が生じる。

また、疾患によっては、一部に角化（対応する白斑）が生じる場合もある。この場合、その角化（白斑）の領域は、照射光の散乱等によって、蛍光画像では、ＦＶＬではなく、比較的明るい緑色のＦＶＬ領域として現れる（後述の図５の画像例）。蛍光画像の輝度状態に応じて、このような病変のタイプや種類もある程度鑑別可能である。

上記のように、口腔粘膜の蛍光源等の物質の健常や疾患の状態に応じて、蛍光画像でのＦＶＲとＦＶＬの現れ方の違いが生じる。すなわち、蛍光画像では、周囲の健常と思われる領域がＦＶＲの明るい緑色として現れるのに対し、疾患が疑われる領域がＦＶＬの暗い色として現われる。つまり、蛍光画像において、ＦＶＬの領域に関しては、口腔がんの可能性を含む何らかの疾患等の可能性がある部位であると推測することができる。しかしながら、従来、医師が蛍光画像を観察して視覚的評価を行う場合に、ＦＶＲとＦＶＬの状態の見た目だけでは、口腔がんと他の病変との鑑別が難しい場合がある。例えば、ＳＣＣの場合と口内炎の場合とで、蛍光画像の内容においていずれも似たようなＦＶＬが現れる場合があり、一見しただけでは両者の鑑別が難しい場合がある。

［鑑別］
本発明者は、蛍光画像の観察、および口腔がんと他の病変との鑑別に関して、以下のような知見を見出した。すなわち、蛍光画像の内容において、口腔がん等の悪性病変の場合と、他の良性病変の場合とでは、ＦＶＬ領域とＦＶＲ領域との境界領域に関して、輝度の特性に違いがみられる。ＦＶＬ領域は、概ね、疾患の部位に対応すると推定され、ＦＶＬ領域の周囲のＦＶＲ領域は、概ね、健常の部位に対応すると推定される。そして、それらの領域間にある例えば概略リング状の境界領域は、悪性病変の場合と良性病変の場合とで、輝度の変化に違いがみられる。例えば、良性病変の場合、境界領域では、輝度の変化が急なものとして現れる。言い換えれば、ＦＶＬ領域とＦＶＲ領域との境界が明瞭に見える。一方、悪性病変の場合、境界領域では、輝度の変化が緩やかなものとして現れる。言い換えれば、ＦＶＬ領域とＦＶＲ領域との境界が、中間的な不明瞭な領域として見える。例えば、ＳＣＣの場合、主な患部（対応するＦＶＬ領域）の周囲に、上皮異形成を伴っている場合が多い。そのため、上皮異形成の領域が、境界領域での不明瞭な領域として現れると考えられる。

また、蛍光画像からＦＶＬ領域をとりだして詳細に観察した場合に、輝度の凹凸形状に関して、病変に応じた特性の違いがみられる。例えば、悪性病変の場合、良性病変に比べ、比較的凹凸の高さが高く、密度が大きい場合がある。

そこで、実施の形態１の口腔検診支援システム１は、蛍光画像２２のＦＶＬとＦＶＲとの境界領域に着目し、境界領域での輝度変化率Ｈを計算し、鑑別の指標値の１つとして用いる。輝度変化率Ｈが閾値等と比べて小さい場合には、どちらかというと悪性病変の可能性が高いものと推定できる。また、計算機１０は、蛍光画像２２から、輝度変化率Ｈの計算に基づいて、境界領域または不明瞭領域を抽出することもできる。また、計算機１０は、輝度変化率Ｈの大小から、口腔がんと他の病変との鑑別に関する分類の結果値６１を判断し出力する。従来では、蛍光画像の観察に基づいて鑑別を行う場合、医師による主観的な視覚的評価のみである。それに対し、実施の形態１の口腔検診支援システム１は、輝度変化率Ｈ等を用いた客観的な評価が可能であり、結果として医師による鑑別の精度を高めることができる。

［蛍光画像］
図４は、蛍光画像２２の例を示す。画像４０１は、患部が口腔がん、例えば舌の扁平上皮がんである場合で、舌の裏側から撮像した画像の一部を示す。この画像４０１内には、患部に対応する画素領域４０２を含む。画素領域４０２は、概ね、全体的に暗い色を持つＦＶＬ領域となっている。この病変のタイプは、角化（白斑）が無い、または低度であるため、ＦＶＲ領域がみられない。

図５は、蛍光画像２２の他の例、および境界領域の概念等について示す。画像Ａ１は、画像４０１と同様に、患部が口腔がん、例えば舌の扁平上皮がんである場合の画像である。この画像Ａ１の患部の領域５０１は、画像４０１に比べ、違いとして、中央付近に、角化（白斑）による明るい緑色のＦＶＲ領域がみられる。画像Ｂ１は、他の病変や症状として、患部の領域５０２が頬粘膜の口内炎である場合の画像である。画像Ａ１内や画像Ｂ１内には、比較的明るい緑色のＦＶＲ領域と、比較的暗い色のＦＶＬ領域とが混在している。各画像中の点Ｐとその点Ｐを起点とする矢印は、輝度変化率Ｈの計算対象位置の画素の例と、輝度変化が大きいと思われる概略的な方向とを示している。なお、口内炎や血質等の場合、ヘモグロビンの影響でＦＶＬが生じると考えられる。

［第１指標値の計算］
図５で、画像Ａ２は、画像Ａ１に対応した説明上の模式的な画像を示す。画像Ａ２内には、大別して３種類の領域がみられる。すなわち、中央付近にあるＦＶＲの領域Ｒ１１と、その周囲にある概略リング状のＦＶＬの領域Ｒ１２と、さらにその周囲にあるＦＶＲの領域Ｒ１３とがある。領域Ｒ１１および領域Ｒ１２は、大まかに、口腔がんの病変部（領域５０１）に対応している。この病変部の例は、角化による白斑が、領域Ｒ１１のＦＶＲとして現れている。領域Ｒ１１を除く、概略リング状の領域Ｒ１２は、暗い色のＦＶＬとして現れている。領域Ｒ１２の外側にある領域Ｒ１３は、概ね健常組織であり、ＦＶＲとして現れている。

図４の画像４０１の場合、ＦＶＬの領域は、リング状ではなく、単に全体的に暗い色の領域となっている。同じ口腔がんでも、詳細には、白斑型や潰瘍型やびらん型等の各種の形状の病変が存在する。各病変におけるＦＶＬ領域の形状は様々に存在する。本発明者の知見によれば、病変に応じて、ＦＶＬ領域の境界付近で、輝度の変化が緩やかである場合と急である場合とがある。

画像Ａ２で、境界線Ｌ１は、説明用に、ＦＶＬの領域Ｒ１２の外周側の境界線を強調して示している。境界線Ｌ１は、ＦＶＲの明るい緑色の画素とＦＶＬの暗い色の画素との境界にあるいずれかの画素に対応付けられる線である。境界線Ｌ１上に、例えば点Ｐ１と、点Ｐ１を起点とした矢印の方向Ｄ１をとった場合を示す。点Ｐ１は、画像Ａ１の点Ｐと概略的に対応している。方向Ｄ１は、点Ｐ１の画素から、概略的に患部の中心（領域Ｒ１１および領域Ｒ１２の中心）に向いた方向である。この方向Ｄ１は、最大の輝度変化率Ｈが存在すると思われる概略的な方向である。なお、境界線Ｌ１、点Ｐ１、方向Ｄ１等は、正確でなくてもよく、指標値計算上では十分な効果をもたらす。計算機１０は、第１指標値である輝度変化率Ｈを計算する際には、例えば点Ｐ１のような対象点をとり、その対象点で、後述の計算式に基づいて、輝度変化率Ｈを計算する。同様に、境界線Ｌ１上の複数の各点で、輝度変化率Ｈを計算してもよい。

画像Ｂ２は、同様に、口内炎の場合の画像Ｂ１に関する模式的な画像を示す。画像Ｂ２でも、大別して３つの領域がみられる。このように、画像Ａ２と画像Ｂ２とで、ＦＶＲおよびＦＶＬの領域の分布が類似しており、一見では病変の違いが鑑別できない場合がある。なお、各画像に関して、処理上、２次元座標（Ｘ，Ｙ）を有する。Ｘ方向は横方向、Ｙ方向は縦方向である。

［境界領域］
図５中、画像Ａ３は、画像Ａ２に関して、境界領域の概念を示す。画像Ｂ３は、同様に、画像Ｂ２に関して、境界領域の概念を示す。画像Ａ３で、境界領域Ｒ３０は、ＦＶＬの領域Ｒ１２と外側のＦＶＲの領域Ｒ１３との境界（境界線Ｌ１）付近の領域である。境界領域Ｒ３０は、本例では、境界線Ｌ１付近にある線Ｌ２と線Ｌ３との間にある概略リング状の領域として示す。線Ｌ２は、境界線Ｌ１に対し、内側にある、ＦＶＬの暗い色の画素に対応付けられる、領域円周方向（方向ｄ２）にわたって連続して閉じた領域を構成する線である。領域半径方向（方向ｄ１）で、線Ｌ２の位置は、境界線Ｌ１の内側で、領域Ｒ１２内にある。なお、線Ｌ２の位置は、これに限らず、領域Ｒ１１の外周の線の位置としてもよい。線Ｌ３は、境界線Ｌ１に対し、外側にある、ＦＶＲの緑色の画素に対応付けられる、方向ｄ２にわたって連続して閉じた領域を構成する線である。方向ｄ１で、線Ｌ３の位置は、境界線Ｌ１の外側で、領域Ｒ１３内にある。線Ｌ２，Ｌ３の位置や形状は、正確でなくてもよく、指標値計算上では十分な効果をもたらす。計算機１０は、上記のような境界領域Ｒ３０内で、輝度変化率Ｈの計算対象点を設定し、その点毎に輝度変化率Ｈを計算する。画像Ａ２，Ａ３の例では、境界線Ｌ１上に複数の対象点をとる場合を示しているが、これに限らず、境界領域Ｒ３０内で、境界線Ｌ１の付近に対象点をとればよい。

［関心領域］
図６は、図５の例に続いて、関心領域の設定例等を示す。画像Ａ４は、画像Ａ３に対応した画像であり、第１指標値の計算のための第１関心領域Ｒ１を設定する例を示す。医師または計算機１０は、境界領域Ｒ３０内で、境界線Ｌ１の外側、線Ｌ３よりも内側の位置に、一点鎖線で示すような関心領域境界線ＫＬ１をとる。この関心領域境界線ＫＬ１は、領域Ｒ１３内の緑色の画素をとるように設定されている。関心領域Ｋ１は、関心領域境界線ＫＬ１によって規定される閉じられた領域である。関心領域Ｋ１は、第１指標値の計算の際に用いる第１関心領域Ｒ１となる。関心領域Ｋ１は、境界領域Ｒ３０の一部を含み、境界線Ｌ１の内側のＦＶＬ領域と、境界線Ｌ１の外側のＦＶＲ領域とを含む。

画像Ａ５は、画像Ａ３に対応した画像であり、第２指標値の計算のための第１関心領域Ｒ１を設定する例を示す。医師または計算機１０は、境界領域Ｒ３０内で、境界線Ｌ１の内側、線Ｌ２よりも外側の位置に、一点鎖線で示すような関心領域境界線ＫＬ２をとる。この関心領域境界線ＫＬ２は、関心領域Ｒ１２内の暗い色の画素をとるように設定されている。関心領域Ｋ２は、関心領域境界線ＫＬ２によって規定される閉じられた領域である。関心領域Ｋ２は、第２指標値の計算の際に用いる第１関心領域Ｒ１となる。関心領域Ｋ２は、境界領域Ｒ３０の一部を含み、境界線Ｌ１の内側のＦＶＬ領域を含み、境界線Ｌ１の外側のＦＶＲ領域を含まない。

第１指標値の計算の場合、ＦＶＲとＦＶＬとの境界付近の輝度変化に着目するので、画像Ａ４のように関心領域Ｋ１をとることが好適である。第２指標値の計算の場合、主にＦＶＬ領域に着目するので、画像Ａ５のようにＦＶＲ領域をなるべく含まない関心領域Ｋ２をとることが好適である。なお、このような関心領域の設定の仕方に限らず可能であり、大まかな設定でも、指標値計算上では十分な効果をもたらす。本例では、境界線Ｌ１に対応させた形状として関心領域Ｋ１，Ｋ２をとっているが、これに限らず、大まかな形状で設定してもよい。例えば、関心領域の形状を、境界線Ｌ１を包含する、単純な矩形や円形等の形状で設定してもよい。あるいは、関心領域を、境界線Ｌ１内の領域の一部の領域として設定してもよい。

医師が表示画面の蛍光画像２２に対する入力操作によって関心領域を設定する方式の場合、医師は、例えば境界線Ｌ１の付近を指またはペン等でなぞることで、関心領域境界線をひく。計算機１０が自動的に関心領域を設定する方式の場合、計算機１０は、蛍光画像２２内から、画素の輝度の明暗に応じて、ＦＶＬ領域を抽出し、そのＦＶＬ領域の外周の外側に大まかに関心領域境界線をひく。他の方式としては、医師が蛍光画像２２に対し一旦大まかに関心領域を設定し、その後、計算機１０が、所定の画像処理で、関心領域の形状を整形するようにしてもよい。

上記のように、実施の形態１における代表的な方式では、計算機１０は、計算対象の指標値に応じて、異なる形状や大きさの関心領域Ｋ１，Ｋ２を設定する。この方式は、指標値毎の精度を優先する場合に好適である。これに限らず、他の方式として、計算機１０は、計算対象の指標値に依らずに、同じ形状や大きさの１つの関心領域（例えば関心領域Ｋ１のみ）を設定し、各指標値の計算に共用してもよい。この方式の場合、関心領域の設定作業の手間が削減できる。

［対象点］
次に、図６中、画像Ａ６は、画像Ａ４に関して、関心領域Ｋ１の関心領域境界線ＫＬ１上に、複数の点（対象点）Ｃを設定する例を示す。この対象点Ｃは、輝度変化率Ｈの計算対象位置の画素である。医師または計算機１０は、関心領域境界線ＫＬ１上に、１つ以上の対象点Ｃをとる。

医師が蛍光画像２２内に対象点Ｃを設定する方式の場合には以下の通りである。医師は、蛍光画像２２の見た目から、すなわちＦＶＬおよびＦＶＲの分布の形状等から、好適な対象点Ｃを１つ以上設定する。医師は、例えば関心領域境界線ＫＬ１上の１つの対象点Ｃを指定するタッチ入力を行う。この対象点Ｃは、医師が、輝度変化率Ｈが大きいと推測する箇所の１点である。なお、１つの対象点Ｃを指定する際に、方向Ｄ１のように、２点によるベクトルの線を指定するようにしてもよい。なお、指定された対象点Ｃが、正確ではなくても、指標値計算上では十分な効果をもたらす。計算機１０は、指定された対象点Ｃでの輝度変化率Ｈを計算する。あるいは、後述のように、計算機１０は、対象点Ｃとその周囲を含む領域の各画素を対象として、輝度変化率Ｈを計算してもよい。この場合、その領域内で最大の輝度変化率Ｈを持つ点を得ることができる。この方式は、医師が指定した対象点またはその付近での輝度変化率Ｈを取得し確認することができる。

計算機１０が自動的に対象点Ｃを設定する方式の場合には以下の通りである。計算機１０は、設定された関心領域境界線ＫＬ１上に、複数の点Ｃを設定する。計算機１０は、例えば、関心領域境界線ＫＬ１を構成する全画素を、それぞれ対象点として設定する。あるいは、計算機１０は、関心領域境界線ＫＬ１上、所定の数の対象点を設定してもよいし、一定間隔で対象点を設定してもよい。本例では、説明を簡略化するために、関心領域境界線ＫＬ１上、領域円周方向上で間隔を置きながら、１２個の対象点Ｃ（Ｃ１，Ｃ２，……，Ｃ１２）をとった場合を示す。これらの複数の対象点Ｃは、各矢印のように、それぞれ異なる輝度変化の方向を想定して設定されている。方向Ｄ８等の各矢印は、各点Ｃから、概略的に関心領域Ｋ１の中心（例えば中心点Ｃ０）に向く方向を示す。本例では、計算機１０は、第１指標値の計算のために、対象点Ｃが設定されれば十分であり、方向Ｄ８のような情報は必須では無い。なお、計算機１０は、点Ｃ毎にこのような各方向を設定して処理を行ってもよい。

また、他の機能として、計算機１０は、医師の操作に基づいて、このような点Ｃからの方向（ベクトルの線）が指定された場合に、その方向に対応する断面における画素の輝度の状態をグラフにして表示してもよい。

画像Ａ７は、同様に、画像Ａ５に対応する画像であり、関心領域境界線ＫＬ２上に、複数の点Ｃ（Ｃ１，Ｃ２，……，Ｃ１２）をとる場合を示す。なお、第２指標値を計算する場合、このような対象点Ｃの設定は不要である。第２指標値用の関心領域Ｋ２を用いて第１指標値を計算する場合には、このような対象点Ｃの設定が可能である。

［輝度変化率］
図７は、続いて、対象点Ｃを用いた輝度変化率Ｈの計算について示す。（Ａ）の画像Ａ８は、画像Ａ６に関して、複数の対象点Ｃ（Ｃ１〜Ｃ１２）の画素毎に、輝度変化率Ｈを計算する場合を示す。点Ｃ毎に持つ輝度変化率Ｈの値を“Ｈ（Ｃ）”のように表す。本例では１２個の輝度変化率Ｈ（Ｈ１〜Ｈ１２）が計算されている。例えば１つの点Ｃ８に着目して説明する。まず、点Ｃ８の１点のみで輝度変化率Ｈ８を計算する方式の場合には以下の通りである。

（Ｂ）は、点Ｃでの輝度変化率Ｈの計算式を示す。点Ｃでの輝度変化率Ｈは、単位画素間隔（単位画素数ともいう）あたりの輝度の変化である。第１の計算式は、Ｈ＝（Ｂ１−Ｂ２）÷Ｎである。Ｂ１は、第１画素の輝度値である。Ｂ２は、第２画素の輝度値である。Ｎは、単位画素間隔（単位画素数）であり、例えば一定の設定値である。第１画素と第２画素は、対象点Ｃの付近にある２つの画素であり、それらの間隔が単位画素間隔Ｎである。また、第２の計算式は、ピタゴラスの定理に基づいて、Ｈ＝√（Ｈｘ²＋Ｈｙ²）である。ＨｘはＸ方向の輝度変化率であり、ＨｙはＹ方向の輝度変化率である。輝度変化率Ｈは、数学的にはベクトルで表現され、第２の計算式のように、２つの方向の輝度変化率の合成によって計算できる。輝度変化率Ｈの詳しい計算処理例は以下のようになる。

計算機１０は、計算用に、点Ｃ８の画素とその周囲を含む領域６０１を設定する。この領域６０１は、例えば単なる矩形の領域である。これに限らず、この領域は、円形等の領域としてもよいし、領域６０２のように方向Ｄ８に沿った形状の領域としてもよい。（Ｃ）は、領域６０１を拡大で示す。領域６０１は、点Ｃ８を中心とした所定のサイズの正方形領域である。

計算機１０は、着目している対象点Ｃ８での最大の輝度変化率Ｈを計算する。点Ｃ８の画素に関して、最大の輝度変化率Ｈを持つ方向は、方向Ｄ８にあるとは限らず、例えば方向Ｄ８ｂにあるかもしれない。医師に応じて目視でも最大の輝度変化率Ｈを持つ方向を概略的に推測できるが、計算機１０は、より正確に、最大の輝度変化率Ｈを持つ方向での輝度変化率Ｈを計算する。

計算機１０は、計算用に、点Ｃ８の周りに、Ｘ方向およびＹ方向で、４つの画素の点を設定する。これは、Ｘ方向の輝度変化率ＨｘとＹ方向の輝度変化率Ｈｙとを計算するためである。本例では、点Ｃ８の上下左右の４つの点として、点Ｐｘ１，Ｐｘ２，Ｐｙ１，Ｐｙ２が設定されている。本例では、Ｘ方向およびＹ方向の各方向で、単位画素間隔としてＮ＝３×２＝６の場合を示す。具体例として、各画素の輝度値が、点Ｃ８では１０７、点Ｐｘ１では１２８、点Ｐｘ２では９１、点Ｐｙ１では１１０、点Ｐｙ２では１１８であるとする（括弧内に輝度値を示す）。各画素は位置座標（Ｘ，Ｙ）を持つ。例えば点Ｃ８は（３８０，２８７）である。

計算機１０は、点Ｃ８と周囲の４点の輝度値（Ｇ値）を用いて、点Ｃ８の輝度変化率Ｈ８を計算する。まず、Ｘ方向の輝度変化率Ｈｘは、点Ｐｘ１，Ｃ８，Ｐｘ２の３点の輝度値を用いて、第１の計算式に基づいて、例えば、Ｈｘ＝（９１−１２８）÷６≒−６．１７のように計算できる。同様に、Ｙ方向の輝度変化率Ｈｙは、点Ｐｙ１，Ｃ８，Ｐｙ２の３点の輝度値を用いて、例えば、Ｈｙ＝（１１８−１１０）÷６≒＋１．３３のように計算できる。なお、正符号は輝度が増加する方向、負符号は輝度が減少する方向を表す。そして、輝度変化率Ｈは、第２の計算式に基づいて、例えば、Ｈ＝√（６．１７²＋１．３３²）≒６．３１となる。第１指標値の計算処理を高速化したい場合、上記のように、対象点Ｃ８のみで輝度変化率Ｈを計算してもよい。

さらに、より高精度の結果を得たい場合、以下のような方式を用いる。計算機１０は、領域６０１内に含まれる画素毎に、上記と同様に、輝度変化率Ｈを計算する。例えば、（Ｃ）で図示する７×７の領域の各画素について、同様に、最大の輝度変化率Ｈが計算される。計算機１０は、領域６０１内の各画素の輝度変化率Ｈのうち、最大であった輝度変化率Ｈを持つ画素を抽出する。計算機１０は、その最大であった輝度変化率Ｈの画素を、結果とする。例えば、点Ｃ８ｂの輝度変化率Ｈが最大であった場合、その点Ｃ８ｂが結果となる。

計算機１０は、同様に、関心領域境界線ＫＬ１上の各点Ｃの領域に関して、最大の輝度変化率Ｈを持つ画素を計算する。この結果が、例えば、各点Ｃの領域での輝度変化率Ｈ（Ｈ１〜Ｈ１２）として設定される。さらに、計算機１０は、複数の輝度変化率Ｈ（Ｈ１〜Ｈ１２）について、最大値、最小値、平均値、標準偏差等を計算する。計算機１０は、複数の輝度変化率Ｈのうち、最大値を持つ１つを選択してもよい。例えば輝度変化率Ｈ８が最大値であるとする。計算機１０は、その輝度変化率Ｈ８を、第１指標値の計算結果として出力してもよい。計算機１０は、さらに、複数の点Ｃの輝度変化率Ｈ（Ｈ１〜Ｈ１２）の平均値（輝度変化率平均値）を、第１指標値の計算結果として出力してもよい。

［第２指標値の計算］
図８は、第２指標値（輝度比率Ｒおよび変動係数Ｖ）を計算する場合に、蛍光画像２２内に第１関心領域Ｒ１と第２関心領域Ｒ２を設定する例を示す。第２指標値を用いる方式は、病変部（またはＦＶＬ領域）と健常な対照部（またはＦＶＲ領域）との対照での解析によって、輝度の比率等を調べる方式である。

（Ａ）の画像８０１は、蛍光画像２２の模式的な画像であり、病変部８０２と健常組織を持つ対照部８０２とを含んでいる。医師または計算機１０は、画像８０１内で、病変部８０２に対し、病変部関心領域である第１関心領域ＲＯＩ１を設定する。例えば、前述の図６の画像Ａ５と同様に、病変部８０２のＦＶＬ領域の境界線の内側付近に関心領域境界線をひくことで、第１関心領域ＲＯＩ１が設定される。

また、医師または計算機１０は、同じ画像８０１内で、病変部の第１関心領域ＲＯＩ１からなるべく離れた位置に、対照部のＦＶＲ領域を持つ第２関心領域ＲＯＩ２を設定する。医師は、口腔内の患部の第１関心領域ＲＯＩ１に対し、例えばなるべく前方（身体正面方向）の位置にある健常組織部分を選択して第２関心領域ＲＯＩ２を設定する。

（Ｂ）は、輝度比率Ｒおよび変動係数Ｖの計算式を示す。計算機１０のパラメータ計算処理部４４は、第１関心領域Ｒ１および第２関心領域Ｒ２の２種類の関心領域の関心領域毎に、面積（例えば画素数）を測定し、その領域における、平均輝度、標準偏差、最小輝度、最大輝度、最頻値等のパラメータを測定する。輝度の単位は例えば［cd/m²］である。また、計算機１０は、各関心領域について、輝度のヒストグラムを作成し表示してもよい。医師は、このヒストグラムの視覚的評価を行ってもよい。

計算機１０の第２指標値計算処理部４６は、上記パラメータを用いて、輝度比率Ｒを計算する。計算式は、例えば、Ｒ＝［病変部（第１関心領域ＲＯＩ１）の平均輝度］÷［対照部（第２関心領域ＲＯＩ２）の平均輝度］×１００％である。第２指標値計算処理部４６は、上記パラメータを用いて、変動係数Ｖを計算する。計算式は、例えば、Ｖ＝［病変部（第１関心領域ＲＯＩ１）の標準偏差］÷［対照部（第２関心領域ＲＯＩ２）の標準偏差］×１００％である。

口腔がんであるか他の病変であるかに応じて、輝度比率Ｒおよび変動係数Ｖには大小の違いがみられる。第２指標値を用いた鑑別処理の際には、その第２指標値の大小の判断に基づいて、分類が可能である。

［３次元グラフ、第３指標値］
計算機１０の３次元グラフ処理部４３は、蛍光画像２２のうち、病変部のＦＶＬ領域を含むように設定された第１関心領域Ｒ１を対象として、３次元グラフＧ１を作成する。この病変部のＦＶＬ領域は、蛍光画像２２の全体の輝度分布のうちで、概略的には、輝度が低い谷のような領域であるといえる。本発明者の知見によれば、このＦＶＬ領域に対応する谷の領域を、詳細に観察すると、口腔がんか他の病変か等の種類に応じて、凹凸形状に違いやパターンがみられる。３次元グラフＧ１は、このＦＶＬ領域の凹凸形状を、所定のカラースケールでの色付けと共に、わかりやすいように可視化するものである。

３次元グラフ処理部４３は、蛍光画像２２のＸ方向およびＹ方向の各画素の輝度値に基づいて、３次元グラフＧ１では、Ｘ方向に蛍光画像２２のＸ方向の各画素をとり、Ｙ方向に蛍光画像２２のＹ方向の各画素をとり、高さ方向であるＺ方向には各画素の輝度値（Ｇ値）をとる。そして、３次元グラフ処理部４３は、輝度値（Ｇ値）のスケールを、所定のカラースケールにマッピングするように変換した値を、Ｚ方向の輝度値として設定する。所定のカラースケールは、グレースケールや疑似カラースケール等も使用可能であり、特に限定されず、可変に設定可能である。所定のカラースケールは、Ｚ方向の凹凸の高さの違いがわかりやすいスケール（例えば低い方から高い方へ、赤、橙、黄、緑、水、青、紫等の色を含んだ多階調のスケール）が選択される。医師は、３次元グラフＧ１を見て、ＦＶＬ領域の凹凸形状の観察に基づいて、口腔がんか他の病変かをある程度鑑別することができる。また、計算機１０は、例えば、３次元グラフＧ１のうち医師が指定したＺ方向の高さ値に対応する断面等を表示させてもよい。これにより、その断面でも凹部や凸部の領域を可視化できる。

さらに、実施の形態１の口腔検診支援システム１では、計算機１０の第３指標値計算処理部４７は、３次元グラフＧ１に関する客観的な評価を実現するために、第３指標値である形状指標値（凹凸形状指標値）を計算する。３次元グラフＧ１は、図９の例のように、輝度分布の凹凸形状を示しており、凹部（谷部）や凸部（山部）が現れている。計算機１０は、これらの凹部や凸部の特性を表す形状指標値を計算する。形状指標値の詳しい値の例は以下が挙げられる。

（ａ）凹部または凸部の数、および密度： 計算機１０は、Ｚ方向の輝度値（Ｇ値）に関する輝度閾値を用いて、凹部または凸部を抽出する。例えば凸部を検出するものとする。計算機１０は、輝度閾値を用いて、凸部の高さ（底面と頂上面との差）が所定の高さ以上である凸部を抽出する。計算機１０は、抽出した凸部の数を得る。また、計算機１０は、単位面積（第１関心領域Ｒ１）あたりの凸部の数（言い換えれば密度）を計算する。

（ｂ）凹部または凸部の高さ： 計算機１０は、例えば各凸部の高さを計測する。また、計算機１０は、単位面積における複数の各凸部の高さの平均値や標準偏差を計算する。

（ｃ）凹部または凸部の面積： 計算機１０は、例えば抽出した各凸部の面積（例えば平面視で凸部の頂上部分の面積）を計算する。また、計算機１０は、複数の凸部の面積の平均値や標準偏差を計算する。

計算機１０は、上記計算した形状指標値を出力する。さらに、計算機１０の鑑別処理部４８は、形状指標値から、鑑別の分類値６１を決定してもよい。処理例は以下の通りである。計算機１０は、例えば凸部の数を、閾値と比較し、多いか少ないかに分ける。あるいは、計算機１０は、例えば凸部の密度を、閾値と比較し、密か疎かに分ける。また、計算機１０は、例えば凸部の高さの平均値を、閾値と比較し、高いか低いかに分ける。また、計算機１０は、例えば凸部の面積の平均値を、閾値と比較し、大小に分ける。

計算機１０は、各形状指標値の比較結果から、所定の判断によって、患部が口腔がんであるか他の病変であるかに関する分類値を決定する。所定の判断は、形状指標値毎の判断でもよいし、複数の形状指標値の組み合わせによる判断でもよい。例えば、あるタイプの悪性病変に関する判断としては、凸部の数または密度が閾値以上で、かつ、凸部の高さの平均値が閾値以上の場合には、その悪性病変の可能性が高いという分類となる。また、例えば、あるタイプの良性病変に関する判断としては、凸部の数または密度が閾値未満で、かつ、凸部の高さの平均値が閾値未満の場合には、その良性病変の可能性が高いという分類となる。

図９は、３次元グラフＧ１の例を示す。（Ａ）の３次元グラフＧＡは、患部が口腔がん（特にびらん型）である場合を示す。３次元グラフＧＡは、比較的高い凸部（山）や凹部（谷）が比較的多数あることがわかる。（Ｂ）の３次元グラフＧＢは、患部が口内炎である場合を示す。３次元グラフＧＢは、比較的低い凸部（山）や凹部（谷）が比較的少数あることがわかる。このように、病変の種類に応じて、３次元グラフＧ１で凹凸形状には違いがみられる。第３指標値を用いることで、このような凹凸形状の評価が可能であり、病変に応じて異なるパターン（例えばあるタイプの口腔がんを表す第１パターン、口内炎を表す第２パターン等）に分類できる。

［画面例］
図１０は、計算機１０の表示画面の例を示す。この画面は、口腔検診の際に、対象の患者の口腔に関する、２種類の画像と、指標値を含む口腔検診結果３２とを表示する画面の例である。この画面は、領域１００１に写真画像２１が表示され、領域１００２に蛍光画像２２が表示される。すなわち、写真画像２１と蛍光画像２２とを組として並列に２種類の画像が表示される。この領域には、患者情報や画像ＩＤ等の関連情報も併せて表示してもよい。また、本例では、第２指標値を計算する場合に対応して、蛍光画像２２に対し、第１関心領域ＲＯＩ１と第２関心領域ＲＯＩ２が設定されている様子を示す。計算機１０は、蛍光画像２２に関心領域が設定されると、自動的に、写真画像２１の対応する位置にも関心領域境界線を表示する。領域１００１等では、画像の拡大／縮小等の操作も可能である。医師は、２種類の画像を見ながら、視覚的評価を行うことができる。なお、口腔内の１つの対象領域に限らず、複数の各対象領域に関して、同様に２種類の画像を表示することも可能である。

変形例として、医師は、写真画像２１内の患部領域に対し関心領域を設定する操作を行うこともできる。計算機１０は、一方の種類の画像内に関心領域が設定されると、他方の種類の画像内の対応する位置の領域に、関心領域を自動的に設定する。

変形例として、計算機１０は、写真画像２１または蛍光画像２２から、所定の画像処理によって、患部と思われる画素領域を判断して抽出し、その画素領域に対し自動的に関心領域を設定してもよい。例えば、計算機１０は、閾値を用いて、蛍光画像２２内からＦＶＬ領域を自動的に抽出し、そのＦＶＬ領域に対し関心領域を設定してもよい。

また、この画面は、指示入力のためのボタン１００３，１００４，１００５を有する。ボタン１００３は、２種類の画像の撮像指示を入力するためのボタンである。また、撮像した複数の画像がある場合には、ボタン１００３等によって画像の選択や切り替えが可能である。

ボタン１００４は、関心領域の設定指示を入力するためのボタンである。医師は、関心領域を設定する際には、２種類の画像を見比べて患部等の位置関係を把握しながら、例えば蛍光画像２２内のＦＶＬ領域に対し関心領域を設定することができる。

ボタン１００５は、指標値計算等の解析の実行指示を入力するためのボタンである。計算機１０は、ボタン１００５の押下に応じて解析を実行し、前述の指標値等を計算する。この画面は、領域１００６に、解析結果の指標値が表示され、領域１００７に、結果値６０（鑑別の分類値６１、アドバイスの分類値６２）が表示される。また、この画面で、「３次元グラフ」のボタン１００８が押下された場合、計算機１０は、所定の領域に、３次元グラフＧ１を表示し、領域１００６には、第３指標値を表示し、領域１００７には、第３指標値に関する結果値を表示する。

［補足−輝度断面］
図１１は、補足として、蛍光画像の輝度断面を考えた場合の形状のイメージ（不正確な模式図）を示す。（Ａ）は、前述の口腔がんの画像Ａ２の場合、（Ｂ）は、口内炎の画像Ｂ２の場合のイメージを示す。（Ａ）で、ある位置の断面（Ａ−Ａ線）の方向における例えば点ｐ１から点ｐ２までの画素位置の輝度値の分布のイメージを、下側のグラフに示す。点ｐＬ１は境界線Ｌ１に対応する位置である。このように、口腔がんの場合、ＦＶＲとＦＶＬとの境界付近では輝度の変化が緩やかであり、境界が不明瞭である。また、ＦＶＬ領域では、比較的高い多数の凸部（または凹部）がみられる。（Ｂ）で、ある位置の断面（Ｂ−Ｂ線）の方向における例えば点ｐ３から点ｐ４までの画素位置の輝度値の分布のイメージを下側のグラフに示す。点ｐＬ２は境界線Ｌ１に対応する位置である。このように、口内炎の場合、ＦＶＲとＦＶＬとの境界付近では輝度の変化が急であり、境界が明瞭である。また、ＦＶＬ領域では、比較的低い少数の凸部（または凹部）がみられる。前述の第１指標値や第３指標値は、このような輝度の特性を反映している。

［効果等］
上記のように、実施の形態１の口腔検診支援システム１によれば、一般の多数の開業歯科医院を含む歯科医院で患者が口腔がん検診を含む口腔検診を容易に受けることができる仕組みや、医師による口腔がんと他の病変との鑑別を支援できる仕組み等を提供することができる。口腔検診支援システム１によれば、指標値や鑑別の分類値を含む口腔検診結果３２を提供できる。これにより、口腔がんの早期発見、スクリーニング、トリアージ等をしやすくでき、日本における口腔がんによる死亡率の低減に貢献できる。患者および医師は、口腔検診結果３２から、専門医に相談や連携する等、早期対応ができる。また、口腔検診支援システム１によれば、各歯科医院での口腔検診の導入を容易にし、医師による口腔検診作業をより容易にできる。本システムは、医学生等の支援にも適用できる。口腔検診支援システム１によれば、一般の多数の開業歯科医院の医師が、口腔がん等の重大な疾患に関して第一発見者になれるように、口腔検診および診療の力を向上できる。

実施の形態１の変形例として以下も可能である。実施の形態１では、計算機１０は３種類の指標値（第１指標値、第２指標値、第３指標値）を計算する機能を有する構成としたが、これに限らず、１種類または２種類の指標値のみを計算する機能を有する構成としてもよい。また、図１で、計算機１０は、２種類の画像（写真画像２１、蛍光画像２２）に限らず、Ｘ線撮影装置によるＸ線画像等の他の種類の画像を追加して扱ってもよい。また、図１で、計算機１０は、開業歯科医院の端末に限らず、専門歯科医院の専門医端末７として設けられてもよい。この変形例の場合、専門医端末７である計算機１０は、専門医による鑑別等を支援できる。専門歯科医院は、口腔外科を持つ基幹病院や歯科大学病院等である。専門医は、開業歯科医師よりも口腔がんに関する知見やスキルを持つ医師である。

他の変形例として、図１で、計算機１０は、事業者のサーバ６として設けられてもよい。サーバ６は、クラウドコンピュータシステムのサーバでもよい。この変形例の場合、歯科医院端末（専門医端末７でもよい）と、事業者のサーバ６（計算機１０）とが、例えばクライアント・サーバ方式で連携する。例えば、歯科医院端末は、２種類の画像およびデータ３１を含む要求データを、サーバ６へ送信する。サーバ６は、その要求データを受信し、実施の形態１と同様に、解析等を行い、口腔検診結果３２を作成する。サーバ６は、口腔検診結果３２を含む応答データを、歯科医院端末に送信する。歯科医院端末は、その応答データを受信して出力する。また、サーバ６のＤＢに、各歯科医院端末に係わるデータを集積し管理するようにしてもよいし、そのＤＢのデータ群に対する統計処理や分析処理、機械学習処理等を行うようにしてもよい。

（実施の形態２）
図１を用いて、他の実施の形態として実施の形態２の口腔検診支援システムについて説明する。実施の形態２の口腔検診支援システムにおける基本的な構成は、実施の形態１と同様であり、以下では、実施の形態２における実施の形態１とは異なる部分について説明する。実施の形態２の口腔検診支援システムは、図１での歯科医院の要素は同じであり、追加構成要素として、通信網５を介して、事業者のサーバ６と専門歯科医院の専門医端末７とを有する。実施の形態１では、基本的に歯科医院内で口腔検診が実現されていた。それに対し、実施の形態２では、例えば開業歯科医院と専門歯科医院とで連携した口腔検診を実現する。

［システム構成例（１）］
実施の形態２の口腔検診支援システムの構成例は以下の通りである。このシステムは、図１での歯科医院端末と、専門医端末７とが、通信で連携する。歯科医院端末である計算機１０には前述の支援のための機能が実装されている。歯科医院端末である計算機１０は、前述の２種類の画像およびデータ３１に対する解析に基づいて、一旦、口腔検診結果３２を作成する。その際、歯科医院端末は、図３の結果値６０における鑑別の分類値６１またはアドバイスの分類値６２に応じて、専門医端末７との連携を実行するかどうかを決定する。例えば、鑑別の分類値６１が第１分類（口腔がんを示す値）である場合、あるいはアドバイスの分類値６２が第１分類（専門医受診推奨を示す値）である場合に、歯科医院端末は、自動的に専門医端末７への連携を実行する。あるいは、結果値６０で、鑑別が難しいことを表す第３分類値である場合（経過観察とすべきか、専門医への相談をすべきか、どのような処置をすべきか等の判断が難しい場合）に、専門医端末７への連携を実行させるものとしてもよい。

なお、この連携の動作は、結果値６０に応じた連携の動作の指示が設定されている構成等で実現できる。歯科医院端末は、連携実行の際、口腔検診結果３２のデータ（２種類の画像、問診や所見のデータ３１、指標値、結果値６０等を含む）と、アドバイスまたは鑑別を求める旨のメッセージとを含む要求データを、専門医端末７へ送信する。この送信は、例えば電子メール形式でもよいし、Ｗｅｂページ形式でもよい。歯科医院端末からサーバ７にＷｅｂページ形式の要求データをアップロードし、専門医端末７からサーバ６上の要求データを参照する構成等でもよい。また、要求データには、結果値６０の分類値に応じて、重要度やレベルを持たせてもよい。例えば、第１分類（口腔がんを示す値）である場合には、高い重要度やレベルとする。この場合、例えば、要求データにアラート表示を追加し、専門医から２４時間以内に応答をもらう仕組みとする。

専門医端末７は、歯科医院端末からの要求データを受信し、専門医は、その要求データの内容を表示画面等で確認して、医師からの要求を把握する。専門医は、要求に対し、例えば鑑別に関するアドバイス、または自身による鑑別結果をまとめ、専門医端末７に入力する。専門医端末７は、それらを含む応答データを構成し、歯科医院端末へ送信する。歯科医院端末は、応答データを受信して出力する。医師は、応答データの内容を表示画面等で確認し、それに基づいて患者との相談等を行う。このように、患者および医師は、歯科医院にいながら、専門医のアドバイス等が得られる。このシステムによれば、専門歯科医院に受診や連携をする前に、一般の歯科医院で一次的なスクリーニングが可能であり、一般の歯科医院で対応しにくい場合には専門歯科医院にスムーズに連携が可能である。

［システム構成例（２）］
変形例のシステムとして以下としてもよい。このシステムで、図１の歯科医院端末は、２種類の画像やデータ３１の入力までを行い、指標値計算等の解析を行わない。専門医端末７には、前述の計算機１０の解析等の機能が実装されている。歯科医院端末は、口腔検診に係わる２種類の画像やデータ３１を含む要求データを構成し、専門医端末７へ送信する。専門医端末７は、要求データの内容の画像に対し、指標値の計算等の解析を実行し、口腔検診結果３２を作成する。専門医は、口腔検診結果３２を確認し、鑑別結果やアドバイス等のコメントを入力する。専門医端末７は、そのコメントを含む口腔検診結果３２を含む応答データを構成し、歯科医院端末に送信する。歯科医院端末は、応答データを受信して出力する。医師は、応答データの内容を確認し、それに基づいて患者との相談等を行う。このシステムでは、一般の歯科医院は口腔検診の入口・出口として機能とし、口腔検診内の主な鑑別は専門医による割合が大きいものとなる。他のシステム例としては、歯科医院端末、サーバ６、および専門医端末７の３つの装置間で同様に連携を行ってもよい。

［システム構成例（３）］
変形例のシステムとして以下としてもよい。日本全国の各地域に存在する多数の開業歯科医院、および基幹病院等の専門歯科医院が、このシステムに登録される。提携する各歯科医院では、前述の計算機１０等が導入される。例えば、図１のサーバ６（または各計算機１０）は、登録に基づいて、各開業歯科医院（医師および歯科医院端末）および専門歯科医院（専門医および専門医端末７）の情報を記憶する。この情報は、管理や制御用の情報であり、名前、住所、ＩＰアドレス、メールアドレス等を含む。また、サーバ６（または各計算機１０）は、歯科医院間の連携を可能とするために、予め、連携を行う対象や候補となる歯科医院同士の対応付けの情報を、テーブル等に設定しておく。この対応付けは、地域毎に患者が各歯科医院に行きやすいことを考慮して設定される。例えば、ある患者がある開業歯科医院で口腔検診を受けた結果、口腔がんの可能性が示された場合に、専門歯科医院への受診が推奨される。その際に患者が受診しやすいように、開業歯科医院と専門歯科医院との対応付けが設定されている。例えば、歯科医院毎、医師毎に、連携先の歯科医院を指定して登録可能である。また、歯科医院間の対応付けは、１対１に限らず可能である。例えば、１つの歯科医院に対し、２つ以上の専門歯科医院が対応付けて設定されてもよい。また、例えば、地域毎に、複数の歯科医院が１つの基幹病院に対応付けられ、さらに、基幹病院同士で対応付けがされてもよい。なお、歯科医院に限らず、口腔検診を受け付ける健診センター等にも適用可能である。

この変形例のシステムによれば、患者を専門歯科医院の受診に効率的にナビゲーションすることができる。患者は、一般の歯科医院で、通常の診療等に伴い、口腔検診を受ける。口腔検診結果３２に基づいて、患者は、医師から、口腔がんの可能性に関する鑑別結果またはアドバイス等を受けることができる。医師は、口腔検診結果３２に基づいて、専門医受診推奨の場合には、連携先の専門歯科医院を患者に紹介する。口腔検診結果３２の書類にもその専門歯科医院の情報が記載される。患者は、すぐにその専門歯科医院を受診して専門医に相談することができ、早期に口腔がんに対処することができる。

以上、本発明を実施の形態に基づいて具体的に説明したが、本発明は前述の実施の形態に限定されず、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。

１…口腔検診支援システム、２…カメラ、３…蛍光光学機器、４…端末、５…通信網、６…サーバ、７…専門医端末、１０…計算機、２１…写真画像、２２…蛍光画像、３１…データ、３２…口腔検診結果。

Claims (9)

1. 口腔がん検診を含む口腔検診を支援する口腔検診支援システムであって、
   計算機を備え、
   前記計算機は、
   医師の操作に基づいて、蛍光光学機器を用いて患者の口腔内を撮影した蛍光画像を含むデータを入力し、
   前記蛍光画像内で、患部に対応する第１関心領域を設定し、
   前記第１関心領域から、蛍光可視低下のＦＶＬ領域と周囲の蛍光可視保持のＦＶＲ領域との境界領域における輝度変化率（Ｈ）を計算し、
   前記輝度変化率（Ｈ）を、口腔がんと他の病変との鑑別のための指標値の１つとして、前記指標値を含む口腔検診結果データを出力し、
   前記計算機は、前記輝度変化率（Ｈ）を計算する際、前記第１関心領域の前記境界領域内で、１つ以上の対象点を設定し、前記対象点毎に、または前記対象点を含む画素領域毎に、最大の輝度変化率を計算する、
   口腔検診支援システム。
2. 口腔がん検診を含む口腔検診を支援する口腔検診支援システムであって、
   計算機を備え、
   前記計算機は、
   医師の操作に基づいて、蛍光光学機器を用いて患者の口腔内を撮影した蛍光画像を含むデータを入力し、
   前記蛍光画像内で、患部に対応する第１関心領域と、健常の対照部に対応する第２関心領域とを設定し、
   前記第１関心領域と前記第２関心領域との対照で、輝度比率（Ｒ）を、Ｒ＝［第１関心領域の平均輝度］÷［第２関心領域の平均輝度］によって計算し、変動係数（Ｖ）を、Ｖ＝［第１関心領域の輝度の標準偏差］÷［第２関心領域の輝度の標準偏差］によって計算し、
   前記輝度比率（Ｒ）および前記変動係数（Ｖ）を、前記口腔がんと他の病変との鑑別のための指標値の１つとして、前記指標値を含む口腔検診結果データを出力する、
   口腔検診支援システム。
3. 請求項１記載の口腔検診支援システムにおいて、
   前記計算機は、前記輝度変化率（Ｈ）を、閾値と比較して、前記鑑別に関する少なくとも２つ以上の分類値のうちの１つの分類値を含む第１結果値を、前記口腔検診結果データの１つとして出力する、
   口腔検診支援システム。
4. 請求項２記載の口腔検診支援システムにおいて、
   前記計算機は、前記輝度比率（Ｒ）および前記変動係数（Ｖ）を、それぞれ、閾値と比較して、前記鑑別に関する少なくとも２つ以上の分類値のうちの１つの分類値を含む第１結果値を、前記口腔検診結果データの１つとして出力する、
   口腔検診支援システム。
5. 請求項３または４に記載の口腔検診支援システムにおいて、
   前記計算機は、前記第１結果値に応じて、前記患者へのアドバイスに関する、専門歯科医院受診推奨か経過観察かを含む、少なくとも２つ以上の分類値のうちの１つの分類値を含む第２結果値を、前記口腔検診結果データの１つとして出力する、
   口腔検診支援システム。
6. 請求項１記載の口腔検診支援システムにおいて、
   前記計算機は、前記蛍光画像の前記第１関心領域について、Ｘ方向およびＹ方向に画素をとり、高さ方向であるＺ方向に画素の輝度値を所定のカラースケールにマッピングした値をとった３次元グラフを作成し、前記３次元グラフを表示画面に表示する、
   口腔検診支援システム。
7. 口腔がん検診を含む口腔検診を支援する口腔検診支援システムであって、
   計算機を備え、
   前記計算機は、
   医師の操作に基づいて、蛍光光学機器を用いて患者の口腔内を撮影した蛍光画像を含むデータを入力し、
   前記蛍光画像内で、患部に対応する第１関心領域を設定し、
   前記第１関心領域から、蛍光可視低下のＦＶＬ領域と周囲の蛍光可視保持のＦＶＲ領域との境界領域における輝度変化率（Ｈ）を計算し、
   前記輝度変化率（Ｈ）を、口腔がんと他の病変との鑑別のための指標値の１つとして、前記指標値を含む口腔検診結果データを出力し、
   前記計算機は、
   前記蛍光画像の前記第１関心領域について、Ｘ方向およびＹ方向に画素をとり、高さ方向であるＺ方向に画素の輝度値を所定のカラースケールにマッピングした値をとった３次元グラフを作成し、前記３次元グラフを表示画面に表示し、
   前記３次元グラフにおける凹凸形状を表す形状指標値として、凹部または凸部に関する数、密度、高さ、および面積の少なくとも１つを計算し、
   前記形状指標値と、閾値とを比較して、前記鑑別に関する少なくとも２つ以上の分類値のうちの１つの分類値を含む結果値を、前記口腔検診結果データの１つとして出力する、
   口腔検診支援システム。
8. 請求項１または２に記載の口腔検診支援システムにおいて、
   前記計算機は、開業歯科医院または専門歯科医院の前記医師が操作する端末である、
   口腔検診支援システム。
9. 請求項１または２に記載の口腔検診支援システムにおいて、
   前記計算機は、前記蛍光光学機器に一体として実装されている、
   口腔検診支援システム。