JP6900345B2 - 診断支援装置、診断支援システム、表示制御装置、診断支援方法、及び診断支援プログラム - Google Patents

Description

本開示は、診断支援装置、診断支援システム、表示制御装置、診断支援方法、及び診断支援プログラムに関する。

従来、読影を依頼する医用画像の選択と、医用画像の被写体の対象部位及び対応症例の少なくとも一方を含む画像関連情報の入力と、読影を依頼する読影依頼先の選択とを行い、配信サーバに医用画像と画像関連情報とを送信する端末が開示されている（特許文献１参照）。この技術では、配信サーバは、医用画像の対象部位又は対応症例が読影依頼先の専門分野の範囲に含まれるか否かを判定する。また、配信サーバは、その判定結果に基づいて、その医用画像を読影依頼先の端末に配信するか、又は医用画像の配信を中止するかを判断する。

また、医用画像データの属性を示す情報と読影の段階を示す情報とを含む振分特性情報を記憶しておき、記憶された振分特性情報に対応する値を、読影医毎に受け付ける技術が開示されている（特許文献２参照）。この技術では、読影依頼に関する読影を担当する読影医であって、任意の段階における読影を担当する読影医を決定する際に、読影依頼に対応する医用画像データの属性を示す情報と、任意の段階を示す情報とを用いて振分特性情報を特定する。そして、この技術では、特定した振分特性情報に対応する読影医毎の値に基づいて、任意の段階における読影医を決定する。

また、検体を提供した動物の種類又は品種を示す属性情報を受け付け、検体を測定して検体の最終的な測定結果である物性値情報を取得し、物性値情報を属性情報と対応付けて中央装置へ送信する端末が開示されている（特許文献３参照）。この技術では、中央装置は、複数の端末から、属性情報と、属性情報に対応付けられた物性値情報とを受信し、受信した物性値情報及び属性情報を記憶し、記憶した物性値情報及び属性情報を出力する。

特開２０１４−４８８２４号公報 特開２０１７−１８７８６９号公報 特開２００９−１４５１１５号公報

ところで、動物は種族及び品種等に応じて体型及び大きさがおおきく異なるため、医用画像の読影に関して適切な読影者を割り当て、専門的な読影を行うことが求められる。しかしながら、特許文献１〜３に記載の技術では、動物を撮影して得られた医用画像を種族や品種等に応じて適切な読影者を割り当てることについては考慮されていない。

本開示は、以上の事情を鑑みて成されたものであり、動物を撮影して得られた医用画像に適切な読影者を割り当てることができる診断支援装置、診断支援システム、表示制御装置、診断支援方法、及び診断支援プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本開示の診断支援装置は、読影対象とする動物を撮影して得られた医用画像を取得する取得部と、読影対象とする動物の種族及び品種の少なくとも一方を含む動物種情報に応じて、医用画像に読影者を割り当てる割当部と、を備えている。

なお、本開示の診断支援装置は、医用画像及び読影対象とする動物を光学的に撮影して得られた光学画像の少なくとも一方を用いて動物の種族及び品種の少なくとも一方を推定する推定部を更に備えてもよい。

また、本開示の診断支援装置は、取得部が、読影対象とする動物の検体の検査結果を更に取得してもよい。

また、本開示の診断支援装置は、検体が、血液、尿、唾液、及び角膜の細胞の少なくとも１つであってもよい。

また、本開示の診断支援装置は、動物種情報、医用画像、及び検査結果を用いて、読影対象とする動物が罹患し易い疾患を推定する第２推定部を更に備えてもよい。

また、本開示の診断支援装置は、割当部が、動物種情報に加え、第２推定部により推定された疾患に応じて、医用画像に読影者を割り当ててもよい。

上記目的を達成するために、本開示の診断支援システムは、読影対象とする動物を撮影して得られた医用画像を取得する第１取得部と、読影対象とする動物の種族及び品種の少なくとも一方を含む動物種情報に応じて、医用画像に読影者を割り当てる割当部と、を備えた診断支援装置、及び診断支援装置から医用画像及び読影対象とする動物の大きさを判別可能な情報を取得する第２取得部と、第２取得部により取得された医用画像及び動物の大きさを判別可能な情報を用いて、医用画像及び動物の大きさを視認可能な情報を表示部に表示する制御を行う表示制御部と、を備えた表示制御装置を含む。

なお、本開示の診断支援システムは、診断支援装置が、医用画像の撮影に用いられた撮影装置の撮影面のサイズ、解像度、及び医用画像の画素数を用いて、動物の大きさを判別可能な情報を導出する導出部を更に備えてもよい。

上記目的を達成するために、本開示の表示制御装置は、読影対象とする動物を撮影して得られた医用画像及び読影対象とする動物の大きさを判別可能な情報を取得する取得部と、取得部により取得された医用画像及び動物の大きさを判別可能な情報を用いて、医用画像及び動物の大きさを視認可能な情報を表示部に表示する制御を行う表示制御部と、を備えている。

上記目的を達成するために、本開示の診断支援方法は、読影対象とする動物を撮影して得られた医用画像を取得し、読影対象とする動物の種族及び品種の少なくとも一方を含む動物種情報に応じて、医用画像に読影者を割り当てる処理をコンピュータが実行するものである。

また、上記目的を達成するために、本開示の診断支援プログラムは、読影対象とする動物を撮影して得られた医用画像を取得し、読影対象とする動物の種族及び品種の少なくとも一方を含む動物種情報に応じて、医用画像に読影者を割り当てる処理をコンピュータに実行させるためのものである。

本開示によれば、動物を撮影して得られた医用画像に適切な読影者を割り当てることができる。

実施形態に係る診断支援システムの構成の一例を示すブロック図である。 実施形態に係る診断支援装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 実施形態に係る読影者テーブルの一例を示す図である。 実施形態に係る読影者テーブルの説明するための図である。 実施形態に係る動物種推定モデルの一例を示す図である。 実施形態に係る疾患推定モデルの一例を示す図である。 実施形態に係る表示制御装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 実施形態に係る診断支援装置の機能的な構成の一例を示すブロック図である。 実施形態に係る表示制御装置の機能的な構成の一例を示すブロック図である。 実施形態に係る割当処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る表示処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る医用画像の表示画面の一例を示す図である。

以下、図面を参照して、本開示の技術を実施するための形態例を詳細に説明する。

まず、図１を参照して、本実施形態に係る診断支援システム１０の構成を説明する。図１に示すように、診断支援システム１０は、診断支援装置１２及び複数の表示制御装置１４を含む。診断支援装置１２には、動物病院から、読影対象とする動物を撮影して得られた医用画像の読影依頼が送信される。また、動物病院からは、読影依頼とともに、読影対象とする動物の識別情報、撮影部位等を含む撮影情報、及び医用画像も診断支援装置１２に送信される。医用画像は、ＤＲ（Digital Radiography）カセッテ等の放射線画像撮影装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、及び超音波診断装置等の撮影装置による撮影により得られた画像である。この医用画像には、例えば、撮影装置の識別情報、ＤＲカセッテにおける放射線の検出面のサイズ等の撮影面のサイズ、及び解像度等の撮影装置に関する情報が属性情報として付加される。

更に、動物病院からは、読影依頼とともに、動物の検体の一例としての血液を検査して得られた検査結果も診断支援装置１２に送信される。なお、動物の検体は、血液に限定されず、血液、尿、唾液、及び角膜の細胞の少なくとも１つを含んでいればよい。

表示制御装置１４は、医用画像を読影する読影者毎に設けられる。診断支援装置１２及び各表示制御装置１４は、互いに通信可能にネットワークＮに接続される。

次に、図２を参照して、本実施形態に係る診断支援装置１２のハードウェア構成を説明する。図２に示すように、診断支援装置１２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０、一時記憶領域としてのメモリ２１、及び不揮発性の記憶部２２を含む。また、診断支援装置１２は、液晶ディスプレイ等の表示部２３、キーボードとマウス等の入力部２４、及びネットワークＮに接続されるネットワークＩ／Ｆ（InterFace）２５を含む。ＣＰＵ２０、メモリ２１、記憶部２２、表示部２３、入力部２４、及びネットワークＩ／Ｆ２５は、バス２６に接続される。診断支援装置１２の例としては、サーバコンピュータ及びクラウドサーバ等が挙げられる。

記憶部２２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、及びフラッシュメモリ等によって実現される。記憶媒体としての記憶部２２には、診断支援プログラム３０、読影者テーブル３２、動物種推定モデル３４、及び疾患推定モデル３６が記憶される。ＣＰＵ２０は、記憶部２２から診断支援プログラム３０を読み出してからメモリ２１に展開し、展開した診断支援プログラム３０を実行する。

図３に、読影者テーブル３２の一例を示す。図３及び図４に示すように、読影者テーブル３２には、読影者の経験及び能力等に応じて、読影者毎に、読影可能な動物の種族及び品種と、読影が得意な部位及び疾患とが記憶される。なお、読影者テーブル３２の種族列、品種列、部位列、及び疾患列に「ＡＬＬ」が記憶されている読影者は、全ての種族及び品種の医用画像の読影が可能であり、全ての部位及び疾患の読影が得意であることを表している。

更に、読影者テーブル３２には、読影者毎に、２次読影の要否（２次要否）、２次読影を担当できるか否か（２次担当）、及び通知先が記憶される。読影者テーブル３２の２次要否列には、対応する読影者が１次読影を行った場合に、２次読影が必要であるか否かを表す情報が記憶される。例えば経験が少ない若手の獣医師等がこれに該当する。図３及び図４の例では、医師Ａ及び医師Ｂが１次読影を行った場合は２次読影が不要であり、医師Ｃ及び医師Ｄが１次読影を行った場合は２次読影が必要であることを表している。また、読影者テーブル３２の２次担当列には、対応する読影者が２次読影を担当できるか否かを表す情報が記憶される。また、読影者テーブル３２の通知先列には、対応する読影者の連絡先の一例としての電子メールアドレスが記憶される。

図５に、動物種推定モデル３４の一例を示す。図５に示すように、本実施形態に係る動物種推定モデル３４は、入力層、複数の中間層、及び出力層を含むニューラルネットワークとされている。動物種推定モデル３４の入力層には、医用画像が入力される。動物種推定モデル３４の出力層は、入力された医用画像に対応する動物の種族及び品種を含む動物種情報を出力する。動物種推定モデル３４は、過去に撮影された医用画像、及びその医用画像に対応する動物種情報の複数の組み合わせを教師データとして学習されることによって予め得られている。動物種とは、犬か猫かであったり、犬の中のプードルなのかチワワなのかといった動物を複数に分類するための情報で、一般的に種族や品種といわれるものである。

図６に、疾患推定モデル３６の一例を示す。図６に示すように、本実施形態に係る疾患推定モデル３６は、入力層、複数の中間層、及び出力層を含むニューラルネットワークとされている。疾患推定モデル３６の入力層には、医用画像、動物の血液を検査して得られた検査結果、及び動物種情報が入力される。疾患推定モデル３６の出力層は、入力された医用画像、検査結果、及び動物種情報に対応する動物が、罹患する確率が所定値（例えば、５０％）以上の疾患等の罹患し易い疾患を出力する。疾患推定モデル３６は、過去に撮影された医用画像、検査結果、及び動物種情報と、その医用画像、検査結果、及び動物種情報に対応する動物が罹患した疾患との複数の組み合わせを教師データとして学習されることによって予め得られている。なお、疾患推定モデル３６の出力層は、１種類の疾患を出力してもよいし、複数種類の疾患を出力してもよい。動物種ごとに罹患し易い疾患が異なり、かつ動物種、例えば犬種等は700〜800あると言われており、たとえ専門的な人材であっても珍しい犬種等での診断は難しいことが想定される。このため疾患の候補を提示できることで獣医師への利便性が高い。

次に、図７を参照して、本実施形態に係る表示制御装置１４のハードウェア構成を説明する。図７に示すように、表示制御装置１４は、ＣＰＵ４０、一時記憶領域としてのメモリ４１、及び不揮発性の記憶部４２を含む。また、表示制御装置１４は、液晶ディスプレイ等の表示部４３、キーボードとマウス等の入力部４４、及びネットワークＮに接続されるネットワークＩ／Ｆ４５を含む。ＣＰＵ４０、メモリ４１、記憶部４２、表示部４３、入力部４４、及びネットワークＩ／Ｆ４５は、バス４６に接続される。表示制御装置１４の例としては、パーソナルコンピュータ等が挙げられる。

記憶部４２は、ＨＤＤ、ＳＳＤ、及びフラッシュメモリ等によって実現される。記憶媒体としての記憶部４２には、表示制御プログラム４８が記憶される。ＣＰＵ４０は、記憶部４２から表示制御プログラム４８を読み出してからメモリ４１に展開し、展開した表示制御プログラム４８を実行する。

次に、図８を参照して、本実施形態に係る診断支援装置１２の機能的な構成について説明する。図８に示すように、診断支援装置１２は、取得部５０、第１推定部５２、第２推定部５４、割当部５６、導出部５８、及び送信部６０を含む。ＣＰＵ２０が診断支援プログラム３０を実行することで、取得部５０、第１推定部５２、第２推定部５４、割当部５６、導出部５８、及び送信部６０として機能する。

取得部５０は、動物病院から読影依頼とともに送信された、読影対象とする動物を撮影して得られた医用画像を、ネットワークＩ／Ｆ２５を介して取得する。更に、取得部５０は、動物病院から読影依頼とともに送信された、読影対象とする動物の血液を検査して得られた検査結果、動物の識別情報、及び撮影情報もネットワークＩ／Ｆ２５を介して取得する。そして、取得部５０は、取得した医用画像、検査結果、動物の識別情報、及び撮影情報を記憶部２２に記憶する。

第１推定部５２は、取得部５０により取得された医用画像を動物種推定モデル３４に入力し、動物種推定モデル３４から出力された動物種情報を取得することによって、読影対象とする動物の種族及び品種を推定する。

第２推定部５４は、取得部５０により取得された医用画像及び検査結果と、第１推定部５２により推定された種族及び品種を含む動物種情報とを疾患推定モデル３６に入力し、疾患推定モデル３６から出力された疾患を取得する。これにより、第２推定部５４は、読影対象とする動物が罹患し易い疾患を推定する。

割当部５６は、第１推定部５２により推定された種族及び品種を含む動物種情報と、第２推定部５４により推定された疾患と、撮影部位とに応じて、取得部５０により取得された医用画像に読影者を割り当てる。具体的には、割当部５６は、読影者テーブル３２を参照し、第１推定部５２により推定された種族及び品種を読影可能で、第２推定部５４により推定された疾患の読影が得意で、かつ撮影部位の読影が得意な読影者を医用画像に割り当てる。

導出部５８は、取得部５０により取得された医用画像の属性情報として付加された撮影装置に関する情報を用いて、読影対象とする動物の大きさを判別可能な情報を導出する。本実施形態では、導出部５８は、医用画像を撮影した撮影装置の撮影面のサイズ（有効画素領域のサイズ）の一例としての横の長さ（例えば、１７インチカセッテで430mm等）と、医用画像の横の画素数を用いて、或いは撮影装置の解像度（例えば、ｄｐｉ（dots per inch）で表される値）を用いて、読影対象とする動物の大きさを判別可能な情報として、動物の実寸が判別可能な医用画像の横の長さを導出する。そして、導出部５８は、導出した読影対象とする動物の大きさを判別可能な情報を、医用画像に対応付けて記憶部２２に記憶する。なお、導出部５８は、医用画像と、医用画像の属性情報として付加された撮影装置に関する情報とを用いて、動物の体長を導出してもよい。

送信部６０は、読影者テーブル３２を参照し、割当部５６により割り当てられた読影者の通知先の電子メールアドレスに電子メールを送信することによって、医用画像が割り当てられたことを読影者に通知する。この電子メールには、例えば、読影対象とする医用画像を特定するため識別情報等が含まれる。

次に、図９を参照して、本実施形態に係る表示制御装置１４の機能的な構成について説明する。図９に示すように、表示制御装置１４は、取得部７０及び表示制御部７２を含む。ＣＰＵ４０が表示制御プログラム４８を実行することで、取得部７０及び表示制御部７２として機能する。

取得部７０は、診断支援装置１２から、読影対象とする医用画像、及び読影対象とする動物の大きさを判別可能な情報を取得する。表示制御部７２は、取得部７０により取得された医用画像及び動物の大きさを判別可能な情報を用いて、医用画像及び動物の大きさを視認可能な情報を表示部４３に表示する制御を行う。

次に、図１０及び図１１を参照して、本実施形態に係る診断支援システム１０の作用を説明する。ＣＰＵ２０が診断支援プログラム３０を実行することによって、図１０に示す割当処理が実行される。図１０に示す割当処理は、例えば、動物病院から送信された医用画像の読影依頼を診断支援装置１２が受信した場合に実行される。ＣＰＵ４０が表示制御プログラム４８を実行することによって、図１１に示す表示処理が実行される。図１１に示す表示処理は、例えば、読影者により入力部４４を介して医用画像の表示指示が入力された場合に実行される。本実施形態では、この表示指示に、読影対象とする医用画像を特定するための識別情報が含まれる。

図１０のステップＳ１０で、取得部５０は、動物病院から読影依頼とともに送信された、読影対象とする動物を撮影して得られた医用画像を、ネットワークＩ／Ｆ２５を介して取得する。更に、取得部５０は、動物病院から読影依頼とともに送信された、読影対象とする動物の血液を検査して得られた検査結果、動物の識別情報、及び撮影情報もネットワークＩ／Ｆ２５を介して取得する。そして、取得部５０は、取得した医用画像、検査結果、動物の識別情報、及び撮影情報を記憶部２２に記憶する。

ステップＳ１２で、導出部５８は、前述したように、ステップＳ１０の処理により取得された医用画像の属性情報として付加された撮影装置に関する情報を用いて、読影対象とする動物の大きさを判別可能な情報を導出する。そして、導出部５８は、導出した読影対象とする動物の大きさを判別可能な情報を、ステップＳ１０の処理により記憶部２２に記憶された医用画像に対応付けて記憶部２２に記憶する。

ステップＳ１４で、第１推定部５２は、ステップＳ１０の処理により取得された医用画像を動物種推定モデル３４に入力し、動物種推定モデル３４から出力された動物種情報を取得することによって、読影対象とする動物の種族及び品種を推定する。

ステップＳ１６で、第２推定部５４は、ステップＳ１０の処理により取得された医用画像及び検査結果と、ステップＳ１４の処理により推定された種族及び品種を含む動物種情報とを疾患推定モデル３６に入力し、疾患推定モデル３６から出力された疾患を取得する。これにより、第２推定部５４は、読影対象とする動物が罹患し易い疾患を推定する。

ステップＳ１８で、割当部５６は、読影者テーブル３２を参照し、ステップＳ１４の処理により推定された種族及び品種を読影可能で、ステップＳ１６の処理により推定された疾患の読影が得意で、かつ撮影部位の読影が得意な読影者を、１次読影の読影者の候補として取得する。ステップＳ２０で、割当部５６は、ステップＳ１８の処理により取得された候補のうち、仕掛かり率が最も低い読影者をステップＳ１０の処理により取得された医用画像の１次読影者として割り当てる。この仕掛かり率は、例えば、以下の（１）式によって算出される。
仕掛かり率＝既に読影者として割り当てられていて未読影の件数÷１日に読影可能な件数・・・（１）

ステップＳ２２で、送信部６０は、読影者テーブル３２を参照し、ステップＳ２０の処理により割り当てられた読影者の通知先の電子メールアドレスに、電子メールを送信することによって、医用画像が割り当てられたことを読影者に通知する。

ステップＳ２４で、割当部５６は、読影者テーブル３２を参照し、ステップＳ２０の処理により割り当てられた読影者が、２次読影が必要な読影者であるか否かを判定する。この判定が肯定判定となった場合は、処理はステップＳ２６に移行し、否定判定となった場合は、割当処理が終了する。ステップＳ２６で、割当部５６は、読影者テーブル３２を参照し、ステップＳ１４の処理により推定された種族及び品種を読影可能で、ステップＳ１６の処理により推定された疾患の読影が得意で、撮影部位の読影が得意で、かつ２次読影を担当可能な読影者を、２次読影の読影者の候補として取得する。

ステップＳ２８で、割当部５６は、上記（１）式に従って、ステップＳ２６の処理により取得された候補のうち、仕掛かり率が最も低い読影者をステップＳ１０の処理により取得された医用画像の２次読影者として割り当てる。ステップＳ３０で、送信部６０は、読影者テーブル３２を参照し、ステップＳ２８の処理により割り当てられた読影者の通知先の電子メールアドレスに、電子メールを送信することによって、医用画像が割り当てられたことを読影者に通知する。ステップＳ３０の処理が終了すると、割当処理が終了する。診断支援装置１２から送信された電子メールを受信した読影者は、自身の表示制御装置１４を操作し、入力部４４を介して医用画像の表示指示を入力する。

図１１のステップＳ４０で、取得部７０は、読影者により入力された識別情報により特定される医用画像、及び読影対象とする動物の大きさを判別可能な情報を取得する。ステップＳ４２で、表示制御部７２は、ステップＳ４２の処理により取得された医用画像及び動物の大きさを判別可能な情報を用いて、医用画像及び動物の大きさを視認可能な情報を表示部４３に表示する制御を行う。ステップＳ４２の処理が終了すると、表示制御処理が終了する。

ステップＳ４２に処理により、一例として図１２に示すように、表示部４３には、医用画像に加え、動物の実寸が判別可能な医用画像の横の長さが表示される。例えば、犬の場合、同じトイプードルであってもティーカップサイズであるか、又は通常サイズであるかによって大きさがかなり異なる。このように、動物の大きさを視認可能な情報が医用画像とともに表示されることによって、診断の精度を高くすることができる。通常、読影時には画面いっぱいに画像を大きく表示することが多い。これは読影のし易さを確保するためである。対象が人間の場合にはこれで問題がなかったが、動物の場合は画面いっぱいに画像を表示した瞬間にもとの動物の大きさがわからなくなってしまう。例えば腫瘍の大きさを計測する際に、明らかに操作ミスで変な値が出てしまっているのか、それとも動物の体の大きさに依存してもっともらしい数値なのか等を判断するのに、動物の大きさの情報が役に立つ可能性もある。

以上説明したように、本実施形態によれば、読影対象とする動物を撮影して得られた医用画像を取得し、読影対象とする動物の種族及び品種を含む動物種情報に応じて、医用画像に読影者を割り当てている。従って、動物を撮影して得られた医用画像に適切な読影者を割り当てることができる。

なお、上記実施形態では、医用画像を用いて動物の種族及び品種を推定する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、デジタルカメラ等の光学的に被写体を撮影する撮影装置を用いて動物を撮影することによって得られた光学画像を用いて動物の種族及び品種を推定する形態としてもよい。この場合、動物種推定モデル３４の入力層に、光学画像を入力する形態が例示される。また、医用画像及び光学画像の双方を用いて動物の種族及び品種を推定する形態としてもよい。この場合、動物種推定モデル３４の入力層に、医用画像及び光学画像の双方を入力する形態が例示される。なお、医用画像とは、放射線や超音波による画像であり、光学画像以外のものを全て含む。

また、上記実施形態において、読影者が医用画像を読影することにより行った診断の結果を疾患推定モデル３６にフィードバックすることにより、疾患推定モデル３６を再学習する形態としてもよい。

また、上記実施形態でＣＰＵがソフトウェア（プログラム）を実行することにより実行した各種処理を、ＣＰＵ以外の各種のプロセッサが実行してもよい。この場合のプロセッサとしては、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等の製造後に回路構成を変更可能なＰＬＤ（Programmable Logic Device）、及びＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が例示される。また、上記各種処理を、これらの各種のプロセッサのうちの１つで実行してもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡ、及びＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ等）で実行してもよい。また、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路である。

また、上記実施形態では、診断支援プログラム３０が記憶部２２に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。診断支援プログラム３０は、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disk Read Only Memory）、及びＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の記録媒体に記録された形態で提供されてもよい。また、診断支援プログラム３０は、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。

また、上記実施形態では、表示制御プログラム４８が記憶部４２に予め記憶されている態様を説明したが、これに限定されない。診断支援プログラム３０は、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、及びＵＳＢメモリ等の記録媒体に記録された形態で提供されてもよい。また、表示制御プログラム４８は、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。

１０ 診断支援システム
１２ 診断支援装置
１４ 表示制御装置
２０、４０ ＣＰＵ
２１、４１ メモリ
２２、４２ 記憶部
２３、４３ 表示部
２４、４４ 入力部
２５、４５ ネットワークＩ／Ｆ
２６、４６ バス
３０ 診断支援プログラム
３２ 読影者テーブル
３４ 動物種推定モデル
３６ 疾患推定モデル
４８ 表示制御プログラム
５０、７０ 取得部
５２ 第１推定部
５４ 第２推定部
５６ 割当部
５８ 導出部
６０ 送信部
７２ 表示制御部
Ｎ ネットワーク

Claims (11)

1. 読影対象とする動物を撮影して得られた医用画像を取得する取得部と、
   前記読影対象とする動物の種族及び品種の少なくとも一方を含む動物種情報に応じて、前記医用画像に読影者を割り当てる割当部と、
   を備えた診断支援装置。
2. 前記医用画像及び前記読影対象とする動物を光学的に撮影して得られた光学画像の少なくとも一方を用いて前記種族及び前記品種の少なくとも一方を推定する推定部
   を更に備えた請求項１に記載の診断支援装置。
3. 前記取得部は、前記読影対象とする動物の検体の検査結果を更に取得する
   請求項１又は請求項２に記載の診断支援装置。
4. 前記検体は、血液、尿、唾液、及び角膜の細胞の少なくとも１つである
   請求項３に記載の診断支援装置。
5. 前記動物種情報、前記医用画像、及び前記検査結果を用いて、前記読影対象とする動物が罹患し易い疾患を推定する第２推定部
   を更に備えた請求項３又は請求項４に記載の診断支援装置。
6. 前記割当部は、前記動物種情報に加え、前記第２推定部により推定された疾患に応じて、前記医用画像に読影者を割り当てる
   請求項５に記載の診断支援装置。
7. 読影対象とする動物を撮影して得られた医用画像を取得する第１取得部と、前記読影対象とする動物の種族及び品種の少なくとも一方を含む動物種情報に応じて、前記医用画像に読影者を割り当てる割当部と、を備えた診断支援装置、及び
   前記診断支援装置から前記医用画像及び前記読影対象とする動物の大きさを判別可能な情報を取得する第２取得部と、前記第２取得部により取得された医用画像及び動物の大きさを判別可能な情報を用いて、前記医用画像及び前記動物の大きさを視認可能な情報を表示部に表示する制御を行う表示制御部と、を備えた表示制御装置
   を含む診断支援システム。
8. 前記診断支援装置は、前記医用画像の撮影に用いられた撮影装置の撮影面のサイズ、解像度、及び前記医用画像の画素数を用いて、前記動物の大きさを判別可能な情報を導出する導出部を更に備えた
   請求項７に記載の診断支援システム。
9. 読影対象とする動物を撮影して得られた医用画像及び前記読影対象とする動物の大きさを判別可能な情報を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された医用画像及び動物の大きさを判別可能な情報を用いて、前記医用画像及び前記動物の大きさを視認可能な情報を表示部に表示する制御を行う表示制御部と、
   を備えた表示制御装置。
10. 読影対象とする動物を撮影して得られた医用画像を取得し、
    前記読影対象とする動物の種族及び品種の少なくとも一方を含む動物種情報に応じて、前記医用画像に読影者を割り当てる
    処理をコンピュータが実行する診断支援方法。
11. 読影対象とする動物を撮影して得られた医用画像を取得し、
    前記読影対象とする動物の種族及び品種の少なくとも一方を含む動物種情報に応じて、前記医用画像に読影者を割り当てる
    処理をコンピュータに実行させるための診断支援プログラム。

Images