JP7086759B2 - Diagnostic support device, diagnostic support method, and diagnostic support program - Google Patents
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Description
本発明の実施形態は、診断支援装置、診断支援方法、及び診断支援プログラムに関する。 Embodiments of the present invention relate to a diagnostic support device, a diagnostic support method, and a diagnostic support program.
MR(Magnetic Resonance)検査では、1度に複数の撮影条件で撮影を行うことが多い。例えば、頭部MR検査では、DWI(Diffusion Weight Image)、ADC(Apparent Diffusion Coefficient)マップ、及びT2強調画像等の複数のMR画像を撮影する。 In MR (Magnetic Resonance) inspection, it is often the case that images are taken under multiple imaging conditions at one time. For example, in the head MR examination, a plurality of MR images such as a DWI (Diffusion Weight Image), an ADC (Apparent Diffusion Coefficient) map, and a T2-weighted image are taken.
取得した複数枚のMR画像に対し、読影医は、それぞれが所定の検査目的に対応した複数の手順を踏みながら読影を行う。例えば、頭部MR検査に係る読影では、読影医は、まず患者が急性期脳梗塞であるか否かを診断する。そして、次に他の脳梗塞、血管の狭窄の有無を診断し、最後に構造上の異常(例えば、炎症)の有無を診断する。各手順において、読影医は、例えば、取得した複数枚のMR画像のうちいずれかを表示させ、表示させた複数枚のMR画像間の相関を判断することで診断を行う。 The image interpreting doctor interprets the acquired plurality of MR images while taking a plurality of procedures corresponding to each predetermined examination purpose. For example, in the interpretation related to the head MR examination, the interpretation doctor first diagnoses whether or not the patient has an acute cerebral infarction. Then, the presence or absence of other cerebral infarction and stenosis of blood vessels is diagnosed, and finally the presence or absence of structural abnormality (for example, inflammation) is diagnosed. In each procedure, the image interpreter makes a diagnosis by displaying, for example, any one of the acquired plurality of MR images and determining the correlation between the displayed plurality of MR images.
一般的に、表示するMR画像の選択、MR画像間の相関の判断はほぼ全て読影医が行う必要がある。近年、MRI(Magnetic Resonance Imaging)装置等の医用画像診断装置、及び医用画像管理システム(PACS:Picture Archiving and Communication System)等の発展により、読影医が取得可能なデータ量が増大している。このため、読影医が読影の際に負う負担が増大している。 In general, it is necessary for the image interpreting doctor to select the MR image to be displayed and determine the correlation between the MR images. In recent years, with the development of medical image diagnostic devices such as MRI (Magnetic Resonance Imaging) devices and medical image management systems (PACS: Picture Archiving and Communication System), the amount of data that can be acquired by an image interpreter is increasing. For this reason, the burden on the interpreting doctor during interpretation is increasing.
発明が解決しようとする課題は、読影における診断の負担を軽減することである。 The problem to be solved by the invention is to reduce the burden of diagnosis in interpretation.
実施形態によれば、診断支援装置は、画像検索部、特徴量抽出部、及び相関判定部を備える。画像検索部は、指定された検査に対応した検査目的を取得し、前記検査目的と関連付けられている画像種についての医用画像を、前記検査において取得された複数の医用画像から検索する。特徴量抽出部は、前記検索により得られた医用画像に対して指定された部位の特徴量を抽出する。相関判定部は、前記画像種の医用画像から抽出される特徴量に基づき、前記画像種の医用画像から導き出される診断結果を取得する。 According to the embodiment, the diagnostic support device includes an image search unit, a feature amount extraction unit, and a correlation determination unit. The image search unit acquires an inspection purpose corresponding to the designated inspection, and searches for a medical image for an image type associated with the inspection purpose from a plurality of medical images acquired in the inspection. The feature amount extraction unit extracts the feature amount of the designated portion from the medical image obtained by the search. The correlation determination unit acquires a diagnostic result derived from the medical image of the image type based on the feature amount extracted from the medical image of the image type.
以下、実施の形態について、図面を参照して説明する。 Hereinafter, embodiments will be described with reference to the drawings.
(第1の実施形態)
図1は、第1の実施形態に係る診断支援装置10が設けられる病院内のシステムの機能構成の例を示すブロック図である。図1に示されるシステムは、診断支援装置10、病院情報システム(HIS:Hospital Information System)20、放射線部門情報システム(RIS:Radiology Information System)30、医用画像管理システム(PACS:Picture Archiving and Communication System)40、レポートシステム50、医用画像診断装置60、及び通信端末70を具備する。診断支援装置10、病院情報システム20、放射線部門情報システム30、医用画像管理システム40、レポートシステム50、医用画像診断装置60、及び通信端末70は、LAN(Local Area Network)等の病院内ネットワークを介してデータ通信可能に接続されている。なお、病院内ネットワークへの接続は、有線接続、及び無線接続を問わない。また、セキュリティが確保されるのであれば、接続される回線は病院内ネットワークに限定されない。例えば、VPN(Virtual Private Network)等を介し、インターネット等、公衆の通信回線に接続するようにしても構わない。
(First Embodiment)
FIG. 1 is a block diagram showing an example of a functional configuration of a system in a hospital provided with the
病院情報システム20は、例えば、診療情報、患者情報、及びオーダ情報等の院内情報を記憶し、記憶している院内情報を管理するシステムである。診療情報は、例えば、所見情報、病名情報、バイタル情報、検査段階情報、及び治療内容の情報等、電子カルテに係る情報を含む。患者情報は、例えば、患者ID、患者氏名、性別、及び年齢等を含む。オーダ情報は、例えば、診療医等が放射線検査、検体検査、生理検査、処方箋、投薬、及び読影等を依頼する情報である。オーダ情報が放射線検査を依頼する検査オーダ情報、又は読影を依頼する読影オーダ情報である場合、検査オーダ情報、又は読影オーダ情報は、例えば、検査日、検査部位、検査目的、医用画像診断装置の種別、依頼医師、及び依頼科等による診断に関する情報等を含む。
The
病院情報システム20は、例えば、サーバ装置21、及び通信端末22を有する。サーバ装置21と、通信端末22とは、病院内ネットワークを介してデータ通信可能に接続されている。サーバ装置21は、病院情報システム20において、診療情報、患者情報、及びオーダ情報等を記憶し、記憶している診療情報、患者情報、及びオーダ情報等を管理する院内情報管理サーバである。
The
なお、図1では、病院情報システム20に含まれるサーバがサーバ装置21のみである場合を例に示しているが、これに限定されない。サーバ装置21は、必要に応じて複数設けられていても構わない。例えば、サーバ装置21は、管理する情報毎に設けられても構わない。具体的には、例えば、病院情報システム20は、診療情報及び患者情報等を管理する電子カルテシステム、並びに、診療部門に対してオーダ情報を発行するオーダエントリシステムを有しており、それぞれのシステムにサーバ装置が設けられていても構わない。
Note that FIG. 1 shows an example in which the server included in the
通信端末22は、例えば、診療医等の医療スタッフがサーバ装置21への指示を入力するための端末である。具体的には、例えば、通信端末22は、診療医により操作され、放射線部門情報システム30へ検査オーダを発行するようにサーバ装置21に対して指示信号を出力する。サーバ装置21は、通信端末22から送信される指示信号を受信すると、検査オーダ情報、及び患者情報を放射線部門情報システム30へ送信する。検査オーダ情報、及び患者情報は、予め設定されている規格、例えば、HL7(Health Level 7)に則って放射線部門情報システム30へ送信される。また、例えば、通信端末22は、レポートシステム50へ読影オーダを発行するようにサーバ装置21に対して指示信号を出力する。サーバ装置21は、通信端末22から送信される指示信号を受信すると、読影オーダ情報、及び患者情報をレポートシステム50へ送信する。読影オーダ情報、及び患者情報は、予め設定されている規格、例えば、HL7に則ってレポートシステム50へ送信される。
The
放射線部門情報システム30は、診療部門の一つである放射線部門において、検査予約等の情報を管理するシステムである。放射線部門情報システム30は、例えば、サーバ装置31、及び通信端末32を有する。サーバ装置31、及び通信端末32は、病院内ネットワークを介してデータ通信可能に接続されている。
The radiation
サーバ装置31は、放射線部門内における検査予約等の情報を管理する部門情報管理サーバである。具体的には、例えば、サーバ装置31は、病院情報システム20から送信される検査オーダ情報、及び患者情報を受信すると、放射線部門内での検査オーダ情報を設定する。放射線部門内での検査オーダ情報は、検査時に必要となる詳細な設定情報、例えば、医用画像診断装置60についての詳細な情報を含む。放射線部門内で設定される詳細な検査オーダ情報には、例えば、造影剤の有無、医用画像診断装置60がX線CT(Computed Tomography)装置である場合には放射線量等の撮像条件、MRI装置である場合には準備撮像及び本撮像に関する各種撮像プロトコルにおける撮像条件等が含まれる。なお、詳細な検査オーダ情報は、受信した検査オーダ情報、患者情報、及び過去の検査履歴等に基づいてプリセットされるようにしてもよい。サーバ装置31は、詳細な検査オーダ情報、及び患者情報を医用画像診断装置60へ送信する。
The
なお、図1では、放射線部門情報システム30に含まれるサーバがサーバ装置31のみである場合を例に示しているが、これに限定されない。サーバ装置31は、必要に応じて複数設けられていても構わない。
Note that FIG. 1 shows an example in which the server included in the radiation
通信端末32は、例えば、放射線科医等の医療スタッフが、放射線部門情報システム30のサーバ装置31への指示を入力するための端末である。具体的には、例えば、通信端末32は、放射線科医により操作され、病院情報システム20から送信される検査オーダ情報、及び患者情報に基づき、放射線部門内における詳細な検査オーダ情報をサーバ装置31へ入力する。
The
医用画像診断装置60は、被検体を撮影することにより医用画像データを発生する装置である。医用画像診断装置60は、例えば、X線診断装置、X線CT装置、MRI装置、超音波診断装置、SPECT(Single Photon Emission Computed Tomography)装置、PET(Positron Emission computed Tomography)装置、SPECT装置とX線CT装置とが一体化されたSPECT-CT装置、PET装置とX線CT装置とが一体化されたPET-CT装置、PET装置とMRI装置とが一体化されたPET-MRI装置、又はこれらの装置群等である。
The medical
医用画像診断装置60は、放射線部門情報システム30で管理される検査オーダ情報、及び患者情報に基づいて患者を撮影し、医用画像データを生成する。医用画像診断装置60は、生成した医用画像データを、DICOM(Digital Imaging and Communication Medicine)規格に則った画像ファイルに変換する。画像ファイルは、医用画像データと、医用画像データに付加される付帯情報を含む。付帯情報は、医用画像データを管理するための情報であり、例えば、検査UID、シリーズUID、及び患者ID等が含まれる。検査UIDは、検査を一意に特定可能な識別子である。シリーズUIDは、例えば、撮影部位毎、又は撮影条件毎に取得される、一連の画像群を一意に特定可能な識別子である。
The medical
医用画像管理システム40は、医用画像データを記憶し、記憶している医用画像データを管理するシステムである。医用画像管理システム40は、例えば、サーバ装置41を有する。サーバ装置41は、医用画像診断装置60により作成された、例えば、DICOM規格に則って変換された画像ファイルを記憶し、記憶している画像ファイルを管理する。例えば、サーバ装置31は、読影医からの要求に応じ、記憶している画像ファイルのうち、要求された画像ファイルを読影医へ送信する。
The medical
なお、図1では、医用画像管理システム40に含まれるサーバがサーバ装置41のみである場合を例に示しているが、これに限定されない。サーバ装置41は、必要に応じて複数設けられていても構わない。
Note that FIG. 1 shows an example in which the server included in the medical
レポートシステム50は、読影医による読影レポートの作成を管理するシステムである。レポートシステム50は、例えば、サーバ装置51を有する。
The
サーバ装置51は、読影医が読影レポートを作成するための種々の情報を管理する。具体的には、例えば、サーバ装置51は、読影オーダに対する読影レポート作成の未実施、又は既実施を管理する管理リストを記憶する。サーバ装置51は、病院情報システム20から送信される読影オーダ情報、及び患者情報を受信すると、管理リストを更新する。すなわち、サーバ装置51は、読影オーダ情報、及び患者情報を受信すると、例えば、管理リストに未読影の読影オーダを1つ加える。
The
なお、図1では、レポートシステム50に含まれるサーバがサーバ装置51のみである場合を例に示しているが、これに限定されない。サーバ装置51は、必要に応じて複数設けられていても構わない。
Note that FIG. 1 shows an example in which the server included in the
通信端末70は、例えば、読影医等の医療スタッフがLANに接続されているシステム及び装置等へアクセスするための端末、例えば、ビューワである。具体的には、例えば、通信端末70は、読影医により操作され、読影レポートを作成するための情報を要求する要求信号を診断支援装置10へ出力する。
The
診断支援装置10は、読影医等による患者の診断を支援することで、読影レポートの作成を支援する装置である。図2は、図1に示される診断支援装置10の機能構成の例を表すブロック図である。図2に示される診断支援装置10は、処理回路11、メモリ12、及び通信インタフェース13を有する。処理回路11、メモリ12、及び通信インタフェース13は、例えば、バスを介して互いに通信可能に接続されている。
The
処理回路11は、診断支援装置10の中枢として機能するプロセッサである。処理回路11は、メモリ12等に記憶されているプログラムを実行することにより、当該プログラムに対応する機能を実現する。
The
メモリ12は、種々の情報を記憶するROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、及び集積回路記憶装置等の記憶装置である。また、メモリ12は、CD-ROMドライブ、DVDドライブ、及びフラッシュメモリ等の可搬性記憶媒体との間で種々の情報を読み書きする駆動装置等であってもよい。なお、メモリ12は、必ずしも単一の記憶装置により実現される必要は無い。例えば、メモリ12は、複数の記憶装置により実現されても構わない。また、メモリ12は、診断支援装置10にネットワークを介して接続された他のコンピュータ内にあってもよい。
The
メモリ12は、本実施形態に係る診断支援プログラム等を記憶している。なお、この診断支援プログラムは、例えば、メモリ12に予め記憶されていてもよい。また、例えば、非一過性の記憶媒体に記憶されて配布され、非一過性の記憶媒体から読み出されてメモリ12にインストールされてもよい。
The
通信インタフェース13は、病院情報システム20、放射線部門情報システム30、医用画像管理システム40、及びレポートシステム50との間でデータ通信を行う。通信インタフェース13は、例えば、予め設定されている既知の規格に準拠してデータ通信を行う。病院情報システム20との間では、例えば、HL7に準拠した通信が実施される。また、医用画像管理システム40との間では、例えば、DICOMに準拠した通信が実施される。
The
なお、診断支援装置10は、入力インタフェースを有していてもよい。入力インタフェースは、ユーザから各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路11へ出力する。入力インタフェースは、例えば、マウス、キーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、タッチパッド、及び操作面へ触れることで指示が入力されるタッチパネル等の入力機器に接続されている。また、入力インタフェースに接続される入力機器は、ネットワーク等を介して接続された他のコンピュータに設けられた入力機器でもよい。
The
また、診断支援装置10は、ディスプレイを有していてもよい。ディスプレイは、処理回路11からの指示に従って種々の情報を表示する。また、ディスプレイは、ユーザからの各種操作を受け付けるためのGUI(Graphical User Interface)等を表示してもよい。ディスプレイは、例えば、CRT(Cathode Ray Tube)ディスプレイ、液晶ディスプレイ、有機ELディスプレイ、LEDディスプレイ、及びプラズマディスプレイ等、任意のディスプレイが適宜利用可能である。
Further, the
図2に示される処理回路11は、メモリ12に記憶されている診断支援プログラムを実行することで、当該プログラムに対応する機能を実現する。例えば、処理回路11は、診断支援プログラムを実行することで、画像検索機能111、領域抽出機能112、特徴量抽出機能113、画像情報取得機能114、相関判定機能115、所見作成機能116、及びレポート作成機能117を有する。なお、本実施形態では、単一のプロセッサによって画像検索機能111、領域抽出機能112、特徴量抽出機能113、画像情報取得機能114、相関判定機能115、所見作成機能116、及びレポート作成機能117が実現される場合を説明するが、これに限定されない。例えば、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより画像検索機能111、領域抽出機能112、特徴量抽出機能113、画像情報取得機能114、相関判定機能115、所見作成機能116、及びレポート作成機能117を実現しても構わない。
The
画像検索機能111は、医用画像管理システム40に記憶されている画像から読影に必要な画像を検索する機能である。具体的には、例えば、画像検索機能111において処理回路11は、読影が依頼された検査の検査目的を病院情報システム20、又はレポートシステム50から取得する。処理回路11は、取得した検査目的を読影目的に置き換え、この読影目的と対応付けられている画像種に関する情報を取得する。
The
読影目的と画像種との関係は、例えば、メモリ12に記憶される関係テーブルで対応付けられている。関係テーブルでは、読影目的に対して確認を要すると臨床の所見にて判断された画像種が、読影目的毎に予めまとめられている。なお、関係テーブルは、必要に応じて更新され得る。関係テーブルの更新は、操作者の入力により実施されてもよいし、所定の学習システムにより自動で実施されてもよい。
The relationship between the purpose of image interpretation and the image type is associated with, for example, a relationship table stored in the
処理回路11は、医用画像管理システム40にアクセスし、検査で作成された画像ファイルから、取得した画像種についての画像ファイルを検索する。処理回路11は、検索した画像ファイルを、通信インタフェース13を介し、読影医へ送信する。
The
領域抽出機能112は、医用画像から判定の対象となる対象領域を抽出する機能である。具体的には、例えば、領域抽出機能112において処理回路11は、読影医により医用画像の少なくとも一部が指定された場合、各画像種について対象領域を抽出するための方法を取得する。各画像種と、これら各画像種について対象領域を抽出するための方法との関係は、例えば、メモリ12に記憶される定義テーブルで対応付けられている。定義テーブルでは、各画像種について、効果的な対象領域を抽出可能な抽出方法が、診断結果毎に予めまとめられている。なお、定義テーブルは、必要に応じて更新され得る。定義テーブルの更新は、操作者の入力により実施されてもよいし、所定の学習システムにより自動で実施されてもよい。処理回路11は、取得した抽出方法に基づき、各画像種の医用画像から対象領域を抽出する。
The
特徴量抽出機能113は、抽出された対象領域について画像種毎の特徴量を抽出する機能である。具体的には、例えば、特徴量抽出機能113において処理回路11は、抽出された対象領域の特徴量を抽出するための方法を取得する。各画像種と、これら各画像種について特徴量を抽出する方法との関係は、例えば、メモリ12に記憶される定義テーブルで対応付けられている。定義テーブルでは、各画像種について、有効な特徴を抽出可能な方法が、判定可能な診断結果毎に予めまとめられている。処理回路11は、対象領域についての特徴量を、取得した方法を用いて抽出する。
The feature
画像情報取得機能114は、読影医により指定された医用画像ついての情報を取得する機能である。具体的には、例えば、画像情報取得機能114において処理回路11は、読影医により少なくとも一部が指定された医用画像、すなわちキー画像の情報を取得する。なお、処理回路11は、読影医により指定された部位と同定される部位を含む医用画像についての情報も取得する。キー画像についての画像情報は、例えば、リンク情報であり、例えば、医用画像管理システム40に記憶されている医用画像へアクセスするためのアドレス等が含まれる。
The image
相関判定機能115は、特徴量に基づき、各画像種の医用画像間の相関を判定する機能である。具体的には、例えば、相関判定機能115において処理回路11は、抽出された特徴量を、画像種毎に予め設定されている基準に照合させることで、各画像種の医用画像間の相関を判定する。各画像種の医用画像間の相関を判定するための特徴量についての基準は、例えば、臨床の所見に基づいて設定され、メモリ12に記憶されている相関テーブルに予めまとめられている。
The
また、相関判定機能115において処理回路11は、判定した医用画像間の相関と対応付けられている診断結果を取得する。具体的には、例えば、相関テーブルでは、各画像種の医用画像間の相関を判定するための特徴量についての基準が、診断結果と対応付けられている。処理回路11は、相関テーブルに基づき、判定した医用画像間の相関と対応付けられている診断結果を取得する。なお、相関テーブルは、必要に応じて更新され得る。相関テーブルの更新は、操作者の入力により実施されてもよいし、所定の学習システムにより自動で実施されてもよい。なお、相関テーブルは、各画像種の医用画像間の相関から導かれると、例えば、臨床の所見にて判断された診断結果が、読影目的毎に予めまとめられている。
Further, in the
所見作成機能116は、相関判定機能115での判定結果を参照し、読影レポートにおける所見内容を作成する機能である。具体的には、例えば、所見作成機能116において処理回路11は、相関テーブルで登録されている情報等に基づいて所見内容を作成する。処理回路11は、作成した所見内容を、通信インタフェース13を介し、読影医へ送信する。
The
レポート作成機能117は、作成された所見内容に基づき、読影レポートを作成する機能である。具体的には、例えば、レポート作成機能117において処理回路11は、所見内容、所見内容を作成する際に参照したキー画像、及びキー画像についての画像情報等に基づき、読影レポートを作成する。処理回路11は、作成した読影レポートを、通信インタフェース13を介し、読影医へ送信する。
The
次に、以上のように構成された診断支援装置10による動作を、処理回路11の処理手順に従って詳細に説明する。
Next, the operation of the
図3は、読影医が通信端末70を介し、診断支援装置10を利用して読影レポートを作成する際の処理の例を説明する図である。なお、図3を用いた診断支援装置10の処理の説明では、読影対象となる検査は、例えば「頭部MR検査」であり、検査目的は、例えば「脳梗塞」であるとする。また、読影対象の検査を「頭部MR検査」とし、検査目的を「脳梗塞」とすることに伴い、診断支援装置10のメモリ12には、図4に示される関係テーブル、及び図5に示される定義相関テーブルが記憶されているものとする。
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of processing when an image interpreting doctor creates an image interpretation report using the
図4は、読影目的と画像種類とが対応付けられている関係テーブルの例を表す図である。図4によれば、読影目的:「脳梗塞」に対し、確認を要すると臨床の所見にて判断された画像種類1:「DWI」、画像種類2:「ADCマップ」、及び画像種類3:「T2強調画像」が対応付けられている。また、読影目的:「血管狭窄」に対し、確認を要すると臨床の所見にて判断された画像種類1:「MRA X方向」、及び画像種類2:「MRA Y方向」が対応付けられている。なお、図4に示される関係テーブルでは、2つの読影目的と、これらの読影目的と関係付けられた画像種とが含まれているが、関係テーブルはこれに限定されない。関係テーブルには、他の読影目的、及び読影目的に関係付けられる画像種が含まれていても構わない。例えば、関係テーブルには、読影目的:「出血」、及び読影目的:「出血」に関係付けられる画像種、並びに、読影目的:「炎症」、及び読影目的:「炎症」に関係付けられる画像種等が含まれていても構わない。 FIG. 4 is a diagram showing an example of a relationship table in which an image interpretation purpose and an image type are associated with each other. According to FIG. 4, the purpose of image interpretation: "cerebral infarction", image type 1: "DWI", image type 2: "ADC map", and image type 3: which were judged to require confirmation by clinical findings. A "T2-weighted image" is associated with it. Further, for the purpose of image interpretation: "vascular stenosis", image type 1: "MRA X direction" and image type 2: "MRA Y direction", which are determined by clinical findings to require confirmation, are associated with each other. .. The relational table shown in FIG. 4 includes two image interpretation purposes and an image type associated with these image interpretation purposes, but the relationship table is not limited to this. The relationship table may contain other image interpretation purposes and image types associated with the image interpretation purpose. For example, in the relation table, the image type related to the image interpretation purpose: "bleeding" and the image interpretation purpose: "bleeding", and the image type related to the image interpretation purpose: "inflammation" and the image interpretation purpose: "inflammation". Etc. may be included.
図5は、脳梗塞についての読影レポートを作成する際に用いられる定義相関テーブルの例を表す図である。図5に示される定義相関テーブルでは、対象領域を抽出するための方法、及び特徴量を抽出するための方法がまとめられた定義テーブルと、各画像種の医用画像間の相関を判定するための特徴量についての基準が診断結果毎にまとめられた相関テーブルとが合わせて記載されている。図5によれば、病期及び病態により表される、脳梗塞についての診断結果が、特徴量についての基準、並びに、領域抽出のための定義及び特徴量抽出のための定義と対応付けられている。特徴量についての基準、並びに、領域抽出のための定義及び特徴量抽出のための定義は、画像種毎に設定されている。なお、図5では、診断結果の判定精度を向上させるため、脳梗塞についての診断結果が、CT画像における特徴量の基準、及び領域抽出のための方法と対応付けられているが、CT画像は必ずしも必須ではない。 FIG. 5 is a diagram showing an example of a definition correlation table used when creating an interpretation report on cerebral infarction. In the definition correlation table shown in FIG. 5, a definition table summarizing a method for extracting a target area and a method for extracting a feature amount and a correlation between medical images of each image type are determined. The criteria for the feature amount are described together with the correlation table summarized for each diagnosis result. According to FIG. 5, the diagnosis result for cerebral infarction represented by the stage and pathological condition is associated with the standard for the feature amount, and the definition for region extraction and the definition for feature amount extraction. There is. The criteria for the feature amount, the definition for region extraction, and the definition for feature amount extraction are set for each image type. In FIG. 5, in order to improve the determination accuracy of the diagnosis result, the diagnosis result for cerebral infarction is associated with the standard of the feature amount in the CT image and the method for extracting the region, but the CT image is Not always required.
また、図5では、脳梗塞についての定義相関テーブルが表されているが、定義相関テーブルはこれに限定されない。メモリ12には、他の検査目的に適した定義相関テーブルも記憶されていてもよい。また、図5では、定義テーブルと相関テーブルとが一体となった定義相関テーブルが表されているが、定義テーブルと相関テーブルとは、それぞれ別々のテーブルとしてメモリ12に記憶されていても構わない。
Further, in FIG. 5, a definition correlation table for cerebral infarction is shown, but the definition correlation table is not limited to this. The
図3において、まず、読影医は、通信端末70を介してレポートシステム50へアクセスし、読影オーダを管理する管理リストから、読影対象となる検査である「頭部MR検査」を選択する(ステップS31)。「頭部MR検査」の選択信号は、通信端末70から診断支援装置10へ送信される(ステップS32)。
In FIG. 3, the image interpreting doctor first accesses the
診断支援装置10の処理回路11は、通信端末70からの選択信号を受信すると、画像検索機能111を実行する。画像検索機能111において処理回路11は、選択された「頭部MR検査」についての検査目的を病院情報システム20から取得する(ステップS33)。具体的には、例えば、病院情報システム20のサーバ装置21には、通信端末22を介して診療医等から入力された指示信号に基づき、「頭部MR検査」についての検査目的:「脳梗塞」が記憶されている。処理回路11は、検査目的:「脳梗塞」を、サーバ装置21から読み出す。なお、処理回路11は、検査目的をレポートシステム50から取得しても構わない。
Upon receiving the selection signal from the
処理回路11は、検査目的:「脳梗塞」を取得すると、取得した検査目的:「脳梗塞」を読影目的へ変換し、変換した読影目的を、メモリ12に記憶している関係テーブルに照合させる。処理回路11は、関係テーブルにて読影目的:「脳梗塞」と対応付けられている、画像種類1:「DWI」、画像種類2:「ADCマップ」、及び画像種類3:「T2強調画像」を取得する(ステップS34)。また、処理回路11は、検査目的:「脳梗塞」を取得すると、「脳梗塞」について設定されている定義相関テーブルをメモリ12から読み出す(ステップS35)。
When the
処理回路11は、検査:「頭部MR検査」で取得され、医用画像管理システム40に記憶されている医用画像から、ステップS34で取得した画像種に対応するDWI、ADCマップ、及びT2強調画像を検索する(ステップS36)。処理回路11は、医用画像管理システム40から、検索の結果取得したDWI、ADCマップ、及びT2強調画像をそれぞれ複数読み出し、医用画像データとして通信端末70へ送信する(ステップS37)。なお、処理回路11は、医用画像管理システム40に、同一患者についての頭部のCT画像が記憶されている場合、このCT画像も読み出し、医用画像データとして通信端末70へ送信してもよい。
The
通信端末70は、医用画像データを受信すると、受信した医用画像データに基づくDWI、ADCマップ、及びT2強調画像を、「脳梗塞」を診断するための表示レイアウトに表示する(ステップS38)。読影医は、通信端末70に表示されているDWI、ADCマップ、及びT2強調画像を参照し、画像内の病変を検索する。画像内に病変と疑われる部位を発見した場合、すなわち、例えば、複数のDWIのうち1つのDWI(以下、キーDWIと称する。)において病変と疑われる部位を発見した場合、読影医は、発見した部位にアノテーションを付ける(ステップS39)。通信端末70は、読影医により付されたアノテーションについてのアノテーション情報を診断支援装置10へ出力する(ステップS310)。なお、通信端末70は、医用画像データにCT画像がふくまれる場合、CT画像も、「脳梗塞」を診断するための表示レイアウトに表示してもよい。
Upon receiving the medical image data, the
診断支援装置10の処理回路11は、アノテーション情報を受信すると、領域抽出機能112を実行する。領域抽出機能112において処理回路11は、受信したアノテーション情報に基づき、アノテーションが付された画像等について、判定の対象となる対象領域を抽出する(ステップS311)。具体的には、まず、処理回路11は、ステップS35において取得した定義相関テーブルから、アノテーション情報に基づき、領域抽出のための方法を取得する。例えば、キーDWIの一部に対してアノテーションが付された場合、処理回路11は、定義相関テーブルの「DWI」についての定義の行から、「領域」を取得する。本実施形態において、「領域」は、アノテーションが付された位置の近傍の画素値を抽出することを表す。抽出される画素値の範囲は、アノテーションの種類に応じて規定されているフォーカス点により異なる。アノテーションが矢印型である場合、矢先がフォーカス点となる。例えば、キーDWIに矢印型のアノテーションが付された場合、矢先の予め定められた範囲が画素値を抽出する範囲となる。処理回路11は、キーDWIから、アノテーションが付された位置近傍の範囲の画素値を、所定の階調により抽出する。処理回路11は、抽出した画素値をメモリ12に記憶する。
Upon receiving the annotation information, the
領域抽出方法は、例えば、ボラス検出等の既存の領域抽出方法を使用する。なお、他の領域抽出方法を使用してもよい。また、図5に示される定義相関テーブルでは、「領域」と記載される場合が表されているが、これに限定されない。定義相関テーブルでは、例えば、「領域」に代え、領域抽出方法が定義されていても構わない。また、定義相関テーブルでは、例えば、「領域」に加え、色合い、及び状態等が定義されていても構わない。 As the region extraction method, an existing region extraction method such as bolus detection is used. In addition, another region extraction method may be used. Further, in the definition correlation table shown in FIG. 5, the case where it is described as "region" is shown, but the present invention is not limited to this. In the definition correlation table, for example, a region extraction method may be defined instead of the “region”. Further, in the definition correlation table, for example, in addition to the "region", the hue, the state, and the like may be defined.
また、例えば、キーDWIの一部に対してアノテーションが付された場合、処理回路11は、複数のADCマップ、及びT2強調画像から、キーDWIと同一の部位についてのADCマップ、及びT2強調画像を、それぞれキーADCマップ、及びキーT2強調画像として選択する。処理回路11は、キーADCマップ、及びキーT2強調画像から、キーDWIにおいてアノテーションが付された部位と対応する部位を同定する。キーDWIでアノテーションが付された部位と対応する部位の同定は、例えば、Anatomical Landmark等、患者の生理的な位置、及びアノテーションが付されたDWI内の座標等を利用して実施される。処理回路11は、キーADCマップ、及びキーT2強調画像から、同定した部位近傍の範囲の画素値を、所定の階調により抽出する。処理回路11は、抽出した画素値をメモリ12に記憶する。
Further, for example, when a part of the key DWI is annotated, the
対象領域の画素値を抽出すると、処理回路11は、特徴量抽出機能113を実行する。特徴量抽出機能113において処理回路11は、抽出した画素値に基づき、特徴量を取得する(ステップS312)。具体的には、例えば、処理回路11は、キーDWI、キーADCマップ、及びキーT2強調画像から抽出した画素値に基づき、画像の検出信号の強度を計算する。処理回路11は、信号の強度を、例えば、抽出した画像階調から変換する。画像階調からの変換は、例えば、予め設定された最小値と最大値との間に線形関数を規定し、規定した線形関数に抽出した階調を代入することで実施される。なお、画像階調からの変換では、線形関数以外に、ユーザが指定した関数、例えば、n次関数等が用いられてもよい。
When the pixel value of the target region is extracted, the
キーDWI、キーADCマップ、及びキーT2強調画像について信号強度を計算すると処理回路11は、ステップS35において取得した定義相関テーブルから、信号強度を計算した画像について、特徴量抽出のための方法を取得する。例えば、キーDWIについて信号強度を計算した場合、処理回路11は、定義相関テーブルの「DWI」についての定義の行から、「ADCとの差分」を取得する。本実施形態において「ADCとの差分」は、例えば、同一の部位を表すDWIとADCマップとにおいて、DWIについて計算した信号強度と、ADCマップを反転させて計算した信号強度との差分を取ることを表す。信号強度差分の計算手法は既存の信号強度の差分計算を使用する。
When the signal strength is calculated for the key DWI, the key ADC map, and the key T2-weighted image, the
続いて、処理回路11は、定義相関テーブルの「DWI」についての定義の行から、「周囲差分」を取得する。本実施形態において「周囲差分」は、例えば、同一の画像内において、読影医により指定された部位の近傍範囲、又は当該部位と同定される部位の近傍範囲から抽出された画素値に基づいて計算された信号強度と、この近傍範囲の周囲の画素値に基づいて計算された信号強度との差分を取ることを表す。処理回路11は、取得した「ADCとの差分」、及び「周囲差分」に基づき、キーDWIについての信号強度を計算する。
Subsequently, the
続いて、処理回路11は、定義相関テーブルの「DWI」についての定義の行から、特徴量を取得するための「閾値」を取得する。例えば、「DWI」についての定義では、例えば、特徴量:「等信号」、「低信号」、及び「高信号」を判定するための閾値が規定されている。処理回路11は、取得した「閾値」に基づき、計算した信号強度に対応した、「等信号」、「低信号」、又は「高信号」の特徴量を取得する。処理回路11は、取得した特徴量をメモリ12に記憶する。
Subsequently, the
また、例えば、キーADCマップについて信号強度を計算した場合、処理回路11は、定義相関テーブルの「ADC」についての定義の行から、「DWIとの差分」を取得する。本実施形態において「DWIとの差分」は、例えば、同一の部位を表すDWIとADCマップとにおいて、ADCマップについて計算した信号強度と、DWIを反転させて計算した信号強度との差分を取ることを表す。
Further, for example, when the signal strength is calculated for the key ADC map, the
続いて、処理回路11は、定義相関テーブルの「ADC」についての定義の行から、「経時差分」を取得する。本実施形態において「経時差分」は、例えば、同一の部位を表す最新の画像と過去の画像とにおいて、最新の画像について計算した信号強度と、過去の画像について計算した信号強度との差分を取ることを表す。過去の画像は、例えば、後述のように過去の検査で作成された読影レポートを参照して取得される。処理回路11は、取得した「DWIとの差分」、及び「経時差分」に基づき、キーADCマップについての信号強度を計算する。
Subsequently, the
続いて、処理回路11は、計算した信号強度の経時変化に基づき、特徴量:「変化なし」、「低下」、又は「上昇」を取得する。なお、処理回路11は、特徴量:「変化なし」、「低下」、及び「上昇」に加え、新たな発生、及び消失を特徴量として取得しても構わない。処理回路11は、取得した特徴量をメモリ12に記憶する。
Subsequently, the
また、例えば、キーT2強調画像について信号強度を計算した場合、処理回路11は、定義相関テーブルの「T2」についての定義の行から、「周囲差分」を取得する。処理回路11は、取得した「周囲差分」に基づき、キーT2強調画像についての信号強度を計算する。
Further, for example, when the signal intensity is calculated for the key T2-weighted image, the
続いて、処理回路11は、定義相関テーブルの「T2」についての定義の行から、特徴量を取得するための「閾値」を取得する。例えば、「T2」についての定義では、例えば、特徴量:「高信号」を判定するための閾値が規定されている。処理回路11は、取得した「閾値」に基づき、計算した信号強度について特徴量:「高信号」を取得する。処理回路11は、取得した特徴量をメモリ12に記憶する。
Subsequently, the
また、例えば、CT画像について信号強度を計算した場合、処理回路11は、定義相関テーブルの「CT」についての定義の行から、特徴量を取得するための「閾値」を取得する。例えば、「CT」についての定義では、例えば、特徴量:「低吸収」を判定するためのCT値が閾値として規定されている。処理回路11は、取得した「閾値」に基づき、計算した信号強度ついて特徴量:「低吸収」を取得する。処理回路11は、取得した特徴量をメモリ12に記憶する。
Further, for example, when the signal strength is calculated for a CT image, the
処理回路11は、特徴量を取得すると、相関判定機能115を実行する。相関判定機能115を実行すると処理回路11は、取得した特徴量を、定義相関テーブルで設定されている基準と照合させることで、キーDWI、キーADCマップ、及びキーT2強調画像間の相関を判定する(ステップS313)。そして、処理回路11は、キーDWI、キーADCマップ、及びキーT2強調画像間の相関と対応付けられている診断結果を取得する(ステップS314)。すなわち、処理回路11は、図6に示されるように、相関テーブルと、取得した特徴量とを用いて相関判定をすることで診断結果を取得する。
When the
具体的な例を図7乃至12を用いて説明する。例えば、図7に示されるように、キーDWIにアノテーションが付され、キーDWIと対応するキーADCマップから、キーDWIに対するアノテーションと対応する部位が同定されたとする。なお、キーT2強調画像については、病変が確認できないものとする。このとき、処理回路11は、キーDWIに対して特徴量:「高信号」を取得し、キーADCマップに対して特徴量:「低下」を取得し、キーT2強調画像に対して特徴量:「所見なし」を取得する。処理回路11は、取得した特徴量を定義相関テーブルに照らし合わせ、図8に示されるように、DWIについての特徴量1:「高信号」、ADCについての特徴量2:「低下」、T2についての特徴量3:「所見なし」と対応付けられている、病期:「超急性期(1-24時間)」、及び病態:「細胞性浮腫」を診断結果として取得する。処理回路11は、病期:「超急性期(1-24時間)」、及び病態:「細胞性浮腫」を診断結果としてメモリ12に記憶する。
Specific examples will be described with reference to FIGS. 7 to 12. For example, as shown in FIG. 7, it is assumed that the key DWI is annotated and the part corresponding to the annotation for the key DWI is identified from the key ADC map corresponding to the key DWI. In the key T2-weighted image, the lesion cannot be confirmed. At this time, the
また、例えば、図9に示されるように、キーDWIにアノテーションが付され、キーDWIと対応するキーADCマップから、キーDWIに対するアノテーションと対応する部位が同定されたとする。なお、キーT2強調画像については、病変が確認できないものとする。このとき、処理回路11は、キーDWIに対して特徴量:「高信号」を取得し、キーADCマップに対して特徴量:「低下」を取得し、キーT2強調画像に対して特徴量:「所見なし」を取得する。処理回路11は、取得した特徴量を定義相関テーブルに照らし合わせ、図8に示されるように、DWIについての特徴量1:「高信号」、ADCについての特徴量2:「低下」、T2についての特徴量3:「所見なし」と対応付けられている、病期:「超急性期(1-24時間)」、及び病態:「細胞性浮腫」を診断結果として取得する。
Further, for example, as shown in FIG. 9, it is assumed that the key DWI is annotated and the part corresponding to the annotation for the key DWI is identified from the key ADC map corresponding to the key DWI. In the key T2-weighted image, the lesion cannot be confirmed. At this time, the
また、例えば、図10に示されるように、キーDWIにアノテーションが付され、キーDWIと対応するキーADCマップ及びキーT2強調画像から、キーDWIに対するアノテーションと対応する部位が同定されたとする。このとき、処理回路11は、キーDWIに対して特徴量:「高信号」を取得し、キーADCマップに対して特徴量:「低下」を取得し、キーT2強調画像に対して特徴量:「高信号」を取得する。処理回路11は、取得した特徴量を定義相関テーブルに照らし合わせ、図11に示されるように、DWIについての特徴量1:「高信号」、ADCについての特徴量2:「低下」、T2についての特徴量3:「高信号」と対応付けられている、病期:「急性期(1-7日間)」、及び病態:「細胞性浮腫+血管性浮腫」を診断結果として取得する。
Further, for example, as shown in FIG. 10, it is assumed that the key DWI is annotated and the part corresponding to the annotation for the key DWI is identified from the key ADC map corresponding to the key DWI and the key T2-weighted image. At this time, the
処理回路11は、診断結果を取得すると、所見作成機能116を実行する。所見作成機能116を実行すると処理回路11は、図12に示されるように、取得された診断結果、アノテーションが付された生理位置、診断結果を取得する際に用いられたプロトコル名・シリーズ記述、及びこのプロトコルで取得された特徴量に基づいて所見内容を作成する(ステップS315)。
When the
具体的には、例えば、アノテーションが付された生理位置が「左前頭葉部」と認識され、図13に示されるように、診断結果として病期:「超急性期(1-24時間)」、及び病態:「細胞性浮腫」が取得され、判断に用いられたプロトコル名・シリーズ記述が「DWI、ADC、T2、CT」であり、かつ、このプロトコルで取得された特徴量がそれぞれ「高信号、低下、所見なし、Early sign」である場合、処理回路11は、「左前頭葉部に、DWIに高信号があり、ADCマップが低下し、T2強調画像に所見なし、CT画像にEarly signがあるため、細胞性浮腫が疑われ、超急性期の脳梗塞と考えられる。」のような所見内容を作成する。処理回路11は、例えば、構造化レポート等の手法を利用して所見内容を作成しても構わない。処理回路11は、作成した所見内容を、所見データとして通信端末70へ送信する(ステップS316)。
Specifically, for example, the annotated physiological position is recognized as the "left frontal lobe", and as shown in FIG. 13, the diagnosis result is the stage: "hyperacute stage (1-24 hours)". And pathological condition: "Cell edema" was acquired, the protocol name and series description used for the judgment were "DWI, ADC, T2, CT", and the feature quantities acquired by this protocol were "high signal" respectively. In the case of "Early sign", the
通信端末70は、所見データを受信すると、所見データに基づく所見内容をディスプレイに表示する(ステップS317)。読影医は、通信端末70に表示される所見内容を確認し、必要に応じて所見内容に修正を加える(ステップS318)。例えば、読影医は、所見内容における不要かつ冗長な情報を削除する。これにより、診断支援装置10により作成された所見内容:「左前頭葉部に、DWIに高信号があり、ADCマップが低下し、T2強調画像に所見なし、CT画像にEarly signがあるため、細胞性浮腫が疑われ、超急性期の脳梗塞と考えられる。」は、例えば、「左前頭葉部に、DWIに高信号があり、超急性脳梗塞と考えられる。」と書き換えられる。通信端末70は、読影医による所見内容の添削が完了すると、修正後の所見内容を所見データとして診断支援装置10へ送信する。
Upon receiving the finding data, the
処理回路11は、修正後の所見データを受信すると、画像情報取得機能114を実行する。画像情報取得機能114を実行すると処理回路11は、所見内容を作成する際に参照したキーDWI、キーADCマップ、及びキーT2強調画像についてのリンク情報を、画像情報として取得する(ステップS320)。
Upon receiving the corrected finding data, the
処理回路11は、キーDWI、キーADCマップ、及びキーT2強調画像についてのリンク情報を取得すると、レポート作成機能117を実行する。レポート作成機能117を実行すると処理回路11は、修正後の所見内容に基づき、読影レポートを作成する(ステップS321)。具体的には、例えば、処理回路11は、所定のレポートフォーマットに、検査日、検査目的、及び患者情報等を書き込む。処理回路11は、修正後の所見内容をレポートフォーマットの所定の位置に反映させる。処理回路11は、所見内容を作成する際に参照したキーDWI、キーADCマップ、及びキーT2強調画像を貼付する。そして、処理回路11は、キーDWI、キーADCマップ、及びキーT2強調画像についてのリンク情報を貼付したキーDWI、キーADCマップ、及びキーT2強調画像にそれぞれ関連付ける。これにより、キーDWI、キーADCマップ、及びキーT2強調画像へのハイパーリンクが設けられることになる。処理回路11は、作成した読影レポートをレポートデータとして通信端末70へ送信する(ステップS322)。
When the
通信端末70は、レポートデータを受信すると、レポートデータに基づく読影レポートをディスプレイに表示する(ステップS323)。読影医は、通信端末70に表示される読影レポートを確認し、所見を記載するべき検査目的が残っているか否かを判断する。残っている場合、読影医は、診断支援装置10へ、次の検査目的を指定し、ステップS34からの処理を繰り返させる。所見を記載するべき検査目的がない場合、読影医は、読影レポートの作成を完了させる(ステップS324)。通信端末70は、読影医による読影レポートの作成が完了すると、レポートデータをレポートシステム50へ送信する。なお、所見を記載するべき検査目的が残っているか否かの判断は、通信端末70の処理回路が実施しても構わない。検査が残っている場合、通信端末70は、診断支援装置10へ、次の検査目的を指定し、ステップS34からの処理を繰り返させる。
Upon receiving the report data, the
以上のように、第1の実施形態では、診断支援装置10は、読影医が検査を指定すると、検査目的を取得する。診断支援装置10は、検査目的と関連付けられている画像種を取得する。診断支援装置10は、検査で取得された医用画像のうち、取得した画像種についての医用画像を読影医に表示する。診断支援装置10は、表示した医用画像に対して読影医が指定した部位の特徴量を抽出する。そして、診断支援装置10は、画像種毎に抽出される特徴量と対応付けられている診断結果を取得するようにしている。これにより、読影医は、診断に必要な画像種の医用画像のみを確認すればよくなるため、医用画像の検索に割かれる時間を抑制することが可能となる。
As described above, in the first embodiment, the
また、第1の実施形態では、診断支援装置10は、表示した複数の医用画像のうち1つの医用画像に対して読影医が部位を指定すると、この医用画像と同位置であり、画像種が異なる医用画像を選択する。診断支援装置10は、選択した医用画像において、読影医が指定した部位と同一の部位を同定する。そして、診断支援装置10は、読影医が指定した部位と、同定した部位との特徴量を抽出するようにしている。これにより、表示されている医用画像のいずれか1つの部位を指定するだけで、この部位についての特徴量と、この部位と対応する他画像種の部位についての特徴量とを取得することが可能となる。
Further, in the first embodiment, when the image interpreting doctor designates a site for one of the displayed medical images, the
また、第1の実施形態では、診断支援装置10は、診断結果、診断結果を取得する際に参照した画像種、及びこの画像種の医用画像から抽出された特徴量に基づき、所見内容を作成するようにしている。これにより、読影医は、表示されている医用画像の部位を指定するだけで、所見内容を取得することが可能となる。
Further, in the first embodiment, the
また、第1の実施形態では、診断支援装置10は、読影医により修正された所見内容を所定のフォーマットに反映させ、所見内容を作成した際に参照した医用画像をキー画像としてフォーマットに貼付し、キー画像についての画像情報をフォーマットに埋め込むことで、読影レポートを作成するようにしている。すなわち、診断結果のエビデンス関連付け処理が自動で実施されることになる。これにより、読影医は、表示されている医用画像の部位を指定し、所見内容を修正するだけで、検査目的に対する総合判断が記載された読影レポートを取得することが可能となる。
Further, in the first embodiment, the
なお、第1の実施形態では、メモリ12に関係テーブル、定義テーブル、及び相関テーブルが記憶され、これらのテーブルを参照することで、必要としている情報を取得する場合を例に説明した。しかしながら、これに限定されない。メモリ12には、関係テーブルの代わりに、読影目的を入力すると、確認が必要な画像種を提供するように学習されたモデルが記憶されていてもよい。また、メモリ12には、定義テーブルの代わりに、所定の画像種の医用画像が入力されると、入力された医用画像に応じた特徴量を抽出する様に学習されたモデルが記憶されていてもよい。また、メモリ12には、相関テーブルの代わりに、所定の特徴量が入力されると、入力された特徴量に応じた診断結果を出力するように学習されたモデルが記憶されていてもよい。
In the first embodiment, a case where a relation table, a definition table, and a correlation table are stored in the
また、第1の実施形態では、MR検査についての読影レポートを作成する場合を例に説明した。読影レポートを作成する対象となる検査は、MR検査に限定されない。読影レポートを作成する対象となる検査は、例えば、X線CT装置を用いたデュアルエネルギー撮影、又はフォトンカウンティングCT撮影等による検査であってもよい。 Further, in the first embodiment, the case of creating an image interpretation report for MR inspection has been described as an example. The inspection for which the interpretation report is created is not limited to the MR inspection. The inspection for which the interpretation report is to be created may be, for example, an inspection by dual energy imaging using an X-ray CT apparatus, photon counting CT imaging, or the like.
また、第1の実施形態では、処理回路11が画像検索機能111により、例えば、図4で示される関係テーブルを参照し、関連する複数種類の画像を取得する場合を説明している。しかしながら、関係テーブルで定義されるデータは、画像に限定されない。関係テーブルには、過去の検査に関する情報、例えば、読影レポート等が定義されていても構わない。関係テーブルで、過去の検査に関する情報が定義されている場合、診断支援装置10の処理回路11は、例えば、以下のように動作する。
Further, in the first embodiment, the case where the
処理回路11は、所定の読影目的を、メモリ12に記憶している関係テーブルに照合させ、関係テーブルにて定義されている、例えば、「T2強調画像」、及び「過去の読影レポート」を取得する。処理回路11は、取得した「過去の読影レポート」と対応する、同一の患者について過去の検査で作成された読影レポートを、病院情報システム20、又は放射線部門情報システム30等から読み出す。読み出した読影レポートには、例えば、「T2強調画像において、左被殻に陳旧性出血ある。」との記載がある。また、読影レポートには、この所見を入力する際に読影医が参照したT2強調画像がキーT2強調画像(キー画像)として添付されている。処理回路11は、読影レポートを読み出すと、読影レポートに添付されているキー画像を抽出する。なお、読影レポートにキー画像が添付されていない場合、処理回路11は、過去の検査において取得された画像を医用画像管理システム40から読み出してもよい。
The
また、処理回路11は、関連テーブルを参照して取得した「T2強調画像」と対応する医用画像データを医用画像管理システム40から読み出す。処理回路11は、読影レポートから抽出したキー画像についての医用画像データと、医用画像管理システム40から読み出した医用画像データとを通信端末70へ送信する。
Further, the
通信端末70は、医用画像データを受信すると、受信した医用画像データに基づく画像、例えば、今回の検査についてのT2強調画像と、過去の検査についてのT2強調画像とを表示レイアウトに表示する。なお、以下の説明では、今回の検査についてのT2強調画像を、現在T2強調画像と称し、過去の検査についてのT2強調画像を、過去T2強調画像と称する。読影医は、通信端末70に表示されている現在T2強調画像と、過去T2強調画像とを参照し、画像内の病変を検索する。現在T2強調画像内に病変と疑われる部位を発見した場合、読影医は、発見した部位にアノテーションを付ける。通信端末70は、読影医により付されたアノテーションについてのアノテーション情報を診断支援装置10へ出力する。
When the
診断支援装置10の処理回路11は、アノテーション情報を受信すると、領域抽出機能112を実行する。領域抽出機能112において処理回路11は、受信したアノテーション情報に基づき、アノテーションが付された画像等について、判定の対象となる対象領域を抽出する。処理回路11は、現在T2強調画像から、アノテーションが付された位置近傍の範囲の画素値を、所定の階調により抽出する。
Upon receiving the annotation information, the
また、現在T2強調画像の一部に対してアノテーションが付された場合、処理回路11は、過去T2強調画像から、現在T2強調画像においてアノテーションが付された部位と対応する部位を同定する。処理回路11は、過去T2強調画像から、同定した部位近傍の範囲の画素値を、所定の階調により抽出する。処理回路11は、抽出した画素値をメモリ12に記憶する。
Further, when a part of the present T2-weighted image is annotated, the
対象領域の画素値を抽出すると、処理回路11は、特徴量抽出機能113を実行する。特徴量抽出機能113において処理回路11は、抽出した画素値に基づき、特徴量を取得する。具体的には、例えば、処理回路11は、現在T2強調画像、及び過去T2強調画像から抽出した画素値に基づき、画像の検出信号の強度を計算する。処理回路11は、信号の強度を、例えば、抽出した画像階調から変換する。
When the pixel value of the target region is extracted, the
現在T2強調画像について信号強度、及び過去T2強調画像についての信号強度を取得すると、処理回路11は、取得した信号強度を比較する。具体的には、例えば、現在T2強調画像について計算された信号強度と、過去T2強調画像について計算された信号強度との差分(階調の差)を取る。処理回路11は、算出した信号強度の差が、予め設定されている複数の閾値を超えるか否かを判断する。ここで、複数の閾値は、例えば、過去T2強調画像に対する現在T2強調画像の変化の特徴量:「増加」、「減少」、又は「変化なし」を判定するための閾値である。
When the signal strength of the current T2-weighted image and the signal strength of the past T2-weighted image are acquired, the
過去T2強調画像に対する現在T2強調画像の変化の特徴量を取得すると処理回路11は、相関判定機能115を実行する。相関判定機能115を実行すると処理回路11は、取得した特徴量に基づき、現在T2強調画像と過去T2強調画像との間の相関を判定する。そして、処理回路11は、現在T2強調画像と過去T2強調画像との間の相関と対応付けられている診断結果を取得する。
When the feature amount of the change of the present T2-weighted image with respect to the past T2-weighted image is acquired, the
処理回路11は、診断結果を取得すると、所見作成機能116を実行する。所見作成機能116を実行すると処理回路11は、取得された診断結果、アノテーションが付された生理位置、読み出した過去の読影レポート、及び取得した特徴量に基づいて所見内容を作成する。具体的には、例えば、処理回路11が、過去T2強調画像に対する現在T2強調画像の変化の特徴量を「変化なし」と判定した場合、「左被殻に、陳旧性出血、前回T2強調画像と変化なし」との所見内容を取得する。
When the
処理回路11は、作成した所見内容を、所見データとして通信端末70へ送信する。通信端末70は、所見データを受信すると、所見データに基づく所見内容をディスプレイに表示する。読影医は、通信端末70に表示される所見内容を確認し、必要に応じて所見内容に修正を加える。例えば、診断支援装置10により作成された所見内容:「左被殻に、陳旧性出血、前回T2強調画像と変化なし」は、「左被殻に前回陳旧性出血と著変なし。」と書き換えられる。通信端末70は、読影医による所見内容の添削が完了すると、修正後の所見内容を所見データとして診断支援装置10へ送信する。これにより、経時差分を考慮した所見内容が作成される。
The
(第2の実施形態)
第1の実施形態では、診断支援装置10が病院内のシステムに収容されている場合を例に説明した。第2の実施形態では、診断支援装置10aが病院の外に設けられる場合を例に説明する。
(Second embodiment)
In the first embodiment, the case where the
図14は、第2の実施形態に係る診断支援装置10aが設けられる診断支援システムの構成例を示すブロック図である。図14に示される診断支援装置10aは、インターネット、及び通信事業者が提供する通信網等のネットワークを介して病院情報システムと接続している。なお、診断支援装置10aは、ネットワーク上に設けられる1台のサーバ装置により実現されても構わないし、複数台のサーバ装置により実現されても構わない。
FIG. 14 is a block diagram showing a configuration example of a diagnostic support system provided with the
図15は、図14に示される診断支援装置10aの機能構成の例を表すブロック図である。図15に示される診断支援装置10aは、処理回路11a、メモリ12、及び通信インタフェース13を有する。処理回路11a、メモリ12、及び通信インタフェース13は、例えば、バスを介して互いに通信可能に接続されている。
FIG. 15 is a block diagram showing an example of the functional configuration of the
処理回路11aは、診断支援装置10aの中枢として機能するプロセッサである。処理回路11aは、メモリ12等に記憶されている診断支援プログラムを実行することにより、当該診断支援プログラムに対応する機能を実現する。例えば、処理回路11aは、診断支援プログラムを実行することで、画像検索機能111a、領域抽出機能112、特徴量抽出機能113、画像情報取得機能114a、相関判定機能115、所見作成機能116、及びレポート作成機能117を有する。なお、本実施形態では、単一のプロセッサによって画像検索機能111a、領域抽出機能112、特徴量抽出機能113、画像情報取得機能114a、相関判定機能115、所見作成機能116、及びレポート作成機能117が実現される場合を説明するが、これに限定されない。例えば、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより画像検索機能111a、領域抽出機能112、特徴量抽出機能113、画像情報取得機能114a、相関判定機能115、所見作成機能116、及びレポート作成機能117を実現しても構わない。
The
画像検索機能111aは、送信されてきた複数の画像から読影に必要な画像を検索する機能である。具体的には、例えば、画像検索機能111aにおいて処理回路11aは、読影が依頼された検査の検査目的の入力を受け付ける。処理回路11aは、入力された検査目的を読影目的に置き換え、この読影目的と対応付けられている画像種に関する情報を取得する。
The
読影目的と画像種との関係は、例えば、メモリ12に記憶される関係テーブルで対応付けられている。処理回路11aは、通信端末70、又は通信端末80を介して依頼人から送信されてきた、1つの検査についての複数の医用画像から、取得した画像種についての医用画像を検索する。処理回路11aは、検索した医用画像を、通信インタフェース13を介し、依頼人へ送信する。
The relationship between the purpose of image interpretation and the image type is associated with, for example, a relationship table stored in the
画像情報取得機能114aは、依頼人により指定された医用画像ついての情報を取得する機能である。具体的には、例えば、画像情報取得機能114aにおいて処理回路11aは、依頼人により少なくとも一部が指定された医用画像、すなわちキー画像の情報を取得する。なお、処理回路11aは、依頼人により指定された部位と同定される部位を含む医用画像についての情報も取得する。取得される画像情報は、例えば、リンク情報であり、例えば、診断支援装置10aのメモリ12に記憶される医用画像へアクセスするためのアドレス等が含まれる。
The image
以上のように、第2の実施形態では、診断支援装置10aは、いわゆるクラウド上に設けられている。診断支援装置10aは、ネットワークに接続されている通信端末70,80から読影レポート作成の依頼と共に、所定の検査についての医用画像を受信する。診断支援装置10aは、依頼人から検査目的の入力を受け付ける。診断支援装置10aは、検査目的と関連付けられている画像種を取得する。診断支援装置10aは、受信した複数の医用画像のうち、取得した画像種についての医用画像を依頼人に表示する。診断支援装置10aは、表示した医用画像に対して依頼人が指定した部位の特徴量を抽出する。そして、診断支援装置10aは、画像種毎に抽出される特徴量と対応付けられている診断結果を取得するようにしている。これにより、依頼人は、検査目的を入力すれば、診断に必要な画像種の医用画像のみを確認すればよくなるため、医用画像の検索に割かれる時間を抑制することが可能となる。
As described above, in the second embodiment, the
以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、診断支援装置は、読影における診断の負担を軽減することができる。 According to at least one embodiment described above, the diagnostic support device can reduce the burden of diagnosis in image interpretation.
実施形態の説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、CPU(central processing unit)、GPU(Graphics Processing Unit)、或いは、特定用途向け集積回路(Application Specific Integrated Circuit:ASIC))、プログラマブル論理デバイス(例えば、単純プログラマブル論理デバイス(Simple Programmable Logic Device:SPLD)、複合プログラマブル論理デバイス(Complex Programmable Logic Device:CPLD)、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ(Field Programmable Gate Array:FPGA))等の回路を意味する。プロセッサは記憶回路に保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、記憶回路にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、上記各実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて1つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。さらに、上記各実施形態における複数の構成要素を1つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。 The word "processor" used in the description of the embodiment is, for example, a CPU (central processing unit), a GPU (Graphics Processing Unit), an integrated circuit for a specific application (Application Specific Integrated Circuit (ASIC)), or a programmable logic device. (For example, it means a circuit such as a simple programmable logic device (SPLD), a complex programmable logic device (CPLD), and a field programmable gate array (FPGA)). The processor realizes the function by reading and executing the program stored in the storage circuit. Instead of storing the program in the storage circuit, the program may be directly embedded in the circuit of the processor. In this case, the processor realizes the function by reading and executing the program embedded in the circuit. It should be noted that each processor of each of the above embodiments is not limited to the case where each processor is configured as a single circuit, and a plurality of independent circuits are combined to form one processor to realize its function. May be good. Further, a plurality of components in each of the above embodiments may be integrated into one processor to realize the function.
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。 Although some embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented as examples and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other embodiments, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the gist of the invention. These embodiments and variations thereof are included in the scope of the invention described in the claims and the equivalent scope thereof, as are included in the scope and gist of the invention.
10,10a…診断支援装置
11,11a…処理回路
12…メモリ
13…通信インタフェース
20…病院情報システム
21…サーバ装置
22…通信端末
30…放射線部門情報システム
31…サーバ装置
32…通信端末
40…医用画像管理システム
41…サーバ装置
50…レポートシステム
51…サーバ装置
60…医用画像診断装置
70…通信端末
80…通信端末
111,111a…画像検索機能
112…領域抽出機能
113…特徴量抽出機能
114,114a…画像情報取得機能
115…相関判定機能
116…所見作成機能
117…レポート作成機能
10, 10a ...
Claims (7)
前記検索により得られた医用画像に対して指定された部位の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記画像種の医用画像から抽出される特徴量に基づき、前記画像種の医用画像から導き出される診断結果を取得する相関判定部と、
前記診断結果、前記診断結果を取得する際に参照した画像種、及び前記画像種の医用画像から抽出された特徴量に基づき、所見内容を作成する所見作成部と、
を具備する診断支援装置。 An image search unit that acquires an examination purpose corresponding to a specified examination and searches for a medical image for an image type associated with the examination purpose from a plurality of medical images acquired in the examination.
A feature amount extraction unit that extracts the feature amount of the designated part from the medical image obtained by the above search, and a feature amount extraction unit.
A correlation determination unit that acquires diagnostic results derived from the medical image of the image type based on the feature amount extracted from the medical image of the image type .
A finding creation unit that creates findings based on the diagnosis result, the image type referred to when acquiring the diagnosis result, and the feature amount extracted from the medical image of the image type.
A diagnostic support device equipped with.
請求項1記載の診断支援装置。 The image search unit refers to an image associated with the inspection purpose by referring to a relationship table in which the image interpretation purpose derived from the inspection purpose and the image type for which confirmation is required for the image interpretation purpose are associated with each other. Get the seeds ,
The diagnostic support device according to claim 1.
請求項1又は2記載の診断支援装置。 When a site is designated for one of the first medical images among the plurality of medical images obtained by the search, the feature amount extraction unit is at the same position as the first medical image, and the image type is different. A second medical image is selected, and in the selected second medical image, the same site as the site designated for the first medical image is identified, and the designated site and the identified site are used. Extract feature quantities ,
The diagnostic support device according to claim 1 or 2.
請求項1乃至3のいずれかに記載の診断支援装置。 The correlation determination unit refers to the correlation table in which the reference for the feature amount and the diagnosis result are associated with each other, and based on the feature amount extracted from the medical image of the image type, the diagnosis result. To get ,
The diagnostic support device according to any one of claims 1 to 3.
請求項1乃至4のいずれかに記載の診断支援装置。 By reflecting the created findings in a predetermined format, pasting the medical image referred to when the findings were created in the format as a key image, and embedding the image information about the key image in the format. It also has a report creation unit that creates interpretation reports .
The diagnostic support device according to any one of claims 1 to 4 .
前記検査目的と関連付けられている画像種についての医用画像を、前記検査において取得された複数の医用画像から検索し、
特徴量抽出手段は、前記検索により得られた医用画像に対して指定された部位の特徴量を抽出し、
相関判定手段は、前記画像種の医用画像から抽出される特徴量に基づき、前記画像種の医用画像から導き出される診断結果を取得し、
所見作成手段は、前記診断結果、前記診断結果を取得する際に参照した画像種、及び前記画像種の医用画像から抽出された特徴量に基づき、所見内容を作成する、
診断支援方法。 The image search means acquires the inspection purpose corresponding to the specified inspection and
A medical image for an image type associated with the examination purpose is searched from a plurality of medical images acquired in the examination.
The feature amount extraction means extracts the feature amount of the designated part from the medical image obtained by the above search, and then extracts the feature amount.
The correlation determination means obtains a diagnostic result derived from the medical image of the image type based on the feature amount extracted from the medical image of the image type.
The finding creating means creates the finding content based on the diagnosis result, the image type referred to when the diagnosis result is acquired, and the feature amount extracted from the medical image of the image type.
Diagnosis support method.
前記検索により得られた医用画像に対して指定された部位の特徴量を抽出する処理と、
前記画像種の医用画像から抽出される特徴量に基づき、前記画像種の医用画像から導き出される診断結果を取得する処理と、
前記診断結果、前記診断結果を取得する際に参照した画像種、及び前記画像種の医用画像から抽出された特徴量に基づき、所見内容を作成する処理と、
をプロセッサに実行させる診断支援プログラム。 A process of acquiring an examination purpose corresponding to a specified examination and searching for a medical image for an image type associated with the examination purpose from a plurality of medical images acquired in the examination.
The process of extracting the feature amount of the specified part from the medical image obtained by the above search, and
A process of acquiring a diagnostic result derived from a medical image of the image type based on a feature amount extracted from the medical image of the image type, and a process of acquiring the diagnosis result .
A process of creating findings based on the diagnosis result, the image type referred to when the diagnosis result is acquired, and the feature amount extracted from the medical image of the image type.
A diagnostic support program that causes the processor to execute.
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