JP7240001B2 - 画像の閲覧を支援する方法およびこれを利用した装置 - Google Patents

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Description

本発明は、画像の閲覧を支援する方法およびこれを利用した装置に関し、より詳細には、入力装置の特定の入力に応じ、コンピュータ装置は、一連の個別画像を順々に閲覧できるようにするが、ここで、現在の閲覧に提供された個別画像である第１個別画像から次の閲覧に提供される個別画像である第２個別画像への切り替え速度は、前記第１個別画像および前記第２個別画像のうちの少なくとも１つと結び付く重要度によって可変的に増減する。
複数の関連画像を高速で閲覧できるようにする多様な方式が存在する。例えば、ＣＴ（ｃｏｍｐｕｔｅｄ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：コンピュータ断層撮影）画像のように複数の関連するスライス画像からなる画像の場合、医師のような使用者は、入力装置を操作しながら、個別のスライス画像を次のスライス画像へと高速にめくりながら病変の有無を確認し、その状態を１つ１つ確認するのが一般的である。
例えば、病変を分析して診断に活用するために広く利用されている胸部ＣＴ画像などの医療画像は、身体内部、例えば、肺、気管支、心臓などの異常を観察することができ、読影用として頻繁に利用される。このような胸部ＣＴ画像の読影は、断層画像がもつ３次元的特性により、撮影部位の最下端あるいは最上端から一連の個別のスライス画像を観察していく方式で進められる。通常のマウスドラッグやホイール回転などによって施行される画像の切り替えは、その速度が高まるほど読影にかかる時間を短縮することはできるが、画像を細かく読影するには欠けるという問題がある。また、胸部ＣＴ画像には通常の肺以外のものも含まれるため、実際には読影に必要のない画像の切り替えに時間が費やされるという問題もある。
胸部ＣＴ画像から読影される所見は、画像医学科の医師であっても、その特徴および形態を区分するには数年にわたる修練を重ねなければならないほど、その読影は容易でなく、医師とはいえ人間であるため見落とすこともあり、特に、肺結節のように読影の難易度が高いものであれば、医師が細心の注意を払ったとしても見落としてしまうこともあり、大きな問題に繋がる恐れもある。
このように、人間が見落としがちな画像の読影を補助するために、従来には、コンピュータ補助診断（ＣＡＤ：ｃｏｍｐｕｔｅｒ ａｉｄｅｄ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ）の必要性が表面化されていたが、従来のＣＡＤ技術は極めて限定的な領域でしか医者の判断を補助できておらず、病変の診断がある程度裏付けられていたとしても、ユーザインタフェースの側面では、医師による画像の読影に何らの便宜も提供されていなかった。例えば、韓国公開特許第１０－２０１７－００４７４２３号公報には、従来の機械学習アルゴリズムとディープラーニングアルゴリズムを併用して病変診断を補助する装置および方法が開示されている。
このように、コンピュータ補助診断を利用した病変の読影は、先ず、病変疑いのある部位を特定し、その部位に対する重要度（例えば、信頼度（ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ）や悪性度（ｍａｌｉｇｎｉｔｙ）など）を評価するプロセスからなる。例えば、肺から複数の病変（例えば、結節）が見つかった場合には、悪性度が高いと予想される病変がある部分は精密な調査が必要になるであろうし、悪性度が比較的低い病変だけが見つかった部位や病変が見つからなかった部位に関する調査は高速で進められるであろう。
しかし、多数の病変が存在することから、その中でもどの病変が実際に深刻なものであるかは読影前には知ることができず、実際には悪性度がそれほど高くなかったり悪性でないと予想された病変に対しても読影に同じくらいの労力を費やさなければならず、効率性に欠ける場合が多かった。
したがって、本発明では、このような問題点を解決するために、従来の病変検出システムに対しても、病変疑いの領域が位置する部分と位置しない部分との画像切り替え速度を柔軟に調節し、検出された病変のうちでも重要度（例えば、信頼度や悪性度など）が高い病変がある位置の画像に対しては画像切り替え速度を著しく減少させるなどの便宜を提供することにより、画像全体の読影において効率性を高めることができる方法およびこれを利用した装置を提案しようとする。
韓国公開特許第１０－２０１７－００４７４２３号公報
本発明は、画像（特に、医療画像）において、重要度が最も高い部分に関してはより精密に閲覧（特に、読影）できるようにし、重要度が低いか問題視される部分（例えば、病変）がない位置の画像に対しては次の画像に迅速に切り替えられるようにすることで、閲覧の効率を高めることを目的とする。
具体的に、本発明は、コンピュータが算定した重要度に応じて画像の切り替え速度を調節できるようにするユーザインタフェースを提供することにより、実質的に閲覧が必要な病変に集中できるようにすることを目的とする。
結局は、本発明は、画像の閲覧の効率を高めることにより、使用者がより短時間内により多くの画像を確認できるようにすることを目的とし、特に、医療画像において正確な診断結果を導き出すことができるように読影医師を補助し、分析の正確度を高めることを目的とする。
上述したような本発明の目的を達成し、後述する本発明の特徴的な効果を実現するための本発明の特徴的な構成について、以下のように説明する。
本発明の一実施形態（ａｓｐｅｃｔ）によると、画像の閲覧を支援する方法が提供され、この方法は、入力装置の特定の入力に応じ、コンピュータ装置は、一連の個別画像を順々に閲覧できるようにするが、ここで、現在の閲覧に提供された個別画像である第１個別画像から次の閲覧に提供される個別画像である第２個別画像への切り替え速度は、前記第１個別画像および前記第２個別画像のうちの少なくとも１つと結び付く重要度によって可変的に増減する。
本発明の他の実施形態によると、本発明に係る画像閲覧支援方法を実行するように実現された命令語（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓ）を含む、機械読み取り可能な非一時的記録媒体に記録された、コンピュータプログラムも提供される。
本発明の他の実施形態によると、画像の閲覧を支援するコンピュータ装置が提供され、このコンピュータ装置は、入力装置の特定の入力を取得する通信部、および前記特定の入力に応じて一連の個別画像を順々に閲覧できるようにするプロセッサを含み、前記プロセ
ッサは、現在の閲覧に提供された個別画像である第１個別画像から次の閲覧に提供される個別画像である第２個別画像への切り替え速度が、前記第１個別画像および前記第２個別画像のうちの少なくとも１つと結び付く重要度によって可変的に増減する。
本発明によると、画像に対する従来の閲覧方式を維持しつつ、重要度または使用者の操作によって画像の切り替え速度を調節することができ、細心の注意が必要な閲覧部分の分析に集中できるようにすることにより、画像閲覧（読影）効率を高める効果がある。
したがって、本発明によると、閲覧の効率を高めながら、医療部分においては医師がより短時間内により正確な診断結果を導き出せるようにする効果があり、読影の速度と質の向上により、医療現場におけるワークフロー（ｗｏｒｋ ｆｌｏｗ）の発展に繋がる究極的な効果が期待される。
さらに、発明は、多様な画像に適用可能であり、特に、従来から病院で利用されている医療画像、例えば、３次元的に取得される超音波画像やＭＲＩ画像などのシステムにもそのまま活用可能であるため、本発明の方法が限定された形式の画像やプラットフォームに従属することはない。
本発明の実施形態をより詳しく説明するために添付された図面は、本発明の実施形態の一部に過ぎず、本発明が属する技術分野において通常の知識を有する者であれば、この図面から容易に他の図面を得ることができるであろう。
本発明における、画像の閲覧を支援する方法（以下、「画像閲覧支援方法」とする）を実行するコンピュータ装置の例示的な構成を概略的に示した概念図である。 本発明における、画像閲覧支援方法を実行するコンピュータ装置のハードウェアまたはソフトウェア構成要素を例示的に示したブロック図である。 本発明における、画像閲覧支援方法を例示的に示したフローチャートである。 本発明の画像閲覧支援方法の一実施形態を概略的に示した概念図である。 図４に示した実施形態によって画像が切り替わる方式を説明するための概念図である。 本発明の画像閲覧支援方法の他の実施形態を概略的に示した概念図である。 図６に示した実施形態によって画像が切り替わる方式を説明するための概念図である。
後述する本発明の詳細な説明は、本発明の目的、技術的解法、ならびに長所を明確にするために、発明を実施することのできる特定の実施形態を例示した添付の図面を参照しながら説明する。これらの実施形態は、当業者が本発明を実施することができるように詳しく説明する。
本発明の詳細な説明および特許請求の範囲の全般にわたって用いられる用語である「画像」または「画像データ」は、離散的な画像要素（例えば、２次元画像ではピクセル、３次元画像ではボクセル）で構成された多次元データを意味する。
例えば、「画像」は、コーンビーム（ｃｏｎｅ－ｂｅａｍ）コンピュータ断層撮影（ｃｏｍｐｕｔｅｄ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、ＭＲＩ（ｍａｇｎｅｔｉｃ ｒｅｓｏｎａｎｃｅ ｉｍａｇｉｎｇ）、超音波、または本発明の技術分野において公知の任意の他の医療画像システムによって収集された非検体（ｓｕｂｊｅｃｔ）の医療画像であってよい。また、画像は、非医療的な脈絡で提供されるものであってもよく、例えば、リモートセン
シングシステム（ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ）や電子顕微鏡（ｅｌｅｃｔｒｏｎ ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｙ）などが挙げられてよい。
本発明の詳細な説明および特許請求の範囲の全般にわたって用いられる用語である「画像」とは、（例えば、ビデオ画面に表示された）肉眼で確認することのできる画像、または（例えば、ＣＴ、ＭＲＩ検出器などのピクセル出力に対応するファイルのような）画像のデジタル表現物を意味する用語である。
説明の便宜のために、添付の図面では、コーンビーム断層撮影（ｃｏｎｅ－ｂｅａｍ ｃｏｍｐｕｔｅｄ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：ＣＢＣＴ）の画像データを例示的な画像形式（ｍｏｄａｌｉｔｙ）として示した。しかし、当業者であれば、本発明の多様な実施形態で利用される画像形式が、Ｘ線画像、ＭＲＩ、ＣＴ、ＰＥＴ（ｐｏｓｉｔｒｏｎ ｅｍｉｓｓｉｏｎ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、ＰＥＴ－ＣＴ、ＳＰＥＣＴ、ＳＰＥＣＴ－ＣＴ、ＭＲ－ＰＥＴ、３Ｄ超音波画像などを含み、例示された形式に限定されないという点を理解することができるであろう。
本発明の詳細な説明および特許請求の範囲の全般にわたって用いられる用語である「ＤＩＣＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ：医療用デジタル画像および通信）」標準は、医療用機器においてデジタル画像表現と通信に利用される多様な標準を総称した用語であり、これは米国放射線医会（ＡＣＲ）と米国電機工業会（ＮＥＭＡ）で構成された連合委員会で発表された。
本発明の詳細な説明および特許請求の範囲の全般にわたって用いられる用語である「医療用画像保存通信システム（Ｐｉｃｔｕｒｅ Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ：ＰＡＣＳ）」は、ＤＩＣＯＭ標準に合うように保存、加工、通信を行うシステムを意味するものであり、Ｘ線、ＣＴ、ＭＲＩのようなデジタル医療画像装備から得られた医療画像はＤＩＣＯＭ形式で保存され、ネットワークを介して病院内外の端末に送信可能であり、これに読影結果や診療記録が追加されることもある。
本発明の詳細な説明および特許請求の範囲の全般にわたって用いられる用語である「学習」あるいは「ラーニング」は、順序を踏んだコンピューティング（ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）によって機械学習（ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ）を実行することを意味するものであり、人間の教育活動のような精神的作用を意味するものでないということは、当業者であれば容易に理解することができるであろう。
本明細書の詳細な説明および特許請求の範囲の全般にわたって用いられる用語である「含む」という単語とこの変形は、他の技術的特徴、付加物、構成要素、または段階を除外することを意図するものではない。さらに、「１つ」または「１」は１つ以上という意味として使用されるものであり、「また他の」は少なくとも２番目以上に限定される。
当業者であれば、本発明の他の目的、長所、および特性が、一部は本説明書から、さらに一部は本発明の実施形態から、明らかにできるであろう。以下で説明する例示および図面は実施形態として提供されるが、これによって本発明が限定されることはない。したがって、特定の構造や機能に関し、本発明で開示する詳細事項が限定的な意味として解釈されてはならず、当業者が実質的に適切な任意の詳細構造として本発明を多様に実施できるように指針を提供するための代表的な基礎資料として解釈されなければならない。
また、本発明は、本明細書に示される実施形態のすべての可能な組み合わせを含む。本発明の多様な実施形態は、互いに異なるが、互いに排他的である必要はないことが理解さ
れなければならない。例えば、ここに記載されている特定の形状、構造、および特性は、一実施形態に関連するものであり、本発明の思想および範囲を逸脱しない限り、他の実施形態によって実現されてよい。また、開示されるそれぞれの実施形態内の個別の構成要素の位置または配置は、本発明の思想および範囲を逸脱しない限り、変更可能であることが理解されなければならない。したがって、後述する詳細な説明は、限定的な意味として解釈されてはならず、本発明の範囲は、適切に説明されるのであれば、特許請求の範囲が主張するものと均等なすべての範囲とともに、添付の特許請求の範囲によってのみ限定される。図面における類似の参照符号は、多側面にわたって同一あるいは類似の機能を示す。
本明細書において異なって表示されるか文脈において明らかに矛盾しない限り、単数で示される項目は、その文脈で特別な要求がない限り、複数の意味合いも含む。さらに、本発明の説明において、関連する公知の構成または機能についての具体的な説明が本発明の要旨を不明瞭にし得ると判断される場合には、これに関する詳細な説明は省略する。
以下、通常の技術者が本発明を容易に実施できるようにするために、本発明の好ましい実施形態について、添付の図面を参照しながら詳細に説明する。
図１は、本発明における、画像閲覧支援方法を実行するコンピュータ装置の例示的な構成を概略的に示した概念図である。
本発明の一実施形態に係るコンピュータ装置１００は、通信部１１０およびプロセッサ１２０を含み、前記通信部１１０を通じて外部コンピュータ装置（図示せず）と直接的あるいは間接的に通信してよい。
具体的に、前記コンピュータ装置１００は、典型的なコンピュータハードウェア（例えば、コンピュータプロセッサ、メモリ、ストレージ、入力／出力装置、その他の従来のコンピュータ装置の構成要素を含むことのできる装置、ルータ、スイッチなどのような電子通信装置、ネットワークアタッチトストレージ（ｎｅｔｗｏｒｋ－ａｔｔａｃｈｅｄ ｓｔｏｒａｇｅ：ＮＡＳ）およびストレージエリアネットワーク（ｓｔｏｒａｇｅ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ：ＳＡＮ）のような電子情報ストレージシステム）とコンピュータソフトウェア（すなわち、コンピュータ装置が特定の方式によって機能するようにする命令語）との組み合わせを利用することによって所望するシステム性能を達成するものであってよい。
このようなコンピュータ装置の通信部１１０は、連動する他のコンピュータ装置と要求および応答を送受信してよく、一例として、このような要求と応答は、同一のＴＣＰ（ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ｃｏｎｔｒｏｌ ｐｒｏｔｏｃｏｌ）セッション（ｓｅｓｓｉｏｎ）によって実行されてよいが、これに限定されることはなく、例えば、ＵＤＰ（ｕｓｅｒ ｄａｔａｇｒａｍ ｐｒｏｔｏｃｏｌ）データグラム（ｄａｔａｇｒａｍ）として送受信されてもよい。さらに広い意味での前記通信部２１０としては、命令語または指示などを伝達するためのキーボード、マウス、その他の外部入力装置、プリンタ、ディスプレイ、その他の外部出力装置が含まれてもよい。
また、コンピュータ装置のプロセッサ１２０は、ＭＰＵ（ｍｉｃｒｏ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）、ＣＰＵ（ｃｅｎｔｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（ｇｒａｐｈｉｃｓ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）またはＴＰＵ（ｔｅｎｓｏｒ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）、キャッシュメモリ（ｃａｃｈｅ ｍｅｍｏｒｙ）、データバス（ｄａｔａ ｂｕｓ）などのハードウェア構成を含んでよい。さらに、オペレーティングシステムや、特定の目的を実行するアプリケーションのソフトウェア構成をさらに含んでもよい。
図２は、本発明における、画像閲覧支援方法を実行するコンピュータ装置のハードウェアまたはソフトウェア構成要素を例示的に示したブロック図である。
図２を参照しながら、本発明に係る方法および装置の構成について簡単に説明すると、コンピュータ装置１００は、構成要素として、画像取得モジュール２１０を含んでよい。画像取得モジュール２１０は、本発明に係る方法が適用された一連の個別画像を取得するように構成されており、図２に示した個別のモジュールは、例えば、コンピュータ装置１００に含まれる通信部１１０やプロセッサ１２０、または前記通信部１１０およびプロセッサ１２０との連動によって実現可能であることは、当業者であれば容易に理解することができるであろう。一連の個別画像は、例えば、通信部１１０と連動する撮影機器または医療画像保存通信システム（ＰＡＣＳ）のような外部画像保存システムから取得されてよいが、これに限定されることはない。例えば、一連の個別画像は、（医療）画像撮影機器によって撮影されてＤＩＣＯＭ標準に基づいてＰＡＣＳに送られた後、コンピュータ装置１００の画像取得モジュール２１０によって取得されてよい。一連の個別画像が医療画像として取得されるときには、その性質上、連続的（ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ）であってよい。すなわち、隣接する個別画像同士の変化は不連続的でない。
次に、このように取得された個別画像は、重要度算定モジュール２２０に伝達されてよく、重要度算定モジュール２２０は、個別画像それぞれに対してその重要度を算定するように構成されてよい。代案として、個別画像の取得時に、これに対するそれぞれの重要度がともに取得されていてもよい。
個別画像が医療画像である場合、重要度は、例えば、個別画像から探知された病変疑いの領域疑わしい病変が実際に病変である信頼度（ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ）、病変疑いの領域の悪性度（ｍａｌｉｇｎｉｔｙ）などの点数であるか、または信頼度および悪性度のうちの少なくとも１つを含む重要度要素に基づいて算出された値であってよく、医療画像の場合、重要度算定モジュール２２０は、病変を判定するための病変判定モデル（ｌｅｓｉｏｎ ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ）や、少なくともこれと関連するモジュールであってよい。このような重要度は、病変疑いの領域に対する注意を読影医師に促すためのものである。
重要度算定モジュールあるいは病変判定モデル２２０の一例としてディープラーニングモデル（ｄｅｅｐ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｍｏｄｅｌ）が挙げられてよく、これに関しては、ニューラルネットワークを多層に積み上げた形態であると簡単に説明する。すなわち、深い構造をもつネットワークという意味をもつことからディープニューラルネットワーク（ｄｅｅｐ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ）と表現され、多層のネットワークからなる構造によって大量のデータを学習させることで各画像の特徴を自動で学習し、これによって目的関数、すなわち病変判定の正確度の誤差（ｅｒｒｏｒ）を最小化させる方法によってネットワークを学習させていく形態である。これは、人間の頭脳の神経細胞間の連結と比較されるが、このようなディープニューラルネットワークは、ＡＩの次世代モデルとして定着しつつある。このようなディープラーニングモデルの中でも特に畳み込みニューラルネットワーク（ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ：ＣＮＮ）は、イメージの分類に適したモデルであり、イメージの各領域から複数のフィルタを利用して特徴地図（ｆｅａｔｕｒｅ ｍａｐ）を作り出す合成層（ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ
ｌａｙｅｒ）と、特徴地図の大きさを減らして位置や回転の変化にも不変な特徴を抽出できるようにするサブサンプリングレイヤ（ｓｕｂ－ｓａｍｐｌｉｎｇ ｌａｙｅｒ）とを繰り返すことにより、点、線、面などの低水準の特徴から複雑かつ有意な高水準の特徴まで多様な特徴を抽出することができ、最終的に抽出された特徴を従来の判定モデルの入力値として利用することで、より高い正確度をもつ判定モデルを構築できるようになると
いう長所がある。
しかし、当業者であれば、重要度算定モジュールあるいは病変判定モデルが、このようなＣＮＮだけに限定されないという点を理解できるはずであり、多様な種類の機械学習モデルまたは統計モデルが利用されてもよい。
重要度算定モジュール２２０によって個別画像の重要度が算定されると、前記個別画像は、出力モジュール２３０に伝達されてよく、出力モジュール２３０は、例えば、所定の出力装置に表示されたユーザインタフェースを通じて外部エンティティ（ｅｎｔｉｔｙ）に個別画像を提供してよい。このとき、個別画像の付属情報がともに提供されてもよい。
ここで、外部エンティティとは、前記コンピュータ装置１００の使用者、管理者、前記被検体を担当する担当医療専門家などを含んでよく、この他にも、前記個別画像および付属情報（読影補助情報、病変項目など）を必要とする主体であれば、すべて含まれるものと解釈されなければならない。
また、入力モジュール２４０は、特定の入力または所定の操作に応じ、出力モジュール２３０に表示される現在の閲覧画像が切り替わるようにしたり、その切り替わり速度を調節したりできるように構成される。
図２に示した各構成要素の具体的な機能および効果について、以下で詳しく説明する。図２に示した構成要素は、説明の便宜上、１つのコンピュータ装置で実現されるように示されているが、本発明の方法を実行するコンピュータ装置１００は、複数の装置が互いに連動するように構成されてもよいという点が理解されなければならない。
以下、本発明に係る画像閲覧支援方法の一実施形態について、図３～７を参照しながら具体的に説明する。
図３は、本発明における、画像閲覧支援方法を例示的に示したフローチャートである。
図３を参照すると、本発明に係る画像閲覧支援方法は、全体的に、入力装置の特定の入力に応じ、コンピュータ装置が一連の個別画像を順々に閲覧できるようにする方法であり、ここで、現在の閲覧に提供された個別画像である第１個別画像から次の閲覧に提供される個別画像である第２個別画像への切り替え速度は、前記第１個別画像および前記第２個別画像のうちの少なくとも１つと結び付く重要度によって可変的に増減する。ここで、特定の入力とは、例えば、マウスのホイール回転（ｗｈｅｅｌ ｒｏｔａｔｉｏｎ）、マウスまたはタッチパッドのドラッグ（ｄｒａｇ）、キーボード上の矢印キーを押す入力など、画像を切り替えるために一般的に利用される操作であってよい。このような特定の入力は反復的であるという特性があり、これは入力量によって測定されてよい。例えば、マウスのホイール回転は、繰り返し累積する入力量がある値に到達するときに意図とするアクションが実行されるように設計されるが、本発明では画像の切り替えがこのようなアクションに該当する。
具体的に、図３を参照すると、本発明の画像閲覧支援方法は、先ず、コンピュータ装置１００によって実現される画像取得モジュール２１０が、前記一連の個別画像を取得するか、通信部１１０と連動する他の装置（図示せず）が取得するように支援する段階Ｓ１００を含み、このような画像は、図４に示したユーザインタフェースのように、胸部ＣＴの軸面画像（ａｘｉａｌ ｉｍａｇｅ ｏｆ ｃｈｅｓｔ ＣＴ）であってよい。
本発明では、説明（ｉｌｌｕｓｔｒａｔｉｏｎ）の便宜上、肺結節（ｎｏｄｕｌｅ）な
どの肺と関連する病変の読影過程を例示しているが、本発明がこれに限定されることはなく、一般的に多様な種類の画像に適用可能であるという点が理解されるであろう。
次に、本発明に係る画像閲覧支援方法は、コンピュータ装置１００によって実現される出力モジュール２３０が、前記一連の個別画像のうちで所定の基準によって定められた一画像を現在の閲覧画像として提供するか、提供するように支援する段階Ｓ２００をさらに含む。
例えば、前記所定の基準は、前記一連の個別画像のうちから最初の一連番号または最後の一連番号をもつ個別画像を前記一画像として選択する基準であってよい。
再び図３を参照すると、本発明に係る画像閲覧支援方法は、コンピュータ装置１００が、前記特定の入力に対応する方向性に基づき、前記現在の閲覧画像として提供される画像を次の閲覧に提供されるように決定された個別画像に反復的に更新する段階Ｓ３００をさらに含む。段階Ｓ３００において、前記更新の速度は、前記現在の閲覧画像および前記現在の閲覧画像と隣接する少なくとも１つの画像の重要度によって増減するか、所定の操作によって増減する。
ここで、特定の入力に対応する方向性とは、特定の入力が現在の閲覧画像を以前の画像に切り替えようとするものであるか、あるいは次の画像に切り替えようとするものであるかを決定するための基準を意味し、例えば、左側の矢印キーを押せば以前の画像に、右側の矢印キーを押せば次の画像に切り替わってよく、特定の入力が意図する閲覧の方向と関連する。ここで、「現在」の閲覧画像と、「以前」の画像および「次」の画像との関係性は、例えば、画像の一連番号や撮影順などによって決定されてよいことは言うまでもない。
具体的に、段階Ｓ３００は、前記特定の入力によって累積する入力量に対する所定の閾値を算出するか、算出するように支援する段階Ｓ３１０、および前記特定の入力によって累積した入力量が前記所定の閾値を超過すると、前記現在の閲覧画像として提供される画像を前記入力量の方向性に基づいて次の閲覧に提供されるように決定された個別画像に更新する段階Ｓ３２０を含んでよい。ここで、閾値は、画像の切り替え速度を調節するための手段として利用される。
図４は、本発明の画像閲覧支援方法の一実施形態を概略的に示した概念図であり、図５は、図４に示した一実施形態よって画像が切り替わる方式を説明するための概念図である。
図４および図５に示した一実施形態において、閾値は、前記現在の閲覧画像、前記現在の閲覧画像前のｍ個の画像、および前記現在の閲覧画像後のｎ個の画像（ｍ、ｎ≧１、ｍ、ｎは自然数）のうちの少なくとも１つと結び付く重要度に対する関数関係にある値である。重要度が大きいほど、より多くの入力量がなければ画像が切り替わらないように、前記関数関係は非減少関数（ｎｏｎ－ｄｅｃｒｅａｓｉｎｇ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）であることが好ましい。例えば、マウスホイールはより多くの回転角を示すことにより、ドラッグはより多くの移動距離があることにより、画像が切り替わるようにする。
結果的に、病変疑いの領域などが含まれた画像は、隣接する画像に比べて重要度が比較的高く算定されるようになるため、病変疑いの領域の周辺では画像の切り替わり速度が遅くなることから、本発明が適用されていない場合に比べ、病変疑いの領域を含んだ個別画像（図５に示した、一連番号ｉの画像を参照）を中心とする複数の画像が使用者により長く表示されるようにする効果がある。
次に、図６は、本発明の画像閲覧支援方法の他の実施形態を概略的に示した概念図であり、図７は、図６に示した実施形態よって画像が切り替わる方式を説明するための概念図である。
図５および図６に示した他の実施形態において、閾値は、所定の操作によって指定または増減される値である。例えば、所定の操作は、任意の短縮キーを押す操作であってよく、図６では「Ｆ」キーを押す操作が示されている。任意の短縮キーを押した状態では前記閾値が増加してよく、短縮キーを離した状態では前記閾値が元どおりに減少してよい。
結果的に、使用者、例えば読影医師が、重点的あるいは精密に閲覧、例えば読影しようとする場合、上述したような所定の操作により、本発明が適用されていない場合に比べて便利に画像の切り替え速度を調節できるようにする効果がある。
このように、本発明は、上述したすべての実施形態およびこの変形において、人間（例えば、読影医師）が重要度に応じて迅速かつ便利に画像を閲覧できるようにする効果がある。ほぼ重要でない部分の画像は、精密な分析から速かに除外することができるため読影医師の労力を減らすことができて効率的な診断を可能とし、最終的にはＡＩの助力として診療の質を高め、医療現場におけるワークフローの改善に繋がるであろう。
上述した実施形態の説明に基づき、当業者であれば、本発明の方法および／またはプロセス、またはその段階が、ハードウェア、ソフトウェア、または特定の用例に適合したハードウェアおよびソフトウェアの任意の組み合わせによって実現されるという点を明確に理解することができるであろう。前記ハードウェアは、汎用コンピュータおよび／または専用コンピュータ装置、または特定のコンピュータ装置または特定のコンピュータ装置の特別な形態または構成要素を含んでよい。前記プロセスは、内部および／または外部メモリを有する、１つ以上のマイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、組み込みマイクロコントローラ、プログラマブルデジタル信号プロセッサ、またはその他のプログラマブル装置によって実現されてよい。また、あるいは代案として、前記プロセスは、特定用途向け集積回路（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、プログラマブルゲートアレイ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）、プログラマブルアレイロジック（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ａｒｒａｙ Ｌｏｇｉｃ：ＰＡＬ）、または電子信号を処理するために構成されることのできる任意の他の装置または装置の組み合わせによって実施されてよい。さらに、本発明の技術的解法の対象物または先行技術に寄与する部分は、多様なコンピュータ構成要素によって実行されることのできるプログラム命令語の形態で実現されて機械読み取り可能な記録媒体に記録されてよい。前記機械読み取り可能な記録媒体は、プログラム命令語、データファイル、データ構造などを単独または組み合わせて含んでよい。前記機械読み取り可能な記録媒体に記録されるプログラム命令語は、本発明のために特別に設計されて構成されたものであっても、コンピュータソフトウェア分野の当業者に公知の使用可能なものであってもよい。機械読み取り可能な記録媒体の例には、ハードディスク、フロッピーディスク、および磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）のような光記録媒体、フロプティカルディスク（ｆｌｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）のような光磁気媒体（ｍａｇｎｅｔｏ－ｏｐｔｉｃａｌ ｍｅｄｉａ）、およびＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令語を記録して実行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれる。プログラム命令語の例には、上述した装置のうちのいずれか１つだけでなく、プロセッサ、プロセッサアーキテクチャ、または相異するハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせによる異種結合、または他のいずれかのプログラム命令語を実行することのできる機械上で実行されるために記録およびコンパイルまたはインタプリタされることのできる、Ｃのような構造的プログラミング言語、Ｃ
＋＋のようなオブジェクト志向プログラミング言語、または高級または低級プログラミング言語（アセンブリ語、ハードウェア技術言語、およびデータベースプログラミング言語および技術）を使用して生成されてよく、機械語コードやバイトコードはもちろん、インタプリタなどを使用してコンピュータによって実行されることのできる高級言語コードもこれに含まれる。
したがって、本発明に係る一実施形態では、上述した方法およびその組み合わせが１つ以上のコンピュータ装置によって実行されるときに、その方法および方法の組み合わせが各段階を実行させる実行可能なコードとして実施されてよい。他の実施形態では、前記方法は、前記段階を実行するシステムによって実施されてよく、方法は、装置にわたって多様な状態に分散されても、すべての機能が１つの専用、独立型装置、または他のハードウェアに統合されてもよい。さらに他の実施形態では、上述したプロセスと関連する段階を実行する手段は、上述した任意のハードウェアおよび／またはソフトウェアを含んでよい。このようなすべての順次結合および組み合わせは、本発明の範囲内に属するように意図されたものである。
例えば、上述したハードウェア装置は、本発明に係る処理を実行するために１つ以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成されてよく、その逆も同じである。前記ハードウェア装置は、プログラム命令語を記録するためのＲＯＭ／ＲＡＭのようなメモリと結合し、前記メモリに記録された命令語を実行するように構成されるＭＰＵ、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＴＰＵのようなプロセッサを含んでよく、外部装置と信号をやり取りすることのできる通信部を含んでよい。さらに、前記ハードウェア装置は、開発者によって作成された命令語を伝達するためのキーボード、マウス、またはその他の外部入力装置を含んでよい。
以上のように、実施形態について、具体的な構成要素などのような特定の事項と限定された実施形態および図面に基づいて説明したが、これは本発明のより全般的な理解を助けるために提供されたものに過ぎず、本発明がこのような実施形態に限定されてはならず、当業者であれば、このような記載から多様な修正および変形が可能であろう。
したがって、本発明の思想は、上述した実施形態に極限されて定められてはならず、添付の特許請求の範囲と均等であるか等価的に変更されたすべてのものは、本発明の思想の範囲に属する。
このように均等であるか等価的に変形されたものには、例えば、本発明に係る方法を実施したときと同じ結果を導き出すことのできる、論理的に同値（ｌｏｇｉｃａｌｌｙ ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ）の方法が含まれてよく、本発明の真意および範囲が上述した実施形態に制限されてはならず、法律に基づいて許容可能な最も広い意味として解釈されなければならない。

Claims (9)

  1. 特定の入力に応じてコンピュータ装置によって一連の個別画像を順々に閲覧することを支援する方法であって、
    ニューラルネットワークを用いて前記個別画像のそれぞれにおいて予想された疑わしい病変の信頼度に基づいて、前記個別画像のそれぞれの重要度を算出する段階と、
    前記一連の個別画像のうち現在の閲覧に提供された第１個別画像を、切り替え速度に基づいて、前記一連の個別画像のうち次の閲覧として決定された第２個別画像へ更新する段階と、を含み、
    前記切り替え速度は、（ｉ）前記特定の入力の累積量及び（ｉｉ）閾値に基づいて、決定され、
    前記閾値は、前記第１個別画像および前記第２個別画像のうちの少なくとも１つの重要度に従って調節されることを特徴とする、
    画像閲覧支援方法。
  2. 前記コンピュータ装置が、前記一連の個別画像を取得する段階、および
    前記コンピュータ装置が、前記一連の個別画像のうちの一画像を前記第１個別画像として提供する段階、を含む、
    請求項１に記載の画像閲覧支援方法。
  3. 前記特定の入力の累積量が前記閾値を超過すれば、前記第１個別画像を前記第２個別画像に更新することが行われ、
    前記第２個別画像は、前記特定の入力の方向性に基づいて次の閲覧に提供されるように決定されており、
    前記閾値は、前記第１個別画像、前記第１個別画像前のｍ個の画像、および前記第１個別画像後のｎ個の画像（ｍ、ｎ≧１、ｍ、ｎは自然数）のうちの少なくとも１つと結び付く前記重要度に対する関数関係に基づいて、予め定められた値に調節される、
    請求項１に記載の画像閲覧支援方法。
  4. 請求項１に記載の方法を実行するようにコンピュータにより実行可能な命令語（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓ）が記録された、機械読み取り可能な非一時的記録媒体。
  5. 画像の閲覧を支援するコンピュータ装置であって、
    入力装置の特定の入力を取得する通信部、および
    前記特定の入力に応じ、一連（ａ ｓｅｒｉｅｓ ｏｆ）の個別画像を順々に閲覧できるようにするプロセッサ
    を含み、
    前記プロセッサは、ニューラルネットワークを用いて前記個別画像のそれぞれにおいて予想された疑わしい病変の信頼度に基づいて、前記個別画像のそれぞれの重要度を算出し、前記一連の個別画像のうち現在の閲覧に提供された第１個別画像を、切り替え速度に基づいて、前記一連の個別画像のうち次の閲覧として決定された第２個別画像へ更新するように構成され、
    前記切り替え速度は、（ｉ）前記特定の入力の累積量及び（ｉｉ）閾値に基づいて、決定され、
    前記閾値は、前記第１個別画像および前記第２個別画像のうちの少なくとも１つの重要度に従って調節されることを特徴とする、
    画像閲覧支援装置。
  6. 前記プロセッサは、さらに、前記一連の個別画像を取得し、前記一連の個別画像のうちの一画像を前記第１個別画像として提供するように構成されていることを特徴とする、
    請求項５に記載の画像閲覧支援装置。
  7. 前記更新のプロセスは、
    前記特定の入力の累積量が前記閾値を超過すれば行われ、
    前記第２個別画像は、前記特定の入力の方向性に基づいて次の閲覧に提供されるように決定され、
    前記閾値は、前記第１個別画像、前記第１個別画像前のｍ個の画像、および前記第１個別画像後のｎ個の画像（ｍ、ｎ≧１、ｍ、ｎは自然数）のうちの少なくとも１つと結び付く前記重要度に対する関数関係に基づいて、予め定められた値に調節される、
    請求項５に記載の画像閲覧支援装置。
  8. 前記重要度は、前記ニューラルネットワークを用いて予想された前記個別画像のそれぞれにおける前記疑わしい病変の悪性度、及び前記疑わしい病変の信頼度に基づいて算出される、
    請求項１に記載の画像閲覧支援方法。
  9. 前記重要度は、前記ニューラルネットワークを用いて予想された前記個別画像のそれぞれにおける前記疑わしい病変の悪性度、及び前記疑わしい病変の信頼度に基づいて算出される、
    請求項５に記載の画像閲覧支援装置。
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