WO2015015698A1 - 病変判定装置、類似症例検索装置、病変判定方法、類似症例検索方法、およびプログラム - Google Patents

病変判定装置、類似症例検索装置、病変判定方法、類似症例検索方法、およびプログラム Download PDF

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interest
operation instruction
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和紀 小塚
近藤　堅司
浩彦 木村
豊彦 坂井
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パナソニック株式会社
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Definitions

  • the present disclosure relates to a lesion determination technique for determining whether a target site is a localized lesion or a diffuse lesion.
  • Patent Document 1 can only deal with localized lesions.
  • one aspect of the present disclosure provides a lesion determination apparatus that determines whether a target site is a localized lesion or a diffuse lesion.
  • a lesion determination apparatus specifies an image set acquisition unit that acquires a tomographic image set including a plurality of tomographic images of a target region, and identifies each tomographic image among the tomographic images included in the plurality of tomographic images.
  • a first operation instruction for browsing in a first order in which the tomographic image position number increases and a second operation instruction for browsing in a second order in which the tomographic image position number decreases in the tomographic image position number are received.
  • An image number acquisition unit for acquiring and recording the number of one-way views, which is the number of tomographic images that are continuously viewed in accordance with a second continuous operation instruction including the second operation instruction, and a change in the number of one-way views
  • a locality determination unit that determines whether the target site is a localized lesion or a diffuse lesion, and the tomographic image position number is a tomographic plane of the corresponding tomographic image of the target site The closer to a specific location, the smaller the value.
  • the computer-readable recording medium includes a non-volatile recording medium such as a CD-ROM (Compact Disc-Read Only Memory).
  • the lesion determination apparatus can determine whether the target site is a localized lesion or a diffuse lesion.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of a similar case retrieval apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing an image browsing history up to the setting of a region of interest, where (a) is a diagram in the case of a localized lesion, and (b) is a diagram in the case of a diffuse lesion.
  • FIG. 3 is a conceptual diagram showing the time change of the number of one-way browsing.
  • FIG. 4 is a flowchart showing a flow of processing executed by the similar case search apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 5 is a flowchart showing processing performed each time a new tomographic image is displayed in step S102 of FIG.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining an example of the operation instruction signal in both (a) and (b).
  • FIG. 7 is a conceptual diagram showing the processing results of the flow of FIG. 5 for both (a) and (b).
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a method for setting a region of interest.
  • FIG. 9 is a flowchart showing an example of locality determination processing.
  • FIG. 10 is a flowchart showing another example of locality determination processing.
  • FIG. 11 is a diagram showing an image browsing history up to the setting of the region of interest, where (a) is a diagram in the case of a localized lesion, and (b) is a diagram in the case of a diffuse lesion.
  • FIG. 12 is a block diagram showing a functional configuration of the similar case retrieval apparatus according to the second embodiment.
  • FIG. 12 is a block diagram showing a functional configuration of the similar case retrieval apparatus according to the second embodiment.
  • FIG. 13 is a flowchart showing a flow of processing executed by the similar case search apparatus according to the second embodiment.
  • 14A and 14B are conceptual diagrams of image weights in the second embodiment, where FIG. 14A is a conceptual diagram in the case of a localized lesion, and FIG. 14B is a conceptual diagram in the case of a diffuse lesion.
  • FIG. 15 is a flowchart showing the positioning of similar case search
  • Patent Document 1 discloses a technique for performing an extraction process of a lesion area from a region of interest specified by a user and searching for an image similar to the image feature information of the extracted lesion area. ing. That is, in the method described in Patent Document 1, even if the setting of the region of interest varies depending on the user, a case similar to the lesion can be searched if the region of interest includes the lesion region. .
  • lesions can be divided into localized lesions and diffuse lesions when focusing on their distribution.
  • a localized lesion is a lesion concentrated at a specific site in an organ such as a nodule or a tumor.
  • a diffuse lesion is a lesion widely distributed in an organ like a broad ground glass shadow.
  • an image set acquisition unit that acquires a tomographic image set including a plurality of tomographic images of a target site, and a tomographic image that identifies each tomographic image from the tomographic images included in the plurality of tomographic images.
  • An instruction receiving unit is a first state in which the second operation instruction is received immediately after receiving the first operation instruction, or a second state in which the first operation instruction is received immediately after receiving the second operation instruction.
  • the number of tomographic images continuously viewed in the first operation instruction including the first operation instruction included in the first state, or before being included in the second state The number of one-way views, which is the number of tomographic images that have been continuously browsed, is acquired by a continuous second operation instruction including the second operation instruction, and the number of images to be recorded is recorded, and the change in the number of one-way views
  • a locality determination unit that determines whether the target site is a localized lesion or a diffuse lesion, and the tomographic image position number indicates that the tomographic plane of the corresponding tomographic image is the target site The closer to a specific location, the smaller the value.
  • the target site is a localized lesion or a diffuse lesion from the browsing history of the tomographic image set.
  • the locality determination unit may be a localized lesion when the number of one-way viewings monotonously decreases with the occurrence of the direction change. If it is determined that there is, it is determined that the lesion is a diffuse lesion.
  • the locality determination unit excludes the one-way browsing number from the determination target when the one-way browsing number is a predetermined number or less.
  • the locality determination unit determines the number of one-way views related to a third change in direction after the display of the tomographic image set starts. When the number of one-way viewings related to the direction change after the fourth time is less than or equal to the predetermined threshold, it is determined that the lesion is a localized lesion. Otherwise, it is a diffuse lesion. judge.
  • the lesion determination device when the direction change is performed again within a predetermined time from the previous direction change, the previous and current direction changes do not occur. Suppose that there was no.
  • a similar case retrieval apparatus that retrieves a similar case from a case database in which a plurality of case data including medical images are registered includes a lesion determination apparatus according to the first aspect and setting of a region of interest for the tomographic image
  • the locality determination unit determines that the lesion is a localized lesion
  • the image feature information is extracted from the region of interest, and when the lesion is determined to be a diffuse lesion, the region of interest
  • An image feature information extracting unit that extracts image feature information from an image region including the region and outside the region of interest, image feature information extracted by the image feature information extracting unit, and a case registered in the case database Similarity search for similar case data from the case database by comparing with image feature information extracted from medical images included in the data It includes a search unit, the.
  • This aspect makes it possible to more appropriately extract image feature information of a lesion area for a diffuse lesion, and to perform a similar case search with high accuracy.
  • the image feature information extraction unit determines that the lesion is a diffuse lesion by the locality determination unit, the entire in-organ region including the region of interest Then, image feature information is extracted.
  • This aspect makes it possible to search for a similar case that matches the search intention for a diffuse lesion even when the number of cases accumulated in the case database is small.
  • the region-of-interest receiving unit receives the setting of the region of interest only when the locality determining unit determines that the lesion is a localized lesion.
  • the region of interest is compared with the pixel value of the image in which the region of interest is set. Is provided with an image weight setting unit that performs weighting around the center.
  • the similar case search apparatus includes an output unit that outputs the case data acquired by the similar case search unit to the outside.
  • the step of acquiring a tomographic image set including a plurality of tomographic images of a target region, and a tomographic image position number for identifying each tomographic image in the tomographic images included in the plurality of tomographic images is increased.
  • the continuous first operation instruction including the first operation instruction included in the first state includes the number of tomographic images continuously viewed or the second operation instruction included in the second state.
  • the target region is limited A step of determining whether the lesion is a sexual lesion or a diffuse lesion, and the tomographic image position number takes a smaller value as it is closer to a specific portion of the target region.
  • a method for searching for similar cases from a case database in which a plurality of case data including medical images are registered by a computer is performed by performing the lesion determination method according to the eleventh aspect, and When it is determined that the lesion is determined to be a localized lesion by the lesion determination method, image feature information is extracted from the region of interest. On the other hand, when the lesion is determined to be a diffuse lesion, the region of interest and the region of interest are extracted. Image feature information is extracted from an image area including the outside, and the extracted image feature information is compared with image feature information extracted from a medical image included in case data registered in the case database. Accordingly, similar case data is retrieved from the case database.
  • a program causes a computer to execute the lesion determination method according to the eleventh aspect.
  • a program causes a computer to execute the similar case search method of the twelfth aspect.
  • an operation instruction for receiving an operation instruction for sequentially browsing a plurality of tomographic images having a common normal direction in a predetermined direction and an operation instruction for sequentially browsing in a direction opposite to the predetermined direction is the number of tomographic images that are continuously viewed in the same direction before the direction change when the direction change in which the viewing direction is changed by the operation instruction received by the reception unit and the operation instruction reception unit.
  • the number of direction views is monotonously decreasing, it is determined to be a localized lesion, and when not monotonously decreasing, a locality determining unit that determines to be a diffuse lesion is provided.
  • a sixteenth aspect of the present disclosure is a similar case retrieval apparatus that retrieves a similar case from a case database in which a plurality of case data including medical images are registered.
  • the lesion determination apparatus according to the fifteenth aspect and a region of interest for the tomographic image
  • the image feature information is extracted from within the region of interest, while when the lesion is determined to be a diffuse lesion,
  • An image feature information extracting unit that extracts image feature information from the region of interest and an image region that includes the outside of the region of interest, the image feature information extracted by the image feature information extracting unit, and the case database Similar case data is searched from the case database by comparing with image feature information extracted from medical images included in the case data. And a similar case search unit.
  • the region-of-interest receiving unit accepts the setting of the region of interest only when the locality determination unit determines that the lesion is a localized lesion.
  • Image feature information indicates information related to the shape of an organ or lesion in a medical image, information related to luminance distribution, and the like.
  • image feature information for example, Non-Patent Document 1 describes that 490 types of feature amounts (feature information) are used. Also in the present disclosure, tens to hundreds of types of image feature information determined in advance for each medical imaging apparatus (modality) and target organ used are used.
  • the medical image in the present disclosure includes an ultrasound image, a CT (Computed Tomography) image, a nuclear magnetic resonance (MRI) image, or the like.
  • CT Computer Tomography
  • MRI nuclear magnetic resonance
  • “Localized lesion” refers to a lesion that exists within a narrow area of an organ
  • “diffuse lesion” refers to a lesion that exists over a wide area in an organ. It is.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of a similar case retrieval apparatus 100 according to the first embodiment.
  • the similar case search apparatus 100 includes an image set acquisition unit 102, an operation instruction reception unit 103, an image number acquisition unit 104, a region of interest reception unit 105, a locality determination unit 106, and an image feature information extraction unit 107.
  • the similar case search unit 108 and the output unit 109 are provided.
  • the lesion determination apparatus according to the present disclosure includes an image set acquisition unit 102, an operation instruction reception unit 103, an image number acquisition unit 104, and a locality determination unit 106.
  • the case database 101 is a storage device including, for example, a hard disk, a memory, and the like, and case data including interpretation image data indicating an image to be interpreted to be presented to an interpreter and interpretation information corresponding to the interpretation image data.
  • the interpretation image data is image data used for image diagnosis, and indicates image data stored in an electronic medium.
  • the interpretation information is information attached to the interpretation image data.
  • documents such as the results of various examination information such as biopsy performed after the image diagnosis, the results of clinical diagnosis, etc. Contains data.
  • the image set acquisition unit 102 acquires a tomographic image set that is diagnosed by a radiogram interpreter.
  • the tomographic image set indicates a plurality of tomographic image groups obtained by slicing a target region of a human body in a predetermined direction by CT, MRI, or the like. That is, in the tomographic image set, a plurality of tomographic images of the target part are arranged in order in a predetermined direction.
  • the image set acquisition unit 102 outputs the acquired tomographic image set to the operation instruction reception unit 103 and the region of interest reception unit 105.
  • the operation instruction receiving unit 103 receives an operation instruction related to the display order when the tomographic image set is displayed on the display screen. Specifically, an operation instruction for sequentially browsing the tomographic image in a predetermined direction and an operation instruction for sequentially browsing the tomographic image in a direction opposite to the predetermined direction are received. Then, the operation instruction receiving unit 103 sets the viewing direction based on the operation instruction and the time when the operation instruction is received, and outputs the set to the image number acquisition unit 104.
  • the operation instruction here is performed by an output signal of an operation device such as a mouse.
  • an operation device such as a mouse.
  • a tomographic image is displayed, for example, from the foot to the head in response to an operation command signal for upward scrolling. Is displayed.
  • the operation instruction receiving unit 103 acquires the scroll direction of the mouse and the operation time thereof, and outputs it to the image number acquisition unit 104.
  • the image number acquisition unit 104 counts the number of displayed tomographic images. Then, when the direction change in which the viewing direction is changed by the operation instruction is received from the operation instruction receiving unit 103, the direction change time which is the time at that time and the same direction until the current direction change The number of one-way views, which is the number of tomographic images browsed continuously in, is acquired and recorded.
  • the region-of-interest reception unit 105 acquires the coordinates of the region of interest set for the displayed tomographic image, and outputs the acquired coordinates to the locality determination unit 106.
  • the region of interest is a specific image region set in the display image, and is set when searching for cases having an image form similar to this region.
  • the region of interest is a region including a plurality of pixels. For example, it is designated by a rectangle or a circle. In the case of a rectangle, the coordinates of the start point and end point are output as the region of interest coordinates.
  • the locality determination unit 106 When the locality determination unit 106 acquires the region-of-interest coordinates from the region-of-interest reception unit 105, the locality determination unit 106 refers to the direction change time and the number of one-way views recorded by the image number acquisition unit 104, and is one-way accompanying the occurrence of the direction change Based on the change in the number of browsing, it is determined whether the target site is a localized lesion or a diffuse lesion. For example, when the number of one-way viewings decreases monotonically with the occurrence of a turn, it is determined that the lesion is a localized lesion, and otherwise, it is determined that the lesion is a diffuse lesion. This determination result is output to the image feature information extraction unit 107.
  • each of a plurality of tomographic images to be displayed may be specified by a tomographic image position number.
  • the tomographic image position number may take a smaller value as the tomographic plane of the corresponding tomographic image is closer to the specific location of the target site (as the distance between the point indicating the specific location and the tomographic plane is smaller).
  • the operation instruction receiving unit 103 is a display target and a first operation instruction for browsing tomographic images included in a plurality of tomographic images to be displayed in a first order in which the tomographic image position numbers specifying each tomographic image increase.
  • a second operation instruction for browsing the tomographic images included in the plurality of tomographic images in the second order in which the tomographic image position numbers decrease may be received.
  • the image number acquisition unit 104 is in a first state in which the second operation instruction is received immediately after receiving the first operation instruction, or in a second state in which the first operation instruction is received immediately after receiving the second operation instruction.
  • the number of tomographic images continuously viewed in the first operation instruction including the first operation instruction included in the first state, or the second operation instruction included in the second state may be acquired and recorded by a continuous second operation instruction.
  • FIG. 2 is a diagram plotting image browsing history until a region of interest is set for a case of a lung CT image, where (a) is a localized lesion and (b) is a diffuse lesion. Three cases are plotted for each of the localized and diffuse lesions.
  • the vertical axis of the graph is the relative image position, and the horizontal axis is the operation time. Since the number of tomographic images in each case was different, the vertical axis represents the relative image position. For example, 0 in the relative image position is the first tomographic image on the head side, and -1 is the last image on the foot side.
  • the amplitude (corresponding to the number of one-way browsing) converges with time in the case group of localized lesions. This is because the region of interest is set in a range of a small number of images because the lesion regions are concentrated locally. On the other hand, in the case group of diffuse lesions, the amplitude has not converged over time. This is because the lesion area is distributed over a wide range, and the region of interest is set in a wide range of the number of images.
  • the convergence determination method for example, in the image browsing history, it can be determined by whether or not the amplitude, that is, the number of one-way browsing decreases monotonously.
  • FIG. 3 is a conceptual diagram expressing the browsing history of FIG. 2 as a time change of the number of one-way browsing.
  • the number of one-way views decreases monotonously in the case of a localized lesion, but does not decrease monotonously in the case of a diffuse lesion. In this way, it is possible to distinguish between a localized lesion and a diffuse lesion by using the temporal change in the number of one-way browsing. A detailed method for determining a localized lesion and a diffuse lesion will be described later.
  • the direction change time and the number of one-way views are recorded as the browsing history of the tomographic image set.
  • the number of one-way views associated with the occurrence of the direction change It is only necessary to be able to grasp the changes in Therefore, it is not always necessary to record the time of turning. For example, information on the number of times of direction change and the number of one-way browsing may be recorded as a browsing history.
  • the image feature information extraction unit 107 extracts image feature information from the image region in the region of interest acquired from the region of interest reception unit 105 when the locality determination unit 106 determines that the lesion is a localized lesion.
  • image feature information is extracted from a region outside the region of interest in addition to the image region within the region of interest.
  • the extracted image feature information is output to the similar case search unit 108. A method for extracting image feature information will be described later.
  • the region of interest is set to surround the entire lesion. Therefore, when a similar case is searched for a localized lesion, it is necessary to search for a case where the image regions in the region of interest are similar.
  • the diffuse lesion is a lesion existing over a wide area in the organ, the region of interest is set for a part of the lesion. Therefore, in the case of a diffuse lesion, it is necessary to retrieve similar cases by extracting image feature information from regions outside the region of interest.
  • the similar case search unit 108 compares the image feature information acquired by the image feature information extraction unit 107 with the image feature information extracted from the medical image included in the case data registered in the case database 101.
  • the similar case data is searched from the case database 101. A specific method for acquiring similar cases will be described later.
  • the output unit 109 outputs the case data acquired by the similar case search unit 108 to the outside of the similar case search device 100, for example, an output medium.
  • FIG. 4 is a flowchart showing an overall flow of processing executed by the similar case search apparatus 100 of FIG.
  • the image set acquisition unit 102 acquires a tomographic image set to be diagnosed by the radiogram interpreter (step S101).
  • This tomographic image set may be acquired from, for example, the case database 101 or may be acquired from another medium.
  • the image set acquisition unit 102 notifies the operation instruction reception unit 103 and the region of interest reception unit 105 of the acquired tomographic image set.
  • the operation instruction receiving unit 103 and the image number acquiring unit 104 acquire the browsing history regarding the displayed tomographic image set, that is, the direction change time and the number of one-way browsing (step S102).
  • FIG. 5 is a flowchart showing processing performed each time a new tomographic image is displayed in step S102.
  • the operation instruction receiving unit 103 acquires an operation instruction signal (step S201).
  • FIG. 6 is a diagram for explaining an example of the operation instruction signal.
  • a tomographic image set including tomographic images L1 to L3 is given to the lesion 51 in the lung region LA.
  • each tomographic image may be associated with a tomographic image position number that identifies the tomographic image in the order along the virtual line.
  • the virtual line is a straight line perpendicular to the tomographic plane of the tomographic image of the target region (for example, lung).
  • a specific tomographic image of the target region for example, a tomographic image of a tomographic plane closer to the foot, is given the smallest tomographic image position number (eg, “1”), and the tomographic image position of the tomographic image is moved away from the tomographic plane.
  • the number may be increased.
  • a specific tomographic image of the target region for example, a tomographic image of a tomographic plane closer to the head, is given the smallest tomographic image position number (eg, “1”), and the tomographic image
  • the tomographic image position number may be increased.
  • the tomographic image L1 having a distance closer to the point P of the lung region LA has the smallest tomographic image position number.
  • the example to which 1 is given is shown.
  • the tomographic image position number 2 is assigned to the tomographic image L2 having the second closest distance to the point P of the lung region LA.
  • the tomographic image position number 3 is assigned to the tomographic image L3 having the third closest distance to the point P of the lung region LA.
  • the point closest to the head in the lung region LA may be P.
  • the user selects the tomographic image set in the order of tomographic image L3 ⁇ tomographic image L2 ⁇ tomographic image L1 ⁇ tomographic image L2, that is, tomographic image position number 3 ⁇ tomographic image position number 2.
  • a ⁇ a ⁇ a ⁇ b is acquired as an operation instruction signal.
  • a indicates the forward direction and b indicates the reverse direction.
  • an operation signal from a mouse or the like is used as the operation instruction signal.
  • the image number acquisition unit 104 determines whether or not the viewing direction has changed from the operation instruction signal received last time for the operation instruction signal acquired by the operation instruction reception unit 103 in step S201 (step S202). If not changed (NO in S202), the process proceeds to step S203, and the number of recorded images is updated, that is, increased by one. When an operation instruction signal is received for the first time, it is determined that there is no change in the operation instruction signal, and the process proceeds to step S203. On the other hand, when the viewing direction is changed (YES in S202), the process proceeds to step S204, where the number of recorded images is recorded as the number of one-way viewings, and the operation time at this time is recorded as the direction change time. In the case of FIG. 6, the number of one-way browsing is three. In step S205, the number of images is reset. Specifically, the number of images is set to 1.
  • FIG. 7 is a conceptual diagram showing the result of the process of FIG.
  • start time t0, region-of-interest setting time t3, direction change time t1, t2, t3 start time t0, region-of-interest setting time t3, direction change time t1, t2, t3
  • the browsing history data as in b) is recorded.
  • is recorded as the number of one-way browsing.
  • the predetermined time set here may be, for example, an average time required for correcting the mouse operation until it is corrected, for example, about 0.1 second.
  • the region-of-interest reception unit 105 acquires the coordinates of the region of interest set for the displayed tomographic image, and notifies the locality determination unit 106 (step S103).
  • Fig. 8 shows an example of the method for setting the region of interest.
  • the region of interest is an arbitrary region set by the user in the tomographic image, and the similar case search apparatus 100 searches for cases having image features similar to the image features in the set region of interest.
  • FIG. 8 shows an example of setting a region of interest with a rectangle.
  • the vertex coordinates 81 of the region of interest 80 may be acquired and notified to the locality determination unit 106.
  • a circular area specifying method may be used.
  • the center coordinates and the radius may be acquired and notified to the locality determination unit 106.
  • the locality determination unit 106 refers to the image browsing history recorded in step S102, that is, the direction change time and the number of one-way browsing, and determines whether the target site is a localized lesion or a diffuse lesion. Determination is made (step S104).
  • FIG. 9 is a flowchart showing an example of locality determination processing in step S104, that is, the locality determination unit 106.
  • the locality determination unit 106 acquires the image browsing history, that is, the direction change time and the number of one-way browsing (step S301). Then, it is determined whether or not the number of one-way browsing is monotonously decreasing with respect to the direction change time (step S302). If it is monotonically decreasing (YES in S302), it is determined as a localized lesion (step S303), and if it is not monotonously decreasing (NO in S302), it is determined as a diffuse lesion (step S304).
  • the determination of monotonic decrease may be performed as follows, for example.
  • the number of one-way browsing at each turning time is subtracted from the number of one-way browsing at the previous turning time, and if all the difference values that are the subtraction results are positive values, it is determined to be monotonically decreasing, otherwise In this case, it may be determined that the decrease is not monotonous.
  • the number of one-way browsing when the number of one-way browsing is a predetermined number or less, the number of one-way browsing may be excluded from the determination target. For example, there may be a search action of browsing several images over and over immediately before setting the region of interest. In such a case, the number of one-way views is expected to slightly increase or decrease, but this is not a behavior caused by localized lesions or diffuse lesions. The possibility of making a judgment is increased. Therefore, it is possible to determine the locality with higher accuracy by excluding the data of the unidirectional browsing number below the predetermined number from the target of the locality determination.
  • the number set here may be, for example, the number of images that are normally repeatedly viewed when the user sets the region of interest, for example, about five.
  • the locality determination unit 106 notifies the image feature information extraction unit 107 of the determination result of step S303 or step S304 (step S305).
  • FIG. 10 is a flowchart showing another example of locality determination processing in step S104, that is, the locality determination unit 106. Steps common to those in FIG. 9 are denoted by the same reference numerals.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining the method of FIG. 10, and is a graph showing an example of an image browsing history as in FIG. (A) is a localized lesion and (b) is a diffuse lesion.
  • the user When interpreting a tomographic image, the user first starts from the first image, browses all images up to the final image, then returns to the image with the lesion, and browses the lesion in detail. That is, in FIG. 11, the first turning point indicates a point in time when all images are browsed, the second turning point is considered to indicate the upper limit of the lesion position, and the third turning point indicates the lower limit of the lesion position.
  • the lesions are accumulated in one place. And the image position at the third turning point (the lower limit position of the lesion). In other words, after the third turning point, the number of one-way viewings does not exceed the number of one-way viewings at the third turning point.
  • the lesion in the case of a diffuse lesion, the lesion is widely distributed in the organ. It can be said that it does not necessarily fall between the upper limit position of the lesion) and the image position at the third turning point (lower limit position of the lesion).
  • the determination method shown in FIG. 10 uses the difference in characteristics between such a localized lesion and a diffuse lesion.
  • the locality determination unit 106 acquires the image browsing history, that is, the direction change time and the number of one-way browsing (step S301). Then, from the image browsing history acquired in step S301, the one-way browsing number at the third turning point is acquired as a threshold A (step S311).
  • This threshold A is the number of one-way views related to the third direction change after the display of the tomographic image set is started, and corresponds to the number of tomographic images from the second turning point to the third turning point.
  • the locality determination unit 106 determines whether or not the number of one-way views after the fourth turning point is equal to or less than the threshold A (step S312). When all are A or less, it is determined as localized (step S303), and when there is a one-way browsing number exceeding A, it is determined as diffuse (step S304).
  • the locality determination unit 106 notifies the image feature information extraction unit 107 of the determination result of step S303 or step S304 (step S305).
  • the image feature information extraction unit 107 extracts image feature information from the image area in the region of interest acquired by the region of interest reception unit 105 when the locality determination unit 106 determines that the lesion is a localized lesion, and the locality determination unit If it is determined by 106 that the lesion is a diffuse lesion, image feature information is extracted from a region outside the region of interest in addition to the image region within the region of interest (step S105).
  • the region outside the region of interest for example, the entire internal organ to be diagnosed in the image in which the region of interest is set (in the case of the lung, the entire lung region) may be set.
  • the lung region can be automatically extracted by using the image processing method described in Non-Patent Document 2. Diffuse lesions occupy a large lesion area in the organ. By extracting image feature information from the entire organ, it is possible to search for similar cases that match the lesion area of the image in which the region of interest is set with higher accuracy. it can.
  • the similar case search unit 108 acquires similar case data from the case database 101 using the image feature information acquired by the image feature information extraction unit 107 (step S106).
  • the image feature information vector obtained by expressing the image feature information acquired by the image feature information extraction unit 107 as a vector and other case data stored in the case database 101 are included.
  • the cosine distance with the image feature information vector of the region of interest of the medical image thus obtained is calculated as a similarity, and a case where the cosine distance is equal to or greater than a threshold may be acquired as a similar case.
  • the output unit 109 outputs the case data acquired by the similar case search unit 108 to the outside of the similar case search device 100 (step S108).
  • the similar case search apparatus 100 determines whether the search target site is a localized lesion or a diffuse lesion, and uses this determination result. Since the image feature information of the lesion area can be appropriately extracted, it is possible to perform a similar case search with high accuracy.
  • the region of interest receiving unit 105 may receive the setting of the region of interest only when the locality determining unit 106 determines that the lesion is a localized lesion. That is, in the present embodiment, for example, for diffuse lesions, image feature information is extracted not only from the set region of interest but also from the entire region within the organ. In this case, an operation for setting a region of interest for the diffuse lesion is not necessary. Therefore, for example, in the similar case search apparatus 100, when the similar case search button is pressed, a control may be added such that the region of interest can be set only when it is determined as a localized lesion. This makes it possible to reduce the operating procedure for diffuse lesions.
  • FIG. 12 is a block diagram illustrating a functional configuration of the similar case retrieval apparatus 200 according to the second embodiment. 12, components substantially the same as those in FIG. 1 are denoted by the same reference numerals, and detailed description may be omitted.
  • the similar case search apparatus 200 in FIG. 12 includes an image weight setting unit 201 that sets a weight for an image acquired from the region-of-interest reception unit 105 according to the determination result acquired from the locality determination unit 106. . That is, the present embodiment has a feature of assigning a weight to an image in which a region of interest is set according to the result of locality determination.
  • the region from which image feature information is extracted is changed according to the result of the locality determination. Specifically, for localized lesions, image feature information is extracted from within the region of interest, while for diffuse lesions, an image region including the region of interest and outside the region of interest, for example, an organ region including the region of interest. Image feature information was extracted from the whole. According to this method, when a sufficient number of past cases are accumulated in the case database 101, a number of cases having similar forms of the entire lesion are searched, so that an effective similar case search can be performed.
  • the similar case search apparatus 200 includes an image weight setting unit 201 that sets an image weight for an image to be searched according to the determination result acquired from the locality determination unit 106. .
  • the image weight setting unit 201 weights the pixel values of the image acquired from the region of interest reception unit 105 around the region of interest, and extracts image feature information. Output to the unit 107.
  • a specific weighting method will be described later.
  • FIG. 13 is a flowchart showing an overall flow of processing executed by the similar case search apparatus 200 of FIG.
  • steps substantially the same as those in FIG. 4 are denoted by the same reference numerals, and detailed description may be omitted.
  • the image weight setting unit 201 centers the region of interest on the pixel value of the image acquired from the region of interest reception unit 105 when the locality determination unit 106 determines that the image is diffuse. Is weighted (step S401).
  • the pixel value may be updated using a weighting coefficient that decreases in value according to the distance from the center coordinate of the region of interest.
  • FIG. 14 is a conceptual diagram of image weights, where (a) is a localized lesion and (b) is a diffuse lesion.
  • the pixel value at the center of the region of interest is emphasized by weighting non-uniformly around the region of interest, and then outside the region of interest. It is possible to search for similar cases considering pixel values. For this reason, even if sufficient past cases are not accumulated in the case database 101, it is possible to search for a similar case that matches the user's search intention for the diffuse lesion.
  • the lesion determination device including the image set acquisition unit 102, the operation instruction reception unit 103, the image number acquisition unit 104, and the locality determination unit 106 is used for similar case search.
  • the use of the lesion determination device according to the present disclosure is not limited to this. In other words, any application can be applied as long as the discrimination result between the localized lesion and the diffuse lesion is useful.
  • the lesion determination device of the present disclosure can be used for a comparative interpretation device that automatically measures the size of a lesion when the lesion is a localized lesion.
  • FIG. 15 is a flowchart for illustrating the positioning of the similar case search according to the present disclosure.
  • a CT image or the like is first taken for a patient (X01), and an image interpreter interprets an image case from the taken image (X02). Then, the radiogram interpreter searches for similar cases for the interpreted cases as necessary (X03), and creates a report with reference to the retrieved similar cases (X04).
  • the similar case search according to the present disclosure corresponds to step X03.
  • the similar case search according to the present disclosure does not correspond to a so-called medical practice, that is, a method of operating, treating, or diagnosing a person, and corresponds to a kind of information search technique. Therefore, the content of this indication corresponds to the invention which can be utilized industrially.
  • the lesion determination device and the similar case search device according to the present disclosure have been described based on the embodiments, but the present disclosure is not limited to these embodiments. Unless it deviates from the gist of the present disclosure, various modifications conceived by those skilled in the art have been made in the present embodiment, and forms constructed by combining components in different embodiments are also included in the scope of the present disclosure. .
  • the above-described lesion determination device and similar case search device may be specifically configured as a computer system including a microprocessor, ROM, RAM, hard disk drive, display unit, keyboard, mouse, and the like.
  • a computer program is stored in the RAM or hard disk drive.
  • the lesion determination device and the similar case search device achieve their functions by the microprocessor operating according to the computer program.
  • the computer program is configured by combining a plurality of instruction codes indicating instructions for the computer in order to achieve a predetermined function.
  • the constituent elements constituting the lesion determination device and the similar case search device may be configured by a single system LSI (Large Scale Integration).
  • the system LSI is an ultra-multifunctional LSI manufactured by integrating a plurality of components on a single chip, and specifically, a computer system including a microprocessor, ROM, RAM, and the like. .
  • a computer program is stored in the RAM.
  • the system LSI achieves its functions by the microprocessor operating according to the computer program.
  • the constituent elements of the lesion determination device and the similar case search device may be configured as an IC card that can be attached to and detached from the similar case search device or a single module.
  • the IC card or module is a computer system that includes a microprocessor, ROM, RAM, and the like.
  • the IC card or the module may include the super multifunctional LSI described above.
  • the IC card or the module achieves its function by the microprocessor operating according to the computer program. This IC card or this module may have tamper resistance.
  • the present disclosure may be the method described above. Further, the present invention may be a computer program that realizes these methods by a computer, or may be a digital signal composed of the computer program.
  • the present disclosure provides a non-transitory recording medium that can read the computer program or the digital signal, such as a flexible disk, a hard disk, a CD-ROM, an MO, a DVD, a DVD-ROM, a DVD-RAM, a BD ( (Blu-ray (registered trademark) Disc), recorded on a semiconductor memory, or the like.
  • the digital signal may be recorded on these non-temporary recording media.
  • the present disclosure may transmit the computer program or the digital signal via an electric communication line, a wireless or wired communication line, a network represented by the Internet, a data broadcast, or the like.
  • the present disclosure may be a computer system including a microprocessor and a memory, and the memory may store the computer program, and the microprocessor may operate according to the computer program.
  • the present disclosure can be used as a similar case search device that outputs a similar case with respect to a diagnostic result of an interpreter.

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Abstract

　第１操作指示を受け付けた直後に前記第２操作指示を受け付ける第１状態、または、第２操作指示を受け付けた直後に前記第１操作指示を受け付ける第２状態である方向転換が起こったとき、前記第１状態に含まれる前記第１操作指示を含む連続した第１操作指示で、連続して閲覧された断層画像の枚数、または、前記第２状態に含まれる前記第２操作指示を含む連続した第２操作指示で、連続して閲覧された断層画像の枚数である一方向閲覧数を取得し、記録する画像枚数取得部（１０４）と、前記一方向閲覧数の変化を基にして、前記対象部位が限局性病変であるか、びまん性病変であるかを判定する局所性判定部（１０６）を含む病変判定装置。

Description

病変判定装置、類似症例検索装置、病変判定方法、類似症例検索方法、およびプログラム
　本開示は、対象部位が限局性病変であるか、びまん性病変であるかを判定する病変判定技術に関する。
　従来、同じ関心領域であれば、ユーザである医師によって関心領域の指定方法にばらつきがあったとしても、類似症例として同じ乳房画像を提供する装置が知られている（特許文献１を参照）。
特開２０１０－１３０号公報
根本，清水，萩原，小畑，縄野，"多数の特徴量からの特徴選択による乳房Ｘ線像上の腫瘤影判別精度の改善と高速な特徴選択法の提案"，電子情報通信学会論文誌D-II，　Vol.J88-D-II，　No.2，　pp.416-426，　2005年2月 浦山，徐，平野，木戸"グラフカットと統計アトラスを用いたびまん性疾患を含む三次元胸部ＣＴ画像からの肺野領域の抽出"，電子情報通信学会技術研究報告，医用画像，Vol.112，No.411，　pp.135-138，2013年1月
　しかしながら、上記特許文献１の構成では、限局性病変にしか対応できなかった。
　そこで、本開示の一態様は、対象部位が限局性病変であるか、びまん性病変であるかを判定する病変判定装置を提供する。
　本開示の一態様に係る病変判定装置は対象部位の複数の断層画像を含む断層画像セットを取得する画像セット取得部と、前記複数の断層画像に含まれる断層画像を、各断層画像を特定する断層画像位置番号が増加する第１の順に閲覧する第１操作指示と、前記複数の断層画像に含まれる断層画像を前記断層画像位置番号が減少する第２の順に閲覧する第２操作指示を受付ける操作指示受付部と、前記第１操作指示を受け付けた直後に前記第２操作指示を受け付ける第１状態、または、前記第２操作指示を受け付けた直後に前記第１操作指示を受け付ける第２状態である方向転換が起こったとき、前記第１状態に含まれる前記第１操作指示を含む連続した第１操作指示で、連続して閲覧された断層画像の枚数、または、前記第２状態に含まれる前記第２操作指示を含む連続した第２操作指示で、連続して閲覧された断層画像の枚数である一方向閲覧数を取得し、記録する画像枚数取得部と、前記一方向閲覧数の変化を基にして、前記対象部位が限局性病変であるか、びまん性病変であるかを判定する局所性判定部を含み、前記断層画像位置番号は対応する断層画像の断層面が前記対象部位の特定箇所に近いほど小さい値をとる。
　なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム、または、コンピュータ読み取り可能な記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、例えばＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ　Ｄｉｓｃ－Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）などの不揮発性の記録媒体を含む。
　本開示に係る病変判定装置は、対象部位が限局性病変であるか、びまん性病変であるかを判定できる。
図１は実施の形態１に係る類似症例検索装置の機能構成を示すブロック図 図２は関心領域設定までの画像閲覧履歴を示す図であり、（ａ）は限局性病変の場合の図、（ｂ）はびまん性病変の場合の図 図３は一方向閲覧数の時間変化を示す概念図 図４は実施の形態１に係る類似症例検索装置が実行する処理の流れを示すフローチャート 図５は図４のステップＳ１０２において、新たな断層画像が表示される毎に行われる処理を示すフローチャート 図６は（ａ），（ｂ）ともに操作指示信号の例を説明するための図 図７は（ａ），（ｂ）ともに図５のフローの処理結果を示す概念図 図８は関心領域の設定方法の一例を示す図 図９は局所性判定処理の一例を示すフローチャート 図１０は局所性判定処理の他の例を示すフローチャート 図１１は関心領域設定までの画像閲覧履歴を示す図であり、（ａ）は限局性病変の場合の図、（ｂ）はびまん性病変の場合の図 図１２は実施の形態２に係る類似症例検索装置の機能構成を示すブロック図 図１３は実施の形態２に係る類似症例検索装置が実行する処理の流れを示すフローチャート 図１４は実施の形態２における画像重みの概念図であり、（ａ）は限局性病変の場合の概念図、（ｂ）はびまん性病変の場合の概念図 図１５は類似症例検索の位置づけを示すためのフローチャート
　＜基礎となった知見＞
　近年、画像診断の分野では撮影画像および読影レポートのデジタル化が進み、医師が大量のデータを共有することが容易になっている。これらのデータの二次利用の一つとして、蓄積されたデータの中から診断対象となる読影画像に対する類似症例を提示することにより、診断に関する意思決定を支援する取組みが期待されている。
　医用画像を検索する際、画像中の関心領域をユーザが指定し、指定された関心領域内の画像特徴情報が類似した画像を検索する方法が一般的である。しかし、この方法では関心領域内にユーザが着目する病変以外の画像領域が含まれるため、病変と類似した画像が検索されるとは限らないという問題がある。この問題を解決する従来技術として、特許文献１では、ユーザが指定した関心領域内から病変領域の抽出処理を行い、抽出された病変領域の画像特徴情報と類似した画像を検索する技術について開示されている。すなわち、特許文献１に記載の方法では、関心領域の設定がユーザによってばらついた場合であっても、関心領域内に病変領域が含まれていれば、病変と類似した症例を検索することができる。
　ここで、病変は、その分布状態に着目したとき、限局性病変とびまん性病変とに分けられる。限局性病変とは、結節や腫瘤のように器官内の特定部位に集約された病変である。一方、びまん性病変とは、広範なスリガラス影のように器官内に広く分布した病変である。
　ある医用画像に対して関心領域を設定して類似症例を検索する際、限局性病変に対しては、病変全体が収まるように関心領域を設定することができる。一方、画像全体に疾患が広がるびまん性病変の場合は、病変全体を指定することが難しいため、病変の一部に関心領域が設定される。ところが、例えば特許文献１に記載の方法では、対象病変が限局性病変であるかびまん性病変であるかを区別していないため、びまん性病変のように器官内に広く分布する病変の一部に関心領域が設定された場合は、病変全体の画像特徴情報を適切に抽出することができないため、類似症例の検索精度が低下してしまう。
　そこで、本開示の第１態様では、対象部位の複数の断層画像を含む断層画像セットを取得する画像セット取得部と、前記複数の断層画像に含まれる断層画像を、各断層画像を特定する断層画像位置番号が増加する第１の順に閲覧する第１操作指示と、前記複数の断層画像に含まれる断層画像を前記断層画像位置番号が減少する第２の順に閲覧する第２操作指示を受付ける操作指示受付部と、前記第１操作指示を受け付けた直後に前記第２操作指示を受け付ける第１状態、または、前記第２操作指示を受け付けた直後に前記第１操作指示を受け付ける第２状態である方向転換が起こったとき、前記第１状態に含まれる前記第１操作指示を含む連続した第１操作指示で、連続して閲覧された断層画像の枚数、または、前記第２状態に含まれる前記第２操作指示を含む連続した第２操作指示で、連続して閲覧された断層画像の枚数である一方向閲覧数を取得し、記録する画像枚数取得部と、前記一方向閲覧数の変化を基にして、前記対象部位が限局性病変であるか、びまん性病変であるかを判定する局所性判定部とを含み、前記断層画像位置番号は対応する断層画像の断層面が前記対象部位の特定箇所に近いほど小さい値をとる。
　この態様により、断層画像セットの閲覧履歴から、対象部位が限局性病変であるか、びまん性病変であるかを判定することができる。
　本開示の第２態様では、第１態様の病変判定装置において、前記局所性判定部は、前記方向転換の発生に伴って前記一方向閲覧数が単調減少しているときは、限局性病変であると判定し、そうでないときは、びまん性病変であると判定する。
　本開示の第３態様では、第２態様の病変判定装置において、前記局所性判定部は、前記一方向閲覧数が所定数以下の場合は、当該一方向閲覧数を判定の対象から除外する。
　本開示の第４態様では、第１態様の病変判定装置において、前記局所性判定部は、前記断層画像セットの表示がスタートしてから、３回目の方向転換に係る前記一方向閲覧数を所定の閾値として設定し、４回目以降の方向転換に係る前記一方向閲覧数が前記所定の閾値以下であるときは、限局性病変であると判定し、そうでないときは、びまん性病変であると判定する。
　本開示の第５態様では、第１態様の病変判定装置において、前記画像枚数取得部は、前回の方向転換から所定時間内に再度方向転換が行われたとき、前回および今回の方向転換は起こらなかったものとする。
　本開示の第６態様では、医用画像を含む症例データを複数登録した症例データベースから、類似症例を検索する類似症例検索装置は、第１態様の病変判定装置と、前記断層画像に対する関心領域の設定を受け付ける関心領域受付部と、前記局所性判定部によって、限局性病変と判定されたときは、前記関心領域内から画像特徴情報を抽出する一方、びまん性病変と判定されたときは、前記関心領域および前記関心領域外を含む画像領域から画像特徴情報を抽出する画像特徴情報抽出部と、前記画像特徴情報抽出部によって抽出された画像特徴情報と、前記症例データべースに登録された症例データに含まれた医用画像から抽出された画像特徴情報とを比較することによって、類似する症例データを前記症例データベースから検索する類似症例検索部と、を備える。
　この態様により、びまん性病変について、より適切に病変領域の画像特徴情報を抽出することができ、精度の高い類似症例検索を行うことが可能になる。
　本開示の第７態様では、第６態様の類似症例検索装置において、前記画像特徴情報抽出部は、前記局所性判定部によってびまん性病変と判定されたとき、前記関心領域を含む器官内領域全体から、画像特徴情報を抽出する。
　この態様により、症例データベースに蓄積された症例が少ない場合であっても、びまん性病変に対して検索意図と合致した類似症例を検索することが可能になる。
　本開示の第８態様では、第６態様の類似症例検索装置において、前記関心領域受付部は、前記局所性判定部によって限局性病変と判定された場合にのみ、関心領域の設定を受け付ける。
　本開示の第９態様では、第６態様の類似症例検索装置において、前記局所性判定部によってびまん性病変と判定されたとき、前記関心領域を設定した画像の画素値に対して、前記関心領域を中心とした重み付けを行う画像重み設定部を備えている。
　本開示の第１０態様では、第６～９態様のいずれかの類似症例検索装置において、前記類似症例検索部によって取得された症例データを外部に出力する出力部を備えている。
　本開示の第１１態様では、対象部位の複数の断層画像を含む断層画像セットを取得するステップと、前記複数の断層画像に含まれる断層画像を、各断層画像を特定する断層画像位置番号が増加する第１の順に閲覧する第１操作指示と、前記複数の断層画像に含まれる断層画像を前記断層画像位置番号が減少する第２の順に閲覧する第２操作指示を受付けるステップと、前記第１操作指示を受け付けた直後に前記第２操作指示を受け付ける第１状態、または、前記第２操作指示を受け付けた直後に前記第１操作指示を受け付ける第２状態である方向転換が起こったとき、前記第１状態に含まれる前記第１操作指示を含む連続した第１操作指示で、連続して閲覧された断層画像の枚数、または、前記第２状態に含まれる前記第２操作指示を含む連続した第２操作指示で、連続して閲覧された断層画像の枚数である一方向閲覧数を取得し、記録するステップと、前記一方向閲覧数の変化を基にして、前記対象部位が限局性病変であるか、びまん性病変であるかを判定するステップを含み、前記断層画像位置番号は前記対象部位の特定箇所に近いほど小さい値をとる。
　本開示の第１２態様では、コンピュータによって、医用画像を含む症例データを複数登録した症例データベースから、類似症例を検索する方法は、第１１態様の病変判定方法を行い、前記断層画像に対する関心領域の設定を受け付け、前記病変判定方法によって、限局性病変と判定されたときは、前記関心領域内から画像特徴情報を抽出する一方、びまん性病変と判定されたときは、前記関心領域および前記関心領域外を含む画像領域から画像特徴情報を抽出し、抽出された画像特徴情報と、前記症例データべースに登録された症例データに含まれた医用画像から抽出された画像特徴情報とを比較することによっって、類似する症例データを前記症例データベースから検索する。
　本開示の第１３態様は、プログラムが、コンピュータに、第１１態様の病変判定方法を実行させる。
　本開示の第１４態様は、プログラムが、コンピュータに、第１２態様の類似症例検索方法を実行させる。
　本開示の第１５態様は、共通する法線方向を有する複数の断層画像を、所定方向に順に閲覧する操作指示と、前記所定方向とは反対方向に順に閲覧する操作指示とを、受付ける操作指示受付部と、前記操作指示受付部が受け付けた操作指示によって、閲覧方向が変化する方向転換が起こったとき、前記方向転換までに同一方向において連続して閲覧された前記断層画像の枚数である一方向閲覧数が単調減少しているときは、限局性病変であると判定し、単調減少していないときは、びまん性病変であると判定する局所性判定部とを備える。
　本開示の第１６態様は、医用画像を含む症例データを複数登録した症例データベースから、類似症例を検索する類似症例検索装置であって、第１５態様の病変判定装置と、前記断層画像に対する関心領域の設定を受け付ける関心領域受付部と、前記局所性判定部によって、限局性病変と判定されたときは、前記関心領域内から画像特徴情報を抽出する一方、びまん性病変と判定されたときは、前記関心領域および前記関心領域外を含む画像領域から画像特徴情報を抽出する画像特徴情報抽出部と、前記画像特徴情報抽出部によって抽出された画像特徴情報と、前記症例データべースに登録された症例データに含まれた医用画像から抽出された画像特徴情報とを比較することによって、類似する症例データを前記症例データベースから検索する類似症例検索部とを備える。
　本開示の第１７態様は、第１６態様の類似症例検索装置において、前記関心領域受付部は、前記局所性判定部によって限局性病変と判定された場合にのみ、関心領域の設定を受け付ける。
　本実施の形態で用いる用語を説明する。
　「画像特徴情報」とは、医用画像における臓器や病変部分の形状に関するもの、輝度分布に関するものなどを示す。画像特徴情報として、例えば、非特許文献１に490種類の特徴量（特徴情報）を用いることが記載されている。本開示においても、使用した医用画像撮影装置（モダリティ）、対象臓器ごとに予め定めた数十～数百種の画像特徴情報を用いるものとする。
　また、本開示における医用画像は、超音波画像、ＣＴ（Computed　Tomography）画像、または核磁気共鳴（ＭＲＩ:Magnetic　Resonance　Imaging）画像等を含む。
　また、「限局性病変」とは、器官内の狭い範囲内に限られて存在している病変のことであり、「びまん性病変」とは、器官内の広範囲にわたって存在している病変のことである。
　（実施の形態１）
　＜装置の構成＞
　図１は実施の形態１に係る類似症例検索装置１００の機能構成を示すブロック図である。
　図１の類似症例検索装置１００は、医用画像を含む症例データを複数登録した症例データベース１０１から、読影者の読影結果に応じた、類似する症例データを検索する装置である。図１に示すように、類似症例検索装置１００は、画像セット取得部１０２、操作指示受付部１０３、画像枚数取得部１０４、関心領域受付部１０５、局所性判定部１０６、画像特徴情報抽出部１０７、類似症例検索部１０８、および出力部１０９を備える。なお、本開示における病変判定装置は、画像セット取得部１０２、操作指示受付部１０３、画像枚数取得部１０４および局所性判定部１０６を備えている。
　以下、図１に示した症例データベース１０１および類似症例検索装置１００の各構成要素の詳細について順に説明する。
　症例データベース１０１は、例えばハードディスク、メモリ等からなる記憶装置であり、読影者に提示する読影対象の画像を示す読影画像データと、その読影画像データに対応する読影情報とから構成される症例データを記憶している。ここで、読影画像データとは、画像診断のために用いられる画像データであり、電子媒体に格納された画像データを示す。また、読影情報とは、読影画像データに付属する情報であり、例えば読影画像データの読影結果に加え、画像診断後に行われる生検等の各種検査情報の結果や、臨床診断の結果などの文書データを含む。
　画像セット取得部１０２は、読影者が診断を行う断層画像セットを取得する。断層画像セットとは、ＣＴやＭＲＩ等によって人体の対象部位を所定方向に向かってスライスして得られた複数枚の断層画像群を示す。すなわち断層画像セットでは、対象部位の複数の断層画像が所定方向に向かって順に並べられている。画像セット取得部１０２は、取得した断層画像セットを、操作指示受付部１０３及び関心領域受付部１０５に出力する。
　操作指示受付部１０３は、断層画像セットを表示画面上に表示する場合において、表示順に関する操作指示を受け付ける。具体的には、断層画像を所定方向に順に閲覧する操作指示と、断層画像を所定方向とは反対方向に順に閲覧する操作指示とを受け付ける。そして操作指示受付部１０３は、操作指示による閲覧方向とこの操作指示を受け付けた時刻とを組にして、画像枚数取得部１０４に出力する。
　ここでの操作指示は例えば、マウス等の操作デバイスの出力信号によって行われる。例えば、マウススクロールを用いて断層画像の表示を操作する場合では、上スクロールの操作指示信号によって例えば足から頭方向に断層画像が表示され、逆に下スクロールでは例えば頭から足方向に断層画像が表示される。このとき、操作指示受付部１０３は、マウスのスクロール方向とその操作時刻を取得し、画像枚数取得部１０４に出力する。
　画像枚数取得部１０４は、断層画像の表示枚数を計数する。そして、操作指示受付部１０３から操作指示の情報を受けて、操作指示によって閲覧方向が変化する方向転換が起こったとき、そのときの時刻である方向転換時刻と、今回の方向転換までに同一方向において連続して閲覧された断層画像の枚数である一方向閲覧数とを取得し、記録する。
　関心領域受付部１０５は、表示された断層画像に対して設定された関心領域の座標を取得し、局所性判定部１０６に出力する。ここで、関心領域とは、表示画像内に設定された特定の画像領域であり、この領域と類似した画像形態を持つ症例を検索する際に設定される。また、関心領域は複数の画素を含む領域である。例えば矩形や円などで指定され、矩形の場合は始点と終点の座標を関心領域座標として出力する。
　局所性判定部１０６は、関心領域受付部１０５から関心領域座標を取得した際、画像枚数取得部１０４によって記録された方向転換時刻および一方向閲覧数を参照し、方向転換の発生に伴う一方向閲覧数の変化を基にして、対象部位が限局性病変であるか、びまん性病変であるかを判定する。例えば、方向転換の発生に伴って、一方向閲覧数が単調減少しているときは、限局性病変であると判定し、そうでないときは、びまん性病変であると判定する。この判定結果は画像特徴情報抽出部１０７に出力される。
　なお、表示対象である複数の断層画像の各々は断層画像位置番号で特定されてもよい。また、断層画像位置番号は対応する断層画像の断層面が対象部位の特定箇所に近いほど（特定箇所を示す点と断層面の間の距離が小さいほど）小さい値をとるようにしてもよい。
　操作指示受付部１０３は表示対象である複数の断層画像に含まれる断層画像を、各断層画像を特定する断層画像位置番号が増加する第１の順に閲覧する第１操作指示と、表示対象である複数の断層画像に含まれる断層画像を断層画像位置番号が減少する第２の順に閲覧する第２操作指示を受付けてもよい。画像枚数取得部１０４は第１操作指示を受け付けた直後に第２操作指示を受け付ける第１状態、または、第２操作指示を受け付けた直後に第１操作指示を受け付ける第２状態である方向転換が起こったとき、第１状態に含まれる第１操作指示を含む連続した第１操作指示で、連続して閲覧された断層画像の枚数、または、第２状態に含まれる前記第２操作指示を含む連続した第２操作指示で、連続して閲覧された断層画像の枚数である一方向閲覧数を取得し、記録してもよい。
　ここで、一方向閲覧数の変化によって、限局性病変とびまん性病変とを判別できる理由について説明する。
　図２は肺ＣＴ画像の症例に対して、関心領域を設定するまでの画像閲覧履歴をプロットした図であり、（ａ）は限局性病変、（ｂ）はびまん性病変である。限局性病変およびびまん性病変のそれぞれについて、３症例ずつプロットしている。グラフの縦軸は相対画像位置、横軸は操作時刻である。各症例の断層画像枚数は異なっていたため、縦軸は相対的な画像位置を示している。例えば、相対画像位置の０は頭側の最初の断層画像であり、－１は足側の最後の画像である。
　この閲覧履歴を比較すると、限局性病変の症例群は、時間が経過するにつれて振幅（一方向閲覧数に相当）が収束している。これは、病変領域が局所に集約されているため、関心領域の設定が少数の画像枚数の範囲で行われるからである。一方、びまん性病変の症例群は、時間が経過しても振幅が収束していない。これは、病変領域が広い範囲に分布しており、関心領域の設定が広範な画像枚数の範囲で行われるからである。
　このように考えると、関心領域を設定するまでの画像閲覧履歴が収束するか否かを見ることによって、限局性病変とびまん性病変を判別することができる。収束判定方法としては、例えば画像閲覧履歴において、振幅すなわち一方向閲覧数が単調減少するか否かで判定することができる。
　図３は図２の閲覧履歴を一方向閲覧数の時間変化として表現した概念図である。図３に示すように、限局性病変の症例の場合は一方向閲覧数が単調減少するが、びまん性病変の症例では単調減少しない。このように、一方向閲覧数の時間変化を利用することによって、限局性病変とびまん性病変とを判別することが可能になる。なお、限局性病変とびまん性病変との詳細な判定方法については後述する。
　なお、本実施形態では、断層画像セットの閲覧履歴として、方向転換時刻と一方向閲覧数とを記録するものとしているが、局所性判定のためには、方向転換の発生に伴う一方向閲覧数の変化が把握できればよい。したがって、方向転換の時刻自体は必ずしも記録の必要はない。例えば、何回目の方向転換かという回数情報と、一方向閲覧数とを閲覧履歴として記録してもよい。
　図１に戻り、画像特徴情報抽出部１０７は、局所性判定部１０６によって限局性病変と判定されたときは、関心領域受付部１０５から取得した関心領域内の画像領域から画像特徴情報を抽出する一方、局所性判定部１０６によってびまん性病変と判定されたときは、関心領域内の画像領域に加え、関心領域外の領域からも画像特徴情報を抽出する。抽出された画像特徴情報は類似症例検索部１０８に出力される。画像特徴情報の抽出方法については後述する。
　限局性病変は器官内の狭い範囲に集積するため、関心領域は病変全体を囲う形で設定される。そのため、限局性病変に対して類似症例を検索する場合は、関心領域内の画像領域が類似している症例を検索する必要がある。一方、びまん性病変は器官内の広範囲にわたって存在している病変であるため、関心領域は病変の一部に対して設定される。そのため、びまん性病変の場合は、関心領域外の領域からも画像特徴情報を抽出して類似症例を検索する必要がある。
　類似症例検索部１０８は、画像特徴情報抽出部１０７によって取得された画像特徴情報と、症例データベース１０１に登録された症例データに含まれた医用画像から抽出された画像特徴情報とを比較することによって、類似する症例データを症例データベース１０１から検索する。具体的な類似症例の取得方法は後述する。
　出力部１０９は、類似症例検索部１０８によって取得された症例データを、類似症例検索装置１００の外部、例えば出力媒体に出力する。
　次に、以上のように構成された類似症例検索装置１００の動作について説明する。
　＜動作＞
　図４は図１の類似症例検索装置１００が実行する処理の全体的な流れを示すフローチャートである。
　まず、画像セット取得部１０２は、読影者が診断を行う断層画像セットを取得する（ステップＳ１０１）。この断層画像セットは、例えば症例データベース１０１から取得してもいいし、あるいは、他の媒体から取得してもかまわない。画像セット取得部１０２は、取得した断層画像セットを、操作指示受付部１０３及び関心領域受付部１０５に通知する。
　次に、操作指示受付部１０３および画像枚数取得部１０４は、表示した断層画像セットに関する閲覧履歴、すなわち方向転換時刻および一方向閲覧数を取得する（ステップＳ１０２）。
　図５はステップＳ１０２において、新たな断層画像が表示される毎に行われる処理を示すフローチャートである。まず、操作指示受付部１０３が、操作指示信号を取得する（ステップＳ２０１）。図６は操作指示信号の例を説明するための図である。図６（ａ）では、肺領域ＬＡの病変５１に対して断層画像Ｌ１～Ｌ３を含む断層画像セットが与えられている。
　また、各々の断層画像には、仮想ラインに沿う順に断層画像を特定する断層画像位置番号を対応付けてもよい。例えば、仮想ラインは対象部位（例えば、肺）の断層画像の断層面に垂直な直線である。
　対象部位の特定の断層画像、例えば、足にもっと近い断層面の断層画像、に最も小さい断層画像位置番号（例えば「１」）を与えて、その断層面から離れる従い、断層画像の断層画像位置番号を増加させるようにしてもよい。逆に、対象部位の特定の断層画像、例えば、頭にもっと近い断層面の断層画像、に最も小さい断層画像位置番号（例えば「１」）を与えて、その断層面から離れる従い、断層画像の断層画像位置番号を増加させるようにしてもよい。
　図６（ａ）では断層画像Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３のうち、肺領域ＬＡのＰ点（肺領域ＬＡで最も足に近い点）にもっと近い距離を有する断層画像Ｌ１に、もっとも小さい断層画像位置番号である１が付与された例を示している。また、断層画像Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３のうち、２番目に肺領域ＬＡのＰ点に近い距離を有する断層画像Ｌ２には断層画像位置番号２が付与されている。さらに、断層画像Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３のうち、３番目に肺領域ＬＡのＰ点に近い距離を有する断層画像Ｌ３には断層画像位置番号３が付与されている。なお、肺領域ＬＡで最も頭に近い点をＰ点してもよい。
　図６（ｂ）に示すように、ユーザが断層画像セットに対して、断層画像Ｌ３→断層画像Ｌ２→断層画像Ｌ１→断層画像Ｌ２の順、すなわち、断層画像位置番号３→断層画像位置番号２→断層画像位置番号１→断層画像位置番号２の順に閲覧を行った場合、操作指示信号として、ａ→ａ→ａ→ｂが取得される。ａは順方向、ｂは逆方向を示す。操作指示信号としては、例えばマウス等の操作信号が用いられる。
　次に、画像枚数取得部１０４は、ステップＳ２０１で操作指示受付部１０３が取得した操作指示信号について、閲覧方向が前回受け付けた操作指示信号から変化したか否かを判定する（ステップＳ２０２）。変化していないとき（Ｓ２０２でＮＯ）は、ステップＳ２０３に進み、記録している画像枚数を更新する、すなわち１枚増加させる。なお、最初に操作指示信号を受け付けた場合は、操作指示信号の変化は無いと判断し、ステップＳ２０３へ進めばよい。一方、閲覧方向が変化したとき（Ｓ２０２でＹＥＳ）は、ステップＳ２０４に進み、記録している画像枚数を一方向閲覧数として記録するとともに、このときの操作時刻を方向転換時刻として記録する。図６の場合には、一方向閲覧数は３となる。そして、ステップＳ２０５において、画像枚数をリセットする。具体的には画像枚数を１にする。
　図７は図５の処理の結果を示す概念図である。図７（ａ）に示すような閲覧履歴があったとき（開始時刻ｔ０、関心領域設定時刻ｔ３、方向転換時刻ｔ１，ｔ２，ｔ３）、図５の処理を繰り返し実行することによって、図７（ｂ）のような閲覧履歴データが記録される。例えば、方向転換時刻ｔ２において、一方向閲覧数として｜ｎ２－ｎ１｜が記録される。
　なお、マウス等の操作ミスの影響を除去するために、前回の方向転換からごく短時間の間に再度方向変換が行われた場合には、これらの方向転換を閲覧履歴から除外するようにしてもかまわない。すなわち、マウス等で画像を閲覧する際、例えばスクロールの誤操作によってユーザの意図とは関係なく閲覧方向が変化してしまう場合がある。このような場合に、図５のステップＳ２０４で一方向閲覧数を記録してしまうと、誤った局所性判定が行われる可能性がある。
　また、このような誤操作が起こった場合、ユーザが操作を修正するためごく短時間の間に再度閲覧方向が変化する可能性が高い。したがって、画像枚数取得部１０４は、前回の方向転換から所定時間内に方向転換が行われた場合には、前回および今回の方向転換は起こらなかったものとし、引き続き画像枚数の更新を行うようにしてもよい。これにより、ユーザの誤操作により、間違った局所性判定が行われることを防止することができる。なお、ここで設定する所定時間は、例えば、マウス操作を誤ってから修正するまでにかかる平均的な時間、例えば０．１秒程度とすればよい。
　図４のフローに戻る。関心領域受付部１０５は表示された断層画像に対して設定された関心領域の座標を取得し、局所性判定部１０６に通知する（ステップＳ１０３）。
　図８に関心領域の設定方法の一例を示す。関心領域とは、ユーザが断層画像中に設定する任意の領域であり、類似症例検索装置１００は設定された関心領域内の画像特徴と類似した画像特徴を持つ症例を検索する。図８は矩形で関心領域を設定する一例である。この場合は、関心領域８０の頂点座標８１を取得し、局所性判定部１０６に通知すればよい。また、他の領域設定方法としては、例えば円形の領域指定方法でも構わない。この場合は中心座標と半径を取得し、局所性判定部１０６に通知すればよい。
　次に、局所性判定部１０６は、ステップＳ１０２で記録された画像閲覧履歴、すなわち方向転換時刻および一方向閲覧数を参照し、対象部位が限局性病変であるか、びまん性病変であるかを判定する（ステップＳ１０４）。
　図９はステップＳ１０４、すなわち局所性判定部１０６における局所性判定処理の一例を示すフローチャートである。
　まず、局所性判定部１０６は、画像閲覧履歴、すなわち方向転換時刻および一方向閲覧数を取得する（ステップＳ３０１）。そして、方向転換時刻に対して一方向閲覧数が単調減少しているか否かを判定する（ステップＳ３０２）。そして、単調減少しているときは（Ｓ３０２でＹＥＳ）限局性病変と判定し（ステップＳ３０３）、単調減少していないときは（Ｓ３０２でＮＯ）びまん性病変と判定する（ステップＳ３０４）。単調減少の判定は例えば次のように行えばよい。すなわち、各方向転換時刻の一方向閲覧数を前回の方向転換時刻における一方向閲覧数から減じ、その減算結果である差分値が全て正の値であれば単調減少であると判定し、それ以外の場合は単調減少でないと判定すればよい。
　なお、一方向閲覧数が所定数以下の場合は、当該一方向閲覧数を判定の対象から除外してもよい。例えば、関心領域を設定する直前において、数枚の画像を何度も繰り返し閲覧するという検索行動が行われる場合がある。このような場合、一方向閲覧数は微増減すると予想されるが、これは限局性病変やびまん性病変に起因する行動ではないため、このデータを用いて局所性判定を行った場合は、誤った判定を行う可能性が高くなる。したがって、所定数以下の一方向閲覧数のデータについては、局所性判定の対象から外すことによって、より精度の高い局所性判定を行うことが可能になる。なお、ここで設定する枚数は、例えば、ユーザが関心領域を設定する際に通常繰り返し閲覧する画像枚数、例えば５枚程度とすればよい。
　そして、局所性判定部１０６は、ステップＳ３０３またはステップＳ３０４の判定結果を画像特徴情報抽出部１０７へ通知する（ステップＳ３０５）。
　なお、上述した局所判定方法以外にも、画像閲覧履歴を用いて限局性病変を判定することができる。図１０はステップＳ１０４、すなわち局所性判定部１０６における局所性判定処理の他の例を示すフローチャートである。なお、図９と共通のステップには同一の符号を付している。また、図１１は図１０の方法を説明するための図であり、図２と同様に画像閲覧履歴の例を示すグラフである。（ａ）は限局性病変、（ｂ）はびまん性病変である。
　断層画像を読影する場合、ユーザはまず先頭画像からスタートして最終画像まで全ての画像を閲覧し、次に病変のある画像まで戻り、その病変について詳しく閲覧を行う。すなわち、図１１において、第一転換点は、全画像を閲覧し終わった時点を示し、第二転換点は病変位置の上限、第三転換点は病変位置の下限を示すものと考えられる。
　ここで、図１１（ａ）に示すように、限局性病変の場合は病変が一か所に集積するため、第三転換点以降の断層画像の閲覧は、第二転換点における画像位置（病変の上限位置）と第三転換点における画像位置（病変の下限位置）との間に収まる。言い換えると、第三転換点以降では、一方向閲覧数が第三転換点の一方向閲覧数を超えることはない。一方、図１１（ｂ）に示すように、びまん性病変の場合は病変が器官内に広く分布しているため、第三転換点以降の断層画像の閲覧は、第二転換点における画像位置（病変の上限位置）と第三転換点における画像位置（病変の下限位置）との間には必ずしも収まらないと言える。図１０に示す判定方法では、このような限局性病変とびまん性病変との特性の違いを利用している。
　まず、局所性判定部１０６は、画像閲覧履歴、すなわち方向転換時刻および一方向閲覧数を取得する（ステップＳ３０１）。そして、ステップＳ３０１で取得した画像閲覧履歴から、第三転換点における一方向閲覧数を閾値Ａとして取得する（ステップＳ３１１）。この閾値Ａは、断層画像セットの表示がスタートしてから３回目の方向転換に係る一方向閲覧数であり、第二転換点から第三転換点までの断層画像の枚数に相当する。
　次に、局所性判定部１０６は、第四転換点以降の一方向閲覧数が閾値Ａ以下であるか否かを判定する（ステップＳ３１２）。そして、全てＡ以下のときは限局性と判定し（ステップＳ３０３）、Ａを超える一方向閲覧数があるときはびまん性と判定する（ステップＳ３０４）。
　そして、局所性判定部１０６は、ステップＳ３０３またはステップＳ３０４の判定結果を画像特徴情報抽出部１０７へ通知する（ステップＳ３０５）。
　図４のフローに戻る。画像特徴情報抽出部１０７は、局所性判定部１０６によって限局性病変と判定された場合は、関心領域受付部１０５によって取得した関心領域内の画像領域から画像特徴情報を抽出し、局所性判定部１０６によってびまん性病変と判定された場合は、関心領域内の画像領域に加え、関心領域外の領域からも画像特徴情報を抽出する（ステップＳ１０５）。
　なお、関心領域外の領域としては、例えば、関心領域を設定した画像における診断対象の器官内全体（肺の場合は肺領域全体）を設定すればよい。例えば、非特許文献２に記載の画像処理方法を用いることによって、自動的に肺領域を抽出することができる。びまん性病変は器官内に占める病変領域が広いため、器官内全体から画像特徴情報を抽出することによって、関心領域を設定した画像の病変領域に合致した類似症例を、より精度高く検索することができる。
　そして、類似症例検索部１０８は、画像特徴情報抽出部１０７によって取得した画像特徴情報を用いて、類似する症例データを症例データベース１０１から取得する（ステップＳ１０６）。具体的な類似度の算出方法としては、例えば、画像特徴情報抽出部１０７によって取得した画像特徴情報をベクトル表現した画像特徴情報ベクトルと、症例データベース１０１内に記憶されている他の症例データに含まれた医用画像の関心領域の画像特徴情報ベクトルとのコサイン距離を類似度として算出し、コサイン距離が閾値以上の症例を類似症例として取得すればよい。
　出力部１０９は、類似症例検索部１０８によって取得された症例データを、類似症例検索装置１００の外部に出力する（ステップＳ１０８）。
　以上説明したように、図４に示すような処理を実行することによって、類似症例検索装置１００は、検索対象部位が限局性病変かびまん性病変であるかを判定し、この判定結果を用いて、適切に病変領域の画像特徴情報を抽出できるため、精度の高い類似症例検索を行うことが可能になる。
　なお、関心領域受付部１０５は、局所性判定部１０６によって限局性病変と判定された場合にのみ、関心領域の設定を受け付けるようにしてもかまわない。すなわち、本実施の形態では、例えば、びまん性病変に対しては、設定した関心領域だけではなく、器官内領域全体から画像特徴情報を抽出している。この場合、びまん性病変に対して関心領域を設定する操作が不要になる。そこで例えば、類似症例検索装置１００において、類似症例検索ボタンが押下されたときは、限局性病変と判定された場合にのみ関心領域を設定可能にする、というような制御を加えればよい。これにより、びまん性病変に対して操作手順を減らすことが可能になる。
　以上のように本実施の形態によると、びまん性病変と限局性病変が混在する症例に対しても、精度の高い類似症例検索を行うことが可能になる。
　（実施の形態２）
　図１２は実施の形態２に係る類似症例検索装置２００の機能構成を示すブロック図である。図１２において、図１と実質的に同じ構成要素については同じ符号を付しており、詳細な説明を省略する場合がある。図１２の類似症例検索装置２００は、局所性判定部１０６から取得した判定結果に応じて、関心領域受付部１０５から取得した画像に対して重みを設定する画像重み設定部２０１を有している。すなわち、本実施の形態では、局所性判定の結果に応じて、関心領域が設定された画像に対して重みを付与する特徴を有する。
　上述の実施の形態１では、局所性判定の結果に応じて、画像特徴情報を抽出する領域を変化させるものとした。具体的には、限局性病変に対しては関心領域内から画像特徴情報を抽出する一方、びまん性病変に対しては関心領域および関心領域外を含む画像領域、例えば関心領域を含む器官内領域全体から画像特徴情報を抽出していた。この方法によると、症例データベース１０１に十分な過去症例が蓄積されている場合には、病変全体の形態が類似する症例が多数検索されるため、有効な類似症例検索を行うことができる。しかし、症例データベース１０１に十分な過去症例が蓄積されていない場合は、びまん性病変のように病変形態の分散が大きい症例に対しては、病変の一部だけが似ている症例も検索結果に含まれることになる。ここで、ユーザの意図とは異なる画像特徴の類似性が強く反映されると、ユーザの検索意図と反した症例が検索されることになり、検索精度の低下を招く。この精度低下を防ぐためには、びまん性病変に対しても、抽出される画像特徴情報に関心領域の病変形態を適切に反映させることが必要になる。
　そこで本実施の形態に係る類似症例検索装置２００は、局所性判定部１０６から取得した判定結果に応じて、検索対象となる画像に対して画像重みを設定する画像重み設定部２０１を備えている。画像重み設定部２０１は、局所性判定部１０６によってびまん性と判定されたとき、関心領域受付部１０５から取得した画像の画素値に対して関心領域を中心とした重み付けを行い、画像特徴情報抽出部１０７に出力する。これにより、症例データベース１０１に十分な症例が蓄積されていない場合であっても、ユーザの意図に合致した類似症例を検索することが可能になる。具体的な重み付け方法については後述する。
　図１３は図１２の類似症例検索装置２００が実行する処理の全体的な流れを示すフローチャートである。図１３において、図４と実質的に同じステップについては同じ符号を付しており、詳細な説明を省略する場合がある。
　ステップＳ１０４における局所性判定の後、画像重み設定部２０１は、局所性判定部１０６によってびまん性と判定された場合は、関心領域受付部１０５から取得した画像の画素値に対して関心領域を中心とした重み付けを行う（ステップＳ４０１）。
　具体的な重み付け方法としては、例えば、関心領域の中心座標からの距離に応じて値が小さくなる重み係数を用いて、画素値の更新を行えばよい。図１４は画像重みの概念図であり、（ａ）は限局性病変、（ｂ）はびまん性病変である。図１４（ｂ）に示すように、びまん性病変の場合は、関心領域を中心にして不均等に重み付けを行うことによって、関心領域の中心の画素値が強調された上で、関心領域外の画素値も考慮した類似症例を検索することができる。このため、症例データベース１０１に十分な過去症例が蓄積されていない場合であっても、びまん性病変に対してユーザの検索意図と合致した類似症例を検索することが可能になる。
　以上のように本実施の形態によると、蓄積された症例数が少ない場合においても、びまん性病変に対して精度の高い類似症例を検索することができる。
　なお、上述の実施形態において、画像セット取得部１０２、操作指示受付部１０３、画像枚数取得部１０４および局所性判定部１０６を備えた病変判定装置は、類似症例検索のために用いられるものとしたが、本開示における病変判定装置の用途はこれに限られるものではない。すなわち、限局性病変とびまん性病変との判別結果が有用である用途であれば、どのようなものであっても適用可能である。例えば、本開示の病変判定装置は、限局性病変のときは自動的に病変のサイズを計測する比較読影用装置等にも用いることができる。
　ここで、類似症例検索について補足説明する。図１５は本開示に係る類似症例検索の位置づけを示すためのフローチャートである。図１２に示すとおり、まず、患者についてＣＴ画像等の撮影が行われ（Ｘ０１）、撮影した画像から読影者が画像症例を読影する（Ｘ０２）。そして、読影者は必要に応じて読影した症例について類似症例を検索し（Ｘ０３）、検索した類似症例を参考にしてレポートを作成する（Ｘ０４）。ここで、本開示に係る類似症例検索はステップＸ０３に対応している。すなわち、本開示に係る類似症例検索は、いわゆる医療行為、すなわち人間を手術、治療又は診断する方法に該当するものではなく、情報検索技術の一種に相当するものである。したがって、本開示の内容は、産業上利用することができる発明に該当する。
　以上、本開示に係る病変判定装置および類似症例検索装置について、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、これらの実施の形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したもの、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態なども、本開示の範囲内に含まれる。
　上記の病変判定装置および類似症例検索装置は、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクドライブ、ディスプレイユニット、キーボード、マウスなどから構成されるコンピュータシステムとして構成されても良い。ＲＡＭまたはハードディスクドライブには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、病変判定装置および類似症例検索装置は、その機能を達成する。ここでコンピュータプログラムは、所定の機能を達成するために、コンピュータに対する指令を示す命令コードが複数個組み合わされて構成されたものである。
　さらに、上記の病変判定装置および類似症例検索装置を構成する構成要素の一部または全部は、１個のシステムＬＳＩ（Large　Scale　Integration：大規模集積回路）から構成されているとしても良い。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。ＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。
　さらにまた、上記の病変判定装置および類似症例検索装置を構成する構成要素の一部または全部は、類似症例検索装置に脱着可能なＩＣカードまたは単体のモジュールから構成されているとしても良い。ＩＣカードまたはモジュールは、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどから構成されるコンピュータシステムである。ＩＣカードまたはモジュールは、上記の超多機能ＬＳＩを含むとしても良い。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、ＩＣカードまたはモジュールは、その機能を達成する。このＩＣカードまたはこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしても良い。
　また、本開示は、上記に示す方法であるとしても良い。また、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであるとしても良いし、前記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であるとしても良い。
　さらに、本開示は、上記コンピュータプログラムまたは上記デジタル信号をコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）　Ｄｉｓｃ）、半導体メモリなどに記録したものとしても良い。また、これらの非一時的な記録媒体に記録されている上記デジタル信号であるとしても良い。
　また、本開示は、上記コンピュータプログラムまたは上記デジタル信号を、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしても良い。
　また、本開示は、マイクロプロセッサとメモリを備えたコンピュータシステムであって、上記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、上記マイクロプロセッサは、上記コンピュータプログラムに従って動作するとしても良い。
　また、上記プログラムまたは上記デジタル信号を上記非一時的な記録媒体に記録して移送することにより、または上記プログラムまたは上記デジタル信号を上記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしても良い。
　本開示は、読影者の診断結果に対して類似症例を出力する類似症例検索装置等として利用可能である。
　１００　類似症例検索装置
　１０１　症例データベース
　１０２　画像セット取得部
　１０３　操作指示受付部
　１０４　画像枚数取得部
　１０５　関心領域受付部
　１０６　局所性判定部
　１０７　画像特徴情報抽出部
　１０８　類似症例検索部
　１０９　出力部
　２００　類似症例検索装置
　２０１　画像重み設定部

Claims (17)

  1. 　対象部位の複数の断層画像を含む断層画像セットを取得する画像セット取得部と、
    　前記複数の断層画像に含まれる断層画像を、各断層画像を特定する断層画像位置番号が増加する第１の順に閲覧する第１操作指示と、前記複数の断層画像に含まれる断層画像を前記断層画像位置番号が減少する第２の順に閲覧する第２操作指示を受付ける操作指示受付部と、
    　前記第１操作指示を受け付けた直後に前記第２操作指示を受け付ける第１状態、または、前記第２操作指示を受け付けた直後に前記第１操作指示を受け付ける第２状態である方向転換が起こったとき、前記第１状態に含まれる前記第１操作指示を含む連続した第１操作指示で、連続して閲覧された断層画像の枚数、または、前記第２状態に含まれる前記第２操作指示を含む連続した第２操作指示で、連続して閲覧された断層画像の枚数である一方向閲覧数を取得し、記録する画像枚数取得部と、
    　前記一方向閲覧数の変化を基にして、前記対象部位が限局性病変であるか、びまん性病変であるかを判定する局所性判定部を含み、
    　前記断層画像位置番号は対応する断層画像の断層面が前記対象部位の特定箇所に近いほど小さい値をとる
    　病変判定装置。
  2. 　請求項１記載の病変判定装置において、
    　前記局所性判定部は、
    　前記方向転換の発生に伴って前記一方向閲覧数が単調減少しているときは、限局性病変であると判定し、そうでないときは、びまん性病変であると判定する
    　病変判定装置。
  3. 　請求項２記載の病変判定装置において、
    　前記局所性判定部は、前記一方向閲覧数が所定数以下の場合は、当該一方向閲覧数を判定の対象から除外する
    　病変判定装置。
  4. 　請求項１記載の病変判定装置において、
    　前記局所性判定部は、前記断層画像セットの表示がスタートしてから、３回目の方向転換に係る前記一方向閲覧数を所定の閾値として設定し、４回目以降の方向転換に係る前記一方向閲覧数が前記所定の閾値以下であるときは、限局性病変であると判定し、そうでないときは、びまん性病変であると判定する
    　病変判定装置。
  5. 　請求項１記載の病変判定装置において、
    　前記画像枚数取得部は、前回の方向転換から所定時間内に再度方向転換が行われたとき、前回および今回の方向転換は起こらなかったものとする
    　病変判定装置。
  6. 　医用画像を含む症例データを複数登録した症例データベースから、類似症例を検索する類似症例検索装置であって、
    　請求項１記載の病変判定装置と、
    　前記断層画像に対する関心領域の設定を受け付ける関心領域受付部と、
    　前記局所性判定部によって、限局性病変と判定されたときは、前記関心領域内から画像特徴情報を抽出する一方、びまん性病変と判定されたときは、前記関心領域および前記関心領域外を含む画像領域から画像特徴情報を抽出する画像特徴情報抽出部と、
    　前記画像特徴情報抽出部によって抽出された画像特徴情報と、前記症例データべースに登録された症例データに含まれた医用画像から抽出された画像特徴情報とを比較することによって、類似する症例データを前記症例データベースから検索する類似症例検索部と、
    　を備える類似症例検索装置。
  7. 　請求項６記載の類似症例検索装置において、
    　前記画像特徴情報量抽出部は、前記局所性判定部によってびまん性病変と判定されたとき、前記関心領域を含む器官内領域全体から、画像特徴情報量を抽出する
    　類似症例検索装置。
  8. 　請求項６記載の類似症例検索装置において、
    　前記関心領域受付部は、前記局所性判定部によって限局性病変と判定された場合にのみ、関心領域の設定を受け付ける
    　類似症例検索装置。
  9. 　請求項６記載の類似症例検索装置において、
    　前記局所性判定部によってびまん性病変と判定されたとき、前記関心領域を設定した画像の画素値に対して、前記関心領域を中心とした重み付けを行う画像重み設定部を備える
    　類似症例検索装置。
  10. 　請求項６～９のいずれか１項記載の類似症例検索装置において、
    　前記類似症例検索部によって取得された症例データを外部に出力する出力部を備えた
    　類似症例検索装置。
  11. 　対象部位の複数の断層画像を含む断層画像セットを取得するステップと、
    　前記複数の断層画像に含まれる断層画像を、各断層画像を特定する断層画像位置番号が増加する第１の順に閲覧する第１操作指示と、前記複数の断層画像に含まれる断層画像を前記断層画像位置番号が減少する第２の順に閲覧する第２操作指示を受付けるステップと、
    　前記第１操作指示を受け付けた直後に前記第２操作指示を受け付ける第１状態、または、前記第２操作指示を受け付けた直後に前記第１操作指示を受け付ける第２状態である方向転換が起こったとき、前記第１状態に含まれる前記第１操作指示を含む連続した第１操作指示で、連続して閲覧された断層画像の枚数、または、前記第２状態に含まれる前記第２操作指示を含む連続した第２操作指示で、連続して閲覧された断層画像の枚数である一方向閲覧数を取得し、記録するステップと、
    　前記一方向閲覧数の変化を基にして、前記対象部位が限局性病変であるか、びまん性病変であるかを判定するステップを含み、
    　前記断層画像位置番号は前記対象部位の特定箇所に近いほど小さい値をとる
    　病変判定方法。
  12. 　コンピュータによって、医用画像を含む症例データを複数登録した症例データベースから、類似症例を検索する方法であって、
    　請求項１１記載の病変判定方法を行い、
    　前記断層画像に対する関心領域の設定を受け付け、
    　前記病変判定方法によって、限局性病変と判定されたときは、前記関心領域内から画像特徴情報を抽出する一方、びまん性病変と判定されたときは、前記関心領域および前記関心領域外を含む画像領域から画像特徴情報を抽出し、
    　抽出された画像特徴情報と、症例データべースに登録された症例データに含まれた画像から抽出された画像特徴情報とを比較することによって、類似する症例データを前記症例データベースから検索する
    　類似症例検索方法。
  13. 　コンピュータに、請求項１１記載の病変判定方法を実行させるためのプログラム。
  14. 　コンピュータに、請求項１２記載の類似症例検索方法を実行させるためのプログラム。
  15. 　共通する法線方向を有する複数の断層画像を、所定方向に順に閲覧する操作指示と、前記所定方向とは反対方向に順に閲覧する操作指示とを、受付ける操作指示受付部と、
    　前記操作指示受付部が受け付けた操作指示によって、閲覧方向が変化する方向転換が起こったとき、前記方向転換までに同一方向において連続して閲覧された前記断層画像の枚数である一方向閲覧数が単調減少しているときは、限局性病変であると判定し、単調減少していないときは、びまん性病変であると判定する局所性判定部と、
    　を備える病変判定装置。
  16. 　医用画像を含む症例データを複数登録した症例データベースから、類似症例を検索する類似症例検索装置であって、
    　請求項１５記載の病変判定装置と、
    　前記断層画像に対する関心領域の設定を受け付ける関心領域受付部と、
    　前記局所性判定部によって、限局性病変と判定されたときは、前記関心領域内から画像特徴情報を抽出する一方、びまん性病変と判定されたときは、前記関心領域および前記関心領域外を含む画像領域から画像特徴情報を抽出する画像特徴情報抽出部と、
    　前記画像特徴情報抽出部によって抽出された画像特徴情報と、前記症例データべースに登録された症例データに含まれた医用画像から抽出された画像特徴情報とを比較することによって、類似する症例データを前記症例データベースから検索する類似症例検索部と、
    　を備える類似症例検索装置。
  17. 　請求項１６記載の類似症例検索装置において、
    　前記関心領域受付部は、前記局所性判定部によって限局性病変と判定された場合にのみ、関心領域の設定を受け付ける
    　類似症例検索装置。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017064389A (ja) * 2015-09-30 2017-04-06 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 制御方法及びプログラム
CN114765073A (zh) * 2021-01-11 2022-07-19 佳能医疗系统株式会社 病例检索装置、病例检索方法以及存储介质

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6074455B2 (ja) * 2015-05-14 2017-02-01 キヤノン株式会社 診断支援装置、診断支援装置の制御方法、プログラム、及び診断支援システム
CN106560827B (zh) * 2015-09-30 2021-11-26 松下知识产权经营株式会社 控制方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002253545A (ja) * 2001-02-28 2002-09-10 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 医用画像読影記録装置と、医用画像読影支援装置と、医用画像読影支援システムと、医用画像読影記録処理用プログラム及びそのプログラムの記録媒体と、医用画像読影支援処理用プログラム及びそのプログラムの記録媒体
JP2007260064A (ja) * 2006-03-28 2007-10-11 Fujifilm Corp 表示制御装置および表示制御プログラム
JP2007275216A (ja) * 2006-04-05 2007-10-25 Fujifilm Corp 類似画像検索装置および方法並びにプログラム

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5007114B2 (ja) * 2006-12-22 2012-08-22 株式会社トプコン 眼底観察装置、眼底画像表示装置及びプログラム
JP5083060B2 (ja) 2008-06-18 2012-11-28 コニカミノルタエムジー株式会社 画像表示装置、画像表示方法及びプログラム
WO2010048309A2 (en) * 2008-10-22 2010-04-29 Naviscan, Inc. A near real-time viewer for pet-guided tissue interventions
US8986211B2 (en) * 2009-10-12 2015-03-24 Kona Medical, Inc. Energetic modulation of nerves

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002253545A (ja) * 2001-02-28 2002-09-10 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 医用画像読影記録装置と、医用画像読影支援装置と、医用画像読影支援システムと、医用画像読影記録処理用プログラム及びそのプログラムの記録媒体と、医用画像読影支援処理用プログラム及びそのプログラムの記録媒体
JP2007260064A (ja) * 2006-03-28 2007-10-11 Fujifilm Corp 表示制御装置および表示制御プログラム
JP2007275216A (ja) * 2006-04-05 2007-10-25 Fujifilm Corp 類似画像検索装置および方法並びにプログラム

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017064389A (ja) * 2015-09-30 2017-04-06 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 制御方法及びプログラム
JP2020116429A (ja) * 2015-09-30 2020-08-06 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 制御方法及びプログラム
JP2021010777A (ja) * 2015-09-30 2021-02-04 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 制御方法及びプログラム
JP7065436B2 (ja) 2015-09-30 2022-05-12 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 制御方法及びプログラム
CN114765073A (zh) * 2021-01-11 2022-07-19 佳能医疗系统株式会社 病例检索装置、病例检索方法以及存储介质

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