WO2018116727A1 - 類似症例検索装置とその作動方法および作動プログラム、並びに類似症例検索システム - Google Patents

Abstract

用途に応じて医師が欲する類似症例を得ることが可能な類似症例検索装置とその作動方法および作動プログラム、並びに類似症例検索システムを提供する。　重み付け処理部（６５）は、疾患名の特定への病変の種類毎の寄与の度合いに応じた第１重み付け係数（ＣＦ１）を用いて、種類が同じ対象病変と症例病変との類似度である病変別類似度（ＬＳ）に重み付け処理を行い、疾患名を特定する第１用途に応じた処理後病変別類似度（ＬＳＡ-１）を算出する。また、重症度の特定への病変の種類毎の寄与の度合いに応じた第２重み付け係数（ＣＦ２）を用いて病変別類似度（ＬＳ）に重み付け処理を行い、重症度を特定する第２用途に応じた処理後病変別類似度（ＬＳＡ-２）を算出する。処理後病変別類似度（ＬＳＡ-１）、（ＬＳＡ-２）に基づいて、対象画像（２０Ｔ）と症例画像（２０Ｃ）の総合的な類似度である総合類似度（ＴＳ）が用途別に算出される。

Description

類似症例検索装置とその作動方法および作動プログラム、並びに類似症例検索システム

　本発明は、類似症例検索装置とその作動方法および作動プログラム、並びに類似症例検索システムに関する。

　従来、医療分野において、症例画像を含む複数の症例の中から、診察（読影ともいう）の対象となっている対象画像と類似する症例画像を含む類似症例を検索する類似症例検索が行われている（例えば特許文献１参照）。

　特許文献１に記載の類似症例検索装置は、対象画像内に存在する病変である対象病変を１つ以上含む関心領域を医師に複数指定させ、複数の関心領域毎の特徴量を算出している。そして、関心領域の特徴量と、症例画像内に存在する病変である症例病変の特徴量とに基づいて、関心領域と症例病変との類似度である個別類似度を算出し、算出した個別類似度に基づいて、対象画像と症例画像の総合的な類似度である総合類似度を算出している。

　特許文献１の第２実施形態には、関心領域と酷似する症例病変がある症例画像の総合類似度を他よりも高くする目的で、所定の閾値以上の個別類似度に重み付け係数を乗じて重み付け処理を行うことが記載されている。また、特許文献１の第５実施形態には、対象病変と症例病変のそれぞれの種類、例えばすりガラス状陰影、浸潤影、気腫等を特定し、種類が同じ対象病変と症例病変との個別類似度のみを算出することが記載されている。

特開２０１５－１９１２８５号公報

　類似症例は、主に、疾患名を特定する場合と、疾患の重症度（進行度ともいう）を特定する場合に参照される。疾患名を特定する場合には、例えば、複数の類似症例において疾患の共通性が認められる等、類似症例から疾患名を特定する有効な手掛かりが得られることが必要である。重症度を特定する場合も同様に、類似症例から重症度を特定する有効な手掛かりが得られることが必要である。このように、参照の用途に応じた有効な手掛かりが得られる類似症例が、医師が欲する類似症例であるといえる。

　ところが、特許文献１に記載の類似症例検索装置では、病変の種類、すなわち病変の見た目である画像的類似性にのみ着目して類似症例検索を行っている。このため、用途によっては、医師が欲する類似症例が得られない場合があり、改善の余地があった。

　というのも、例えば、病変の種類の１つである浸潤影は、疾患を問わず病状が進行した場合に見られる病変であるため、重症度を特定する場合の有効な手掛かりとなり得るが、疾患名を特定する場合の有効な手掛かりにはなりにくい。また、気腫は、高齢者の肺には一般的に見られる病変であるため、浸潤影と同様に疾患名を特定する場合の有効な手掛かりにはなりにくい。つまり、特許文献１に記載の類似症例検索装置において、疾患名の特定のために類似症例検索を行い、浸潤影あるいは気腫の形態が画像的に類似している複数の類似症例が検索されても、複数の類似症例に疾患の共通性が認められない場合等があるため、疾患名の特定が困難になる。

　本発明は、用途に応じて医師が欲する類似症例を得ることが可能な類似症例検索装置とその作動方法および作動プログラム、並びに類似症例検索システムを提供することを目的とする。

　上記課題を解決するために、本発明の類似症例検索装置は、症例画像を含む複数の症例の中から、診察の対象となっている対象画像と類似する症例画像を含む類似症例を検索する類似症例検索装置において、対象画像内に存在する病変である対象病変の種類を取得する第１種類取得部と、症例画像内に存在する病変である症例病変の種類を取得する第２種類取得部と、対象病変の特徴量を取得する第１特徴量取得部と、症例病変の特徴量を取得する第２特徴量取得部と、対象病変の特徴量と症例病変の特徴量とに基づいて、種類が同じ対象病変と症例病変との類似度である病変別類似度を算出する病変別類似度算出部と、種類毎かつ複数の用途別に予め設定された重み付け係数を用いて、病変別類似度に対する重み付け処理を行う重み付け処理部と、重み付け処理された病変別類似度に基づいて、対象画像と症例画像の総合的な類似度である総合類似度を用途別に算出する総合類似度算出部と、総合類似度に基づいて類似症例を検索する検索部とを備える。

　疾患毎に、種類毎かつ用途別の重み付け係数が設定されていることが好ましい。

　用途は疾患名を特定する用途を含み、重み付け処理部は、疾患名の特定への種類毎の寄与の度合いに応じた重み付け係数である第１重み付け係数を用いて、重み付け処理を行うことが好ましい。

　症例は疾患名を含み、第１重み付け係数は、症例病変と、症例に含まれる疾患名との因果関係を統計学的に解析して得られた第１の尤度比に基づいて設定されることが好ましい。

　用途は疾患の重症度を特定する用途を含み、重み付け処理部は、重症度の特定への種類毎の寄与の度合いに応じた重み付け係数である第２重み付け係数を用いて、重み付け処理を行うことが好ましい。

　症例は重症度を含み、第２重み付け係数は、症例病変と、症例に含まれる重症度との因果関係を統計学的に解析して得られた第２の尤度比に基づいて設定されることが好ましい。

　検索部は、検索した類似症例を並べたリストを用途別に作成することが好ましい。

　リストを表示するリスト表示画面を出力する画面出力制御部であって、リスト表示画面において、第１用途に応じたリストであり、類似症例のうちの１つの選択を受け付ける第１リストを表示させ、第１リストの類似症例のうちの１つが選択された場合に、第２用途に応じたリストである第２リストを表示させる画面出力制御部を備えることが好ましい。この場合、第１用途は疾患名を特定する用途、第２用途は疾患の重症度を特定する用途であることが好ましい。

　第１リストは、第１用途に応じた総合類似度に基づいて、類似症例に含まれる疾患名に付けた順位である候補疾患順位に応じて類似症例を並べたものであり、第２リストは、同一の疾患名の類似症例における、第２用途に応じた総合類似度の順位である同一疾患内順位に応じて類似症例を並べたものであることが好ましい。

　本発明の類似症例検索装置の作動方法は、症例画像を含む複数の症例の中から、診察の対象となっている対象画像と類似する症例画像を含む類似症例を検索する類似症例検索装置の作動方法において、対象画像内に存在する病変である対象病変の種類を取得する第１種類取得ステップと、症例画像内に存在する病変である症例病変の種類を取得する第２種類取得ステップと、対象病変の特徴量を取得する第１特徴量取得ステップと、症例病変の特徴量を取得する第２特徴量取得ステップと、対象病変の特徴量と症例病変の特徴量とに基づいて、種類が同じ対象病変と症例病変との類似度である病変別類似度を算出する病変別類似度算出ステップと、種類毎かつ複数の用途別に予め設定された重み付け係数を用いて、病変別類似度に対する重み付け処理を行う重み付け処理ステップと、重み付け処理された病変別類似度に基づいて、対象画像と症例画像の総合的な類似度である総合類似度を用途別に算出する総合類似度算出ステップと、総合類似度に基づいて類似症例を検索する検索ステップとを備える。

　本発明の類似症例検索装置の作動プログラムは、症例画像を含む複数の症例の中から、診察の対象となっている対象画像と類似する症例画像を含む類似症例を検索する類似症例検索装置の作動プログラムにおいて、対象画像内に存在する病変である対象病変の種類を取得する第１種類取得機能と、症例画像内に存在する病変である症例病変の種類を取得する第２種類取得機能と、対象病変の特徴量を取得する第１特徴量取得機能と、症例病変の特徴量を取得する第２特徴量取得機能と、対象病変の特徴量と症例病変の特徴量とに基づいて、種類が同じ対象病変と症例病変との類似度である病変別類似度を算出する病変別類似度算出機能と、種類毎かつ複数の用途別に予め設定された重み付け係数を用いて、病変別類似度のそれぞれに対する重み付け処理を行う重み付け処理機能と、重み付け処理された病変別類似度に基づいて、対象画像と症例画像の総合的な類似度である総合類似度を用途別に算出する総合類似度算出機能と、総合類似度に基づいて類似症例を検索する検索機能とを、コンピュータに実行させる。

　本発明の類似症例検索システムは、症例画像を含む複数の症例の中から、診察の対象となっている対象画像と類似する症例画像を含む類似症例を検索する類似症例検索装置と、類似症例検索装置にネットワークを介して接続され、医師が操作するクライアント端末とを備える類似症例検索システムにおいて、対象画像内に存在する病変である対象病変の種類を取得する第１種類取得部と、症例画像内に存在する病変である症例病変の種類を取得する第２種類取得部と、対象病変の特徴量を取得する第１特徴量取得部と、症例病変の特徴量を取得する第２特徴量取得部と、対象病変の特徴量と症例病変の特徴量とに基づいて、種類が同じ対象病変と症例病変との類似度である病変別類似度を算出する病変別類似度算出部と、種類毎かつ複数の用途別に予め設定された重み付け係数を用いて、病変別類似度に対する重み付け処理を行う重み付け処理部と、重み付け処理された病変別類似度に基づいて、対象画像と症例画像の総合的な類似度である総合類似度を用途別に算出する総合類似度算出部と、総合類似度に基づいて類似症例を検索する検索部とを備える。

　本発明によれば、病変の種類、すなわち画像的類似性に加えて、類似症例の用途を考慮した重み付け係数を用いて、種類が同じ対象病変と症例病変との類似度である病変別類似度に対する重み付け処理を行うので、用途に応じて医師が欲する類似症例を得ることが可能な類似症例検索装置とその作動方法および作動プログラム、並びに類似症例検索システムを提供することができる。

類似症例検索サーバを含む医療情報システムを示す図である。 症例の内容を示す図である。 検査から疾患名または重症度の特定に至るまでの流れを示す説明図である。 類似症例の検索要求の内容を示す図である。 対象画像を表示して関心領域の指定を受け付ける画像表示画面を示す図である。 類似症例検索サーバを構成するコンピュータを示すブロック図である。 類似症例検索サーバのＣＰＵの機能を示すブロック図である。 病変別類似度を算出する方法を示す説明図である。 重み付け係数テーブルの内容を示す図である。 各重み付け係数を設定する流れを示す説明図である。 第１の尤度比に基づいて第１重み付け係数を設定する方法を示す説明図である。 第２の尤度比に基づいて第２重み付け係数を設定する方法を示す説明図である。 症例の疾患名に応じた重み付け係数テーブルを重み付け処理部が読み出す様子を示す説明図である。 重み付け処理の方法を示す説明図である。 総合類似度を算出する方法を示す説明図である。 類似症例を示す図である。 第１リストを示す図である。 第２リストを示す図である。 第１リストが表示されたリスト表示画面を示す図である。 第２リストが表示されたリスト表示画面を示す図である。 類似症例検索サーバのＣＰＵの処理手順を示すフローチャートである。 症例病変の大きさに応じた場合分けをして選択肢を増やした場合の第１関係表、および重み付け係数テーブルを示す図である。

　図１において、医療情報システム２は、診療科１０や検査科１１を有する医療施設に構築される。医療情報システム２は、クライアント端末に相当し、診療科１０に設置された診療科端末１２と、検査科１１に設置されたモダリティ１３およびオーダ管理端末１４と、検査画像データベース（以下、ＤＢ（Data Base）と略す）サーバ１５と、症例ＤＢサーバ１６と、類似症例検索装置に相当する類似症例検索サーバ１７とで構成される。これらは医療施設内に敷設されたＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワーク１８を介して相互接続されている。

　診療科端末１２は、類似症例検索サーバ１７と類似症例検索システム１９を構成する。診療科端末１２は、診療科１０の医師ＤＲ（図３参照）による電子カルテの入力や閲覧の他、医師ＤＲが検査科１１に対して各種医療検査を依頼するための検査オーダの発行に利用される。また、診療科端末１２は、モダリティ１３で撮影された検査画像２０や、類似症例検索サーバ１７で検索された後述する類似症例の閲覧にも利用される。

　モダリティ１３は、検査画像２０として断層画像を撮影するＣＴ（Computed tomography）装置やＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、検査画像２０として単純Ｘ線透視画像を撮影する単純Ｘ線撮影装置等である。オーダ管理端末１４は、診療科端末１２で発行された検査オーダを受け付けて、受け付けた検査オーダを管理する。検査オーダは、例えば、個々の検査オーダを識別するためのオーダＩＤ（Identification data）、当該検査オーダを発行した診療科端末１２のＩＤまたは医師ＤＲの医師ＩＤ、当該検査オーダによる撮影の対象の患者の患者ＩＤ、経過観察等の検査目的、頭部、胸部等の撮影部位、仰向け、うつ伏せ等の向きといった各種項目を有する。検査科１１の技師は、オーダ管理端末１４で検査オーダの内容を確認し、確認した検査オーダに応じた撮影条件をモダリティ１３に設定して検査画像２０の撮影を行う。

　モダリティ１３で検査画像２０の撮影を行う場合には、撮影の対象の患者の患者ＩＤ、撮影を担当する技師の技師ＩＤといった情報が技師により入力される。入力された情報は、検査画像２０に付帯情報として関連付けられる。

　検査画像２０は、例えばＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）規格のデータファイル形式で作成される。ＤＩＣＯＭ規格のデータファイルには、検査画像２０本体のデータを格納する領域の他に、付帯情報を格納する領域が設けられている。付帯情報には、患者ＩＤ、患者名、患者の性別、年齢、身長、体重といった患者情報や、オーダＩＤ、医師ＩＤ、検査日時、検査目的、撮影部位および向き、撮影条件、技師ＩＤ、医療検査の種類（ＣＴ、ＭＲＩ等のモダリティ１３の種類）といった検査情報、並びに個々の検査画像２０を識別するための画像ＩＤが含まれる。画像ＩＤは、検査画像２０の撮影時にモダリティ１３により自動的に付される。モダリティ１３は、検査画像２０を検査画像ＤＢサーバ１５に送信する。

　検査画像２０は、単純Ｘ線撮影装置のように１つの検査オーダで１枚だけ撮影される場合もあれば、ＣＴ装置やＭＲＩ装置のように１つの検査オーダで複数枚撮影される場合もある。後者の場合は、複数枚に共通する数字または記号と、通し番号とで構成される画像ＩＤ（図２参照）を付し、複数枚を１つの検査オーダで撮影した１セットの検査画像２０として扱う。

　検査画像ＤＢサーバ１５は、いわゆるＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）サーバであり、モダリティ１３からの検査画像２０を複数格納する検査画像ＤＢ２１を有する。検査画像ＤＢサーバ１５は、検査画像２０を診療科端末１２に送信する。

　症例ＤＢサーバ１６は、症例２２を複数格納する症例ＤＢ２３を有する。症例ＤＢサーバ１６は、症例２２を類似症例検索サーバ１７に送信する。

　図２において、症例２２には、症例ＤＢサーバ１６によって、個々の症例２２を識別するための症例ＩＤが付される。症例２２は、症例画像２０Ｃ、症例病変情報、疾患名、および重症度を含む。症例画像２０Ｃは、過去に診察された検査画像２０である。図２では、ＣＴ装置で撮影した画像ＩＤ「Ｆ００１-１～Ｆ００１-２０」の２０枚の断層画像を１セットとした症例画像２０Ｃを例示している。

　症例病変情報は、症例画像２０Ｃ内に存在する病変である症例病変に関する情報である。症例病変情報は、個々の症例病変を識別するための病変ＩＤ、症例病変の種類、および症例病変の特徴量ＺＣを含む。図２では、症例病変の種類としてすりガラス状陰影、浸潤影等が登録され、疾患名として細菌性肺炎、重症度として軽度が登録された例を示している。

　症例病変の種類は、過去の診察の際に類似症例検索サーバ１７の病変抽出部６２（図７参照）で特定したものである。症例病変の特徴量ＺＣも同様に、過去の診察の際に類似症例検索サーバ１７の特徴量算出部６３（図７参照）で算出したものである。疾患名および重症度は、過去の診察の際に医師ＤＲが特定したものである。

　病変の種類は、上記のすりガラス状陰影、浸潤影の他に、腫瘤影、小結節影、網状影、線状影、点状影、蜂窩肺、嚢胞、気腫、気胸、ブラ、空洞、気管支壁肥厚、気管支拡張、牽引性気管支拡張、気管支透亮像、胸膜肥厚、胸水等がある（図９参照）。

　特徴量Ｚは、図２でＺＣ１１、ＺＣ２１、ＺＣ３１、・・・と示したように複数種類ある。こうした複数種類の特徴量Ｚを要素とする多次元ベクトルは、特徴ベクトルと呼ばれる。特徴量Ｚは、例えば、病変の面積、全体に占める病変の割合、病変の長径、短径といった病変の大きさに関するもの、他の病変との距離、胸壁との距離、上葉、中葉、下葉、Ｓ１、Ｓ２等の所属する肺葉といった病変の位置に関するもの、病変の濃度（画素値）の平均値、標準偏差といった濃度に関するものがある。以上は病変の種類によらず各病変で共通する特徴量の例である。病変の種類によっては、病変辺縁の凹凸度、病変と正常部との境界の濃度勾配、本数や長さ等のスピキュラの程度、空洞の大きさといった特徴量が個別に加えられる場合がある。なお、図２の特徴量ＺＣに付された数字のうちの最上桁の数字は特徴量の種類を示し、最上桁以降の数字は病変ＩＤの数字と同じであり、その特徴量ＺＣがどの病変ＩＤの病変のものかを示している。後述する対象病変の特徴量ＺＴ（図７参照）についても同様である。

　疾患名は、言うまでもなく図２で例示した細菌性肺炎の他にも多数ある。重症度は、例えば、図２で例示した軽度と、重度の二段階がある。癌等のように重症度を１期、２期といった段階的なステージで表現する疾患の場合は、各ステージが軽度、重度のいずれかに振り分けられる。

　検査から疾患名または重症度の特定に至るまでの流れを図３に示す。まず、検査オーダにしたがってモダリティ１３による撮影が行われ、これにより検査画像２０がモダリティ１３から出力される（ステップＳＡ１）。検査画像２０はモダリティ１３から検査画像ＤＢサーバ１５に送信され、検査画像ＤＢサーバ１５により検査画像ＤＢ２１に格納される（ステップＳＡ２）。

　検査画像ＤＢサーバ１５は、検査画像２０が検査画像ＤＢ２１に格納された旨の画像格納通知をオーダ管理端末１４に送信する（ステップＳＡ３）。この画像格納通知を受け取ると、オーダ管理端末１４は、検査オーダを発行した診療科端末１２に検査終了通知を送信する（ステップＳＡ４）。画像格納通知および検査終了通知には、検査画像２０の画像ＩＤやオーダＩＤが付されている。

　医師ＤＲは、診療科端末１２を通じて検査終了通知を確認し、検査終了通知に付された画像ＩＤやオーダＩＤを含む検査画像２０の診察を開始する。以下、診察の対象となっている検査画像２０を対象画像２０Ｔと表現する。

　医師ＤＲは、診療科端末１２を通じて、対象画像２０Ｔの取得要求を検査画像ＤＢサーバ１５に送信する（ステップＳＡ５）。検査画像ＤＢサーバ１５は、対象画像２０Ｔの取得要求を受け付け、これに対応した対象画像２０Ｔを検査画像ＤＢ２１の検査画像２０の中から検索する。そして、検索した対象画像２０Ｔを、取得要求を送信した診療科端末１２に送信する（ステップＳＡ６）。対象画像２０Ｔの取得要求は、検査画像２０の付帯情報の各種項目、例えばオーダＩＤや画像ＩＤを含む。検査画像ＤＢサーバ１５は、取得要求のオーダＩＤや画像ＩＤと一致する検査画像２０を対象画像２０Ｔとして出力する。

　医師ＤＲは、診療科端末１２を通じて対象画像２０Ｔを閲覧する。患者が何らかの疾患に罹っている場合、対象画像２０Ｔ内には疾患の症状を現す病変（以下、対象病変という）が存在する。対象病変を認めた場合、医師ＤＲは、疾患名の特定または重症度の特定の参考とするために、診療科端末１２を通じて、類似症例の検索要求を類似症例検索サーバ１７に送信する（ステップＳＡ７）。類似症例は、対象画像２０Ｔと類似する症例画像２０Ｃを含む症例２２である。

　類似症例検索サーバ１７は、類似症例の検索要求を受け付ける。類似症例検索サーバ１７は、症例２２の取得要求を症例ＤＢサーバ１６に送信する（ステップＳＡ８）。症例ＤＢサーバ１６は、症例２２の取得要求を受け付け、症例ＤＢ２３内の全ての症例２２を類似症例検索サーバ１７に送信する（ステップＳＡ９）。類似症例検索サーバ１７は、全ての症例２２の中から、対象画像２０Ｔと類似する症例画像２０Ｃを含む症例２２、すなわち類似症例を検索する。類似症例検索サーバ１７は、検索した類似症例を、検索要求を送信した診療科端末１２に送信する（ステップＳＡ１０）。

　医師ＤＲは、診療科端末１２を通じて類似症例を閲覧する。医師ＤＲは、類似症例や自らの医学的知識および経験等に基づき、疾患名または重症度を特定する（ステップＳＡ１１）。医師ＤＲは、特定した疾患名または重症度を、診療科端末１２を通じて電子カルテに入力する。

　このように、医師ＤＲが類似症例を参照する用途には、疾患名を特定する用途（以下、第１用途という）と、疾患の重症度を特定する用途（以下、第２用途という）の２つがある。

　図４において、診療科端末１２から類似症例検索サーバ１７に送信される類似症例の検索要求には、対象画像２０Ｔと領域情報２５が含まれる。領域情報２５は、診療科端末１２を通じて医師ＤＲが指定した対象画像２０Ｔ内の関心領域ＲＯＩ（Region Of Interest、図５参照）の情報である。領域情報２５は、例えば、対象画像２０Ｔを構成する画素の位置を二次元または三次元座標で表現した座標情報である。

　関心領域ＲＯＩの指定は、図５に示す画像表示画面３０によって行われる。画像表示画面３０は、検査画像ＤＢサーバ１５からの対象画像２０Ｔを医師ＤＲが閲覧するためのもので、診療科端末１２のディスプレイに表示される。

　画像表示画面３０には、検査終了通知に付された画像ＩＤやオーダＩＤを入力するための入力ボックス３１、対象画像２０Ｔを表示する画像表示領域３２、およびボタン表示領域３３等が設けられている。

　入力ボックス３１の横には検索ボタン３４が設けられている。入力ボックス３１に所望の画像ＩＤやオーダＩＤを入力して検索ボタン３４をカーソル３５で選択すると、対象画像２０Ｔの取得要求が検査画像ＤＢサーバ１５に送信される。画像表示領域３２には、取得要求に対応する対象画像２０Ｔとその画像ＩＤが表示される。複数枚を１セットとする対象画像２０Ｔの場合、例えばスクロール操作やコマ送り操作により、画像表示領域３２に表示される対象画像２０Ｔをセット内で切り替えることが可能である。

　ボタン表示領域３３には、領域指定ボタン３６、指定クリアボタン３７、および類似症例検索ボタン３８が設けられている。領域指定ボタン３６は関心領域ＲＯＩを指定するための操作ボタンであり、指定クリアボタン３７は指定した関心領域ＲＯＩを取り消すための操作ボタンである。領域指定ボタン３６をカーソル３５で選択すると、画像表示領域３２の対象画像２０Ｔの任意の領域を指定する領域指定操作が可能となる。

　領域指定操作は、例えば、対象画像２０Ｔ内で医師ＤＲが視認した対象病変を含む領域の外周を囲むように、カーソル３５により複数の制御点を指定することで行われる。この複数の制御点を通る、一点鎖線で示す滑らかな曲線を描くスプラインの内側が、関心領域ＲＯＩとして指定される。対象画像２０Ｔ内に複数の対象病変が存在する場合、医師ＤＲは、疾患の鑑別に重要と思われる代表的な病変を含む領域を関心領域ＲＯＩとして指定する。

　スプラインによる関心領域ＲＯＩの指定後、類似症例検索ボタン３８をカーソル３５で選択すると、そのとき画像表示領域３２に表示されている対象画像２０Ｔと、スプラインで指定された関心領域ＲＯＩの情報、すなわち領域情報２５とを含む類似症例の検索要求が類似症例検索サーバ１７に送信される。なお、関心領域ＲＯＩは、１つの対象画像２０Ｔに対して複数指定することが可能である。

　図６において、類似症例検索サーバ１７を構成するコンピュータは、ストレージデバイス４５、メモリ４６、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４７、および通信部４８を備えている。これらはデータバス４９を介して相互接続されている。

　ストレージデバイス４５は、類似症例検索サーバ１７を構成するコンピュータに内蔵、またはケーブルやネットワークを通じて接続されたハードディスクドライブ、もしくはハードディスクドライブを複数台連装したディスクアレイである。ストレージデバイス４５には、オペレーティングシステム等の制御プログラムや、各種アプリケーションプログラム（以下、ＡＰと略す）、およびこれらのプログラムに付随する各種データ等が記憶されている。

　メモリ４６は、ＣＰＵ４７が処理を実行するためのワークメモリである。ＣＰＵ４７は、ストレージデバイス４５に記憶されたプログラムをメモリ４６へロードして、プログラムにしたがった処理を実行することにより、コンピュータの各部を統括的に制御する。

　通信部４８は、ネットワーク１８を介した診療科端末１２等との各種情報の伝送制御を行うネットワークインターフェースである。通信部４８は、症例ＤＢサーバ１６から症例２２を、診療科端末１２から類似症例の検索要求をそれぞれ受信し、症例ＤＢサーバ１６に症例２２の取得要求を、診療科端末１２に類似症例をそれぞれ送信する。

　図７において、類似症例検索サーバ１７のストレージデバイス４５には、ＡＰとして作動プログラム５５が記憶されている。作動プログラム５５は、類似症例検索サーバ１７を構成するコンピュータを、類似症例検索装置として機能させるためのＡＰである。ストレージデバイス４５には、作動プログラム５５の他に、重み付け係数テーブル５６（図９参照）が記憶されている。

　作動プログラム５５が起動されると、類似症例検索サーバ１７のＣＰＵ４７は、メモリ４６等と協働して、要求受付部６０、症例取得部６１、病変抽出部６２、特徴量算出部６３、病変別類似度算出部６４、重み付け処理部６５、総合類似度算出部６６、検索部６７、画面出力制御部６８、および重み付け係数設定部６９として機能する。

　要求受付部６０は、診療科端末１２からの類似症例の検索要求を受け付ける。要求受付部６０は、類似症例の検索要求を受け付けた旨の通知を症例取得部６１に出力する。また要求受付部６０は、類似症例の検索要求を病変抽出部６２に出力する。

　類似症例の検索要求を受け付けた旨の通知を要求受付部６０から受けた場合、症例取得部６１は、症例ＤＢサーバ１６に症例２２の取得要求を出力する。そして、取得要求に応じて症例ＤＢサーバ１６から送信された症例２２を取得する。症例取得部６１は、症例２２を病変別類似度算出部６４および重み付け係数設定部６９に出力する。

　図２で示したように、症例２２には、症例病変情報として症例病変の種類とその特徴量ＺＣが登録されている。すなわち、症例２２を取得する症例取得部６１は、症例病変の種類を取得する第２種類取得部、および症例病変の特徴量ＺＣを取得する第２特徴量取得部に相当し、第２種類取得機能および第２特徴量取得機能を担う。

　病変抽出部６２は、類似症例の検索要求に含まれる領域情報２５で示された関心領域ＲＯＩを画像解析し、関心領域ＲＯＩ内の対象病変を抽出する。病変抽出部６２は、対象病変の抽出の過程で、対象病変の種類を特定する。すなわち、病変抽出部６２は、対象病変の種類を取得する第１種類取得部に相当し、第１種類取得機能を担う。

　病変抽出部６２は、まず、関心領域ＲＯＩを複数の小領域、例えば画素数個分の正方領域に分割する。次いで、分割した各小領域の濃度に関する特徴量、例えば濃度の平均値、最大値、最小値、最頻値、標準偏差等を算出する。

　続いて、算出した特徴量に基づき、各小領域が属する病変の種類を特定する。この病変の種類の特定には、例えばＡｄａＢｏｏｓｔ（Adaptive Boosting）や深層学習（Deep Learning）といった機械学習アルゴリズムを用いる。すなわち、種類が確定している病変とその特徴量の組、あるいは検査画像２０自体をサンプルデータとして複数入力して、種類と特徴量との関係性を学習させておき、算出した特徴量に応じた種類を返答させる。

　最後に、同じ種類と特定された、ひとかたまりの小領域を１つの対象病変として抽出する。病変抽出部６２は、抽出した対象病変に病変ＩＤを付し、抽出した対象病変の座標情報と特定した種類を病変ＩＤと関連付けたものを、抽出結果として特徴量算出部６３および病変別類似度算出部６４に出力する。

　特徴量算出部６３は、対象病変の特徴量ＺＴを算出する。すなわち、特徴量算出部６３は、対象病変の特徴量ＺＴを取得する第１特徴量取得部に相当し、第１特徴量取得機能を担う。対象病変が複数ある場合、特徴量算出部６３は、複数の対象病変のそれぞれについて特徴量ＺＴを算出する。特徴量算出部６３は、算出した対象病変の特徴量ＺＴを病変別類似度算出部６４に出力する。

　病変別類似度算出部６４は、種類が同じ対象病変と症例病変との類似度である病変別類似度ＬＳを算出する病変別類似度算出機能を担う。病変別類似度算出部６４は、算出した病変別類似度ＬＳを重み付け処理部６５に出力する。

　重み付け処理部６５は、病変別類似度ＬＳに対する重み付け処理を行う重み付け処理機能を担う。重み付け処理部６５は、重み付け係数テーブル５６に登録された、第１用途に応じた第１重み付け係数ＣＦ１（図９参照）と、第２用途に応じた第２重み付け係数ＣＦ２（図９参照）とを用いて重み付け処理を行う。重み付け処理部６５は、重み付け処理を行った病変別類似度（以下、処理後病変別類似度という）を総合類似度算出部６６に出力する。以下、第１用途に応じた第１重み付け係数ＣＦ１で重み付け処理を行った処理後病変別類似度を処理後病変別類似度ＬＳＡ-１、第２用途に応じた第２重み付け係数ＣＦ２で重み付け処理を行った処理後病変別類似度を処理後病変別類似度ＬＳＡ-２と表現する。

　総合類似度算出部６６は、処理後病変別類似度ＬＳＡ-１、ＬＳＡ-２に基づいて、対象画像２０Ｔと症例画像２０Ｃの総合的な類似度である総合類似度を、第１用途および第２用途の用途別に算出する総合類似度算出機能を担う。以下、処理後病変別類似度ＬＳＡ-１に基づいて算出された、第１用途に応じた総合類似度を総合類似度ＴＳ-１、処理後病変別類似度ＬＳＡ-２に基づいて算出された、第２用途に応じた総合類似度を総合類似度ＴＳ-２と表現する。総合類似度算出部６６は、算出した総合類似度ＴＳ-１、ＴＳ-２を検索部６７に出力する。

　検索部６７は、総合類似度ＴＳ-１、ＴＳ-２に基づいて、類似症例を検索する検索機能を担う。検索部６７は、検索した類似症例を並べたリストを用途別に作成する。以下、第１用途に応じたリストを第１リストＬ１（図１７および図１９参照）、第２用途に応じたリストを第２リストＬ２（図１８および図２０参照）と表現する。検索部６７は、作成した第１リストおよび第２リストを画面出力制御部６８に出力する。

　画面出力制御部６８は、第１リストＬ１および第２リストＬ２を表示するリスト表示画面８５（図１９および図２０参照）を診療科端末１２に出力する画面出力制御機能を担う。画面出力制御部６８は、リスト表示画面８５の他にも、図５に示す画像表示画面３０といった各種画面を診療科端末１２に出力する。

　画面出力制御部６８は、画像表示画面３０やリスト表示画面８５をはじめとする各種画面を、例えば、ＸＭＬ（Extensible Markup Language）等のマークアップ言語によって作成されるウェブ配信用の画面データの形式で出力する。これにより、診療科端末１２では、各種画面をウェブブラウザ上で閲覧することが可能となる。ＸＭＬに代えて、ＪＳＯＮ（JavaScript（登録商標） Object Notation）等の他のデータ記述言語を利用してもよい。

　図８において、病変抽出部６２で抽出された対象病変の病変ＩＤと種類、並びに特徴量算出部６３で算出された対象病変の特徴量ＺＴは、症例２２の症例病変情報と対をなす情報であり、以下、対象病変情報と呼ぶ。

　病変別類似度算出部６４は、対象病変情報と症例病変情報の種類の項目を比較し、種類が同じ対象病変と症例病変を特定する。そして、種類が同じ対象病変と症例病変の特徴量ＺＴ、ＺＣに基づいて、病変別類似度ＬＳを算出する。

　具体的には、病変別類似度算出部６４は、対象病変の複数種類の特徴量ＺＴｉ（ｉは特徴量の種類）と症例病変の複数種類の特徴量ＺＣｉとの差分（ＺＴｉ－ＺＣｉ）の二乗の総和の平方根、すなわち特徴量ＺＴｉを要素とする特徴ベクトルと特徴量ＺＣｉを要素とする特徴ベクトルとの距離を、病変別類似度ＬＳとして算出する。この場合、病変別類似度ＬＳの値が小さい（特徴量ＺＴｉを要素とする特徴ベクトルと特徴量ＺＣｉを要素とする特徴ベクトルとの距離が短い）ほど、対象病変と症例病変の類似性が高いといえる。なお、特徴量ＺＴｉ、ＺＣｉは病変別類似度ＬＳの算出前に正規化され、差分（ＺＴｉ－ＺＣｉ）の二乗に適当な係数Ｗｉが乗算される等、必要に応じて値が調整される。

　種類が同じ対象病変と症例病変の組が複数組ある場合、病変別類似度算出部６４は、複数組のそれぞれについて病変別類似度ＬＳを算出する。病変別類似度算出部６４は、全ての症例２２について、病変別類似度ＬＳを算出する。なお、種類が同じ対象病変と症例病変がない場合、病変別類似度算出部６４は病変別類似度ＬＳを算出せず、当該症例２２は類似症例の候補から除外される。あるいは、種類が同じ対象病変と症例病変がない場合の特徴量Ｚのデフォルト値（例えば病変の面積＝０）を使用して病変別類似度ＬＳを算出してもよい。以下では、対象病変と種類が同じ症例病変がない症例２２を類似症例の候補から除外する前者の例で説明する。

　図８では、画像ＩＤ「Ｆ０１０」の対象画像２０Ｔの対象病変情報と、症例ＩＤ「Ｃ１００」の症例２２の、画像ＩＤ「Ｆ１００」の症例画像２０Ｃの症例病変情報を例示している。病変ＩＤ「Ｌ００１」の対象病変と病変ＩＤ「Ｌ００１」の症例病変が同じすりガラス状陰影、病変ＩＤ「Ｌ００２」の対象病変と病変ＩＤ「Ｌ００２」の症例病変、並びに病変ＩＤ「Ｌ００３」の対象病変と病変ＩＤ「Ｌ００２」の症例病変が同じ浸潤影であり、種類が同じ対象病変と症例病変の組が計３組ある。

　この場合、病変別類似度算出部６４は、病変ＩＤ「Ｌ００１」の対象病変と病変ＩＤ「Ｌ００１」の症例病変の病変別類似度ＬＳ１１、病変ＩＤ「Ｌ００２」の対象病変と病変ＩＤ「Ｌ００２」の症例病変の病変別類似度ＬＳ２２、並びに病変ＩＤ「Ｌ００３」の対象病変と病変ＩＤ「Ｌ００２」の症例病変の病変別類似度ＬＳ３２をそれぞれ算出する。異なる種類の対象病変と症例病変、例えば病変ＩＤ「Ｌ００１」のすりガラス状陰影の対象病変と病変ＩＤ「Ｌ００３」の蜂窩肺の症例病変等については、病変別類似度ＬＳを算出しない。

　病変別類似度算出部６４は、各病変別類似度ＬＳ１１、ＬＳ２２、ＬＳ３２を、以下の式により算出する。
　ＬＳ１１＝｛Σ（ＺＴｉ１－ＺＣｉ１）²｝^1/2
　ＬＳ２２＝｛Σ（ＺＴｉ２－ＺＣｉ２）²｝^1/2
　ＬＳ３２＝｛Σ（ＺＴｉ３－ＺＣｉ２）²｝^1/2

　図９に示すように、重み付け係数テーブル５６は、間質性肺炎、細菌性肺炎、過敏性肺炎等の疾患毎に設けられている、重み付け係数には、第１重み付け係数ＣＦ１と第２重み付け係数ＣＦ２とがある。各重み付け係数ＣＦ１、ＣＦ２は、病変の種類毎に設定されている。すなわち、疾患毎に、病変の種類毎かつ用途別の重み付け係数が設定されている。

　第１重み付け係数ＣＦ１は疾患名を特定する第１用途のための重み付け係数であり、疾患名の特定への病変の種類毎の寄与の度合いに応じた値が設定される。第２重み付け係数ＣＦ２は重症度を特定する第２用途のための重み付け係数であり、重症度の特定への病変の種類毎の寄与の度合いに応じた値が設定される。

　図９では、間質性肺炎の重み付け係数テーブル５６を例示している。これによれば、第１重み付け係数ＣＦ１は、腫瘤影、小結節影が１．０で、すりガラス状陰影、網状影、蜂窩肺が１．５、線状影、嚢胞が０．５、浸潤影、気腫が０．２５である。この場合、第１重み付け係数ＣＦ１が１．５と相対的に高いすりガラス状陰影、網状影、蜂窩肺が、間質性肺炎という疾患名の特定への寄与の度合いが相対的に高い病変の種類であり、第１重み付け係数ＣＦ１が０．２５と相対的に低い浸潤影、気腫が、間質性肺炎という疾患名の特定への寄与の度合いが相対的に低い病変の種類である。

　一方、第２重み付け係数ＣＦ２は、小結節影、線状影、嚢胞、気腫が１．０で、浸潤影、腫瘤影、蜂窩肺が２．０、すりガラス状陰影、網状影が１．５である。この場合、第２重み付け係数ＣＦ２が２．０と相対的に高い浸潤影、腫瘤影、蜂窩肺が、間質性肺炎の重症度の特定への寄与の度合いが相対的に高い病変の種類であり、第２重み付け係数ＣＦ２が１．０と相対的に低い小結節影、線状影、嚢胞、気腫が、間質性肺炎の重症度の特定への寄与の度合いが相対的に低い病変の種類である。

　浸潤影は、第１重み付け係数ＣＦ１が０．２５であるのに対し、第２重み付け係数ＣＦ２は２．０と８倍になっている。これは、浸潤影が、疾患を問わず病状が進行した場合に見られる病変であるため、重症度を特定する場合の有効な手掛かりとなり得るが、疾患名を特定する場合の有効な手掛かりにはなりにくいことに関係している。同様に、気腫は、第１重み付け係数ＣＦ１が０．２５であるのに対し、第２重み付け係数ＣＦ２は１．０と４倍になっている。これは、気腫が、高齢者の肺に一般的に見られる病変であるため、疾患名を特定する場合の有効な手掛かりにはなりにくいことに関係している。

　このように、第１重み付け係数ＣＦ１は、疾患名を特定する第１用途に適した重み付け係数であるといえ、第２重み付け係数ＣＦ２は、重症度を特定する第２用途に適した重み付け係数であるといえる。

　重み付け係数設定部６９は、症例２２に基づいて、重み付け係数を設定する。具体的には図１０に示すように、重み付け係数設定部６９は、症例２２に基づいて、症例２２の疾患名と症例病変の因果関係を示す第１関係表７５Ａ（図１１参照）を作成する（ステップＳＢ１０）。そして、第１関係表７５Ａに基づいて第１の尤度比ＬＲ１を算出し（ステップＳＢ１１）、さらに第１の尤度比ＬＲ１に基づいて第１重み付け係数ＣＦ１を設定する（ステップＳＢ１２）。また、重み付け係数設定部６９は、症例２２に基づいて、症例２２の重症度と症例病変の因果関係を示す第２関係表７５Ｂ（図１２参照）を作成する（ステップＳＣ１０）。そして、第２関係表７５Ｂに基づいて第２の尤度比ＬＲ２を算出し（ステップＳＣ１１）、さらに第２の尤度比ＬＲ２に基づいて第２重み付け係数ＣＦ２を設定する（ステップＳＣ１２）。

　図１１に示すように、第１関係表７５Ａは、ある特定の種類の症例病変がある場合とない場合の、ある特定の疾患の症例２２の件数とある特定の疾患でない他の疾患の症例２２の件数とを統計学的にまとめたものである。重み付け係数設定部６９は、症例２２に登録された各疾患名に対して、症例病変の種類毎に第１関係表７５Ａを作成する。例えば症例２２に登録された疾患名の種類が１００あり、症例病変の種類が２０あった場合、１００×２０＝２０００通りの第１関係表７５Ａを作成する。

　ある特定の種類の症例病変がある場合の、ある特定の疾患の症例２２の件数をＡ１、ある特定の種類の症例病変がない場合の、ある特定の疾患の症例２２の件数をＡ２、ある特定の種類の症例病変がある場合の、ある特定の疾患でない症例２２の件数をＢ１、ある特定の種類の症例病変がない場合の、ある特定の疾患でない症例２２の件数をＢ２とした場合、第１の尤度比ＬＲ１は次式により求められる。
　ＬＲ１＝｛Ａ１／（Ａ１＋Ａ２）｝／｛Ｂ１／（Ｂ１＋Ｂ２）｝
　重み付け係数設定部６９は、第１関係表７５Ａ毎に第１の尤度比ＬＲ１を算出する。

　第１の尤度比ＬＲ１は、ある特定の種類の病変があった場合に、そのことによりある特定の疾患に罹患している可能性がどの程度高まるか、言い換えればある特定の種類の病変があった場合に、ある特定の疾患であるといえる尤もらしさを表す指標である。

　重み付け係数設定部６９は、算出した第１の尤度比ＬＲ１を、置換表７６を用いて第１重み付け係数ＣＦ１に置換する。そして、置換した第１重み付け係数ＣＦ１を重み付け係数テーブル５６に登録する。

　ここで、尤度比ＬＲの値が大きいほど、ある特定の種類の病変があった場合のある特定の疾患である尤もらしさが増す。例えば尤度比ＬＲが５より大きい場合は、ある特定の種類の病変はある特定の疾患を特定する場合の有効な手掛かりとなり得る。一方で尤度比ＬＲが０．５以下の場合は、ある特定の種類の病変はある特定の疾患を特定する場合の有効な手掛かりにはなりにくい。

　置換表７６は、上記の尤度比ＬＲの特性を踏まえて予め作成されたもので、重み付け係数テーブル５６と同じくストレージデバイス４５に記憶されている。置換表７６には、尤度比ＬＲの値の範囲と、これに対応する重み付け係数とが登録されている。尤度比ＬＲが０．５以下の場合（ＬＲ≦０．５）、重み付け係数は０．２５、尤度比ＬＲが０．５より大きく１以下の場合（０．５＜ＬＲ≦１）、重み付け係数は０．５、尤度比ＬＲが１より大きく２以下の場合（１＜ＬＲ≦２）、重み付け係数は１．０、尤度比ＬＲが２より大きく５以下の場合（２＜ＬＲ≦５）、重み付け係数は１．５、尤度比ＬＲが５より大きい場合（５＜ＬＲ）、重み付け係数は２．０である。

　図１１では、病変の種類が浸潤影、疾患名が間質性肺炎の場合を例示している。第１関係表７５Ａには、浸潤影がある間質性肺炎の症例２２の件数Ａ１＝２０、浸潤影がない間質性肺炎の症例２２の件数Ａ２＝３０、浸潤影がある間質性肺炎でない症例２２の件数Ｂ１＝７０、浸潤影がない間質性肺炎でない症例２２の件数Ｂ２＝１０が登録されている。この場合、第１の尤度比ＬＲ１は、
　ＬＲ１＝｛２０／（２０＋３０）｝／｛７０／（７０＋１０）｝≒０．４６
である。置換表７６によれば、０．４６はＬＲ≦０．５に該当し、これに対応する重み付け係数は０．２５であるため、この場合の第１重み付け係数ＣＦ１は０．２５が設定される。なお、図１１のＳＢ１０～ＳＢ１２は、図１０で示したステップＳＢ１０～ＳＢ１２と対応している。

　図１２に示すように、第２関係表７５Ｂは、ある特定の種類の症例病変がある場合とない場合の、ある特定の疾患が重症である症例２２の件数とある特定の疾患が重症でない症例２２の件数とを統計学的にまとめたものである。第２関係表７５Ｂは、ある特定の疾患以外の疾患の症例２２も対象となる第１関係表７５Ａとは異なり、ある特定の疾患の症例２２のみに対象が絞られる。第１関係表７５Ａと同じく、重み付け係数設定部６９は、症例２２に登録された各疾患名に対して、症例病変の種類毎に第２関係表７５Ｂを作成する。

　ある特定の種類の症例病変がある場合の、ある特定の疾患が重症である症例２２の件数をＣ１、ある特定の種類の症例病変がない場合の、ある特定の疾患が重症である症例２２の件数をＣ２、ある特定の種類の症例病変がある場合の、ある特定の疾患が重症でない症例２２の件数をＤ１、ある特定の種類の症例病変がない場合の、ある特定の疾患が重症でない症例２２の件数をＤ２とした場合、第２の尤度比ＬＲ２は次式により求められる。
　ＬＲ２＝｛Ｃ１／（Ｃ１＋Ｃ２）｝／｛Ｄ１／（Ｄ１＋Ｄ２）｝
　重み付け係数設定部６９は、第２関係表７５Ｂ毎に第２の尤度比ＬＲ２を算出する。

　なお、第１関係表７５Ａと第２関係表７５Ｂの性質上当然のことではあるが、同じ疾患名かつ同じ種類の第１関係表７５ＡのＡ１と第２関係表７５ＢのＣ１、Ｄ１には、
　Ａ１＝Ｃ１＋Ｄ１
という関係がある。
　また、同じ疾患名かつ同じ種類の第１関係表７５ＡのＡ２と第２関係表７５ＢのＣ２、Ｄ２には、
　Ａ２＝Ｃ２＋Ｄ２
という関係がある。

　第２の尤度比ＬＲ２は、ある特定の種類の病変があった場合に、そのことによりある特定の疾患が重症である可能性がどの程度高まるか、言い換えればある特定の種類の病変があった場合に、ある特定の疾患が重症であるといえる尤もらしさを表す指標である。

　重み付け係数設定部６９は、第１の尤度比ＬＲ１の場合と同じく、算出した第２の尤度比ＬＲ２を、置換表７６を用いて第２重み付け係数ＣＦ２に置換する。そして、置換した第２重み付け係数ＣＦ２を重み付け係数テーブル５６に登録する。

　図１２では、図１１と同じく病変の種類が浸潤影、疾患名が間質性肺炎の場合を例示している。第２関係表７５Ｂには、浸潤影がある重症の間質性肺炎の症例２２の件数Ｃ１＝１５、浸潤影がない重症の間質性肺炎の症例２２の件数Ｃ２＝３、浸潤影がある重症でない間質性肺炎の症例２２の件数Ｄ１＝５、浸潤影がない重症でない間質性肺炎の症例２２の件数Ｄ２＝２７が登録されている。この場合、第２の尤度比ＬＲ２は、
　ＬＲ２＝｛１５／（１５＋３）｝／｛５／（５＋２７）｝≒５．３３
である。置換表７６によれば、５．３３は５＜ＬＲに該当し、これに対応する重み付け係数は２．０であるため、この場合の第２重み付け係数ＣＦ２は２．０が設定される。なお、図１１と同様、図１２のＳＣ１０～ＳＣ１２も、図１０で示したステップＳＣ１０～ＳＣ１２と対応している。

　重み付け係数設定部６９は、例えば１か月毎等、定期的に症例取得部６１から症例２２を受け取り、こうした各重み付け係数ＣＦ１、ＣＦ２の設定を行う。このため、各重み付け係数ＣＦ１、ＣＦ２は、時間経過とともに値が変更される可能性がある。もちろん、各重み付け係数ＣＦ１、ＣＦ２は固定値でもよい。この場合は１つの医療施設の症例２２に限らず、例えば地域医療連携で結ばれた複数の医療施設の症例に基づいて、各重み付け係数ＣＦ１、ＣＦ２を設定する。症例２２が規定件数よりも少ないうちは固定値の各重み付け係数ＣＦ１、ＣＦ２を用い、症例２２が規定件数となったら定期的に各重み付け係数ＣＦ１、ＣＦ２を設定する態様に移行してもよい。

　図１３に示すように、重み付け処理部６５は、重み付け処理の対象となっている病変別類似度ＬＳの算出の元となった症例２２の疾患名と同じ疾患名の重み付け係数テーブル５６をストレージデバイス４５から読み出す。そして、読み出した重み付け係数テーブル５６に登録された各重み付け係数ＣＦ１、ＣＦ２を用いて重み付け処理を行う。

　図１３では、重み付け処理の対象となっている病変別類似度ＬＳの算出の元となった症例２２が、図８と同じく症例ＩＤ「Ｃ１００」の症例２２であり、疾患名として間質性肺炎が登録されていた場合を例示している。この場合、重み付け処理部６５は、図９で例示した間質性肺炎用の重み付け係数テーブル５６をストレージデバイス４５から読み出し、これを用いて重み付け処理を行う。

　図１４において、重み付け処理部６５は、重み付け処理として、病変別類似度ＬＳに各重み付け係数ＣＦ１、ＣＦ２を乗算して処理後病変別類似度ＬＳＡ-１、ＬＳＡ-２とする以下の演算を行う。
　ＬＳ×ＣＦ１＝ＬＳＡ-１
　ＬＳ×ＣＦ２＝ＬＳＡ-２

　図１４では、図８および図１３と同じく、症例ＩＤ「Ｃ１００」の症例２２の重み付け処理を例示している。この場合、重み付け処理部６５は、間質性肺炎用の重み付け係数テーブル５６を用いる。そして、すりガラス状陰影の対象病変と症例病変の病変別類似度ＬＳ１１に第１重み付け係数ＣＦ１＝１．５を乗算して処理後病変別類似度ＬＳＡ１１-１とする。また、病変別類似度ＬＳ１１に第２重み付け係数ＣＦ２＝１．５を乗算して処理後病変別類似度ＬＳＡ１１-２とする。浸潤影の対象病変と症例病変の病変別類似度ＬＳ２２、ＬＳ３２についても同様に、第１重み付け係数ＣＦ１＝０．２５または第２重み付け係数ＣＦ２＝２．０を乗算して処理後病変別類似度ＬＳＡ２２-１、ＬＳＡ２２-２、ＬＳＡ３２-１、ＬＳＡ３２-２とする。この例の場合、処理後病変別類似度ＬＳＡ１１-１、ＬＳＡ１１-２は同じ値となるが、処理後病変別類似度ＬＳＡ２２-２、ＬＳＡ３２-２は処理後病変別類似度ＬＳＡ２２-１、ＬＳＡ３２-１の８倍の値となる。

　図１５において、総合類似度算出部６６は、以下の式により第１用途に応じた総合類似度ＴＳ-１および第２用途に応じた総合類似度ＴＳ-２を算出する。
　ＴＳ-１＝ΣＬＳＡ-１
　ＴＳ-２＝ΣＬＳＡ-２

　図１５では、図１４に引き続き、症例ＩＤ「Ｃ１００」の症例２２との総合類似度を算出する方法を例示している。この場合、第１用途に応じた総合類似度ＴＳ１００-１および第２用途に応じた総合類似度ＴＳ１００-２はそれぞれ、
　ＴＳ１００-１＝ＬＳＡ１１-１＋ＬＳＡ２２-１＋ＬＳＡ３２-１
　ＴＳ１００-２＝ＬＳＡ１１-２＋ＬＳＡ２２-２＋ＬＳＡ３２-２
である。

　検索部６７は、予め設定された条件を満たす症例２２を類似症例として選出する。予め設定された条件は、例えば、総合類似度ＴＳ-１の順位が１位～１２位までの症例２２を類似症例とする、等である。総合類似度ＴＳ-１の順位ではなく、総合類似度ＴＳ-２の順位、あるいは総合類似度ＴＳ-１、ＴＳ-２を加算した類似度の順位で条件を規定してもよい。なお、後述するように同じ症例２２でも総合類似度ＴＳ-１、ＴＳ-２は値が異なるため、総合類似度ＴＳ-１の順位が１位～１２位までの症例２２を類似症例とする、という条件では、必ずしも総合類似度ＴＳ-２の順位が１位～１２位までの症例２２も類似症例として検索されるとは限らない。

　図１６に示す表８０は、総合類似度ＴＳ-１の順位が１位～１２位までの症例２２を類似症例とする、という条件にしたがって検索部６７が選出した類似症例の例である。表８０では、たまたま総合類似度ＴＳ-１、ＴＳ-２の順位がともに１位～１２位までの症例２２が類似症例として検索された場合を示している。

　表８０において、順位の項目の破線を隔てて左側の数字は、総合類似度ＴＳ-１、ＴＳ-２の順位（低い順）である。一方、破線を隔てて右側の数字は、同一疾患名の類似症例における総合類似度ＴＳ-１、ＴＳ-２の順位（以下、同一疾患内順位という）である。

　総合類似度ＴＳ-１が１位である症例２２は、総合類似度ＴＳ-１が９．１と最も低い（類似性が最も高い）症例ＩＤ「Ｃ０５３」の症例２２である。次いで総合類似度ＴＳ-１が１２．５の症例ＩＤ「Ｃ０６２」、総合類似度ＴＳ-１が１５．７の症例ＩＤ「Ｃ００５」、・・・と続く。一方、総合類似度ＴＳ-２が１位である症例２２は、総合類似度ＴＳ-２が１０．３と最も低い症例ＩＤ「Ｃ０６２」の症例２２である。次いで総合類似度ＴＳ-２が１１．９の症例ＩＤ「Ｃ００５」、総合類似度ＴＳ-２が１２．７の症例ＩＤ「Ｃ００１」、・・・と続く。

　このように、総合類似度ＴＳ-１、ＴＳ-２は、異なる重み付け係数ＣＦ１、ＣＦ２を用いて重み付け処理を行っているので、同じ症例２２でも値が異なり、当然順位も異なる。総合類似度ＴＳ-１は、疾患名を特定する場合の有効な手掛かりとなる症例２２ほど低い値となり、順位は高くなる。一方、総合類似度ＴＳ-２は、重症度を特定する場合の有効な手掛かりとなる症例２２ほど低い値となり、順位は高くなる。

　総合類似度ＴＳ-１の同一疾患内順位は、例えば細菌性肺炎の場合は、総合類似度ＴＳ-１が１５．７の症例ＩＤ「Ｃ００５」、総合類似度ＴＳ-１が１７．２の症例ＩＤ「Ｃ００１」、総合類似度ＴＳ-１が２０．８の症例ＩＤ「Ｃ００８」の順である。総合類似度ＴＳ-２の同一疾患内順位は、例えば過敏性肺炎の場合は、総合類似度ＴＳ-２が１０．３の症例ＩＤ「Ｃ０６２」、総合類似度ＴＳ-２が１３．１の症例ＩＤ「Ｃ０５３」、総合類似度ＴＳ-２が１６．５の症例ＩＤ「Ｃ０８１」の順である。

　図１７において、検索部６７が作成する第１リストＬ１は、類似症例を、医師ＤＲが疾患名の候補とすべき疾患の順位（以下、候補疾患順位という）が高い順に並べたものであり、疾患名、総合類似度ＴＳ-１（代表値）、および症例画像（代表画像）の各項目を有する。総合類似度ＴＳ-１（代表値）は、それぞれの疾患名において、同一疾患内順位が１位の類似症例の総合類似度ＴＳ-１の値（同一疾患名の類似症例における最低の総合類似度ＴＳ-１の値）である。候補疾患順位は、総合類似度ＴＳ-１（代表値）が低い順の疾患名の順位であり、順位が高いほど、その疾患名が、医師ＤＲが特定する疾患名の候補として相応しいことを示している。症例画像（代表画像）は、総合類似度ＴＳ-１（代表値）をとる類似症例の症例画像２０Ｃである。

　図１７に示す第１リストＬ１は、図１６の表８０に基づいて検索部６７が作成したものである。この場合、図１６の表８０によれば、各疾患名の総合類似度ＴＳ-１（代表値）は、細菌性肺炎が症例ＩＤ「Ｃ００５」の１５．７、結核が症例ＩＤ「Ｃ０３３」の１８．６、過敏性肺炎が症例ＩＤ「Ｃ０５３」の９．１、間質性肺炎が症例ＩＤ「Ｃ０８８」の２１．６である。したがって、候補疾患順位は、１位が過敏性肺炎、２位が細菌性肺炎、３位が結核、４位が間質性肺炎となる。

　なお、候補疾患順位を、類似症例の数が多い順としてもよい。図１６の表８０では各疾患名の類似症例が３つずつで同じ数あるため、類似症例の数で候補疾患順位を決めることはできない。しかし、例えば過敏性肺炎の類似症例の数が２０に対して間質性肺炎の類似症例の数が２等、各疾患名の類似症例の数に明らかな隔たりがある場合は、類似症例の数が多い順に候補疾患順位をつけることは有効である。

　総合類似度ＴＳ-１（代表値）としては、同一疾患名の類似症例における総合類似度ＴＳ-１の平均値を用いてもよい。また、症例画像（代表画像）としては、同一疾患名の類似症例における最低の総合類似度ＴＳ-２をとる類似症例の症例画像２０Ｃでもよい。

　図１８において、検索部６７が作成する第２リストＬ２は、各疾患名の類似症例を総合類似度ＴＳ-２の同一疾患内順位が高い順に並べたものであり、症例ＩＤ、総合類似度ＴＳ-２、重症度、および症例画像の各項目を有する。

　図１８に示す第２リストＬ２は、図１７の第１リストＬ１と同じく、図１６の表８０に基づいて検索部６７が作成したものである。この場合、図１６の表８０によれば、例えば過敏性肺炎では、同一疾患内順位は、総合類似度ＴＳ-２が１０．３の症例ＩＤ「Ｃ０６２」、総合類似度ＴＳ-２が１３．１の症例ＩＤ「Ｃ０５３」、総合類似度ＴＳ-２が１６．５の症例ＩＤ「Ｃ０８１」の順である。

　図１９において、画面出力制御部６８が診療科端末１２に最初に出力するリスト表示画面８５には、第１リストＬ１が表示される。第１リストＬ１の下部には、第１リストＬ１の疾患名の選択が可能で、疾患名を選択すると第２リストＬ２が表示される旨のメッセージ８６が表示される。すなわち、画面出力制御部６８は、類似症例のうちの１つの選択を受け付け可能に、第１リストＬ１を表示させる。

　リスト表示画面８５はさらに、メッセージ８６の下部にボタン表示領域８７を有する。ボタン表示領域８７には、図５に示す画像表示画面３０に戻って類似症例検索をやり直す際に選択する再検索ボタン８８と、類似症例の検索を終了する際に選択する終了ボタン８９とが設けられている。

　図１９では、図１７に示す第１リストＬ１が表示されたリスト表示画面８５を例示している。なお、類似症例の数が多く、第１リストＬ１がリスト表示画面８５に一度に収まりきらない場合は、縦スクロールバーを設けて第１リストＬ１を縦スクロール可能に構成してもよい。

　図２０は、第１リストＬ１の類似症例のうちの１つが選択された場合のリスト表示画面８５を示す。この場合のリスト表示画面８５には、第１リストＬ１に加えて、第２リストＬ２が表示される。第２リストＬ２は、図２０に例示するように、選択された類似症例の右横に、付箋のように張り出した形態で表示される。

　第１リストＬ１において、選択された類似症例は、第２リストＬ２を右横に表示するために、図１９に示すリスト表示画面８５と比べて縦幅が広げられる。一方、選択された類似症例以外の他の類似症例は、図１９に示すリスト表示画面８５と比べて縦幅が狭められ、症例画像（代表画像）も矩形状の枠のみが表示される。

　第２リストＬ２の右上端には、閉じるボタン９０が設けられている。閉じるボタン９０がカーソル３５で選択された場合、第２リストＬ２の表示が消えて各類似症例の縦幅が戻り、図１９に示すリスト表示画面８５に表示が戻る。

　図２０では、ハッチングで示すように過敏性肺炎がカーソル３５で選択された場合を例示している。図２０に示す第２リストＬ２は、図１８に示す第２リストＬ２の過敏性肺炎の部分を抜き出したものである。なお、第１リストＬ１とは別の画面に第２リストＬ２を表示してもよい。また、第１リストＬ１の場合と同様に、第２リストＬ２がリスト表示画面８５に一度に収まりきらない場合は、縦スクロールバーを設けて第２リストＬ２を縦スクロール可能に構成してもよい。

　なお、リスト表示画面８５では、第１リストＬ１または第２リストＬ２の症例画像２０Ｃも選択することが可能である。症例画像２０Ｃが選択された場合、例えば、リスト表示画面８５とは別の画面で、フルサイズの症例画像２０Ｃが表示される。

　以下、上記構成による類似症例検索サーバ１７の作用について、図２１を参照して説明する。まず、作動プログラム５５が起動される。これにより、ＣＰＵ４７に要求受付部６０、症例取得部６１、病変抽出部６２、特徴量算出部６３、病変別類似度算出部６４、重み付け処理部６５、総合類似度算出部６６、検索部６７、画面出力制御部６８、および重み付け係数設定部６９が構築され、類似症例検索サーバ１７を構成するコンピュータは、類似症例検索装置として機能する。

　医師ＤＲは、診療科端末１２において画像表示画面３０で対象画像２０Ｔを閲覧し、関心領域ＲＯＩを指定して類似症例検索ボタン３８を選択する。これにより対象画像２０Ｔと類似する症例画像２０Ｃをもつ類似症例の検索要求が類似症例検索サーバ１７に送信される。

　図２１のステップＳＤ１０に示すように、類似症例検索サーバ１７において、診療科端末１２からの類似症例の検索要求が要求受付部６０で受け付けられる。類似症例の検索要求を受け付けた旨の通知が要求受付部６０から症例取得部６１に出力され、かつ類似症例の検索要求が要求受付部６０から病変抽出部６２に出力される。

　症例取得部６１から症例ＤＢサーバ１６に症例２２の取得要求が出力される。そして、この取得要求に応じて症例ＤＢサーバ１６から送信された症例２２が症例取得部６１で取得される（ステップＳＤ１１）。すなわち、症例２２に含まれる症例病変の種類と特徴量ＺＣが取得される（第２種類取得ステップ、第２特徴量取得ステップ）。症例２２は症例取得部６１から病変別類似度算出部６４および重み付け係数設定部６９に出力される。

　類似症例の検索要求には関心領域ＲＯＩの領域情報２５が含まれる。この領域情報２５で示された関心領域ＲＯＩが病変抽出部６２で画像解析され、関心領域ＲＯＩ内の対象病変が抽出される（ステップＳＤ１２）。この対象病変の抽出の過程で、対象病変の種類が特定される。すなわち、対象病変の種類が取得される（第１種類取得ステップ）。対象病変の抽出結果は病変抽出部６２から特徴量算出部６３および病変別類似度算出部６４に出力される。

　特徴量算出部６３では、対象病変の特徴量ＺＴが算出される（ステップＳＤ１３）。すなわち、対象病変の特徴量ＺＴが取得される（第１特徴量取得ステップ）。対象病変の特徴量ＺＴは特徴量算出部６３から病変別類似度算出部６４に出力される。

　続いて、図８で示したように、病変別類似度算出部６４において、病変別類似度ＬＳが算出される（ステップＳＤ１４、病変別類似度算出ステップ）。病変別類似度ＬＳは病変別類似度算出部６４から重み付け処理部６５に出力される。

　重み付け処理部６５では、病変別類似度ＬＳに対する重み付け処理が行われる（ステップＳＤ１５、重み付け処理ステップ）。より詳しくは、図１３で示したように、重み付け処理の対象となっている病変別類似度ＬＳの算出の元となった症例２２の疾患名と同じ疾患名の重み付け係数テーブル５６がストレージデバイス４５から重み付け処理部６５に読み出される。

　そして、図１４で示したように、疾患名の特定への病変の種類毎の寄与の度合いに応じた第１重み付け係数ＣＦ１を用いて重み付け処理が行われ、疾患名を特定する第１用途に応じた処理後病変別類似度ＬＳＡ-１が算出される。また、重症度の特定への病変の種類毎の寄与の度合いに応じた第２重み付け係数ＣＦ２を用いて重み付け処理が行われ、重症度を特定する第２用途に応じた処理後病変別類似度ＬＳＡ-２が算出される。処理後病変別類似度ＬＳＡ-１、ＬＳＡ-２は、重み付け処理部６５から総合類似度算出部６６に出力される。

　このように、類似症例の用途を考慮した重み付け係数を用いて、病変別類似度ＬＳに対する重み付け処理を行うので、疾患名を特定する第１用途においては疾患名を特定する有効な手掛かりが得られる類似症例が検索されやすくなり、重症度を特定する第２用途においては重症度を特定する有効な手掛かりが得られる類似症例が検索されやすくなる。したがって、用途に応じた有効な手掛かりが得られる類似症例、すなわち医師ＤＲが欲する類似症例を得ることが可能となる。

　医師ＤＲは、主に、疾患名を特定する場合と重症度を特定する場合に類似症例の検索を行う。本例では、これら二通りの類似症例の用途に応じた各重み付け係数ＣＦ１、ＣＦ２で重み付け処理を行っている。したがって、主な参照用途に合った類似症例を医師ＤＲに提供することができ、医師ＤＲによる疾患名および重症度の特定を効果的に支援することができる。

　重み付け係数テーブル５６が疾患毎に設けられている（疾患毎に重み付け係数が設定されている）ので、疾患に関わらず一律の重み付け係数で重み付け処理を行う場合よりも、より詳細な重み付け処理が可能となる。

　図１１で示したように、第１重み付け係数ＣＦ１は、ある特定の種類の病変があった場合に、ある特定の疾患であるといえる尤もらしさを表す統計的な指標である第１の尤度比ＬＲ１に基づいて設定される。また、図１２で示したように、第２重み付け係数ＣＦ２は、ある特定の種類の病変があった場合に、ある特定の疾患が重症であるといえる尤もらしさを表す統計的な指標である第２の尤度比ＬＲ２に基づいて設定される。こうして設定された各重み付け係数ＣＦ１、ＣＦ２によれば、例えば第１の尤度比ＬＲ１が小さく、当該病変の種類が疾患名の特定に役立たなければ第１重み付け係数ＣＦ１の値は小さくなり、逆に第１の尤度比ＬＲ１が大きく、当該病変の種類が疾患名の特定に役立つならば第１重み付け係数ＣＦ１の値は大きくなるので、適切な重み付け処理を行うことができる。

　なお、医師ＤＲの医学的知識および経験に基づいて、医師ＤＲ自らが各重み付け係数ＣＦ１、ＣＦ２を設定してもよいが、設定に主観が入るため適切な重み付け処理が行えなくなるおそれがある。また、医師ＤＲが手作業で各重み付け係数ＣＦ１、ＣＦ２を設定するのは大変面倒である。したがって、本例のように、尤度比ＬＲのような客観的な指標に基づいて、各重み付け係数ＣＦ１、ＣＦ２を設定することが好ましい。

　図１５で示したように、総合類似度算出部６６では、処理後病変別類似度ＬＳＡ-１に基づいて、第１用途に応じた総合類似度ＴＳ-１が算出され、かつ処理後病変別類似度ＬＳＡ-２に基づいて、第２用途に応じた総合類似度ＴＳ-２が算出される（ステップＳＤ１６、総合類似度算出ステップ）。総合類似度ＴＳ-１、ＴＳ-２は、総合類似度算出部６６から検索部６７に出力される。

　検索部６７では、総合類似度ＴＳ-１、ＴＳ-２に基づいて類似症例が検索され、検索された類似症例を元に第１リストＬ１および第２リストＬ２が作成される（ステップＳＤ１７、検索ステップ）。第１リストＬ１および第２リストＬ２は、検索部６７から画面出力制御部６８に出力される。

　画面出力制御部６８により、診療科端末１２にリスト表示画面８５が出力される（ステップＳＤ１８）。最初に出力されるリスト表示画面８５には、図１９で示したように第１リストＬ１が表示される。医師ＤＲは第１リストＬ１を閲覧し、第１リストＬ１の候補疾患順位や疾患名を手掛かりに、対象画像２０Ｔを撮影した患者の疾患名を特定する。

　第１リストＬ１の類似症例のうちの１つが選択された場合、図２０で示したように第２リストＬ２が表示される。医師ＤＲは第２リストＬ２を閲覧し、第２リストＬ２の同一疾患内順位や重症度を手掛かりに、対象画像２０Ｔを撮影した患者の重症度を特定する。

　第１リストＬ１と第２リストＬ２が別々に作成されて表示されるので、用途に応じた類似症例の表示が可能となる。また、最初のリスト表示画面８５では第１リストＬ１を表示し、第１リストＬ１の類似症例のうちの１つが選択された場合に第２リストＬ２を表示するので、最初に疾患名を特定してから重症度を特定する、という医師ＤＲの思考過程と類似症例の表示を合わせることができる。

　なお、第１リストＬ１と第２リストＬ２を同時に表示してもよいが、表示が入り乱れて分かり難くなり、医師ＤＲが混乱するおそれがある。このため、本例のように第１リストＬ１と第２リストＬ２を別々に表示することが好ましい。

　以上のステップＳＤ１０～ＳＤ１８により、１回の類似症例検索が終了する。医師ＤＲは、続けて類似症例検索を行いたい場合はリスト表示画面８５の再検索ボタン８８を選択し、類似症例検索を終了したい場合は終了ボタン８９を選択する。

　上記実施形態では、ある特定の種類の症例病変がある場合とない場合の２つの選択肢で症例２２の件数をカウントして第１関係表７５Ａを作成しているが、本発明はこれに限定されない。図２２に示す第１関係表９５Ａのように、症例病変の大きさ（面積）に応じた場合分けをして、２つ以上の選択肢としてもよい。

　第１関係表９５Ａは、上記実施形態の第１関係表７５Ａと同じく、病変の種類が浸潤影、疾患名が間質性肺炎の場合である。ただし、浸潤影がある場合を、浸潤影大がある、中がある、小がある、の３つの選択肢に場合分けしている点が第１関係表７５Ａと異なる。なお、説明の便宜上抽象的な表現としているが、実際には面積の数値範囲により各選択肢が規定されている。

　この場合、第１の尤度比ＬＲ１は、第１関係表９５Ａの下の表９６に示すように、３つの選択肢毎に算出される。例えば浸潤影大がある場合の第１の尤度比ＬＲ１は、
　ＬＲ１＝｛Ａ１／（Ａ１＋Ａ２＋Ａ３＋Ａ４）｝／｛Ｂ１／（Ｂ１＋Ｂ２＋Ｂ３＋Ｂ４）｝
　　　　＝｛２／（２＋６＋１２＋３０）｝／｛４４／（４４＋１６＋１０＋１０）｝
　　　　≒０．０７
である。同様にして、浸潤影中がある場合の第１の尤度比ＬＲ１＝０．６、浸潤影小がある場合の第１の尤度比ＬＲ１＝１．９２である。

　また、この場合、重み付け係数テーブル９７にも大きさに応じて場合分けされた項目が追加され、選択肢毎に算出された第１の尤度比ＬＲ１に基づく第１重み付け係数ＣＦ１が登録される。前述のように、浸潤影大がある場合の第１の尤度比ＬＲ１≒０．０７であるため、図１１および図１２で示した置換表７６に照らし合わせれば、浸潤影大がある場合の第１重み付け係数ＣＦ１は０．２５となる。同様にして、浸潤影中がある場合の第１重み付け係数ＣＦ１は０．５、浸潤影小がある場合の第１重み付け係数ＣＦ１は１．０となる。

　この重み付け係数テーブル９７を用いて重み付け処理を行う場合は、病変別類似度ＬＳの算出の対象となった対象病変または症例病変のうちの少なくともいずれかの大きさに応じて、大中小の３つの第１重み付け係数ＣＦ１のうちの１つを選択的に使用する。

　このように、症例病変の大きさに応じた場合分けをして選択肢を増やし、選択肢毎に第１の尤度比ＬＲ１を算出して、選択肢毎の第１重み付け係数ＣＦ１を設定すれば、さらに詳細な重み付け処理を行うことができる。

　なお、図示は省略するが、第２関係表７５Ｂについても、上記実施形態のように、ある特定の種類の症例病変がある場合とない場合の２つの選択肢で症例２２の件数をカウントして作成するのではなく、症例病変の大きさに応じた場合分けをして選択肢を増やしてもよい。また、重症度についても、重症である、重症でないの２つの選択肢ではなく、重症である場合を複数のレベルに分け、レベル１の重症である、レベル２の重症である等と場合分けしてもよい。

　上記実施形態では、医師ＤＲが関心領域ＲＯＩを指定する態様で説明したが、対象画像２０Ｔを画像解析し、対象病変の存在が疑われる関心領域ＲＯＩを自動的に指定してもよい。

　上記実施形態では、対象病変の特徴量ＺＴｉを要素とする特徴ベクトルと症例病変の特徴量ＺＣｉを要素とする特徴ベクトルとの距離を、病変別類似度ＬＳとして算出しているが、対象病変の特徴量ＺＴｉと症例病変の特徴量ＺＣｉの相関係数を、病変別類似度ＬＳとして算出してもよい。この場合は上記実施形態とは逆に、病変別類似度ＬＳの値が大きい（特徴量ＺＴｉと特徴量ＺＣｉに相関がある）ほど、対象病変と症例病変の類似性が高い。

　なお、病変別類似度ＬＳを算出する際には、特開２０１６－０４５６６２号公報に記載の方法を組み合わせて用いてもよい。特開２０１６－０４５６６２号公報に記載の方法とは、対象画像２０Ｔ内に、ある特定の種類の病変が存在する第１存在確率を統計的な手法により算出する。そして、第１存在確率と、これと同様にして算出した、症例画像２０Ｃ内に、ある特定の種類の病変が存在する第２存在確率とに基づいて、ある特定の種類の病変が対象画像２０Ｔおよび症例画像２０Ｃの両方に存在する併存確率、またはある特定の種類の病変が対象画像２０Ｔおよび症例画像２０Ｃのうちの一方にのみ独立して存在する非併存確率のうちの少なくとも１つを類似度として算出する、というものである。この方法を組み合わせれば、より病変別類似度ＬＳの精度を高めることができる。

　なお、各重み付け係数ＣＦ１、ＣＦ２とは別に、病変の大きさに応じた係数（以下、大きさ係数という）ＳＳを病変別類似度ＬＳに乗算してもよい。大きさ係数ＳＳは、例えば、対象病変の領域が対象画像２０Ｔに占める割合である。あるいは、対象病変が対象画像２０Ｔに占める割合と、症例病変が症例画像２０Ｃに占める割合のうちの大きい方を大きさ係数ＳＳとしてもよい。

　例えば図８に示す病変ＩＤ「Ｌ００１」同士のすりガラス状陰影の対象病変と症例病変の大きさ係数がＳＳ１１、病変ＩＤ「Ｌ００２」同士の浸潤影の対象病変と症例病変の大きさ係数がＳＳ２２、病変ＩＤ「Ｌ００２」と病変ＩＤ「Ｌ００３」の浸潤影の対象病変と症例病変の大きさ係数がＳＳ３２であった場合を考える。

　この場合、総合類似度算出部６６に最終的に出力される病変別類似度ＬＳは、図１４に示す各処理後病変別類似度ＬＳＡにそれぞれの大きさ係数ＳＳを乗算したもの、すなわちＬＳＡ１１-１×ＳＳ１１、ＬＳＡ１１-２×ＳＳ１１、ＬＳＡ２２-１×ＳＳ２２、ＬＳＡ２２-２×ＳＳ２２、ＬＳＡ３２-１×ＳＳ３２、ＬＳＡ３２-２×ＳＳ３２となる。このように、大きさ係数ＳＳを病変別類似度ＬＳに乗算することで、病変の大きさという見た目の類似性（画像的類似性）の１つの指標を病変別類似度ＬＳに反映させることができる。

　上記実施形態では、症例病変の種類および特徴量ＺＣを、類似症例検索の前に特定および算出し、これらを含む症例２２を症例ＤＢ２３に格納しておくと説明したが、類似症例検索の都度、対象病変の種類および特徴量ＺＴと同じ方法で、病変抽出部６２で症例病変の種類を特定して、特徴量算出部６３で特徴量ＺＣを算出してもよい。こうすれば症例２２に症例病変の種類および特徴量ＺＣを含める必要がない。なお、この場合、病変抽出部６２が症例病変の種類を取得する第２種類取得部、特徴量算出部６３が症例病変の特徴量ＺＣを取得する第２特徴量取得部に相当する。

　なお、バイタルサインの測定結果や血液検査の検査結果、さらには電子カルテに記述された問診時の所見といった他の情報も加味して、類似症例検索を行ってもよい。

　上記実施形態では、本発明の類似症例検索装置を、診療科端末１２からの類似症例の検索要求に基づいて類似症例検索を行う類似症例検索サーバ１７の形態で説明したが、診療科端末１２に類似症例検索装置の機能を担わせてもよい。この場合、診療科端末１２のＣＰＵに重み付け処理部６５等の各部を構築し、診療科端末１２が症例ＤＢサーバ１６にアクセスして症例２２を取得したりする。

　検査画像ＤＢサーバ１５、症例ＤＢサーバ１６、および類似症例検索サーバ１７は、上記実施形態のように別々のサーバで構成してもよいし、１つのサーバに統合してもよい。

　類似症例検索サーバ１７を、処理能力や信頼性の向上を目的として、ハードウェアとして分離された複数台のサーバコンピュータで構成することも可能である。例えば、要求受付部６０と症例取得部６１の機能を担うサーバコンピュータ、病変抽出部６２と特徴量算出部６３の機能を担うサーバコンピュータ、病変別類似度算出部６４と重み付け処理部６５と総合類似度算出部６６の機能を担うサーバコンピュータ、検索部６７と画面出力制御部６８と重み付け係数設定部６９の機能を担うサーバコンピュータというように、各部を複数台のサーバコンピュータに分散して担わせる。

　このように、コンピュータシステムのハードウェア構成は、処理能力、安全性、信頼性等の要求される性能に応じて適宜変更することができる。さらに、ハードウェアに限らず、作動プログラム５５等のＡＰについても、安全性や信頼性の確保を目的として、二重化したり、あるいは、複数のストレージデバイスに分散して格納することももちろん可能である。

　上記実施形態では、医療施設に構築された医療情報システム２を例示し、類似症例検索サーバ１７を１つの医療施設内で利用する形態で説明したが、類似症例検索サーバ１７を複数の医療施設が利用可能な形態としてもよい。

　上記実施形態では、類似症例検索サーバ１７は、１つの医療施設内に設置される診療科端末１２等のクライアント端末がＬＡＮ等のネットワーク１８を介して通信可能に接続され、クライアント端末からの要求に応じて類似症例検索というアプリケーションサービスを提供する形態である。これを複数の医療施設で利用可能とするためには、類似症例検索サーバ１７を、例えば、インターネットや公衆通信網等のＷＡＮ（Wide Area Network）を介して、複数の医療施設に設置される各クライアント端末と通信可能に接続する。そして、複数の医療施設の各クライアント端末からの要求を、インターネットや公衆通信網等のＷＡＮを介して類似症例検索サーバ１７で受け付けて、各クライアント端末に対して類似症例検索のアプリケーションサービスを提供する。なお、ＷＡＮを利用する場合には、情報セキュリティを考慮して、ＶＰＮ（Virtual Private Network）を構築したり、ＨＴＴＰＳ（Hypertext Transfer Protocol Secure)等のセキュリティレベルの高い通信プロトコルを使用することが好ましい。

　この場合の類似症例検索サーバ１７の設置場所および運営主体は、例えば医療施設とは別の会社が運営するデータセンタでもよいし、複数の医療施設のうちの１つでもよい。

　本発明は、上記実施形態に限らず、本発明の要旨を逸脱しない限り種々の構成を採用し得ることはもちろんである。

　例えば、類似症例の検索要求に含まれる対象画像２０Ｔは、１枚でもよいし複数枚でもよい。複数枚の場合は対象画像２０Ｔ毎に領域情報２５が添付される。また、検査画像２０としては、上記実施形態で例示したＣＴ装置等の他に、超音波プローブや電子内視鏡、マンモグラフィーといったモダリティ１３で撮影したものでもよい。

　上記実施形態では、対象画像２０Ｔの全体画像と領域情報２５を含む類似症例の検索要求を例示しているが、対象画像２０Ｔの全体画像の代わりに、関心領域ＲＯＩの部分を切り出したＲＯＩ画像を類似症例の検索要求に含ませてもよい。この場合は領域情報２５を類似症例の検索要求に含める必要はない。このように、類似症例の検索要求に含める対象画像２０Ｔは、全体画像でもよいし、対象画像２０Ｔの一部を切り出した画像でもよい。

　対象病変の種類の特定と特徴量ＺＴの算出を類似症例検索サーバ１７とは別の装置に担わせ、類似症例検索サーバ１７では対象病変の種類と特徴量ＺＴを取得するのみでもよい。

　第１リストＬ１および第２リストＬ２の出力形態は、上記実施形態で例示したリスト表示画面８５に限らず、紙媒体への印刷出力、もしくは電子メール等によるファイル出力も含む。

　上記実施形態において、要求受付部６０、症例取得部６１、病変抽出部６２、特徴量算出部６３、病変別類似度算出部６４、重み付け処理部６５、総合類似度算出部６６、検索部６７、画面出力制御部６８、重み付け係数設定部６９といった各種の処理を実行する処理部（processing unit)のハードウェア的な構造は、例えば、上述したように、ソフトウエア（作動プログラム５５）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵ４７である。

　また、ＣＰＵ４７が実現する機能の全部または一部に代えて、次のような各種のプロセッサを使用してもよい。各種のプロセッサとしては、例えば、ＦＰＧＡ(Field Programmable Gate Array)等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ；Programmable Logic Device）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路などが含まれる。これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路（circuitry）である。

　以上の説明から、以下の付記項に示す発明を把握することができる。

　［付記項１］
　症例画像を含む複数の症例の中から、診察の対象となっている対象画像と類似する前記症例画像を含む類似症例を検索する類似症例検索装置において、
　前記対象画像内に存在する病変である対象病変の種類を取得する第１種類取得プロセッサと、
　前記症例画像内に存在する病変である症例病変の種類を取得する第２種類取得プロセッサと、
　前記対象病変の特徴量を取得する第１特徴量取得プロセッサと、
　前記症例病変の特徴量を取得する第２特徴量取得プロセッサと、
　前記対象病変の特徴量と前記症例病変の特徴量とに基づいて、前記種類が同じ前記対象病変と前記症例病変との類似度である病変別類似度を算出する病変別類似度算出プロセッサと、
　前記種類毎かつ複数の用途別に予め設定された重み付け係数を用いて、前記病変別類似度に対する重み付け処理を行う重み付け処理プロセッサと、
　前記重み付け処理された前記病変別類似度に基づいて、前記対象画像と前記症例画像の総合的な類似度である総合類似度を前記用途別に算出する総合類似度算出プロセッサと、
　前記総合類似度に基づいて前記類似症例を検索する検索プロセッサとを備える類似症例検索装置。

　上述の種々の実施形態や種々の変形例を適宜組み合わせることも可能である。また、本発明は、プログラムに加えて、プログラムを記憶する記憶媒体にも及ぶ。

　２　医療情報システム
　１０　診療科
　１１　検査科
　１２　診療科端末
　１３　モダリティ
　１４　オーダ管理端末
　１５　検査画像データベース（ＤＢ）サーバ
　１６　症例データベース（ＤＢ）サーバ
　１７　類似症例検索サーバ（類似症例検索装置）
　１８　ネットワーク
　１９　類似症例検索システム
　２０　検査画像
　２０Ｃ　症例画像
　２０Ｔ　対象画像
　２１　検査画像データベース（ＤＢ）
　２２　症例
　２３　症例データベース（ＤＢ）
　２５　領域情報
　３０　画像表示画面
　３１　入力ボックス
　３２　画像表示領域
　３３、８７　ボタン表示領域
　３４　検索ボタン
　３５　カーソル
　３６　領域指定ボタン
　３７　指定クリアボタン
　３８　類似症例検索ボタン
　４５　ストレージデバイス
　４６　メモリ
　４７　ＣＰＵ
　４８　通信部
　４９　データバス
　５５　作動プログラム
　５６、９７　重み付け係数テーブル
　６０　要求受付部
　６１　症例取得部（第２種類取得部、第２特徴量取得部）
　６２　病変抽出部（第１種類取得部）
　６３　特徴量算出部（第１特徴量取得部）
　６４　病変別類似度算出部
　６５　重み付け処理部
　６６　総合類似度算出部
　６７　検索部
　６８　画面出力制御部
　６９　重み付け係数設定部
　７５Ａ、９５Ａ　第１関係表
　７５Ｂ　第２関係表
　７６　置換表
　８０　類似症例の検索結果表
　８５　リスト表示画面
　８６　メッセージ
　８８　再検索ボタン
　８９　終了ボタン
　９０　閉じるボタン
　９６　第１の尤度比の表
　ＤＲ　医師
　ＲＯＩ　関心領域
　Ｚ、ＺＣ、ＺＴ　特徴量
　ＬＳ　病変別類似度
　ＬＳＡ－１、ＬＳＡ－２　処理後病変別類似度
　ＴＳ－１、ＴＳ－２　総合類似度
　Ｌ１　第１リスト
　Ｌ２　第２リスト
　ＣＦ１、ＣＦ２　第１、第２重み付け係数
　ＬＲ１、ＬＲ２　第１、第２の尤度比
　ＳＡ１～ＳＡ１１、ＳＢ１０～ＳＢ１２、ＳＣ１０～ＳＣ１２、ＳＤ１０～ＳＤ１８　ステップ

Claims (13)

1. 　症例画像を含む複数の症例の中から、診察の対象となっている対象画像と類似する前記症例画像を含む類似症例を検索する類似症例検索装置において、
   　前記対象画像内に存在する病変である対象病変の種類を取得する第１種類取得部と、
   　前記症例画像内に存在する病変である症例病変の種類を取得する第２種類取得部と、
   　前記対象病変の特徴量を取得する第１特徴量取得部と、
   　前記症例病変の特徴量を取得する第２特徴量取得部と、
   　前記対象病変の特徴量と前記症例病変の特徴量とに基づいて、前記種類が同じ前記対象病変と前記症例病変との類似度である病変別類似度を算出する病変別類似度算出部と、
   　前記種類毎かつ複数の用途別に予め設定された重み付け係数を用いて、前記病変別類似度に対する重み付け処理を行う重み付け処理部と、
   　前記重み付け処理された前記病変別類似度に基づいて、前記対象画像と前記症例画像の総合的な類似度である総合類似度を前記用途別に算出する総合類似度算出部と、
   　前記総合類似度に基づいて前記類似症例を検索する検索部とを備える類似症例検索装置。
2. 　疾患毎に、前記種類毎かつ前記用途別の前記重み付け係数が設定されている請求項１に記載の類似症例検索装置。
3. 　前記用途は疾患名を特定する用途を含み、
   　前記重み付け処理部は、前記疾患名の特定への前記種類毎の寄与の度合いに応じた前記重み付け係数である第１重み付け係数を用いて、前記重み付け処理を行う請求項１または２に記載の類似症例検索装置。
4. 　前記症例は前記疾患名を含み、
   　前記第１重み付け係数は、前記症例病変と、前記症例に含まれる前記疾患名との因果関係を統計学的に解析して得られた第１の尤度比に基づいて設定される請求項３に記載の類似症例検索装置。
5. 　前記用途は疾患の重症度を特定する用途を含み、
   　前記重み付け処理部は、前記重症度の特定への前記種類毎の寄与の度合いに応じた前記重み付け係数である第２重み付け係数を用いて、前記重み付け処理を行う請求項１ないし４のいずれか１項に記載の類似症例検索装置。
6. 　前記症例は前記重症度を含み、
   　前記第２重み付け係数は、前記症例病変と、前記症例に含まれる前記重症度との因果関係を統計学的に解析して得られた第２の尤度比に基づいて設定される請求項５に記載の類似症例検索装置。
7. 　前記検索部は、検索した前記類似症例を並べたリストを前記用途別に作成する請求項１ないし６のいずれか１項に記載の類似症例検索装置。
8. 　前記リストを表示するリスト表示画面を出力する画面出力制御部であって、
   　前記リスト表示画面において、第１用途に応じた前記リストであり、前記類似症例のうちの１つの選択を受け付ける第１リストを表示させ、前記第１リストの前記類似症例のうちの１つが選択された場合に、第２用途に応じた前記リストである第２リストを表示させる画面出力制御部を備える請求項７に記載の類似症例検索装置。
9. 　前記第１用途は疾患名を特定する用途、前記第２用途は疾患の重症度を特定する用途である請求項８に記載の類似症例検索装置。
10. 　前記第１リストは、前記第１用途に応じた前記総合類似度に基づいて、前記類似症例に含まれる疾患名に付けた順位である候補疾患順位に応じて前記類似症例を並べたものであり、
    　前記第２リストは、同一の疾患名の前記類似症例における、前記第２用途に応じた前記総合類似度の順位である同一疾患内順位に応じて前記類似症例を並べたものである請求項９に記載の類似症例検索装置。
11. 　症例画像を含む複数の症例の中から、診察の対象となっている対象画像と類似する前記症例画像を含む類似症例を検索する類似症例検索装置の作動方法において、
    　前記対象画像内に存在する病変である対象病変の種類を取得する第１種類取得ステップと、
    　前記症例画像内に存在する病変である症例病変の種類を取得する第２種類取得ステップと、
    　前記対象病変の特徴量を取得する第１特徴量取得ステップと、
    　前記症例病変の特徴量を取得する第２特徴量取得ステップと、
    　前記対象病変の特徴量と前記症例病変の特徴量とに基づいて、前記種類が同じ前記対象病変と前記症例病変との類似度である病変別類似度を算出する病変別類似度算出ステップと、
    　前記種類毎かつ複数の用途別に予め設定された重み付け係数を用いて、前記病変別類似度に対する重み付け処理を行う重み付け処理ステップと、
    　前記重み付け処理された前記病変別類似度に基づいて、前記対象画像と前記症例画像の総合的な類似度である総合類似度を前記用途別に算出する総合類似度算出ステップと、
    　前記総合類似度に基づいて前記類似症例を検索する検索ステップとを備える類似症例検索装置の作動方法。
12. 　症例画像を含む複数の症例の中から、診察の対象となっている対象画像と類似する前記症例画像を含む類似症例を検索する類似症例検索装置の作動プログラムにおいて、
    　前記対象画像内に存在する病変である対象病変の種類を取得する第１種類取得機能と、
    　前記症例画像内に存在する病変である症例病変の種類を取得する第２種類取得機能と、
    　前記対象病変の特徴量を取得する第１特徴量取得機能と、
    　前記症例病変の特徴量を取得する第２特徴量取得機能と、
    　前記対象病変の特徴量と前記症例病変の特徴量とに基づいて、前記種類が同じ前記対象病変と前記症例病変との類似度である病変別類似度を算出する病変別類似度算出機能と、
    　前記種類毎かつ複数の用途別に予め設定された重み付け係数を用いて、前記病変別類似度に対する重み付け処理を行う重み付け処理機能と、
    　前記重み付け処理された前記病変別類似度に基づいて、前記対象画像と前記症例画像の総合的な類似度である総合類似度を前記用途別に算出する総合類似度算出機能と、
    　前記総合類似度に基づいて前記類似症例を検索する検索機能とを、コンピュータに実行させる類似症例検索装置の作動プログラム。
13. 　症例画像を含む複数の症例の中から、診察の対象となっている対象画像と類似する前記症例画像を含む類似症例を検索する類似症例検索装置と、前記類似症例検索装置にネットワークを介して接続され、医師が操作するクライアント端末とを備える類似症例検索システムにおいて、
    　前記対象画像内に存在する病変である対象病変の種類を取得する第１種類取得部と、
    　前記症例画像内に存在する病変である症例病変の種類を取得する第２種類取得部と、
    　前記対象病変の特徴量を取得する第１特徴量取得部と、
    　前記症例病変の特徴量を取得する第２特徴量取得部と、
    　前記対象病変の特徴量と前記症例病変の特徴量とに基づいて、前記種類が同じ前記対象病変と前記症例病変との類似度である病変別類似度を算出する病変別類似度算出部と、
    　前記種類毎かつ複数の用途別に予め設定された重み付け係数を用いて、前記病変別類似度に対する重み付け処理を行う重み付け処理部と、
    　前記重み付け処理された前記病変別類似度に基づいて、前記対象画像と前記症例画像の総合的な類似度である総合類似度を前記用途別に算出する総合類似度算出部と、
    　前記総合類似度に基づいて前記類似症例を検索する検索部とを備える類似症例検索システム。

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