JP2006260318A - Diagnostic reading report input support method and system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、医療分野における画像の読影レポート作成を支援する入力支援方法及び入力支援システムに関する。 The present invention relates to an input support method and an input support system that support image interpretation report creation in the medical field.
読影入力の際の診断支援の方法としては、CADにより、異常個所の可能性が高い部位を出力する方法が知られている（特許第3085724号、特開平5-12352、特開平6-259486、特開2000-311212、特開2004-305551、特開2004-305562）。その中には、複数画像のCAD結果の比較（特開2004-180932）や、複数画像の出力結果を機械的に検証することにより、比較読影を支援するシステムも存在する（特開2003-284690）。 As a method of diagnosis support at the time of image interpretation input, a method of outputting a region having a high possibility of an abnormal part by CAD is known (Japanese Patent No. 3085724, Japanese Patent Laid-Open No. 5-12352, Japanese Patent Laid-Open No. 6-259486, JP 2000-311212, JP 2004-305551, JP 2004-305562). Among them, there are systems that support comparative interpretation by comparing CAD results of a plurality of images (Japanese Patent Laid-Open No. 2004-180932) and mechanically verifying output results of a plurality of images (Japanese Patent Laid-Open No. 2003-284690). ).
上記システムは、画像情報を元に診断支援を行うシステムであったが、最近の傾向として、読影レポートを入力する際、診断ガイドラインや教科書、あるいはベテラン医師の頭の中にある診断ロジックに照らし合わせて、見落としや記述漏れの少ない高品質なレポート作成を支援できる機能が求められている。
一つの方法としては、診断ガイドラインや教科書あるいは医師へのインタビューの書き起こし作業等により、標準テンプレートを作成し、それに基づいて読影レポートの入力を行う方法がある（特開2001-126007、特開2002-123605、特開2003-288332）。
別の方法としては、入力中のキーワードやCADの画像特徴、検査情報等を元に、過去類似レポートを検索し、類似度をつけて一覧表示するなどして利用できるようにしたものが知られている（特開2003-122848、特開2003-122850）。
The above system is a system that supports diagnosis based on image information, but as a recent trend, when inputting an interpretation report, it is checked against diagnostic guidelines, textbooks, or diagnostic logic in the head of an experienced doctor. Therefore, there is a need for a function that can support the creation of high-quality reports with few oversights and omissions.
As one method, there is a method in which a standard template is created by, for example, transcription of a diagnostic guideline, a textbook, or an interview with a doctor, and an interpretation report is input based on the standard template (JP 2001-126007, JP 2002). -123605, JP2003-288332).
Another known method is to search past similar reports based on keywords being entered, CAD image features, inspection information, etc., and display them in a list with similarities. (JP 2003-122848, JP 2003-122850).
しかし、標準テンプレートを作成し、それに基づいて読影レポートの入力を行う方法では、診断ガイドラインや教科書は、通常フォーマットの一定していない自由文形式で記述されるため、読影場面における診断支援に使用する場合、診断に役立つ知識を抽出し、テンプレート形式などシステムで利用できる形にするには相当の手間が発生する。また、そもそも診断ガイドラインは、利用可能な形で整備されるまでに時間がかかる（例えば、現在、日本医療機能評価機構により、脳出血、肺癌、糖尿病等いくつかの分野についてのガイドラインが公開されているが、公開ページで検索可能となるより先に、本の形で出版されている）ため、古いものとなりがちである。さらに、ガイドラインそのものも診療技術の進歩等により変化していくものであり、改定のたびに、新たにテンプレートを作成する手間が発生する。
また、前記類似レポートの検索結果を一覧表示するシステムでは、本文参照できるのみでは、具体的に入力内容が過去のレポートの傾向と比較して、不足点や矛盾等の問題点があるのかどうかわからない。
However, in the method of creating a standard template and inputting an interpretation report based on it, diagnostic guidelines and textbooks are usually written in free text format with a fixed format, so it is used for diagnosis support in interpretation scenes In this case, it takes a considerable amount of time to extract knowledge useful for diagnosis and make it usable in a system such as a template format. In the first place, it takes time for diagnostic guidelines to be prepared in a usable form (for example, guidelines for several fields such as cerebral hemorrhage, lung cancer, diabetes, etc. are currently published by the Japan Medical Function Evaluation Organization) Are published in the form of books before they can be searched on public pages), so they tend to be outdated. Furthermore, the guideline itself changes as medical technology advances, and each time revision is made, it takes time to create a new template.
In addition, in the system that displays a list of similar report search results, it is not possible to know whether there is a problem such as a shortage or contradiction when the input content is specifically compared to the tendency of past reports only by referring to the text. .
このように、診断ガイドラインや教科書から入力支援用のテンプレートを書き起こす手間を掛けることなく、読影の入力内容に応じて、記述漏れの可能性の高い内容や、診断結果の矛盾等の、適切な入力支援情報を提示することが重要になってきている。 In this way, without taking the trouble of writing a template for input support from diagnostic guidelines and textbooks, depending on the input contents of interpretation, appropriate contents such as content that is likely to be missed or contradictions in diagnostic results are appropriate. Presenting input support information has become important.
課題を解決する手段について、図2の処理フロー図を用いて説明する。承認済みの過去所見レポートに対し、形態素解析212、文節解析213、係り受け解析214等の言語処理技術によりテキストを解析し、手段215にて、n項パターンの頻度情報を蓄積する。ここで、n項パターンとは、文節あるいは文節の主要や、形態素のn項目の組み合わせや順序のことを言う。図5に、nの値が2の場合の例を示す。カラム51および52は、文節パターンを表す。これらのパターンは、図2のフローで形態素解析202、文節解析203の結果を元に生成される。使用する所見レポートとしては、承認済みレポートを利用する方が、教師情報データとしては望ましい。また、医師によって作成されたティーチングレポートも所見データとして用いてもよい。各n項パターンは、頻度や頻度に基づく統計的な偏り等の様々な評価尺度を用いて、重要度を計算し優先付けを行う。例えば、尺度54は頻度を表し、尺度53は、頻度を元に計算される統計量である。最後に手段215にて、重要な項パターンを支援パターンDB 218に蓄積する。n項パターンの抽出に用いる過去所見レポートは、医療機関、承認医、時期ごとに別個に蓄積してもよい。その場合は、同じn項パターンでも、各使用データごとに重要度の値が異なることになり、医療機関ごとの所見の書き方の差を、n項パターンに反映させることが可能である。これにより、医療機関ごとにカスタマイズした入力支援情報を、過去レポートデータを変更するだけで作成することができる。逆に、なるべく多くの医療機関から、例えば胸部Ｘ線画像の所見レポートを集めれば、胸部Ｘ線画像のレポートにおける全国平均的な記述（診断）パターンが、入力支援情報として抽出可能であると考えられる。ここで、類似度が高いが完全には一致しない重要度の高いパターンとは、以下に述べる類似文書検索手法により検索上位となるドキュメントに含まれるn項パターンのうち、入力所見文から抽出されたn'項パターンを、完全には包含しないn項パターンを意味する。
Means for solving the problem will be described with reference to the process flow diagram of FIG. The approved past findings report is analyzed by text processing techniques such as
次に、蓄積されたn項パターンを利用するフローについて説明する。所見入力文の解析には、過去所見の解析と同様に、形態素解析202、文節解析213、係り受け解析214を用いる。言語処理解析結果を元に、手段206にて類似レポート検索用の検索キーを生成し、手段207にて入力所見に類似したレポートの検索を行う。すなわち、形態素解析結果の単語、文節、係り受け構造をベクトル要素とするベクトル空間法による類似レポート検索方法を用いることが可能である。このとき並行して、手段205にて、言語解析結果を元に、所見入力からn項パターンを生成する。
Next, a flow that uses the accumulated n-term pattern will be described. In the analysis of the finding input sentence, the
次に、手段209にて、検索結果の類似レポートに含まれる重要n項パターンと、入力から抽出されるｎ項パターンとの差分があるか検証する。例えば、データベース側ｎ項パターンには、必ず「A,B,C」の3項目がペアで現れるにもかかわらず、入力側から抽出されるｎ項パターンの中には、「A、B」しか存在しない場合などは、「C」を不足情報候補として提示する。また、データベース中のｎ項パターンでは、ほぼ必ず「Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ」の組み合わせで出現するにも関わらす、入力から「Ａ、Ｂ’、Ｃ、Ｄ」のｎ項パターンが抽出される場合、「Ｂ’」の出力を、誤り候補として提示することができる。
Next, the
上記手順により抽出した入力支援情報は、入力文中位置と支援情報との対応関係を示すことで、支援情報を元にした入力の訂正を行いやすくする。また、支援情報の抽出の元となったデータとその該当箇所を参照できるようにすることで、情報の正当性を確認することができる。 The input support information extracted by the above procedure shows the correspondence between the position in the input sentence and the support information, thereby facilitating correction of input based on the support information. In addition, the validity of the information can be confirmed by making it possible to refer to the data from which the support information is extracted and its corresponding location.
過去の読影レポートの記述パターンを情報源として、読影レポート入力の際に、記述漏れや矛盾に気づかせるための、入力支援情報を提示できる。診断ガイドライン等からテンプレートを作成して入力支援を行う場合と比べて、テンプレート作成の手間が不必要となるだけでなく、過去所見データを変更するだけで、診断支援パターンをカスタマイズできる。例えば、施設Aのレポートを使用すれば、施設Aにおける標準的な診断パターンを反映した支援情報が提示され、施設Bレポートを使用すれば、施設Ｂにおける標準的な診断パターンを反映した支援情報が提示される。同様に、同じ医療施設であっても、時期や承認する医者等のレポートに関連するその他の属性により使用データを分類しておくだけで、それぞれのデータにおいて標準的な診断パターンを反映させることが可能である。また、更新の遅いガイドラインに比べて、タイムリーな入力支援情報を提供することが可能となる。 Using the description pattern of the past interpretation report as an information source, it is possible to present input support information for recognizing omissions and contradictions when inputting the interpretation report. Compared to the case where a template is created from a diagnostic guideline or the like and input support is performed, not only is the effort for creating a template unnecessary, but the diagnosis support pattern can be customized only by changing past findings data. For example, if the facility A report is used, support information reflecting the standard diagnosis pattern in the facility A is presented, and if the facility B report is used, support information reflecting the standard diagnosis pattern in the facility B is presented. Presented. Similarly, even in the same medical facility, it is possible to reflect the standard diagnosis pattern in each data simply by classifying the usage data according to other attributes related to reports such as the time and doctors to approve Is possible. In addition, it is possible to provide timely input support information as compared to guidelines that are updated slowly.
図１に、本発明を実施する際に考えられる標準的なシステム構成について図示する。構成要素として、読影レポートの入力および支援情報の提示を行う「読影クライアント」10、過去の読影レポートを元に、入力支援情報の計算を行う「支援情報計算サーバ」13、支援情報計算サーバで用いられる過去の所見データおよび言語解析結果データを保持しておく「記憶装置」14とからなる。記憶装置は病院ごとに用意しておいてもよい（11、12）。各構成要素はネットワークにより接続されており、ネットワークを介してデータの送受信が可能となっている。これらの構成要素はネットワーク上ではなく一つのマシン上で実行してもよい。 FIG. 1 illustrates a standard system configuration that can be considered when implementing the present invention. Used as a component in “Interpretation Client” 10 for inputting interpretation reports and presenting support information, “Support Information Calculation Server” 13 for calculating input support information based on past interpretation reports, and Support Information Calculation Server And a “storage device” 14 which holds past finding data and language analysis result data. A storage device may be prepared for each hospital (11, 12). Each component is connected by a network, and data can be transmitted and received via the network. These components may run on a single machine rather than on a network.
読影を行う医師は、図１の構成要素の中では、読影クライアント10の部分に相当する。入力者は、101にて読影対象の画像を受信する。102にて所見入力手段により、所見を入力する。103にて検査データ等、画像と対応づけられたその他の情報を取得する。104にて、必要に応じて入力支援情報を要求する。入力支援情報等は、結果表示手段105により表示される。結果表示手段105に表示されたものを参照しながら、編集手段106により入力の加筆・訂正を効率的に行い、入力を確定する。
The doctor who performs the interpretation corresponds to the
次に、読影フローについて、説明する。読影レポーティングシステムでは、通常図3に示すようなフローでレポート作成を行う。すなわち、読影対象の画像を見ながら、301にて所見を入力し、302にて入力内容を確定するか否か判定する。最後まで入力が完了していない場合は、305にて一時保存し、必要に応じて再読み出しを行い、301にて編集作業を再開する。入力内容を確定後、304にて別の医師による承認作業等を経て、31にて承認済みレポートとして保存される。その流れに従って、本発明では、図4に示すように、401にて所見を入力し、402で入力内容を確定するか否か判定する。図3同様、最後まで入力が完了していないか、加えて、医師が支援情報を要求する場合には、407にて一時保存する。支援情報を要求しない場合は、図3におけるフロー同様、必要に応じて再読み出しを行い、401にて編集作業を再開する。あるいは、406にて支援情報を要求する場合には、405にて支援情報を提示し、408で入力者が支援情報を参照しながら、401にて加筆・訂正等の編集作業を行う。408にて支援情報を参照する方法は、入力不足・誤り部分と支援情報の対応関係を明示するとよい。対応付け方法例については、後述する。 Next, the interpretation flow will be described. In the interpretation reporting system, reports are usually created according to the flow shown in Fig. 3. That is, while looking at the image to be interpreted, the findings are input at 301 and it is determined at 302 whether or not to confirm the input contents. If the input has not been completed up to the end, the data is temporarily saved at 305, read again as necessary, and the editing operation is resumed at 301. After confirming the input content, it is approved by another doctor at 304 and saved as an approved report at 31. According to the flow, in the present invention, as shown in FIG. 4, a finding is input at 401 and it is determined whether or not to confirm the input content at 402. As in FIG. 3, if the input is not completed until the end, or if the doctor requests support information, it is temporarily stored at 407. When the support information is not requested, re-reading is performed as necessary as in the flow in FIG. Alternatively, when the support information is requested at 406, the support information is presented at 405, and the input person performs editing operations such as addition and correction at 401 while referring to the support information at 408. The method of referring to the support information at 408 may clearly indicate the correspondence between the input shortage / error part and the support information. An example of the association method will be described later.
続いて、入力支援情報の計算について、説明する。読影クライアント10にて、手段104により、入力支援情報が要求されると、支援情報計算サーバ13にて、入力支援情報の計算が行われる。支援情報計算サーバ13では、手段131により、入力された所見テキストについて、形態素解析、文節解析、係り受け解析等の言語処理解析を行う。手段132にて、言語解析結果を用いて、部位、病変、大きさ、形、分布、診断名等の情報抽出を行う。次に、手段133にて、入力された所見テキストと類似・関連する過去の所見レポートを検索する。手段134にて、関連するレポートに対応する入力支援情報を、記憶装置14の例えばデータ143から抽出し、手段132にて抽出された情報との比較を行い、矛盾および不足する情報を特定する。最後に、手段135にて、入力支援情報のうち優先度の高い情報を特定し、読影クライアント10に送信する。
Next, calculation of input support information will be described. When the input support information is requested by the
次に、過去所見データの蓄積について、説明する。図3の例を用いて上述したように、通常の読影フローでは、入力途中で作業を中断することもある。また、レポートの信頼性を高めるため、入力確定後に別の医師によりレポートの承認を行う場合もある。本発明では、算出する入力支援情報の質を高めるため、データとして用いる過去所見には、承認済みレポートを用いることが望ましい。記憶装置14では、通常の読影フローにて作成される読影レポートのうち、信頼度の高いレポートを過去所見データ141として蓄積する。次に、形態素解析、文節解析、係り受け解析等の言語処理解析を行い、言語解析処理済みデータ142を作成する。データ142は、以下に述べるような多項関係の抽出手段により、特徴パターンの抽出を行い、パターンデータ143に保存する。141、142、143に示したデータは、診療時期や診療科、承認医ごとに、例えば144、145、146の例のように区別して蓄積することにより、入力支援情報を切り替えることができる。また、11、12のように、医療機関ごとに別データを用いることで、医療機関の読影レポートの特徴を反映した入力支援が可能である。逆に、できるだけ多くの医療機関のデータを同時に用いることで、医療機関ごとの流儀に依存しない標準的な入力支援情報の抽出が可能である。
Next, accumulation of past finding data will be described. As described above with reference to the example of FIG. 3, in the normal interpretation flow, the operation may be interrupted during input. In order to increase the reliability of the report, the report may be approved by another doctor after the input is confirmed. In the present invention, in order to improve the quality of the calculated input support information, it is desirable to use an approved report for past findings used as data. The
次に、多項関係の抽出について、説明する。同一文内に出現する形態素や文節のパターンについて頻度の計算を行う。パターンを構成する要素としては、形態素、文節、文節の代表形態素、文節の代表意味カテゴリー、定型文字列等を考慮することができる。各パターンは、これらの構成要素のn項集合、n項列として表現される。図5に、文節n項パターンの例を示す。n項列といった場合、項目間の順序も同じ必要があるが、n項集合の場合は項目間の文中での順序は無関係である。また、項目間が隣接しているもの、離れているものいずれの場合もありうる。また、n項関係のうち、一部がn項集合で、n項集合間がx項列関係を持つ場合も有り得る。図7に例を挙げる。71は、「胃前壁に顕著な不整を認める。」という文を係り受け解析した結果を表す。矢印710は、文節「胃前壁に」が、文節「認める。」と係り受け関係にあることを示す。71からは、文節3項パターンの一つとして、73が生成可能である。この場合、「胃前壁に」と「不整を」は、2項集合であるが、それぞれの項目と、「認める。」の関係は、2項列と考えるのが自然である。すなわち、語順の異なる、72「顕著な不整を胃前壁に認める。」から生成される3項パターン（（「不整を」、「胃前壁に」）「認める。」）と区別する理由はあまりない。
Next, extraction of a multinomial relationship will be described. The frequency is calculated for morpheme and phrase patterns that appear in the same sentence. As elements constituting the pattern, morphemes, phrases, representative morphemes of phrases, representative semantic categories of phrases, fixed character strings, and the like can be considered. Each pattern is expressed as an n-ary set and an n-ary string of these components. FIG. 5 shows an example of the phrase n-term pattern. For n-ary sequences, the order between items must be the same, but for n-ary sets, the order in the sentence between items is irrelevant. In addition, the items may be adjacent to each other or separated from each other. Also, there may be a case where some of the n-term relationships are n-term sets and the n-term sets have an x-term string relationship. An example is shown in FIG. 71 represents the result of the dependency analysis of the sentence “A remarkable irregularity is found in the anterior stomach wall”. An
十分なハードディスク容量と、メモリをもつコンピュータが存在する場合には、各文章について、上記n項パターンの全てを生成し、頻度および頻度を元にした統計尺度を計算する。十分な計算機資源が存在しない場合は、データマイニングの手法等を用いて、頻度や統計尺度上不要と考えられるものを削りながら、n項パターンを生成する。また、n項パターンの頻度を計算する際、同一視可能な言語表現ペアを別表に定義しておき、頻度カウントの正規化を行うこともよく行われる。 If there is a computer with sufficient hard disk capacity and memory, all the n-term patterns are generated for each sentence, and a statistical measure based on the frequency and frequency is calculated. If sufficient computer resources do not exist, an n-term pattern is generated using a data mining method or the like while cutting off what is considered unnecessary in terms of frequency and statistical scale. In addition, when calculating the frequency of the n-term pattern, it is often performed that the identifiable language expression pairs are defined in a separate table and the frequency count is normalized.
その他の重要度の計算方法を、次に説明する。使用した過去所見データにおけるｎ項パターンのうち、頻度の多いパターンは、当該データ提供元の病院、診療科、時期、医師の所見レポートにおいて、標準的な記述のパターンであると推定できる。また、上記データ分割を利用することにより、特定病院や特定診療科あるいは特定時期において、他のデータセットと比較して頻度が多いものは、当該データセットにおいて重要度を高くするとしてもよい。 Other importance calculation methods will be described next. Of the n-term patterns in the used past finding data, a pattern having a high frequency can be estimated as a standard description pattern in the findings report of the hospital, clinical department, time, and doctor of the data providing source. In addition, by using the data division described above, an object having a higher frequency than other data sets at a specific hospital, a specific department, or a specific time may have a higher importance in the data set.
その他、単純に頻度を用いただけでは、過去所見においてレアケースであるが、見逃してはならない重要パターンを抽出できない可能性がある。従って、頻度その他の統計尺度が優位なパターンの他、入力から生成されるn-項パターンをなるべく多く使った上で、類似度の高いレポート（しかし、過去レポートと入力では食い違いがある）に含まれるパターンについては、重要度を上げるなど別の工夫が必要であると思われる。それは、医師によって使われなかったパターンは捨て、使われたパターンの重要度を上げるなど、ユーザインターフェイスと組み合わせた方法も有効であると考えられる。 In addition, simply using the frequency is a rare case in the past findings, but there is a possibility that important patterns that should not be overlooked cannot be extracted. Therefore, in addition to patterns that are dominant in frequency and other statistical measures, use as many n-term patterns generated from input as possible, and include in reports with high similarity (but there is a discrepancy between past reports and input) It seems that other devices such as increasing importance are necessary for the pattern to be displayed. It can be considered that a method combined with the user interface is also effective, such as discarding patterns not used by doctors and increasing the importance of the used patterns.
続いて、支援情報提示方法について、説明する。図4に示した読影フローに従い、所見入力確定前に医者から要求があった場合に、入力支援情報を提示する。診断支援画面例として、図6に示す読影クライアントの例を挙げる。まず、通常の読影フローと同様に、読影レポートクライアントにモダリティから送られてくる画像を表示させているものとする。次に画像を見ながら、入力ボックス301へ、所見入力を行う。いったん所見の入力が完了したところで、チェックボタン302を押す。すると、図2を用いて説明したフローに従い、関連レポート検索、関連レポートからの重要パターン抽出、重要パターンとの差分情報抽出が実行され、重要パターンを、チェック一覧中の303のようなリスト形式で表示する。ここで表示される重要パターンとは、所見入力ごとに関連するレポートの内容のうち、特に問題がありそうな項目を抽出して表示したものとなる。このように、あらかじめ過去所見テキストを解析し、蓄積しておいたパターンデータと、入力とのパターンを比較して、関連情報をコンパクトに提示できることにより、単純に類似過去所見の検索結果をタイトル等で一覧表示する場合に比べて、個別にレポートを読む手間を省くことができ、効果のありそうな情報のみに着目することができる。また、入力箇所のうち、どの部分が訂正の可能性が高いかをあきらかにするために、各診断支援情報と入力との対応関係を、例えば色分け、もしくはマウスのドラッグやクリック操作に連動させるとで、使い勝手のよいものとすることができる。この機能により、医師が支援情報を参照して入力の修正作業を行ったか記録でき、レアケース重要候補として表示した情報が実際重要なパターンだったかどうか等、n項パターンのユーザ評価を陰に得ることができる。
Next, the support information presentation method will be described. According to the interpretation flow shown in FIG. 4, input support information is presented when a request is made from a doctor before the finding input is confirmed. An example of the interpretation client shown in FIG. 6 is given as an example of the diagnosis support screen. First, it is assumed that the image sent from the modality is displayed on the interpretation report client as in the normal interpretation flow. Next, the observation input is performed in the
また正確な支援を行うために、必要に応じて診断支援の元となった過去所見データを、提示された診断支援情報から参照できる形にしておくと、支援情報の正当性を必要に応じて確認することが可能となる。 In addition, in order to provide accurate support, the past findings data that was the basis of diagnosis support can be referred to from the provided diagnosis support information as necessary. It becomes possible to confirm.
例えば、放射線科の読影レポートシステムに組み込まれて使用される。 For example, it is used by being incorporated into a radiology interpretation report system.
10：読影クライアント、13：支援情報計算サーバ、14：記憶装置。
10: Interpretation client, 13: Support information calculation server, 14: Storage device.
Claims (7)
類似度が高いが完全には一致しない重要度の高いパターンについて、入力情報との差分を計算するステップと、
前記計算された差分情報を入力支援情報として出力するステップとを有することを特徴とする、読影レポート入力支援方法。 Imported interpretation report Input text is calculated based on the frequency of n-term patterns of analysis result data using a database that holds past diagnosis report and report morphological analysis, phrase analysis, and dependency analysis result data And calculating the similarity between the patterns;
Calculating a difference from the input information for a highly important pattern that has high similarity but does not completely match,
And a step of outputting the calculated difference information as input support information.
読影レポート入力テキストを入力させる手段と、
前記データベースを用い、解析結果データのｎ項パターンについて、頻度に基づく重要度を計算し、パターンの間の類似度を計算する計算手段と、
類似度が高いが完全には一致しない重要度の高いパターンについて、前記入力テキストの情報との差分を計算する差分計算手段と、
前記計算された差分情報を入力支援情報として出力する出力手段とを有することを特徴とする読影レポート入力システム。 A database that holds data of past diagnostic reports and morphological analysis, phrase analysis, and dependency analysis results of reports,
Means to input interpretation report input text,
Using the database, for the n-term pattern of the analysis result data, calculating the importance based on the frequency, and calculating the similarity between the patterns;
Difference calculation means for calculating a difference with the input text information for a pattern with high importance that is high in similarity but not completely matched,
An interpretation report input system comprising: output means for outputting the calculated difference information as input support information.
前記読み出す手段を用いて読み出すことによって、診断情報を選択すると、入力中の対応箇所から追記・修正等の編集が可能であることを特徴とする、請求項４記載の読影レポート入力システム。 Furthermore, it has a means to read the information of the said diagnostic report,
5. The image interpretation report input system according to claim 4, wherein when diagnostic information is selected by reading using the reading means, editing such as additional writing and correction can be performed from a corresponding part being input.
The interpretation report input system according to claim 4, wherein the support information extraction source text can be referred to as necessary.
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