JP2012069089A - 医療診断支援装置、医療診断支援システム、医療診断支援の制御方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 診断支援装置において入力所見の誤りをユーザに容易に発見させる。
【解決手段】 ＧＵＩ１０２は読影所見の夫々を入力するための入力ＧＵＩを備えている。推論部１０６は、入力情報に基づいて診断対象が所定の診断名である確率を推定する。また入力情報の、夫々の診断名に対して肯定または否定する度合い（寄与度）を算出する。診断名設定部１０８は、推論部１０６が取得した推論結果に基づいて、確率が最も高い診断名を処理対象診断名として設定する。要因選択部１１０は、診断名設定部１０８が設定した処理対象診断名を肯定する度合いが最も大きい入力情報（肯定情報）と否定する度合いが最も大きい入力情報（否定情報）を選択する。強調表示部１１２は、当該読影所見の入力ＧＵＩを、推論部１０６で取得した寄与度に基づいて強調する表示を行う。
【選択図】 図１

Description

本発明は、診断を支援する情報を提供する医療診断支援装置、医療診断支援システム、情報処理装置の制御方法及び情報処理を実行するためのプログラムに関する。

医療の分野では、ＭＲＩやＸ線ＣＴ等の撮影装置により得られた医用画像を医師が検討して診断を行う画像診断が行われている。画像診断では、診断者は画像から得られる所見や各種測定値を総合的に判断して画像に写る病変の症状を特定する。
この画像診断を支援するために、読影所見に基づいて疾患名を推定する診断支援装置が開発されている。特許文献１には診断者の所見、患者の主訴、検査結果などに基づいて推論し、疾患を推定する技術が開示されている。また特許文献２には医用画像上に異常陰影候補のマーカーと異常の判定に利用した情報を重畳表示して、異常陰影候補を検出した理由を提示する技術が開示されている。

特開２００４−０２９９２７号広報 ＷＯ２００５／１０４９５３号広報

診断者が入力した所見に基づいて診断名を推定する装置において、推定の根拠となる所見に誤りがある場合には、入力する所見を修正する必要が生じる。
そこで本発明は、ユーザが病名の推定の根拠となる所見を容易に修正できるようにすることを目的とする。

本発明はかかる目的を達成するためになされたものであり、診断対象に対する少なくとも１つの所見の入力を受け付ける入力ＧＵＩを表示させる表示制御手段と、前記入力ＧＵＩにて入力された所見に基づいて前記診断対象の診断名を推定する推定手段と、前記入力された所見が前記推定を肯定する所見であるか否定する所見であるかを特定する特定手段と、を有し、前記表示制御手段は前記特定の結果に応じて、該特定された所見の入力を受け付ける前記入力ＧＵＩの表示形態を変えることを特徴とする。

かかる構成を有する本発明では、修正を検討すべき所見を入力ＧＵＩ上の表示で直感的に知らせることができる。また、どの入力所見が推定の根拠となっているか表示されるため、診断者は根拠となる入力を確認して推定の信頼性を判断できる。

診断支援システム１の構成を示す図である。 所見名とその状態名の対応表を示す図である。 ＧＵＩ１０２の例を示した図である。 診断支援装置１００の処理手順を示すフローチャートである。 ＧＵＩ１０２上の強調表示の一例を示した図である。 所見とその寄与度の表を示す図である。 ＧＵＩ１０２上の強調表示の別の一例を示した図である。 診断支援システム８の構成を示す図である。（ａ）は診断支援システム８をハードウェアとソフトウェアにより実現する場合のハードウェア構成を示す図である。（ｂ）はハードウェアとソフトウェアにより実現される診断支援システム８の構成を示す図である。

以下図面を参照しながら、本発明を実施するための形態について以下の実施例に分けて説明する。

本実施例に係る診断支援システムは、診断対象の所見等の医用情報に基づいて異常陰影の異常の種類（診断名）を推定する。また推定に用いた医用情報のうち、診断対象が推定された診断名であることを肯定する医用情報と否定する医用情報とを求める。そして所見の入力画面上でその旨を表示するというものである。

図１は、診断支援システム１の構成を示す図である。診断支援装置１００は、症例情報端末２００に接続されている。

症例情報端末２００は肺の異常陰影に係る情報（医用画像や電子カルテの情報など）を不図示のサーバから取得する。或いは、外部記憶装置、例えばＦＤＤ、ＨＤＤ、ＣＤドライブ、ＤＶＤドライブ、ＭＯドライブ、ＺＩＰドライブ等を接続し、それらのドライブからデータを取得するようにしてもよい。そして、ユーザ（医師）が読影可能な形でこれらの情報をモニタに表示する。

また、症例情報端末２００は、ユーザの要求に従い、肺の異常陰影に関する付随データ（代表画像や腫瘍マーカー値などの臨床データ）を、ＬＡＮ等を介して診断支援装置１００へと送信する。

診断支援装置１００は、以下に説明する構成要素により構成されている。

ＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１０２は不図示のモニタを含む。モニタは、肺の異常陰影に関する臨床データ（代表画像や、腫瘍マーカー値などの臨床データ）を表示する。また、ＧＵＩ１０２は、異常陰影に関する読影所見の夫々を入力するための入力ＧＵＩ（所見名とその状態の選択ＧＵＩからなる）を備えている。ユーザはマウスやキーボードを用いて所見を入力することができる。またＧＵＩ１０２は、夫々の診断名に係るインプレッションを入力するための入力ＧＵＩ（診断名とそのインプレッションの選択ＧＵＩからなる）を備えている。ユーザはマウスやキーボードを用いてこの入力ＧＵＩにインプレッションを入力することを可能としている。入力された読影所見は医用情報取得部１０４へと出力される。ここでインプレッションとは、診断支援装置１００を使うユーザが所見と共に入力する診断の予想である。入力されたインプレッションは診断名設定部１０８へと出力される。診断支援装置１００内の不図示のＣＰＵがモニタに表示させる画像の作成部、及びモニタへの表示制御を行う制御部として機能する。

医用情報取得部１０４は、診断支援装置１００に入力された医用情報（入力情報）の取得を行う。ここで医用情報または入力情報には、ＧＵＩ１０２を介して入力された肺の異常陰影に係る読影所見がある。また、症例情報端末２００より送信された付随データの一部（例えば腫瘍マーカー値などの臨床データ）がある。医用情報はこれに限定されるものではなく、以下に示す診断名や入力可能な読影所見、腫瘍マーカー値などは、何れも医療診断支援装置１００の処理の工程を説明するための一例に過ぎない。医用情報取得部１０４は、これらの入力情報を、推論部１０６、要因選択部１１０、及び強調表示部１１２へと出力する。

推論部１０６はこの入力情報に基づいて診断対象の診断名を推定する。推論部１０６により診断対象である肺の異常陰影に関する推論が実行され、当該異常陰影が夫々の診断名である確率（推論結果）を算出される。また推論部１０６は各入力情報が推論を肯定するか否定するかを特定する特定部として機能する。ここでは、各入力情報が、診断対象が夫々の診断名であることを肯定または否定するか否か、またはその度合い（寄与度）が特定される。診断対象が診断名であることを肯定する入力情報の寄与度は正の値となる。一方でこれを否定する入力情報の寄与度は不の値となる。

取得した推論結果は診断名設定部１０８及び強調表示部１１２に、寄与度は要因選択部１１０及び強調表示部１１２へと出力される。

診断名設定部１０８は、推論部１０６が取得した推論結果に基づいて、確率が最も高い診断名を処理対象診断名として設定する。設定した処理対象診断名は要因選択部１１０及び強調表示部１１２へと出力される。推論部１０６と診断名設定部１０８とを合わせて診断名を推定する推定部として機能する。

要因選択部１１０は、入力情報の中から、診断名設定部１０８が設定した処理対象診断名を肯定する度合いが最も大きい入力情報（肯定情報）と否定する度合いが最も大きい入力情報（否定情報）を選択する。この選択処理の詳細については後述する。選択結果は、強調表示部１１２へと出力される。

強調表示部１１２は、診断名設定部１０８が設定した処理対象診断名に基づいて、対応する診断名に関するインプレッションの入力ＧＵＩを強調するような表示（強調表示）を行う。

また、要因選択部１１０が選択した入力情報がＧＵＩ１０２で取得した読影所見である場合には、当該読影所見の入力ＧＵＩを、推論部１０６で取得した寄与度に基づいて強調する表示（強調表示）を行う。また、選択した入力情報が付随データの一部である場合には、ＧＵＩ１０２上における該付随データの表示部分を、推論部１０６で取得した寄与度に基づいて強調して表示する。

次に図２に基づき診断支援システム１における医用情報の管理方法を説明する。読影所見と、測定値の例である腫瘍マーカー値をＩｊ（ｊ＝１〜ｎ）で表し、ｎ種類の読影所見及び腫瘍マーカー値Ｉ１〜Ｉｎを取り扱うものとする。そして、Ｉｊが取りうるｋ個の状態をＳｊｋと表記する。ｋの範囲はＩｊにより様々な値となる。本実施形態では、例として、図２に示したような読影所見及び腫瘍マーカー値が入力または取得可能であって、さらに、夫々の読影所見及び腫瘍マーカー値は表に示したような状態を取ることが可能であるものとする。例えば、Ｉ１の「形状」は、異常陰影の形状を表しており、Ｓ１１「球形」、Ｓ１２「分葉状」、Ｓ１３「不整形」の３状態を取る。Ｉ２の「切れ込み」は、異常陰影における切れ込みの程度を表している。また、Ｉｍの「巻（血管）」は、異常陰影における血管の巻き込みの有無を表している。また、Ｉｎの「ＫＬ−６」は、間質性肺炎の腫瘍マーカーとして用いられる、血清中のシアン化糖鎖抗原ＫＬ−６が、基準値内（５００Ｕ／ｍｌ以下）かどうかを表している。

また、Ｓｊｋの集合をＥとする。ただし、ある一つのＩｊの状態Ｓｊｋは、一つのＥの中には複数が同時に存在しないものとする。例えば、Ｉ１がＳ１１、Ｓ１２、Ｓ１３を、Ｉ２がＳ２１、Ｓ２２、Ｓ２３、Ｓ２４を取る場合、Ｅ ＝ ｛Ｓ１１， Ｓ２１｝は取りうるが、Ｅ ＝｛Ｓ１１， Ｓ１２｝は取ることが出来ない。これは一つの読影所見及び腫瘍マーカー値は一つの状態のみを取るためである。また、以下の説明では、診断名を、記号Ｄを用いて表記する。本実施形態では、診断名として、原発性肺癌、癌の肺転移、その他の３値を取るものとし、それぞれＤ１、Ｄ２、Ｄ３と表記する。また、入力情報として集合Ｅが与えられた場合の診断名Ｄｒ（ｒ＝１， ２， ３）の推論確率を、Ｐ（Ｄｒ｜Ｅ）と表記する。また、診断名Ｄｒに対する、Ｅの要素Ｓｊｋの寄与度をＣ（Ｄｒ｜Ｓｊｋ）と表記する。

図３に本実施形態におけるＧＵＩ１０２の表示例を示す。このＧＵＩ１０２の表示はＰ不図示のＣＰＵにより作成され、また制御される。ここでは肺の異常陰影の代表画像３０００が表示される。また、腫瘍マーカーの測定値を表示する領域３０３０に、夫々の腫瘍マーカー名３０３１とその測定値３０３２が表示される。また異常陰影の読影所見をユーザに入力させるための領域３０２０と、インプレッションをユーザに入力させるための領域３０１０が表示される。ここで、領域３０２０には、夫々の所見の入力ＧＵＩとして、所見名３０２１とその状態名をユーザが選択可能なプルダウンメニュー３０２２の組が表示される。所見名３０２１には「形状」「切れ込み」などが並べて表示される。例えば所見名３０２１が「形状」であるプルダウンメニュー３０２２には「球形」「分葉状」「不整形」などが記載されている。

また領域３０１０には、夫々の診断名に係るインプレッションの入力ＧＵＩが表示される。インプレッションの入力ＧＵＩでは、診断名３０１１と、そのインプレッションをユーザが選択可能なプルダウンメニュー３０１２の組が表示される。診断名３０１１としては「原発性肺癌」「癌の肺転移」「その他」が表示される。プルダウンメニュー３０１２には例えば「確信する」「強く疑う」「疑う」「可能性がある」「可能性を否定しない」などそれら診断名の可能性を示す表現が表示される。

ユーザは、ＧＵＩ１０２を用いて読影所見とインプレッションを入力し、その後に「推論開始」ボタン３０８０または「終了」ボタン３０９０を押す。ＧＵＩ１０２上の「推論開始」ボタン３０８０が押されると、推論部１０６に対して推論処理の開始が指示される。推論結果が終了すると、領域３０４０に算出された確率と診断名が対応付けられて表示される。この表示については後述する。

このＧＵＩ１０２では、診断対象の画像、所見の入力ＧＵＩ，インプレッションのＧＵＩ、腫瘍マーカーの測定値、推論を指示するためのボタン３０８０、推論結果が一画面で表示される。このように、画像、測定値、推論結果を確認しながら所見の入力の誤りがないかを確認し、誤りがあった場合には直ちに入力ＧＵＩから修正することができる。そして再び推論を指示するボタン３０８０により推論を指示して、修正後の結果を一画面で表示することができる。これにより診断支援装置を用いた画像診断を効率的に行うことができる。

更に、診断の客観的な根拠となる画像、測定値および所見と、医師の主観を含む予想であるインプレッション、診断支援装置の推論による診断名が一画面で確認することができる。これにより、効率性と高度な正確性を求められる医療の現場において、効率的な診断内容の確認を支援することができる。

次に、図４のフローチャートを用いて診断支援装置１００の処理の流れを説明する。

ステップＳ４０００において、診断支援装置１００は、肺の異常陰影に係る付随データを症例情報端末２００から入力する。

ステップＳ４００５で診断支援装置１００はＧＵＩ１０２をモニタに表示し、読影所見とインプレッションの取得を行う。ここでユーザは不図示のマウスまたはキーボードを操作して読影所見及びインプレッションをプルダウンメニューから選択する。診断支援装置１００はマウスまたはキーボードの操作信号をＧＵＩ１０２の情報と合わせて解釈する。これによりＧＵＩ１０２にて選択した読影所見及びインプレッションが診断支援装置１００に入力される。

ステップＳ４００６で終了ボタン３０９０が押下されたか否かを判定する。押下されていないと判定した場合はステップＳ４００７に進む。

ステップＳ４００７では、ＧＵＩ１０２で所見またはインプレッションを変更する入力があったか否かを判定する。変更する入力がなかった場合にはステップＳ４００８に進む。

ステップＳ４００８では、ＧＵＩ１１０２で処理診断名が変更されたか否かを判定する。ここで、処理診断名の変更は領域３０４０にて表示される推論結果のうち１つを選択することで行われるため、ステップＳ４０１０以下の診断名の推定処理が行われる前は変更ができない。変更されていない場合にはステップＳ４００９に進む。

ステップＳ４００９で推論ボタン３０８０が押下されたか否かを判定する。押下されていないと判定された場合にはステップＳ４００６に進む。このようにして、ユーザからの入力がない場合にはステップＳ４００６からステップＳ４００９の判定処理がループし、診断支援装置１００は入力の待機状態となる。

ステップＳ４００９で診断支援装置１００はユーザの操作によりＧＵＩ１０２の「推論開始」ボタン３０８０が押されたか否かを判定する。「推論開始」ボタン３０８０が押されたと判定した場合には、ステップＳ４０１０に進み推論部１０６による推論処理を実行する。

ステップＳ４０１０で医用情報取得部１０４は推論に必要な入力情報を取得する。ここではステップＳ４００５で得た読影所見と、ステップＳ４０００で得た付随データの一部としての腫瘍マーカー値を、肺の異常陰影に係る入力情報Ｅとして取得する。このとき、腫瘍マーカー値が連続値で入力された場合には、所定の変換ルールを用いてこれを状態へと変換する。例えば、取得した腫瘍マーカー値Ｉｎ「ＫＬ−６」が５２６Ｕ／ｍｌであった場合には、この値は基準値を超えているので、Ｉｎ「ＫＬ−６」：Ｓｎ２「異常値」と変換する。

ステップＳ４０２０で推論部１０６はステップＳ４０１０で取得した肺の異常陰影に係る入力情報Ｅに基づいて、該異常陰影が夫々の診断名である確率（推論結果）を算出する。また、入力情報Ｅを構成する要素Ｓｊｋの、夫々の診断名に対する寄与度を算出する。

この推論には、ベイジアンネットワーク、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、など既存の様々な推論手法が利用できる。本実施形態では、推論手段としてベイジアンネットワークを用いる。ベイジアンネットワークは条件付確率を用いた推論モデルであり、入力情報が入力された場合の各診断名の推論確率（その事例が夫々の診断名である確率。事後確率ともいう）の取得が可能である。本実施形態では異常陰影の診断名Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３それぞれの確率が取得される。

また、本実施形態では、状態Ｓｊｋの寄与度を、入力が何もない場合の各診断名の確率（事前確率ともいう）と、Ｓｊｋのみが入力された場合の推論確率との差を用いて特定する。例えば、診断名Ｄｒに対するＳｊｋの寄与度Ｃ（Ｄｒ｜Ｓｊｋ）を次式で算出する。ただし、Ｐ（Ｄｒ）はＤｒの事前確率である。

ここで事前確率は、症例情報端末２００に記録された症例数の割合を用いることができる。例えば、症例情報端末２００に記録された肺の異常陰影についての症例数の割合が「原発性肺癌」２０％、「癌の肺転移」５０％、「その他」３０％であった場合には、これら値を各診断名の事前確率として用いる。症例情報端末２００に記録された症例数が十分多いとすれば、この事前確率は肺の異常陰影がある場合に各診断名に一般的に該当する確率を示している。この事前確率に基づき算出される状態Ｓｊｋの寄与度が正の値であれば、状態Ｓｊｋであることはその診断名であることを肯定または支持すると言える。逆に寄与度が負の値であれば、一般的な確率よりもその診断名である確率が下がることを意味する。よって状態Ｓｊｋであることはその診断名であることを否定するまたはその診断名に該当することに反すると言える。

このように推論部１０６は、寄与度の正負により各入力情報が推論部１０６による推定を肯定するか否定するかを特定する。各入力情報には、寄与度の正負の情報が特定結果として関連付けられる。また肯定または否定の度合いを表す寄与度の絶対値も特定結果として関連付けられる。なお、寄与度の値自体を特定結果として関連付けることとしてもよい。

また別の寄与度の特定方法としては、推論部１０６が入力情報Ｅを用いて算出した確率と、入力情報Ｅから状態Ｓｊｋを除いて算出した確率との差を用いる。このようにして算出された状態Ｓｊｋの寄与度は、入力情報Ｅに含まれるＳｊｋ以外の状態との相関を考慮した値となっている。よって複数の状態に相関が強い場合には有利な指標である。

ステップＳ４０３０で診断名設定部１０８はステップＳ４０２０で取得した推論結果に基づいて、１つの診断名を処理対象診断名として設定する。本実施形態では、各診断名のうち、もっとも推論確率が高い診断名を処理対象診断名として設定する。例えば、Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３の推論確率がそれぞれ、２５％、４５％、３０％だった場合は、Ｄ２が処理対象診断名として設定される。このようにして、推論部１０６と診断名設定部１０８とにより診断名が推定される。

ステップＳ４０４０で要因選択部１１０は取得された寄与度に基づいて、ステップＳ４０１０で取得した入力情報の中から、ステップＳ４０３０で設定した処理対象診断名に関する肯定情報と否定情報を選択する。本実施形態の場合、肯定情報として選択されるのは、処理対象診断名に対する寄与度が正の値で最大となる入力情報である。また否定情報として選択されるのは負の値で最小となる入力情報である。例えば、処理対象診断名がＤ２で、各入力情報の寄与度が図５の表に示すようになる場合、Ｉｍ「巻（血管）」：Ｓｍ３「無」が肯定情報として選択され、Ｉｎ「ＫＬ−６」：Ｓｎ２「異常値」が否定情報として選択される。

ステップＳ４０５０で強調表示部１１２は、ステップＳ４０３０で設定した処理対象診断名に基づいて、対応する診断名に関するインプレッションの入力ＧＵＩを強調するような表示を行う。また、ステップＳ４０４０で選択した入力情報がＧＵＩ１０２で取得した読影所見である場合には、当該読影所見の入力ＧＵＩを、推論部１０６で取得した寄与度に応じた表示形態で表示する。本実施形態では、処理対象診断名、肯定情報、否定情報に対応するプルダウンメニュー及びテキスト情報の周囲を、色つきの枠で囲んで表示する。
また、診断支援装置１００により「推論開始」ボタン３０８０の表示をやめさせる。

図５は、ステップＳ４０５０におけるＧＵＩ１０２上の強調表示の一例を示したものである。ＧＵＩ１０２には図４の表示に加えて、ステップＳ４０２０で取得した推論の結果が推論結果表示領域３０４０に表示される。図５の例では、推論結果表示領域３０４０には、推論結果の円グラフ表示５０４１が表示される。さらに推論結果の円グラフ表示５０４１は、原発性肺癌の推論確率の円グラフ表示５０４２、癌の肺転移の推論確率の円グラフ表示５０４３、及びその他の推論確率の円グラフ表示５０４４を含んでいる。また領域３０１０では、処理対象診断名に関するインプレッションの入力ＧＵＩを囲む枠が表示される。ここで処理対象診断名がＤ２の場合には、図５のように「癌の肺転移」に関するインプレッションの入力ＧＵＩの周辺が、枠５０５０で囲まれて強調表示される。

また、領域３０２０あるいは領域３０３０には、肯定情報を囲む枠及び否定情報を囲む枠が表示される。例えば、読影所見であるＩｍ「巻（血管）」：Ｓｍ３「無」が肯定情報として選択されている場合には、図５のように、所見名「巻（血管）」の入力ＧＵＩの周辺が、肯定を表す青色の枠５０６０で囲まれる。さらに、枠内が点滅して強調表示される。このようにして所見名「巻（血管）」が「Ｓｍ３「無」」であるという所見が推定を肯定する情報として特定されたことを示す表示がされることとなる。

また、腫瘍マーカーであるＩｎ「ＫＬ−６」：Ｓｎ２「異常値」が否定情報として選択されている場合、腫瘍マーカー「ＫＬ−６」の表示領域の周辺が、否定を表す赤色の枠５０７０で囲まれる。さらにこの枠内が点滅して強調表示される。

このように、ＧＵＩ１０２に肯定情報及び否定情報を示す表示が付され、表示形態が変更されることにより、ユーザの直感的な確認を支援することができる。また、診断名の推定結果の根拠を直感的に把握させることができるため、診断者は推定結果の信頼性を容易に判断できる。更には、所見を入力するプルダウンメニューに肯定と否定を表す表示が付されることにより、ユーザは所見の誤りがある場合には修正すべき位置を容易に発見し、これを修正することができる。これにより、診断の正確性と効率性を上げることができる。

また別の表示例としては、ＧＵＩ１０２上における所見または測定値の表示部分を、推論部１０６で取得した寄与度に応じた形態で強調表示する。強調表示部１１２は入力ＧＵＩに付された赤枠または青枠を寄与度の絶対値に応じた時間間隔で点滅させる。本実施形態では、３段階の点滅間隔を持つものとする。すなわち、寄与度の絶対値が２０以上では短い点滅間隔（１０ｍｓ）、１０以上２０未満では中程度の点滅間隔（１００ｍｓ）、１０未満では長い点滅間隔（５００ｍｓ）とする。例えば、Ｉｍ「巻（血管）」：Ｓｍ３「無」の寄与度の絶対値が２５で、Ｉｎ「ＫＬ−６」：Ｓｎ２「異常値」の寄与度の絶対値が１５である場合には、肯定を示す青色の枠５０６０は短い点滅間隔となる。そして、否定を示す赤色の枠５０７０は中程度の点滅間隔となる。これにより、画面上で各入力情報の肯定度合いまたは否定度合いを画像情報として直感的に理解させることができる。

更に別の表示例としては、すべての所見について寄与度が正であるか負であるかを所見の入力ＧＵＩに表示させる。推論部１０６にて算出される各所見の寄与度を用いて、強調表示部１１２は寄与度が正である所見についてはその所見名及び入力ＧＵＩであるプルダウンメニューに青枠で囲む表示を付する。また寄与度が負である所見についてはその所見名及びプルダウンメニューに赤枠で囲む表示を付する。これにより、ユーザは各所見の寄与度を入力ＧＵＩの表示で確認し修正することが容易になる。更に強調表示部１１２は、寄与度に応じた時間間隔で枠内を点滅表示させることで、どの所見による影響が大きいかを直感的に把握させ、修正を促すことができる。

また更に別の表示例としては、所見の中で寄与度が正でかつ最大の所見と、と寄与度が負かつ最小の所見とをそれぞれ強調表示する。そのために、要因選択部１１０は読影所見の情報の中でもっとも推定された診断名であることを肯定する所見と、否定する所見とをそれぞれ肯定情報と否定情報として選択する。また、すべての入力情報Ｅの中で最も寄与度が大きい情報と、読影所見の中で最も寄与度が大きい所見との両方を肯定情報として選択することとしてもよい。否定情報についても同様に、全入力情報Ｅの中で否定の度合が最も大きい情報と、読影所見の中で否定の度合が最も大きい所見とを否定情報としてもよい。この処理により、読影所見についての肯定情報と否定情報が選択される。強調表示部１１２は、選択された肯定情報と否定情報を強調表示する。これによりユーザは所見の入力の誤りがあるか否かを容易に確認することができる。

ステップＳ４００８にて処理対象診断名が変更されたと判定された場合（Ｓ４００８でＹｅｓの場合）を説明する。このステップＳ４００８は診断名の再設定を判定する処理である一度推論部１０６によって推論結果が算出された後に行われる処理である。

ＧＵＩ１０２上の推論結果の円グラフ表示５０４１上がマウスでクリックされた場合には、クリックされた位置に表示されている診断名を選択し、処理対象診断名として再設定する。原発性肺癌の推論確率の円グラフ表示５０４２上がマウスでクリックされた場合には、診断名設定部１０８により処理対象診断名が原発性肺癌に再設定される。ステップＳ４０４０では要因選択部１１０が再設定された診断名についての肯定情報と否定情報を入力情報Ｅから選択する。その後ステップＳ４０５０にて強調表示部１１２が入力ＧＵＩの強調表示を行う。例えば、各入力情報の寄与度が図６に示す値である場合には、寄与度が正となる入力情報が存在しないので、肯定情報は選択されず、否定情報としてＩ３「放射状」：Ｓ３３「弱」が選択される。続いてステップＳ４０５０の処理が実行され、領域３０１０では、「原発性肺癌」に関するインプレッションの入力ＧＵＩの周辺が、枠５０５０で囲まれて強調表示される。また、領域３０２０では、所見名「放射状」の入力ＧＵＩの周辺が、否定を表す赤色の枠５０７０で囲まれ、点滅して強調表示される。その後再び入力待機状態へと遷移する。

これにより、ユーザが設定した診断名に対しても肯定情報と否定情報を表示させることができる。例えば「原発性肺癌」である確率と「癌の肺転移」である確率が近いと判断した場合、一番確率の大きい「原発性肺癌」だけでなく「癌の肺転移」についても詳細に確認する必要が生じる。このような場合に対応して一度推論結果を確認した後、推定された診断名ではない診断名についても、肯定する情報と否定する情報を表示することができる。

ステップＳ４００７において、診断支援装置１００は所見やインプレッションが変更されたか否かの判定を行う。領域３０２０の夫々の所見の入力ＧＵＩや、領域３０１０の夫々の診断名に係るインプレッションの入力ＧＵＩによって、夫々の領域で示された内容が変更されたか否かを判定する。所見やインプレッションが変更されたと判定した場合にはステップＳ４００５に進み、ここで所見が修正された場合には、新たな推論を実行する必要が生じたと判断され、推論開始を指示するボタン３０８０を再表示する。これによりユーザは修正後の所見に基づいて診断名の推定をやり直すことができる。

「終了」ボタン５０９０が押されたと判定した場合には処理を終了する。

以上の処理により、ユーザは肯定情報と否定情報を確認することで、自身の診断の誤りを検討できる。また、ユーザが入力を誤ったために、該入力が処理対象名に肯定的及び／または否定的な情報となっている場合がある。そのため、提示された情報を確認することでユーザの入力誤りも検討できる。これらの情報は入力ＧＵＩ上で表示形態を変えて表示されるため、どの部分が医療診断支援装置の推論結果の判断材料となっているかを直感的に把握することができる。これにより医療診断支援装置の信頼性を容易に判断することができる。

本実施例では、所見の入力ＧＵＩとしてラジオボタンを利用する。推論の結果を棒グラフで表示する。また、肯定情報及び否定情報の強調表示は、診断名を表すアイコンと、肯定情報を表すアイコンと、否定情報を表すアイコンを、入力ＧＵＩ周辺に配置することで行う。また、寄与度に応じてアイコンの色の明度を変更することにより強調表示する。本実施例にかかる診断支援システムの構成は実施例１の診断支援システム１と同様であるため説明は省略するが、ＧＵＩ１０２の表示及び強調表示部１１２による強調表示の形態が異なっている。これについては以下の図７にて例示する。

図７は、本実施形態におけるＧＵＩ１０２上の強調表示の別の一例を示したものである。なお、図３及び図５にて説明した部分については説明を省略する。領域３０２０には、所見名７０２１と、夫々の所見の入力ＧＵＩとして、その状態名をユーザが選択可能なラジオボタン７０２３の組が表示される。領域３０４０には、癌の推論確率の棒グラフ表示７０４６、癌の肺転移の推論確率の棒グラフ表示７０４７、及びその他の推論確率の棒グラフ表示７０４８が表示される。

また、この強調表示の例では、全ての診断名に対する肯定情報と否定情報を表示している。具体的には、所見名７０２１の右側には肯定情報を示すアイコン７１０１と診断名を示すアイコンが表示される。この診断名を表示するアイコンには、原発性肺癌を示すアイコン７１１１と、癌の肺転移を示すアイコン７１１２と、その他を示すアイコン７１１３のいずれかが表示される。また、所見名７０２１の右側には、否定情報を示すアイコン７１０２と、診断名を示すアイコンが表示される。これらのアイコンは寄与度に応じて明度が変化する。例えば、寄与度の絶対値が大きい場合には明るく表示され、小さい場合には暗く表示される。

なお、これらの強調表示は一例であって、これらに限定されるものではない。例えば所見の入力ＧＵＩとしてリストボックスを利用してもよい。また、様々な方式の入力ＧＵＩが混在していてもよい。また測定値である腫瘍マーカー値の表示はテキストで行っていたが、この表示を入力ＧＵＩで行ってもよい。この場合、付随データから取得した値により初期値を設定するのが望ましい。また、これらの値をユーザが修正できるようにしてもよいまた、推論の結果を診断名と確率を対応させて記載したテキストとして表示してもよい。

本実施例では、コンピュータのハードウェア及びソフトウェアにより本発明を実現するする。図８（ａ）は診断支援システム８のハードウェア構成を、図８（ｂ）は診断支援システム８のソフトウェアとハードウェアで実現される機能を示す図である。

図８（ａ）に基づいて診断支援システム８のハードウェア構成を説明する。ＣＰＵ８００１は、主として各構成要素の動作を制御する。主メモリ８００２は、ＣＰＵ８００１が実行する制御プログラムを格納したり、ＣＰＵ８００１によるプログラム実行時の作業領域を提供したりする。なおＣＰＵは複数含まれていてもよく、この場合複数のＣＰＵで分散させて本発明を実現することとしてもよい。主メモリ８００２に格納される制御プログラムは、図８（ｂ）の各機能を実現するためのソフトウェアである。磁気ディスク８００３は、オペレーティングシステム（ＯＳ）、周辺機器のデバイスドライブ、後述する処理等を行うためのプログラムを含む各種アプリケーションソフト等を格納する。表示メモリ８００４は、表示用データを一時記憶する。モニタ８００５は、図８（ｂ）における表示部８０４を構成するＣＲＴモニタや液晶モニタ等であり、表示メモリ８００４からのデータに基づいて画像やテキストなどの表示を行う。マウス８００６及びキーボード８００７は、図８（ｂ）における操作部８０３を構成し、ユーザによるポインティング入力及び文字等の入力をそれぞれ行う。データサーバ８００８は図８（ｂ）における症例情報端末８０２を構成し、診断対象の画像や腫瘍マーカー等の各種測定値などを格納する。上記各構成要素は、共通バス８００９により互いに通信可能に接続されている。

上述のハードウェア及びソフトウェアにより実現される診断支援システム８の機能をブロックに分けて示したのが図８（ｂ）である。診断支援システム８は、診断支援装置８０１が症例情報端末８０２、操作部８０３から得た情報に基づき診断対象の診断名を推定する。また、操作部８０３からの読影所見の入力を容易にする入力ＧＵＩを表示部４０に表示させる。推定結果を表示部８０４に表示し、読影所見のうち推定結果に最も沿う所見と否定する所見とを示す表示を入力ＧＵＩ上に付する。

表示制御部８０５は診断対象の画像、各種測定値、インプレッション及び所見の入力ＧＵＩ、推論指示ボタン、並びに推定結果を表示させる画像を作成し、表示部８０４に表示させる。また、表示制御部８０５は入力された所見について、推定結果に沿う所見と、推定結果に反する所見とを示す表示を各所見の入力ＧＵＩに付する。また、ユーザによる操作部８０３を介した操作信号に応じて、入力ＧＵＩに入力情報を表示させ、または表示を消去する。

医用情報取得部８０６は表示部８０４の推論指示ボタンの押下に応じて入力ＧＵＩに入力された所見を取得する。また、症例情報端末８０２から各種測定値を取得する。

確率算出部８０７は医用情報取得部８０６が取得した所見、測定値等に基づいて所定の診断名に該当する確率を算出する。診断名算出部８０８はその確率に基づいて診断対象に該当する診断名を推定する。所見特定部８０９は確率算出部８０７の処理を用いて、推定された診断名に対する各所見の寄与度を特定することでどの所見が前記推定を肯定する所見か、または否定する所見かを特定する。寄与度の特定方法は実施例１と同様の処理に事前確率を用いて行う。そして寄与度が正の値でかつもっとも大きいものを肯定所見、負の値かつ最も小さいものを否定所見として選択する。表示制御部８０５はかかる肯定所見と否定所見を寄与度に応じて強調する表示を、肯定所見及び否定所見が入力された入力ＧＵＩに付する。

なお、主メモリ８００２に先述の図４に記載の処理を実行するためのプログラムを格納することで、実施例１の処理を実現することができる。また、実施例２、３、４の機能を実現させること可能である。

以上のように、本実施形態に係る医療診断支援装置は、入力ＧＵＩからの入力情報に基づく推論結果から処理対象診断名を設定して、処理対象診断名及び該診断名の肯定情報、否定情報を入力ＧＵＩ上で強調表示する。そうすることでユーザ自身の入力の誤りを検討するとともに、医療診断支援装置の信頼性を容易に判断することができる仕組みを提供可能である。

（その他の実施例）
上述の実施例は本発明を画像診断の支援システムに適用した例である。しかしながら、患者と相対して所見を入力するような、画像診断以外の診断にも用いることができる。

また診断支援装置内で行われている処理を複数の装置で分散させ診断支援システムとして実現しても、１つの機能ブロックとしてまとめられている処理を複数の回路または機能ブロックで分散させて実現してもよい。

また本発明をコンピュータのハードウェアとソフトウェアの協働により実現する場合、電子計算機が読み出したプログラムコードを実行させる。コンピュータ上で稼動しているオペレーティングシステム（ＯＳ）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施例の機能が実現される場合も本発明の範囲に含まれる。更にこの場合には、プログラムまたはプログラムコードを記録した記録媒体は本発明を構成する。

なお、上述した本実施の形態における記述は、本発明に係る好適な診断支援装置の一例であり、本発明はこれに限定されるものではない。

１００ 診断支援装置
１０２ ＧＵＩ
１０６ 推論部
１０８ 診断名設定部
１１０ 要因選択部
１１２ 強調表示部
３０２１ 所見名
３０２２ 所見を入力するプルダウンメニュー
５０６０ 肯定情報を示す青枠
５０７０ 否定情報を示す赤枠

Claims (11)

1. 診断対象に対する少なくとも１つの所見の入力を受け付ける入力ＧＵＩを表示させる表示制御手段と、
   前記入力ＧＵＩにて入力された所見に基づいて前記診断対象の診断名を推定する推定手段と、
   前記入力された所見が前記推定を肯定する所見であるか否定する所見であるかを特定する特定手段と、を有し、
   前記表示制御手段は前記特定の結果に応じて、該特定された所見の入力を受け付ける前記入力ＧＵＩの表示形態を変える
   ことを特徴とする診断支援装置。
2. 前記特定手段は、前記入力された所見について前記推定を肯定する度合いと否定する度合いを特定し、
   前記表示制御手段は、前記特定された度合いに応じて、該特定された所見の入力を受け付ける前記入力ＧＵＩの表示形態を変える
   ことを特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
3. 前記表示制御手段は、複数の所見が入力された場合に、前記肯定の度合が最も大きい所見と前記否定の度合いが最も大きい所見の入力を受け付ける前記入力ＧＵＩの部分に、前記肯定または前記否定に応じた表示を付することを特徴とする請求項２に記載の診断支援装置。
4. 前記表示制御手段は、前記診断対象について所定の測定値を表示させ、
   前記推定手段は前記入力された所見と前記測定値に基づいて前記診断対象の診断名を推定し、
   前記特定手段は前記測定値について前記推定を肯定するか否定するかを特定し、
   前記表示制御手段は、前記測定値について前記特定がされたことを示す表示をする
   ことを特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
5. 前記推定手段は前記診断対象が複数の診断名のそれぞれに該当する確率を算出し、前記確率に基づいて前記複数の診断名の少なくとも１つを前記診断対象の診断名として推定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
6. 前記推定手段により確率が算出された前記複数の診断名のうち少なくとも１つを選択する選択手段を更に有し、
   前記特定手段は、前記入力された所見について前記診断対象が前記選択された診断名であることを肯定する所見であるか否定する所見であるかを特定し、
   前記表示制御手段は、前記特定された所見の入力を受け付ける前記入力ＧＵＩに前記特定がされたことを示す表示をする
   ことを特徴とする請求項５に記載の診断支援装置。
7. 前記特定手段は、前記入力された所見について、該所見を用いて前記推定手段が所定の診断名と推定する確率と、該所見を用いずに前記推定手段が前記所定の診断名と推定する確率との差に基づいて、該所見が前記推定を肯定または否定する度合いを算出する算出手段とを更に有し、
   前記表示制御手段は前記特定された所見の入力を受け付ける前記入力ＧＵＩに前記特定がされたことを示す表示を前記特定された度合いに応じて変えて表示させる
   ことを特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
8. 入力された所見に基づき診断対象が所定の診断名に該当する確率を算出する算出手段と、
   前記診断対象の医用画像と、マウスまたはキーボードの操作信号に応じて入力される診断名の予想を表示する診断名の入力ＧＵＩと、マウスまたはキーボードの操作信号に応じて入力される前記診断対象の所見を表示する所見の入力ＧＵＩと、前記所見の入力ＧＵＩに入力された所見に基づいて前記算出手段に前記確率を算出させる指示を入力するためのＧＵＩと、前記指示を入力するためのＧＵＩへの入力に応じて前記算出手段により算出された確率と、前記所定の診断名とを対応付けた情報と、前記診断対象についての所定の測定値と、を一画面に表示させる表示制御手段と、
   を有することを特徴とする診断支援装置。
9. 表示部と、
   診断対象に対する少なくとも１つの所見の入力を受け付ける入力ＧＵＩを前記表示部に表示させる表示制御手段と、
   前記入力ＧＵＩにて入力された所見に基づいて前記診断対象の診断名を推定する推定手段と、を有し、
   前記入力された所見が前記推定を肯定する所見であるか否定する所見であるかを特定する特定手段と、を有し、
   前記表示制御手段は前記特定の結果に応じて、該特定された所見の入力を受け付ける前記入力ＧＵＩの表示形態を変える
   ことを特徴とする診断支援システム。
10. 診断対象に対する少なくとも１つの所見の入力を受け付ける入力ＧＵＩを表示させるステップと、
    前記入力ＧＵＩにて入力された所見に基づいて前記診断対象の診断名を推定するステップと、
    前記入力された所見について前記推定を肯定する所見であるか否定する所見であるかを特定するステップと、
    前記入力された所見が、前記診断対象が前記推定された診断名に該当することを支持するか反するかを示す表示を前記入力ＧＵＩに付するステップと
    を有することを特徴とする診断支援装置の制御方法。
11. 診断対象に対する少なくとも１つの所見の入力を受け付ける入力ＧＵＩの画面を作成する処理と、
    前記入力ＧＵＩにて入力された所見に基づいて前記診断対象の診断名を推定する処理と、
    前記入力された所見について前記推定を肯定する所見であるか否定する所見であるかを特定する処理と、
    前記特定の結果に応じて該特定された所見の入力を受け付ける前記入力ＧＵＩの表示形態を変えた画面を作成する処理と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。

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