JP2013010009A - 診断支援装置、診断支援装置の制御方法、およびそのプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 診断支援装置は、被検者から得たデータ、コンピュータ処理によって医学的な診断情報を得る診断処理を実行する。又、診断支援装置は、例えば被検者の検査履歴に応じて診断支援処理の処理方法を変更する。
【選択図】 図2
Description
・CR(Computed Radiography)装置、
・CT(Computed Tomography)装置、
・MRI(Magnetic Resonance Imaging)装置、
・超音波装置(US;Ultrasound System)等が挙げられる。
病変部の特徴量と所見を関連付け保存する症例データベースと、を備え、
前記診断支援処理手段は、抽出した病変部から特徴量を算出し、前記症例データベースに保存される症例付きの特徴量の類似度から、病変部の医学的重要度を求めることを特徴とする
CPU100は、主として診断支援装置1の各構成要素の動作を制御する。主メモリ101は、CPU100が実行する制御プログラムを格納したり、CPU100によるプログラム実行時の作業領域を提供したりする。磁気ディスク102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、後述する診断支援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103は、モニタ104のための表示用データを一時記憶する。モニタ104は、例えばCRTモニタや液晶モニタ等であり、表示メモリ103からのデータに基づいて画像を表示する。マウス105及びキーボード106は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。上記各構成要素は共通バス107により互いに通信可能に接続されている。
発症確率=0.9:発症確率が低い場合は、識別器の感度を下げて、デフォルト状態の90%の偽陽性が出るように識別気を設定する
発症確率=1.1:発症確率が高い場合は、識別器の感度を上げて、デフォルト状態の110%の偽陽性が出るように識別気を設定する
上記の設定は、単なる一例であり、本実施例を制限するものではない。
ここで、φtはレベルセット関数を時間軸方向に1次微分した値、Fは輪郭の成長速度、|▽φ|はレベルセット関数の勾配の絶対値を表している。
ステップS32によって検出された病変候補データをステップS35によって病変と認められる基準を満たしていると判断された病変候補データにしぼって出力する。
現在の胸部画像データからステップS32で検出された腫瘤を取得し、腫瘤の最長径を算出する。
被検者の過去の胸部画像データまたは過去の診断レポートに、ステップS51で取得された腫瘤に対応する病変の記述があるかどうかを調べる。すでに過去にもその病変があったなら、処理はステップS53へ進む。
腫瘤の過去の情報を履歴記録部208から取得する。取得する情報は、大きさ(この場合は最長径)、症例の診断、その信頼度等が挙げられる。その情報は過去の診断レポートに記述がなければ、診断処理部204にて算出してもよい。
対応する現在の腫瘤の最長径値と、過去の最長径値と過去の検診からの期間によって成長速度を以下の式によって算出する。ここでは、例として下記式を挙げたが、その式に限定せず、たとえば部位に応じてウエイトや、調整項を追加した式のように、医学の分野で認められる成長速度を算出するその他の方法でもよい。
検出された腫瘤の過去の情報がなければ、医学分野で経験的に知られている腫瘤の成長速度の値を利用する。もちろん、被検者のその他の検査データや、過去の症例などの情報に応じて腫瘤の成長速度を導く式や、方法なども利用してもよい。
履歴記録部208に記録されている被検者の次の検診予定日(検診次期)を取得し、現在の腫瘤の大きさと、成長速度と、次回の検診までの日数を元に次の検診時での腫瘤の大きさを推定する。大きさの推定方法として、たとえば以下の式がある。ただし、その式に限定することなく、医学知識として表にまとめている経験値に応じて大きさを推定してもよい。
ステップS56で算出した、次回の検診時での腫瘤の大きさの予測を、医学ガイドラインと比較して、発症確率を推定する。たとえば、腫瘤の大きさが5mm未満であると予測されれば、発症確率は低いと判断できる。そして、腫瘤の大きさが10mm以上になるとの予測があれば、発症確率は高いと判断できる。
I=A*B*C
ただし、
A:重要疾病度 (異種疾病間の相対的な重篤度)
B:進行度(病期) (同種疾病内の重篤度)
C:関連疾病度
とする。
IC=10*2*1=20
次に、発症確率を推定するために、患者が、過去にあった対応する病変の医学的重要度と比較する。履歴記録部208から、過去の検査において同じ腫瘍が良性腫瘍と判断されていたならば、その過去の医学的重要度IPは
IP=5*2*1=10
となる。すなわち、ある期間以内に医学的重要度が上昇しているので、発症確率は高いと推定する。または、医学的重要度が変化していなくても、一定期間にある値以上の値を維持していれば、発症確率は高いと推定する。
処理部205では医用検査データの処理を行い、画像特徴量を算出する。画像特徴量としては、たとえば一般的な画像処理から得られる輝度分布、画像中の注目領域の2Dや3D特徴量等がある.また、「shape index」値と「curvedness」値を用いても良い。
処理部205で算出された画像の特徴量を用いて症例データベース202を検索して、近い特徴量を持つ画像の症例を取得する。またあら予め特徴量に症例を関連付け保存しておき、症例付きの特徴量から症例の情報を取得する。
検索された画像を、特徴量が近い順に並べて、一番似ている画像の順にその画像の類似度を算出する。ここでは、類似度の例として、検索に用いた特徴空間での参照画像と類似画像との正規化された特徴ベクトルの内積値を用いる。つまり、特徴空間上では、参照画像と類似画像の特徴量が近ければ近いほど両画像が似ているということになる。なお、ここで述べた類似度の算出方法はあくまで一例であり、本実施例における方法に限定されるものではない。
検索された画像の症例、又は画像から得られた特徴量に関連つけられている所見を取得する。所見には上述の医学的重要度を求めるための各要素A,B,Cがつけられている。例えば、癌であっても進行速度の速い癌、転移性の高い癌などは悪性であり、医学的な重要度が高くなる。また、選択された症例には、パターンマッチで選択された場合の、その症例の確信度を取得する。ここで確信度は、たとえば複数の医者がこの症例を診断した時の症例が悪性である確率を示す。また、識別関数で症例判断したときの正解率(医師の所見と識別関数の出力所見の一致する確立)を統計値としての確信度としてもよい。次に、得られた類似度と症例の確信度を元に病変類似度の変化Tを、以下のように定義する。
ただし、
Spresent:現在の検査で得られた類似度
Cpresent:現在の検査で得られた確信度
Spast:履歴記録部に記録された患者の過去にあった対応する症例の類似度Cpast:履歴記録部に記録された患者の過去にあった対応する症例の確信度そして、上記のTがある期間以内に上昇していたら、発症確率は高いと推定する。
第1の実施形態においては、患者の発症確率により診断支援の感度を調整することを説明したが、医用検査データ取得装置から得られる検査データは標準的なパラメータで取得されたと仮定していた。
第2の実施形態においては、患者の発症確率により医用検査データ取得装置の取得パラメータを変更することで、発症確率の高い病変をより正確に検出できることを説明した。
本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を、システムあるいは装置に供給する。そして、そのシステムあるいは装置のコンピュータ(またはCPUやMPU)が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。
203 医学知識データベース
204 診断支援処理部
205 処理部
206 出力処理部
207 処理方法変更部
208 履歴記録部
Claims (11)
- 被検者のデータから病変に関する情報を取得して、前記病変の医学的重要度を求める診断支援処理手段と、
病変部の特徴量と所見を関連付け保存する症例データベースと、を備え、
前記診断支援処理手段は、抽出した病変部から特徴量を算出し、前記症例データベースに保存される症例付きの特徴量の類似度から、病変部の医学的重要度を求めることを特徴とする診断支援装置。 - 前記症例データベースには、異種疾病間の相対的な重篤度である重要疾病度をA、進行度をB、関連疾病度をCとして保存しており、
前記診断支援処理手段は、医学的重要度IをI=A*B*Cなる式から算出することを特徴とする請求項1に記載の診断支援装置。 - 前記被検者の検査履歴に応じて、前記診断支援処理手段において処理対象となる病変部の大きさを変更する変更手段を更に備えることを特徴とする請求項1又は2に記載の診断支援装置。
- 前記変更手段は、記憶手段に記憶される前記被検者の病変部の大きさと、該病変部が撮像された日から検査日までの経過時間に応じて処理対象となる病変部の大きさを算出して、前記診断支援処理手段の処理方法として、処理対象となる病変部の大きさを変更することを特徴とする請求項3に記載の診断支援装置。
- 前記変更手段は、
前記被検者の検査履歴に応じて病変の発症確率を計算し、該発症確率に応じて前記診断支援処理手段の処理方法を変更することを特徴とする請求項3又は4に記載の診断支援装置。 - 前記変更手段は、
診断支援処理手段で用いられる処理関数のパラメータ、処理関数のアルゴリズム、または処理関数の出力値の閾値を変更することを特徴とする請求項3から5のいずれか一項に記載の診断支援装置。 - さらに、被検者からデータを取得する医用検査データ取得装置を有し、
前記変更手段は、前記医用検査データ取得装置の取得パラメータを変更する
ことを特徴とする請求項3から6のいずれか一項に記載の診断支援装置。 - さらに、データ出力手段を有し、
前記診断支援処理手段の処理方法の変更情報、又は前記診断支援処理手段の処理結果を出力することを特徴とする請求項1から7のいずれか一項に記載の診断支援装置。 - 被検者のデータから病変に関する情報を取得して、前記病変の医学的重要度を求める診断支援処理手段と、
病変部の特徴量と所見を関連付け保存する症例データベースと、を備えた診断支援装置の制御方法であって、
前記診断支援処理手段が、抽出した病変部から特徴量を算出する工程と、
前記症例データベースに保存される症例付きの特徴量の類似度から、病変部の医学的重要度を求める工程と、
を備えることを特徴とする診断支援装置の制御方法。 - 請求項9に記載の診断支援装置の制御方法をコンピュータに実行させるプログラム。
- 請求項10に記載のプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
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