JP2016206693A - Medical information processing system - Google Patents
Medical information processing system Download PDFInfo
- Publication number
- JP2016206693A JP2016206693A JP2015082925A JP2015082925A JP2016206693A JP 2016206693 A JP2016206693 A JP 2016206693A JP 2015082925 A JP2015082925 A JP 2015082925A JP 2015082925 A JP2015082925 A JP 2015082925A JP 2016206693 A JP2016206693 A JP 2016206693A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- subject
- interpretation
- index
- information
- examination
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims abstract description 49
- 238000009607 mammography Methods 0.000 claims abstract description 131
- 210000005075 mammary gland Anatomy 0.000 claims abstract description 40
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 134
- 210000000481 breast Anatomy 0.000 claims description 58
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 56
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 12
- 230000003902 lesion Effects 0.000 abstract description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 105
- 230000006870 function Effects 0.000 description 82
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 25
- 238000000034 method Methods 0.000 description 12
- 206010006187 Breast cancer Diseases 0.000 description 7
- 208000026310 Breast neoplasm Diseases 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 6
- 230000002308 calcification Effects 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 230000004044 response Effects 0.000 description 4
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 3
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 2
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 2
- 238000004904 shortening Methods 0.000 description 2
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 1
- 210000001165 lymph node Anatomy 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 210000002976 pectoralis muscle Anatomy 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 231100000241 scar Toxicity 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
Abstract
Description
本発明の実施形態は、医用情報処理システムに関する。 Embodiments described herein relate generally to a medical information processing system.
集団***検診では、マンモグラフィ検査、超音波検査、の順に検査が行われる場合がある。例えば、日本乳癌検診学会では、乳癌検診について、「マンモグラフィ検査の所見と超音波検査の所見とを総合的に判定（総合判定）することによって、独立判定の場合よりも要精検率を低下させることができる」という見解を示している。また、日本乳癌学会総合判定委員会では、「総合判定基準」が検討されている。この総合判定を行う判定者は、マンモグラフィ画像と超音波画像とを確認し、必要であると判断したときは、過去のマンモグラフィ画像及び超音波画像並びに問診を参照する場合がある。 In mass screening for breast cancer, there are cases in which an examination is performed in the order of a mammography examination and an ultrasound examination. For example, at the Japan Breast Cancer Screening Society, regarding breast cancer screening, “By comprehensively judging the findings of mammography and ultrasonography (comprehensive judgment), the rate of detailed examination required is lower than in the case of independent judgment. It is possible to do it. In addition, the “Comprehensive Judgment Criteria” is being examined by the Japan Breast Cancer Society General Judging Committee. A determiner who performs this comprehensive determination may check a mammography image and an ultrasound image, and may refer to a past mammography image, an ultrasound image, and an inquiry when determining that it is necessary.
さらに、マンモグラフィ画像の所見を参照しながら超音波検査を行なうことによって、超音波検査の検査者による検査精度のばらつきを低下し、要精検率の低下が期待できると言われている。したがって、先にマンモグラフィ画像を撮影し、このマンモグラフィ画像を参照しながら超音波検査を行なう検査方式である「同時併用方式」の検査が推奨されている。 Furthermore, it is said that by performing an ultrasonic inspection while referring to the findings of a mammography image, the variation in inspection accuracy by the inspector of the ultrasonic inspection can be reduced, and a reduction in the precision required can be expected. Therefore, the “simultaneous combination method” inspection, which is an inspection method in which a mammography image is first taken and an ultrasonic inspection is performed while referring to the mammography image, is recommended.
また、集団***検診では、例えば、１日に数十人の被検者を検査する場合がある。この場合、被検者がマンモグラフィ検査を受けずに超音波検査室へ行ってしまうこと、マンモグラフィ検査を受けた被検者が超音波検査室に来ても、その超音波検査室に当該被検者のマンモグラフィ画像が届いていないこと、又は、被検者を取り違えてマンモグラフィ検査若しくは超音波検査を行なってしまうことが生じる可能性がある。 In mass breast examination, for example, several tens of subjects may be examined per day. In this case, the subject goes to the ultrasound examination room without undergoing a mammography examination, and even if the subject who has undergone the mammography examination comes to the ultrasound examination room, There is a possibility that the mammography image of the person has not arrived or that the subject is mistaken to perform the mammography examination or the ultrasonic examination.
さらに、高密度乳腺の被検者のマンモグラフィ画像は、読影が困難であると言われている。したがって、放射線科医等の読影者の経験不足により、病変の見落としが生じる可能性がある。また、高密度乳腺の被検者のマンモグラフィ画像の読影に時間がかかることによって、検診の時間が長くなる可能性がある。 Furthermore, it is said that it is difficult to interpret a mammography image of a subject having a high density mammary gland. Therefore, there is a possibility that an oversight of a lesion may occur due to insufficient experience of a radiographer or other interpreter. Further, it takes a long time to interpret a mammographic image of a subject having a high-density mammary gland, which may increase the examination time.
本発明が解決しようとする課題は、病変の見落としの防止を図ることができる医用情報処理システムを提供することである。 The problem to be solved by the present invention is to provide a medical information processing system capable of preventing oversight of a lesion.
実施形態に係る医用情報処理システムは、複数の被検者に対するマンモグラフィ検査を管理する医用情報処理システムであって、乳腺密度指標算出部と、読影者情報記憶部と、読影割当部とを有する。乳腺密度指標算出部は、マンモグラフィ画像に基づいて、乳腺密度の程度を表す乳腺密度指標を算出する。読影者情報記憶部は、マンモグラフィ画像の複数の読影者について読影能力を表す読影者指標を予め記憶する。読影割当部は、乳腺密度指標及び読影者指標に基づいて、マンモグラフィ画像を読影する読影者を割り当てる。 The medical information processing system according to the embodiment is a medical information processing system that manages mammography examinations for a plurality of subjects, and includes a breast density index calculation unit, an interpreter information storage unit, and an interpretation assignment unit. The mammary gland density index calculating unit calculates a mammary gland density index representing the degree of mammary gland density based on the mammography image. The radiogram interpreter information storage unit stores in advance a radiogram interpreter index representing the radiogram interpretation ability for a plurality of radiogram interpreters of the mammography image. The interpretation assigning unit assigns an interpreter who interprets the mammography image based on the breast density index and the interpreter index.
また、実施形態に係る医用情報処理システムは、複数の被検者に対し、先に行われる検査であるマンモグラフィ検査と後に行われる検査である超音波検査とを管理する医用情報処理システムであって、乳腺密度指標算出部と、異常所見レベル算出部と、検査者情報記憶部と、検査割当部とを有する。乳腺密度指標算出部は、マンモグラフィ画像に基づいて、乳腺密度の程度を表す乳腺密度指標を算出する。異常所見レベル算出部は、マンモグラフィ画像に対する読影に係る所見を表す所見情報を取得し、異常所見レベルを算出する。検査者情報記憶部は、超音波検査に係る複数の検査者について検査能力を表す検査者指標を予め記憶する。検査割当部は、乳腺密度指標、異常所見レベル及び検査者指標に基づいて、超音波検査に係る検査者を割り当てる。 The medical information processing system according to the embodiment is a medical information processing system that manages a plurality of subjects with a mammography test that is a test performed first and an ultrasonic test that is a test performed later. A mammary gland density index calculation unit, an abnormal finding level calculation unit, an examiner information storage unit, and an examination allocation unit. The mammary gland density index calculating unit calculates a mammary gland density index representing the degree of mammary gland density based on the mammography image. The abnormal finding level calculation unit obtains finding information indicating findings relating to interpretation of a mammography image, and calculates an abnormal finding level. The inspector information storage unit stores in advance an inspector index representing the inspection capability for a plurality of inspectors related to the ultrasonic inspection. The examination assignment unit assigns an examiner related to the ultrasonic examination based on the breast density index, the abnormal finding level, and the examiner index.
以下、実施形態の医用情報処理システムについて図面を参照して説明する。 Hereinafter, a medical information processing system according to an embodiment will be described with reference to the drawings.
図１は、実施形態に係る医用情報処理システムの構成を示すブロック図である。実施形態の医用情報処理システムは、複数の被検者に対し、先に行われる検査であるマンモグラフィ検査と後に行われる検査である超音波検査とを順次行う集団検診を管理する。例えば、実施形態の医用情報処理システムは、携帯情報端末１と、情報処理装置２と、マンモグラフィ装置３と、マンモグラフィ検査室ゲート装置４と、読影端末５と、超音波診断装置６と、超音波検査室ゲート装置７とを有する。
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of a medical information processing system according to an embodiment. The medical information processing system according to the embodiment manages group examination for sequentially performing a mammography examination, which is an examination performed first, and an ultrasonic examination, which is an examination performed later, for a plurality of subjects. For example, the medical information processing system of the embodiment includes a
携帯情報端末１は、被検者情報を記憶可能であり、且つ、被検者が携帯可能に構成される。例えば、携帯情報端末１は、一般的なメモリ、プロセッサ及びディスプレイを含んで構成される。被検者情報には、被検者を特定可能な被検者ＩＤが含まれる。被検者が集団***検診の受付に到着すると、当該被検者を特定可能な被検者ＩＤが発行され、携帯情報端末１に入力される。携帯情報端末１は、入力された被検者ＩＤを被検者情報として記憶する。携帯情報端末１は、当該被検者に貸与される。
The
また、携帯情報端末１には、検診に係る問診を行なうためのアプリケーションソフト（アンケートソフト）がインストールされている。このアンケートソフトには、一般的なソフトウェアが適用される。被検者は、アンケートソフトを介して、問診に対する回答を携帯情報端末１へ入力する。この回答の内容は問診結果に相当する。携帯情報端末１は、問診結果を表す問診情報を当該被検者情報とともに情報処理装置２へ送信する。問診情報には、例えば、当該被検者の家族の既往歴（家族歴）若しくは当該被検者の既往歴又はこれら双方が含まれる。
The
なお、問診情報は、アンケートソフトを介して問診情報が入力されるものに限られない。例えば、被検者が印刷されたアンケート用紙に回答を書き込み、そして、バーコードリーダやマークシート読取装置などの一般的な読取装置によって回答の内容が電子情報化されることによって問診情報が生成され、情報処理装置２へ送信されてもよい。
In addition, the inquiry information is not limited to the information input through the questionnaire software. For example, the subject writes an answer on a printed questionnaire, and the contents of the answer are converted into electronic information by a general reading device such as a barcode reader or a mark sheet reading device, thereby generating inquiry information, It may be transmitted to the
図２は、実施形態に係る情報処理装置２の構成を示すブロック図である。この実施形態では、構成要素、乳腺密度指標算出部・異常所見レベル算出部・読影注意度算出部・読影状況指標算出部・検査注意度算出部・検査状況指標算出部にて行なわれる各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路２１に記憶されている。処理回路２２、読影割当回路２３及び検査割当回路２４は、プログラムを記憶回路２１から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路２２、読影割当回路２３及び検査割当回路２４は、図２の処理回路２２内、読影割当回路２３内及び検査割当回路２４内に示された各機能を有することとなる。
FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of the
なお、図２の例では、単一の処理回路２２にて乳腺密度指標算出部・異常所見レベル算出部にて行なわれる処理機能が実現され、単一の読影割当回路２３にて読影注意度算出部・読影状況指標算出部にて行なわれる処理機能が実現され、単一の検査割当回路２４にて検査注意度算出部・検査状況指標算出部にて行なわれる処理機能が実現されるものとして説明する。但し、複数の分離したプロセッサを組み合わせ、各プロセッサがプログラムを実行することにより処理機能が実現されてもよい。また、処理回路２２、読影割当回路２３及び検査割当回路２４を単一のプロセッサとして構成することによって、その機能が実現されてもよい。
In the example of FIG. 2, the processing function performed by the mammary density index calculation unit / abnormal finding level calculation unit is realized by a
記憶回路２１は、携帯情報端末１からの問診情報及び被検者情報を記憶する。処理回路２２は、マンモグラフィ装置３に携帯情報端末１からの被検者情報を割り当てる（マンモグラフィ装置割当機能２２１）。マンモグラフィ装置３が複数設けられている場合、処理回路２２は、各マンモグラフィ装置３に割り当てられ、まだマンモグラフィ画像の撮影が終了していない被検者情報の数の差が少なくなるように新たな被検者情報を割り当てる。それにより、マンモグラフィ装置３の混み具合に応じて、被検者情報がマンモグラフィ装置３に割り当てられる。なお、処理回路２２は、問診情報において***に傷跡がある等の旨が示され、マンモグラフィ画像の撮影に注意が必要と言われている被検者を優先的に特定のマンモグラフィ装置３に割り当ててもよい。特定のマンモグラフィ装置の例としては、マンモグラフィ撮影について高い能力を有する検査技師（例えば、検診マンモグラフィ撮影認定技師）が担当するマンモグラフィ装置が挙げられる。
The
処理回路２２は、被検者情報が割り当てられたマンモグラフィ装置３を特定可能なマンモグラフィ装置ＩＤを当該被検者の携帯情報端末１へ送信する。また、処理回路２２は、この被検者情報を当該マンモグラフィ装置３及びマンモグラフィ検査室ゲート装置４へ送信する。携帯情報端末１は、このマンモグラフィ装置ＩＤに応じた案内情報をディスプレイに表示する。このとき携帯情報端末１は、例えば、当該マンモグラフィ装置３が設けられたマンモグラフィ検査室の番号や、当該マンモグラフィ検査室への移動経路を案内情報として表示する。問診に対する回答を入力した被検者は、案内情報を参照することによって、割り当てられたマンモグラフィ装置３が設けられたマンモグラフィ検査室へ行くことができる。例えば、マンモグラフィ検査室の入口には、マンモグラフィ検査室ゲート装置４が設けられる。
The
この実施形態のマンモグラフィ検査室ゲート装置４（図１参照）では、構成要素、読取部・判定部にて行なわれる各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路４１に記憶されている。処理回路４２は、プログラムを記憶回路４１から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実行するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路４２は、図１の処理回路４２内に示された各機能を有することとなる。
In the mammography examination room gate device 4 (see FIG. 1) of this embodiment, each processing function performed by the components and the reading unit / determination unit is stored in the
なお、図１の例では、単一の処理回路４２にて読取部・判定部にて行なわれる処理機能が実現されるものとして説明する。但し、複数の分離したプロセッサを組み合わせ、各プロセッサがプログラムを実行することにより処理機能が実現されてもよい。
In the example of FIG. 1, it is assumed that the processing function performed by the reading unit / determination unit is realized by a
例えば、被検者が、当該検査室に設けられたマンモグラフィ検査室ゲート装置４に携帯情報端末１をかざすと、処理回路４２は、当該携帯情報端末１から被検者情報を読み取る（読取機能４２１）。被検者情報を読み取る技術の例としては、一般的なＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）技術やバーコード技術が挙げられる。
For example, when the subject holds the
処理回路４２は、読み取られた被検者情報と処理回路２２から受けた被検者情報とを参照して、読み取られた被検者情報が処理回路２２から受けた被検者情報に含まれるか否かを判定する（判定機能４２２）。集団検診では通常、１つのマンモグラフィ装置３に複数の被検者情報が割り当てられる。処理回路４２は、読み取られた被検者情報すなわち当該検査室へ到着した被検者の被検者情報が、当該マンモグラフィ装置３に割り当てられた複数の被検者情報に含まれるか否かを判定する。
The
処理回路４２は、読み取られた被検者情報が処理回路２２から受けた被検者情報に含まれると判定したとき、ゲート４３へ開放信号を出力する。ゲート４３は、開放信号を受けて開放する。それにより、被検者は当該マンモグラフィ検査室への入室（通過）が許可される。
When the
処理回路４２は、読み取られた被検者情報が処理回路２２から受けた被検者情報に含まれないと判定したとき、開放信号を出力しない。このとき処理回路４２は、当該検査室へ割り当てられていない旨を示す文字情報、又は当該被検者が未だ問診に回答していない旨を示す文字情報をディスプレイ４４に表示する。なお、これら文字情報は、携帯情報端末１に表示されてもよい。それにより、被検者は、表示された文字情報を視認することによって、マンモグラフィ検査室を間違えたこと、又は問診に未回答であることを把握することができる。またこの場合、ゲート４３は開放されない。したがって、被検者が割り当てられていないマンモグラフィ検査室に誤って入ることを防止することができる。また、問診に回答していない被検者がマンモグラフィ検査室に誤って入ることを防止することができる。なお、ゲート４３を実現する技術の例としては、一般的な自動ドア技術が挙げられる。または、物理的に開閉するドアを用いることなく、携帯情報端末１またはマンモグラフィ検査室ゲート装置４からの警告音等により、被検者に注意を促すような技術でもよい。
When the
マンモグラフィ装置３は、情報処理装置２と通信可能に接続される。マンモグラフィ装置３のハードウェア及びソフトウェア構成には、一般的なハードウェア及びソフトウェア構成が適用される。マンモグラフィ装置３は、被検者の***のマンモグラフィ画像を撮影する。マンモグラフィ画像撮影後、被検者は、マンモグラフィ撮影の検査技師の案内や携帯情報端末が表示する案内情報によって所定の待機室へ行き、待機することができる。マンモグラフィ装置３は、このマンモグラフィ画像を当該被検者情報とともに情報処理装置２へ出力する。集団検診において、このようなマンモグラフィ画像の撮影は、被検者がマンモグラフィ検査室に到着するごとに順次行われる。なお、処理回路４２がマンモグラフィ装置３に備えられ、マンモグラフィ検査の前に当該被検者情報が処理回路２２から受けた被検者情報に含まれるか否かが判定されてもよい。
The
処理回路２２は、マンモグラフィ検査のために順次取得されたマンモグラフィ画像に基づいて、当該被検者の乳腺密度の程度を表す乳腺密度指標を算出する（乳腺密度指標算出機能２２２）。例えば、処理回路２２は、一般的なエッジ検出法によって、マンモグラフィ画像のスキンラインを検出する。スキンラインが検出されることによって、断層画像における***領域と非***領域とが識別される。処理回路２２は、Ｋ−ｍｅａｎｓ法などの一般的なクラスタリング法によって、***領域内を乳腺領域、脂肪領域、及び胸筋領域に分割する。処理回路２２は、脂肪領域及び乳腺領域の面積（画素数）に対する乳腺領域の面積の割合（百分率等）を乳腺密度として算出する。
The
また、処理回路２２は、乳腺密度の程度を複数のカテゴリに区分した乳腺密度指標を算出する。図３は、乳腺密度指標の概略を示す表である。各カテゴリ（Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４）には、乳腺密度の範囲が互いに重複しないように予め設定される。この設定は、例えば医療従事者などの操作者が予め入力することによって行なわれる。図３の例では、カテゴリＲ１、カテゴリＲ２、カテゴリＲ３、カテゴリＲ４の順に、乳腺密度が高くなる順に設定されているとする。
Further, the
また、カテゴリ（Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４）ごとに、乳腺密度指標が設定される。この設定は、例えば医療従事者などの操作者が予め入力することによって行なわれる。図３の例では、カテゴリＲ１に乳腺密度指標「１０」が設定され、カテゴリＲ２に乳腺密度指標「２０」が設定され、カテゴリＲ３に乳腺密度指標「５０」が設定され、カテゴリＲ４に乳腺密度指標「１００」が設定されている。このことは、乳腺密度が高いほど乳腺密度指標が高く設定されることに相当する。このように設定されたカテゴリ（Ｒ１，・・・，Ｒ４）と乳腺密度指標とを表す乳腺密度指標設定情報は、記憶回路２１に記憶される。
In addition, a mammary density index is set for each category (R1, R2, R3, R4). This setting is performed, for example, when an operator such as a medical worker inputs in advance. In the example of FIG. 3, the mammary density index “10” is set for the category R1, the mammary density index “20” is set for the category R2, the mammary density index “50” is set for the category R3, and the mammary density is set for the category R4. An index “100” is set. This corresponds to the fact that the mammary gland density index is set higher as the mammary gland density is higher. Breast density index setting information representing the category (R1,..., R4) and the breast density index set in this way is stored in the
処理回路２２は、算出した乳腺密度と乳腺密度指標設定情報とを参照して、当該乳腺密度に対応するカテゴリを特定する。そして、処理回路２２は、特定されたカテゴリに設定された乳腺密度指標を特定することによって、乳腺密度指標を算出する。処理回路２２は、算出された乳腺密度指標を当該マンモグラフィ画像に付帯して、当該被検者情報とともに読影割当回路２３へ出力する。
The
読影者情報記憶回路２５は、マンモグラフィ画像の読影に係る読影者を表す読影者情報ごとに当該読影者の読影能力を表す読影者指標を予め記憶する。図４は、読影者指標の概略を示す表である。例えば、読影者（医師Ｄ１、医師Ｄ２、医師Ｄ３、医師Ｄ４）の読影能力を表す目安としての読影グレード（Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３、Ｇ４）に応じて読影グレード指標が設定される。読影グレードの例としては、検診マンモグラフィ読影認定医師のグレードが挙げられる。読影グレードの設定は、例えば医療従事者などの操作者が予め入力することによって行なわれる。図４の例では、読影グレードＧ１、読影グレードＧ２、読影グレードＧ３、読影グレードＧ４の順に読影能力が高くなっていくように設定されるとする。
The radiogram interpreter
また、読影グレード（Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３、Ｇ４）ごとに、読影グレード指標が設定される。この設定は、例えば医療従事者などの操作者が予め入力することによって行なわれる。図４の例では、読影グレードＧ４に読影グレード指標「１００」が設定され、読影グレードＧ３に読影グレード指標「８０」が設定され、読影グレードＧ２に読影グレード指標「５０」が設定され、読影グレードＧ１に読影グレード指標「１０」が設定されている。このことは、読影能力が高いほど読影グレード指標が高く設定されることに相当する。図４の例では、医師Ｄ１（読影グレードＧ４）の読影グレード指標が「１００」に設定され、医師Ｄ２（読影グレードＧ３）の読影グレード指標が「８０」に設定され、医師Ｄ３（読影グレードＧ１）の読影グレード指標が「１０」に設定され、医師Ｄ４（読影グレードＧ２）の読影グレード指標が「５０」に設定されている。 An interpretation grade index is set for each interpretation grade (G1, G2, G3, G4). This setting is performed, for example, when an operator such as a medical worker inputs in advance. In the example of FIG. 4, the interpretation grade index “100” is set for the interpretation grade G4, the interpretation grade index “80” is set for the interpretation grade G3, the interpretation grade index “50” is set for the interpretation grade G2, and the interpretation grade is set. The interpretation grade index “10” is set in G1. This is equivalent to setting the interpretation grade index higher as the interpretation ability is higher. In the example of FIG. 4, the interpretation grade index of the doctor D1 (interpretation grade G4) is set to “100”, the interpretation grade index of the doctor D2 (interpretation grade G3) is set to “80”, and the doctor D3 (interpretation grade G1). ) Is set to “10”, and the interpretation grade index of doctor D4 (interpretation grade G2) is set to “50”.
また、読影者（医師Ｄ１、・・・、医師Ｄ４）の読影能力を表す目安としての経験年数に応じて経験年数指標が設定されてもよい。経験年数の設定は、例えば医療従事者などの操作者が予め入力することによって行なわれる。図４の例では、「１０年以上」「５年以上１０年未満」「３年以上５年未満」「１年以上３年未満」「１年未満」という経験年数が設定されている。 Moreover, an experience years index may be set according to the years of experience as a standard representing the interpretation ability of the image interpreter (doctor D1,..., Doctor D4). The setting of the years of experience is performed, for example, by an operator such as a medical worker inputting in advance. In the example of FIG. 4, “10 years or more”, “5 years or more and less than 10 years”, “3 years or more and less than 5 years”, “1 year or more and less than 3 years”, and “1 year or less” are set.
また、設定された経験年数に応じて経験年数指標が設定される。この設定は、例えば医療従事者などの操作者が予め入力することによって行なわれる。図４の例では、経験年数「１０年以上」に経験年数指標「１０」が設定され、経験年数「５年以上１０年未満」に経験年数指標「９」が設定され、経験年数「３年以上５年未満」に経験年数指標「８」が設定され、経験年数「１年以上３年未満」に経験年数指標「５」が設定され、経験年数「１年未満」に経験年数指標「１」が設定されている。このことは、経験年数が長いほど経験年数指標が高く設定されることに相当する。図４の例では、医師Ｄ１（経験年数「１０年以上」）の経験年数指標が「１０」に設定され、医師Ｄ２（経験年数「３年以上５年未満」）の経験年数指標が「８」に設定され、医師Ｄ３（経験年数「１０年以上」）の経験年数指標が「１０」に設定され、医師Ｄ４（経験年数「３年以上５年未満」）の経験年数指標が「８」に設定されている。 Also, an experience year index is set according to the set experience years. This setting is performed, for example, when an operator such as a medical worker inputs in advance. In the example of FIG. 4, the experience year index “10” is set for the experience year “10 years or more”, the experience year index “9” is set for the experience years “5 years or more and less than 10 years”, and the experience years “3 years” The number of years of experience “8” is set for “less than 5 years”, the number of years of experience “5” is set for years of experience “1 to less than 3 years”, and the number of years of experience “1” is set for years of experience “less than 1 year” "Is set. This is equivalent to setting the experience years index higher as the years of experience are longer. In the example of FIG. 4, the experience year index of the doctor D1 (experience years “10 years or more”) is set to “10”, and the experience year index of the doctor D2 (experience years “3 years or more and less than 5 years”) is “8”. ”, The experience year index of the doctor D3 (experience years“ 10 years or more ”) is set to“ 10 ”, and the experience year index of the doctor D4 (experience years“ 3 years or more and less than 5 years ”) is“ 8 ”. Is set to
このように読影グレード指標及び経験年数指標が設定されることにより、読影者（医師Ｄ１、・・・、医師Ｄ４）ごとの読影能力を表す読影者指標が定められる。例えば、読影者（医師Ｄ１、・・・、医師Ｄ４）ごとの読影グレード指標及び経験年数指標が乗算された値が読影者指標として定められている。 By setting the interpretation grade index and the years of experience index in this way, an interpreter index representing the interpretation ability for each interpreter (doctor D1,..., Doctor D4) is determined. For example, a value obtained by multiplying the interpretation grade index and the years of experience index for each interpreter (doctor D1,..., Doctor D4) is defined as the interpreter index.
図４の例では、医師Ｄ１の読影者指標は「１０００」に定められ、医師Ｄ２の読影者指標は「６４０」に定められ、医師Ｄ３の読影者指標は「１００」に定められ、医師Ｄ４の読影者指標は「４００」に定められている。読影者情報記憶回路２５は、このように定められた読影者指標を予め記憶する。なお、ここでは、読影グレード指標及び経験年数指標が乗算される例を読影者指標として示したが、これに限定されるものではない、読影者指標は、読影グレード指標及び経験年数指標の加算など、読影能力を表す値として設定されればよい。
In the example of FIG. 4, the interpreter index of the doctor D1 is set to “1000”, the interpreter index of the doctor D2 is set to “640”, the interpreter index of the doctor D3 is set to “100”, and the doctor D4 The interpreter index is set to “400”. The radiogram interpreter
読影割当回路２３は、乳腺密度指標及び読影者指標に基づいて、被検者を表す被検者情報を読影者情報に割り当てる。また、読影割当回路２３は、被検者の問診結果を表す問診情報を受信可能に構成される。読影割当回路２３は、乳腺密度指標と問診情報とに基づいて、当該被検者の読影注意度を算出し、読影注意度が高い被検者の被検者情報ほど読影能力が高い読影者の読影者情報に割り当てる。
The
図５は、問診情報の一例を示す表である。図５の例では、乳がんに係る当該被検者の家族歴を問診情報の一例として示す。図５の例では、家族歴として、「乳がん血縁者なし」「血縁者に１〜２人」「血縁者に３〜５人」「血縁者に６〜１０人」「親又は姉妹」「親及び姉妹」という例が設定されている。 FIG. 5 is a table showing an example of the inquiry information. In the example of FIG. 5, the family history of the subject related to breast cancer is shown as an example of the inquiry information. In the example of FIG. 5, the family history includes “no breast cancer relatives” “1-2 relatives” “3-5 relatives” “6-10 relatives” “parents or sisters” “parents” And "Sister" are set.
また、設定された問診情報（図５の例では家族歴）に応じて問診情報指標が設定される。この設定は、例えば、医療従事者などの操作者が予め入力することによって行なわれる。図５の例では、家族歴「乳がん血縁者なし」に問診情報指標「１」が設定され、家族歴「血縁者に１〜２人」に問診情報指標「１０」が設定され、家族歴「血縁者に３〜５人」に問診情報指標「５０」が設定され、家族歴「血縁者に６〜１０人」に問診情報指標「８０」が設定され、家族歴「親又は姉妹」に問診情報指標「５０」が設定され、家族歴「親及び姉妹」問診情報指標「５０」が設定されている。このことは、臨床的に罹患率が高いと言われている問診情報ほど問診情報指標が高く設定されることに相当する。なお、問診情報には、被検者の既往歴や検査歴が含まれてもよい。例えば、過去の検査で異常所見が見られ、定期検査期間を終了した被検者の問診情報に、所定の問診情報指標が設定されてもよい。 Further, an inquiry information index is set according to the set inquiry information (family history in the example of FIG. 5). This setting is performed, for example, when an operator such as a medical worker inputs in advance. In the example of FIG. 5, the inquiry information index “1” is set for the family history “no breast cancer related”, the inquiry information index “10” is set for the family history “1-2 relatives”, and the family history “ Interview information index “50” is set for “3-5 people in relatives”, interview information index “80” is set for family history “6-10 people in relatives”, and interview is given to family history “parent or sister” The information index “50” is set, and the family history “parent and sister” inquiry information index “50” is set. This corresponds to the fact that the inquiry information index is set higher for the inquiry information that is clinically said to have a higher morbidity rate. The inquiry information may include the past history and examination history of the subject. For example, a predetermined inquiry information index may be set in the inquiry information of the subject who has observed abnormal findings in the past examination and has finished the periodic examination period.
読影割当回路２３は、乳腺密度指標と問診情報とに基づいて、当該被検者の読影注意度を算出する（読影注意度算出機能２３２）。図６は、読影注意度の概略を示す表である。読影割当回路２３は、処理回路２２から乳腺密度指標を受けて、当該被検者の乳腺密度指標に対応する乳腺密度指標を特定する。読影割当回路２３は、携帯情報端末１から問診情報を受けて、当該被検者の問診情報（図６の例では家族歴）に対応する問診情報指標を特定する。例えば、読影割当回路２３は、被検者（Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３，Ｅ４）ごとの読影注意度を算出する。読影注意度が高い被検者ほど、罹患している可能性が高く、読影者は注意深く読影する必要がある。図６の例では、被検者Ｅ１の乳腺密度指標「１０」及び問診情報指標「１」が乗算されて、被検者Ｅ１の読影注意度「１０」が算出されている。また、被検者Ｅ２の乳腺密度指標「５０」及び問診情報指標「１」が乗算されて、被検者Ｅ２の読影注意度「５０」が算出されている。また、被検者Ｅ３の乳腺密度指標「５０」及び問診情報指標「１０」が乗算されて、被検者Ｅ３の読影注意度「５００」が算出されている。また、被検者Ｅ４の乳腺密度指標「５０」及び問診情報指標「１００」が乗算されて、被検者Ｅ４の読影注意度「５０００」が算出されている。なお、ここでは、乳腺密度指標及び問診情報指標が乗算される例を読影注意度として示したが、これに限定されるものではない。読影注意度は、乳腺密度指標及び問診情報指標の加算など、注意深く読影される必要がある被検者ほど高く算出されればよい。
The
読影割当回路２３は、読影注意度が高い被検者の被検者情報ほど、読影者指標が高い読影者の読影者情報に割り当てる。読影割当回路２３は、割り当てられた被検者情報及び該被検者のマンモグラフィ画像を当該読影者情報に対応する読影端末５へ送信する。また、読影割当人数記憶回路２３１は、被検者情報が読影者情報に割り当てられるごとに、割り当てられている被検者情報の数を読影者情報ごとに順次記憶する。また、読影割当人数記憶回路２３１は、読影者による読影が終了するごとに、当該読影者情報に割り当てられている被検者情報の数を更新して記憶する。割り当てられている被検者情報の数は、読影が終わるまで待機する被検者の人数（読影順番待ち人数）を表す。
The
そして、読影割当回路２３は、割り当てられている被検者情報の数及び読影者指標に基づいて、読影者の読影状況を表す読影状況指標を順次算出する。図７は、読影状況指標の概略を示す表である。読影順番待ち人数ごとに読影順番待ち人数指標が設定される。この設定は、例えば医療従事者などの操作者が予め入力することによって行なわれる。図７の例では、読影順番待ち人数「０人」に読影順番待ち人数指標「１０」が設定され、読影順番待ち人数「１人」に読影順番待ち人数指標「１０」が設定され、読影順番待ち人数「２人」に読影順番待ち人数指標「８」が設定され、読影順番待ち人数「３人」に読影順番待ち人数指標「８」が設定され、読影順番待ち人数「４人」に読影順番待ち人数指標「５」が設定され、読影順番待ち人数「５人」に読影順番待ち人数指標「５」が設定されている。このことは、読影順番待ち人数が少ないほど読影順番待ち人数指標が大きく設定されていることに相当する。
Then, the
読影割当回路２３は、読影者指標と新たな被検者情報を受けたときの読影順番待ち人数とに基づいて、読影者ごとの読影状況指標を算出する。新たな被検者情報とは、マンモグラフィ装置３から送信され、まだ読影者情報に割り当てられていない被検者情報である。図７では、読影割当回路２３が新たな被検者情報を受けたときに、医師Ｄ１の読影順番待ち人数が「４人」であり、医師Ｄ２の読影順番待ち人数が「１人」であり、医師Ｄ３の読影順番待ち人数が「３人」であり、医師Ｄ４の読影順番待ち人数が「０人」である例が示されている。
The
例えば、読影割当回路２３は、読影者指標と読影順番待ち人数指標とを乗算して、読影者ごとの読影状況指標を算出する。図７の例では、医師Ｄ１の読影者指標「１０００」と読影順番待ち人数指標「５」とが乗算されて、医師Ｄ１の読影状況指標「５０００」が算出されている。また、医師Ｄ２の読影者指標「６４０」と読影順番待ち人数指標「１０」とが乗算されて、医師Ｄ２の読影状況指標「６４００」が算出されている。また、医師Ｄ３の読影者指標「１００」と読影順番待ち人数指標「８」とが乗算されて、医師Ｄ３の読影状況指標「８００」が算出されている。また、医師Ｄ４の読影者指標「４００」と読影順番待ち人数指標「１０」とが乗算されて、医師Ｄ４の読影状況指標「４０００」が算出されている。なお、ここでは、読影者指標と読影順番待ち人数指標とが乗算される例について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、読影者指標と読影順番待ち人数指標とが加算されてもよい。
For example, the
読影割当回路２３は、読影注意度が高い被検者情報ほど、読影状況指標が高い読影者情報に当該被検者情報を割り当てる。例えば、読影割当回路２３は、所定のメモリ領域を有し、読影注意度指標に係る所定の閾値を予め記憶する。この閾値は、例えば医療従事者などの操作者によって予め入力される。読影割当回路２３は、算出された読影注意度がこの閾値以上又は超であるとき、読影状況指標が高い読影医情報に当該被検者情報を割り当てる。
The
例えば、この閾値が「２０００」であるとき、読影割当回路２３は、読影注意度が「５０００」である被検者Ｅ４（図６参照）の被検者情報を、読影状況指標が「６４００」である医師Ｄ２の読影者情報に割り当てる。このことは、読影注意度が高い被検者すなわち注意深い読影が必要とされる被検者の被検者情報が、読影能力が高くかつ被検者の待ち人数が少ない読影者の読影者情報へ割り当てられることに相当する。それにより、被検者の待ち時間を短縮しつつ、注意深い読影が必要とれる被検者の被検者情報を読影能力が高い読影者へ割り当てることができる。また、二重読影が行われる場合、読影割当回路２３は、同様の処理に基づいて１つの被検者情報を読影状況指標が高い２つの読影者情報に割り当てればよい。なお、読影割当回路２３は、算出された読影注意度がこの閾値以上又は超でないとき、読影順番待ち人数が読影者間で均等になるように被検者情報を割り当てればよい。
For example, when the threshold value is “2000”, the
そして、読影割当回路２３は、被検者情報及びマンモグラフィ画像を、当該読影者情報の読影端末５へ送信する。このとき、読影割当回路２３は、さらに当該被検者の問診情報を当該読影者情報の読影端末５へ送信してもよい。読影端末５の構成には、一般的な読影用コンピュータの構成が適用される。読影者は、読影端末５を用いて、読影割当回路２３から受信したマンモグラフィ画像に対する読影を行うことができる。
Then, the
図８は、読影レポートの一例を示す模式図である。読影者は、当該マンモグラフィを読影し、各種所見情報を入力する。図８の例では、所見情報の大分類の例として、「所見情報（腫瘤）」「所見情報（石灰化）」「所見情報（その他）」が示されている。また、所見情報の小分類の例「“１．単発”、・・・・・、“２．乳腺内リンパ節”」が示されている。これら所見情報の例は、例えば医療従事者によって適宜設定される。例えば、読影者は、小分類の所見情報ごとに設けられたチェックボックスにチェックを入れる操作を行うことによって所見情報を入力する。それにより、当該被検者に係る所見情報が入力される。読影者は、読影が終了すると、所定の終了操作を行う。そして、読影端末５は、入力された所見情報を当該被検者情報とともに情報処理装置２へ送信する。
FIG. 8 is a schematic diagram illustrating an example of an interpretation report. The radiogram interpreter interprets the mammography and inputs various findings information. In the example of FIG. 8, “finding information (tumor)”, “finding information (calcification)”, and “finding information (others)” are shown as examples of large classification of finding information. Also, an example of the small classification of finding information ““ 1. Single-shot ”,“ 2. Intramammary lymph nodes "" are shown. Examples of the finding information are appropriately set by, for example, a medical worker. For example, the radiogram interpreter inputs the finding information by performing an operation of checking a check box provided for each piece of the finding information of the small classification. Thereby, finding information relating to the subject is input. When the interpretation ends, the interpreter performs a predetermined end operation. Then, the
処理回路２２は、マンモグラフィ画像に対する読影に係る所見を表す所見情報を取得し、異常所見レベルを算出する（異常所見レベル算出機能２２３）。図９は、異常所見レベルの概略を示す表である。図９の例では、異常所見として、「異常所見なし」「局所的非対称陰影」「石灰化」「構築の乱れ」「悪性腫瘍疑い腫瘤」という例が設定されている。これら異常所見は、読影者により入力された所見情報と予め関連付けられている。例えば、異常に係る所見情報が入力されていない場合、処理回路２２は、当該被検者について「異常所見なし」と判断する。また、石灰化に係る所見情報が入力されている場合、処理回路２２は、当該被検者について「石灰化」と判断する。所見情報と異常所見との関連付けは、例えば医療従事者によって予め設定される。
The
また、設定された異常所見に応じて異常所見レベルが設定される。この設定は、例えば、医療従事者などの操作者が予め入力することによって行なわれる。図９の例では、異常所見「異常所見なし」に異常所見レベル「１」が設定され、異常所見「局所的非対称陰影」に異常所見レベル「１０」が設定され、異常所見「石灰化」に異常所見レベル「５０」が設定され、異常所見「構築の乱れ」に異常所見レベル「８０」が設定され、異常所見「悪性腫瘍疑い腫瘤」に異常所見レベル「１００」が設定されている。このことは、臨床的に注意深く超音波検査を行なう必要があると言われている異常所見ほど異常所見レベルが高く設定されることに相当する。処理回路２２は、この設定に基づいて、当該被検者の異常所見及び異常所見レベルを特定することによって異常所見レベルを算出する。処理回路２２は、算出された異常所見レベルを検査割当回路２４へ出力する。
Further, an abnormal finding level is set according to the set abnormal finding. This setting is performed, for example, when an operator such as a medical worker inputs in advance. In the example of FIG. 9, the abnormal finding “abnormality not considered” is set to the abnormal finding level “1”, the abnormal finding “local asymmetric shadow” is set to the abnormal finding level “10”, and the abnormal finding “calcification” is set. An abnormal finding level “50” is set, an abnormal finding “80” is set for the abnormal finding “disturbed construction”, and an abnormal finding level “100” is set for the abnormal finding “suspected malignant tumor”. This corresponds to the fact that the abnormal findings level is set higher for abnormal findings that are said to require clinically careful ultrasonography. Based on this setting, the
検査割当回路２４は、乳腺密度指標と異常所見レベルとに基づいて、当該被検者情報の検査注意度を算出する（検査注意度算出機能２４２）。図１０は、検査注意度の概略を示す表である。検査割当回路２４は、処理回路２２から乳腺密度指標を受けて、当該被検者の乳腺密度指標に対応する乳腺密度指標を特定する。検査割当回路２４は、特定された乳腺密度指標と算出された異常所見レベルとに基づいて、当該被検者の検査注意度を算出する。
The
図１０の例では、被検者Ｅ１の乳腺密度指標「１０」及び異常所見レベル「１」が乗算されて、被検者Ｅ１の検査注意度「１０」が算出されている。また、被検者Ｅ２の乳腺密度指標「５０」及び異常所見レベル「１０」が乗算されて、被検者Ｅ２の検査注意度「１０００」が算出されている。また、被検者Ｅ３の乳腺密度指標「５０」及び異常所見レベル「５０」が乗算されて、被検者Ｅ３の検査注意度「２５００」が算出されている。また、被検者Ｅ４の乳腺密度指標「５０」及び異常所見レベル「１００」が乗算されて、被検者Ｅ４の検査注意度「５０００」が算出されている。なお、ここでは、乳腺密度指標及び検査注意度指標が乗算される例を検査注意度として示したが、これに限定されるものではない。検査注意度は、乳腺密度指標及び異常所見レベルの加算など、注意深く検査される必要がある被検者ほど高く算出されればよい。 In the example of FIG. 10, the examination attention degree “10” of the subject E1 is calculated by multiplying the breast density index “10” of the subject E1 and the abnormal finding level “1”. Further, the examination attention level “1000” of the subject E2 is calculated by multiplying the breast density index “50” and the abnormal finding level “10” of the subject E2. Further, the examination attention degree “2500” of the subject E3 is calculated by multiplying the breast density index “50” of the subject E3 and the abnormal finding level “50”. Further, the examination attention degree “5000” of the subject E4 is calculated by multiplying the breast density index “50” of the subject E4 and the abnormal finding level “100”. Here, an example in which the breast density index and the inspection attention index are multiplied is shown as the inspection attention, but the present invention is not limited to this. The inspection attention level may be calculated higher for a subject who needs to be examined carefully, such as addition of a mammary density index and an abnormal finding level.
ここで、検査者情報記憶回路２６について説明する。検査者情報記憶回路２６は、超音波検査に係る検査者を表す検査者情報ごとに当該検査者の検査能力を表す検査者指標を予め記憶する。図１１は、検査者指標の概略を示す表である。例えば、検査者（検査技師Ｆ１、検査技師Ｆ２、検査技師Ｆ３、検査技師Ｆ４）の検査能力を表す目安としての検査グレード（Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３，Ｈ４）に応じて検査グレード指標が設定される。検査グレードの例としては、検診マンモグラフィ撮影認定技師のグレードが挙げられる。検査グレードの設定は、例えば医療従事者などの操作者が予め入力することによって行なわれる。図１１の例では、検査グレードＨ１、検査グレードＨ２、検査グレードＨ３、検査グレードＨ４の順に検査能力が高くなっていくように設定されるとする。
Here, the inspector
また、検査グレード（Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３，Ｈ４）ごとに、検査グレード指標が設定される。この設定は、例えば医療従事者などの操作者が予め入力することによって行なわれる。図１１の例では、検査グレードＨ４に検査グレード指標「１００」が設定され、検査グレードＨ３に検査グレード指標「８０」が設定され、検査グレードＨ２に検査グレード指標「５０」が設定され、検査グレードＨ１に検査グレード指標「１０」が設定されている。このことは、検査能力が高いほど検査グレード指標が高く設定されることに相当する。図１１の例では、検査技師Ｆ１（検査グレードＨ４）の検査グレード指標が「１００」に設定され、検査技師Ｆ２（検査グレードＨ３）の検査グレード指標が「８０」に設定され、検査技師Ｆ３（検査グレードＨ１）の検査グレード指標が「１０」に設定され、検査技師Ｆ４（検査グレードＨ２）の検査グレード指標が「５０」に設定されている。 Further, an inspection grade index is set for each inspection grade (H1, H2, H3, H4). This setting is performed, for example, when an operator such as a medical worker inputs in advance. In the example of FIG. 11, the inspection grade index “100” is set for the inspection grade H4, the inspection grade index “80” is set for the inspection grade H3, the inspection grade index “50” is set for the inspection grade H2, and the inspection grade is set. The inspection grade index “10” is set in H1. This corresponds to setting the inspection grade index higher as the inspection capability is higher. In the example of FIG. 11, the inspection grade index of inspection engineer F1 (inspection grade H4) is set to “100”, the inspection grade index of inspection engineer F2 (inspection grade H3) is set to “80”, and inspection engineer F3 ( The inspection grade index of inspection grade H1) is set to “10”, and the inspection grade index of inspection engineer F4 (inspection grade H2) is set to “50”.
また、検査者（検査技師Ｆ１、・・・、検査技師Ｆ４）の検査能力を表す目安としての経験年数に応じて経験年数指標が設定されてもよい。経験年数の設定は、例えば医療従事者などの操作者が予め入力することによって行なわれる。図１１の例では、「１０年以上」「５年以上１０年未満」「３年以上５年未満」「１年以上３年未満」「１年未満」という経験年数が設定されている。 Moreover, an experience years index may be set according to the years of experience as a standard representing the inspection ability of the inspector (inspection engineer F1,..., Inspection engineer F4). The setting of the years of experience is performed, for example, by an operator such as a medical worker inputting in advance. In the example of FIG. 11, the years of experience “10 years or more”, “5 years or more and less than 10 years”, “3 years or more and less than 5 years”, “1 year or more and less than 3 years”, and “1 year or less” are set.
また、設定された経験年数に応じて経験年数指標が設定される。この設定では、例えば医療従事者などの操作者が予め入力することによって行なわれる。図１１の例では、経験年数「１０年以上」に経験年数指標「１０」が設定され、経験年数「５年以上１０年未満」に経験年数指標「９」が設定され、経験年数「３年以上５年未満」に経験年数指標「８」が設定され、経験年数「１年以上３年未満」に経験年数指標「５」が設定され、経験年数「１年未満」に経験年数指標「１」が設定されている。このことは、経験年数が長いほど経験年数指標が高く設定されることに相当する。図１１の例では、検査技師Ｆ１（経験年数「１０年以上」）の経験年数指標が「１０」に設定され、検査技師Ｆ２（経験年数「３年以上５年未満」）の経験年数指標が「８」に設定され、検査技師Ｆ３（経験年数「１０年以上」）の経験年数指標が「１０」に設定され、検査技師Ｆ４（経験年数「３年以上５年未満」）の経験年数指標が「８」に設定されている。 Also, an experience year index is set according to the set experience years. In this setting, for example, an operator such as a medical worker inputs in advance. In the example of FIG. 11, the experience year index “10” is set for the experience year “10 years or more”, the experience year index “9” is set for the experience years “5 years or more and less than 10 years”, and the experience years “3 years” The number of years of experience “8” is set for “less than 5 years”, the number of years of experience “5” is set for years of experience “1 to less than 3 years”, and the number of years of experience “1” is set for years of experience “less than 1 year” "Is set. This is equivalent to setting the experience years index higher as the years of experience are longer. In the example of FIG. 11, the experience year index of the inspection engineer F1 (experience years “10 years or more”) is set to “10”, and the experience year index of the inspection engineer F2 (experience years “3 years or more and less than 5 years”) is Set to “8”, the experience year index of laboratory technician F3 (experience years “10 years or more”) is set to “10”, and the experience year index of laboratory technician F4 (experience years “3 years to less than 5 years”) Is set to “8”.
このように検査グレード指標及び経験年数指標が設定されることにより、検査者（検査技師Ｆ１、・・・、検査技師Ｆ４）ごとの検査グレード指標及び経験年数指標が乗算された値が検査者指標として定められている。 By setting the inspection grade index and the years of experience index in this way, the value obtained by multiplying the inspection grade index and the years of experience for each inspector (inspection engineer F1,..., Inspection engineer F4) is multiplied by the inspector index. It is defined as.
図１１の例では、検査技師Ｆ１の検査者指標は「１０００」に定められ、検査技師Ｆ２の検査者指標は「６４０」に定められ、検査技師Ｆ３の検査者指標は「１００」に定められ、検査技師Ｆ４の検査者指標は「４００」に定められている。検査者情報記憶回路２６は、このように定められた検査者指標を予め記憶する。なお、ここでは、検査グレード指標及び経験年数指標が乗算される例を検査者指標として示したが、これに限定されるものではない、検査者指標は、検査グレード指標及び経験年数指標の加算など、検査能力を表す値として設定されればよい。
In the example of FIG. 11, the inspector index of laboratory technician F1 is set to “1000”, the inspector index of laboratory technician F2 is set to “640”, and the inspector index of laboratory technician F3 is set to “100”. The inspector index of the inspection engineer F4 is set to “400”. The inspector
検査割当回路２４は、検査注意度が高い被検者の被検者情報ほど、検査者指標が高い検査者の検査者情報に割り当てる。検査割当回路２４は、割り当てられた被検者情報、該被検者のマンモグラフィ画像及び所見情報を当該検査者情報に対応する超音波診断装置６へ送信する。また、検査割当人数記憶回路２４１は、被検者情報が検査者情報に割り当てられるごとに、割り当てられている被検者情報の数を検査者情報ごとに順次記憶する。また、検査割当人数記憶回路２４１は、検査者による超音波検査が終了するごとに、当該検査者情報に割り当てられている被検査情報の数を更新して記憶する。割り当てられている被検査情報の数は、読影が終わってから超音波検査が始まるまで待機する被検者の人数（検査順番待ち人数）を表す。
The
そして、検査割当回路２４は、割り当てられている被検者情報の数及び検査者指標に基づいて、検査者の検査状況を表す検査状況指標を順次算出する。図１２は、検査状況指標の概略を示す表である。検査順番待ち人数ごとに検査順番待ち人数指標が設定される。この設定は、例えば医療従事者などの操作者が予め入力することによって行なわれる。図１２の例では、検査順番待ち人数「０人」に検査順番待ち人数指標「１０」が設定され、検査順番待ち人数「１人」に検査順番待ち人数指標「１０」が設定され、検査順番待ち人数「２人」に検査順番待ち人数指標「８」が設定され、検査順番待ち人数「３人」に検査順番待ち人数指標「８」が設定され、検査順番待ち人数「４人」に検査順番待ち人数指標「５」が設定され、検査順番待ち人数「５人」に検査順番待ち人数指標「５」が設定されている。このことは、検査順番待ち人数が少ないほど検査順番待ち人数指標が大きく設定されていることに相当する。
Then, the
検査割当回路２４は、検査者指標と新たな被検者情報を受けたときの検査順番待ち人数とに基づいて、検査者ごとの検査状況指標を算出する。新たな被検者情報とは、読影端末５から送信され、まだ検査者情報に割り当てられていない被検者情報である。図１２では、検査割当回路２４が新たな被検者情報を受けたときに、検査技師Ｆ１の検査順番待ち人数が「４人」であり、検査技師Ｆ２の検査順番待ち人数が「１人」であり、検査技師Ｆ３の検査順番待ち人数が「３人」であり、検査技師Ｆ４の検査順番待ち人数が「０人」である例が示されている。
The
例えば、検査割当回路２４は、検査者指標と検査順番待ち人数指標とを乗算して、検査者毎の検査状況指標を算出する。図１２の例では、検査技師Ｆ１の検査者指標「１０００」と検査順番待ち人数指標「５」とが乗算されて、検査技師Ｆ１の検査状況指標「５０００」が算出されている。また、検査技師Ｆ２の検査者指標「６４０」と検査順番待ち人数指標「１０」とが乗算されて、検査技師Ｆ２の検査状況指標「６４００」が算出されている。また、検査技師Ｆ３の検査者指標「１００」と検査順番待ち人数指標「８」とが乗算されて、検査技師Ｆ３の検査状況指標「８００」が算出されている。また、検査技師Ｆ４の検査者指標「４００」と検査順番待ち人数指標「１０」とが乗算されて、検査技師Ｆ４の検査状況指標「４０００」が算出されている。なお、ここでは、検査者指標と検査順番待ち人数指標とが乗算される例について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、検査者指標と検査順番待ち人数指標とが加算されてもよい。
For example, the
検査割当回路２４は、検査注意度が高い被検者情報ほど、検査状況指標が高い検査者情報に当該被検者情報を割り当てる。例えば、検査割当回路２４は、所定のメモリ領域を有し、検査注意度指標に係る所定の閾値を予め記憶する。この閾値は、例えば医療従事者などの操作者によって予め入力される。検査割当回路２４は、算出された検査注意度がこの閾値以上又は超であるとき、検査状況指標が高い読影医情報に当該被検者情報を割り当てる。
The
例えば、この閾値が「３０００」であるとき、検査割当回路２４は、検査注意度が「５０００」である被検者Ｅ４（図１０参照）の被検者情報を、検査状況指標が「６４００」である検査技師Ｆ２の検査者情報に割り当てる。このことは、検査注意度が高い被検者すなわち注意深い検査が必要とされる被検者の被検者情報が、検査能力が高くかつ被検者の待ち人数が少ない検査者の検査者情報へ割り当てられることに相当する。それにより、被検者の待ち時間を短縮しつつ、注意深い検査が必要とされる被検者の被検者情報を検査能力が高い検査者へ割り当てることができる。なお、検査割当回路２４は、算出された検査注意度がこの閾値以上又は超でないとき、検査順番待ち人数が検査者間で均等になるように被検者情報を割り当てればよい。
For example, when the threshold is “3000”, the
そして、検査割当回路２４は、被検者情報、マンモグラフィ画像及び所見情報を当該検査者情報の超音波診断装置６へ送信する。また、検査割当回路２４は、被検者情報が割り当てられた超音波診断装置６を特定可能な超音波診断装置ＩＤを当該被検者の携帯情報端末１へ送信する。さらに、検査割当回路２４は、この被検者情報を当該超音波診断装置６が設けられた超音波検査室ゲート装置７へ送信する。携帯情報端末１は、この超音波診断装置ＩＤに応じた案内情報をディスプレイに表示する。このとき、携帯情報端末１は、例えば、当該超音波診断装置６が設けられた超音波検査室の番号や、当該マンモグラフィ検査室への移動経路を案内情報として表示する。被検者は、案内情報を参照することによって、割り当てられた検査者に応じた超音波診断装置が設けられた超音波検査室へ行くことができる。例えば、超音波検査室の入口には、超音波検査室ゲート装置７が設けられる。
Then, the
この実施形態の超音波検査室ゲート装置７（図１参照）では、構成要素、読取部・判定部にて行なわれる各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路７１に記憶されている。処理回路７２は、プログラムを記憶回路７１から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実行するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路７２は、図１の処理回路７２内に示された各機能を有することとなる。
In the ultrasonic examination room gate device 7 (see FIG. 1) of this embodiment, each processing function performed by the components and the reading unit / determination unit is stored in the storage circuit 71 in the form of a program executable by a computer. ing. The
なお、図１の例では、単一の処理回路７２にて読取部・判定部にて行なわれる処理機能が実現されるものとして説明する。但し、複数の分離したプロセッサを組み合わせ、各プロセッサがプログラムを実行することにより処理機能が実現されてもよい。
In the example of FIG. 1, the processing function performed by the reading unit / determination unit is realized by a
例えば、被検者が、当該検査室に設けられた超音波検査室ゲート装置７に携帯情報端末１をかざすと、処理回路７２は、当該携帯情報端末１から被検者情報を読み取る（読取機能７２１）。被検者情報を読み取る技術の例としては、一般的なＲＦＩＤ技術やバーコード技術が挙げられる。
For example, when the subject holds the
処理回路７２は、読み取られた被検者情報と検査割当回路２４から受けた被検者情報とを参照して、読み取られた被検者情報が検査割当回路２４から受けた被検者情報に含まれるか否かを判定する（判定機能７２２）。集団検診では通常、１つの超音波診断装置６に複数の被検者情報が割り当てられる。処理回路７２は、読み取られた被検者情報すなわち当該検査室へ到着した被検者の被検者情報が、当該超音波診断装置６に割り当てられた複数の被検者情報に含まれるか否かを判定する。
The
処理回路７２は、読み取られた被検者情報が検査割当回路２４から受けた被検者情報に含まれると判定したとき、ゲート７３へ開放信号を出力する。ゲート７３は、開放信号を受けて開放する。それにより、被検者は当該超音波検査室への入室（通過）が許可される。
When the
処理回路７２は、読み取られた被検者情報が検査割当回路２４から受けた被検者情報に含まれないと判定したとき、開放信号を出力しない。このとき処理回路７２は、当該検査室へ割り当てられていない旨を示す文字情報、当該被検者が未だマンモグラフィ検査を受けていない旨を示す文字情報、又は当該被検者が未だ問診に回答していない旨を示す文字情報をディスプレイ７４に表示する。なお、これら文字情報は、携帯情報端末１に表示されてもよい。それにより、被検者は、表示された文字情報を視認することによって、超音波検査室を間違えたこと、未だマンモグラフィ検査を受けていないこと、又は問診に未回答であることを把握することができる。またこの場合、ゲート７３は開放されない。したがって、被検者が割り当てられていない超音波検査室に誤って入ることを防止することができる。また、未だマンモグラフィ検査を受けていない被検者が超音波検査室に誤って入ることを防止することができる。また、問診に回答していない被検者が超音波検査室に誤って入ることを防止することができる。なお、ゲート７３を実現する技術の例としては、一般的な自動ドア技術が挙げられる。または、物理的に開閉するドアを用いることなく、携帯情報端末１または超音波検査室ゲート装置７からの警告音等により、被検者に注意を促すような技術でもよい。
When the
超音波診断装置６は、情報処理装置２と通信可能に接続される。超音波診断装置６のハードウェア及びソフトウェア構成には、一般的なハードウェア及びソフトウェア構成が適用される。超音波検査技師は、超音波診断装置６を用いて被検者の***の超音波画像を撮影する。超音波検査技師は、撮影された超音波画像並びに情報処理装置２から受けた所見情報及びマンモグラフィ画像を視認しながら、当該被検者の***検診を行うことができる。なお、処理回路７２が超音波診断装置６に備えられ、超音波検査の前に当該被検者情報が検査割当回路２４から受けた被検者情報に含まれるか否かが判定されてもよい。
The ultrasonic diagnostic apparatus 6 is connected to the
本明細書において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、専用又は汎用のＣＰＵ（ｃｅｎｔｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｃｉｒｃｕｉｔ（ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）、或いは、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Ｓｉｍｐｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｖｉｃｅ：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサは、メモリに保存された、若しくはプロセッサの回路内に直接組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。プログラムを記憶するメモリはプロセッサごとに個別に設けられるものであっても構わないし、或いは図１及び図２における各記憶回路（２１，４１，７１）が各プロセッサの機能に対応するプログラムを記憶するものであっても構わない。なお、本実施例の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。さらに、図１及び図２における複数の構成要素を１つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。 The term “processor” used in this specification refers to, for example, a dedicated or general-purpose central processing unit (CPU), an artificial circuit (Application Specific Integrated Circuit), or an application specific integrated circuit (IC) circuit. (For example, Simple Programmable Logic Device (SPLD), Complex Programmable Logic Device (CPLD), and Field Programmable Gate Array (FPGA). ) Refers to a circuit such as. The processor realizes the function by reading and executing a program stored in the memory or directly incorporated in the circuit of the processor. The memory for storing the program may be provided individually for each processor, or each storage circuit (21, 41, 71) in FIGS. 1 and 2 stores a program corresponding to the function of each processor. It doesn't matter. Each processor of the present embodiment is not limited to being configured as a single circuit for each processor, but may be configured as a single processor by combining a plurality of independent circuits to realize the function. Good. Further, a plurality of components in FIGS. 1 and 2 may be integrated into one processor to realize the function.
特許請求の範囲における乳腺密度指標算出部は、実施形態における乳腺密度算出機能に対応する。特許請求の範囲における読影者情報記憶部は、実施形態における読影者情報記憶回路に対応する。特許請求の範囲における読影割当部は、実施形態における読影割当回路に対応する。特許請求の範囲における読影注意度算出部は、実施形態における読影注意度算出機能２３２に対応する。特許請求の範囲における読影割当人数記憶部は、実施形態における読影割当人数記憶回路に対応する。特許請求の範囲における読影状況指標算出部は、実施形態における読影状況指標算出機能２３３に対応する。特許請求の範囲における読取部は、実施形態における読取機能に対応する。特許請求の範囲における判定部は、実施形態における判定機能に対応する。特許請求の範囲における表示部は、実施形態におけるディスプレイに対応する。特許請求の範囲における異常所見レベル算出部は、実施形態における異常所見レベル算出機能２２３に対応する。特許請求の範囲における検査者情報記憶部は、実施形態における検査者情報記憶回路に対応する。特許請求の範囲における検査割当部は、実施形態における検査割当機能に対応する。特許請求の範囲における検査割当人数記憶部は、実施形態における検査割当人数記憶回路に対応する。特許請求の範囲における検査状況指標算出部は、実施形態における検査状況指標算出機能２４３に対応する。特許請求の範囲におけるマンモグラフィ装置割当部は、実施形態におけるマンモグラフィ装置割当機能２２１に対応する。
The mammary gland density index calculation unit in the claims corresponds to the mammary gland density calculation function in the embodiment. The interpreter information storage unit in the claims corresponds to the interpreter information storage circuit in the embodiment. The interpretation assignment unit in the claims corresponds to the interpretation assignment circuit in the embodiment. The interpretation attention level calculation unit in the claims corresponds to the interpretation attention
図１３Ａ及び図１３Ｂは、実施形態に係る医用情報処理システムの動作を示すフローチャートである。 13A and 13B are flowcharts showing the operation of the medical information processing system according to the embodiment.
ステップＳ１０１：被検者は、アンケートソフトを介して、問診に対する回答を携帯情報端末１へ入力する。携帯情報端末１は、問診結果を表す問診情報を当該被検者情報とともに情報処理装置２へ送信する。
Step S101: The subject inputs an answer to the inquiry to the
ステップＳ１０２：ステップＳ１０２は、マンモグラフィ装置割当機能２２１に対応するステップである。このステップは、処理回路２２がメモリからマンモグラフィ装置割当機能２２１に対応する所定のプログラムを読み出し実行することにより、マンモグラフィ装置割当機能２２１が実現されるステップである。処理回路２２は、マンモグラフィ装置３に携帯情報端末１からの被検者情報を割り当てる。処理回路２２は、被検者情報が割り当てられたマンモグラフィ装置３を特定可能なマンモグラフィ装置ＩＤを当該被検者の携帯情報端末１へ送信する。また、処理回路２２は、この被検者情報を当該マンモグラフィ装置３及びマンモグラフィ検査室ゲート装置４へ送信する。
Step S102: Step S102 is a step corresponding to the mammography
ステップＳ１０３：ステップＳ１０３は、読取機能４２１及び判定機能４２２に対応するステップである。このステップは、処理回路４２がメモリから読取機能４２１及び判定機能４２２に対応する所定のプログラムを読み出し実行することにより、読取機能４２１及び判定機能４２２が実現されるステップである。処理回路４２は、当該携帯情報端末１から被検者情報を読み取る。処理回路４２は、読み取られた被検者情報と処理回路２２から受けた被検者情報とを参照して、読み取られた被検者情報が処理回路２２から受けた被検者情報に含まれるか否かを判定する。
Step S103: Step S103 is a step corresponding to the
ステップＳ１０４：処理回路４２は、読み取られた被検者情報が処理回路２２から受けた被検者情報に含まれると判定したとき（ステップＳ１０３；ＹＥＳ）、ゲート４３へ開放信号を出力する。ゲート４３は、開放信号を受けて開放する。それにより、被検者は当該マンモグラフィ検査室に入室することができる。
Step S104: When the
ステップＳ１０５：処理回路４２は、読み取られた被検者情報が処理回路２２から受けた被検者情報に含まれないと判定したとき（ステップＳ１０３；ＮＯ）、開放信号を出力しない。このとき処理回路４２は、当該検査室へ割り当てられていない旨を示す文字情報、又は当該被検者が未だ問診に回答していない旨を示す文字情報をディスプレイ４４に表示する。
Step S105: When the
ステップＳ１０６：マンモグラフィ装置３は、被検者の***のマンモグラフィ画像を撮影する。マンモグラフィ装置３は、このマンモグラフィ画像を当該被検者情報とともに情報処理装置２へ出力する。
Step S106: The
ステップＳ１０７：ステップＳ１０７は、乳腺密度指標算出機能２２２に対応するステップである。このステップは、処理回路２２がメモリから乳腺密度指標算出機能２２２に対応する所定のプログラムを呼び出し実行することにより、乳腺密度指標算出機能２２２が実現されるステップである。処理回路２２は、マンモグラフィ検査のために順次取得されたマンモグラフィ画像に基づいて、当該被検者の乳腺密度の程度を表す乳腺密度指標を算出する。例えば、処理回路２２は、脂肪領域及び乳腺領域の面積（画素数）に対する乳腺領域の面積の割合（百分率等）を乳腺密度として算出する。そして、処理回路２２は、算出した乳腺密度と乳腺密度指標設定情報とを参照して、当該乳腺密度に対応するカテゴリを特定する。そして、処理回路２２は、特定されたカテゴリに設定された乳腺密度指標を特定することによって、乳腺密度指標を算出する。処理回路２２は、算出された乳腺密度指標を当該マンモグラフィ画像に付帯して、当該被検者情報とともに読影割当回路２３へ出力する。
Step S107: Step S107 is a step corresponding to the mammary gland density
ステップＳ１０８：ステップＳ１０８は、読影注意度算出機能２３２に対応するステップである。このステップは、読影割当回路２３がメモリから読影注意度算出機能２３２に対応する所定のプログラムを読み出し実行することにより、読影注意度算出機能２３２が実現されるステップである。読影割当回路２３は、処理回路２２から乳腺密度指標を受けて、当該被検者の乳腺密度指標に対応する乳腺密度指標を特定する。読影割当回路２３は、携帯情報端末１から問診情報を受けて、当該被検者の問診情報に対応する問診情報指標を特定する。そして、読影割当回路２３は、乳腺密度指標と問診情報とに基づいて、当該被検者の読影注意度を算出する。
Step S108: Step S108 is a step corresponding to the interpretation
ステップＳ１０９：ステップＳ１０９は、読影状況指標算出機能２３３に対応するステップである。このステップは、読影割当回路２３がメモリから読影状況指標算出機能２３３に対応する所定のプログラムを読み出し実行することにより、読影状況指標算出機能２３３が実現されるステップである。読影割当回路２３は、読影者指標と新たな被検者情報を受けたときの読影順番待ち人数とに基づいて、読影者ごとの読影状況指標を算出する。
Step S109: Step S109 is a step corresponding to the interpretation status index calculation function 233. This step is a step in which the interpretation situation index calculation function 233 is realized by the
ステップＳ１１０：ステップＳ１１０は、読影割当回路２３がメモリから所定のプログラムを読み出し実行することにより実現されるステップである。読影割当回路２３は、読影注意度が高い被検者情報ほど、読影状況指標が高い読影者情報に当該被検者情報を割り当てる。読影割当回路２３は、被検者情報及びマンモグラフィ画像を、当該読影者情報の読影端末５へ送信する。
Step S110: Step S110 is a step realized when the
ステップＳ１１１：読影者は、読影端末５を用いて、読影割当回路２３から受信したマンモグラフィ画像に対する読影を行うことができる。読影者は、当該被検者に係る所見情報を入力する。読影者は、読影が終了すると、所定の終了操作を行う。そして、読影端末５は、入力された所見情報を当該被検者情報とともに情報処理装置２へ送信する。読影割当人数記憶回路２３１は、読影者による読影が終了するごとに、当該読影者情報に割り当てられている被検者情報の数を更新して記憶する。
Step S <b> 111: The radiogram interpreter can use the
ステップＳ１１２：ステップＳ１１２は、異常所見レベル算出機能２２３に対応するステップである。このステップは、処理回路２２がメモリから異常所見レベル算出機能２２３に対応する所定のプログラムを読み出し実行することにより、異常所見レベル算出機能２２３が実現されるステップである。処理回路２２は、マンモグラフィ画像に対する読影に係る所見を表す所見情報を取得し、当該被検者の異常所見及び異常所見レベルを特定することによって異常所見レベルを算出する。処理回路２２は、算出された異常所見レベルを検査割当回路２４へ出力する。
Step S112: Step S112 is a step corresponding to the abnormal finding
ステップＳ１１３：ステップＳ１１３は、検査注意度算出機能２４２に対応するステップである。このステップは、検査割当回路２４がメモリから検査注意度算出機能２４２に対応する所定のプログラムを読み出し実行することにより、検査注意度算出機能２４２が実現されるステップである。検査割当回路２４は、検査割当回路２４は、乳腺密度指標と異常所見レベルとに基づいて、当該被検者情報の検査注意度を算出する。検査割当回路２４は、検査割当回路２４は、処理回路２２から乳腺密度指標を受けて、当該被検者の乳腺密度指標に対応する乳腺密度指標を特定する。検査割当回路２４は、特定された乳腺密度指標と算出された異常所見レベルとに基づいて、当該被検者の検査注意度を算出する。
Step S113: Step S113 is a step corresponding to the inspection attention
ステップＳ１１４：ステップＳ１１４は、検査状況指標算出機能２４３に対応するステップである。このステップは、検査割当回路２４がメモリから検査状況指標算出機能２４３に対応する所定のプログラムを読み出し実行することにより、検査状況指標算出機能２４３が実現されるステップである。検査割当回路２４は、検査者指標と新たな被検者情報を受けたときの検査順番待ち人数とに基づいて、検査者ごとの検査状況指標を算出する。
Step S114: Step S114 is a step corresponding to the examination status index calculation function 243. This step is a step in which the examination assignment index calculation function 243 is realized by the
ステップＳ１１５：ステップＳ１１５は、検査割当回路２４がメモリから所定のプログラムを読み出し実行することにより実現されるステップである。検査割当回路２４は、検査注意度が高い被検者情報ほど、検査状況指標が高い検査者情報に当該被検者情報を割り当てる。検査割当回路２４は、被検者情報、マンモグラフィ画像及び所見情報を当該検査者情報の超音波診断装置６へ送信する。また、検査割当回路２４は、被検者情報が割り当てられた超音波診断装置６を特定可能な超音波診断装置ＩＤを当該被検者の携帯情報端末１へ送信する。さらに、検査割当回路２４は、この被検者情報を当該超音波診断装置６が設けられた超音波検査室ゲート装置７へ送信する。携帯情報端末１は、この超音波診断装置ＩＤに応じた案内情報をディスプレイに表示する。
Step S115: Step S115 is a step realized by the
ステップＳ１１６：ステップＳ１１６は、読取機能７２１及び判定機能７２２に対応するステップである。このステップは、処理回路７２がメモリから読取機能７２１及び判定機能７２２に対応する所定のプログラムを読み出し実行することにより、読取機能７２１及び判定機能７２２が実現されるステップである。処理回路７２は、当該携帯情報端末１から被検者情報を読み取る。処理回路７２は、読み取られた被検者情報と検査割当回路２４から受けた被検者情報とを参照して、読み取られた被検者情報が検査割当回路２４から受けた被検者情報に含まれるか否かを判定する。
Step S116: Step S116 is a step corresponding to the
ステップＳ１１７：処理回路７２は、読み取られた被検者情報が検査割当回路２４から受けた被検者情報に含まれると判定したとき（ステップＳ１１６；ＹＥＳ）、ゲート７３へ開放信号を出力する。ゲート７３は、開放信号を受けて開放する。それにより、被検者は当該超音波検査室に入室することができる。
Step S117: When the
ステップＳ１１８：処理回路７２は、読み取られた被検者情報が検査割当回路２４から受けた被検者情報に含まれないと判定したとき（ステップＳ１１６；ＮＯ）、開放信号を出力しない。このとき処理回路７２は、当該検査室へ割り当てられていない旨を示す文字情報、当該被検者が未だマンモグラフィ検査を受けていない旨を示す文字情報、又は当該被検者が未だ問診に回答していない旨を示す文字情報をディスプレイ７４に表示する。
Step S118: When the
ステップＳ１１９：超音波検査技師は、超音波診断装置６を用いて被検者の***の超音波画像を撮影する。超音波検査技師は、撮影された超音波画像並びに情報処理装置２から受けた所見情報及びマンモグラフィ画像を視認しながら、当該被検者の***検診を行うことができる。検査割当人数記憶回路２４１は、検査者による超音波検査が終了するごとに、当該検査者情報に割り当てられている被検査情報の数を更新して記憶する。
Step S119: The ultrasonic examination engineer takes an ultrasonic image of the breast of the subject using the ultrasonic diagnostic apparatus 6. The sonographer can perform breast examination of the subject while visually recognizing the taken ultrasound image, the finding information received from the
実施形態の医用情報処理システムによれば、被検者の乳腺密度や問診情報に基づいて、注意深く読影される必要がある被検者ほど、読影能力が高い読影者に割り当てる。それにより、病変の見落としの防止を図ることができる。 According to the medical information processing system of the embodiment, based on the breast density of the subject and the inquiry information, the subject who needs to be interpreted carefully is assigned to the interpreter with higher interpretation ability. Thereby, it is possible to prevent oversight of the lesion.
また、実施形態の医用情報処理システムによれば、読影順番待ち人数に基づいて、注意深く読影される必要がある被検者を読影能力が高くかつ被検者の待ち人数が少ない読影者へ割り当てる。それにより、検診の時間が長くなることを防ぎつつ、病変の見落としの防止を図ることができる。 In addition, according to the medical information processing system of the embodiment, subjects who need to be interpreted carefully are assigned to those who have a high interpretation ability and a small number of subjects waiting based on the number of people waiting for the interpretation order. Thereby, it is possible to prevent the lesion from being overlooked while preventing the examination time from becoming long.
また、実施形態の医用情報処理システムによれば、マンモグラフィ検査室ゲート装置を含み、被検者に貸与された携帯情報端末からの被検者情報とマンモグラフィ装置へ送信された被検者情報とを照合及び判定する。それにより、被検者の取り違えの防止を図ることもできる。 Further, according to the medical information processing system of the embodiment, the subject information from the portable information terminal lent to the subject and the subject information transmitted to the mammography device are included, including the mammography examination room gate device. Check and judge. Thereby, it is possible to prevent the subject from being mistaken.
また、実施形態の医用情報処理システムによれば、被検者の乳腺密度や所見情報に基づいて、注意深く検査される必要がある被検者ほど、検査能力が高い検査者に割り当てる。それにより、病変の見落としの防止を図ることができる。 In addition, according to the medical information processing system of the embodiment, a subject who needs to be carefully examined is assigned to an examiner with a high examination capability based on the breast density and findings information of the subject. Thereby, it is possible to prevent oversight of the lesion.
また、実施形態の医用情報処理システムによれば、検査順番待ち人数に基づいて、注意深く検査される必要がある被検者を検査能力が高くかつ被検者の待ち人数が少ない検査者へ割り当てる。それにより、検診の時間が長くなることを防ぎつつ、病変の見落としの防止を図ることができる。 In addition, according to the medical information processing system of the embodiment, subjects who need to be carefully examined are assigned to examiners who have a high examination capability and a small number of subjects waiting based on the number of examination waiting people. Thereby, it is possible to prevent the lesion from being overlooked while preventing the examination time from becoming long.
また、実施形態の医用情報処理システムによれば、超音波検査室ゲート装置を含み、被検者に貸与された携帯情報端末からの被検者情報と超音波診断装置へ送信された被検者情報とを参照及び判定する。それにより、被検者の取り違えの防止を図ることもできる。 In addition, according to the medical information processing system of the embodiment, the subject information transmitted from the portable information terminal lent to the subject and the ultrasound diagnostic device, including the ultrasound examination room gate device Refer to and determine information. Thereby, it is possible to prevent the subject from being mistaken.
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これら実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することを意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。 Although several embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the spirit of the invention. These embodiments and their modifications are included in the scope and gist of the invention, and are also included in the invention described in the claims and the equivalents thereof.
１ 携帯情報端末
２ 情報処理装置
３ マンモグラフィ装置
４ マンモグラフィ検査室ゲート装置
５ 読影端末
６ 超音波診断装置
７ 超音波検査室ゲート装置
２１、４１、７１ 記憶回路
２２、４２、７２ 処理回路
２３ 読影割当回路
２４ 検査割当回路
２５ 読影者情報記憶回路
２６ 検査者情報記憶回路
４３、７３ ゲート
４４、７４ ディスプレイ
２２１ マンモグラフィ装置割当機能
２２２ 乳腺密度指標算出機能
２２３ 異常所見レベル算出機能
２３１ 読影割当人数記憶回路
２３２ 読影注意度算出機能
２３３ 読影状況指標算出機能
２４１ 検査割当人数記憶回路
２４２ 検査注意度算出機能
２４３ 検査状況指標算出機能
４２１、７２１ 読取機能
４２２、７２２ 判定機能
DESCRIPTION OF
Claims (9)
マンモグラフィ画像に基づいて、乳腺密度の程度を表す乳腺密度指標を算出する乳腺密度指標算出部と、
前記マンモグラフィ画像の複数の読影者について読影能力を表す読影者指標を予め記憶する読影者情報記憶部と、
前記乳腺密度指標及び前記読影者指標に基づいて、前記マンモグラフィ画像を読影する前記読影者を割り当てる読影割当部と、
を有する医用情報処理システム。 A medical information processing system for managing mammography examinations for a plurality of subjects,
A mammary density index calculating unit that calculates a mammary density index representing the degree of mammary density based on the mammography image;
An interpreter information storage unit that stores in advance an interpreter index representing the interpretation ability of a plurality of interpreters of the mammography image;
Based on the breast density index and the interpreter index, an interpretation assigning unit that assigns the interpreter who interprets the mammography image;
A medical information processing system.
ことを特徴とする請求項１に記載の医用情報処理システム。 The interpretation assigning unit is configured to be capable of accepting input of interview information representing an interview result of the subject, calculates an interpretation attention level based on the interview information, the interpretation attention level, the breast density index, and the The medical information processing system according to claim 1, wherein the radiogram interpreter is assigned to the subject based on a radiogram interpreter index.
前記読影注意度と前記乳腺密度指標とに基づいて、当該被検者の読影注意度を算出する読影注意度算出部と、
割り当てられている前記被検者の数を前記読影者ごとに順次記憶する読影割当人数記憶部と、
前記被検者の数及び前記読影者指標に基づいて、前記読影者の読影状況を表す読影状況指標を順次算出する読影状況指標算出部と、
を含み、
前記読影注意度が高い前記被検者ほど、前記読影状況指標が高い前記読影者を当該被検者に割り当てる
ことを特徴とする請求項３に記載の医用情報処理システム。 The interpretation assignment unit
Based on the interpretation attention level and the mammary gland density index, an interpretation attention level calculation unit that calculates the interpretation attention level of the subject,
An interpretation assigned number storage unit for sequentially storing the number of the assigned subjects for each of the interpreters;
Based on the number of examinees and the interpreter index, an interpretation status index calculation unit that sequentially calculates an interpretation status index representing the interpretation status of the interpreter;
Including
4. The medical information processing system according to claim 3, wherein the subject having a higher degree of interpretation attention is assigned the subject having the higher interpretation status index to the subject.
前記マンモグラフィ検査の検査室に設けられ、前記読影割当部と通信可能なマンモグラフィ検査室ゲート装置と、
前記読影割当部が、前記問診情報の入力を受け付けたとき、当該被検者情報をマンモグラフィ装置へ割り当てるマンモグラフィ装置割当部と、
をさらに有し、
前記マンモグラフィ検査室ゲート装置は、
前記携帯情報端末から前記被検者情報を読み取る読取部と、
読み取られた前記被検者情報が前記マンモグラフィ装置割当部から受けた前記被検者情報のうちに含まれるか否か判定する判定部と、
読み取られた前記被検者情報が前記マンモグラフィ装置割当部から受けた前記被検者情報のうちに含まれると判定されたときに通過を許可するゲートと、
を有する請求項３に記載の医用情報処理システム。 A portable information terminal capable of storing the subject information of the subject and portable by the subject;
A mammography examination room gate device provided in the examination room for the mammography examination and capable of communicating with the interpretation assignment unit;
When the interpretation assignment unit accepts the input of the inquiry information, a mammography device assignment unit that assigns the subject information to a mammography device;
Further comprising
The mammography examination room gate device is:
A reading unit for reading the subject information from the portable information terminal;
A determination unit that determines whether or not the read subject information is included in the subject information received from the mammography apparatus allocating unit;
A gate that permits passage when it is determined that the read subject information is included in the subject information received from the mammography apparatus allocating unit;
The medical information processing system according to claim 3.
マンモグラフィ画像に基づいて、乳腺密度の程度を表す乳腺密度指標を算出する乳腺密度指標算出部と、
前記マンモグラフィ画像に対する読影に係る所見を表す所見情報を取得し、異常所見レベルを算出する異常所見レベル算出部と、
前記超音波検査に係る複数の検査者について検査能力を表す検査者指標を予め記憶する検査者情報記憶部と、
前記乳腺密度指標、前記異常所見レベル及び前記検査者指標に基づいて、前記超音波検査に係る前記検査者を割り当てる検査割当部と、
を有する医用情報処理システム。 A medical information processing system for managing a mammography test, which is a test performed first, and an ultrasonic test, which is a test performed later, for a plurality of subjects,
A mammary density index calculating unit that calculates a mammary density index representing the degree of mammary density based on the mammography image;
An abnormal finding level calculation unit that obtains finding information indicating findings relating to interpretation of the mammography image and calculates an abnormal finding level;
An inspector information storage unit that stores in advance an inspector index representing inspection capability for a plurality of inspectors related to the ultrasonic inspection;
Based on the mammary gland density index, the abnormal finding level and the examiner index, an examination assigning unit that assigns the examiner related to the ultrasonic examination,
A medical information processing system.
前記乳腺密度指標と前記異常所見レベルとに基づいて、当該被検者の検査注意度を算出する検査注意度算出部を含み、
前記検査注意度が高い前記被検者ほど、前記検査能力が高い前記検査者を当該被検者に割り当てることを特徴とする請求項６に記載の医用情報処理システム。 The inspection allocation unit
Based on the mammary gland density index and the abnormal finding level, including an inspection attention level calculation unit that calculates the inspection attention level of the subject,
The medical information processing system according to claim 6, wherein the examiner having the higher examination attention level assigns the examiner having the higher examination capability to the subject.
割り当てられている前記被検者の数を前記検査者ごとに順次記憶する検査割当人数記憶部と、
前記被検者の数及び検査者指標に基づいて、前記検査者の検査状況を表す検査状況指標を順次算出する検査状況指標算出部と、
を含み、
前記検査注意度が高い前記被検者ほど、前記検査状況指標が高い前記検査者を当該被検者に割り当てる
ことを特徴とする請求項７に記載の医用情報処理システム。 The inspection allocation unit
An examination assigned number storage unit for sequentially storing the number of the assigned subjects for each examiner;
Based on the number of examinees and the examiner index, an examination status index calculation unit that sequentially calculates an examination status index representing the examination status of the examiner;
Including
The medical information processing system according to claim 7, wherein the examiner with the higher examination attention level assigns the examiner with the higher examination status index to the subject.
前記超音波検査の検査室に設けられ、前記検査割当部と通信可能な超音波検査室ゲート装置と、
をさらに有し、
前記検査割当部は、前記検査者に対応する前記超音波検査室ゲート装置へ該検査者に割り当てられた被検者情報を出力し、
前記超音波検査室ゲート装置は、
前記携帯情報端末から前記被検者情報を読み取る読取部と、
読み取られた前記被検者情報が前記検査割当部から受けた前記被検者情報のうちに含まれるか否か判定する判定部と、
読み取られた前記被検者情報が前記検査割当部から受けた前記被検者情報のうちに含まれると判定されたときに通過を許可するゲートと、
を有する請求項６に記載の医用情報処理システム。 A portable information terminal capable of storing the subject information of the subject and portable by the subject;
An ultrasonic examination room gate device provided in the examination room of the ultrasonic examination and capable of communicating with the examination assignment unit;
Further comprising
The examination assigning unit outputs subject information assigned to the examiner to the ultrasonic examination room gate device corresponding to the examiner,
The ultrasonic examination room gate device is:
A reading unit for reading the subject information from the portable information terminal;
A determination unit for determining whether or not the read subject information is included in the subject information received from the examination assignment unit;
A gate that permits passage when it is determined that the read subject information is included in the subject information received from the examination assignment unit;
The medical information processing system according to claim 6.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2015082925A JP6747777B2 (en) | 2015-04-15 | 2015-04-15 | Medical information processing system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2015082925A JP6747777B2 (en) | 2015-04-15 | 2015-04-15 | Medical information processing system |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2016206693A true JP2016206693A (en) | 2016-12-08 |
| JP6747777B2 JP6747777B2 (en) | 2020-08-26 |
Family
ID=57487097
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2015082925A Active JP6747777B2 (en) | 2015-04-15 | 2015-04-15 | Medical information processing system |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP6747777B2 (en) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2019058606A (en) * | 2017-09-28 | 2019-04-18 | 富士フイルム株式会社 | Breast type identification device, method, and program |
| CN109830284A (en) * | 2017-11-23 | 2019-05-31 | 天启慧眼(北京)信息技术有限公司 | The analysis method and device of medical image |
| WO2019225084A1 (en) * | 2018-05-23 | 2019-11-28 | Eizo株式会社 | Information processing device, information processing method, and computer program |
| JP2020190913A (en) * | 2019-05-22 | 2020-11-26 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | Image-reading supporting device and method for supporting image-reading |
| JPWO2021009804A1 (en) * | 2019-07-12 | 2021-01-21 |
Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000041977A (en) * | 1998-07-28 | 2000-02-15 | Canon Inc | Image processing apparatus, image reading system and storing medium |
| JP2007312918A (en) * | 2006-05-24 | 2007-12-06 | Konica Minolta Medical & Graphic Inc | Evaluator |
| JP2008250502A (en) * | 2007-03-29 | 2008-10-16 | Fujitsu Ltd | Attending technologist decision program, attending technologist decision apparatus and attending technologist decision method |
| JP2008293166A (en) * | 2007-05-23 | 2008-12-04 | Nec Corp | Consultation management system, portable terminal, consultation management terminal, program and consultation management method |
| JP3148683U (en) * | 2008-12-09 | 2009-02-26 | ラディオ・パソロジカル・バーチャル・カンファレンス株式会社 | A system to manage information about patients |
| JP2009157527A (en) * | 2007-12-25 | 2009-07-16 | Canon Inc | Medical image processor, medical image processing method and program |
| JP2009268726A (en) * | 2008-05-08 | 2009-11-19 | Toshiba Corp | Image display, mammographic apparatus and image display program |
| JP2010039900A (en) * | 2008-08-07 | 2010-02-18 | Toshiba Corp | Diagnostic request support device, doctor retrieval device, diagnosis requesting method and image diagnosis management method |
| WO2012005023A1 (en) * | 2010-07-07 | 2012-01-12 | コニカミノルタエムジー株式会社 | Medical image display system and program |
| JP2014199557A (en) * | 2013-03-29 | 2014-10-23 | パナソニックヘルスケア株式会社 | Medical examination support system |
| JP2015027450A (en) * | 2013-07-03 | 2015-02-12 | 株式会社東芝 | Medical information processing system, medical information processing program and ultrasonic diagnostic device |
-
2015
- 2015-04-15 JP JP2015082925A patent/JP6747777B2/en active Active
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000041977A (en) * | 1998-07-28 | 2000-02-15 | Canon Inc | Image processing apparatus, image reading system and storing medium |
| JP2007312918A (en) * | 2006-05-24 | 2007-12-06 | Konica Minolta Medical & Graphic Inc | Evaluator |
| JP2008250502A (en) * | 2007-03-29 | 2008-10-16 | Fujitsu Ltd | Attending technologist decision program, attending technologist decision apparatus and attending technologist decision method |
| JP2008293166A (en) * | 2007-05-23 | 2008-12-04 | Nec Corp | Consultation management system, portable terminal, consultation management terminal, program and consultation management method |
| JP2009157527A (en) * | 2007-12-25 | 2009-07-16 | Canon Inc | Medical image processor, medical image processing method and program |
| JP2009268726A (en) * | 2008-05-08 | 2009-11-19 | Toshiba Corp | Image display, mammographic apparatus and image display program |
| JP2010039900A (en) * | 2008-08-07 | 2010-02-18 | Toshiba Corp | Diagnostic request support device, doctor retrieval device, diagnosis requesting method and image diagnosis management method |
| JP3148683U (en) * | 2008-12-09 | 2009-02-26 | ラディオ・パソロジカル・バーチャル・カンファレンス株式会社 | A system to manage information about patients |
| WO2012005023A1 (en) * | 2010-07-07 | 2012-01-12 | コニカミノルタエムジー株式会社 | Medical image display system and program |
| JP2014199557A (en) * | 2013-03-29 | 2014-10-23 | パナソニックヘルスケア株式会社 | Medical examination support system |
| JP2015027450A (en) * | 2013-07-03 | 2015-02-12 | 株式会社東芝 | Medical information processing system, medical information processing program and ultrasonic diagnostic device |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 竹村 玲子: "成人病予防のためのホルモン補充療法と副作用", 医学のあゆみ, vol. 第208巻第8号, JPN6019013941, 21 February 2004 (2004-02-21), pages 703 - 716, ISSN: 0004174176 * |
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2019058606A (en) * | 2017-09-28 | 2019-04-18 | 富士フイルム株式会社 | Breast type identification device, method, and program |
| CN109830284A (en) * | 2017-11-23 | 2019-05-31 | 天启慧眼(北京)信息技术有限公司 | The analysis method and device of medical image |
| WO2019225084A1 (en) * | 2018-05-23 | 2019-11-28 | Eizo株式会社 | Information processing device, information processing method, and computer program |
| CN112087970A (en) * | 2018-05-23 | 2020-12-15 | Eizo株式会社 | Information processing apparatus, information processing method, and computer program |
| JPWO2019225084A1 (en) * | 2018-05-23 | 2021-03-11 | Eizo株式会社 | Information processing equipment, information processing methods, computer programs |
| CN112087970B (en) * | 2018-05-23 | 2023-08-08 | Eizo株式会社 | Information processing apparatus, information processing method, and recording medium |
| US11810293B2 (en) | 2018-05-23 | 2023-11-07 | Eizo Corporation | Information processing device, information processing method, and computer program |
| JP2020190913A (en) * | 2019-05-22 | 2020-11-26 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | Image-reading supporting device and method for supporting image-reading |
| JP7478518B2 (en) | 2019-05-22 | 2024-05-07 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | Image interpretation support device and image interpretation support method |
| JPWO2021009804A1 (en) * | 2019-07-12 | 2021-01-21 | ||
| WO2021009804A1 (en) * | 2019-07-12 | 2021-01-21 | Eizo株式会社 | Method for learning threshold value |
| JP7019104B2 (en) | 2019-07-12 | 2022-02-14 | Eizo株式会社 | Threshold learning method |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP6747777B2 (en) | 2020-08-26 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6747777B2 (en) | Medical information processing system | |
| Wojcinski et al. | The Automated Breast Volume Scanner (ABVS): initial experiences in lesion detection compared with conventional handheld B-mode ultrasound: a pilot study of 50 cases | |
| Schmidt et al. | A systematic review and meta-analysis of the diagnostic accuracy of fine-needle aspiration cytology for parotid gland lesions | |
| Naeger et al. | Correctly using sensitivity, specificity, and predictive values in clinical practice: how to avoid three common pitfalls | |
| US20060034503A1 (en) | Medical image processing system | |
| CN102741849A (en) | Device for detecting causes of misdiagnoses and method for detecting causes of misdiagnoses | |
| JP7416183B2 (en) | Information processing equipment, medical image display equipment and programs | |
| CN104321020A (en) | Tumor classification based on an analysis of a related ultrasonic attenuation map | |
| JP7377321B2 (en) | management system | |
| Dy et al. | Thyroid Imaging Reporting and Data System (TIRADS) in stratifying risk of thyroid malignancy at the medical city | |
| Sawada et al. | Digital volumetric measurement of mammographic density and the risk of overlooking cancer in Japanese women | |
| KR101656582B1 (en) | Method and system for detection of thyroid nodules | |
| Dickinson et al. | Quality of the screening process: An overlooked critical factor and an essential component of shared decision making about screening | |
| Lu et al. | Three applications of conformal prediction for rating breast density in mammography | |
| CN115813439A (en) | Ultrasonic image detection method and ultrasonic imaging equipment | |
| EP3362925B1 (en) | Systems and methods for generating correct radiological recommendations | |
| WO2012005023A1 (en) | Medical image display system and program | |
| Yazbek et al. | Use of ultrasound pattern recognition by expert operators to identify borderline ovarian tumors: a study of diagnostic performance and interobserver agreement | |
| RU2740219C2 (en) | Context-sensitive medical guidance engine | |
| Gandomkar et al. | Reliability of radiologists’ first impression when interpreting a screening mammogram | |
| Axelsson et al. | Simultaneous digital breast tomosynthesis and mechanical imaging in women recalled from screening: a preliminary analysis | |
| JP2019069025A (en) | Information processing device and information processing method | |
| Aljahdali et al. | Image Analysis for Ultrasound Quality Assurance | |
| JP6418792B2 (en) | Information processing method, information processing apparatus, and program | |
| Tangerud et al. | Thyroid nodules–investigation and follow-up |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A711 Effective date: 20160527 |
|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20180323 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20190325 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20190507 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20190705 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20191217 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200316 |
|
| A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20200324 |
|
| RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20200511 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20200609 |
|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20200707 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20200806 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6747777 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |