JP2016214324A - 診断支援装置、診断支援装置の制御方法、プログラム、及び診断支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】診断対象の医用画像について取得された類似症例が適切かどうかをユーザが容易に判断できるようにする。【解決手段】診断支援装置は、診断対象の医用画像である診断用画像から、所見と該所見に対応する画像の位置を検出し、検出された所見を用いて、所見および診断名と紐づけて複数の医用画像を記憶しているデータベースを検索する。診断支援装置は、上記診断用画像を検出された所見と該所見に対応する画像の位置を示す表示とともに表示部に表示させる第１の表示と、検索された医用画像を該医用画像に対応付けられている診断名とともに表示部に表示させる第２の表示とを同時または切り換えにより行う。【選択図】図３

Description

本発明は、医療に係る診断を支援する診断支援装置、診断支援方法及びプログラムに関する。

医療の分野では、光干渉断層計（ＯＣＴ）やＸ線ＣＴ装置等の撮影装置により得られた医用画像を医師が観察し診断を行うことが行われている。医師は、医用画像表示装置（Ｖｉｅｗｅｒとも呼ばれる）を用いて対象となる医用画像を表示し、Ｖｉｅｗｅｒに付随する様々な機能を用いて画像を閲覧し、診断を行う。

このような画像による診断をコンピュータにより支援する診断支援装置が開発されている。特許文献１には、撮影装置の出力を基に病変位置を推定し、推定した病変に対して指標を付与する技術が記載されている。特許文献２には、問診結果や医師による所見、画像処理による特徴量を病状情報として取得し、データベースに保存された症例の中から、取得された病状情報に紐づいた診断名や画像を抽出し、提示する技術が記載されている。

特開２０１４−４２６５０号公報 特開２００９−５９３８１号公報

Nakagomi K et al. "Multi-shape graph cuts with neighbor prior constraints and its application to lung segmentation from a chest CT volume", Med Image Anal 17(1): 62-77, 2013. （発明の実施の形態の欄で参照される） Gurcan MN et al. "Lung nodule detection on thoracic computed tomography images: preliminary evaluation of a computer-aided diagnosis system", Med Phys29(11): 2552-2558, 2002. （発明の実施の形態の欄で参照される）

しかしながら、特許文献１は推定された病変に対して指標を提示するにとどまっていた。すなわち、その推定された病変の所見や、推定された病変を有する症例が示されないため、医師は病変や指標の表示をもとに症例を類推する必要があった。一方、特許文献２では、画像処理の結果に紐づく診断名やその診断名に対応する代表的な画像を提示するにとどまり、診断対象の画像と症例との対応が把握しにくく、そのため、提示された診断名が適切か否かが判断しにくくなる場合があった。

本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、診断対象の医用画像について取得された類似症例が適切かどうかをユーザが容易に判断できるようにすることを目的とする。

上記の目的を達成するための本発明の一態様による診断支援装置は、以下の構成を備える。すなわち、
診断対象の医用画像である診断用画像から、所見と該所見に対応する画像の位置を検出する検出手段と、
所見および診断名と紐づけて複数の医用画像を記憶しているデータベースを、前記検出手段により検出された所見を用いて検索する検索手段と
前記診断用画像を、前記検出手段により検出された所見と該所見に対応する画像の位置を示す表示とともに表示部に表示させる第１の表示と、前記検索手段により検索された医用画像を該医用画像に対応付けられている診断名とともに前記表示部に表示させる第２の表示とを同時または切り換えにより行う表示制御手段と、を備える。

本発明によれば、診断対象の医用画像から検出された所見が提示されるとともに、検出された所見に基づいて取得された類似症例が提示される。これにより、ユーザ（医師）は、類似症例の適否をより容易に判定できるようになり、診断に係る負担が軽減される。

第１実施形態による診断支援装置の機能構成の一例を示すブロック図。 第１実施形態による診断支援装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図。 診断支援装置の処理の一例を示すフローチャート。 （ａ）は第一のテーブル情報の一例を示す図、（ｂ）は第二のテーブル情報の一例を示す図。 （ａ）は第１実施形態のデータベースのデータ構成例を示す図、（ｂ）は第２の実施形態のデータベースのデータ構成例を示す図。 画像処理および所見の位置の特定の一例を示す図。 第１実施形態における表示部の表示の一例を示す図。 光干渉断層計の撮影方法の一例を示す図。 第２実施形態における表示部の表示の一例を示す図。 第３実施形態による診断支援装置の機能構成の他の一例を示す図。 第３実施形態における表示部の表示の一例を示す図。

以下、本発明の好適な実施形態のいくつかについて添付の図面を参照して説明する。

＜第１実施形態＞
第１実施形態における診断支援装置は、診断の対象となる医用画像と医用画像の情報を取得し、取得した医用画像の画像処理結果（所見、および所見の位置）を当該医用画像とともに支援情報として提示することにより当該医用画像に関する診断支援を行う。また、診断支援装置は、取得した医用画像の画像処理結果（所見）を用いてデータベースに蓄積された症例を検索し、検索された症例のたとえば診断名とその医用画像を提示する。

第１実施形態では、診断支援装置が、診断対象の医用画像（以下、診断用画像ともいう）に対し画像処理を行い、画像処理結果を基に所見を同定し、その情報を医用画像上で提示する。第１実施形態では、眼科領域における光干渉断層画像（以下、ＯＣＴ像と称する）を診断対象の医用画像とするが、もちろんこれに限られるものではない。なお、本実施形態では診断対象となるＯＣＴ像は視神経乳頭と中心窩（黄斑部）を通る方向で撮影した１枚の断面像（すなわち、２次元画像）で構成されるものとする。以下、視神経乳頭と中心窩を通る方向で撮影した画像をＨスキャン像と称する。もちろん診断対象の医用画像はこれに限定されるものではなく、以下に示す所見等は、何れも診断支援装置の処理の工程を説明するための一例に過ぎない。

図１は、第１実施形態における診断支援装置１００の機能構成の一例を示す図である。本実施形態における診断支援装置１００は、光干渉断層計２００と、データベース３００に接続されている。光干渉断層計２００は、眼底に近赤外線光を当てて、その戻り光と参照光とから得られる干渉光を利用して網膜の断層画像を示すＯＣＴ像（すなわち、医用画像）を取得する。そして、取得した医用画像と、その医用画像の種類に関する情報と、撮影した部位に関する情報を、ＬＡＮ等を介して診断支援装置１００へと出力する。なお、医用画像の種類とは、たとえば、ＯＣＴ像、単純Ｘ線像、ＣＴ像といったような、モダリティに応じた医用画像の種類である。

データベース３００には医用画像とその画像に対応する診断名と所見が紐づけられて格納されている。データベース３００におけるデータ構成や所見の具体例については後述する。データベース３００は、診断支援装置１００からの要求に対して、要求に対応する症例（医用画像、診断名及び所見を含む）を診断支援装置１００へと出力する。なお、データベース３００は診断支援装置１００内部の記憶部１０４（後述）に保存される構成であってもよい。

診断支援装置１００において、医用画像取得部１０２は、光干渉断層計２００から診断支援装置１００へ送信された医用画像、その医用画像の種類に関する情報、および、その医用画像の部位（撮影した部位）に関する情報を取得する。医用画像取得部１０２で取得される医用画像は、診断対象の医用画像である。なお、光干渉断層計２００から送信されたこれらの情報を記憶部１０４に保存しておき、ユーザからの要求に応じて記憶部１０４から読み出す構成であってもよい。あるいは、診断支援装置１００にＦＤＤ、ＨＤＤ、ＣＤドライブ、ＤＶＤドライブ、ＭＯドライブ、ＺＩＰドライブ等の外部記憶装置を接続し、医用画像取得部１０２がそれらの外部記憶装置から上記の情報（医用画像、種類、部位）を取得するようにしてもよい。医用画像取得部１０２は、取得した医用画像を画像処理部１０８と表示制御部１１６へ出力し、取得した医用画像の種類と部位に関する情報を解析情報取得部１０６へ出力する。

記憶部１０４は、診断対象となる医用画像の部位毎に、診断対象の画像に付与されるべき複数の所見の候補を含む第一のテーブル情報４１と、それぞれの候補に対応する画像処理のパラメータを含む第二のテーブル情報４２とを記憶している。画像処理のパラメータは診断対象の画像に対して、所見の複数の候補のそれぞれを特定するための画像処理に必要なパラメータである。また、第二のパラメータ情報には、判定部１１０が診断対象の医用画像中に所見の候補が存在するか否かを判定するための判定基準も記録されている。第一のテーブル情報４１、第二のテーブル情報４２のデータ構成については図４（ａ）（ｂ）により後述する。

解析情報取得部１０６は、医用画像取得部１０２が取得した診断対象の医用画像の種類と部位に関する情報を基に、記憶部１０４から解析情報を取得する。より具体的には、まず、解析情報取得部１０６は、医用画像取得部１０２から受け取った医用画像の種類と部位に対応する複数の所見の候補を記憶部１０４の第一のテーブル情報４１から取得する。次に、解析情報取得部１０６は、第一のテーブル情報４１の参照により取得した複数の所見の候補のそれぞれに対応する画像処理のパラメータを記憶部１０４の第二のテーブル情報４２から取得する。解析情報取得部１０６は、こうして取得した複数の所見の候補を判定部１１０に出力し、画像処理のパラメータを画像処理部１０８へ出力する。

画像処理部１０８は、医用画像取得部１０２が取得した医用画像に対し、解析情報取得部１０６が取得した画像処理のパラメータに基づいて、画像処理を施す。画像処理部１０８は、この画像処理の結果を判定部１１０及び位置取得部１１２へと出力する。判定部１１０は、解析情報取得部１０６が取得した複数の所見の候補と、画像処理部１０８が実行した画像処理の結果に基づいて、複数の所見の候補のそれぞれが医用画像中に存在するか（すなわち、該当するか）否かを判定する。判定部１１０は、この判定の結果を位置取得部１１２及び検索部１１４へ出力する。

位置取得部１１２は、画像処理部１０８が実行した画像処理の結果と、判定部１１０で該当すると判定された所見の候補（以下、該当する所見）に基づいて、該当する所見に対応する医用画像の位置を示す情報を取得する。位置取得部１１２は、取得した位置を示す情報を、判定部１１０で該当すると判定された所見の候補と紐づけて表示制御部１１６へ出力する。検索部１１４は、判定部１１０で該当すると判定された所見の候補をキーとして、データベース３００を検索し、診断対象の医用画像と類似する画像の情報を取得する。取得した画像の情報は対象としている医用画像との類似度とともに表示制御部１１６へと出力する。

表示制御部１１６は、医用画像取得部１０２が取得した診断対象の医用画像と、位置取得部１１２が取得した、該当する所見に紐づいた医用画像上の位置を示す情報と、検索部１１４が受信した画像の情報を基に表示を制御する。具体的には、診断対象の医用画像を表示部１１８に表示させ、表示された画像において、該当する所見と、該当する所見に紐づいた位置を示す表示を表示させる。さらに、受信した類似する画像の情報を基に、類似する画像に紐づいた診断名の情報を、類似度が高い順に表示部１１８に表示させる。表示部１１８は、表示制御部１１６により制御された表示内容を表示する。

なお、図１に示した診断支援装置１００の各機能部の少なくとも一部は独立した装置として実現してもよい。また、夫々の機能を実現するソフトウェアとして実現してもよい。本実施形態では各部はそれぞれソフトウェアにより実現されているものとする。以下、ソフトウェアにより上述した診断支援装置１００の各機能部を実現するためのハードウェアの一例について説明する。

図２は、診断支援装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。ＣＰＵ１００１は、主として各構成要素の動作を制御する。主メモリ１００２は、ＣＰＵ１００１が実行する制御プログラムを格納したり、ＣＰＵ１００１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１００３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バ、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を実現するためのプログラムを格納する外部記憶装置の一例である。記憶部１０４は、磁気ディスク１００３により実現される。ＣＰＵ１００１が主メモリ１００２、磁気ディスク１００３に格納されているプログラムを実行することにより、図１に示した診断支援装置１００の機能（ソフトウェア）及び後述するフローチャートにおける処理が実現される。なお、磁気ディスク１００３に記憶されたプログラムは必要に応じて主メモリ１００２に展開され、ＣＰＵ１００１により実行される。

表示メモリ１００４は、表示用データを一時記憶する。モニタ１００５は、表示部１１８の一例であり、たとえばＣＲＴモニタや液晶モニタ等であり、表示メモリ１００４からのデータに基づいて画像やテキスト等の表示を行う。マウス１００６及びキーボード１００７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夫々行う。上記各構成要素は、共通バス１００８により互いに通信可能に接続されている。

次に、図３のフローチャートを用いて、以上のような構成を備えた本実施形態の診断支援装置１００が行う診断支援処理を説明する。図３は、診断支援装置１００が行う診断支援処理の一例を示すフローチャートである。本実施形態では、ＣＰＵ１００１が主メモリ１００２に格納されている各部の機能を実現するプログラムを実行することによりＣＰＵ１００１が図１に示す各機能部として機能し、図３に示す処理が実現される。

ステップＳ３００において、医用画像取得部１０２は、光干渉断層計２００から送信された診断対象の医用画像（診断用画像）と、医用画像の情報（医用画像の種類に関する情報と、医用画像の部位（撮影部位）に関する情報を含む）を取得する。本実施形態では、光干渉断層計２００で眼底を撮影した医用画像（Ｈスキャン像）を診断対象とする。したがって、医用画像の種類に関する情報として「ＯＣＴ像」が、医用画像の部位に関する情報として「網膜」が取得される。なお、ステップＳ３００では、被検者ＯＣＴ像の他に眼底画像が取得される。図７により後述する表示内容において、ＯＣＴ像とともに眼底画像を表示させるためである。眼底画像は、たとえば眼底カメラにより撮影され、記憶部１０４などに被検者の識別情報と関連付けて保持されており、医用画像取得部１０２は、ＯＣＴ像を撮影した被検者の識別子に関連付けられた眼底画像を取得する。

次に、ステップＳ３０１〜Ｓ３０５において、診断支援装置１００は、診断対象の医用画像である診断用画像から、所見と該所見に対応する画像の位置を検出する。まず、ステップＳ３０１において、解析情報取得部１０６は、ステップＳ３００で取得した診断用画像の種類に関する情報と診断用画像の部位に関する情報を基に、記憶部１０４の第一のテーブル情報から対応する複数の所見の候補を取得する。図４（ａ）は、記憶部１０４に記憶された第一のテーブル情報４１の一例を示す図である。第一のテーブル情報４１では、部位４１１に画像の種類４１２の情報が紐づいており、さらに画像の種類４１２の情報に所見の候補４１３が紐づいて記憶されている。中には「気管支透亮像」のように複数の画像の種類の情報に紐づいている所見もある。もちろん、複数の部位、種類に紐づいている所見が存在していてもよい。本実施形態では、部位が「網膜」であり、種類が「ＯＣＴ像」であるので、中心窩嚢胞様孔、繊維様嚢胞様孔、黄斑円孔などの所見の候補が取得される。

ステップＳ３０２において、解析情報取得部１０６は、ステップＳ３０１で第一のテーブル情報４１から取得した複数の所見の候補のそれぞれを特定するために必要な画像処理のパラメータを記憶部１０４の第二のテーブル情報４２から取得する。本実施形態では、所見の候補の情報の他に、ステップＳ３００で取得した医用画像の種類に関する情報も用いるものとする。医用画像の種類により、各所見に対応する画像の画素値等のパラメータが異なるためである。

図４（ｂ）は、記憶部１０４に記憶された第二のテーブル情報４２の一例を示す図である。たとえば、所見の候補４２１が「繊維層嚢胞様孔」であり、画像の種類４２２が「ＯＣＴ像」の場合には、「Ｘ：２５％−７５％、Ｚ：３０％−７０％、画素値：１０以下」という画像処理パラメータ４２３が紐づけられている。このような画像処理のパラメータを、ステップＳ３０１で取得した所見の候補のそれぞれについて取得する。なお、判定基準４２４は、画像処理部１０８による画像処理の結果について所見に該当するか否かを判定するための基準であり、判定部１１０により用いられる。詳細はステップＳ３０４で後述する。

次に、ステップＳ３０３において、画像処理部１０８は、ステップＳ３００で取得した診断対象の医用画像に対し、ステップＳ３０２で取得した画像処理のパラメータに基づいて画像処理を施す。なお、本実施形態ではステップＳ３０２で取得した画像処理のパラメータを適用した画像処理を実行する前に、画像処理部１０８が、診断対象の医用画像全体に対して前処理を行うものとする。具体的には、診断対象の医用画像に対してノイズ除去や画像サイズ及び濃度値の正規化を行い、ステップＳ３０２で取得したパラメータにしたがった画像処理を適用可能な状態とする。なお、以下ではＯＣＴ像は２５６階調のモノクロ画像で表されているものとする。さらに、前処理として網膜層の抽出、特に網膜色素上皮層（ＲＰＥ層）と網膜内境界膜（ＩＬＭ）の抽出が行われる 。これらの抽出は、たとえばＳｎａｋｅｓなどの公知の輪郭線抽出アルゴリズムを用いて行うことができる。

次に、複数の所見の候補にそれぞれ対応する画像処理のパラメータに基づいて、画像処理を行う。ここでは「繊維層嚢胞様孔」の画像処理のパラメータ「Ｘ：２５％−７５％、Ｚ：３０％−７０％、画素値：１０以下」を例として説明する。この場合、前処理で正規化された画像に対して上記のパラメータに従い、ＯＣＴ像のＸ座標が２５％−７５％、Ｚ座標が３０％−７０％の矩形範囲から画素値が１０以下である画素を抽出する。このような処理を複数の所見の候補のそれぞれについて行う（当然、画像処理の内容は、所見の候補ごとに、パラメータに応じて異なるものとなる）。

ステップＳ３０４において、判定部１１０は、ステップＳ３０２で取得した複数の所見の候補のそれぞれが該当するか否か（診断対象の医用画像に存在する所見か否か）を、ステップＳ３０３で実行した画像処理の結果に基づいて判定する。たとえば、「繊維層嚢胞様孔」という所見の候補に対しては、判定部１１０は、画像処理のパラメータにしたがって抽出された画素のうち隣接している画素を一つの領域とし、夫々の領域に対して縦横比（短辺／長辺）を計算する。そして、判定部１１０は、たとえば縦横比が０．７以下となる領域を「繊維層嚢胞様孔」として該当すると判定する。あるいは、「後部硝子体剥離」という所見の候補の場合は、判定部１１０は、細線化処理により抽出した線の長さが閾値以上（たとえば、画像のＸ方向の長さの２０％）である場合に該当すると判定する。なお、これらの判定基準は、たとえば、記憶部１０４に格納されている第二のテーブル情報４２において、所見の候補ごとに記憶されている判定基準４２４を参照して取得される。なお、判定基準の保持方法はこれに限られるものではなく、所見の候補と画像の種類に対して判定基準が紐づけられた第三のテーブル情報（不図示）を用いるようにしてもよい。

図６はステップＳ３０３における画像処理の実行結果と、ステップＳ３０４における判定の結果を示した図である。図６に示すＲＰＥ層６１０とＩＬＭ６２０は、ＯＣＴ像６００に対し、ノイズ除去および正規化を行い、公知の抽出手法を用いて抽出した結果（前処理の結果）である。この例では黄斑円孔６５０があるため、ＩＬＭ６２０は画像中央部（中心窩）の部分では正しく抽出できていないことに留意されたい。

繊維層嚢胞様孔の該当領域６３０と繊維層嚢胞様孔の非該当領域６３５は、ステップＳ３０３において、所見の候補「繊維層嚢胞様孔」に対応する画像処理のパラメータにより抽出された領域を示す。図６に示すように、繊維層嚢胞様孔の該当領域６３０は、縦横比が０．７以下（すなわち、横長）であるため、「繊維層嚢胞様孔」が該当すると判定されている。一方、繊維層嚢胞様孔の非該当領域６３５は、縦横比が０．７を超えているために、「繊維層嚢胞様孔」が該当しないと判定されている。同様に、後部硝子体剥離の該当部６４０は、ステップＳ３０３において、所見の候補「後部硝子体剥離」に対応する画像処理のパラメータにより抽出された線を示す。この例の場合は、抽出された線のＸ方向の長さが閾値である画像のＸ方向の長さの２０％を超えているので、「後部硝子体剥離」に該当すると判定されている。ステップＳ３０４では、判定部１１０がこのような判定を複数の所見の候補のそれぞれについて行う。図６の例では、上述の所見の他に、黄斑円孔６５０や蓋６６０が所見の候補に該当すると判定される。

ステップＳ３０５において、位置取得部１１２は、ステップＳ３０３で実行した画像処理の結果と、ステップＳ３０４で該当すると判定した所見の候補に基づいて、所見に対応する医用画像の位置を示す情報を取得する。位置を示す情報は位置が特定できる情報であればどのような情報であってもよいが、本実施形態では、判定部１１０が所見の候補に該当すると判定した画像領域に外接する矩形の情報（たとえば頂点の４座標）を、位置を示す情報として生成し、取得する。

図６に示した例では、ステップＳ３０４で「繊維層嚢胞様孔」と判定された該当領域６３０に外接する矩形６３２の位置が繊維層嚢胞様孔の位置情報として取得される。また、「後部硝子体剥離」と判定された該当部６４０に外接する外接矩形６４２の位置が後部硝子体剥離の位置情報として取得される。このような位置を示す情報の取得を、判定した複数の所見の候補のそれぞれについて行う。図６に示した例では、他に、黄斑円孔６５０の外接矩形６５２と、蓋６６０の外接矩形６６２のそれぞれの位置が取得されている。なお、同一所見の位置を示す情報はそれぞれの領域に関して取得してもよいし、それぞれの領域に優先度を付与し、優先度の最も高い領域の位置を示す情報を、その所見の位置を示す情報として取得してもよい。優先度は、たとえば矩形面積の大きさや、画像中央からの距離、画像端からの距離によって決めることができる。

次に、ステップＳ３０６において、検索部１１４は、ステップＳ３０４で該当すると判定した所見をキーとして、複数の症例を記憶しているデータベース３００から類似する症例を取得する。図５（ａ）に本実施形態によるデータベース３００のデータ構成例を示す。データベース３００が記憶する各症例は、症例のＩＤ（識別番号）、撮影日、診断名、所見、画像の種類、医用画像（ＯＣＴ像および眼底画像）を含む。なお、データベース３００に格納された症例は、医師が事前に医用画像に対して該当する所見と位置、診断名を特定したものである。これは、教科書のような文献情報を用いたものであってもよいし、データベース用に収集した症例に対して医師が所見や診断名を特定したものであってもよい。

また、検索部１１４は、データベース３００から、検索キーが完全に一致するもののみを類似症例として取得してもよいし、一部が一致するものを類似症例として取得してもよい。あるいは何らかの方法により類似度を計算し、類似度の高い順に規定の数だけ画像を取得するようにしてもよい。本実施形態では、検索キー（所見）が完全に一致する類似症例を取得するものとする。また、所見の類似度を用いる方法に関しては変形例で説明する。

ステップＳ３０７において、表示制御部１１６は、診断対象の医用画像（図７のＯＣＴ像７１０）を表示部１１８に表示させる第１の表示と、データベース３００から検索された類似症例の医用画像（図７のＯＣＴ像７３０）を表示部１１８に表示する第２の表示を行う。なお、第１の表示では、ステップＳ３００で取得された診断用画像が、ステップＳ３０１〜Ｓ３０５で検出された所見と該所見に対応する画像の位置を示す表示とともに表示される。第２の表示では、ステップＳ３０６で検索された類似症例（たとえば医用画像と該医用画像に対応付けられている診断名）が表示される。また、第１の表示と第２の表示は、表示部１１８に同時に表示されてもよいし、ユーザ操作に応じて切り換えて（交互に）表示されてもよい。以下では、第１の表示と第２の表示が同時に表示される場合を説明する。また、第２の表示においても、検索された医用画像を該医用画像に対応付けられている所見と該所見の位置とを示す表示とともに表示することが好ましい。ユーザが、診断画像と類似症例の医用画像における所見の対応をより容易に把握できるからである。

より具体的には、表示制御部１１６は、ステップＳ３０５で取得した所見の位置を示す情報を用いて、ステップＳ３００で取得した診断対象の医用画像上に、該当すると判定された所見の情報を重畳表示させる。本実施形態では、該当すると判定された所見の各々に対して、以下の表示規則に従い重畳表示の位置を決定するものとする。（１）該当すると判定された他の所見の位置を示す情報の上には重畳表示しない。（２）所見の文字情報は、ＲＰＥ層のＺ方向下側かＩＬＭのＺ方向上側に表示する。（３）該当すると判定された所見の位置を示す情報がＺ方向においてＲＰＥ層とＩＬＭの間にある場合には、所見の位置を示す情報の近傍にマーカ（たとえば矢印など）を付与する。もちろん、上記の表示規則は一例であって、上記の表示規則に限定されるものではない。

さらに、表示制御部１１６は、ステップＳ３０６で取得した類似症例のうち、最も類似度の高い類似症例に含まれる医用画像とそれに紐づく診断名の情報を表示させる（図７のＯＣＴ像７３０、診断名７３２）。本実施形態ではステップＳ３０６で検索キーが完全に一致する症例を類似症例として取得しているため、ステップＳ３００で取得した診断対象の医用画像の撮影日に近い医用画像を有する類似症例ほど類似度が高いものとする。したがって、検索された類似症例のうち撮影日が診断対象の医用画像に最も近い症例の医用画像が表示されることになる。また、本実施形態では、ステップＳ３０６で検索された類似症例をリストで管理し、図７の類似症例リスト７２０のようにリスト表示するとともに、リスト中の一つの類似症例をステップＳ３００で取得した診断対象の医用画像と並べて表示する。

なお、ＯＣＴ像７３０として表示する類似症例の選択については、診断支援装置１００が自動的に選択するようにしてもよいし、診断支援装置１００がユーザ入力による選択を受け入れるようにしてもよい。診断支援装置１００が自動的に表示対象の類似症例を選択する場合は、たとえば、検索された類似症例において類似度の高い順に類似症例を選択することがあげられる。また、ユーザ入力による選択では、たとえば、ステップＳ３０６で検索された類似症例のリスト表示（類似症例リスト７２０）から一つの症例を選択させるユーザインターフェースにより、表示対象となる症例の選択を実現できる。

本実施形態では、最も撮影日が近い類似症例を初期の表示されるべき症例として決定するものとし、その後は上述したような類似症例リストからのユーザ選択に応じて表示対象の類似症例が決定されるものとする。なお、類似症例の表示の方法はこれに限定されない。たとえば、複数の類似症例の医用画像と、それに紐づく診断名の情報を、ステップＳ３００で取得した診断対象の医用画像と対比可能な形で表示してもよいし、全てを対比可能な形で表示してもよい。

図７は、表示制御部１１６が表示部１１８に表示する表示内容の一例を示した図である。表示制御部１１６が表示部１１８に表示する表示内容７００は、診断用画像に所見及びその位置を示す表示が重畳表示されたＯＣＴ像７１０（第１の表示）と、その診断用画像に対応する眼底画像７１５を含む。また、表示内容７００は、類似症例リスト７２０（類似する医用画像を類似度の高い順に表示したリスト）を含む。さらに、表示内容７００は、類似症例リスト７２０の中の一つの類似症例（ここでは、撮影日が最も近い類似症例）の表示を含む。この類似症例の表示は、選択された症例に関連付けられた医用画像に所見が重畳表示されたＯＣＴ像７３０と診断名７３２、及び、その医用画像に対応する眼底画像７３５を含む。

ＯＣＴ像７１０、７３０には、前述した表示規則に従って、ＯＣＴ像に存在すると判定された所見の情報が所見の位置を示す情報に基づいて重畳表示されている。たとえば、「繊維層嚢胞様孔」に関しては、所見の位置を示す情報がＺ方向においてＲＰＥ層とＩＬＭの間にあるので、ＲＰＥ層のＺ方向下側に所見の文字情報が表示される。さらに、所見の位置を示す情報の近傍にマーカー（図７の例では矢印）が付与される。また、「後部硝子体剥離」に関しては、所見の位置を示す情報がＩＬＭのＺ方向上側にあるので、文字情報がＩＬＭに重ならないように、所見の位置を示す情報の近傍に所見の文字情報が表示される。同様に、「黄斑円孔」や「蓋」についても近傍に所見の文字情報が表示される。

なお、前述のように、類似症例リスト７２０の他の類似症例が表示対象としてユーザ選択された場合、表示制御部１１６は、選択された類似症例に関連付けられている医用画像を表示部１１８に表示する。具体的には、表示制御部１１６は、類似症例リスト７２０から選択された類似症例の医用画像、診断名、所見をＯＣＴ像７３０、診断名７３２として表示部１１８に表示し、選択された類似症例の眼底画像を、眼底画像７３５として表示部１１８に表示する。

なお、ユーザによる選択はＧＵＩを介して、マウスなどのポインティングデバイスにより行われる。また、表示部１１８がタッチパネルで構成される場合には、ユーザが表示部１１８に表示されたリストをタッチパネル上で操作を行うことにより選択が行われてもよい。例えば、リスト上の症例をダブルタップすることにより選択を行うことが出来る。あるいは、リスト上の症例をタップして仮選択し、横方向にフリック操作またはスワイプ操作することにより仮選択した症例が実際に選択されるようにしてもよい。また、仮選択している状態で連続してフリック操作またはスワイプ操作を行った場合には、リスト上で仮選択した症例の下にある症例が順次選択されるようにしてもよい。

以上のような第１実施形態によれば、診断支援装置１００は、診断対象の医用画像の部位の情報を基に該当する所見の候補と所見の候補の導出に関する画像処理のパラメータを取得する。そして、診断支援装置１００は、取得した画像処理のパラメータを基に診断対象の医用画像について画像処理を行い、該当する所見の判定と位置を特定し、その結果を診断対象の医用画像に重畳表示する。また、診断支援装置１００は、該当する所見をキーに類似症例を検索し、検索された類似症例に関連付けられている医用画像を所見や診断名とともに表示する。このような処理により、医師は診断対象の医用画像上で該当すると判定された所見とその位置、および、類似症例の医用画像、診断名および所見を確認することができる。こうして、医師は診断対象の医用画像の状態と類似した症例の診断名を、対応する医用画像とともに閲覧することができるので、診断に係る負担を軽減させることができる。

なお、上記実施形態では、第一のテーブル情報４１は医用画像の種類と部位の両方を所見の候補と紐づけているが、これに限られるものではない。たとえば、診断支援装置１００が眼科の医用画像を専門に扱う場合には、部位の情報は不要である。また、診断支援装置１００がＯＣＴ画像を専門に扱う場合には、さらに医用画像の種類との紐づけが不要となる。ただし、上記実施形態のように第一のテーブル情報４１が「医用画像に含まれる被検体の部位」や「医用画像の種類」と「所見の候補」とを関連付けた情報を持つことにより、診断支援装置１００の画像の部位や種類に対する汎用性が向上する。

（変形例１−１）
第１実施形態では、ステップＳ３０６において、検索部１１４は、ステップＳ３０４で該当すると判定した所見をキーとして、検索キーが完全一致する症例のみを取得していたがこれに限られるものではない。たとえば、検索キーが部分一致する医用画像を取得するようにしてもよいし、検索キーの類似度を計算して医用画像を取得するようにしてもよい。

検索キー（所見）の類似度としては、たとえば、ベクトルの類似度を計算するコサイン類似度を用いることができる。以下、具体的に説明する。まず、判定部１１０は、ステップＳ３０１で取得した複数の所見の候補と、ステップＳ３０４で該当すると判定された所見を用いて所見ベクトルを作成する。所見ベクトルは、各所見の候補をベクトルの要素と見なし、診断対象の医用画像において該当する（存在する）と判定された所見には１を、該当しないと判定された所見には０を与えることで生成できる。たとえば、所見の候補が２０個ある場合には、２０次元の所見ベクトルとなる。

次に、判定部１１０は、データベース３００に保存されている類似症例の所見ベクトルを生成し、診断対象の医用画像について生成した所見ベクトルとの類似度を計算する。なお、データベース３００において、症例ごとに所見ベクトルを予め保存しておくようにしてもよい。診断対象の医用画像の所見ベクトルをＶｔ、データベース３００に保存されている医用画像の所見ベクトルをＶｓとすると、コサイン類似度は以下の式で示される。

このコサイン類似度は１に近いほど２つのベクトルが類似していることを示し、０に近いほど類似していないことを示す。このような類似度を用いた場合には、ステップＳ３０７で類似度が高い順に所定数の症例を類似症例リスト７２０に表示するのが望ましい。なおこの変形例は他の実施形態においても適用可能である。

（変形例１−２）
第１実施形態では、データベース３００に格納されている症例の所見と位置は医師が特定するものとした。しかし、その他の方法で特定されてもよい。たとえば、データベース３００に格納された症例（医用画像）に対してステップＳ３０１乃至ステップＳ３０５の処理を行い、該当する所見および所見の位置情報を紐づけるようにしてもよい。また、ステップＳ３０７の処理を行った後に、当該症例（診断対象の医用画像の所見と診断名）をデータベースに追加保存するようにしてもよい。

（変形例１−３）
第１実施形態では、検索部１１４は、データベース３００に格納された症例から類似症例を検索していた。しかし、必ずしも外部に接続されたデータベース３００から類似症例を検索しなくてもよい。たとえば、データベース３００と同等の情報を有する症例情報を記憶部１０４に保存しておき、検索部１１４が記憶部１０４に記憶された症例情報から類似症例を検索するようにしてもよい。また、記憶部１０４に記憶された症例情報は、設置場所、時刻などの様々な条件に応じて抽出された部分データベースを用いてもよい。すなわち、設置場所やユーザなどの条件に応じて類似症例として提示されうる症例情報を切り替えてもよい。さらに、記憶部１０４に記憶された第一のテーブル情報や第二のテーブル情報も、ユーザ、設置場所、時刻などの条件に応じて入れ替えるようにしてもよい。例えば、ＣＴ像などの場合、解像度やスライス厚に応じて第一のテーブル情報４１、第二のテーブル情報４２を切り替えるようにしてもよい。なお、同時に部分データベースを切り替えるようにしてもよい。この場合は、症例情報は入力となるＣＴ像の解像度やスライス厚と同一の解像度、スライス厚を持つ画像としてもよい。また、たとえば、設置場所により眼科、内科などの診療科の区別がつく場合には、その診療科に応じて、データベース３００から抽出された部分データベース、第一のテーブル情報４１、第二のテーブル情報４２を切り替えるようにしてもよい。

＜第２実施形態＞
第１実施形態では、診断対象の医用画像として１枚のＯＣＴ像を用いて支援情報を提示していた。一方、光干渉断層計２００を用いた検査では、一つの検査において複数の方向からＯＣＴ像を撮影し、取得することがある。たとえば、図８（ａ）に示すように、視神経乳頭８０１と中心窩８０２を通るＨスキャンの断面像（以下、Ｈスキャン像）と、中心窩８０２を通ってＨスキャンの断面像に直交するＶスキャンの断面像（以下、Ｖスキャン像）の２つの断面像を取得する場合がある。或いは、図８（ｂ）に示すように、中心窩８０２を通って所定の角度間隔で複数の断面像を取得する場合がある。

第２実施形態における診断支援装置は、複数の方向から撮影された複数の医用画像を取得し、取得した医用画像の画像処理結果を用いて医用画像上に支援情報を提示することにより当該医用画像に関する診断支援を行う。本実施形態では、１つの被検体（眼底）について図８（ａ）に示すような２つの断面像（Ｈスキャン像とＶスキャン像）を取得する場合を例として説明する。なお、第２施形態における診断支援装置の機能構成は第１実施形態（図１）と同様である。また、診断支援装置１００のハードウェア構成も第１実施形態（図２）と同様である。以下、第２実施形態の診断支援装置１００が行う診断支援処理について図３のフローチャートを流用して説明する。第２実施形態の診断支援処理は、ほぼ第１実施形態と同様であるが、一部が異なっている。以下、第２実施形態における診断支援装置１００が行う診断支援処理について説明する。

ステップＳ３００において、医用画像取得部１０２は、光干渉断層計２００から送信された複数の方向から撮影された複数の医用画像（診断対象の医用画像のセット）と、撮影した医用画像の種類に関する情報と医用画像の部位に関する情報を取得する。なお、撮影した医用画像の種類に関する情報と医用画像の部位に関する情報は、医用画像のセットに対して一つ取得するようにしてもよいし、医用画像のセットに含まれるそれぞれの医用画像について取得するようにしてもよい。以降では、一つの医用画像のセットに対して、医用画像の種類に関する情報と、医用画像の部位に関する情報を一つ取得するものとして説明する。

第１実施形態と同様に、ステップＳ３０１において、解析情報取得部１０６は記憶部１０４に記憶されている第一のテーブル情報４１を参照して、ステップＳ３００で取得された医用画像の種類と部位に関する情報に対応した複数の所見の候補を取得する。また、ステップＳ３０２乃至ステップＳ３０５の処理は、診断対象の医用画像のセットに含まれる複数の医用画像の夫々に対して処理を行うこと以外は、第１実施形態と同様である。

ステップＳ３０６において、検索部１１４は、ステップＳ３０４で該当すると判定した所見をキーとして、データベース３００から類似画像を取得する。データベース３００には、図５（ｂ）に示されるように、識別子、撮影日、診断名、２つのＯＣＴ画像（Ｈスキャン像とＶスキャン像）、眼底画像が関連付けられ、症例として記録されている。このように、データベース３００は、１つの被検体部位の複数の方向について取得された複数の医用画像を含む医用画像のセットを所見や診断名と紐づけて、１つの症例として格納している。ステップＳ３０１〜Ｓ３０５では、１つの被検体部位の複数の方向について取得された複数の診断用画像のそれぞれについて所見と該所見に対応する画像の位置が取得される。そして、ステップＳ３０６において、検索部１１４は、検出された所見に基づいてデータベース３００から類似症例を検索する。

本実施形態では、検索部１１４は、診断対象の医用画像のセットに含まれる複数の医用画像のうちの一つの医用画像（すなわち、ある一つの方向から撮影された医用画像）において該当すると判定した所見をキーとして、データベース３００を検索する。ここで、検索部１１４は、複数の診断用画像のうちのある方向の診断用画像について検出した所見と、データベース３００に格納されている症例に含まれる複数の医用画像のうちのある方向の医用画像に関連付けられた所見との比較により検索を行う。たとえば、データベース３００内の、検索元となる医用画像の撮影された方向と同一の方向から撮影された医用画像を検索の対象とする。本実施形態では診断対象のＨスキャン像について該当すると判定された所見を用いて類似症例を検索するので、Ｈスキャン像の所見がキーとして用いられ、データベース３００のＨスキャン像について検索が行われる。

また、第１実施形態と同様に、検索部１１４は、検索キーが完全に一致する医用画像を検索するものとする。なお、検索された症例において異なる方向から撮影された複数の医用画像がある場合には、それらが一つの類似症例の医用画像のセットとしてまとめて取得される。このように本実施形態では、検索部１１４は、診断対象の医用画像のセットに含まれる複数方向の医用画像の一つに存在する所見と方向をキーとしてデータベース３００を検索する。そして、検索部１１４は、検索された医用画像を複数方向の医用画像の一つとして含む症例（医用画像のセット）をデータベース３００から取得する。

ステップＳ３０７において、表示制御部１１６は、複数の診断用画像の少なくとも１つを表示させる第１の表示と、検索部１１４により検索された類似症例に含まれる複数の医用画像の少なくとも一つを表示させる第２の表示を表示部１１８に表示させる。第１の表示と第２の表示は表示部１１８において同時に表示されてもよいし、ユーザ操作に応じて切り換えて（交互に）表示されてもよいが、本実施形態では第１と第２の表示を同時に表示するものとする。

具体的には、診断対象の医用画像のセットに含まれる複数の医用画像のうち少なくとも一つを第１実施形態と同様の形態で表示部１１８に表示させる。また、表示制御部１１６は、第１実施形態と同様に、検索された類似症例に含まれる医用画像とそれに紐づく診断名の情報を、表示部１１８に表示させる。但し、第２実施形態では、医用画像のセットを含む症例が検索されるので、症例の医用画像のセットに含まれる複数の医用画像のうちの少なくとも一つが表示されることになる。検索された医用画像の最初の表示では、表示制御部１１６は、診断対象の医用画像のセットのうち表示対象となっている医用画像と同じ方向の医用画像を、最も高い類似度の類似症例から選択し、これを表示部１１８に表示させる。

また、本実施形態においても第１実施形態と同様に、類似症例（症例の医用画像のセットとそれに紐づく診断名の情報）をリストで管理し、類似症例リスト９２０（図９）を表示する。類似症例リスト９２０の中の一つの症例がステップＳ３００で取得した診断対象の医用画像のセットと対比可能な形で表示される。たとえば、類似症例の画像のセットが異なる方向から撮影された複数の医用画像を有する場合には、そのうちの少なくとも一つの医用画像を対比可能な形で表示する。類似症例リストからの症例の選択に応じて医用画像を表示する場合は、ステップＳ３００で取得した診断対象の医用画像のセットに含まれる医用画像のうち、ステップＳ３０７で表示された医用画像と同一の方向から撮影された医用画像が最初に表示される。なお、違う方向から撮影された医用画像を表示するようにしてもよい。

なお、第２実施形態では、ステップＳ３００で取得した診断対象の医用画像のセット、および、類似症例として検索された医用画像のセットのそれぞれから、１つずつの医用画像を選択して、表示する構成を説明する。ただし、診断対象の医用画像のセットや類似症例からの表示対象の医用画像の選択は、診断支援装置１００が自動的に行ってもよいし、ユーザ選択によりなされてもよい。ユーザ選択は、たとえばボタンなどのユーザインターフェースを用いたユーザ入力により実現できる。本実施形態でのこのようなユーザインターフェースの実現方法について図９を用いて後述する。

図９は、第２実施形態における、表示部１１８が表示する表示内容の一例を示した図である。表示部１１８が表示する表示内容９００は、類似症例の医用画像のセットから選択された医用画像であるＯＣＴ像９１０、及び、ＯＣＴ像９１０に対応する眼底画像９１５を含む。眼底画像９１５にはＯＣＴ像の撮影された方向を示す矢印が重畳表示されている。眼底画像９１５において、水平矢印９１７はＨスキャン像の方向に対応しており、垂直矢印９１９はＶスキャン像の方向に対応している。また、表示内容９００は、類似症例リスト９２０を含む。なお、眼底画像は、図示のように視神経乳頭と中心窩（黄斑部）が水平方向に並ぶように撮影されたものとする。但し、眼底画像から周知の方法により視神経乳頭と中心窩（黄斑部）を抽出し、これらを結ぶ方向をＨ方向とするようにしてもよい。

さらに、表示内容９００は、診断対象の医用画像と同様に、類似症例リスト９２０から指定された一つの類似症例の医用画像のセットから選択された医用画像であるＯＣＴ像９３０を含む。また、ＯＣＴ像９３０には、それに関連付けられている所見と診断名９３２が重畳表示される。さらに、表示内容９００は、ＯＣＴ像９３０に対応する眼底画像９３５を含み、眼底画像９３５は水平矢印９３７と垂直矢印９３９を有する。なお、ＯＣＴ像９１０、９３０に関する所見の重畳表示、及び、類似症例リスト９２０に対するユーザによる選択の説明は第１実施形態と同様なので省略する。

第２実施形態では、類似症例リスト９２０から類似症例がユーザにより選択されると、選択された類似症例に含まれる複数の医用画像のうちの一つの医用画像がＯＣＴ像９３０として表示される。また、診断対象の医用画像のセットや、選択された類似症例が有する複数の医用画像のうちＯＣＴ像９１０やＯＣＴ像９３０として表示すべき医用画像を選択するためのユーザインターフェースとして、眼底画像９１５、９３５に表示されている矢印が用いられる。

具体的には、ユーザは、眼底画像９１５に重畳表示された水平矢印９１７と垂直矢印９１９のいずれかをたとえばマウスのクリックなどを用いて選択する。すると、表示制御部１１６は、ユーザにより選択された矢印に対応する方向で撮影された医用画像を診断対象の医用画像のセットから選択し、ＯＣＴ像９１０として表示する。同様に、眼底画像９３５に重畳表示された水平矢印９３７と垂直矢印９３９のいずれかの選択に応じて、表示制御部１１６は、選択されている類似症例から選択された矢印に対応する方向の医用画像を選択し、ＯＣＴ像９３０として表示する。

また、眼底画像９１５、９３５において、現在選択されている矢印と他の矢印を区別するように表示するのが望ましい。図９の例では実線で表示されている矢印が選択されている矢印であることを示す。すなわち、診断対象の医用画像は垂直矢印９１９が選択されており、垂直矢印９１９に対応する方向のＯＣＴ像９１０（Ｖスキャン像）が表示されている。一方、類似症例リスト９２０から選択された類似症例については、水平矢印９３７が選択されており、水平矢印９３７に対応する方向のＯＣＴ像９３０（Ｈスキャン像）が表示されている。また、ＯＣＴ像９１０、ＯＣＴ像９３０には、それぞれの医用画像の撮影方向を示すアイコン９４０、９４１が表示されている。なお、初期状態（すなわちユーザ入力による、表示すべき医用画像の方向の選択がなされる前）では、ステップＳ３０６で検索に用いた所見が検出された医用画像の撮影方向の医用画像が表示されるものとする。

以上のように、第２実施形態によれば、医用画像が複数の方向から撮影された複数枚の画像からなる場合に、検索対象となっていた方向から撮影された画像だけではなく、他の方向から撮影された画像についても簡易な操作で確認することができる。すなわち、多様な画像を簡易に切り替えて確認できるため、医師の診断に係る負担を軽減させることができる。

（変形例２−１）
第２実施形態ではステップＳ３０６において、検索部１１４は、複数の診断用画像のうちの一つを検索元とし、検索元において該当すると判定された所見の候補をキーとしてデータベース３００を検索した。このとき、検索元と同一の方向から撮影された医用画像を検索対象とした。すなわち、第２実施形態では、検索キーとなる所見が検出された医用画像の方向と、データベース３００内の検索対象となる医用画像の方向を一致させていた。しかしながら、診断対象の医用画像のセットから検出された所見のうち検索キーとなる所見をどのように選択するか、データベース３００内の検索対象とする医用画像をどのように選択するかは上記実施形態に限られるものではない。

たとえば、診断対象の医用画像のセットに含まれる複数の医用画像のうちの２つ以上あるいは全ての方向の医用画像のそれぞれについて検索キーを作成し、それらの方向において類似する医用画像を含む医用画像のセットを取得するようにしてもよい。たとえば、検索元である診断用の医用画像のセットに含まれている複数の医用画像がＨスキャン像とＶスキャン像である場合を考える。この場合、Ｈスキャン像とＶスキャン像のそれぞれから検出された所見がそれぞれの検索キーとなる。そして、データベース３００に存在する画像のうち、検索元のＨスキャン像と類似するＨスキャン像を持ち、かつ、検索元のＶスキャン像と類似するＶスキャン像を持つ症例を類似症例として取得するようにしてもよい。

また、上記第２実施形態では、検索元となる医用画像の撮影された方向と、同一の方向から撮影された医用画像を検索の対象としていたが、他の方向から撮影された医用画像を検索の対象に含めてもよい。すなわち、複数の診断用画像のうちの１つの方向の診断用画像について検出した所見と、データベースの各方向の医用画像に関連付けられた所見との比較により検索が行われるようにしてもよい。たとえば、検索元の画像がＨスキャン像である場合に、データベース３００に存在するＶスキャン像の画像を検索対象としてもよい。或いは、検索元の画像がＨスキャン像である場合に、データベース３００に存在するＨスキャン像とＶスキャン像の画像を検索対象としてもよい。

さらに、上記第２実施形態において、検索部１１４は、一つの医用画像において該当すると判定した所見を検索のためのキーとして用いるようにしたが、これに限られるものではない。たとえば、診断対象の医用画像のセットに含まれる複数の医用画像のうち２つ以上あるいは全ての医用画像において該当すると判定した所見のＡＮＤやＯＲをとり、その結果を検索キーとして用いるようにしもよい。この場合、検索対象となるデータベース３００の各症例についても、複数の医用画像に紐づけられた所見のＡＮＤやＯＲをとるようにしてもよい。

＜第３実施形態＞
上記第１および第２実施形態では、類似症例の検索に所見の有無を用いた。第３実施形態では、これに加えて、臨床情報、所見の量的判定結果を類似症例の検索に用いる例を説明する。第３実施形態における診断支援装置は、診断対象となる医用画像と医用画像の情報（医用画像の種別と部位）、及び臨床情報を取得する。そして、取得した医用画像の画像処理結果を用いて医用画像上に支援情報を提示するとともに、臨床情報や所見の量的判定結果も勘案して取得された類似症例を提示することにより当該医用画像に関する診断支援を行う。

第３実施形態では、胸部Ｘ線ＣＴ画像に対し画像処理を行い、画像処理結果を基に所見を同定し、その情報を医用画像上で提示する場合を例として説明する。以下では、診断対象の医用画像が、胸部Ｘ線ＣＴ画像、且つ、頭尾方向の断面像（いわゆるＡｘｉａｌ断層像）が複数枚で構成される３次元医用画像であるものとする。もちろん対象はこれに限定されるものではなく、以下に示す所見等は、何れも診断支援装置の処理の工程を説明するための一例に過ぎない。

図１０は、第３実施形態による診断支援装置１００の機能構成例を示すブロック図である。第１実施形態（図１）と同様の構成には同一の参照番号が付してある。ただし、診断支援装置１００に接続されている機器の構成が異なっている。また、第３実施形態の診断支援装置１００のハードウェア構成も第１実施形態（図２）と同様である。即ち、ＣＰＵ１００１が主メモリ１００２、磁気ディスク１００３に格納されているプログラムを実行することにより、ＣＰＵ１００１が図１０に示される各機能部として機能する。以下、第３実施形態による診断支援装置１００の機能構成について説明する。図１０に示されるように、第３実施形態における診断支援装置１００は、ＰＡＣＳ４００（ＰＡＣＳはPicture Archiving and Communication Systemの略である。）と、電子カルテ５００と、データベース３００に接続されている。

ＰＡＣＳ４００には、ＣＲ（Computed Radiography）やＣＴ（Computed Tomography）、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）などといった医用画像撮影装置から受信した画像データが格納されている。そしてＰＡＣＳ４００は、診断支援装置１００からの要求に応じて、要求に対応する画像データを診断支援装置１００へと出力する。この画像データは通常ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）と呼ばれる共通規格で保存されている。ＤＩＣＯＭは、医用画像の画像データ自体を示す情報とＤＩＣＯＭヘッダと呼ばれる医用画像に関する情報を有する。ＤＩＣＯＭヘッダには、医用画像の種類に関する情報と、撮影した部位に関する情報が保持されている。すなわち、診断支援装置１００は、ＰＡＣＳ４００から診断対象の医用画像を取得することによって、医用画像と、医用画像の種類に関する情報、撮影した部位に関する情報を取得することができる。

電子カルテ５００には、診断対象となる患者の症状に関するデータや、過去の病歴に関する情報、血液検査に関する情報などのデータが格納されている。本明細書では、これらの情報を総称して臨床情報とよぶ。電子カルテ５００は、診断支援装置１００からの要求に応じて、要求に対応する臨床情報を診断支援装置１００へ出力する。当然、診断支援装置１００の医用画像取得部１０２からのＰＡＣＳ４００に対する画像データの要求と、電子カルテ５００に対する臨床情報の要求は、同一患者に起因するものである。データベース３００には医用画像とその画像に対応する診断名と所見、および臨床情報が紐づけられ、症例データとして格納されている。データベース３００は、たとえば、図５（ａ）に示したデータ構成において、各症例にさらに臨床情報が紐づけられたデータ構成を有する。

医用画像取得部１０２は、ＰＡＣＳ４００から診断対象の医用画像、撮影した医用画像の種類に関する情報、医用画像の部位に関する情報を取得する。また、医用画像取得部１０２は、ＰＡＣＳ４００から取得した医用画像の被写体である患者の臨床情報を電子カルテ５００より取得する。医用画像取得部１０２は、取得した診断用の医用画像を画像処理部１０８と表示制御部１１６に供給し、医用画像の種類と部位に関する情報を解析情報取得部１０６に供給し、臨床情報を検索部１１４へ供給する。

判定部１１０は、解析情報取得部１０６が取得した複数の所見の候補と、画像処理部１０８が実行した画像処理の結果に基づいて、複数の所見の候補が医用画像に存在するか（すなわち、該当するか）否かを判定する。また、判定部１１０は、所見が該当すると判定した場合は、量的な判定も併せて行う。そして、判定部１１０は、判定した結果を位置取得部１１２及び検索部１１４へ出力する。

検索部１１４は、判定部１１０で該当すると判定された所見および量的な判定と、医用画像取得部１０２で取得した臨床情報をキーとしてデータベース３００を検索し、診断対象の医用画像と類似する症例を取得する。記憶部１０４、解析情報取得部１０６、画像処理部１０８、位置取得部１１２、表示制御部１１６、表示部１１８は、第１実施形態の機能と同様である。以上のような構成を備えた第３実施形態の診断支援装置１００が行う診断支援処理について、図３のフローチャートを用いて説明する。

ステップＳ３００において、医用画像取得部１０２は、ＰＡＣＳ４００及び電子カルテ５００より診断対象の医用画像、撮影した医用画像の種類に関する情報、医用画像の部位に関する情報、および臨床情報を取得する。第３実施形態の例では、医用画像取得部１０２はＰＡＣＳ４００から診断対象の医用画像として胸部Ｘ線ＣＴ像を取得する。したがって、医用画像の種類に関する情報として「ＣＴ」が、医用画像の部位に関する情報として「胸部」が取得される。また、臨床情報としては、胸部に係る情報、たとえば「咳嗽」の有無や、肺に関する病歴、肺がんに係る腫瘍マーカー値（たとえばＣＹＦＲＡ（サイトケラチン１９フラグメント））が取得される。

ステップＳ３０１乃至ステップ３０３の処理は第１実施形態における処理と同様である。以下では、具体例を示す。第３実施形態の例では、部位が「胸部」で種類が「ＣＴ」なので、ステップＳ３０１では解析情報取得部１０６が第一のテーブル情報４１（図４（ａ））から、気管支透亮像、鋸歯状辺縁、石灰化などの複数の所見の候補を取得する。次いで、ステップＳ３０２において、解析情報取得部１０６は、これらの所見の候補に関連する画像処理のパラメータを第二のテーブル情報４２（図４（ｂ））から取得する。図４（ｂ）に示すように所見が「鋸歯状辺縁」で画像の種類が「ＣＴ」の場合は、「結節状陰影対象、重心位置から辺縁の距離を計算（角度間隔π／１８０）」という画像処理のパラメータが取得される。同様に所見が「石灰化」で画像の種類が「ＣＴ」の場合は、「結節状陰影対象、ＣＴ値：２００ＨＵ以上を抽出」という画像処理のパラメータが取得される。

第３実施形態においても、ステップＳ３０３において画像処理のパラメータを適用する前に、画像処理部１０８は診断対象の医用画像の全体に対して前処理を行う。具体的には、画像処理部１０８は、前処理において、等方化、ノイズ除去などの処理の後、肺野の抽出を行うとともに、肺野の中の病変候補を抽出する。肺野の抽出や病変候補の抽出には公知の手法を適用することができる。一例として、肺野の抽出には非特許文献１の技術が、病変候補の抽出には非特許文献２の技術が適用できる。次に、画像処理部１０８は、複数の所見の候補に対応する画像処理のパラメータに基づいて、診断対象の医用画像に対して画像処理を行う。たとえば、「石灰化」の場合は、前処理によって結節状陰影と推定される領域に対し、ＣＴ値が２００ＨＵ以上である領域を抽出する。

ステップＳ３０４において、判定部１１０は、ステップＳ３０２で取得した複数の所見の候補と、ステップＳ３０３で実行した画像処理の結果と第二のテーブル情報４２から得られる判定基準に基づいて、複数の所見の候補夫々が該当するか否かを判定する。第３実施形態の判定部１１０は、さらに、所見が該当すると判定した場合に量的な判定を併せて行う。

以下、「石灰化」を例に挙げて説明する。まず、判定部１１０は、画像処理部１０８において石灰化のパラメータによって抽出された領域が３次元的に９画素以上連続している場合に、「石灰化」が該当すると判定する。次に、結節状陰影と推定された領域の体積と、「石灰化」が該当するとされた領域の体積を基に、「石灰化」が占める割合を計算し、割合を基に量的な判定を行う。このような量的な判定は、割合の数値そのもので保持されてもよいし、たとえば割合が０．５以上ならば「強」と判定するなど離散的な判定で保持されてもよい。また、内部では数値として保持し、表示の際に数値から離散的な判定を生成し、出力するようにしてもよい。本実施形態では、量的な判定は数値として保持し、表示の最に離散的な判定を生成するものとする。なお、複数の所見の候補の量的な判定に係る数値はすべて正の値を取るものとする。むろん、負の値を取るものが量的な判定に使えないわけではなく、正の値を取るように値を変換すればよい。

ステップＳ３０５において、位置取得部１１２は、ステップＳ３０３で実行した画像処理の結果と、ステップＳ３０４で該当すると判定した所見の候補に基づいて、所見に対応する医用画像の位置を示す情報を取得する。この処理は第１実施形態と同様である。

ステップＳ３０６において、検索部１１４は、ステップＳ３０４で該当すると判定した所見及び量的な判定と、ステップＳ３００で取得した臨床情報をキーとして、データベース３００から類似画像を取得する。すなわち、第３実施形態では、所見に、ステップＳ３００で取得された臨床情報を加味するとともに、ステップＳ３０４で取得した量的な判定を加味して類似度を計算し、計算した類似度を基に類似画像を取得する。なお、この類似度の計算において、該当しないと判定された所見の量的な判定の数値は０とする。また、臨床情報のうち、咳嗽や病歴などのように離散的な値を取る場合は、疑似的に数値を割り当てるものとする。たとえば、咳嗽は「ある」か「ない」の２値を取るので、「ある」場合には１を「ない」場合には０を割り当てる。あるいは３値をとるような場合には０、１、２を割り当てればよい。そして、所見と臨床情報の両方を用いたマハラノビス距離により類似度を定義する。マハラノビス距離では０に近いほど２つの画像が類似していることを示す。

なお、データベース３００に記録されている症例の所見の量的判定結果は、その症例に含まれる医用画像と所見から算出されてもよいし、あらかじめデータベース３００に登録されていてもよい。ステップＳ３０７において、表示制御部１１６は、表示部１１８に表示させる内容を制御する。ステップＳ３０７の処理は第１実施形態における処理と同様である。

図１１は、表示制御部１１６が表示部１１８に表示させる表示内容の一例を示したものである。表示内容１１００は、診断対象の医用画像であるＣＴ像１１１０、ＣＴ像１１１０内の病変候補１１１４、及び、病変候補の拡大表示１１１５を含む。また、表示内容１１００では、類似症例リスト１１２０が表示されており、さらに、そのリストの中の一つの症例（ここでは、マハラノビス距離による類似度が最も高い症例）の医用画像であるＣＴ像１１３０とその診断名１１３２が表示されている。また、ＣＴ像１１３０内の病変候補１１３４、及び、病変候補の拡大表示１１３５を有する。

ＣＴ像１１１０、１１３０に重畳表示された病変候補１１１４、１１３４の大きさはＣＴ像全体のサイズに比べて小さい。そこで、表示制御部１１６は、重畳表示された内容（病変候補）をユーザが確認しやすいように、病変候補の拡大表示１１１５、１１３５を別途表示するようにしている。本実施形態では、病変候補の拡大表示１１１５、１１３５において、予め設定されている表示規則に従って、該当すると判定された所見の情報を所見の位置を示す情報に基づいて表示する。また、たとえば、所見の情報を表示する場合は、「石灰化（弱）」のように、該当すると判定した所見の量的な判定結果を離散的な判定を用いて表示する。

以上のように第３実施形態によれば、診断支援装置１００は、医用画像が複数の断層画像からなる３次元医用画像であっても、医師は医用画像上で該当すると判定された所見とその位置、および、類似画像に紐づいた診断名を確認することができる。これにより、医師は現在対象としている医用画像の状態と、類似した症例の診断名を閲覧可能となるため、診断に係る負担を軽減させることができる。

（変形例３−１）
第３実施形態では、ステップＳ３０６において所見と臨床情報を統合した情報を用いて類似度を計算していた。しかし、例えば所見と臨床情報夫々の類似度を計算し、両者を統合した類似度を基に類似画像を取得するようにしてもよい。この場合、所見の類似度と臨床情報の類似度は異なる方法で計算してもよい。例えば、所見の類似度はマハラノビス距離で計算し、臨床情報の類似度はコサイン類似度で計算してもよい。この場合、全体の類似度をＳａ、所見の類似度をＳｆ、臨床情報の類似度をＳｃとすると、全体の類似度Ｓａは、例えば次式で定義できる。

Ｓａ＝（１−α）Ｓｆ＋α（１−Ｓｃ） （２）
上式において、α（０≦α≦１）は所見の類似度と臨床情報の類似度のどちらかを重視するかを決める係数である。すなわち、αが０に近いほど所見の類似度を重視し、１に近いほど臨床情報の類似度を重視する。また、Ｓｆは０に近いほど類似していることを示し、（１−Ｓｃ）も０に近いほど類似していることを示すため、Ｓａは０に近いほど類似していることを示す。もちろん、両者を統合した類似度計算は他の方法であってもよい。

（変形例３−２）
第３実施形態では、ステップＳ３０７において表示部１１８が表示する表示内容として、ＣＴ像内の病変候補の拡大表示中に、該当すると判定された全ての所見の情報を重畳表示していたがこれに限られるものではない。たとえば、病変候補の拡大表示の拡大率をユーザが任意に指定できるようにしておき、指定された拡大率に応じて重畳表示する所見の情報を変更するようにしてもよい。より具体的には、指定された拡大率で確認可能と判断された所見の情報のみを提示するようにしてもよい。指定された拡大率で確認可能か否かの判定は、所見の該当領域の大きさ（面積）と拡大率の関係に基づいて行うことができる。たとえば、所見の該当領域の大きさに拡大率を乗じた結果が、所定の面積値より大きくなった所見を拡大表示への重畳表示の対象とすればよい。

＜その他の実施形態＞
これらの全ての機能、または、一部の機能はネットワーク上に置かれていてもよい。この場合、表示機能または一部の機能のみをローカル側で動作させる、サーバ・クライアント型の構成となっていてもよい。また例えば、診断支援装置１００を、タッチパネルを有するタブレット型の電子計算機（タブレットＰＣ）により実装してもよい。あるいは、タッチパネルを有するモニタと、当該モニタのＨＤＭＩ（登録商標）端子に接続する電子計算機（スティック型ＰＣ）で診断支援装置１００を構成してもよい。

また、本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（たとえば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

１００：診断支援装置、１０２：医用画像取得部、１０４：解析情報取得部、１０６：記憶部、１０８：画像処理部、１１０：判定部、１１２：位置取得部、１１４：検索部、１１６：表示制御部、１１８：表示部、２００：光干渉断層計、３００：データベース

上記の目的を達成するための本発明の一態様による診断支援装置は、以下の構成を備える。すなわち、
診断対象の医用画像である診断用画像から、所見と該所見の前記診断用画像における位置を検出する検出手段と、
所見および診断名と紐づけて複数の医用画像を記憶しているデータベースから、前記検出手段により検出された所見を用いて医用画像を検索する検索手段と
前記診断用画像を、前記検出手段により検出された所見と該所見の前記診断用画像における位置を示す表示とともに表示部に表示させる第１の表示と、前記検索手段により検索された医用画像を該医用画像に対応付けられている診断名とともに前記表示部に表示させる第２の表示とを同時または切り換えにより行う表示制御手段と、を備える。

Claims (17)

1. 診断対象の医用画像である診断用画像から、所見と該所見に対応する画像の位置を検出する検出手段と、
   所見および診断名と紐づけて複数の医用画像を記憶しているデータベースを、前記検出手段により検出された所見を用いて検索する検索手段と
   前記診断用画像を、前記検出手段により検出された所見と該所見に対応する画像の位置を示す表示とともに表示部に表示させる第１の表示と、前記検索手段により検索された医用画像を該医用画像に対応付けられている診断名とともに前記表示部に表示させる第２の表示とを同時または切り換えにより行う表示制御手段と、を備えることを特徴とする診断支援装置。
2. 前記第２の表示では、前記検索された医用画像を該医用画像に対応付けられている所見と該所見の位置とを示す表示とともに表示す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、前記検索された医用画像のリストを前記表示部に表示させることを特徴とする請求項１または２に記載の診断支援装置。
4. 前記第２の表示では、ユーザによる前記リストからの医用画像の選択を受け付け、選択された医用画像を該医用画像に対応付けられている診断名とともに表示することを特徴とする請求項３に記載の診断支援装置。
5. 前記検出手段は、
   医用画像に含まれる被検体の部位または医用画像の種類と所見の候補とを関連付けた第一のテーブル情報を参照して、前記診断用画像に関連する所見の候補を取得する取得手段と、
   前記取得手段で取得された所見の候補のうち、前記診断用画像に存在する所見を判定する判定手段と、を備えることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の診断支援装置。
6. 前記判定手段は、
   所見の候補と該所見の候補を検出するための画像処理のパラメータとを関連付けた第二のテーブル情報を参照して、前記取得手段により取得された所見の候補のそれぞれに対応するパラメータを取得し、
   取得されたパラメータを用いて前記診断用画像を処理することにより、前記所見の候補のそれぞれについて前記診断用画像に存在するか否かを判定する、ことを特徴とする請求項５に記載の診断支援装置。
7. 前記データベースは、１つの被検体部位の複数の方向について取得された複数の医用画像を含む画像のセットを所見および診断名と紐づけて格納し、
   前記検出手段は、１つの被検体部位の複数の方向について取得された複数の診断用画像の少なくとも１つについて所見と該所見に対応する画像の位置を検出し、
   前記検索手段は、前記検出手段で検出された所見に基づいて前記データベースから画像のセットを検索し、
   前記表示制御手段は、前記第１の表示では、前記複数の診断用画像の少なくとも１つを表示させ、前記第２の表示では、前記検索手段で検索された画像のセットに含まれる少なくとも一つの医用画像を表示させることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の診断支援装置。
8. 前記検索手段は、前記複数の診断用画像のうちの１つの診断用画像について検出した所見と、前記画像のセットに含まれる複数の医用画像のうちの前記１つの診断用画像の方向に対応する医用画像に関連付けられた所見との比較により検索を行うことを特徴とする請求項７に記載の診断支援装置。
9. 前記検索手段は、前記複数の診断用画像のうちの１つの方向の診断用画像について検出した所見と、前記データベースに格納された各方向の医用画像に関連付けられた所見との比較により検索を行うことを特徴とする請求項７に記載の診断支援装置。
10. 前記検索手段は、前記複数の診断用画像のそれぞれについて検出した所見と、前記画像のセットに含まれる複数の医用画像のそれぞれに関連付けられた所見との比較により検索を行うことを特徴とする請求項７に記載の診断支援装置。
11. 前記検索手段は、前記診断用画像に関連付けられた臨床情報、または前記診断用画像の被検体に関連付けられた臨床情報を用いて検索することを特徴とする、請求項１乃至９のいずれか１項に記載の診断支援装置。
12. 前記検索手段は、前記診断用画像の被検体の電子カルテから前記臨床情報を取得することを特徴とする請求項１１に記載の診断支援装置。
13. 前記検出手段は、前記診断用画像に存在すると判定された所見について量的な判定を行い、
    前記検索手段は、前記検出手段により検出された所見についての量的な判定の結果をさらに用いて前記データベースを検索することを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の診断支援装置。
14. 前記表示部は前記診断対象の画像または前記検索された医用画像をユーザにより指定された拡大率で拡大表示し、前記検出手段により検出された所見のうち、前記拡大率により所定の面積値を超える所見を前記拡大表示に表示することを特徴とする、請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の診断支援装置。
15. 前記データベースから条件に基づいて抽出された部分データベースを記憶する記憶手段をさらに備え、
    前記検索手段は、前記記憶手段に記憶されている前記部分データベースを検索することを特徴とする請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の診断支援装置。
16. 診断対象の医用画像である診断用画像から、所見と該所見に対応する画像の位置を検出する検出工程と、
    所見および診断名と紐づけて複数の医用画像を記憶しているデータベースを、前記検出工程で検出された所見を用いて検索する検索工程と
    前記診断用画像を、前記検出工程で検出された所見と該所見に対応する画像の位置を示す表示とともに表示部に表示させる第１の表示と、前記検索工程で検索された医用画像を該医用画像に対応付けられている診断名とともに前記表示部に表示させる第２の表示とを同時または切り換えにより行う表示制御工程と、を有することを特徴とする診断支援装置の制御方法。
17. コンピュータを、請求項１乃至１５のいずれか１項に記載された診断支援装置の各手段として機能させるためのプログラム。

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