JP2020185306A - Medical information processing apparatus - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の実施形態は、医用情報処理装置に関する。 An embodiment of the present invention relates to a medical information processing device.
被検体の体内組織が画像化された医用画像データを生成する医用診断装置が存在する。医用診断装置としては、ＣＴ（Computed Tomography）画像データを生成するＸ線ＣＴ装置や、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）画像データを生成するＭＲＩ装置等が挙げられる。 There is a medical diagnostic device that generates medical image data in which the body tissue of a subject is imaged. Examples of the medical diagnostic device include an X-ray CT device that generates CT (Computed Tomography) image data, an MRI device that generates MRI (Magnetic Resonance Imaging) image data, and the like.
Ｘ線ＣＴ装置及びＭＲＩ装置等の医用診断装置は、架台装置（「スキャナ装置」とも呼ばれる）と寝台装置の他に、医用情報処理装置を備える。医用情報処理装置は、架台装置と寝台装置とを制御して画像データの基となるデータを生成させる。また、医用情報処理装置は、架台装置から当該データを受け取り、画像再構成処理を行う。なお、医用情報処理装置は、医用診断装置とネットワークで接続されたサーバとして設けられる場合もある。 A medical diagnostic device such as an X-ray CT device and an MRI device includes a medical information processing device in addition to a gantry device (also referred to as a “scanner device”) and a sleeper device. The medical information processing device controls the gantry device and the sleeper device to generate data that is the basis of image data. In addition, the medical information processing device receives the data from the gantry device and performs image reconstruction processing. The medical information processing device may be provided as a server connected to the medical diagnostic device via a network.
医用情報処理装置は、Ｘ線ＣＴ装置に対して推奨する操作と乖離した操作が実行されたことがログから判断された場合に、推奨操作を促す処理を実行する機能を有する場合がある。 The medical information processing apparatus may have a function of executing a process for prompting the recommended operation when it is determined from the log that an operation deviating from the operation recommended for the X-ray CT apparatus has been executed.
本発明が解決しようとする課題は、医用診断装置に不具合が発生した場合に、検査の中断を回避し、又は、検査中断時間を短縮することである。 An object to be solved by the present invention is to avoid interruption of examination or shorten examination interruption time when a defect occurs in a medical diagnostic apparatus.
実施形態に係る医用情報処理装置は、取得部と、決定部とを備える。取得部は、医用診断装置の制御に関するログを取得する。決定部は、医用診断装置に不具合が生じた場合、ログに基づいて、不具合の原因又は解決方法、及び不具合の解決を試みる主体を決定する。 The medical information processing apparatus according to the embodiment includes an acquisition unit and a determination unit. The acquisition unit acquires a log related to the control of the medical diagnostic device. When a defect occurs in the medical diagnostic device, the determination unit determines the cause or solution of the defect and the subject who tries to solve the defect based on the log.
以下、図面を参照しながら、医用情報処理装置の実施形態について詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the medical information processing apparatus will be described in detail with reference to the drawings.
実施形態に係る医用情報処理装置は、Ｘ線ＣＴ装置及びＭＲＩ装置等の医用診断装置の一部として設けられる場合がある。又は、実施形態に係る医用情報処理装置は、医用診断装置とネットワークで接続されたサーバ装置として設けられる場合がある。前者について第１の実施形態で後述する一方、後者について第２の実施形態で後述する。 The medical information processing device according to the embodiment may be provided as a part of a medical diagnostic device such as an X-ray CT device and an MRI device. Alternatively, the medical information processing device according to the embodiment may be provided as a server device connected to the medical diagnostic device via a network. The former will be described later in the first embodiment, while the latter will be described later in the second embodiment.
１．第１の実施形態
第１の実施形態に係る医用情報処理装置は、Ｘ線ＣＴ装置及びＭＲＩ装置等の医用診断装置の一部として設けられる場合である。以下、第１の実施形態に係る医用情報処理装置が、Ｘ線ＣＴ装置の一部のコンソール装置として設けられる場合について説明するが、その場合に限定されるものではない。
1. 1. First Embodiment The medical information processing device according to the first embodiment is provided as a part of a medical diagnostic device such as an X-ray CT device and an MRI device. Hereinafter, the case where the medical information processing apparatus according to the first embodiment is provided as a part of the console apparatus of the X-ray CT apparatus will be described, but the present invention is not limited to that case.
なお、Ｘ線ＣＴ装置によるデータ収集方式には、Ｘ線源とＸ線検出器とが１体として被検体の周囲を回転する回転／回転（Ｒ−Ｒ：Rotate/Rotate）方式や、リング状に多数の検出素子がアレイされ、Ｘ線管のみが被検体の周囲を回転する固定／回転（Ｓ−Ｒ：Stationary/Rotate）方式等の様々な方式がある。いずれの方式でも本発明を適用可能である。以下、実施形態に係るＸ線ＣＴ装置では、現在、主流を占めている第３世代の回転／回転方式を採用する場合を例にとって説明する。 The data collection method using the X-ray CT device includes a rotation / rotation (RR: Rotate / Rotate) method in which the X-ray source and the X-ray detector rotate around the subject as one body, or a ring shape. There are various methods such as a fixed / rotating (SR: Stationary / Rotate) method in which a large number of detection elements are arranged in an array and only an X-ray tube rotates around the subject. The present invention can be applied by any method. Hereinafter, in the X-ray CT apparatus according to the embodiment, a case where a third-generation rotation / rotation method, which currently occupies the mainstream, is adopted will be described as an example.
図１は、第１の実施形態に係る医用情報処理装置を備えたＸ線ＣＴ装置の構成を示す概略図である。 FIG. 1 is a schematic view showing the configuration of an X-ray CT apparatus including the medical information processing apparatus according to the first embodiment.
図１は、Ｘ線ＣＴ装置１を示す。Ｘ線ＣＴ装置１は、架台装置１０と、寝台装置３０と、第１の実施形態に係る医用情報処理装置の一例としてのコンソール装置４０とを備える。架台装置１０と、寝台装置３０とは、検査室に設置される。コンソール装置４０は、検査室に隣接する操作室に設置される。架台装置１０は、寝台装置３０に載置された被検体（例えば、患者）Ｐに関するＸ線の検出データ（「純生データ」とも呼ばれる）を取得する。コンソール装置４０は、複数ビュー分の検出データに対して前処理を施すことで生データを生成し、生データに対して再構成処理を施すことでＣＴ画像データを再構成して表示する。
FIG. 1 shows an
なお、図１において、説明の便宜上、架台装置１０を左側の上下に複数描画しているが、実際の構成としては、架台装置１０は１つである。
In FIG. 1, for convenience of explanation, a plurality of
架台装置１０は、Ｘ線源（例えば、Ｘ線管）１１と、Ｘ線検出器１２と、回転部（例えば、回転フレーム）１３と、Ｘ線高電圧装置１４と、制御装置１５と、ウェッジ１６と、コリメータ１７と、データ収集回路（ＤＡＳ：Data Acquisition System）１８とを備える。なお、架台装置１０は、架台部の一例である。
The
Ｘ線管１１は、回転フレーム１３に備えられる。Ｘ線管１１は、Ｘ線高電圧装置１４からの高電圧の印加により、陰極（フィラメント）から陽極（ターゲット）に向けて熱電子を照射することでＸ線を発生する真空管である。例えば、Ｘ線管１１には、回転する陽極に熱電子を照射することでＸ線を発生させる回転陽極型のＸ線管がある。
The X-ray tube 11 is provided in the rotating
なお、実施形態においては、一管球型のＸ線ＣＴ装置にも、Ｘ線管とＸ線検出器との複数のペアを回転リングに搭載したいわゆる多管球型のＸ線ＣＴ装置にも適用可能である。また、Ｘ線を発生させるＸ線源は、Ｘ線管１１に限定されるものではない。例えば、Ｘ線管１１に替えて、電子銃から発生した電子ビームを収束させるフォーカスコイル、電磁偏向させる偏向コイル、患者Ｐの半周を囲い偏向した電子ビームが衝突することによってＸ線を発生させるターゲットリングを含む第５世代方式によりＸ線を発生させてもよい。なお、Ｘ線管１１は、Ｘ線照射部の一例である。 In the embodiment, both a single-tube type X-ray CT device and a so-called multi-tube type X-ray CT device in which a plurality of pairs of an X-ray tube and an X-ray detector are mounted on a rotating ring. Applicable. Further, the X-ray source that generates X-rays is not limited to the X-ray tube 11. For example, instead of the X-ray tube 11, a focus coil for converging an electron beam generated from an electron gun, a deflection coil for electromagnetically deflecting, and a target for generating X-rays by colliding with a deflected electron beam surrounding a half circumference of a patient P. X-rays may be generated by a 5th generation method including a ring. The X-ray tube 11 is an example of an X-ray irradiation unit.
Ｘ線検出器１２は、Ｘ線管１１に対向するように回転フレーム１３に備えられる。Ｘ線検出器１２は、Ｘ線管１１から照射されたＸ線を検出し、当該Ｘ線量に対応した検出データを電気信号としてＤＡＳ１８に出力する。Ｘ線検出器１２は、例えば、Ｘ線管の焦点を中心として１つの円弧に沿ってチャネル方向に複数のＸ線検出素子が配列された複数のＸ線検出素子列を有する。Ｘ線検出器１２は、例えば、チャネル方向に複数のＸ線検出素子が配列されたＸ線検出素子列がスライス方向（列方向、ｒｏｗ方向）に複数配列された構造を有する。
The
また、Ｘ線検出器１２は、例えば、グリッドと、シンチレータアレイと、光センサアレイとを有する間接変換型の検出器である。シンチレータアレイは、複数のシンチレータを有し、シンチレータは入射Ｘ線量に応じた光子量の光を出力するシンチレータ結晶を有する。グリッドは、シンチレータアレイのＸ線入射側の面に配置され、散乱Ｘ線を吸収する機能を有するＸ線遮蔽板を有する。なお、グリッドはコリメータ（１次元コリメータ又は２次元コリメータ）と呼ばれる場合もある。光センサアレイは、シンチレータからの光量に応じた電気信号に変換する機能を有し、例えば、光電子増倍管（フォトマルチプライヤー：ＰＭＴ）等の光センサを有する。
Further, the
なお、Ｘ線検出器１２は、入射したＸ線を電気信号に変換する半導体素子を有する直接変換型の検出器であっても構わない。また、Ｘ線検出器１２は、Ｘ線検出部の一例である。
The
回転フレーム１３は、Ｘ線管１１とＸ線検出器１２とを対向支持する。回転フレーム１３は、後述する制御装置１５による制御の下、Ｘ線管１１及びＸ線検出器１２を一体として回転させる円環状のフレームである。なお、回転フレーム１３は、Ｘ線管１１とＸ線検出器１２とに加えて、Ｘ線高電圧装置１４やＤＡＳ１８を更に備えて支持する場合もある。また、回転フレーム１３は、回転部の一例である。
The rotating
このように、Ｘ線ＣＴ装置１は、Ｘ線管１１とＸ線検出器１２とを対向させて支持する回転フレーム１３を患者Ｐの周りに回転させることで、複数ビュー、即ち、患者Ｐの３６０°分の検出データを収集する。なお、ＣＴ画像データの再構成方式は、３６０°分の検出データを用いるフルスキャン再構成方式には限定されない。例えば、Ｘ線ＣＴ装置１は、半周（１８０°）＋ファン角度分の検出データに基づいてＣＴ画像データを再構成するハーフ再構成方式を採ってもよい。
In this way, the
Ｘ線高電圧装置１４は、回転フレーム１３、又は、回転フレーム１３を回転可能に支持する非回転部分（例えば図示しない固定フレーム）に備えられる。Ｘ線高電圧装置１４は、変圧器（トランス）及び整流器等の電気回路を有する。Ｘ線高電圧装置１４は、後述する制御装置１５による制御の下、Ｘ線管１１に印加する高電圧を発生する機能を有する高電圧発生装置（図示省略）と、後述する制御装置１５による制御の下、Ｘ線管１１が照射するＸ線に応じた出力電圧の制御を行うＸ線制御装置（図示省略）を有する。高電圧発生装置は、変圧器方式であってもよいし、インバータ方式であっても構わない。なお、図１において、説明の便宜上、Ｘ線高電圧装置１４が、Ｘ線管１１に対してｘ軸の正方向の位置に配置されているが、Ｘ線管１１に対してｘ軸の負方向の位置に配置されてもよい。
The X-ray
制御装置１５は、処理回路及びメモリと、モータ及びアクチュエータ等の駆動機構とを有する。処理回路及びメモリの構成については、後述するコンソール装置４０の処理回路４５及びメモリ４１と同等であるので説明を省略する。
The
制御装置１５は、コンソール装置４０に取り付けられた、後述する入力インターフェース４３、又は、架台装置１０に取り付けられた操作パネル（図示省略）からの入力信号を受けて、架台装置１０と寝台装置３０との動作制御を行う機能を有する。例えば、制御装置１５は、入力信号を受けて回転フレーム１３を回転させる制御や、架台装置１０をチルトさせる制御や、寝台装置３０と天板３３とを動作させる制御を行う。なお、架台装置１０をチルトさせる制御は、架台装置１０に取り付けられた入力インターフェースによって入力される傾斜角度（チルト角度）情報により、制御装置１５がＸ軸方向に平行な軸を中心に回転フレーム１３を回転させることによって実現される。なお、制御装置１５は、架台装置１０に設けられてもよいし、コンソール装置４０に設けられてもよい。なお、制御装置１５は、制御部の一例である。
The
また、制御装置１５は、コンソール装置４０に取り付けられた、後述する入力インターフェース４３、又は、架台装置１０に取り付けられた操作パネルから入力された撮像条件に基づいて、Ｘ線管１１の回転角度や、後述するウェッジ１６及びコリメータ１７の動作を制御する。
Further, the
ウェッジ１６は、Ｘ線管１１のＸ線出射側に配置されるように回転フレーム１３に備えられる。ウェッジ１６は、制御装置１５による制御の下、Ｘ線管１１から照射されたＸ線量を調節するためのフィルタである。具体的には、ウェッジ１６は、Ｘ線管１１から患者Ｐに照射されるＸ線が予め定められた分布になるように、Ｘ線管１１から照射されたＸ線を透過して減衰させるフィルタである。例えば、ウェッジ１６（ウェッジフィルタ（Wedge Filter）、ボウタイフィルタ（bow−tie filter）は、所定のターゲット角度や所定の厚みとなるようにアルミニウムを加工したフィルタである。
The
コリメータ１７は、Ｘ線絞り又はスリットとも呼ばれ、Ｘ線管１１のＸ線出射側に配置されるように回転フレーム１３に備えられる。コリメータ１７は、制御装置１５による制御の下、ウェッジ１６を透過したＸ線の照射範囲を絞り込むための鉛板等であり、複数の鉛板等の組合せによってＸ線の照射開口を形成する。
The
ＤＡＳ１８は、回転フレーム１３に備えられる。ＤＡＳ１８は、制御装置１５による制御の下、Ｘ線検出器１２の各Ｘ線検出素子から出力される電気信号に対して増幅処理を行う増幅器と、制御装置１５による制御の下、電気信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ（Analog to Digital）変換器とを有し、増幅及びデジタル変換後の検出データを生成する。ＤＡＳ１８によって生成された、複数ビュー分の検出データは、コンソール装置４０に転送される。
The
ここで、ＤＡＳ１８によって生成された検出データは、回転フレーム１３に設けられた発光ダイオード（ＬＥＤ）を有する送信機から光通信によって架台装置１０の固定フレームに設けられたフォトダイオードを有する受信機に送信され、コンソール装置４０に転送される。なお、回転フレーム１３から架台装置１０の固定フレームへの検出データの送信方法は、前述の光通信に限らず、非接触型のデータ伝送であれば如何なる方式を採用しても構わない。また、回転フレーム１３は、回転部の一例である。
Here, the detection data generated by the
寝台装置３０は、基台３１と、寝台駆動装置３２と、天板３３と、支持フレーム３４とを備える。寝台装置３０は、スキャン対象の患者Ｐを載置し、制御装置１５による制御の下、患者Ｐを移動させる装置である。
The
基台３１は、支持フレーム３４を鉛直方向（ｙ軸方向）に移動可能に支持する筐体である。寝台駆動装置３２は、患者Ｐが載置された天板３３を天板３３の長軸方向（ｚ軸方向）に移動するモータ又はアクチュエータである。支持フレーム３４の上面に設けられた天板３３は、患者Ｐを載置可能な形状を有する板である。
The
なお、寝台駆動装置３２は、天板３３に加え、支持フレーム３４を天板３３の長軸方向（ｚ軸方向）に移動させてもよい。また、寝台駆動装置３２は、寝台装置３０の基台３１ごと移動させてもよい。本発明を立位ＣＴに応用する場合、天板３３に相当する患者移動機構を移動する方式であってもよい。また、ヘリカルスキャンや位置決め等のためのスキャノ撮像等、架台装置１０の撮像系と天板３３の位置関係の相対的な変更を伴う撮像を実行する場合は、当該位置関係の相対的な変更は天板３３の駆動によって行われてもよいし、架台装置１０の固定部の走行によって行われてもよく、またそれらの複合によって行われてもよい。
In addition to the
なお、実施形態では、非チルト状態での回転フレーム１３の回転軸又は寝台装置３０の天板３３の長手方向をｚ軸方向、ｚ軸方向に直交し、床面に対し水平である軸方向をｘ軸方向、ｚ軸方向に直交し、床面に対し垂直である軸方向をｙ軸方向とそれぞれ定義するものとする。
In the embodiment, the rotation axis of the
コンソール装置４０は、メモリ４１と、ディスプレイ４２と、入力インターフェース４３と、ネットワークインターフェース４４と、処理回路４５とを備える。コンソール装置４０は、コンソール装置とも呼ばれる。なお、コンソール装置４０は、架台装置１０とは別体として説明するが、架台装置１０にコンソール装置４０の各構成要素の一部が含まれてもよい。また、以下の説明では、コンソール装置４０が単一のコンソールで全ての機能を実行するものとするが、これらの機能は、複数のコンソールが実行してもよい。
The
メモリ４１は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等によって構成される。メモリ４１は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ及びＤＶＤ（Digital Video Disk）等の可搬型メディアによって構成されてもよい。メモリ４１は、処理回路４５において用いられる各種処理プログラム（アプリケーションプログラムの他、ＯＳ（Operating System）等も含まれる）や、プログラムの実行に必要なデータを記憶する。また、ＯＳに、ユーザに対するディスプレイ４２への情報の表示にグラフィックを多用し、基礎的な操作を入力インターフェース４３によって行うことができるＧＵＩ（Graphic User Interface）を含めることもできる。
The
メモリ４１は、例えば、前処理前の検出データや、前処理後かつ再構成前の生データや、生データに基づく再構成後のＣＴ画像データを記憶する。前処理は、検出データに対する、対数変換処理、オフセット補正処理、チャンネル間の感度補正処理、ビームハードニング処理等のうち少なくとも１つを意味する。また、インターネット等の通信ネットワークを介してＸ線ＣＴ装置１と接続可能なクラウドサーバがＸ線ＣＴ装置１からの保存要求を受けて検出データ、生データ、又はＣＴ画像データを記憶するように構成されてもよい。
The
ディスプレイ４２は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ４２は、処理回路４５によって生成されたＣＴ画像データや、ユーザからの各種操作を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）等を出力する。例えば、ディスプレイ４２は、液晶ディスプレイやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ、ＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）ディスプレイ等である。また、ディスプレイ４２は、架台装置１０に設けられてもよい。また、ディスプレイ４２は、デスクトップ型でもよいし、コンソール装置４０本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしてもよい。なお、ディスプレイ４２は、表示部の一例である。
The
入力インターフェース４３は、技師等のユーザによって操作が可能な入力デバイスと、入力デバイスからの信号を入力する入力回路とを含む。入力デバイスは、マウス、キーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、操作面に触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力回路、音声入力回路等によって実現される。入力デバイスがユーザから入力操作を受け付けると、入力回路は当該入力操作に応じた電気信号を生成して処理回路４５に出力する。また、入力インターフェース４３は、架台装置１０に設けられてもよい。また、入力インターフェース４３は、コンソール装置４０本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されてもよい。なお、入力インターフェース４３は、入力部の一例である。
The
ネットワークインターフェース４４は、パラレル接続仕様やシリアル接続仕様に合わせたコネクタによって構成される。Ｘ線ＣＴ装置１が医用画像システム上に設けられる場合、ネットワークインターフェース４４は、ネットワーク上の外部装置と情報の送受信を行なう。例えば、ネットワークインターフェース４４は、処理回路４５の制御の下、外部装置からＣＴ検査に係る検査オーダを受信し、また、Ｘ線ＣＴ装置１によって取得された検出データや、生成された生データ又はＣＴ画像データを外部装置に送信する。
The
処理回路４５は、Ｘ線ＣＴ装置１の全体の動作を制御する。処理回路４５は、専用又は汎用のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processor Unit）、又はＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のプロセッサの他、ＡＳＩＣ、及び、プログラマブル論理デバイス等を意味する。プログラマブル論理デバイスとしては、例えば、単純プログラマブル論理デバイス（ＳＰＬＤ：Simple Programmable Logic Device）、複合プログラマブル論理デバイス（ＣＰＬＤ：Complex Programmable Logic Device）、及び、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：Field Programmable Gate Array）等が挙げられる。
The
また、処理回路４５は、単一の回路によって構成されてもよいし、複数の独立した処理回路要素の組み合わせによって構成されてもよい。後者の場合、メモリは処理回路要素ごとに個別に設けられてもよいし、単一のメモリが複数の処理回路要素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よい。
Further, the
図２は、コンソール装置４０の構成及び機能を示すブロック図である。
FIG. 2 is a block diagram showing the configuration and functions of the
処理回路４５は、メモリ４１に記憶されたプログラムを実行することで、図２に示すように、スキャン制御機能４５１と、画像生成機能４５２と、出力制御機能４５３と、取得機能４５４と、決定機能４５５とを実現する。なお、機能４５１〜４５５の全部又は一部は、コンソール装置４０のプログラムの実行により実現される場合に限定されるものではなく、コンソール装置４０にＡＳＩＣ等の回路として備えられる場合であってもよい。また、機能４５１〜４５５の全部又は一部は、コンソール装置４０のみならず、制御装置１５によって実現される場合もある。
By executing the program stored in the
スキャン制御機能４５１は、予め設定されたスキャン条件に従って制御装置１５を介して架台装置１０及び寝台装置３０等を制御することで、Ｘ線の照射及び検出を含むＣＴスキャンを実行させ、制御装置１５から複数ビュー分の検出データを収集する機能を含む。例えば、スキャン条件は、照射Ｘ線に関する、管電流ｍＡと、管電圧ｋＶと、Ｘ線強度制御条件（Ｘ線モジュレーション条件）と、Ｘ線管１１（又は、回転フレーム１３）の回転速度等を含む。なお、スキャン制御機能４５１は、スキャン制御部の一例である。
The
画像生成機能４５２は、スキャン制御機能４５１によるスキャンにより収集された複数ビュー分の検出データに対して前処理を施すことで、複数ビュー分の生データを収集する機能と、前処理後の複数ビュー分の生データに対する画像再構成処理により、ＣＴ画像データを生成する機能とを含む。また、画像生成機能４５２は、各ＣＴ画像データをメモリ４１に記憶させる機能を含む。なお、画像生成機能４５２は、画像生成部の一例である。
The
出力制御機能４５３は、画像生成機能４５２によって生成された各ＣＴ画像データをＣＴ画像としてディスプレイ４２に表示させる機能と、ネットワークインターフェース４４を介して各ＣＴ画像データを外部装置に送信する機能とを含む。なお、出力制御機能４５３は、出力制御部の一例である。
The
取得機能４５４は、医用診断装置の一例としてのＸ線ＣＴ装置１の制御に関するログをＸ線ＣＴ装置１から取得する機能を含む。なお、取得機能４５４は、取得部の一例である。
The
決定機能４５５は、医用診断装置の一例としてのＸ線ＣＴ装置１に不具合が生じた場合、取得機能４５４によって取得されたログに基づいて、不具合の原因又は解決方法と、不具合の解決を試みる主体とを決定する機能を含む。ログとは、コンソール装置４０が、主に、架台装置１０、回転フレーム１３（チルト含む）、寝台装置３０に対していつ、どのような制御をし、どのような結果が得られたのか等を示す情報であり、その情報は、操作卓の有無、設定値、実測値等を含む。なお、決定機能４５５は、決定部の一例である。
When a problem occurs in the
ここで、決定機能４５５は、Ｘ線ＣＴ装置１の制御に関するログ、例えばＸ線ＣＴ装置１の不具合を示すエラーログに基づいて、不具合の原因（以下、単に「原因」という）又は解決方法（以下、単に「解決方法」という）と、不具合の解決を試みる主体（以下、単に「主体」という）とを決定する処理を行うものである。決定機能４５５は、原因又は解決方法として、第１の原因又は第１の解決方法を決定するとともに、主体として、医用診断装置としてのＸ線ＣＴ装置１を決定し、Ｘ線ＣＴ装置１の自動処理によってＸ線ＣＴ装置１の不具合が解決しなかった場合、原因又は解決方法として、第２の原因又は第２の解決方法を決定するとともに、主体として、ユーザを決定する。また、決定機能４５５は、ユーザによってＸ線ＣＴ装置１の不具合が解決しなかった場合、原因又は解決方法として、第３の原因又は第３の解決方法を決定するとともに、主体として、サービスマンを決定する。
Here, the
以下、特に言及しない限り、決定機能４５５が、エラーログに基づいて解決方法と、主体とを決定するものとして説明する。この処理には、例えば、エラーログと、解決方法及び主体の組み合わせとを関連付けたルックアップテーブル（ＬＵＴ）が用いられてもよい。また、この処理には、機械学習が用いられてもよい。また、機械学習としてＣＮＮ（畳み込みニューラルネットワーク）や畳み込み深層信念ネットワーク（ＣＤＢＮ：Convolutional Deep Belief Network）等の、多層のニューラルネットワークを用いた深層学習が用いられてもよい。
Hereinafter, unless otherwise specified, the
ここでは、決定機能４５５がニューラルネットワークＮａを含み、深層学習を用いて、エラーログに基づいて、解決方法及び主体の組み合わせを決定する場合の例を示す。
Here, an example is shown in which the
図３は、学習時におけるデータフローの一例を示す説明図である。 FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of the data flow during learning.
決定機能４５５は、トレーニングデータが多数入力されて学習を行うことにより、パラメータデータＰａを逐次的に更新する。トレーニングデータは、トレーニング入力データとしてのエラーログＳａ１，Ｓａ２，Ｓｓ３，…と、解決方法及び主体の組み合わせＴａ１，Ｔａ２，Ｔａ３，…との組からなる。なお、エラーログＳａ１，Ｓａ２，Ｓａ３，…や、解決方法及び主体の組み合わせＴａ１，Ｔａ２，Ｔａ３，…の一例を、後述する図７に示す。
The
エラーログＳａ１，Ｓａ２，Ｓａ３，…は、トレーニング入力データ群Ｓａを構成する。解決方法及び主体の組み合わせＴａ１，Ｔａ２，Ｔａ３，…は、トレーニング出力データ群Ｔａを構成する。 The error logs Sa1, Sa2, Sa3, ... Consists of the training input data group Sa. The combination of the solution method and the subject Ta1, Ta2, Ta3, ... Consists of the training output data group Ta.
決定機能４５５は、トレーニングデータが入力されるごとに、エラーログＳａ１，Ｓａ２，Ｓａ３，…をニューラルネットワークＮａで処理した結果が解決方法及び主体の組み合わせＴａ１，Ｔａ２，Ｔａ３，…に近づくようにパラメータデータＰａを更新していく、いわゆる学習を行う。一般に、パラメータデータＰａの変化割合が閾値以内に収束すると、学習は終了と判断される。以下、学習後のパラメータデータＰａを特に学習済みパラメータデータＰａ´（図４に図示）という。
The
図４は、運用時におけるデータフローの一例を示す説明図である。 FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of a data flow during operation.
運用時には、決定機能４５５は、Ｘ線ＣＴ装置１の起動中に取得機能４５４によって取得されたエラーログＵａを入力し、学習済みパラメータデータＰａ´を用いて、解決方法及び主体の組み合わせＶａを出力する。
At the time of operation, the
なお、ニューラルネットワークＮａと学習済みパラメータデータＰａ´は、学習済みモデルＭａを構成する。ニューラルネットワークＮａは、プログラムの形態でメモリ４１に記憶される。学習済みパラメータデータＰａ´は、メモリ４１に記憶されてもよいし、ネットワークを介して医用情報処理装置４０と接続された記憶媒体に記憶されてもよい。この場合、処理回路４５により実現される決定機能４５５は、メモリ４１から学習済みモデルＭａを読み出して実行することで、エラーログに基づいて、解決方法及び主体の組み合わせを決定する。なお、学習済みモデルＭａは、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路によって構築されてもよい。
The neural network Na and the trained parameter data Pa'consist of the trained model Ma. The neural network Na is stored in the
なお、入力データとしてのエラーログは１個の場合に限定されるものではない。入力データとして、時系列で連続する複数（例えば、前後１分分）のエラーログの組み合わせを入力することも可能である。例えば、学習時には、トレーニング入力データとして時系列で連続する複数のエラーログの組み合わせＳａ１，Ｓａ２，Ｓａ３，…をニューラルネットワークＮａに入力する。運用時には、決定機能４５５は、メモリ４１から読み出した学習済みモデルＭａに対して、時系列で連続する複数のエラーログの組み合わせＵａを入力することで、解決方法及び主体の組み合わせＶａを出力する。入力データとして、時系列で連続する複数のエラーログの組み合わせを用いることで、当該組み合わせに応じた学習を行った学習済みパラメータデータＰａ´を生成することができるため、エラーログのみを入力データとする場合に比べて、解決方法及び主体の組み合わせの精度を向上させることができる。なお、時系列で連続する複数のエラーログの組み合わせは、前後の時間が均等の場合に得られるエラーログの組み合わせに限定されるものではなく、例えば、前１分及び後３０秒分のエラーログの組み合わせ等であってもよい。
The error log as input data is not limited to one. As input data, it is also possible to input a combination of a plurality of consecutive error logs (for example, one minute before and after) in chronological order. For example, at the time of learning, a combination of a plurality of error logs that are continuous in time series, Sa1, Sa2, Sa3, ... Is input to the neural network Na as training input data. At the time of operation, the
また、入力データとして、エラーログの他のデータを入力することも可能である。例えば、学習時には、トレーニング入力データとして、エラーログから求められる予兆ログＳａ１，Ｓａ２，Ｓａ３，…ニューラルネットワークＮａに入力する。運用時には、決定機能４５５は、メモリ４１から読み出した学習済みモデルＭａに対して、予兆ログＵａを入力することで、解決方法及び主体の組み合わせＶａを出力する。入力データとして、予兆ログを用いることで、予兆ログに応じた学習を行った学習済みパラメータデータＰａ´を生成することができるため、Ｘ線ＣＴ装置１に不具合が発生する前に、Ｘ線ＣＴ装置１に起こるであろう不具合の解決方法をユーザに提示でき、ＣＴ検査の中断を未然に防止することもできる。
It is also possible to input other data of the error log as input data. For example, at the time of learning, as training input data, the predictive logs Sa1, Sa2, Sa3, ... Neural network Na obtained from the error log are input. At the time of operation, the
さらに、決定機能４５５は、解決方法及び主体の組み合わせＶａとともに、組み合わせＶａの確度（予測スコア、コンフィデンシャルスコア、確信度とも呼ばれる）を決定することもできる。組み合わせＶａの確度は、学習済みモデルＭａの出力の精度の指標値である。
Further, the
なお、医用診断装置の種類ごとに異なる学習済みモデルＭａが構築されることが好適である。例えば、Ｘ線ＣＴ装置１とＭＲＩ装置とで異なる学習済みモデルを備え、発生したエラーログを、対応する学習済みモデルに入力する。また、同一種類の医用診断装置であっても、メーカごと、バーションごとに異なる学習済みモデルＭａが構築されることが好適である。例えば、同一種類の医用診断装置であっても、Ａ社製のＸ線ＣＴ装置とＢ社製のＸ線ＣＴ装置とで異なる学習済みモデルを備え、発生したエラーログを、対応する学習済みモデルに入力する。
It is preferable to construct a different trained model Ma for each type of medical diagnostic device. For example, the
図２の説明に戻って、出力制御機能４５３は、決定機能４５５によって決定された解決方法及び主体の組み合わせに関する情報を出力する機能を含む。例えば、出力制御機能４５３は、決定機能４５５によって決定された解決方法及び主体の組み合わせに関する情報をディスプレイ４２に表示させる機能と、決定機能４５５によって決定された当該情報を、ネットワークインターフェース４４を介して外部装置に送信する機能とのうち少なくとも一方を含む。
Returning to the description of FIG. 2, the
なお、機能４５１〜４４５の動作について、図５〜図１１を用いて後述する。
The operations of the
図５及び図６は、コンソール装置４０の動作をフローチャートとして示す図である。図５及び図６において、「ＳＴ」に数字を付した符号フローチャートの各ステップを示す。
5 and 6 are diagrams showing the operation of the
スキャン制御機能４５１による患者Ｐのスキャン中、又は、画像生成機能４５２による画像生成処理中に、取得機能４５４は、Ｘ線ＣＴ装置１に不具合が発生したか、すなわち、エラーログを検知したか否かを判断する（ステップＳＴ１）。ステップＳＴ１の判断にてＮＯ、つまり、患者Ｐのスキャン中、又は、画像生成処理中に、Ｘ線ＣＴ装置１に不具合が発生していないと判断される場合、取得機能４５４は、Ｘ線ＣＴ装置１に不具合が発生するまで待機する。
During the scanning of the patient P by the
ステップＳＴ１の判断にてＹＥＳ、つまり、患者Ｐのスキャン中、又は、画像生成処理中に、Ｘ線ＣＴ装置１に不具合が発生したと判断される場合、決定機能４５５は、自動で復帰可能性のある解決方法があるか否かを判断する（ステップＳＴ２）。決定機能４５５は、前述したＬＵＴ、又は、ニューラルネットワークを用いた深層学習等により、ステップＳＴ１によって検知されたエラーログに対応する、解決方法及び主体の１又は複数の組み合わせを決定する。そして、決定機能４５５は、決定された主体が「医用診断装置」である解決方法が存在するか否かを判断する（ステップＳＴ２）。
If the judgment in step ST1 is YES, that is, if it is determined that a problem has occurred in the
図７は、エラーログと、解決方法及び主体の組み合わせとの関係を表として示す図である。 FIG. 7 is a diagram showing the relationship between the error log and the combination of the solution and the subject as a table.
図７に示す表は、エラーログと、不具合の原因（以下、単に「原因」という）、解決方法及び主体の組み合わせとの関係を示す。主体は、医用診断装置（例えば、Ｘ線ＣＴ装置１）、Ｘ線ＣＴ装置１のユーザ、又はＸ線ＣＴ装置１をメンテナンスするサービスマンである。
The table shown in FIG. 7 shows the relationship between the error log and the cause of the defect (hereinafter, simply referred to as “cause”), the solution, and the combination of the main constituents. The main body is a medical diagnostic device (for example, an X-ray CT device 1), a user of the
エラーログのいずれかが検知されると、ＬＵＴやニューラルネットワークを用いた深層学習等により、それに対応する解決方法及び主体の組み合わせを取得することができる。例えば、エラーログの内容が「寝台の上下方向の位置ずれ」であれば、主体として「医用診断装置」が決定されるので、ステップＳＴ２の判断でＹＥＳに進む一方、エラーログの内容が「寝台装置のチルト角のプラス・リミット」であれば、主体として「ユーザ」が決定されるので、ステップＳＴ２の判断でＮＯに進む。 When any of the error logs is detected, it is possible to acquire a corresponding solution and a combination of subjects by deep learning using a LUT or a neural network. For example, if the content of the error log is "misalignment of the bed in the vertical direction", the "medical diagnostic device" is determined as the main body, so the judgment in step ST2 proceeds to YES, while the content of the error log is "sleeper". If it is the "plus limit of the tilt angle of the device", the "user" is determined as the main body, so the process proceeds to NO by the determination in step ST2.
図５の説明に戻って、ステップＳＴ２の判断にてＹＥＳ、つまり、自動で復帰可能性のある解決方法があると判断される場合、出力制御機能４５３は、自動で復帰可能性のある解決方法を復帰可能性の高い順に、放射線技師、医師、助手等のユーザに提示する（ステップＳＴ３）。
Returning to the explanation of FIG. 5, if YES in the judgment of step ST2, that is, if it is determined that there is a solution that can be automatically restored, the
例えば、出力制御機能４５３は、図７に示すエラーログの内容が「寝台の上下方向の位置ずれ」である場合、解決方法「寝台を基準センサ位置まで上下移動」をディスプレイ４２に表示することで当該解決方法をユーザに提示する。また、例えば、出力制御機能４５３は、１つのエラーログに対して自動で復帰可能性のある解決方法が複数存在する場合は、復帰可能性の高い順にディスプレイ４２に表示することもできるし、複数のエラーログが略同時に起こった場合には、それぞれに対応する複数の解決方法を復帰可能性の高い順にディスプレイ４２に表示することもできる。
For example, the
決定機能４５５は、ステップＳＴ３による提示に対して、ユーザにより自動復帰が選択されたか否かを判断する（ステップＳＴ４）。ステップＳＴ４の判断にてＹＥＳ、つまり、ユーザにより自動復帰が選択されたと判断される場合に、決定機能４５５は、復帰可能性の高い順に解決方法を自動で実行する（ステップＳＴ５）。なお、ステップＳＴ４による判断は必須ではなく、決定機能４５５は、ユーザの判断によらず、復帰可能性の高い順に解決方法を自動で実行してもよい。例えば、図７に示すエラーログの内容「寝台の上下方向の位置ずれ」の場合、決定機能４５５は、フォトセンサとエンコーダの比較による寝台の上下移動のゼロ点調整等を自動で行うように寝台の駆動部を制御する。
The
決定機能４５５は、ステップＳＴ５による解決方法の実行によりＸ線ＣＴ装置１の不具合が解決したか、つまり、Ｘ線ＣＴ装置１が復帰したか否かを判断する（ステップＳＴ６）。
The
ステップＳＴ６の判断にてＮＯ、つまり、Ｘ線ＣＴ装置１が復帰していないと判断される場合、決定機能４５５は、ユーザが実施可能である、復帰可能性のある解決方法があるか否かを判断する（ステップＳＴ７）。また、ステップＳＴ２，ＳＴ４の判断にてＮＯの場合にも、決定機能４５５は、ユーザが実施可能である、復帰可能性のある解決方法があるか否かを判断する（ステップＳＴ７）。
If the determination in step ST6 is NO, that is, if the
ステップＳＴ７の判断にてＹＥＳ、つまり、ユーザが実施可能である、復帰可能性のある解決方法があると判断される場合、出力制御機能４５３は、ユーザが実施可能である解決方法をユーザに提示する（ステップＳＴ８）。例えば、出力制御機能４５３は、ユーザが実施可能である解決方法をディスプレイ４２に表示することで当該解決方法をユーザに提示する。
If the determination in step ST7 is YES, that is, if it is determined that there is a recoverable solution that the user can implement, the
例えば、出力制御機能４５３は、図７に示すエラーログの内容が「架台装置内で異常が発生」である場合、２個の解決方法「チルトの再実行」及び「回転の再実行」をディスプレイ４２に表示することで当該２個の解決方法をユーザに提示する。また、例えば、出力制御機能４５３は、各解決方法に対応する確度を表示することもできる。
For example, the
図８は、ユーザが実施可能である解決方法を示す表示画面の一例を示す図である。 FIG. 8 is a diagram showing an example of a display screen showing a solution that can be implemented by the user.
図８に示すように、ディスプレイ４２には、図７に示すエラーログの内容が「架台装置内で異常が発生」である場合の、２個の解決方法「チルトの再実行」及び「回転の再実行」が確度（％）と共に表示される。この表示に従ってユーザが解決方法を実行することにより、サービスマンを呼ばずにＸ線ＣＴ装置１を復帰させることも可能である。また、確度、つまり、復帰可能性の高い順に従ってユーザが解決方法を実行することにより、素早くＸ線ＣＴ装置１を復帰させることも可能である。
As shown in FIG. 8, on the
図５の説明に戻って、決定機能４５５は、ユーザにより解決方法が実行されてＸ線ＣＴ装置１が復帰したか否かを判断する（ステップＳＴ９）。ステップＳＴ９の判断にてＮＯ、つまり、Ｘ線ＣＴ装置１が復帰していないと判断される場合、出力制御機能４５３は、サービスマンによる復帰が必要な旨をユーザに提示する（ステップＳＴ１０）。例えば、出力制御機能４５３は、サービスマンによる復帰が必要な旨「サービスマンを呼んで下さい」をディスプレイ４２に表示することでサービスマンの必要性をユーザに提示する。また、ステップＳＴ７の判断にてＮＯの場合にも、出力制御機能４５３は、サービスマンによる復帰が必要な旨をユーザに提示する（ステップＳＴ１０）。
Returning to the description of FIG. 5, the
例えば、出力制御機能４５３は、図７に示すエラーログの内容が「架台装置内で異常が発生」である場合に、ユーザが２個の解決方法「チルトの再実行」及び「回転の再実行」を実行してもなおＸ線ＣＴ装置１が復帰しない場合がある。その場合は、出力制御機能４５３は、部品の交換等、サービスマンによる復帰が必要な旨をユーザに提示する。
For example, the
図６の説明に移って、出力制御機能４５３は、Ｘ線ＣＴ装置１の復帰のために呼び出されたサービスマンに、解決方法を復帰可能性の高い順に提示する（ステップＳＴ１１）。例えば、出力制御機能４５３は、解決方法をディスプレイ４２に表示することで当該解決方法をサービスマンに提示する。ステップＳＴ１１によって提示された解決方法に対して、サービスマンにより解決方法が実行される（ステップＳＴ１２）。
Moving on to the description of FIG. 6, the
例えば、出力制御機能４５３は、図７に示すエラーログの内容が「架台装置内で異常が発生」である場合、２個の解決方法「チルトの再実行」及び「回転の再実行」をディスプレイ４２に表示することで当該２個の解決方法をサービスマンに提示する。また、例えば、出力制御機能４５３は、各解決方法に対応する確度を表示することもできる。
For example, the
図９は、サービスマンが実施可能である解決方法を示す表示画面の一例を示す図である。 FIG. 9 is a diagram showing an example of a display screen showing a solution that can be implemented by a service person.
図９に示すように、ディスプレイ４２には、図７に示すエラーログの内容が「架台装置内で異常が発生」である場合の、２個の解決方法「チルトの再実行」及び「回転の再実行」が確度（％）と共に表示される。確度、つまり、復帰可能性の高い順に従ってサービスマンが解決方法を実行することにより、素早くＸ線ＣＴ装置１を復帰させることが可能である。
As shown in FIG. 9, on the
図６の説明に戻って、決定機能４５５は、ステップＳＴ５，ＳＴ９，ＳＴ１２によって実行された解決方法を自動認識したか否かを判断する（ステップＳＴ１３）。また、ステップＳＴ６，ＳＴ９の判断にてＹＥＳの場合にも、決定機能４５５は、ステップＳＴ５，ＳＴ９によって実行された解決方法を自動認識したか否かを判断する（ステップＳＴ１３）。
Returning to the description of FIG. 6, the
ステップＳＴ１３の判断にてＮＯ、つまり、ステップＳＴ５，ＳＴ９，ＳＴ１２によって実行された解決方法を自動認識していないと判断される場合、入力インターフェース４３を介してサービスマンにより、実行された解決方法が入力される（ステップＳＴ１４）。決定機能４５５は、ステップＳＴ１の不具合（エラーログ相当）と、ステップＳＴ１４によって入力された解決方法と、それに対応する主体とをニューラルネットワークに入力する（ステップＳＴ１５）。また、ステップＳＴ１３の判断にてＹＥＳの場合にも、決定機能４５５は、ステップＳＴ１の不具合と、ステップＳＴ１３によって自動認識された解決方法と、それに対応する主体とをニューラルネットワークに入力する（ステップＳＴ１５）。これにより、さらなる学習を行わせる。
If it is determined in step ST13 that NO, that is, the solution executed by steps ST5, ST9, and ST12 is not automatically recognized, the solution executed by the serviceman via the
医用情報処理装置の一例としてのコンソール装置４０によると、Ｘ線ＣＴ装置１に不具合が発生した場合に、Ｘ線ＣＴ装置１によるＣＴ検査の中断を回避し、又は、ＣＴ検査の中断時間を短縮することができる。医用情報処理装置の一例としてのコンソール装置４０によると、臨床現場にてＸ線ＣＴ装置１の使用中に、Ｘ線ＣＴ装置１が正常動作せず、これ以上ユーザがＸ線ＣＴ装置１を使用できない状況になるような不具合が発生した場合であっても、「架台装置のチルト角のプラス・リミット」（図７に図示）等のように不具合の内容によってはＣＴ検査の中断を回避することができる。
According to the
２．変形例
図３及び図４を用いて、エラーログを入力として、解決方法及び主体の組み合わせを出力する場合について説明したがその場合に限定されるものではない。例えば、エラーログを入力として、解決方法、原因及び主体の組み合わせを出力してもよい。
2. 2. Modification Examples FIGS. 3 and 4 have been described with reference to a case where an error log is input and a solution and a combination of principals are output, but the present invention is not limited to this case. For example, the error log may be input and the combination of the solution, the cause and the subject may be output.
図１０は、学習時におけるデータフローの一例を示す説明図である。 FIG. 10 is an explanatory diagram showing an example of a data flow during learning.
決定機能４５５は、トレーニングデータが多数入力されて学習を行うことにより、パラメータデータＰｂを逐次的に更新する。トレーニングデータは、トレーニング入力データとしてのエラーログＳｂ１，Ｓｂ２，Ｓｂ３，…と、解決方法、原因及び主体の組み合わせＴｂ１，Ｔｂ２，Ｔｂ３，…との組からなる。なお、エラーログＳｂ１，Ｓｂ２，Ｓｂ３，…や、解決方法、原因及び主体の組み合わせＴｂ１，Ｔｂ２，Ｔｂ３，…の一例を、図７に示す。
The
エラーログＳｂ１，Ｓｂ２，Ｓｂ３，…は、トレーニング入力データ群Ｓｂを構成する。解決方法、原因及び主体の組み合わせＴｂ１，Ｔｂ２，Ｔｂ３，…は、トレーニング出力データ群Ｔｂを構成する。 The error logs Sb1, Sb2, Sb3, ... Consists of the training input data group Sb. The combination of the solution, the cause and the subject Tb1, Tb2, Tb3, ... Consists of the training output data group Tb.
決定機能４５５は、トレーニングデータが入力されるごとに、エラーログＳｂ１，Ｓｂ２，Ｓｂ３，…をニューラルネットワークＮｂで処理した結果が解決方法、原因及び主体の組み合わせＴｂ１，Ｔｂ２，Ｔｂ３，…に近づくようにパラメータデータＰｂを更新していく、いわゆる学習を行う。一般に、パラメータデータＰｂの変化割合が閾値以内に収束すると、学習は終了と判断される。以下、学習後のパラメータデータＰｂを特に学習済みパラメータデータＰｂ´（図１１に図示）という。
The
図１１は、運用時におけるデータフローの一例を示す説明図である。 FIG. 11 is an explanatory diagram showing an example of a data flow during operation.
運用時には、決定機能４５５は、Ｘ線ＣＴ装置１の起動中に取得機能４５４によって取得されたエラーログＵｂを入力し、学習済みパラメータデータＰｂ´を用いて、解決方法、原因及び主体の組み合わせＶｂを出力する。
At the time of operation, the
なお、ニューラルネットワークＮｂと学習済みパラメータデータＰｂ´は、学習済みモデルＭｂを構成する。ニューラルネットワークＮｂは、プログラムの形態でメモリ４１に記憶される。学習済みパラメータデータＰｂ´は、メモリ４１に記憶されてもよいし、ネットワークを介して医用情報処理装置４０と接続された記憶媒体に記憶されてもよい。この場合、処理回路４５により実現される決定機能４５５は、メモリ４１から学習済みモデルＭｂを読み出して実行することで、エラーログに基づいて、解決方法、原因及び主体の組み合わせを決定する。なお、学習済みモデルＭｂは、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等の集積回路によって構築されてもよい。
The neural network Nb and the trained parameter data Pb'consist of the trained model Mb. The neural network Nb is stored in the
なお、入力データとしてのエラーログは１個の場合に限定されるものではない。入力データとして、時系列で連続する複数（例えば、前後１分分）のエラーログの組み合わせを入力することも可能である。例えば、学習時には、トレーニング入力データとして時系列で連続する複数のエラーログの組み合わせＳｂ１，Ｓｂ２，Ｓｂ３，…をニューラルネットワークＮｂに入力する。運用時には、決定機能４５５は、メモリ４１から読み出した学習済みモデルＭｂに対して、時系列で連続する複数のエラーログの組み合わせＵｂを入力することで、解決方法、原因及び主体の組み合わせＶｂを出力する。入力データとして、時系列で連続する複数のエラーログの組み合わせを用いることで、当該組み合わせに応じた学習を行った学習済みパラメータデータＰｂ´を生成することができるため、エラーログのみを入力データとする場合に比べて、解決方法、原因及び主体の組み合わせの精度を向上させることができる。なお、時系列で連続する複数のエラーログの組み合わせは、前後の時間が均等の場合に得られるエラーログの組み合わせに限定されるものではなく、例えば、前１分及び後３０秒分のエラーログの組み合わせ等であってもよい。
The error log as input data is not limited to one. As input data, it is also possible to input a combination of a plurality of consecutive error logs (for example, one minute before and after) in chronological order. For example, at the time of learning, a combination of a plurality of error logs continuous in time series Sb1, Sb2, Sb3, ... Is input to the neural network Nb as training input data. At the time of operation, the
また、入力データとして、エラーログの他のデータを入力することも可能である。例えば、学習時には、トレーニング入力データとして、エラーログから求められる予兆ログＳｂ１，Ｓｂ２，Ｓｂ３，…ニューラルネットワークＮｂに入力する。運用時には、決定機能４５５は、メモリ４１から読み出した学習済みモデルＭｂに対して、予兆ログＵｂを入力することで、解決方法、原因及び主体の組み合わせＶｂを出力する。入力データとして、予兆ログを用いることで、予兆ログに応じた学習を行った学習済みパラメータデータＰｂ´を生成することができるため、Ｘ線ＣＴ装置１に不具合が発生する前に、Ｘ線ＣＴ装置１に起こるであろう不具合の解決方法をユーザに提示でき、ＣＴ検査の中断を未然に防止することもできる。
It is also possible to input other data of the error log as input data. For example, at the time of learning, as training input data, the predictive logs Sb1, Sb2, Sb3, ... Neural network Nb obtained from the error log are input. At the time of operation, the
さらに、決定機能４５５は、解決方法、原因及び主体の組み合わせＶｂとともに、組み合わせＶｂの確度（予測スコア、コンフィデンシャルスコア、確信度とも呼ばれる）を決定することもできる。組み合わせＶｂの確度は、学習済みモデルＭｂの出力の精度の指標値である。
Further, the
なお、医用診断装置の種類ごとに異なる学習済みモデルＭｂが構築されることが好適である。例えば、Ｘ線ＣＴ装置１とＭＲＩ装置とで異なる学習済みモデルを備え、発生したエラーログを、対応する学習済みモデルに入力する。また、同一種類の医用診断装置であっても、メーカごと、バーションごとに異なる学習済みモデルＭｂが構築されることが好適である。例えば、同一種類の医用診断装置であっても、Ａ社製のＸ線ＣＴ装置とＢ社製のＸ線ＣＴ装置とで異なる学習済みモデルを備え、発生したエラーログを、対応する学習済みモデルに入力する。
It is preferable to construct a different trained model Mb for each type of medical diagnostic device. For example, the
医用情報処理装置の一例としてのコンソール装置４０の変形例によると、上記効果に加え、ユーザやサービスマンに、不具合の原因を提示することができ、不具合解消をサポートすることができる。
According to a modified example of the
３．第２の実施形態
第２の実施形態に係る医用情報処理装置は、Ｘ線ＣＴ装置等の医用診断装置とネットワークで接続されたサーバ装置として設けられる場合である。それにより、図２に示す機能４５３〜４５５が、医用情報システム上の複数の装置で分散して実現される。
3. 3. Second Embodiment The medical information processing device according to the second embodiment is provided as a server device connected to a medical diagnostic device such as an X-ray CT device via a network. As a result, the
図１２は、第２の実施形態に係る医用情報処理装置を備えた医用情報システムの構成及び機能を示す概略図である。 FIG. 12 is a schematic view showing the configuration and function of a medical information system including the medical information processing device according to the second embodiment.
図１２は、医用情報システムＳを示す。医用情報システムＳは、医用診断装置、例えば、Ｘ線ＣＴ装置１Ａと、実施形態に係る医用情報処理装置（例えば、サーバ装置）５０と、クライアント装置６０とを示す。サーバ装置５０は、メモリ５１と、ディスプレイ５２と、入力インターフェース５３と、ネットワークインターフェース５４と、処理回路５５とを備える。
FIG. 12 shows the medical information system S. The medical information system S shows a medical diagnostic device, for example, an
メモリ５１は、図１に示すメモリ４１と同一構成であるので説明を省略する。ディスプレイ５２は、図１に示すディスプレイ４２と同一構成であるので説明を省略する。入力インターフェース５３は、図１に示す入力インターフェース４３と同一構成であるので説明を省略する。ネットワークインターフェース５４は、図１に示すネットワークインターフェース４４と同一構成であるので説明を省略する。処理回路５５は、図１に示す処理回路４５と同一構成であるので説明を省略する。
Since the
処理回路５５は、メモリ５１に記憶された、又は、処理回路５５内に直接組み込まれたプログラムを読み出して実行することで、出力制御機能５５３と、取得機能５５４と、決定機能５５５とを実現する。以下、機能５５３〜５５５がソフトウェア的に機能する場合を例に挙げて説明するが、機能５５３〜５５５の全部又は一部は、サーバ装置５０にＡＳＩＣ等の回路等として設けられるものであってもよい。
The
取得機能５５４は、医用診断装置の一例としてのＸ線ＣＴ装置１Ａの制御に関するログをＸ線ＣＴ装置１Ａから取得する機能を含む。なお、取得機能５５４は、取得部の一例である。
The
決定機能５５５は、医用診断装置の一例としてのＸ線ＣＴ装置１Ａに不具合が生じた場合、取得機能５５４によって取得されたログに基づいて、原因又は解決方法と、主体とを決定する機能を含む。なお、決定機能５５５は、決定部の一例である。
The
出力制御機能５５３は、決定機能５５５によって決定された原因又は解決方法と、主体とに関する情報を出力する機能を含む。例えば、出力制御機能５５３は、決定機能５５５によって決定された原因又は解決方法と、主体とに関する情報をディスプレイ５２に表示させる機能と、決定機能５５５によって決定された当該情報を、ネットワークインターフェース５４を介してＸ線ＣＴ装置１Ａ又はクライアント装置６０等の外部装置に送信する機能とのうち少なくとも一方を含む。
The
サーバ装置５０の外部機器であるＸ線ＣＴ装置１Ａは、図２に示すＸ線ＣＴ装置１のスキャン制御機能４５１と、画像生成機能４５２と、出力制御機能４５３と、取得機能４５４とを実現する。一方、図２に示すＸ線ＣＴ装置１の決定機能４５５は、サーバ装置５０により実現される。Ｘ線ＣＴ装置１Ａは、ネットワークを介してデータ送受信可能にサーバ装置５０等の機器に接続される。
The
サーバ装置５０の外部機器であるクライアント装置６０は、コンピュータとしての構成を備える。クライアント装置６０は、ネットワークを介してデータ送受信可能にサーバ装置５０等の機器に接続される。クライアント装置６０としては、例えば、スマートフォン及びタブレット端末等のモバイル端末の固定型のＰＣ等の情報端末が挙げられる。クライアント装置６０は、サーバ装置５０で決定され、サーバ装置５０から送られた原因又は解決方法と、主体とに関する情報を、クライアント装置６０のディスプレイ（図示省略）に表示することができる。
The
なお、図１２において、図１及び図２に示す部材と同一部材については同一符号を付して説明を省略する。 In FIG. 12, the same members as those shown in FIGS. 1 and 2 are designated by the same reference numerals, and the description thereof will be omitted.
医用情報処理装置の一例としてのサーバ装置５０によると、Ｘ線ＣＴ装置１Ａに不具合が発生した場合に、サーバ装置５０によって決定された原因又は解決方法と、主体とに関する情報をＸ線ＣＴ装置１Ａに送ることで、Ｘ線ＣＴ装置１ＡによるＣＴ検査の中断を回避し、又は、ＣＴ検査の中断時間を短縮することができる。医用情報処理装置の一例としてのサーバ装置５０によると、臨床現場にてＸ線ＣＴ装置１Ａの使用中に、Ｘ線ＣＴ装置１Ａが正常動作せず、これ以上ユーザがＸ線ＣＴ装置１Ａを使用できない状況になるような不具合が発生した場合であっても、「架台装置のチルト角のプラス・リミット」（図７に図示）等のように不具合の内容によってはＣＴ検査の中断を回避することができる。
According to the
また、医用情報処理装置の一例としてのサーバ装置５０によると、サーバ装置５０によって決定された原因又は解決方法と、主体とに関する情報をサービスマンが携帯するクライアント装置６０に送ることで、Ｘ線ＣＴ装置１Ａに不具合が発生した場合に、サービスマンはクライアント装置６０を見ながら適切な解決方法を実行することができる。
Further, according to the
以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、医用診断装置に不具合が発生した場合に、検査の中断を回避し、又は、検査中断時間を短縮することができる。 According to at least one embodiment described above, when a defect occurs in the medical diagnostic apparatus, the interruption of the examination can be avoided or the examination interruption time can be shortened.
なお、スキャン制御機能４５１は、スキャン制御部の一例である。画像生成機能４５２は、画像生成部の一例である。出力制御機能４５３，５５３は、出力制御部の一例である。取得機能４５４，５５４は、取得部の一例である。決定機能４５５，５５５は、決定部の一例である。
The
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、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は意図していない。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 some embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented as examples 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 gist of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the scope and gist of the invention as well as the invention described in the claims and the equivalent scope thereof.
１ 医用診断装置
４０ コンソール装置（医用情報処理装置）
４５ 処理回路
４５１ スキャン制御機能
４５２ 画像生成機能
４５３ 出力制御機能
４５４ 取得機能
４５５ 決定機能
５０ サーバ装置（医用情報処理装置）
５５ 処理回路
５５３ 出力制御機能
５５４ 取得機能
５５５ 決定機能
６０ クライアント装置
1 Medical
45
55
Claims (10)
前記医用診断装置に不具合が生じた場合、前記ログに基づいて、前記不具合の原因又は解決方法、及び前記不具合の解決を試みる主体を決定する決定部と、
を備えた、医用情報処理装置。 An acquisition unit that acquires logs related to the control of medical diagnostic equipment,
When a defect occurs in the medical diagnostic device, a determination unit that determines the cause or solution of the defect and the subject trying to solve the defect based on the log.
A medical information processing device equipped with.
前記決定部は、
前記原因又は前記解決方法として、第１の原因又は第１の解決方法を決定するとともに、前記主体として、前記医用診断装置を決定し、
前記医用診断装置によって前記不具合が解決しなかった場合、前記原因又は前記解決方法として、第２の原因又は第２の解決方法を決定するとともに、前記主体として、前記ユーザを決定する、
請求項１に記載の医用情報処理装置。 The subject is a medical diagnostic device, a user of the medical diagnostic device, or a serviceman who maintains the medical diagnostic device.
The decision unit
As the cause or the solution, the first cause or the first solution is determined, and the medical diagnostic apparatus is determined as the subject.
When the problem is not solved by the medical diagnostic apparatus, the cause or the solution is determined as the second cause or the second solution, and the user is determined as the subject.
The medical information processing device according to claim 1.
を更に備えた請求項２に記載の医用情報処理装置。 An output control unit that displays the second cause or the second solution on the display unit.
The medical information processing apparatus according to claim 2, further comprising.
請求項３に記載の医用情報処理装置。 When there are a plurality of the second cause or the second solution, the output control unit displays the accuracy corresponding to each of the plurality of causes in addition to the second cause or the second solution. To be displayed on
The medical information processing device according to claim 3.
請求項２乃至４のいずれか一項に記載の医用情報処理装置。 When the problem is not solved by the user, the determination unit determines a third cause or a third solution as the cause or the solution, and determines the serviceman as the subject. ,
The medical information processing device according to any one of claims 2 to 4.
を更に備えた請求項５に記載の医用情報処理装置。 An output control unit that displays the third cause or the third solution on the display unit.
The medical information processing apparatus according to claim 5, further comprising.
請求項６に記載の医用情報処理装置。 When there are a plurality of the third cause or the third solution, the output control unit displays the accuracy corresponding to each of the plurality of causes in addition to the third cause or the third solution. To be displayed on
The medical information processing device according to claim 6.
請求項１に記載の医用情報処理装置。 The determination unit determines the cause or the solution by inputting the log to the trained model that determines the cause or the solution based on the log, and determines the cause or the solution, and determines the cause or the solution. Determine the subject corresponding to the method,
The medical information processing device according to claim 1.
請求項１に記載の医用情報処理装置。 The determination unit determines the cause or the solution, and the subject by inputting the log into the trained model that determines the cause or the solution and the subject based on the log. decide,
The medical information processing device according to claim 1.
請求項１に記載の医用情報処理装置。 The determination unit inputs the plurality of logs to the trained model that determines the cause or the solution, and the subject based on the plurality of logs that are continuous in time series as the log. , The cause or the solution, and the subject.
The medical information processing device according to claim 1.
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