JP4493637B2 - 診断支援装置及び診断支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、診断支援装置及び診断支援方法に関するものである。

医療分野においてはＸ線、ＣＴ、ＭＲＩ、超音波観測装置、内視鏡装置等の画像撮像機器を用いた診断が広く行われている。

例えば内視鏡装置においては、細長の挿入部を体腔内に挿入し、固体撮像素子等を撮像手段に用いて体腔内臓器等をモニタ画面により観察し、診断をすることができる。また、前記体腔内臓器へ超音波を照射し、この超音波の反射あるいは透過度等により該体腔内臓器の状況をモニタ画面により観察し、検査あるいは診断することのできる超音波内視鏡装置も広く用いられている。

また、これらの機器により撮像された画像に様々な情報を付加して保存し、必要時に検索、取得及び表示することができる画像ファイリングシステム等も普及している。

しかしながら、これらの医用画像撮像装置を用いた最終的な診断は医師の主観に依存している部分が多大であり、客観的・数値的な診断に直接結びつく診断支援装置の実現が望まれていた。診断支援装置は画像あるいは画像上に設定された関心領域から算出した様々な特徴量を用い、閾値処理あるいは統計的・非統計的識別器を用いて診断対象とする画像から病変を発見したり、どのような所見や病変に分類されるかを医師に提示することにより、客観的・数値的な診断の支援を行うものである。

これに対して、例えばＸ線画像を用いた乳癌診断（マンモグラム）においては、石灰化等の異常所見を認識し、医師の診断を補助する診断支援装置が実用化されている。また、病変の鑑別を補助する診断支援装置の一例は、例えば特開平１０−１４８６４号公報に開示されている。これは画像ファイリングシステム等に記録された多くの患者、検査及び画像情報を基に、様々な疾患の鑑別に対する診断支援を実現するものである。
特開平１０−１４８６４号公報

ところで、近年、様々な診断支援の内容や種別としての診断支援コンテンツを用いることが提案されている。しかしながら、診断に関する所見の定量化を目的として特徴量を算出するのに有用な診断支援コンテンツの作成方法についてはなんら提案されていなかった。

本発明は、このような課題に着目してなされたものであり、その目的とするところは、所見の定量化を目的として特徴量を算出するのに有用な診断支援コンテンツを用いて血管などに即した定量化を実現することができる診断支援装置及び診断支援方法を提供することにある。

上記の目的を達成するために、本発明の第１の態様に係る診断支援装置は、内視鏡装置から入力される画像データを記憶する画像記憶手段と、前記画像記憶手段に記憶した画像データから診断に関する所見を定量化するための少なくとも１つの特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段での算出結果に基づき、診断支援情報を表示する診断支援情報表示手段とを備え、検査者の診断を支援するための診断支援装置において、前記特徴量算出手段は、前記画像記憶手段に記憶された画像データの血管像を抽出する血管抽出手段と、前記血管抽出手段の出力に基づき、血管走行状態を評価して特徴量を算出する血管特徴量算出手段と、を備え、前記血管抽出手段は、前記画像記憶手段に記憶された画像データの濃度勾配情報を検出する勾配情報検出手段と、前記勾配情報検出手段の出力から、生体内の形状に基づく形状エッジ情報を検知する形状エッジ検知手段と、前記画像記憶手段に記憶された、複数の色信号で構成される画像データの中から少なくとも１つの色信号に対して、透見血管像の候補となる血管像を抽出するための血管候補抽出手段と、前記形状エッジ検知手段及び前記血管候補抽出手段の出力に基づき、所望の透見血管像を形状エッジから分離して抽出する分離手段と、を備え、前記勾配情報検出手段は、前記画像記憶手段に記憶された複数の色信号からなる画像データの夫々に対して濃度勾配情報を検知し、前記形状エッジ検知手段は、前記勾配情報検出手段から出力される複数色信号の濃度勾配情報間の線形和に対する閾値処理により形状エッジを検知し、前記血管候補抽出手段は、前記画像記憶手段に記憶された、複数の色信号で構成される画像データの中から少なくとも１つの色信号に対してエッジ情報を検出するエッジ情報検出手段と、前記画像記憶手段に記憶された、複数の色信号で構成される画像データの中から少なくとも１つの色信号に対して色調に関する値を算出する色調情報算出手段と、を備えて、前記エッジ情報検出手段及び前記色調情報算出手段の出力に基づき血管候補を抽出し、前記分離手段は、前記形状エッジ検知手段から出力される形状エッジ画像情報と、前記血管候補抽出手段から出力される血管候補画像情報とに基づいて形状エッジ部の画像情報のみを抽出し、前記血管候補画像情報に基づき前記形状エッジ部の画像情報を膨張処理することで、前記形状エッジに基づく血管候補画像情報を検知して、前記血管候補画像情報から除外する。

また、本発明の第２の態様にかかる診断支援装置は、第１の態様に係る診断支援装置において、前記色調情報算出手段は、前記複数の色信号がＲ、ＧおよびＢで構成されているときに、Ｒ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）で算出される値を色調に関する値とする。

また、本発明の第３の態様にかかる診断支援装置は、画像記憶手段により、内視鏡装置から入力される画像データを記憶する画像記憶ステップと、特徴量算出手段により、前記画像記憶手段に記憶した画像データから診断に関する所見を定量化するための少なくとも１つの特徴量を算出する特徴量算出ステップと、前記特徴量算出ステップでの算出結果に基づき、表示手段により診断支援情報を表示する診断支援情報表示ステップと、を備えて、検査者の診断を支援するための診断支援方法において、前記特徴量算出ステップは、前記画像記憶手段に記憶された画像データの血管像を抽出する血管抽出ステップと、前記血管抽出ステップでの抽出結果に基づき、血管走行状態を評価して特徴量を算出する血管特徴量算出ステップとを備え、前記血管抽出ステップは、前記画像記憶手段に記録された画像データの濃度勾配情報を検出する勾配情報検出ステップと、前記勾配情報検出ステップでの検出結果から、生体内の形状に基づく形状エッジ情報を検知する形状エッジ検知ステップと、前記画像記憶手段に記憶された、複数の色信号で構成される画像データの中から少なくとも１つの色信号に対して、透見血管像の候補となる血管像を抽出するための血管候補抽出ステップと、前記形状エッジ検知ステップでの検出結果と前記血管候補抽出ステップでの抽出結果に基づき、所望の透見血管像を形状エッジから分離して抽出する分離ステップと、を備え、前記勾配情報検出ステップは、前記画像記憶手段に記憶された複数の色信号からなる画像データの夫々に対して濃度勾配情報を検知し、前記形状エッジ検知ステップは、前記勾配情報検出ステップで得られた複数色信号の濃度勾配情報間の線形和に対する閾値処理により形状エッジを検知し、前記血管候補抽出ステップは、前記画像記憶手段に記憶された、複数の色信号で構成される画像データの中から少なくとも１つの色信号に対してエッジ情報を検出するエッジ情報検出ステップと、前記画像記憶手段に記憶された、複数の色信号で構成される画像データの中から少なくとも１つの色信号に対して色調に関する値を算出する色調情報算出ステップと、を備えて、前記エッジ情報検出ステプ及び前記色調情報算出ステップでの出力に基づき血管候補を抽出し、前記分離ステップは、前記形状エッジ検知ステップで得られた形状エッジ画像情報と、前記血管候補抽出ステップで得られた血管候補画像情報とに基づいて形状エッジ部の画像情報のみを抽出し、前記血管候補画像情報に基づき前記形状エッジ部の画像情報を膨張処理することで、前記形状エッジに基づく血管候補画像情報を検知して、前記血管候補画像情報から除外する。

本発明によれば、生体内における形状エッジを血管像と分離して抽出することが可能であるため、誤抽出を抑制し、血管に即した定量化を実現することができる。

まず、本発明の実施形態を説明するにあたって、各実施形態を理解するのに参考となる技術的事項について説明する。

［参考例１］
まず診断支援の詳細について説明する。一般に医療における診断行為は医師の判断により行われている、このことは医師の経験差や主観判断の違いによる診断結果の相違が生じる可能性があることを示している。この問題に対し、診断支援は所見に対する情報の客観的表示、線形判別関数やニューラルネットワーク等の識別分類手法を用いた疾患分類結果表示、診断時における典型症例や類似症例の参照表示等、様々な情報を提供することで
ばらつきのない正確な診断を実現することを目的としている。診断支援コンテンツは診断支援において提供する支援情報の内容や種類であり、例えば以下の（１）〜（５）に示すバリエーションが考えられる。これらの診断支援コンテンツは、画像撮像機器（モダリティ、本願発明においては内視鏡システムを例に説明する）、検査部位、注目する疾患名等に応じて適宜作成される。

（１）画像所見の客観表示及び疾患に関する統計情報表示
医用内視鏡分野においては、例えば重要な画像所見の一つとして色調が挙げられる。色調の違いを客観的に表す数値（特徴量）としては、ＩＨｂ値が広く用いられている。ＩＨｂ値はＲＧＢ色信号から構成される内視鏡画像の各画素ごとに式
３２ｌｏｇ₂ Ｒｉ／Ｇｉ
により求められる値で、粘膜下血液量に相関する値として知られ、粘膜の色調が赤い程高い値をとる。ここで、ｉは画素の番号を示す添え字であり、画像全体または関心領域内の平均値を診断支援情報として用いる。ＩＨｂ値を用いて胃炎の診断支援を行うための診断支援コンテンツの例を図９に示す。図９は医師に対し提示される表示画面の内容であり、表示領域Ａ１において、診断支援コンテンツ名称Ａ２、グラフ情報領域Ａ３、診断情報領域Ａ４、統計情報領域Ａ５から構成されている。グラフ情報領域Ａ３には正常群及び疾患群（本例では胃炎群）におけるＩＨｂ値の生起確率分布をグラフ表示するとともに、診断対象となる症例から得られたＩＨｂ値がどこに位置するかを示すポインタＡ６を重畳している。また、診断情報領域Ａ４については診断対象となる症例のＩＨｂ値とグラフ情報領域Ａ３の正常群及び胃炎群を参照した場合の生起確率情報を表示するとともに、「ヘリコバクタピロリ感染による胃炎が疑われます。」といったテキスト情報も出力する。統計情報領域Ａ５においては、正常群及び胃炎群におけるＩＨｂ値の平均値±標準偏差、各群の生起確率が等しくなる境界値、ＩＨｂ値を用いた診断支援情報の感度、特異度等の統計情報が表示される。これらの各診断支援情報を参考に、医師は最終的な診断を行う。したがって、通常は「粘膜表面が赤い」等の主観的な判断に依存していた診断が、本例に示す診断支援コンテンツを参照することにより客観的かつ統計的根拠に基づくものとなる。

また、ＩＨｂ値に基づき疑似カラー画像を作成し、内視鏡画像と併せて表示してもよい。

このような特徴量及び統計情報を用いた診断支援は内視鏡画像の色調に限らず、Ｘ線や超音波画像の他のモダリティ、構造成分や濃淡情報等の各種所見に対し適宜作成できる。また、例えば血液検査による赤血球数等、画像から得られる特徴量以外の数値に対しても同様の診断支援コンテンツを作成可能である。

（２）画像解析手法の適用により得られる特徴量を用いた識別分類結果による疾患種別表示
内視鏡画像から得られる複数種の特徴量及び識別分類手法を用いた胃***性病変（腺腫、早期癌）の診断支援を行うための診断支援コンテンツの例を図１０に示す。図１０は医師に対し提示される表示画面の内容であり、表示領域Ａ１１において、診断支援コンテンツ名称Ａ１２、算出特徴量情報領域Ａ１３、診断情報領域Ａ１４から構成されている。算出特徴量情報領域Ａ１３には診断支援に用いる特徴量（本例においてはＩＨｂ値、Ｇ変動係数、血管面積比の３種）の値について、診断対象からの算出値、診断結果となる正常群、腺腫群及び早期癌群の平均値を表示する。また、診断情報領域Ａ１４においては、識別分類手法名（本例では線形判別関数）、識別結果となるクラス名称、識別分類結果を表示する。

また、「生検の実施が必要です。」といったより確実な診断のためのテキスト情報も表示する（生検とは特殊な針で粘膜組織をサンプルし、顕微鏡下で組織像を確認する診断法である）。

（３）典型症例、類似症例画像及び患者・検査情報表示
診断対象となる症例の画像に対し、疑われる診断結果の典型症例及び類似症例画像を比較参照用に表示することで診断支援を行うための診断支援コンテンツの例を図１１に示す。図１１は医師に対し提示される表示画面の内容であり、マウス等の入力手段を用いてインタラクティブに指示を行うことができるウィンドウとして構成されている。図１１の内容としては、表示領域Ａ２１において診断支援コンテンツ名称Ａ２２、診断対象画像表示領域Ａ２３、参照用画像表示領域Ａ２４、参照用画像を典型症例または類似症例のいずれとするかを選択するためのボタンＡ２５、複数の参照用画像がある場合に前後の画像を選択表示するための選択ボタンＡ２６、参照用画像の詳細を表示するための詳細表示ボタンＡ２７、参照用画像の診断名表示兼プルダウンメニューＡ２８、診断対象画像及び参照用画像の各種特徴量等の比較情報表示領域Ａ２９、各ボタンとメニューをマウス操作及びクリックにより選択するためのカーソルＡ３０からなっている。

参照用画像としては、前述の診断支援コンテンツ（１）及び（２）により得られた診断結果やメニューＡ２８を用いた医師のマニュアル指定による診断名に基づく症例の画像が選択される。本例においてはIIａ型早期胃癌のＮｏ．１２が付与された参照用画像を表示している。詳細表示ボタンＡ２７がクリックされた場合には、図１２に示す参照用画像の詳細表示画面が別のウィンドウとして開き、各種の情報を表示する。また、参照用画像として類似症例画像を選択した場合には、比較情報表示領域Ａ２９に示す各種特徴量の値が近い症例画像を検索の上、表示する。

このように、疑われる疾患の典型的症例画像や類似症例画像を表示し、診断時に比較検討することができるため、医師の経験差や知識を補うとともに診断の正確さが向上する。

（４）疾患が疑われる際に注目すべき所見等の情報表示
診断対象となる症例に対し、疑われる疾患の診断において注目すべき所見、鑑別対象となる疾患との違い等の情報を表示することにより診断支援を行うための診断支援コンテンツの例を図１３に示す。図１３は医師に対し提示される表示画面の内容であり、マウス等の入力手段を用いてインタラクティブに指示を行うことができるウィンドウとして構成されている。図１３の内容としては、表示領域Ａ４１において診断支援コンテンツ名称Ａ４２、診断対象疾患名表示兼プルダウンメニューＡ４３、診断対象疾患情報表示領域Ａ４４、鑑別対象疾患情報表示領域Ａ４５、他の鑑別対象疾患情報を表示するための表示情報変更ボタンＡ４６、ボタンとメニューをマウス操作及びクリックにより選択するためのカーソルＡ４７からなっている。

診断対象疾患情報表示領域Ａ４４には、前述の診断支援コンテンツ（１）及び（２）により得られた診断結果やメニューＡ４３を用いた医師のマニュアル指定による診断名に対する診断上重要となる画像所見についての情報が表示される。また、鑑別が重要となる他の疾患についての同様な情報が鑑別対象疾患情報表示領域Ａ４５に表示される。また、鑑別対象疾患は診断名ごとに定められており、本例のIIａ型早期胃癌に対しては腺腫、過形成性ポリープ・リンパ腫等の***性病変が対象となり、表示情報変更ボタンＡ４６をクリックすることで順次各々の注目所見情報を表示する。これらの各種情報として常に最新の医療情報に基づく内容を提示することにより、医師は自身の記憶・経験のみでなくこれらの情報を参考にして診断を行うことができる。

（５）疾患に対する検査項目、処置内容等の情報表示
診断対象となる症例に対し、疑われる疾患の診断において実施すべき検査項目や適切な処置の選択に関する情報を表示することにより診断支援を行うための診断支援コンテンツの例を図１４に示す。図１４は医師に対し提示される表示画面の内容であり、マウス等の入力手段を用いてインタラクティブに指示を行うことができるウィンドウとして構成されている。図１４の内容としては、表示領域Ａ５１において診断支援コンテンツ名称Ａ５２、診断対象疾患名表示兼プルダウンメニューＡ５３、診断対象疾患の検査内容表示領域Ａ５４、診断対象疾患の処置内容表示領域Ａ５５、メニューをマウス操作及びクリックにより選択するためのカーソルＡ５６からなっている。

診断対象疾患の検査内容情報表示領域Ａ５４には、前述の診断支援コンテンツ（１）及び（２）により得られた診断結果やメニューＡ５３を用いた医師のマニュアル指定による診断名に対する診断上重要となる検査項目についての情報が表示される。また、診断確定後の処置内容に関する情報が処置内容表示領域Ａ５５に表示される。これらの情報として医療の進歩に応じた最新の知見を導入することで、医師の記憶・経験を有効に補助する診断支援が可能となる。

以上に示した診断支援コンテンツについては、モダリティや診断の目的に応じて使用する特徴量等を適宜変更することが可能である。また、各診断支援コンテンツは同時に実行可能であり、例えばマルチウィンドウ形式や組み合せ表示により複数の診断支援コンテンツを同時に利用することでより多くの情報を提示することができる。

続いて、参考例１について、図面を参照して詳細に説明する。本参考例は検査の目的や種別に応じた診断支援情報を選択的に得られるとともに、最新の診断支援コンテンツを利用可能な診断支援装置に関するものである。

図１は、参考例１に係る診断支援システムの構成を示す。図１において、＃１は本参考例１に係る診断支援システム、＃２はＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）またはＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）により構築されるネットワーク＃４を介して診断支援コンテンツを配信するための診断支援コンテンツサーバ、＃３は病院・診療所等に設置され、診断支援コンテンツサーバ＃２から配信される診断支援コンテンツ及び医用システム＃５より得られる診断用情報を用いた診断支援を行うための診断支援実行端末である。

ここで診断支援コンテンツサーバ＃２及び診断支援実行端末＃３はコンピュータであり、それぞれＣＲＴやＬＣＤ等の表示手段とともにキーボード、マウス等の入力手段を有している。また、図１においては便宜上各１台ずつの接続を表しているが、診断支援コンテンツサーバ及び診断支援実行端末が同一ネットワーク上に複数存在することが可能である。

なお、診断支援システムはセキュリティを守るため、診断支援コンテンツサーバ＃２及び診断支援実行端末＃３は互いにサーバ名、施設名、ＩＤやパスワード等の認証情報を送受信することにより通信を確立できるようになっている。

図２は本参考例１における診断支援コンテンツサーバ＃２の構成を示す説明図である。診断支援コンテンツサーバ＃２は、診断支援コンテンツ及び診断支援コンテンツ管理情報を記憶する診断支援コンテンツ記憶手段＃６と、診断支援コンテンツサーバ＃２の動作を制御するための制御手段＃９と、制御手段＃９において実行するメインプログラムを記憶するためのメインプログラム記憶手段＃７と、診断支援コンテンツを配信する配信先を特定し、また認証するための配信先管理ファイル記憶手段＃８と、診断支援コンテンツの配信においてネットワーク＃４を介する入出力を制御するための入出力制御手段＃１０から構成されている。診断支援コンテンツ記憶手段＃６、メインプログラム記憶手段＃７及び配信先管理ファイル記憶手段＃８は診断支援コンテンツサーバ＃２を実現するコンピュータに接続されたハードディスクを用いる。また、制御手段＃９はＣＰＵ及びメインメモリを用いたメインプログラムの実行により動作する。

図４は参考例１における診断支援コンテンツサーバ＃２の制御手段＃９で実行されるメインプログラム＃３１のブロック図であり、診断支援コンテンツの配信における一連の処理を実行する診断支援コンテンツ配信実行部＃３２、診断支援コンテンツ記憶手段＃６及び配信先管理ファイル記憶手段＃８に対する検索、読み出し等にともなう一連のアクセスを制御するための記憶手段管理部＃３３から構成されている。

診断支援コンテンツは始めに説明したように、医師の診断に対する様々な支援情報を提供するもので、例えば図１５に示す診断支援コンテンツオブジェクトＡ６０のように構成される。図１５において、診断支援コンテンツオブジェクトＡ６０は必要に応じて各種のデータやプログラムを組み合わせたソフトウェア上の概念であり、診断支援コンテンツを特定するためのＩＤ、名称等を含む診断支援コンテンツ特定情報Ａ６１、診断支援対象となるＮ種類の疾患種別（Ｎ≧１）に対する統計情報、診断情報、検査・処置情報、複数の症例・画像データから算出した特徴量データリスト等を含む疾患情報Ａ６２、各疾患種別に対応する１個以上の参照用画像情報Ａ６３、診断支援に使用するためのＰ種類（Ｐ≧１）の特徴量算出手法を実行するための特徴量算出ライブラリＡ６４、Ｋ種類（Ｋ≧１）の識別分類手法を実行するための識別分類手法ライブラリＡ６５、グラフ作成時に参照されるグラフ作成データＡ６６から構成されている。診断支援コンテンツオブジェクトは診断支援コンテンツを実現するファイルやソフトウェアライブラリであり、診断支援コンテンツの送受信、保存、選択等はこれらのファイルやソフトウェアを用いて実行される。また、診断支援コンテンツの更新・追加は診断支援コンテンツオブジェクトに含まれる各種解析手法、統計データ、画像データ等に対する部分的なバージョンアップ等の変更も含まれ、変更された要素項目のみを送受信することも可能となっている。

なお、診断支援コンテンツオブジェクトは図１５に示したすべての要素を必ず備えるのではなく、生成する診断支援情報に必要な要素だけを使用するようになっている。

また、診断支援コンテンツ管理情報は、診断支援コンテンツオブジェクトＡ６０のＩＤ、名称等の診断支援コンテンツ特定情報に加え、作成・更新日時等の日付情報、作成者情報、その他の説明情報等をテーブル化し、ファイルとして記憶するものである。

図３は本参考例１における診断支援実行端末＃３の構成を示す説明図である。診断支援実行端末＃３は、診断支援実行端末＃３の動作を制御するとともに診断支援情報を作成するための制御手段＃１２と、ネットワーク＃４を介する通信入出力を制御するための入出力制御手段＃１１と、制御手段＃１２において実行するメインプログラムを記憶するためのメインプログラム記憶手段＃１４と、配信された診断支援コンテンツ及び診断支援コンテンツ管理情報を記憶するための診断支援コンテンツ記憶手段＃１３と、ネットワークアドレス、ユーザ名、ＩＤ等診断支援実行端末＃３を特定するための端末認証情報を記憶するための端末認証情報記憶手段＃１６と、医用システム＃５より得られる患者、検査及び画像に関する診断用情報を取得するための入出力を制御する診断情報入出力制御手段＃１５と、作成された診断支援情報の表示を制御するための表示制御手段＃１７と、作成された診断支援情報を表示するための表示手段＃１８と、操作者からの指示等を入力するためのキーボード、マウス等の外部入力手段＃２３から構成されている。また、図３において、医用システム＃５はＬＡＮ等による院内ネットワーク＃２０に接続された電子カルテ＃２１、画像ファイルシステム＃２２、本参考例１における画像撮像のためのモダリティである内視鏡システム＃１９から構成されている。これらの医用システム＃５は、近年普及しているＤＩＣＯＭ３．０等の共通プロトコル等を用いて互いに情報の授受を行うことができるようになっている。診断支援コンテンツ記憶手段＃１３、メインプログラム記憶手段＃１４及び端末認証情報記憶手段＃１６は診断支援実行端末＃３を実現するコンピュータに接続されたハードディスクを用いる。また、制御手段＃１２はＣＰＵ及びメインメモリを用いたメインプログラムの実行により動作する。

次に、診断支援実行端末＃３の診断支援情報生成及び表示にともなう動作について説明する。

図７は本参考例１における診断支援実行端末＃３の制御手段＃１２において実行されるメインプログラム＃５１のブロック図であり、診断支援コンテンツ記憶手段＃１３に対する記憶、検索、読み出し等にともなう一連のアクセスを制御する記憶手段管理部＃５３と、診断支援情報入出力手段＃１５を介して入力される患者、検査及び画像情報からなる診断情報の入出力を行うインターフェースである診断情報入出力Ｉ／Ｆ＃５６と、キーボード、マウス等の外部入力手段＃２３からの入力を行うインターフェースである入力Ｉ／Ｆ＃５８と、入力された診断情報及び診断支援コンテンツを用いた診断支援情報を生成するための診断支援情報生成部＃５７と、診断支援コンテンツサーバ＃２に対する端末認証情報の送信を行う端末認証情報送信部＃５２と、端末認証情報記憶手段＃１６及び診断支援コンテンツ記憶手段＃１３に対する記憶、検索、読み出し等にともなう一連のアクセスを制御する記憶手段管理部＃５３と、診断支援コンテンツの受信にともなう診断支援コンテンツサーバとの一連の通信を行うための診断支援コンテンツ通信部＃５５と、受信した診断支援コンテンツを記憶手段管理部＃５３を経由して診断支援コンテンツ記憶手段＃１３に記憶するとともに診断支援コンテンツ管理情報を更新する診断支援コンテンツ管理部＃５４とを備えている。

図１６及び図３１は本参考例１における診断支援実行端末＃３の診断支援情報生成及び診断支援コンテンツの更新・追加にともなう一連の動作を説明するためのフローチャートである。なお、検査時の診断支援情報の生成においては、ここでは図３に基づき診断支援実行端末＃３に接続された内視鏡システム＃１９からの画像の入力をトリガとして診断支援情報を生成し、表示手段＃１８に表示するものとする。

図１６において、ステップＳ２１で実行する診断支援コンテンツの設定または診断支援コンテンツの更新・追加を選択する。具体的には、メインプログラム＃５１は図２７に示す診断支援メインメニューウィンドウＡ２００を表示手段＃１８に表示する。メインメニューウィンドウＡ２００は、検査における診断支援を実行するための診断支援実行ボタンＡ２０１、診断支援コンテンツサーバ＃２との通信により診断支援コンテンツを更新・追加するための診断支援コンテンツ更新／追加ボタンＡ２０２と、診断支援実行端末の動作を終了するための終了ボタンＡ２０３を備えており、キーボード、マウス等の外部入力手段＃２３を用いて各ボタンを選択することで次の動作ステップに進む。メインメニューウィンドウＡ２００において、診断支援実行ボタンＡ２０１が選択された場合は図３１に示すステップＳ５１に進む。また、診断支援コンテンツ更新／追加ボタンＡ２０２が選択された場合は図３１におけるステップＳ５４に進む。ここでは診断支援実行ボタンＡ２０１が選択されたものとして説明を続ける。

ステップＳ５１においては、実行する診断支援コンテンツの検査条件設定を行う。条件設定の内容は検査の目的や種別に関する項目であり、本参考例１においては検査に使用する機器であるモダリティの種別、検査部位である。条件設定は表示手段＃１８に表示された図２８に示す検査条件設定ウィンドウＡ２１０上において行い、プルダウンメニューであるモダリティ選択メニューＡ２１１及び検査部位メニューＡ２１２を使用する。各メニューには初期値として前回設定された条件が表示され、必要に応じて外部入力手段＃２３の操作により設定を変更する。条件設定後、ＯＫボタンＡ２１３を選択し、ステップＳ５２に進む。

続くステップＳ５２においては、図２９に示す、設定されたモダリティ種別及び検査部位に応じた診断支援コンテンツを選択及び設定するための診断支援コンテンツ設定ウィンドウＡ２２０が表示される。診断支援コンテンツ設定ウィンドウＡ２２０においては、ステップＳ５１において設定した条件に対応し、診断支援実行端末＃３において適用可能な診断支援コンテンツを一覧表示する診断支援コンテンツメニューＡ２２１と、診断支援コンテンツの選択／非選択状態を示す選択状態表示領域Ａ２２２を備えている。診断支援コンテンツメニューＡ２２１において外部入力手段＃２３の操作により所望の診断支援コンテンツを選択／非選択（これらはマウス等のクリックに対してトグルになっている）するようになっており、初期値として前回の検査における選択状態が再現されている。診断支援コンテンツを設定後、検査開始ボタンＡ２２３を選択し、ステップＳ５３に進む。

ステップＳ５３においては、設定された診断支援コンテンツのロード（準備）を行う。メインプログラム＃５１は、設定された診断支援コンテンツに対応する診断支援コンテンツオブジェクトを診断支援コンテンツ記憶手段＃１３より読み出し、必要なデータのロード、使用する特徴量算出手法ライブラリ及び識別分類手法ライブラリ（これらはプラグイン技術により実装される。プラグインについてはインターネットブラウザ等で常用されている公知技術であるため、詳細は省略する）のリンク等を行い診断支援情報生成部＃５７の動作準備を完了し、図１６におけるステップＳ２２に進む。

ステップＳ２２において、設定された診断支援コンテンツが使用する患者・検査情報を内視鏡システム＃１９もしくは院内ネットワーク＃２０に接続された電子カルテ＃２１、画像ファイルシステム＃２２等から取得する。

ステップＳ２３においては内視鏡システム＃１９からの画像入力にともない、画像情報を取得する。

続くステップＳ２４においては、ステップＳ２２において取得した患者・検査情報及びステップＳ２３において取得した画像情報に基づき診断支援情報生成部＃５７による診断支援情報を生成する。診断支援情報生成部＃５７は診断支援コンテンツに応じた特徴量の算出、識別分類処理の実行、統計情報・グラフの作成等、診断支援コンテンツ例（１）〜（５）に示した各種情報の生成に必要な処理を実行するとともに表示画面を作成する。

ステップＳ２５においては生成された診断支援情報を表示手段＃１８に表示する。図３２に診断支援実行画面表示例を示す。診断支援実行画面Ａ２５０はマルチウィンドウ表示画面として構成されており、患者・検査情報、内視鏡システム＃１９から入力される原画像等を表示するための患者・検査・画像情報表示ウィンドウＡ２５１、設定された診断支援コンテンツに基づく診断支援情報を表示するための１つ以上の診断支援情報表示ウィンドウＡ２５２を備えている。また、患者・検査・画像情報表示ウィンドウＡ２５１に表示される原画像上には、画像解析手法の適用により特徴量を算出するための関心領域を示す関心領域情報Ａ２５３が重畳される。医師は、これらの患者・検査・画像情報及び診断支援情報を参照し、検査を行う。

ステップＳ２６においては、診断支援を終了するのであれば終了し、終了しないのであれば内視鏡システム＃１９からの次の画像情報入力に対してステップＳ２３以降を繰り返す。終了にあたっては、診断支援実行画面Ａ２５０における検査終了ボタンＡ２５４を選択する。メインプログラム＃５１は次の検査等に備え、メインメニューウィンドウＡ２００を再度表示する。

次に、ステップＳ２１においてメインメニューウィンドウＡ２００上で診断支援コンテンツ更新・追加ボタンＡ２０２が選択された場合の動作について説明する。メインプログラム＃５１は診断支援コンテンツサーバ＃２との通信をともなう一連の動作による診断支援コンテンツの更新・追加を開始する。

始めに、ステップＳ５４において診断支援コンテンツサーバを選択する。診断支援コンテンツサーバの選択は、図３３に示す診断支援コンテンツサーバ選択ウィンドウＡ２６０上で行う。診断支援コンテンツサーバ選択ウィンドウＡ２６０は、診断支援コンテンツの条件となるモダリティ及び検査部位を選択するためのプルダウンメニューであるモダリティメニューＡ２６１及び検査部位メニューＡ２６２と、診断支援コンテンツサーバを一覧表示する診断支援コンテンツメニューＡ２６３と、診断支援コンテンツサーバの選択／非選択状態を示す選択状態表示領域Ａ２６４を備えており、外部入力手段＃２３の操作により各メニューを設定後、ＯＫボタンＡ２６５を選択することによりステップＳ５５に進む。

続くステップＳ５５においては、選択された診断支援コンテンツサーバに対し、自己の端末認証情報を送信する。ここでは、図３０に示す端末認証情報設定ウィンドウＡ２３０を用いる。端末認証情報設定ウィンドウＡ２３０は、施設名、端末名、ＩＤ及びパスワードをそれぞれ入力する施設名入力ボックスＡ２３１、端末名入力ボックスＡ２３２、ＩＤ入力ボックスＡ２３３及びパスワード入力ボックスＡ２３４を備えており、外部入力手段＃２３を用いて各種情報を入力するようになっている。また、これらの情報は端末認証情報として端末認証情報記憶手段＃１６に記憶されており、パスワード以外は入力ボックスに初期値として設定されている。各情報を入力の上ＯＫボタンＡ２３５を選択することにより、メインプログラム＃５１は入出力制御手段＃１１を経由して診断支援コンテンツサーバ＃２に送信し、端末認証結果を取得する。診断支援コンテンツサーバ＃２は、配信先管理ファイル記憶手段＃８に記憶された端末認証情報と、受信した端末認証情報とを照会することにより通信確立の可否を判定の上結果を送信し、可であれば診断支援実行端末＃３との診断支援ンテンツの更新・追加に関する通信を確立する。また、通信確立が不可であれば、その理由を示すメッセージを送信する。

ステップＳ５６において、診断支援コンテンツサーバ＃２により診断支援実行端末＃３が正常に認証され通信が確立していればステップＳ５７に進む。何らかの理由（通信回線の問題、パスワードの期限切れ等）により通信が確立できなかった場合にはステップＳ６２に進み、受信したメッセージとともにエラー表示を行う。

続くステップＳ５７においては診断支援コンテンツサーバ＃２の保持する診断支援コンテンツ管理情報を取得の上、更新・追加の対象となる診断支援コンテンツを特定するための診断支援コンテンツ管理情報参照を行う。メインプログラム＃５１は診断支援コンテンツ通信部＃５５を介して、診断支援コンテンツサーバ＃２の診断支援コンテンツ記憶手段＃６に記憶されている診断支援コンテンツの一覧情報の取得を要求する。一覧情報は、診断支援コンテンツサーバ＃２の保持する診断支援コンテンツ管理情報に準じたもので、診断支援コンテンツのＩＤ、名称等の診断支援コンテンツ特定情報、作成・更新日時等の日付情報、作成者情報、その他の説明情報等をリスト化したものである。診断支援コンテンツサーバ＃２は、診断支援コンテンツ一覧作成部＃４７において診断支援コンテンツの一覧情報を作成し、診断支援実行端末＃３に送信する。診断支援コンテンツ管理部＃５４は記憶している診断支援コンテンツ管理情報と受信した診断支援コンテンツの一覧情報との比較に基づき、更新、追加等のなされた診断支援コンテンツを選出する。さらに、選出された診断支援コンテンツについて、図１７に示す診断支援コンテンツの更新、追加を行うための更新／追加メニューウィンドウＡ７１を作成し、表示手段＃１８に表示する。図１７において、更新／追加メニューウィンドウＡ７１は、更新、追加のなされた診断支援コンテンツの一覧表示及び選択を行うためのメニュー領域Ａ７２、キャンセルボタンＡ７４、ＯＫ（開始）ボタンＡ７３、メニュー領域Ａ７２のすべての診断支援コンテンツを選択状態にするための全選択ボタンＡ７５及びメニューの選択とボタンのクリックを行うためのマウスカーソルＡ７６を備えている。

ステップＳ５８においては、メニュー領域Ａ７２の中から所望する診断支援コンテンツを選択するか、全選択ボタンＡ７５を選択して全ての診断支援コンテンツを選択状態にする。

続くステップＳ５９においては、図１７のメニュー画面Ａ７１上のＯＫボタンＡ７３を選択することにより、診断支援コンテンツ通信部＃５５より診断支援コンテンツサーバ＃２に対し、選択された診断支援コンテンツのＩＤ、名称等の診断支援コンテンツ特定情報を送信するとともに送信を要求する。これを受けて診断支援コンテンツサーバ＃２は要求された診断支援コンテンツを送信する。

診断支援コンテンツ受信完了後、ステップＳ６０において診断支援コンテンツ管理部＃５４は診断支援コンテンツ管理情報を更新し、受信した診断支援コンテンツとともに診断支援コンテンツ記憶手段＃１３への記憶を行い、処理を終了の上ステップＳ２１に戻る。

以上説明したように、本参考例１で説明した診断支援装置によれば、診断支援実行端末＃３は検査の目的や種別に応じた診断支援情報を選択的に得ることが可能となるとともに、最新の診断支援コンテンツを利用することができる。

［参考例１−Ａ］
次に、参考例１−Ａにおける診断支援装置について、図面を参照して説明する。本参考例１−Ａは、診断支援実行端末＃３において常に最新の診断支援コンテンツを利用可能とする診断支援装置に関する。

本参考例１−Ａにおける診断支援装置の形態は本参考例１において図１に示した診断支援装置と同様である。また、診断支援コンテンツサーバ＃２及び診断支援実行端末＃３の構成についても同様であり、各々の動作のためのメインプログラム＃３１及び＃５１を変更することにより異なる動作を実現するものである。

本参考例１−Ａにおいては、診断支援コンテンツサーバ＃２において診断支援コンテンツが更新または追加されたことを検知した際に、あらかじめ設定されている診断支援端末＃３に対して更新または追加された診断支援コンテンツを配信する。

図４、図５及び図６を用いて本参考例１−Ａにおける診断支援コンテンツサーバ＃２の診断支援コンテンツ配信に関する動作について説明する。図５は診断支援コンテンツ配信実行部＃３２のより詳細なブロック図で、入出力制御手段＃１０とのインターフェースでありネットワーク＃４を介して診断支援実行端末＃３との通信を行うための入出力制御手段Ｉ／Ｆ＃４１、診断支援コンテンツ配信の指示を行う診断支援コンテンツ指示部＃４２、診断支援コンテンツ記憶手段＃６に記憶された診断支援コンテンツの更新及び追加を検知する診断支援コンテンツ更新・追加検知部＃４３、診断支援コンテンツ記憶手段＃６に記憶された診断支援コンテンツ管理情報を管理するための診断支援コンテンツ管理手段＃４４、配信先となる診断支援実行端末を特定及び認証するための診断支援実行端末認証部＃４５、配信する診断支援コンテンツを選択指示するための診断支援コンテンツ選択部＃４６、配信可能な診断支援コンテンツの一覧情報を作成するための診断支援コンテンツ一覧作成部＃４７から構成されている。

図６は本参考例１−Ａに係る診断支援コンテンツの配信における一連の動作を説明するためのフローチャートである。ステップＳ１において、診断支援コンテンツ更新・追加検知部＃４３は診断支援コンテンツ記憶手段＃６に記憶された診断支援コンテンツが更新または追加されたことを検知する。この検知は診断支援コンテンツ管理部＃４４が取得した診断支援コンテンツ管理情報を参照して診断支援コンテンツの日付情報やファイル情報についてその内容の変化を診断支援コンテンツ更新・追加検知部＃４３が検知することにより実施され、診断支援コンテンツ更新・追加検知部＃４３は検知結果に基づき診断支援コンテンツ配信指示部＃４２に配信すべき診断支援コンテンツが発生したことを通知する。

続くステップＳ２においては、更新・追加された診断支援コンテンツを取得する。ここでは更新・追加された診断支援コンテンツを診断支援コンテンツ選択部＃４６が選択し、記憶手段管理部＃３３を経由して診断支援コンテンツ記憶手段＃６から取得する。

ステップＳ３においては配信先となる診断支援実行端末を特定する。ここでは、診断支援実行端末認証部＃４５が記憶手段管理部＃３３を経由して配信先管理ファイル記憶手段＃８にアクセスし、配信先となる診断支援実行端末のネットワークアドレス、施設名、パスワード等の端末特定情報を取得する。

ステップＳ４においてはステップＳ３で得られた配信先端末認証情報を用いた配信先端末の認証を行う。ここでは、配信先端末認証情報を診断支援実行端末認証部＃４５が入出力制御手段Ｉ／Ｆ＃４１及びネットワーク＃４を経由して得られる診断支援実行端末＃３の端末認証情報と比較する。認証が完了し、配信可と判断された場合はステップＳ５へ、何らかの原因により端末認証情報が認識できず配信不可と判断された場合はステップＳ６へ進む。

ステップＳ５においては、診断支援コンテンツ配信指示部＃４２の指示により入出力制御手段Ｉ／Ｆ＃４１を経由して診断支援コンテンツの配信を実行する。

ステップＳ６においてはステップＳ３において特定された配信先となる診断支援実行端末のすべてについて処理が完了したかどうかを診断支援コンテンツ配信指示部＃４２にて判断し、完了していれば一連の処理を終了し、完了していなければステップＳ４ないしＳ６の一連の処理を再度実行する。

続いて、図７及び８を用いて診断支援コンテンツの配信にともなう診断支援実行端末＃３の動作について説明する。

図８は本参考例１−Ａにおける診断支援実行端末＃３の診断支援コンテンツ受信にともなう一連の動作を説明するためのフローチャートである。診断支援コンテンツサーバ＃２との動作に関連し、図６を併せて参照する。

図６において示した診断支援コンテンツサーバ＃２の診断支援コンテンツ配信にともない、ステップＳ３の配信先端末特定処理における通信確立により処理が開始される。図８のステップＳ１１において、端末認証情報送信部＃５２は記憶手段管理部＃５３に端末認証情報取得を指示することにより端末認証情報記憶手段＃１６に記憶されている端末認証情報を取得し、入出力制御手段＃１１を経由して診断支援コンテンツサーバ＃２に送信する。

図６のステップＳ４において配信先端末として認証され、ステップＳ５に進むことにより診断支援コンテンツの送信が開始される。このときの診断支援実行端末＃２の動作は、ステップＳ１２における診断支援コンテンツ受信であり、入出力制御手段＃１１を経て診断支援コンテンツ通信部＃５５が動作する。

続くステップＳ１３において、診断支援コンテンツ管理部＃５４により診断支援コンテンツ管理情報を更新し、ステップＳ１４において診断支援コンテンツ及び診断支援コンテンツ記憶情報を診断支援コンテンツ記憶手段＃１３に記憶し、一連の処理を終了する。

以上説明したように、本参考例１−Ａで説明した診断支援装置によれば、診断支援コンテンツサーバ＃２における診断支援コンテンツの更新、追加にともない診断支援実行端末＃３への配信を実行することにより、常に最新の診断支援コンテンツを検査において利用することが可能となる。

［参考例１−Ｂ］
次に、参考例１−Ｂにおける診断支援装置について、図面を参照して説明する。本参考例１−Ｂは、診断支援実行端末＃３において簡便に常に最新の診断支援コンテンツを利用可能とする診断支援装置に関する。具体的には、診断支援実行端末＃３より診断支援コンテンツサーバが記憶している診断支援コンテンツに更新または追加が発生したか否かを問い合わせ、発生した場合は送信要求を行う。

本参考例１−Ｂにおける診断支援装置の構成は参考例１−Ａにおいて図１に示した診断支援装置と同様である。また、診断支援コンテンツサーバ＃２の構成についても同様であり、メインプログラム＃３１を変更することにより異なる動作を実現するものである。診断支援実行端末＃３の構成においてもほぼ同様であるが、図７に示した各構成要素に加え、図３６に示すように、診断支援コンテンツサーバ＃２への診断支援コンテンツの更新・追加を問い合わせるための条件設定ファイル等を記憶するための更新／追加問い合わせ情報記憶手段＃６０をさらに備えている。また、メインプログラム＃５１に対しても変更を加えることにより、所定の動作を実現する。

図３７は本参考例１−Ｂにおける診断支援実行端末＃３の診断支援コンテンツの更新・追加に関する動作を説明するためのフローチャートである。診断支援実行端末＃３の起動（電源投入、メインプログラム起動）により、以降の各処理がメインプログラム＃５１により実行される。また、動作の主体は診断支援コンテンツ管理部＃５４による。

始めにステップＳ７１において、診断支援コンテンツサーバ＃２に対する診断支援コンテンツの更新・追加に関する各種の設定情報を記述した更新／追加問い合わせ情報ファイルを、記憶手段管理部＃５３を介して更新／追加問い合わせ情報記憶手段＃６０より取得する。更新／追加問い合わせ情報ファイルの内容の例を図３８に示す。図３８において、更新／追加問い合わせ情報ファイルＡ２９０は、診断支援コンテンツサーバ＃２への問い合わせをどのようなタイミングで行うかを設定するタイミング設定情報Ａ２９１と、どの診断支援コンテンツサーバにどの診断支援コンテンツに関する問い合わせを行うかを設定するコンテンツ設定情報Ａ２９２を備えている。問い合わせのタイミングとしては、起動時、検査終了時のような何らかのイベントの発生時、２時間おき等の定期的な機関設定、１５時００分等の具体的な時刻設定を行う。また、コンテンツ設定情報としては、診断支援コンテンツサーバを特定するためのＩＤ等の情報及び診断支援コンテンツを特定するためのＩＤ等の情報を関連付けて設定し、ＡＬＬとなっていればすべての診断支援コンテンツを問い合わせ対象と設定する。他に、診断支援コンテンツの対象とするモダリティ、検査部位等を表す情報を用いることも可能である。また、「検査中の問い合わせは行わない」等の情報をフラグとして設定することもできる。なお、更新／追加問い合わせ情報ファイルは図示しない設定用ウィンドウやテキストエディタにより作成、編集する。

続いて、ステップＳ７２において診断支援コンテンツサーバ＃２への問い合わせを開始するかどうかを判定する。例えば起動時に設定されていれば、直ちにステップＳ７３に進む。また、時間設定等により問い合わせを開始するタイミングでない場合はステップＳ８３に進む。

ステップＳ７３においては、ステップＳ７１において読み込んだコンテンツ設定情報に基づき、診断支援コンテンツサーバ＃２を選択する。図３８に示した例では３機の診断支援コンテンツサーバが設定されているので、各サーバに対して順に問い合わせを実施する。

ステップＳ７４及びＳ７５においては、参考例１における診断支援実行端末＃３の動作について説明したステップＳ５５及びＳ５６と各々同様の処理により、目的とする診断支援コンテンツサーバとの通信を確立する。通信確立に失敗した場合はステップＳ８１に、成功した場合はステップＳ７８に進む。

ステップＳ８１においては、診断支援コンテンツサーバより送信された通信確立エラーに関するメッセージ等を含むエラー情報を表示手段＃１８に表示し、また、必要に応じてエラーログファイルを出力し、ステップＳ８２に進む。

ステップＳ７６においては、参考例１におけるステップＳ５７と同様の処理により更新・追加のあった診断支援コンテンツを確定する。

ステップＳ７７においては、ステップＳ７６の結果更新／追加が認識された診断支援コンテンツと更新／追加問い合わせ情報ファイルをさらに参照し、診断支援コンテンツサーバ＃２より配信される診断支援コンテンツを選択する。

続くステップＳ７８，Ｓ７９及びＳ８０においては、参考例１において説明したステップＳ５９，Ｓ６０及びＳ６１と各々同様の処理を実行により、診断支援コンテンツを受信し、診断支援コンテンツ管理情報を更新の上診断支援コンテンツ記憶手段＃１３に記憶する。

ステップＳ８２においては、設定されたすべての診断支援コンテンツサーバ＃２への問い合わせが終了したか否かを確認し、終了していなければステップＳ７３に戻り以降の処理を繰り返す。また、終了していればステップＳ８３及びＳ８４に進む。

ステップＳ８３においては、診断支援コンテンツサーバ＃２に対する問い合わせに関し、診断支援実行端末＃３は待機の状態となる。診断支援コンテンツ管理部＃５４はシステムクロック、ＯＳからの時刻情報等を用い、例えば定期的にステップＳ８４の終了判定及びステップＳ７２の問い合わせ開始判定を繰り返す。この間、診断支援実行端末＃３は、実際には検査における診断支援情報の提供等において稼動しており、メインプログラム＃５１の終了等が指示された場合はステップＳ８４の判定を経て終了となる。

また、設定された問い合わせタイミングとなった場合はステップＳ７３以降の一連の処理を実行する。

以上に説明したように、本参考例１−Ｂにおける診断支援装置によれば、設定された情報に基づき診断支援コンテンツサーバに対する診断支援コンテンツの更新・追加を問い合わせることで常に最新の診断支援コンテンツを利用可能となる。

［参考例２］
以下に、参考例２について図面を参照して説明する。本参考例２においては、多くの医療施設・機関が自由に診断支援コンテンツを作成することができ、各施設・機関に蓄積された様々な医療情報や画像データと専門的医学知識を広く診断支援装置上で利用することが可能になるとともに、一度作成された診断支援コンテンツに対しデータの追加等が簡単にできるため、多くの医療施設・機関に分散して存在している症例データを有効に活用し、診断支援装置の能力を向上させることが可能な診断支援装置について説明する。

図１８は、本参考例２に係る診断支援システムの構成を示す。図１８において、＃１０１は本参考例２に係る診断支援システムであり、＃２ないし＃５は本参考例１における図１に示した同一符号の構成要素と同じである。本参考例２においては、診断支援コンテンツサーバ＃２より配信されるとともに診断支援実行端末＃３で利用される診断支援コンテンツを作成するための診断支援コンテンツ作成端末＃１０２及び診断支援コンテンツを作成するための診断支援コンテンツ作成ツールを提供する診断支援コンテンツ作成ツールサーバ＃１０３をさらに備えている。

診断支援コンテンツ作成端末＃１０２及び診断支援コンテンツ作成ツールサーバ＃２０３もまたコンピュータであり、それぞれＣＲＴやＬＣＤ等の表示手段とともにキーボード、マウス等の入力手段を有している。また、図１８においては説明の便宜上各１台ずつの接続を表しているが、診断支援コンテンツサーバ、診断支援実行端末、診断支援コンテンツ作成端末及び診断支援コンテンツ作成ツールサーバが同一ネットワーク上に複数存在することが可能である。

診断支援コンテンツ作成端末＃１０２は病院・診療所あるいは医療研究施設に設置され、診断支援実行端末＃３と同様にＬＡＮ接続された医用システム＃５より得られる診断用情報を用いて診断支援コンテンツを作成し、診断支援コンテンツサーバ＃２に送信する。また、診断支援コンテンツサーバ＃２にすでに存在する診断支援コンテンツを受信し、新たなデータや診断対象となる疾患情報を追加する等の更新・改良を行い、診断支援コンテンツサーバ＃２に送信する。

また、診断支援コンテンツ作成ツールサーバ＃１０３は診断支援コンテンツ作成端末＃１０２において診断支援コンテンツを作成するために使用するソフトウェアライブラリ化された各種の画像処理・解析・特徴量算出手法、判別関数やニューラルネットワーク等の識別分類手法、ｔ検定等の統計的検定手法、各種多変量解析手法、グラフ作成ツール等を提供する。

図１９は本参考例２における診断支援コンテンツ作成端末＃１０２の構成を示す説明図である。診断支援コンテンツ作成端末＃１０２の構成は、診断支援実行端末＃３とほぼ同様で、同一符号の付された構成要素については図３に示したものと同様である。診断支援コンテンツ作成端末＃１０２においては、前述の診断支援コンテンツ作成ツールを記憶する診断支援コンテンツ作成ツール記憶手段＃１１１をさらに備えている。診断支援コンテンツ作成ツール記憶手段＃１１１は、診断支援コンテンツ記憶手段＃１３、メインプログラム記憶手段＃１４及び端末認証情報記憶手段＃１６と同様に診断支援コンテンツ作成端末＃１０２を実現するコンピュータに接続されたハードディスクを用いる。

次に、診断支援コンテンツ作成端末＃１０２における診断支援コンテンツの作成動作について説明する。

図２０は本参考例２における診断支援コンテンツ作成端末＃１０２の制御手段＃１２において実行されるメインプログラム＃１２１のブロック図である。図２０において、メインプログラム＃１２１は診断支援コンテンツ記憶手段＃１３、端末認証情報記憶手段＃１６及び診断支援コンテンツ作成ツール記憶手段＃１１１に記憶された各情報に対する記憶、検索、読み出し等にともなう一連のアクセスを制御する記憶手段管理部＃１２３と、診断支援情報入出力手段＃１５を介して入力される患者、検査及び画像情報からなる診断情報の入出力を行うインターフェースである診断情報入出力Ｉ／Ｆ＃１２６と、キーボード、マウス等の外部入力手段＃２３からの入力を行うインターフェースである入力Ｉ／Ｆ＃１２８と、入力された診断情報及び診断支援コンテンツ作成ツールを用いた診断支援コンテンツを作成するための診断支援コンテンツ作成部＃１２７と、診断支援コンテンツサーバ＃２及び診断支援コンテンツ作成ツール＃１０３に対する端末認証情報の送信を行う端末認証情報送信部＃１２２と、診断支援コンテンツの送受信にともなう診断支援コンテンツサーバ＃２及び診断支援コンテンツ作成ツールの受信にともなう診断支援コンテンツ作成ツールサーバ＃１０３との一連の通信を行うための診断支援コンテンツ通信部＃１２５と、受信した診断支援コンテンツ及び診断支援コンテンツ作成ツールを記憶手段管理部＃１２３を経由してそれぞれ診断支援コンテンツ記憶手段＃１３及び診断支援コンテンツ作成ツール記憶手段＃１１１に記憶するとともにそれぞれの管理情報を更新する診断支援コンテンツ管理部＃１２４とを備えている。

図２１は診断支援コンテンツ作成における一連の動作の流れを説明するためのフローチャートである。ステップＳ４１において、データセットを作成する。ここで、データセットとは診断支援コンテンツを作成するための諸データ（患者、検査及び画像情報、診断結果等）及び作成条件（診断支援コンテンツの種類、使用する診断支援コンテンツ作成ツール等）を集積したものである。図９を用いて説明した診断支援コンテンツを作成する場合を例にすると、データは「正常及び胃炎の診断が付与された内視鏡画像データ」であり、例えば医用システム＃５に接続された電子カルテ＃２１及びファイリングシステム＃２２から取得する。また、作成条件は「ＩＨｂ値算出、正常群と胃炎群の統計情報及び生起確率分布算出、グラフ作成」となる。

具体的には、まず始めに図３４に示す診断支援コンテンツ作成メインウィンドウＡ２７０が表示手段＃１８に表示される。診断支援コンテンツ作成メインウィンドウＡ２７０は、診断支援コンテンツを新規に作成する新規作成ボタンＡ２７１と、診断支援コンテンツ記憶手段＃１３に記憶されている診断支援コンテンツを呼び出し、データ及び条件を再利用することで診断支援コンテンツを作成する既存コンテンツ利用ボタンＡ２７２と、診断支援コンテンツ作成を終了する終了ボタンＡ２７３を備えている。

診断支援コンテンツ作成メインウィンドウＡ２７０において新規作成ボタンＡ２７１が選択された場合には、図２２に示すデータセット作成のためのウィンドウ群が表示手段＃１８に表示され、キーボード、マウス等の入力手段＃２３を用いた条件選択、情報入力等を行う。

また、既存コンテンツ利用ボタンＡ２７２が選択された場合は、図２６に示す呼び出し診断支援コンテンツ選択ウィンドウＡ１４０が表示される。呼び出し診断支援コンテンツ選択ウィンドウＡ１４０は、診断支援コンテンツ管理情報に基づき診断支援コンテンツ記憶手段＃１３から呼び出し可能な診断支援コンテンツを一覧表示するとともにメニューとして機能する診断支援コンテンツ名称表示領域Ａ１４１を備えており、マウスカーソルＡ１４２のクリックにより呼び出す診断支援コンテンツを選択するようになっている。続いて、確定ボタンＡ１４３がクリックされることにより診断支援コンテンツ作成部＃１２７は選択された診断支援コンテンツを診断支援コンテンツ記憶手段＃１３から読み出し、その診断支援コンテンツを構成する診断支援コンテンツオブジェクトＡ６０の内容に基づき、作成に用いられた各情報をデータセット作成ウィンドウＡ１０１の後述する各設定領域等に設定の上表示する。各設定内容は例えば対象疾患の変更、症例データの追加等適宜変更して再利用することが可能となっている。

図２２において、データセットを作成するためのデータセット作成ウィンドウＡ１０１は、データセット名（本参考例２においては診断支援コンテンツの名称も兼ねるものとする）を入力するデータセット名入力領域Ａ１０２と、診断支援の対象とする疾患の種別を設定するための対象診断名設定領域Ａ１０３と、使用する特徴量算出手法を設定するための使用特徴量算出手法設定領域Ａ１０４と、使用する識別分類手法を設定するための使用識別分類手法設定領域Ａ１０５と、算出する統計データを設定するための算出統計データ設定領域Ａ１０６と、作成するグラフを設定するための作成グラフ設定領域Ａ１０７と、モダリティや検査部位等の設定を行うための検査条件設定ボタンＡ１０８と、診断支援に用いる所見や治療等のテキスト情報を入力するためのテキスト情報入力ボタンＡ１０９と、各診断に対応する典型症例及び類似症例データを設定するための参照画像設定ボタンと、既存の診断支援コンテンツを基本にデータの追加や作成条件の変更等を行う場合に診断支援コンテンツを呼び出すための既存コンテンツ呼出ボタンＡ１１１（本ボタンを備えることにより、一旦は新規作成を選択した後でも既存コンテンツの再利用に変更することが容易となる）と、データセット作成を確定する確定ボタンＡ１１２からなっている。

また、Ａ１１３ないしＡ１１７は、Ａ１０３ないしＡ１０７に示した各設定領域に対して、各種項目を選択するためのウィンドウで、対象診断名選択ウィンドウＡ１１３と、特徴量算出手法選択ウィンドウＡ１１４と、識別分類手法選択ウィンドウＡ１１５と、統計データ選択ウィンドウＡ１１６と、グラフ選択ウィンドウＡ１１７とからなっている。これらの各選択ウィンドウには、診断支援コンテンツ作成ツール記憶手段＃１１１に記憶されている、診断支援コンテンツ作成部＃１２７において利用可能な各種診断支援コンテンツ作成ツールがメニューとして表示されており、マウスカーソル＃Ａ１１８を用いたダブルクリックもしくは対応する設定領域へのドラッグアンドドロップ操作により、各設定領域Ａ１０３ないしＡ１０７に入力することができる。また、各設定領域Ａ１０３ないしＡ１０７に一旦設定された各種診断支援コンテンツ作成ツールをダブルクリックすることによりキャンセルすることができる。

また、検査条件設定ボタンＡ１０８をクリックすると、図２３に示す検査条件設定ウィンドウＡ１２０が表示され、作成する診断支援コンテンツが対象とするモダリティ、検査部位を設定するようになっている。

テキスト情報入力ボタンＡ１０９をクリックすると、図２４に示すテキスト情報設定ウィンドウＡ１２５が表示され、疾患種別ごとの重要所見、処置・治療指示等の医学的知識をテキスト情報としてキーボード等の入力手段＃２３より入力するようになっている。

参照画像設定ボタンＡ１１０をクリックすると、図２５に示す参照画像設定ウィンドウＡ１３０が表示される。参照画像設定ウィンドウＡ１３０には、例えば医用システム＃５に接続された画像ファイルシステム＃２２から検索の上取得された画像データが画像一覧Ａ１３１に表示される。画像一覧Ａ１３１において所望の画像を参照画像として選択する。また、情報確認・追加ボタンＡ１３２をクリックすると、画像ファイルシステム＃２２から画像とともに取得した患者、検査及び画像の各情報を確認するとともに、コメント等の追加情報を付加できるようになっている。

また、データセットの作成において既存コンテンツ呼出ボタンＡ１１１がクリックされた場合には、図２６に示す呼び出し診断支援コンテンツ選択ウィンドウＡ１４０が表示され、既存コンテンツ再利用ボタンＡ２７２が選択された場合と同様に一連の設定を行う。

ステップＳ４１のデータセット作成後、続くステップＳ４２において画像解析手法の適用による特徴量を使用するかどうかを判定する。ステップＳ４１において使用特徴量算出手法設定領域Ａ１０４に特徴量算出手法が設定されている場合はステップＳ４３へ、設定されていない場合はステップＳ４４に進む。

ステップＳ４３においては、使用特徴量算出手法設定領域Ａ１０４に設定された特徴量を算出する。対象診断名設定領域Ａ１０３に設定された診断に該当する画像を画像ファイリングシステム＃２２より検索、取得し、診断支援コンテンツ作成ツール記憶手段＃１１１から取得した特徴量算出手法ライブラリを用いた特徴量算出を行う。

ステップＳ４４においては設定された各項目、取得した診断データ、算出した特徴量を用いて診断支援コンテンツ作成ツール記憶手段＃１１１から取得した各種のライブラリの実行による診断支援コンテンツの作成を行う。診断支援コンテンツは、診断支援端末＃３上での実行に必要なライブラリとともに診断支援コンテンツオブジェクトとして完成され、診断支援情報管理情報を更新の上、診断支援コンテンツ記憶手段＃１３に記憶される。

作成された診断支援コンテンツは、ネットワーク＃４を介して診断支援コンテンツサーバ＃２に送信される。診断支援コンテンツ作成端末＃２０２及び診断支援コンテンツサーバ＃２との間における送信及び受信においては、端末特定情報の認識、診断支援コンテンツの送信及び受信、診断支援コンテンツサーバの診断支援コンテンツ管理情報の更新及び診断支援コンテンツの記憶を行う。

また、診断支援コンテンツ作成端末＃２０２において使用する診断支援コンテンツ作成ツールは、ネットワーク＃４を介して診断支援コンテンツ作成ツールサーバ＃２０３から取得できるようになっており、改良、追加等に応じて最新の診断支援コンテンツ作成ツールを利用できるようになっている。なお、本参考例２における診断支援コンテンツ及び診断支援コンテンツ作成ツールの送信及び受信にともなう動作については、第１の実施の形態において説明した診断支援コンテンツの配信及び受信に類似するので、詳細な説明は省略する。

なお、本参考例２においては診断支援コンテンツサーバ＃２、診断支援実行端末＃３、診断支援コンテンツ作成端末＃１０２及び診断支援コンテンツ作成ツールサーバ＃１０３は独立したコンピュータによる構成として説明したが、各々の機能を重複して１台のコンピュータ上に実現することも可能である。

また、診断支援コンテンツ作成ツール及び診断支援コンテンツはソフトウェアであり、ネットワークを介した送受信のみならずフロッピー（登録商標）ディスク等のメディアを用いての取得も当然可能である。

以上説明したように、本参考例２で説明した診断支援装置によれば、多くの医療施設・機関が自由に診断支援コンテンツを作成することができ、各施設・機関に蓄積された様々な医療情報や画像データと専門的医学知識を広く診断支援装置上で利用することが可能となる。また、一度作成された診断支援コンテンツに対し、データの追加等が簡単にできるため、多くの医療施設・機関に分散して存在している症例データを有効に活用し、診断支援装置の能力を向上させることが可能となる。また、本参考例２における診断支援装置の構成においては、診断支援コンテンツの取得時には例えば図１７の替わりに図３５に示す診断支援コンテンツ一覧メニューを使用する。図３５において、更新／追加メニューウィンドウＡ２８０に表示された診断支援コンテンツの一覧表示及び選択を行うためのメニュー領域Ａ２８１には、診断支援コンテンツを作成した施設・機関名が付加され、これらを実際の臨床検査で利用する各種病院・診療所側では例えば「大腸癌の最先端研究施設によるもの」等と分かり、高い信頼を持って利用することができる。

［本発明の実施形態］
本発明の一実施形態は内視鏡画像における所見の客観化を目的とする特徴量算出手法に特徴があり、画像データから血管透見像（以下、血管像）を抽出し、その血管走行状態に関する特徴量を算出するものである。図３９〜図５０を用いて、第１の実施形態を説明する。

（構成）
本発明の第１の実施形態における診断支援装置の構成については、参考例２と同一であるため、詳細な説明を省略する。

以下，本実施の形態における特徴量算出手法を診断支援コンテンツ作成端末＃１０２において実行するものとして説明する。

図３９は、第１の実施形態の特徴量算出手段００８を備えるメインプログラム＃１２１の構成図であり、診断情報入出力制御手段＃１５を介して入力される内視鏡装置００１におけるビデオプロセッサ００４からの画像データを記憶する画像記憶手段００７と、前記記憶手段の画像データから特徴量を算出する特徴量算出手段００８と、前記特徴量算出手段の特徴量に基づき診断支援情報を表示する診断支援情報表示手段００９から成る。

図４０は、第１の実施形態における特徴量算出手段００８の構成を示す構成図であり、画像記憶手段００７で記憶した画像データにおける血管像を抽出する血管抽出手段１０１と、前記抽出手段１０１の出力に基づき血管走行状態を評価して特徴量を算出する血管特徴量算出手段１０２からなる。

図４１は、前記特徴量算出手段００８における血管抽出手段１０１の構成を示す構成図であり、血管抽出手段１０１は、前記画像データに対して前処理を行う前処理部１１１と、前処理部１１１の出力に基づき血管候補を抽出する血管候補抽出部１２１と、前処理部１２１の出力に基づき前記画像データによる濃度勾配情報を算出する濃度勾配算出部１３１と、前記濃度勾配算出部１３１の出力に基づき形状エッジを判定する形状エッジ判定部１３２と、前記血管候補抽出手段１２１及び前記形状エッジ判定部１３２の出力に基づき、血管候補の中から形状エッジを分離して除去する分離部１４１から成る。また前記血管候補抽出部１２１はエッジ情報検知部１２２と色調算出部１２３から成る。

図４２は、前記血管抽出手段１０１における処理を中心に説明するフロー図である。

図４３は、前記前処理部１１１のブロック構成図であり、前記画像データに適用されたガンマ補正処理を解除するための逆ガンマ補正処理部１１２と、前記画像データにおけるノイズを抑制するためのノイズ抑制処理部１１３と、前記画像データが複数の色信号から構成される際、各種色信号の撮像タイミングの違いにより生じる色信号間のずれを補正する色ずれ補正処理部１１４の各ブロックから成る。

図４４は、前記エッジ情報検知部１２２と色調算出部１２３の出力に基づき血管候補を抽出する血管候補抽出部１２１の処理を示す概略フロー図である。

図４５には、前記エッジ情報検知部１２２において２次微分処理を行うための空間フィルタの例を示す。

図４６は、前記濃度勾配情報算出部１３１の出力に基づく形状エッジ判定部１３２の処理を示す概略フロー図である。図４７は、前記血管候補抽出部１２１と前記形状エッジ判定部１３２の結果に基づき、血管候補から形状エッジを分離、除外する処理を示す概略フロー図である。

図４８は、血管と形状エッジの存在する画像の水平ライン上の濃度分布、濃度勾配、２次微分、色調データ及び後述する血管候補データの概念図である。

図４９は、血管と形状エッジにおける前記濃度分布、濃度勾配、後述の形状エッジ判定による形状エッジデータの概念図である。図５０は、血管と形状エッジにおける、前記血管候補データと形状エッジデータの論理積の概念図である。

（作用）
本実施例では、ビデオプロセッサ００４より入力され前記画像記憶手段００７に記録される画像データは、面順次方式の内視鏡によるＲＧＢの３つの画像データで構成されているとする。

特徴量算出手段００８では、画像記録手段００７から前記画像データの所定の領域（設定された関心領域内の画像データ）を読み出し（ステップＳ１０１）、図４０に示す血管抽出手段１０１にて血管像の抽出処理を行う（ステップＳ１０２）。

血管抽出手段１０１では、図４１に示すように、Ｒ，Ｇ及びＢ画像データを前処理部１１１に入力する。

前処理部１１１では、図４３に示すように、逆ガンマ補正処理部１１２においてＲＧＢの各画像データ毎に所定の補正テーブル参照による逆ガンマ補正を行い、結果をノイズ抑制処理部１１３に出力する。ノイズ抑制処理部１１３はマスクサイズ３×３のメディアンフィルタによるノイズ抑制を行う。ノイズ抑制処理の結果は色ずれ補正処理部１１４に入力する。色ずれ補正処理部１１４では、Ｇ画像データに対して、Ｒ画像データを水平および垂直方向に所定の画素数分ずらしたときのＧとＲの画像データ間の相関係数を算出し、最大値を与えるずらし量分Ｒ画像データをずらして補正処理を終了させる。Ｂ画像データに関しても同様にＧ画像データを基準に前記補正処理を実施する。これにより、面順次方式の内視鏡で生じるＲＧＢ間の色ずれを補正する。色ずれ補正処理によりＧ画像データとのずれを補正した画像データを以後新たにＲ，ＧおよびＢ画像データと呼び、各画素における画像データをＲ（ｘ，ｙ），Ｇ（ｘ，ｙ）およびＢ（ｘ，ｙ）で示す。なおｘ，ｙは画像データにおける水平、垂直方向の座標位置を示す（以上ステップＳ１０３）。

前処理部１１１によるＲ，Ｇ及びＢ画像データは、血管候補抽出部１２１と濃度勾配情報算出部１３１に入力される。

血管候補抽出部１２１では、図４１に示すように前処理部１１１による前記画像データをエッジ情報検知部１２２と色調算出部１２３に入力する。

エッジ情報検知部１２２では、Ｇ画像データに対して２次微分処理を行う（ステップＳ１０５）。前記処理は図４５に示すような３×３の空間フィルタをＧ画像データに畳み込み演算することで行う。前記演算による結果を∇2 Ｇ（ｘ，ｙ）で記す。

色調算出部１２３では、Ｒ，Ｇ及びＢ画像データから式※１による色調データＣ（ｘ，ｙ）を算出する（ステップＳ１０４）。

Ｒ（ｘ，ｙ）／（Ｒ（ｘ，ｙ）＋Ｇ（ｘ，ｙ）＋Ｂ（ｘ，ｙ）） 式※１
血管候補抽出部１２１は、図４４に示すように、エッジ情報検知部１２２の出力である∇2 Ｇ（ｘ，ｙ）に対し所定の閾値Ｔ∇以上を有する画素Ｐ∇を図示していないメモリに記憶し（ステップＳ２２０）、その画素Ｐ∇において、色調算出部１２３の出力する色調データＣ（ｘ，ｙ）の最小値Ｃmin を算出し（ステップＳ２２１）、さらに色調データＣ（ｘ，ｙ）が最小値Ｃmin 以上の値を有する画素に値１を与え、Ｃmin 未満の値の画素に０を与える２値化処理を実施する（ステップＳ２２２、Ｓ１０８））。得られた２値化データは血管候補データＢｉＣ（ｘ，ｙ）として、分離部１４１へ出力する。血管候補データＢｉＣ（ｘ，ｙ）には図４８に示すように、血管部と共に形状エッジ部を含むため、後述の分離部１４１で分離する。

濃度勾配情報算出部１３１は、前処理部１１１からのＲ画像データに対して、勾配を式※２により算出する（ステップＳ１０６）。

｜Ｒ（x+1,y)−Ｒ(x,y）｜＋｜Ｒ（x,y+1）−Ｒ（x,y）｜ 式※２
ここで｜｜は絶対値を意味する。

さらにＧおよびＢ画像データに対しても同様に勾配を算出し、結果を形状エッジ判定部１３２に出力する。なお得られた結果は夫々Grad Ｒ（ｘ，ｙ），Grad Ｇ（ｘ，ｙ），Grad Ｂ（ｘ，ｙ）と記すことにする。

形状エッジ判定部１３２は、図４６に示すように、濃度勾配情報算出部１３１の出力するGrad Ｒ（ｘ，ｙ），Grad Ｇ（ｘ，ｙ），Grad Ｂ（ｘ，ｙ）の線形和Grad Ｃ（ｘ，ｙ）を式※３により算出する（ステップＳ２３０、Ｓ１０７）。

Grad Ｃ（ｘ，ｙ）＝α・Grad Ｒ（ｘ，ｙ）＋β・Grad Ｇ（ｘ，ｙ）
＋θ・Grad Ｂ（ｘ，ｙ） 式※３
重み係数α，β，θは所定の値を用い、本実施形態では全て１とする。

ここで、Grad Ｃに関する血管部と形状エッジ部との差について説明する。血管像は血管の走行する粘膜内の探さの違いによって、Ｒ，ＧおよびＢ画像データ毎にコントラストが異なり、即ち、深層の血管は波長の長いＲ（赤）の照射光の戻り光を画像化したＲ画像データに、表層血管はＢ画像データ、その中間的な層の血管はＧ画像データに画像化され、また濃度勾配は形状エッジ部に比して小さい。これに対し、形状エッジではコントラストの画像データ間の差が比較的少なく、また濃度勾配が比較的大きいため、図４９に示すように、形状エッジ部は線形和Grad Ｃにおいて大きな値を有する。

そこで、次に、線形和Grad Ｃ（ｘ，ｙ）に対し、所定の閾値ＴGrad による閾値処理を行い、Grad Ｃ（ｘ，ｙ）がＴGrad 以上を有する画素に値１を与え、ＴGrad 未満の画素を値０とする２値化を行って（ステップＳ２３１）、形状エッジデータＢｉGrad（ｘ，ｙ）を作成し、分離部１４１に出力する。

分離部１４１では図４７に示すように、血管候補抽出部１２１の出力する血管候補データＢｉＣ（ｘ，ｙ）と、形状エッジ判定部１３２の出力する形状エッジデータＢｉGrad （ｘ，ｙ）との論理積Ｌ（ｘ，ｙ）を算出する（ステップＳ２４０）。この結果から、図５０の概念図に示すように、血管候補データにおける形状エッジに基づく部分が得られる。論理積Ｌには、前記形状エッジに基づく全ての血管候補データが含まれていないため、論理積Ｌに対して膨張処理を実行し（ステップＳ２４１）、得られた結果である膨張データＥｘｐを血管候補データＢｉＣから除外することで形状エッジ部を分離する（ステップＳ２４２、Ｓ１０９）。即ち、論理積Ｌ（ｘ，ｙ）の画素（ｉ，ｊ）あるいは（ｉ，ｊ）８近傍画素の何れかにおける血管候補データＢｉＣが値１である場合には、膨張データＥｘｐ（ｉ，ｊ）の値を１に設定し、それ以外の場合には値０を与えることで、膨張データＥｘｐ（ｘ，ｙ）を作成し、血管候補データＢｉＣ（ｘ，ｙ）から減算する。

これにより、血管候補データから形状エッジを分離した血管像による画像データ、血管抽出データＢｖ（ｘ，ｙ）を生成することができる。

血管抽出手段１０１による血管抽出データＢｖ（ｘ，ｙ）は、血管特徴量算出手段１０２に出力する。

血管特徴量算出手段１０２では、血管抽出手段１０１による血管抽出データＢｖ（ｘ，ｙ）において血管像を構成する画素数をカウントし、前記所定領域の画素数との比を算出することで、前記所定領域に占める血管の割合を示す血管面積比を特徴量として算出する（ステップＳ１１０）。血管面積比は診断支援情報表示手段００９に出力する。

特徴量の算出の終了（ステップＳ１１１）後、診断支援情報表示手段００９は、血管特徴量算出手段１０２で算出された血管面積比の数値を、血管像の走行に関する定量的な評価値として表示する（ステップＳ１１２）。

（効果）
上記構成によれば、生体内における形状エッジを血管像と分離して抽出することが可能であるため、誤抽出を抑制し、血管に即した定量化が行われる。

本発明の参考例１に係る診断支援システムの構成を示す図である。 本参考例１における診断支援コンテンツサーバ＃２の構成を示す説明図である。 本参考例１における診断支援実行端末＃３の構成を示す説明図である。 参考例１における診断支援コンテンツサーバ＃２の制御手段＃９で実行されるメインプログラム＃３１のブロック図である。 診断支援コンテンツ配信実行部＃３２のより詳細なブロック図である。 参考例１−Ａに係る診断支援コンテンツの配信における一連の動作を説明するためのフローチャートである。 参考例１における診断支援実行端末＃３の制御手段＃１２において実行されるメインプログラム＃５１のブロック図である。 参考例１−Ａにおける診断支援実行端末＃３の診断支援コンテンツ受信にともなう一連の動作を説明するためのフローチャートである。 診断支援コンテンツの第１の例を示す図である。 診断支援コンテンツの第２の例を示す図である。 診断支援コンテンツの第３の例を示す図である。 診断支援コンテンツの第３の例の詳細表示を示す図である。 診断支援コンテンツの第４の例を示す図である。 診断支援コンテンツの第５の例を示す図である。 診断支援コンテンツオブジェクトＡ６０の構成を示す図である。 参考例１における診断支援実行端末＃３の診断支援情報生成及び診断支援コンテンツの更新・追加にともなう一連の動作を説明するためのフローチャートである。 診断支援コンテンツ一覧メニューを示す図である。 参考例２に係る診断支援システムの構成を示す図である。 参考例２における診断支援コンテンツ作成端末＃１０２の構成を示す説明図である。 参考例２における診断支援コンテンツ作成端末＃１０２の制御手段＃１２において実行されるメインプログラム＃１２１のブロック図である。 診断支援コンテンツ作成における一連の動作の流れを説明するためのフローチャートである。 データセット作成のためのウィンドウ群を示す図である。 検査条件設定ウィンドウＡ１２０を示す図である。 テキスト情報設定ウィンドウＡ１２５を示す図である。 参照画像設定ウィンドウＡ１３０を示す図である。 呼び出し診断支援コンテンツ選択ウィンドウＡ１４０を示す図である。 診断支援メインメニューウィンドウＡ２００を示す図である。 検査条件設定ウィンドウＡ２１０を示す図である。 診断支援コンテンツ設定ウィンドウＡ２２０を示す図である。 端末認証情報設定ウィンドウＡ２３０を示す図である。 参考例１における診断支援実行端末＃３の診断支援情報生成及び診断支援コンテンツの更新・追加にともなう一連の動作を説明するためのフローチャートである。 診断支援実行画面表示例を示す図である。 診断支援コンテンツサーバ選択ウィンドウＡ２６０を示す図である。 診断支援コンテンツ作成メインウィンドウＡ２７０を示す図である。 診断支援コンテンツ一覧メニューを示す図である。 診断支援実行端末メインプログラムを示す図である。 参考例１−Ｂにおける診断支援実行端末＃３の診断支援コンテンツの更新・追加に関する動作を説明するためのフローチャートである。 更新／追加問い合わせ情報ファイルの内容の例を示す図である。 本発明の第１の実施形態の特徴量算出手段００８を備えるメインプログラム＃１２１の構成図である。 第１の実施形態における特徴量算出手段００８の構成を示す構成図である。 特徴量算出手段００８における血管抽出手段１０１の構成を示す構成図である。 前記血管抽出手段１０１における処理を中心に説明するフロー図である。 前処理部１１１のブロック構成図である。 エッジ情報検知部１２２と色調算出部１２３の出力に基づき血管候補を抽出する血管候補抽出部１２１の処理を示す概略フロー図である。 エッジ情報検知部１２２において２次微分処理を行うための空間フィルタの例を示す図である。 濃度勾配情報算出部１３１の出力に基づく形状エッジ判定部１３２の処理を示す概略フロー図である。 前記血管候補抽出部１２１と前記形状エッジ判定部１３２の結果に基づき、血管候補から形状エッジを分離、除外する処理を示す概略フロー図である。 血管と形状エッジの存在する画像の水平ライン上の濃度分布、濃度勾配、２次微分、色調データ及び後述する血管候補データの概念図である。 血管と形状エッジにおける前記濃度分布、濃度勾配、後述の形状エッジ判定による形状エッジデータの概念図である。 血管と形状エッジにおける、前記血管候補データと形状エッジデータの論理積の概念図である。

符号の説明

♯１ 診断支援システム
♯２ 診断支援コンテンツサーバ
♯３ 診断支援実行端末
♯４ ネットワーク
♯５ 医用システム
♯６ 診断支援コンテンツ記憶手段
♯７ メインプログラム記憶手段
♯８ 配信先管理ファイル記憶手段
♯９ 制御手段
♯１０ 入出力制御手段
♯１１ 入出力制御手段
♯１２ 制御手段
♯１３ 診断支援コンテンツ記憶手段
♯１４ メインプログラム記憶手段
♯１５ 判断情報入出力制御手段
♯１６ 端末認証情報記憶手段
♯１７ 表示制御手段
♯１８ 表示手段
♯１９ 内視鏡システム
♯２０ 院内ネットワーク
♯２１ 電子カルテ
♯２２ 画像ファイルシステム
１ 内視鏡装置
２ ライトソース
３ 内視鏡
４ ビデオプロセッサ
５ 観察モニタ
７ 画像記憶手段
８ 特徴量算出手段
９ 診断支援情報表示手段

Claims (3)

1. 内視鏡装置から入力される画像データを記憶する画像記憶手段と、前記画像記憶手段に記憶した画像データから診断に関する所見を定量化するための少なくとも１つの特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段での算出結果に基づき、診断支援情報を表示する診断支援情報表示手段とを備え、検査者の診断を支援するための診断支援装置において、
   前記特徴量算出手段は、
   前記画像記憶手段に記憶された画像データの血管像を抽出する血管抽出手段と、
   前記血管抽出手段の出力に基づき、血管走行状態を評価して特徴量を算出する血管特徴量算出手段と、を備え、
   前記血管抽出手段は、
   前記画像記憶手段に記憶された画像データの濃度勾配情報を検出する勾配情報検出手段と、
   前記勾配情報検出手段の出力から、生体内の形状に基づく形状エッジ情報を検知する形状エッジ検知手段と、
   前記画像記憶手段に記憶された、複数の色信号で構成される画像データの中から少なくとも１つの色信号に対して、透見血管像の候補となる血管像を抽出するための血管候補抽出手段と、
   前記形状エッジ検知手段及び前記血管候補抽出手段の出力に基づき、所望の透見血管像を形状エッジから分離して抽出する分離手段と、を備え、
   前記勾配情報検出手段は、前記画像記憶手段に記憶された複数の色信号からなる画像データの夫々に対して濃度勾配情報を検知し、前記形状エッジ検知手段は、前記勾配情報検出手段から出力される複数色信号の濃度勾配情報間の線形和に対する閾値処理により形状エッジを検知し、
   前記血管候補抽出手段は、前記画像記憶手段に記憶された、複数の色信号で構成される画像データの中から少なくとも１つの色信号に対してエッジ情報を検出するエッジ情報検出手段と、前記画像記憶手段に記憶された、複数の色信号で構成される画像データの中から少なくとも１つの色信号に対して色調に関する値を算出する色調情報算出手段と、を備えて、前記エッジ情報検出手段及び前記色調情報算出手段の出力に基づき血管候補を抽出し、
   前記分離手段は、前記形状エッジ検知手段から出力される形状エッジ画像情報と、前記血管候補抽出手段から出力される血管候補画像情報とに基づいて形状エッジ部の画像情報のみを抽出し、前記血管候補画像情報に基づき前記形状エッジ部の画像情報を膨張処理することで、前記形状エッジに基づく血管候補画像情報を検知して、前記血管候補画像情報から除外することを特徴とする診断支援装置。
2. 前記色調情報算出手段は、前記複数の色信号がＲ、ＧおよびＢで構成されているときに、Ｒ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）で算出される値を色調に関する値とすることを特徴とする請求項１記載の診断支援装置。
3. 画像記憶手段により、内視鏡装置から入力される画像データを記憶する画像記憶ステップと、特徴量算出手段により、前記画像記憶手段に記憶した画像データから診断に関する所見を定量化するための少なくとも１つの特徴量を算出する特徴量算出ステップと、前記特徴量算出ステップでの算出結果に基づき、表示手段により診断支援情報を表示する診断支援情報表示ステップと、を備えて、検査者の診断を支援するための診断支援方法において、
   前記特徴量算出ステップは、
   前記画像記憶手段に記憶された画像データの血管像を抽出する血管抽出ステップと、
   前記血管抽出ステップでの抽出結果に基づき、血管走行状態を評価して特徴量を算出する血管特徴量算出ステップと
   を備え、
   前記血管抽出ステップは、
   前記画像記憶手段に記録された画像データの濃度勾配情報を検出する勾配情報検出ステップと、
   前記勾配情報検出ステップでの検出結果から、生体内の形状に基づく形状エッジ情報を検知する形状エッジ検知ステップと、
   前記画像記憶手段に記憶された、複数の色信号で構成される画像データの中から少なくとも１つの色信号に対して、透見血管像の候補となる血管像を抽出するための血管候補抽出ステップと、
   前記形状エッジ検知ステップでの検出結果と前記血管候補抽出ステップでの抽出結果に基づき、所望の透見血管像を形状エッジから分離して抽出する分離ステップと、を備え、
   前記勾配情報検出ステップは、前記画像記憶手段に記憶された複数の色信号からなる画像データの夫々に対して濃度勾配情報を検知し、前記形状エッジ検知ステップは、前記勾配情報検出ステップで得られた複数色信号の濃度勾配情報間の線形和に対する閾値処理により形状エッジを検知し、
   前記血管候補抽出ステップは、前記画像記憶手段に記憶された、複数の色信号で構成される画像データの中から少なくとも１つの色信号に対してエッジ情報を検出するエッジ情報検出ステップと、前記画像記憶手段に記憶された、複数の色信号で構成される画像データの中から少なくとも１つの色信号に対して色調に関する値を算出する色調情報算出ステップと、を備えて、前記エッジ情報検出ステプ及び前記色調情報算出ステップでの出力に基づき血管候補を抽出し、
   前記分離ステップは、前記形状エッジ検知ステップで得られた形状エッジ画像情報と、前記血管候補抽出ステップで得られた血管候補画像情報とに基づいて形状エッジ部の画像情報のみを抽出し、前記血管候補画像情報に基づき前記形状エッジ部の画像情報を膨張処理することで、前記形状エッジに基づく血管候補画像情報を検知して、前記血管候補画像情報から除外することを特徴とする診断支援方法。

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