JP5802144B2 - Image diagnosis support system, program, and storage medium - Google Patents

Description

本発明は、プラーク病変診断に使用する画像診断支援システム、同システムをコンピュータ上の処理を通じて実現するプログラム及び同プログラムを記憶した記憶媒体に関する。   The present invention relates to an image diagnosis support system used for plaque lesion diagnosis, a program for realizing the system through processing on a computer, and a storage medium storing the program.

近年、MDCT(Multi Detector-row Computed Tomography)の飛躍的な性能向上及びその画像再構成法の進歩に伴い、さらにはMDCTの非侵襲性も相まって、循環器領域におけるCTの活用範囲が広がっている。心臓CTにより、冠動脈病変のスクリーニング、プラークの性状評価、ステント留置後やバイパス術後や積極的薬物介入等の治療後のフォロー、予後評価までもが可能となってきた。   In recent years, with the dramatic improvement in performance of MDCT (Multi Detector-row Computed Tomography) and the advancement of its image reconstruction method, the range of use of CT in the circulatory region has expanded due to the non-invasive nature of MDCT. . Cardiac CT has enabled screening of coronary artery lesions, evaluation of plaque properties, follow-up after stent placement, bypass surgery, active drug intervention, etc., and prognostic evaluation.

一方、冠動脈疾患の主な原因は、プラーク（特に不安定プラーク）の破綻にあると考えられている。不安定プラークの診断には病変の存在する動脈壁の性状診断が不可欠であるため、動脈壁の性状診断が可能な心臓CTに関する多くのスタディが報告されている。例えば非特許文献１は、ACS（Acute Coronary Syndromes：急性冠症候群）の責任冠動脈病変では、安定型狭心症の責任病変に比較して、心臓CTから得られる形態学的特徴（ポジティブリモデリング、CT値<30HUのsoft plaque及びspotty calcificationなど）が有意に認められたと報告する。   On the other hand, it is considered that the main cause of coronary artery disease is the breakdown of plaque (particularly unstable plaque). Since it is indispensable to characterize the arterial wall where the lesion exists in order to diagnose unstable plaque, many studies have been reported on cardiac CT that can characterize the arterial wall. For example, Non-Patent Document 1 shows that ACS (Acute Coronary Syndromes) is responsible for coronary artery lesions, and morphological features obtained from cardiac CT (positive remodeling, compared to responsible lesions for stable angina). Report that CT plaques <30HU (soft plaque, spotty calcification, etc.) were found to be significant.

このような背景の下に公開された特許文献１には、(1) 治療、(2) 患者行動の修正又は(3) 継続管理による疾患の変化を評価する目的で、プラーク病変（以下「病変」ともいう）の縦断的検査（複数時点の検査）において、プラーク変化の検出を自動化するシステム、方法及び装置が記載されている。プラーク変化には、寸法変化、組成変化、特性変化、位置変化等が含まれる。   Patent Document 1 published under such circumstances includes plaque lesions (hereinafter referred to as “lesions”) for the purpose of (1) treatment, (2) modification of patient behavior, or (3) evaluation of changes in disease due to continued management. ”), A system, method and apparatus for automating the detection of plaque changes are described. Plaque changes include dimensional changes, composition changes, characteristic changes, position changes, and the like.

特開２００８−２８９８６１号公報JP 2008-289861 A

Motoyama S,Kondo T,Sarai M, et al: Multislice computed tomographic characteristics of coronary lesions in acute coronary syndromes. Journal of the American College of Cardiology 50:319-326,2007Motoyama S, Kondo T, Sarai M, et al: Multislice computed tomographic characteristics of coronary lesions in acute coronary syndromes. Journal of the American College of Cardiology 50: 319-326,2007

特許文献１に記載されたシステムは、複数時点の検査画像間で位置合わせを行って過去の病変同士を対応づけ、その後、各病変の画像特徴パラメータを算出して画面上に表示する。このため、医師は、画面に表示された各病変の変化を逐一確認し、病変の改善効果を判断する。しかし、特許文献１には、(1) 治療、(2) 患者行動の修正又は(3) 継続管理による疾患の変化を医師が評価するための画像特徴パラメータの具体的な判断方法が記載されていない。   The system described in Patent Literature 1 performs alignment between examination images at a plurality of points in time to associate past lesions, and then calculates image feature parameters of each lesion and displays them on the screen. For this reason, the doctor confirms the change of each lesion displayed on the screen one by one, and determines the improvement effect of the lesion. However, Patent Document 1 describes a specific method for determining image feature parameters for a doctor to evaluate (1) treatment, (2) modification of patient behavior, or (3) change in disease due to continuous management. Absent.

一般に、医師が治療による病変の改善効果を判断する場合、医師は、プラークの量的情報と形態学的情報の状態変化を統合的に判断し、注目する病変が改善傾向にあるのか、又は、増悪傾向にあるのかを診断する。この際、プラークの量的情報と形態学的情報の状態変化が同じ傾向を示したとしても、例えばステント治療の場合と薬物介入の場合とでは、改善効果の評価基準が異なる。このため、注目する病変に対する診断は、治療状態に応じて異なる結果になる。   In general, when a doctor determines the effect of improving a lesion by treatment, the doctor comprehensively determines changes in the state of quantitative information and morphological information of the plaque, and whether the lesion being noticed is improving or Diagnose whether the patient is in an aggravating tendency. At this time, even if the change in the state of the quantitative information and the morphological information of the plaque shows the same tendency, for example, the evaluation criteria for the improvement effect are different between the stent treatment and the drug intervention. For this reason, the diagnosis with respect to the focused lesion has different results depending on the treatment state.

そこで、本発明者は、治療状態に応じた異なる評価基準に基づいて、病変毎に治療の改善効果を評価してユーザに提示できる仕組みを提供する。   Therefore, the present inventor provides a mechanism that can evaluate the improvement effect of treatment for each lesion and present it to the user based on different evaluation criteria according to the treatment state.

本発明者が提供する発明は、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。本発明は、前述した課題を解決するための複数の構成を含んでいるが、その一例は、「複数時点の医用画像から得られるプラーク情報と、そのプラーク情報がプラーク病変の状態変化に関する影響を示す情報である評価係数とを用いて、プラーク病変の状態変化を評価する病変状態評価部と、治療状態に応じて評価係数を定義する処理パラメータ定義部を備える画像診断支援システム」である。また、本発明は、同システムをコンピュータ上の信号処理を通じて実現するプログラム及び同プログラムを記憶した記憶媒体を含む。   The invention provided by the present inventor employs, for example, the configurations described in the claims. The present invention includes a plurality of configurations for solving the above-described problem. One example thereof is “plaque information obtained from medical images at a plurality of points in time and the effect of the plaque information on the change in the state of the plaque lesion. The image diagnosis support system includes a lesion state evaluation unit that evaluates a change in the state of a plaque lesion using an evaluation coefficient that is information to be displayed, and a processing parameter definition unit that defines an evaluation coefficient according to a treatment state. The present invention also includes a program for realizing the system through signal processing on a computer and a storage medium storing the program.

本発明によれば、治療状態に応じた評価係数を用いてプラーク病変の状態変化を評価した結果を、診断システムによる一次評価として、ユーザたる医師に提供することができる。このプラーク病変の改善効果に対する一次評価結果の提供により、医師による治療方針の決定を支援することができる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the result of having evaluated the plaque lesion state change using the evaluation coefficient according to a treatment state can be provided to a doctor who is a user as a primary evaluation by a diagnostic system. By providing the primary evaluation result for the improvement effect of the plaque lesion, it is possible to assist the doctor in determining the treatment policy. Problems, configurations, and effects other than those described above will be clarified by the following description of embodiments.

画像診断支援装置の機能構成例を示す図。The figure which shows the function structural example of an image diagnosis assistance apparatus. 病変情報データベース内のテーブル例を示す図。The figure which shows the example of a table in a lesion information database. 処理パラメータ定義テーブルの例を示す図。The figure which shows the example of a process parameter definition table. 病変状態判定部の処理内容を説明するフローチャート。The flowchart explaining the processing content of a lesion state determination part. 画像診断支援装置による経過観察時の読影支援画面例を示す図。The figure which shows the image interpretation assistance screen example at the time of follow-up observation by an image diagnosis assistance apparatus. 画像診断支援装置による経過観察時の読影支援画面例を示す図。The figure which shows the image interpretation assistance screen example at the time of follow-up observation by an image diagnosis assistance apparatus. 画像診断支援装置による経過観察時の読影支援画面例を示す図。The figure which shows the image interpretation assistance screen example at the time of follow-up observation by an image diagnosis assistance apparatus. 処理パラメータ定義部により提供される画面例を示す図。The figure which shows the example of a screen provided by the process parameter definition part. 処理パラメータ定義部の処理内容を説明するフローチャート。The flowchart explaining the processing content of a process parameter definition part. 処理パラメータ定義部で定義された定義式の選択画面例を示す図。The figure which shows the example of selection screen of the definition formula defined in the process parameter definition part. 選択された定義式を適用した読影支援画面例を示す図。The figure which shows the example of an image interpretation assistance screen to which the selected definition formula is applied. 画像診断支援装置の機能構成例を示す図。The figure which shows the function structural example of an image diagnosis assistance apparatus. 処理パラメータ決定部の処理内容を説明するフローチャート。The flowchart explaining the processing content of a process parameter determination part. 処理パラメータ決定部による病変状態の更新に関連して表示される読影支援画面例を示す図（更新前）。The figure which shows the example of an image interpretation assistance screen displayed in relation to the update of the lesion state by a process parameter determination part (before update). 処理パラメータ決定部による病変状態の更新に関連して表示される読影支援画面例を示す図（更新後）。The figure which shows the example of an image interpretation assistance screen displayed in relation to the update of the lesion state by a process parameter determination part (after update). 病変位置の再表示処理を説明するフローチャート。The flowchart explaining the re-display process of a lesion position. 病変状態の変更による病変位置の変更を説明する表示画面例を示す図。The figure which shows the example of a display screen explaining the change of the lesion position by the change of a lesion state. 病変状態集計及び表示処理を説明するフローチャート。The flowchart explaining a lesion state totalization and a display process. 病変状態参照画面の一例を示す図。The figure which shows an example of a lesion state reference screen.

以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。本発明は、後述する実施の形態に限定されるものではなく、その技術思想の範囲において、種々の変形が可能である。以下、図面を用いて説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. The present invention is not limited to the embodiments described below, and various modifications are possible within the scope of the technical idea. Hereinafter, it demonstrates using drawing.

［実施例１］
本実施例においては、治療による病変の改善効果を計算処理を通じて評価し、評価結果を医師に提供する画像診断支援システムについて説明する。 [Example 1]
In this embodiment, an image diagnosis support system that evaluates the improvement effect of a lesion by treatment through calculation processing and provides the evaluation result to a doctor will be described.

［システム構成］
図１に、本実施例に係る画像診断支援システム１００の機能構成を示す。画像診断支援システム１００は、操作者の操作入力を受付ける入力装置１０１と、選択した検査の画像や病変情報等を表示する表示装置１０２を外部インタフェースとして有している。さらに、画像診断支援システム１００は、画像診断装置で撮像された医用画像を、例えば医用画像の標準規格であるＤＩＣＯＭ規格（Digital Imaging and Communication in Medicine）に基づいて蓄積する画像サーバ１０３を有している。 [System configuration]
FIG. 1 shows a functional configuration of an image diagnosis support system 100 according to the present embodiment. The image diagnosis support system 100 includes an input device 101 that receives an operation input from an operator and a display device 102 that displays an image, lesion information, and the like of a selected examination as external interfaces. Furthermore, the image diagnosis support system 100 includes an image server 103 that stores medical images captured by the image diagnosis apparatus based on, for example, the DICOM standard (Digital Imaging and Communication in Medicine) that is a standard for medical images. Yes.

画像診断支援システム１００の本体は、検査選択部１０４と画像取得部１０５を有している。検査選択部１０４は、操作者が入力装置１０１を介して検査を選択するための機能を提供する。画像取得部１０５は、選択された検査の画像を画像サーバ１０３から取得する機能を提供する。画像は、例えばＤＩＣＯＭ規格に準じた通信によりネットワーク経由で取得される。画像取得部１０５で取得された画像は、表示装置１０２に表示される。   The main body of the diagnostic imaging support system 100 includes an examination selection unit 104 and an image acquisition unit 105. The examination selection unit 104 provides a function for the operator to select an examination via the input device 101. The image acquisition unit 105 provides a function of acquiring the selected examination image from the image server 103. An image is acquired via a network by communication conforming to the DICOM standard, for example. The image acquired by the image acquisition unit 105 is displayed on the display device 102.

また、画像診断支援システム１００の本体は、画像解析部１０６、病変情報蓄積部１０７及び病変情報データベース１０８を有している。画像解析部１０６は、画像サーバ１０３から取得した画像に対して領域抽出等の画像処理アルゴリズムを実行し、プラークに関する画像特徴パラメータを算出する。ここでの画像特徴パラメータは、画像から画像処理によって得られる特徴量であり、血管狭窄度のようなプラークの量的情報の他、プラーク性状（非石灰化、石灰化、混合型）やポジティブリモデリング（血管拡大）のようなプラークの形態学的情報も含まれる。画像解析部１０６の算出結果は、病変情報蓄積部１０７を通じ、病変情報データベース１０８に格納される。   The main body of the image diagnosis support system 100 includes an image analysis unit 106, a lesion information storage unit 107, and a lesion information database 108. The image analysis unit 106 executes an image processing algorithm such as region extraction on the image acquired from the image server 103, and calculates an image feature parameter related to plaque. The image feature parameter here is a feature amount obtained by image processing from an image. In addition to plaque quantitative information such as the degree of vascular stenosis, plaque characteristics (non-calcified, calcified, mixed type) and positive parameters are used. Plaque morphological information such as modeling (vessel enlargement) is also included. The calculation result of the image analysis unit 106 is stored in the lesion information database 108 through the lesion information storage unit 107.

さらに、画像診断支援システム１００の本体は、病変状態評価部１０９、病変情報検索部１１０、処理パラメータ定義部１１１、カルテサーバ１１２、カルテ情報取得部１１３、病変状態修正部１１４を有している。病変状態評価部１０９は、病変ごとに病変状態を評価する処理部である。病変状態とは、血行再建や薬物治療等の治療を行った結果、その病変が前回より改善されたか否かを端的に示す情報である。病変状態は、例えば「増悪」、「変化なし」又は「改善」の形式で表現される。   Furthermore, the main body of the image diagnosis support system 100 includes a lesion state evaluation unit 109, a lesion information search unit 110, a processing parameter definition unit 111, a medical record server 112, a medical record information acquisition unit 113, and a lesion state correction unit 114. The lesion state evaluation unit 109 is a processing unit that evaluates a lesion state for each lesion. The lesion state is information that simply indicates whether or not the lesion has been improved as a result of treatment such as revascularization or drug treatment. The lesion state is expressed in the form of “exacerbation”, “no change”, or “improvement”, for example.

病変状態は、病変情報検索部１１０によって検索された複数時点の画像から得られる画像特徴パラメータと、処理パラメータ定義部１１１で治療状態に応じて定義される定義式とを用いて算出される。定義式の内容は後述する。病変状態修正部１１４は、入力装置１０１を介してシステムが算出した病変状態を、ユーザたる医師が修正するために用意された処理部である。病変状態修正部１１４は、入力装置１０１を通じて入力された操作入力に基づいて病変状態の修正が必要か否かを判定し、修正が必要であると判定された場合には、病変状態を修正する。病変状態の修正結果は、病変情報蓄積部１０７により病変情報データベース１０８内に蓄積される。   The lesion state is calculated by using image feature parameters obtained from images at a plurality of time points searched by the lesion information search unit 110 and a definition formula defined by the processing parameter definition unit 111 according to the treatment state. The contents of the definition formula will be described later. The lesion state correcting unit 114 is a processing unit prepared for correcting a lesion state calculated by the system via the input device 101 by a doctor as a user. The lesion state correcting unit 114 determines whether or not the lesion state needs to be corrected based on the operation input input through the input device 101, and corrects the lesion state when it is determined that correction is necessary. . The lesion state correction result is accumulated in the lesion information database 108 by the lesion information accumulation unit 107.

カルテサーバ１１２には、血行再建や薬物治療等の治療情報を含む患者のカルテ情報が格納されている。カルテ情報取得部１１３は、患者や画像検査の識別情報を検索キーに用い、カルテサーバ１１２から画像検査に対応する直近のカルテ情報を取得する。   The chart server 112 stores patient chart information including treatment information such as revascularization and drug treatment. The chart information acquisition unit 113 acquires the latest chart information corresponding to the image examination from the chart server 112 using the identification information of the patient and the image examination as a search key.

図２に、病変情報データベース１０８に格納されるテーブルの構成例を示す。病変情報データベース１０８には、検査情報テーブル２００、病変情報テーブル２０１、病変位置情報テーブル２０２が格納される。   FIG. 2 shows a configuration example of a table stored in the lesion information database 108. The lesion information database 108 stores an examination information table 200, a lesion information table 201, and a lesion position information table 202.

検査情報テーブル２００は、患者に対する検査の識別情報等を管理するテーブルであり、患者IDフィールド２０３、検査IDフィールド２０４、検査日フィールド２０５を含む。検査情報テーブル２００の各レコードは、患者の検査単位で管理される。   The examination information table 200 is a table for managing examination identification information for a patient, and includes a patient ID field 203, an examination ID field 204, and an examination date field 205. Each record of the examination information table 200 is managed in a patient examination unit.

病変情報テーブル２０１は、患者の画像検査で診断された病変に対する様々な情報が格納されるテーブルである。病変情報テーブル２０１は、患者IDフィールド２０６、検査IDフィールド２０７、病変Noフィールド２０８、部位フィールド２０９、狭窄度フィールド２１０、プラーク性状フィールド２１１、ポジティブリモデリング有無フィールド２１２、病変状態フィールド２１３を含む。このうち、狭窄度フィールド２１０、プラーク性状フィールド２１１、ポジティブリモデリング有無フィールド２１２は、画像解析部１０６によって算出される画像特徴パラメータにあたる。病変状態フィールド２１３は、病変状態評価部１０９による病変状態の算出後に登録される。病変情報テーブル２０１の各レコードは、患者の各検査の病変単位で管理される。   The lesion information table 201 is a table in which various information regarding lesions diagnosed by image examination of patients is stored. The lesion information table 201 includes a patient ID field 206, an examination ID field 207, a lesion No field 208, a site field 209, a stenosis degree field 210, a plaque property field 211, a positive remodeling presence / absence field 212, and a lesion state field 213. Among these, the stenosis degree field 210, the plaque property field 211, and the positive remodeling presence / absence field 212 correspond to image feature parameters calculated by the image analysis unit 106. The lesion state field 213 is registered after the lesion state is calculated by the lesion state evaluation unit 109. Each record of the lesion information table 201 is managed for each lesion of each examination of the patient.

病変位置情報テーブル２０２は、患者の画像検査で診断された病変に対する画像上の位置を格納するテーブルである。病変位置情報テーブル２０２は、患者IDフィールド２１４、検査IDフィールド２１５、病変Noフィールド２１６、画像IDフィールド２１７、位置Xフィールド２１８、位置Yフィールド２１９、位置Zフィールド２２０を含む。本実施例では、一つの病変に対して複数の画像から病変位置を読影することがあるため、病変位置情報テーブル２０２の各レコードは、患者別の各検査における各病変番号（No.）に関連づけられた画像単位で管理される。   The lesion position information table 202 is a table for storing positions on the image with respect to lesions diagnosed by image examination of the patient. The lesion position information table 202 includes a patient ID field 214, an examination ID field 215, a lesion No field 216, an image ID field 217, a position X field 218, a position Y field 219, and a position Z field 220. In this embodiment, a lesion position may be interpreted from a plurality of images for one lesion, so each record in the lesion position information table 202 is associated with each lesion number (No.) in each examination for each patient. Are managed in units of given images.

［病変状態評価方法］
次に、病変状態評価部１０９における信号処理を通じて提供される病変状態の具体的な評価処理方法を説明する。従前システムの場合、医師は、プラークの量的情報や形態学的情報を統合的に判断し、治療による病変の改善効果を主観的に評価する必要がある。これに対し、本実施例の病変状態評価部１０９は、病変ごとの病変状態を以下に示すような式で定義する。 [Lesion state evaluation method]
Next, a specific evaluation processing method for a lesion state provided through signal processing in the lesion state evaluation unit 109 will be described. In the case of the conventional system, the doctor needs to comprehensively judge the quantitative information and morphological information of the plaque, and subjectively evaluate the effect of improving the lesion by the treatment. On the other hand, the lesion state evaluation unit 109 of the present embodiment defines the lesion state for each lesion by the following equation.

（式１）Y＝ω1×X1 ＋ ω2×X2 ＋ … ＋ ωn×Xn ＋ X0（n≧1）
（式２）増悪：Y0＜Y＜Y1、変化なし：Y1＜Y＜Y2、改善：Y＞Y2
式１において、Yは病変状態スコア、X1,X2…Xnはプラーク病変の画像特徴パラメータ又は画像特徴パラメータの変化、X0は任意の定数、ω1,ω2…ωnは各パラメータの病変状態への影響を示す情報である評価係数を示す。式２において、病変状態スコアYをカテゴリ化するための判定ルールであり、Y0,Y1,Y2はそれぞれの閾値を示す。 (Formula 1) Y = ω1 × X1 + ω2 × X2 +… + ωn × Xn + X0 (n ≧ 1)
(Formula 2) Exacerbation: Y0 <Y <Y1, No change: Y1 <Y <Y2, Improvement: Y> Y2
In Equation 1, Y is the lesion state score, X1, X2 ... Xn is the plaque feature image feature parameter or change in the image feature parameter, X0 is an arbitrary constant, ω1, ω2 ... ωn is the effect of each parameter on the lesion state The evaluation coefficient which is the information to show is shown. In Expression 2, it is a determination rule for categorizing the lesion state score Y, and Y0, Y1, and Y2 indicate respective threshold values.

病変の画像特徴パラメータには、一般的な様々な算出方法が提案されている。本実施例の場合には、例えばCTのボリュームデータに対してCPR（Curved Planar Reconstruction）等の３次元画像処理を適用し、以下に示すような方法で算出する。   Various general calculation methods have been proposed for lesion image feature parameters. In the case of the present embodiment, for example, three-dimensional image processing such as CPR (Curved Planar Reconstruction) is applied to CT volume data, and calculation is performed by the following method.

［１］狭窄度
狭窄度＝（1-2c/(a+b)）×100(%)
ここで、aは狭窄部直前の血管径、bは直後の血管径、cは狭窄部の血管径である。 [1] Stenosis degree Stenosis degree = (1-2c / (a + b)) x 100 (%)
Here, a is the blood vessel diameter immediately before the stenosis, b is the blood vessel diameter immediately after, and c is the blood vessel diameter of the stenosis.

［２］ポジティブリモデリング有無
Remodeling Index（RI）＝病変部血管径/正常近位部血管径
ポジティブリモデリングあり＞1.05
［３］プラーク性状
混合型 ：CT値＜30HU
非石灰化：30HU＜CT値＜150HU
石灰化 ：CT値＞150HU [2] Presence or absence of positive remodeling
Remodeling Index (RI) = lesion vessel diameter / normal proximal vessel diameter With positive remodeling> 1.05
[3] Plaque properties Mixed type: CT value <30HU
Non-calcification: 30HU <CT value <150HU
Calcification: CT value> 150HU

図３に、処理パラメータ定義部１１１に格納する処理パラメータ定義テーブル３００の構成例を示す。処理パラメータ定義テーブル３００は、定義Noフィールド３０１、治療状態フィールド３０２、n個（n＞0）の変数名から構成される定義式フィールド３０３、定義式の登録者を示す登録者フィールド３０４、定義式に登録日を示す登録日フィールド３０５で構成される。   FIG. 3 shows a configuration example of the processing parameter definition table 300 stored in the processing parameter definition unit 111. The processing parameter definition table 300 includes a definition number field 301, a treatment state field 302, a definition expression field 303 including n (n> 0) variable names, a registrant field 304 indicating a registrant of the definition expression, and a definition expression. Is composed of a registration date field 305 indicating the registration date.

定義式フィールド３０３は、前述の（式１）に対する具体的な定義を登録するフィールドである。図３の場合、複数のフィールド項目を評価要素に含む式が定義されている。
（１）ステント治療後：
Y＝−0.02×(今回狭窄度−前回狭窄度)＋0.3×(初回ポジティブリモデリング有無)
（２）スタチン製剤治療中：
Y＝−0.012×(今回狭窄度−前回狭窄度)−0.53×(初回ポジティブリモデリング有無)
勿論、定義式は治療状態に応じて用意され、評価要素は治療状態において個別に選択される。なお、図３に示す定義式は、いずれも複数のフィールド項目を評価要素に含むが、定義式を構成する評価要素は１つでも構わない。 The definition formula field 303 is a field for registering a specific definition for the above (formula 1). In the case of FIG. 3, an expression including a plurality of field items as an evaluation element is defined.
(1) After stent treatment:
Y = -0.02 x (current stenosis degree-previous stenosis degree) + 0.3 x (presence / absence of positive remodeling)
(2) During statin preparation treatment:
Y = −0.012 × (current stenosis degree−previous stenosis degree) −0.53 × (presence / absence of positive remodeling)
Of course, the definition formula is prepared according to the treatment state, and the evaluation element is individually selected in the treatment state. The definition formulas shown in FIG. 3 each include a plurality of field items in the evaluation element, but one evaluation element may be included in the definition formula.

次に、病変状態評価部１０９において実行される病変状態評価手順を説明する。なお、病変状態の評価が開始される時までには、以下に示す処理が実行され、病変状態フィールド２１３（図２）以外の病変情報が病変情報データベース１０８に全て登録されている必要がある。まず、医師が入力装置１０１を通じて検査選択部１０４に指示を与え、患者についての過去の検査を選択する。画像取得部１０５は、検査選択部１０４により選択された検査に対応付けられている画像を画像サーバ１０３から読み出す。読み出された画像は、画像解析部１０６に与えられる。画像解析部１０６は、読み出された画像に対し、プラーク病変の抽出処理、今回の病変と前回の病変との対応づけ処理、画像特徴パラメータの算出処理を実行する。処理結果は画像解析部１０６から病変情報蓄積部１０７に与えられる。病変情報蓄積部１０７は、病変の識別情報と共に、病変位置や画像特徴パラメータを、病変情報データベース１０８に登録する。   Next, the lesion state evaluation procedure executed in the lesion state evaluation unit 109 will be described. By the time the evaluation of the lesion state is started, the following processing is executed, and all the lesion information other than the lesion state field 213 (FIG. 2) needs to be registered in the lesion information database 108. First, a doctor gives an instruction to the examination selection unit 104 through the input device 101 to select a past examination for a patient. The image acquisition unit 105 reads an image associated with the examination selected by the examination selection unit 104 from the image server 103. The read image is given to the image analysis unit 106. The image analysis unit 106 executes plaque lesion extraction processing, current lesion association processing with previous lesion processing, and image feature parameter calculation processing on the read image. The processing result is given from the image analysis unit 106 to the lesion information storage unit 107. The lesion information storage unit 107 registers the lesion position and the image feature parameters together with the lesion identification information in the lesion information database 108.

図４に、病変状態評価部１０９において実行される病変状態評価処理手順を示す。まず、病変状態評価部１０９は、カルテ情報取得部１１３を通じ、カルテサーバ１１２から患者の治療状態を取得する（ステップ４００）。次に、病変状態評価部１０９は、治療状態を評価するために使用する定義式を、処理パラメータ定義部１１１の処理パラメータ定義テーブル３００から抽出する（ステップ４０１）。   FIG. 4 shows a lesion state evaluation processing procedure executed in the lesion state evaluation unit 109. First, the lesion state evaluation unit 109 acquires the treatment state of the patient from the medical record server 112 through the medical record information acquisition unit 113 (step 400). Next, the lesion state evaluation unit 109 extracts a definition formula used for evaluating the treatment state from the processing parameter definition table 300 of the processing parameter definition unit 111 (step 401).

次に、病変状態評価部１０９は、抽出した定義式に含まれる画像特徴パラメータ名に該当する値を、病変情報検索部１１０を通じ、病変情報データベース１０８の病変情報テーブル２０１から抽出する（ステップ４０２）。本例では、（今回狭窄度−前回狭窄度）、（初回ポジティブリモデリング有無）の値を算出するために、検査選択部１０４で選択した画像検査ID、同じ患者の前回検査時の画像検査ID及び同じ患者の初回検査時の画像検査IDを検索キーに使用して病変情報テーブル２０１を検索し、該当する病変Noごとに値を算出する。   Next, the lesion state evaluation unit 109 extracts a value corresponding to the image feature parameter name included in the extracted definition formula from the lesion information table 201 of the lesion information database 108 through the lesion information search unit 110 (step 402). . In this example, in order to calculate the values of (current stenosis degree−previous stenosis degree) and (initial positive remodeling presence / absence), the image examination ID selected by the examination selection unit 104, the image examination ID at the previous examination of the same patient The lesion information table 201 is searched using the image examination ID of the same patient at the first examination as a search key, and a value is calculated for each corresponding lesion No.

病変状態評価部１０９は、ステップ４０１で取得した定義式に対し、ステップ４０２で取得した画像特徴パラメータ（今回狭窄度−前回狭窄度）、（初回ポジティブリモデリング有無）の値を代入し、病変状態スコアYを算出する（ステップ４０３）。例えば、狭窄度の変化量が「0%（前回）⇒25%（今回）」であり、初回ポジティブリモデリングが「あり」の病変の場合において、ステップ４０１で「ステント治療後」が取得されたときはY＝−0.84が算出され、「スタチン製剤治療中」が取得されたときはY＝−0.22が算出される。   The lesion state evaluation unit 109 substitutes the values of the image feature parameters (current stenosis degree−previous stenosis degree) and (presence / absence of first positive remodeling) acquired in step 402 to the definition formula acquired in step 401 to determine the lesion state. Score Y is calculated (step 403). For example, when the amount of change in stenosis is “0% (previous) ⇒ 25% (current)” and the initial positive remodeling is “yes”, “after stent treatment” is acquired in step 401 In some cases, Y = −0.84 is calculated, and when “during statin preparation” is acquired, Y = −0.22 is calculated.

次に、病変状態評価部１０９は、病変状態スコアYを予め決められたカテゴリルールに従ってカテゴリ名を算出する（ステップ４０４）。例えば病変状態スコアYが「−0.5未満」の場合は「増悪」、「−0.5以上1未満」の場合は「変化なし」、「1以上」の場合は「改善」と定義すると、「ステント治療後」を取得した場合のカテゴリ名は「増悪」となり、「スタチン製剤治療中」を取得した場合のカテゴリ名は「変化なし」となる。最後に、病変状態評価部１０９は、指定した病変に対する判定結果を表示装置１０２に表示する（ステップ４０５）。   Next, the lesion state evaluation unit 109 calculates a category name according to a predetermined category rule for the lesion state score Y (step 404). For example, if the lesion status score Y is “less than −0.5”, it is defined as “exacerbation”, “−0.5 or more and less than 1” is defined as “no change”, and “1 or more” is defined as “improvement”. The category name when “after” is acquired is “exacerbation”, and the category name when “under statin preparation” is acquired is “no change”. Finally, the lesion state evaluation unit 109 displays the determination result for the designated lesion on the display device 102 (step 405).

前述のように、治療状態ごとに評価係数を定義し、治療状態に応じて異なる評価基準（定義式）に適用することにより、治療状態に応じたプラーク病変の改善効果を一次評価結果として医師に提供することができる。   As described above, by defining an evaluation coefficient for each treatment state and applying it to different evaluation criteria (definition formulas) according to the treatment state, the effect of improving plaque lesions according to the treatment state is given to the doctor as the primary evaluation result. Can be provided.

［表示画面例］
図５Ａ〜Ｃに、病変状態評価部１０９において算出された評価結果（病変状態）を医師に提示する際に使用される表示画面例を示す。アプリケーションが起動すると、表示装置１０２の画面上には、医療画像が撮像された検査の一覧が表示される（図５Ａ）。この画面上で、医師は、医療画像を読影すべき検査を、検査選択部１０４を通じて選択する。図５Ａに示す画面では、患者ID”11111”の検査日”2009/06/22”の検査が選択されている。図では、選択状態を太線で囲んで表している。 [Display screen example]
FIGS. 5A to 5C show examples of display screens used when the evaluation result (lesion state) calculated by the lesion state evaluation unit 109 is presented to the doctor. When the application is activated, a list of examinations in which medical images are captured is displayed on the screen of the display device 102 (FIG. 5A). On this screen, the doctor selects an examination to be interpreted as a medical image through the examination selection unit 104. On the screen shown in FIG. 5A, the examination with the examination date “2009/06/22” of the patient ID “11111” is selected. In the figure, the selected state is represented by a bold line.

検査が選択されると、病変状態評価部１０９において図４に示す評価処理が実行され、病変がある部位に対しては、読影支援画面５００上に画像特徴パラメータや病変状態を表示する（図５Ｂ）。もっとも、病変状態評価部１０９による病変状態の評価処理は、医療画像の撮像を伴う各検査の完了後に自動的に実行される手法を採用してもよい。このように、予め病変状態の評価が完了している場合、アプリケーション開始時に実行される処理は病変情報データベース１０８の検索のみとなる。このため、アプリケーションの開始から画像特徴パラメータや病変状態が表示されるまでの時間が短縮され、医師は効率的に読影作業を開始できる。   When the examination is selected, the evaluation process shown in FIG. 4 is executed in the lesion state evaluation unit 109, and the image feature parameter and the lesion state are displayed on the image interpretation support screen 500 for the site having the lesion (FIG. 5B). ). However, the lesion state evaluation process by the lesion state evaluation unit 109 may employ a method that is automatically executed after completion of each examination that involves taking a medical image. As described above, when the evaluation of the lesion state is completed in advance, the only process executed at the start of the application is the search of the lesion information database 108. For this reason, the time from the start of the application to the display of the image feature parameters and the lesion state is shortened, and the doctor can efficiently start the interpretation work.

図５Ｂ及びＣに示すように、読影支援画面５００は、画像選択エリア５０１、病変情報エリア５０２、今回画像表示エリア５０３、過去画像表示エリア５０４、読影終了ボタン５０５、病変状態修正ボタン５０６から構成される。   As shown in FIGS. 5B and 5C, the interpretation support screen 500 includes an image selection area 501, a lesion information area 502, a current image display area 503, a past image display area 504, an interpretation end button 505, and a lesion state correction button 506. The

画像選択エリア５０１には、今回の検査で読影すべき画像のサムネイル画像が表示され、医師が読影したい画像を選択することが可能である。サムネイル画像は、例えば血管や画像種別ごとに表示される。医師が手動で選択した画像は、今回画像表示エリア５０３に表示される。例えば読影すべき画像が様々な再構成画像（VRやCPR等）である場合、画像の種類ごとに表示エリアを予め決めて表示してもよい。   In the image selection area 501, thumbnail images of images to be interpreted in the current examination are displayed, and the doctor can select an image to be interpreted. The thumbnail image is displayed for each blood vessel or image type, for example. The image manually selected by the doctor is displayed in the current image display area 503. For example, when the image to be interpreted is various reconstructed images (VR, CPR, etc.), the display area may be determined in advance for each type of image.

病変情報エリア５０２は、例えば血管やセグメント等の部位名を表示する部位表示エリア、狭窄度表示エリア、プラーク性状表示エリア、ポジティブリモデリング（PR）有無表示エリア、病変状態表示エリア等で構成される。病変情報エリア５０２の各エリアには、病変情報検索部１１０により検索された病変情報テーブル２０１（病変情報データベース１０８）の該当情報が表示される。なお、病変情報検索部１１０は、検査選択部１０４で選択された画像検査IDを検索キーに使用する。なお、画像を読影した医師が、病変情報エリア５０２に表示された病変状態の判定結果を変更したい場合には、病変状態修正ボタン５０６を画面上でクリック操作して病変状態修正部１１４を起動し、病変状態を再入力する。   The lesion information area 502 includes, for example, a region display area for displaying region names such as blood vessels and segments, a stenosis degree display area, a plaque property display area, a positive remodeling (PR) presence / absence display area, a lesion state display area, and the like. . In each area of the lesion information area 502, the corresponding information of the lesion information table 201 (lesion information database 108) searched by the lesion information search unit 110 is displayed. The lesion information search unit 110 uses the image examination ID selected by the examination selection unit 104 as a search key. When the doctor who has read the image wants to change the determination result of the lesion state displayed in the lesion information area 502, the lesion state correction unit 114 is activated by clicking the lesion state correction button 506 on the screen. Re-enter the lesion status.

なお、医師は、今回画像だけでなく比較画像を表示して読影作業を行う場合もある。医師が、病変情報エリア５０２の例えば「RCA#2」の病変を選択すると、その病変にリンクづけられている今回画像は今回画像表示エリア５０３に表示され、前回画像は過去画像表示エリア５０４に表示され、それぞれの病変位置がマーキング表示される。図５Ｃの場合、病変位置は、十字記号や矢印により示されている。これらの画像や病変位置の情報は、病変情報検索部１１０が、病変位置情報テーブル２０２（病変情報データベース１０８）を検索して取得する。   Note that the doctor may perform interpretation by displaying not only the current image but also a comparative image. When the doctor selects, for example, a lesion “RCA # 2” in the lesion information area 502, the current image linked to the lesion is displayed in the current image display area 503, and the previous image is displayed in the past image display area 504. Each lesion position is marked and displayed. In the case of FIG. 5C, the lesion position is indicated by a cross symbol or an arrow. Information on these images and lesion positions is acquired by the lesion information search unit 110 by searching the lesion position information table 202 (lesion information database 108).

読影終了ボタン５０５が、画面上でクリック操作されると、読影支援画面５００が閉じられる。終了の際、病変情報エリア５０２の病変状態に修正が加えられていた場合、病変情報蓄積部１０７が、病変情報テーブル２０１の病変状態フィールド２１３を更新する。   When the interpretation end button 505 is clicked on the screen, the interpretation support screen 500 is closed. When the lesion state is corrected in the lesion information area 502 at the end, the lesion information storage unit 107 updates the lesion state field 213 of the lesion information table 201.

［実施例の効果］
前述したように、実施例に係る画像診断支援システム１００には、治療に応じた病変毎の病変状態を算出して画面表示する機能が搭載されている。しかも、病変状態の算出には、前述したように、処理パラメータ定義部１１１に治療状態別に登録された定義式が使用される。このため、医療画像から取得される画像特徴パラメータが同じでも、治療状態に応じた病変状態を算出することができる。また、病変状態の評価には、複数の画像特徴パラメータを統合的に考慮する必要がある場合もあるが、その場合でも、予め設定された評価係数に従って病変状態が算出される。このため、医師は、治療による病変ごとの改善効果を容易に把握することができる。また、図５Ｃに示すように、画像特徴パラメータや画像上の位置情報を同時に参照可能とすることで、更に医師による読影が容易になる。 [Effect of Example]
As described above, the diagnostic imaging support system 100 according to the embodiment is equipped with a function of calculating a lesion state for each lesion according to treatment and displaying it on the screen. In addition, as described above, the definition formula registered for each treatment state in the processing parameter definition unit 111 is used for calculating the lesion state. For this reason, even if the image feature parameters acquired from the medical image are the same, the lesion state according to the treatment state can be calculated. In addition, it may be necessary to consider a plurality of image feature parameters in an integrated manner in the evaluation of the lesion state. Even in this case, the lesion state is calculated according to a preset evaluation coefficient. For this reason, the doctor can grasp | ascertain easily the improvement effect for every lesion by treatment. Further, as shown in FIG. 5C, the image feature parameters and the position information on the image can be referred to at the same time, so that interpretation by a doctor is further facilitated.

［実施例２］
本実施例では、治療によるプラーク病変の改善効果を様々な判断基準（定義式）に基づいて評価できる画像診断支援システム１００について説明する。本実施例に係る画像診断支援システム１００の機能構成は実施例１と同様である。 [Example 2]
In this embodiment, a diagnostic imaging support system 100 that can evaluate the improvement effect of plaque lesions by treatment based on various criteria (definition formulas) will be described. The functional configuration of the diagnostic imaging support system 100 according to the present embodiment is the same as that of the first embodiment.

［表示画面例］
本実施例に係る処理パラメータ定義部１１１には、処理パラメータ定義画面６００の表示機能が用意されている。図６に示す処理パラメータ定義画面６００は、評価係数を医師が手動で登録するために用いられる。評価係数を手動で定義する場合には、例えばシステム稼働の初期段階に予め部門内でオーソライズされたルールに基づいて入力する場合、ガイドラインの変更等で診断基準を変更する場合等が挙げられる。 [Display screen example]
In the processing parameter definition unit 111 according to the present embodiment, a display function of the processing parameter definition screen 600 is prepared. A processing parameter definition screen 600 shown in FIG. 6 is used by a doctor to manually register an evaluation coefficient. In the case where the evaluation coefficient is manually defined, for example, it is input based on a rule previously authorized in the department at the initial stage of system operation, or a case where a diagnostic criterion is changed by changing a guideline or the like.

処理パラメータ定義画面６００は、例えば図５Ｂ及びＣの読影支援画面５０１の管理者メニュー等から呼び出すことができる。処理パラメータ定義画面６００は、治療状態選択エリア６０１、変数名選択エリア６０２、定義式表示エリア６０３、定義式登録ボタン６０４、パラメータ入力エリア６０５から構成される。   The processing parameter definition screen 600 can be called from, for example, the administrator menu on the image interpretation support screen 501 shown in FIGS. 5B and 5C. The processing parameter definition screen 600 includes a treatment state selection area 601, a variable name selection area 602, a definition expression display area 603, a definition expression registration button 604, and a parameter input area 605.

治療状態選択エリア６０１には、カルテ情報取得部１１３から取得可能な治療情報から判定できる治療状態の一覧が予めセットされる。変数名選択エリア６０２には、病変状態を評価するために利用可能な変数名の一覧が予めセットされる。変数名は、病変情報テーブル２０２の単一時点又は複数時点の画像特徴パラメータにより算出可能なものである。なお、変数名は、新たな撮像方法・画像処理方法による項目追加に柔軟に対応できるように、不図示のマスタテーブル等に予め定義しておいてもよい。定義式表示エリア６０３には、登録作業の対象である定義式が表示される。定義式表示エリア６０３に表示された定義式は、定義式登録ボタン６０４のクリック操作時に処理パラメータ定義部１１１に登録される。なお、パラメータ入力エリア６０５は、定義式を構成するパラメータ（評価係数）に与える数値の入力用である。   In the treatment state selection area 601, a list of treatment states that can be determined from the treatment information that can be acquired from the chart information acquisition unit 113 is set in advance. In the variable name selection area 602, a list of variable names that can be used for evaluating the lesion state is preset. The variable name can be calculated from the image feature parameters at a single time point or a plurality of time points in the lesion information table 202. Note that the variable name may be defined in advance in a master table (not shown) or the like so as to flexibly cope with addition of items by a new imaging method / image processing method. The definition formula display area 603 displays the definition formula that is the target of the registration work. The definition formula displayed in the definition formula display area 603 is registered in the processing parameter definition unit 111 when the definition formula registration button 604 is clicked. The parameter input area 605 is used for inputting a numerical value given to a parameter (evaluation coefficient) constituting the defining formula.

［定義式手動登録処理］
図７に、定義式の手動登録時に、処理パラメータ定義部１１１において実行される定義式登録処理手順を示す。まず、処理パラメータ定義部１１１は、治療状態選択エリア６０１において、定義式を登録する治療状態の指定を受付ける（ステップ７００）。同時に、処理パラメータ定義部１１１は、変数名選択エリア６０２において、病変状態を判定するために必要な画像特徴パラメータの指定を受付ける（ステップ７０１）。医師が、治療状態及び画像特徴パラメータを入力すると、処理パラメータ定義部１１１は、指定された情報に基づいて定義式を作成する（ステップ７０２）。この後、処理パラメータ定義部１１１は、作成された定義式Yを定義式表示エリア６０３に表示する。図６の定義式表示エリア６０３には、以下の治療状態と変数名で与えられる定義式が表示されている。
治療状態：スタチン投与中
Y＝ω1×X1−ω2×X2＋ω3
X1:今回狭窄度−前回狭窄度
X2：初回ポジティブリモデリング有無 [Definition formula manual registration]
FIG. 7 shows a definition formula registration processing procedure executed in the processing parameter definition unit 111 when a definition formula is manually registered. First, the processing parameter definition unit 111 accepts designation of a treatment state for registering a definition formula in the treatment state selection area 601 (step 700). At the same time, the processing parameter definition unit 111 accepts designation of image feature parameters necessary for determining the lesion state in the variable name selection area 602 (step 701). When the doctor inputs the treatment state and the image feature parameter, the processing parameter definition unit 111 creates a definition formula based on the specified information (step 702). Thereafter, the processing parameter definition unit 111 displays the created definition formula Y in the definition formula display area 603. In the definition expression display area 603 of FIG. 6, definition expressions given by the following treatment states and variable names are displayed.
Treatment status: taking statins
Y = ω1 × X1−ω2 × X2 + ω3
X1: Current stenosis-previous stenosis
X2: First positive remodeling

定義式表示エリア６０３に定義式が表示されると、処理パラメータ定義部１１１は、ステップ７０３に進む。ステップ７０３において、処理パラメータ定義部１１１は、パラメータ（評価係数）の入力を受付けるパラメータ入力エリア６０５を表示する。このパラメータ入力エリア６０５に、パラメータ（評価係数）が入力される（ステップ７０４）。ここで、ω1、ω2は変数に対する評価係数であり、ω3は定数である。医師は、各パラメータに対応する入力欄に数値を入力する。図６の例では、ω1に0.7、ω2に0.3、ω3に0が入力されている。   When the definition formula is displayed in the definition formula display area 603, the processing parameter definition unit 111 proceeds to step 703. In step 703, the processing parameter definition unit 111 displays a parameter input area 605 that accepts input of a parameter (evaluation coefficient). A parameter (evaluation coefficient) is input to the parameter input area 605 (step 704). Here, ω1 and ω2 are evaluation coefficients for variables, and ω3 is a constant. The doctor inputs a numerical value in the input field corresponding to each parameter. In the example of FIG. 6, 0.7 is input to ω1, 0.3 to ω2, and 0 to ω3.

最後に、医師が定義式登録ボタン６０４をクリック操作すると、処理パラメータ定義部１１１は、ステップ７００で指定された治療状態、ステップ７０１で指定された変数名、パラメータ入力エリア６０５で入力されたパラメータを含む定義式、その登録者や登録日を処理パラメータ定義テーブル３００に登録する（ステップ７０５）。なお、定義式は複数登録可能である。   Finally, when the doctor clicks on the definition formula registration button 604, the processing parameter definition unit 111 displays the treatment state specified in Step 700, the variable name specified in Step 701, and the parameter input in the parameter input area 605. The definition formula including the registration formula, the registrant and the registration date are registered in the processing parameter definition table 300 (step 705). A plurality of definition formulas can be registered.

［定義式の選択画面例］
図８Ａに、病変状態の算出に使用する定義式をユーザが選択入力する画面の表示例を示し、図８Ｂに、選択された定義式を適用した後の読影支援画面例を示す。 [Definition Expression Selection Screen Example]
FIG. 8A shows a display example of a screen on which a user selects and inputs a definition formula used for calculation of a lesion state, and FIG. 8B shows an example of an interpretation support screen after applying the selected definition formula.

読影支援画面５００上において、医師が手動定義式設定ボタン８００を選択すると、処理パラメータ定義部１１１は、手動で定義された定義式を選択するための手動定義式選択画面８０１を表示する（図８Ａ）。図８Ａでは、手動定義式選択画面８０１が読影支援画面５００に重ねて表示されている。   When the doctor selects the manual definition formula setting button 800 on the interpretation support screen 500, the processing parameter definition unit 111 displays a manual definition formula selection screen 801 for selecting a manually defined definition formula (FIG. 8A). ). In FIG. 8A, the manual definition formula selection screen 801 is displayed so as to overlap the image interpretation support screen 500.

手動定義式選択画面８０１は、定義式選択エリア８０２、定義式表示エリア８０３、データ更新ボタン８０４、キャンセルボタン８０５から構成される。定義式選択エリア８０２には、現在読影中の患者の治療状態に応じ、処理パラメータ定義テーブル３００から該当する定義式が読み出され一覧表示される。例えば登録日時や登録者の情報が表示される。例えば手動で登録された最新の定義式を用いて病変状態を評価したい場合、医師は、定義式選択エリア８０２内に表示されている登録日のうちで最も新しい日付の定義式を選択する。選択された日付に対応する定義式は、定義式表示エリア８０３に表示される。医師がデータ更新ボタン８０４をクリック操作すると、定義式の選択が確定する。定義式の選択が確定すると、選択された定義式に対して、既に算出されている既存の画像特徴パラメータが適用され、各病変の病変状態が再算出される。再計算が終了すると、図８Ｂに示すように、病変情報エリア５０２に新しい病変状態が反映される。因みに、病変情報エリア５０２の「RCA#2」の病変に着目すると、図５Ｃでは「増悪」であった病変状態が、図８Ｂでは「変化なし」に変更されている。   The manual definition formula selection screen 801 includes a definition formula selection area 802, a definition formula display area 803, a data update button 804, and a cancel button 805. In the definition formula selection area 802, corresponding definition formulas are read from the processing parameter definition table 300 and displayed in a list according to the treatment state of the patient currently being interpreted. For example, registration date / time and registrant information are displayed. For example, when the lesion state is to be evaluated using the latest definition formula registered manually, the doctor selects the definition formula of the newest date among the registration dates displayed in the definition formula selection area 802. The definition formula corresponding to the selected date is displayed in the definition formula display area 803. When the doctor clicks the data update button 804, the selection of the definition formula is confirmed. When the selection of the definition formula is confirmed, the existing image feature parameter that has already been calculated is applied to the selected definition formula, and the lesion state of each lesion is recalculated. When the recalculation is completed, a new lesion state is reflected in the lesion information area 502 as shown in FIG. 8B. Incidentally, focusing on the lesion of “RCA # 2” in the lesion information area 502, the lesion state that was “exacerbated” in FIG. 5C is changed to “no change” in FIG. 8B.

［実施例の効果］
前述したように、画像診断支援システム１００に病変の改善効果を評価する定義式を新たに登録できる機能を追加することにより、ガイドライン変更等で評価ルールが変更される場合にも、病変状態の算出を柔軟に対応することができる。また、病変状態の算出に使用する定義式を選択できるため、多様な観点から病変の改善効果を確認することができる。なお、本実施例においては、選択した定義式は、病変改善効果の今回の確認にのみ適用されるが、必要に応じて、過去の確認に対しても適用できるようにしてもよい。 [Effect of Example]
As described above, by adding a function capable of newly registering a definition formula for evaluating the effect of improving a lesion to the diagnostic imaging support system 100, even when the evaluation rule is changed due to a guideline change or the like, the calculation of the lesion state is performed. Can be handled flexibly. Moreover, since the definition formula used for calculating the lesion state can be selected, the effect of improving the lesion can be confirmed from various viewpoints. In the present embodiment, the selected definition formula is applied only to the current confirmation of the lesion improvement effect, but may be applied to the past confirmation as necessary.

［実施例３］
本実施例では、蓄積情報のフィードバックによる定義式のアップデータ機能の追加により、治療による病変の改善効果の評価精度の更なる向上を実現する画像診断支援システムについて説明する。 [Example 3]
In the present embodiment, an image diagnosis support system that realizes further improvement in the evaluation accuracy of the effect of improving a lesion caused by treatment by adding a definition formula updater function based on feedback of accumulated information will be described.

［システム構成］
図９に、本実施例に係る画像診断支援システム９００の機能構成を示す。なお、図９には図１との対応部分に同一の符号を付している。同一の符号を付した部分については説明を省略する。画像診断支援システム９００に新規な構成は、処理パラメータ決定部９０１である。処理パラメータ決定部９０１は、病変情報データベース１０８の病変情報テーブル２０１から病変状態フィールド２１３及び画像特徴パラメータフィールド（狭窄度フィールド２１０〜ポジティブリモデリング有無フィールド２１２）の実績データを読み出し、読み出された実績データの分析結果に基づいて定義式の評価係数を自動的に決定する。なお、本実施例の前提として、病変情報データベース１０８には、病変状態修正部１１４による修正結果も含め、ある程度の実績データが蓄積されているものとする。 [System configuration]
FIG. 9 shows a functional configuration of the diagnostic imaging support system 900 according to the present embodiment. In FIG. 9, the same reference numerals are assigned to the corresponding parts in FIG. The description of the parts denoted by the same reference numerals is omitted. A new configuration of the image diagnosis support system 900 is a processing parameter determination unit 901. The processing parameter determination unit 901 reads the actual data of the lesion state field 213 and the image feature parameter field (stenosis degree field 210 to positive remodeling presence / absence field 212) from the lesion information table 201 of the lesion information database 108, and the read results The evaluation coefficient of the defining formula is automatically determined based on the data analysis result. As a premise of the present embodiment, it is assumed that a certain amount of performance data is accumulated in the lesion information database 108 including the correction result by the lesion state correcting unit 114.

［処理パラメータ決定処理手順及び表示画面例］
以下、処理パラメータ決定部９０１を通じて提供される処理機能の内容を図１０、図１１Ａ及び図１１Ｂを用いて説明する。図１０に、処理パラメータ決定部９０１において実行される処理パラメータ決定処理手順を示す。また、図１１Ａ及び１１Ｂに、本実施例の機能の実行による表示画面の変化を示す。図１１Ａは定義式を更新する前の画面例であり、図１１Ｂは定義式を更新した後の画面例である。 [Processing parameter determination processing procedure and display screen example]
Hereinafter, the contents of the processing functions provided through the processing parameter determination unit 901 will be described with reference to FIGS. 10, 11A, and 11B. FIG. 10 shows a processing parameter determination processing procedure executed in the processing parameter determination unit 901. 11A and 11B show changes in the display screen due to the execution of the functions of this embodiment. FIG. 11A is an example of a screen before the definition formula is updated, and FIG. 11B is an example of a screen after the definition formula is updated.

図１１Ａ及びＢに示す読影支援画面５００には、定義式アップデートボタン１１００が配置される。医師が定義式アップデートボタン１１００をクリック操作すると、処理パラメータ決定部９０１が処理パラメータ決定処理手順（図１０）を実行する。   A definition update button 1100 is arranged on the image interpretation support screen 500 shown in FIGS. 11A and 11B. When the doctor clicks on the definition formula update button 1100, the processing parameter determination unit 901 executes the processing parameter determination processing procedure (FIG. 10).

まず、処理パラメータ決定部９０１は、現在読影中の検査を指定する検査IDを検索キーに用い、カルテ情報取得部１１３を介して患者の治療状態を取得する（ステップ１０００）。次に、処理パラメータ決定部９０１は、取得された治療状態に該当する定義式に含まれる画像特徴パラメータ名を処理パラメータ定義テーブル３００から取得する（ステップ１００１）。   First, the processing parameter determination unit 901 uses the examination ID that designates the examination currently being interpreted as a search key, and acquires the treatment state of the patient via the chart information acquisition unit 113 (step 1000). Next, the processing parameter determination unit 901 acquires the image feature parameter name included in the definition formula corresponding to the acquired treatment state from the processing parameter definition table 300 (step 1001).

この後、処理パラメータ決定部９０１は、病変ごとに、ステップ１００１で取得された画像特徴パラメータ名に該当する値と病変状態を、病変情報テーブル２０１（病変情報データベース１０８）から取得する（ステップ１００２）。本実施例の場合、X1＝今回狭窄度−前回狭窄度、X2＝初回ポジティブリモデリング有無、Y＝病変状態の値を抽出する。   Thereafter, the processing parameter determination unit 901 acquires a value and a lesion state corresponding to the image feature parameter name acquired in step 1001 from the lesion information table 201 (lesion information database 108) for each lesion (step 1002). . In the present embodiment, X1 = current stenosis degree−previous stenosis degree, X2 = presence / absence of positive remodeling, and Y = lesion state value are extracted.

次に、処理パラメータ決定部９０１は、ステップ１００２で取得した実績データのそれぞれの値を分析し、パラメータω1、ω2、ω3の評価係数を決定する（ステップ１００３）。ここでの分析の手法には、例えば多変量解析の一つである重回帰分析による近似式を使用し、そこで得られたパラメータを自動的に評価係数に設定する。更新された定義式は、処理パラメータ決定部９０１により処理パラメータ定義部１１１に登録される。   Next, the processing parameter determination unit 901 analyzes each value of the performance data acquired in Step 1002 and determines evaluation coefficients for the parameters ω1, ω2, and ω3 (Step 1003). As an analysis method here, for example, an approximate expression by multiple regression analysis, which is one of multivariate analyses, is used, and parameters obtained there are automatically set as evaluation coefficients. The updated definition formula is registered in the processing parameter definition unit 111 by the processing parameter determination unit 901.

この後、処理パラメータ決定部９０１は病変状態評価部１０９に指示を与え、ステップ１００３で算出した評価係数とステップ１００２で取得した画像特徴パラメータを使用して病変状態を再算出させる。この病変状態の再算出は、処理パラメータ決定部９０１が行ってもよい。   Thereafter, the processing parameter determination unit 901 instructs the lesion state evaluation unit 109 to recalculate the lesion state using the evaluation coefficient calculated in step 1003 and the image feature parameter acquired in step 1002. The recalculation of the lesion state may be performed by the processing parameter determination unit 901.

病変状態が算出されると、読影支援画面５００は、図１１Ａから図１１Ｂに変更される（ステップ１００４）。病変情報エリア５０２の「RCA#2」の病変に着目すると、図１１Ａでは「増悪」であった病変状態が、図１１Ｂでは「変化なし」に変更されている。また、病変情報エリア５０２の「RCA#3」の病変に着目すると、図１１Ａでは「変化なし」であった病変状態が、図１１Ｂでは「改善」に変更されている。   When the lesion state is calculated, the interpretation support screen 500 is changed from FIG. 11A to FIG. 11B (step 1004). Focusing on the lesion of “RCA # 2” in the lesion information area 502, the lesion state that was “exacerbated” in FIG. 11A is changed to “no change” in FIG. 11B. Focusing on the lesion of “RCA # 3” in the lesion information area 502, the lesion state that was “no change” in FIG. 11A is changed to “improvement” in FIG. 11B.

［実施例の効果］
前述したように、画像診断支援システム９００に病変情報データベース１０８に大量に蓄積された実績データを病変の改善効果を評価する定義式の更新に用いる機能を追加することにより、一段と診断精度の高い病変状態を算出することができる。これにより、医師の読影負担を更に軽減することができる。 [Effect of Example]
As described above, by adding a function used to update the definition formula that evaluates the improvement effect of the lesion on the image diagnosis support system 900 using a large amount of performance data accumulated in the lesion information database 108, the lesion with higher diagnostic accuracy can be obtained. The state can be calculated. Thereby, the doctor's interpretation burden can be further reduced.

［実施例４］
本実施例では、治療によるプラーク病変の改善効果の評価を支援するだけでなく、病変の見落とし予防に効果的な機能を実現する画像読影支援システムについて説明する。 [Example 4]
In this embodiment, an image interpretation support system that not only supports evaluation of the improvement effect of plaque lesions by treatment but also realizes an effective function for preventing oversight of lesions will be described.

本実施例に係る画像診断支援システムは、図１に示す構成でも図９に示す構成でもよい。ここでは、画像診断支援システム１００について説明する。   The image diagnosis support system according to the present embodiment may have the configuration shown in FIG. 1 or the configuration shown in FIG. Here, the image diagnosis support system 100 will be described.

本実施例に係る画像診断支援システム１００は、病変情報テーブル２０１に記憶されている病変状態の値と、病変位置情報テーブル２０２に記憶されている位置情報に応じ、医療画像上に病変位置を表示する。例えば図５Ｃでは、病変位置が十字記号と矢印で表されている。   The diagnostic imaging support system 100 according to the present embodiment displays a lesion position on a medical image according to the value of the lesion state stored in the lesion information table 201 and the position information stored in the lesion position information table 202. To do. For example, in FIG. 5C, the lesion position is represented by a cross symbol and an arrow.

前述したように、医師が特定の病変に対する病変状態を修正する場合が考えられる。本実施例に係る画像診断支援システム１００は、病変状態が修正されると、（1） 修正後の病変状態に応じて定義式の評価係数を算出する処理、(2) 算出された評価係数と他の病変の画像特徴パラメータとに基づいて他の病変の病変状態を再計算する処理、(3) 再計算された病変状態の値に応じて画像上に表示する病変位置を動的に変更する処理を実行する。これらの機能は、病変状態修正部１１４の機能として実現される。   As described above, there may be a case where a doctor corrects a lesion state for a specific lesion. When the lesion state is corrected, the diagnostic imaging support system 100 according to the present embodiment (1) calculates the evaluation coefficient of the definition formula according to the corrected lesion state, (2) the calculated evaluation coefficient and Processing to recalculate the lesion status of other lesions based on the image feature parameters of other lesions, (3) Dynamically change the lesion position displayed on the image according to the recalculated lesion status values Execute the process. These functions are realized as functions of the lesion state correcting unit 114.

以下では、説明を容易化するために、定義式の評価係数が１つだけの場合、すなわちY＝ω1×X１で与えられる場合について説明する。   In the following, for ease of explanation, a case where there is only one evaluation coefficient in the definition formula, that is, a case where Y = ω1 × X1 is described.

［病変位置動的変更処理手順及び表示画面例］
以下、病変状態修正部１１４を通じて提供される処理機能の内容を図１２及び図１３を用いて説明する。図１２に、病変状態修正部１１４において実行される病変位置動的変更処理手順を示す。また、図１３に、本実施例の機能の実行による表示画面の変化を示す。 [Lesion position dynamic change processing procedure and display screen example]
Hereinafter, the contents of the processing functions provided through the lesion state correcting unit 114 will be described with reference to FIGS. 12 and 13. FIG. 12 shows a lesion position dynamic change processing procedure executed in the lesion state correcting unit 114. FIG. 13 shows changes in the display screen due to the execution of the functions of this embodiment.

まず、病変状態修正部１１４は、ユーザである医師による画像上での病変の選択入力と病変状態の再入力を受付ける（ステップ１２００）。例えば図１３の上段画面には、白丸でマーキングされた２つの病変を含む病変位置表示画面１３００が示されている。この画面において、医師が、２つの病変のうち上側の病変を選択し、病変状態表示部１３０１の表示内容を「変化なし」から「増悪」に変更する。   First, the lesion state correcting unit 114 receives a lesion selection input and a lesion state re-input on the image by a doctor who is a user (step 1200). For example, a lesion position display screen 1300 including two lesions marked with white circles is shown on the upper screen of FIG. On this screen, the doctor selects the upper lesion of the two lesions, and changes the display content of the lesion state display unit 1301 from “no change” to “exacerbation”.

病変状態修正部１１４は、病変状態が変更された病変の病変Noを検索キーに使用し、現定義式を構成する画像特徴パラメータ名に該当する値を、病変情報テーブル２０１（病変情報データベース１０８）から取得する（ステップ１２０１）。例えば、X1＝今回狭窄度−前回狭窄度、X2＝初回ポジティブリモデリング有無の値を抽出する。   The lesion state correcting unit 114 uses the lesion No. of the lesion whose lesion state has been changed as a search key, and uses the lesion information table 201 (lesion information database 108) as a value corresponding to the image feature parameter name constituting the current definition formula. (Step 1201). For example, X1 = current stenosis degree−previous stenosis degree, and X2 = first positive remodeling presence / absence value are extracted.

次に、病変状態修正部１１４は、ステップ１２００で再入力された病変状態と、ステップ１２０１で取得された値に基づいて、現定義式を構成する評価係数を算出する（ステップ１２０２）。すなわち、変更後の病変状態Y0と画像特徴パラメータX0に基づいて、定義式の評価係数ω1＝1/X0を算出する。   Next, the lesion state correcting unit 114 calculates an evaluation coefficient constituting the current definition formula based on the lesion state re-input in Step 1200 and the value acquired in Step 1201 (Step 1202). In other words, the evaluation coefficient ω1 = 1 / X0 of the definition formula is calculated based on the changed lesion state Y0 and the image feature parameter X0.

この後、病変状態修正部１１４は、同じ画像にリンクづけられている全ての病変Noに対して画像特徴パラメータを病変情報テーブル２０１より検索し、ステップ１２０２で算出した評価係数ω1を用いて病変状態を再計算し、計算結果にカテゴリ名を付与する（ステップ１２０３）。   Thereafter, the lesion state correcting unit 114 searches the lesion information table 201 for image feature parameters for all the lesion Nos linked to the same image, and uses the evaluation coefficient ω1 calculated in Step 1202 to determine the lesion state. Is recalculated, and a category name is assigned to the calculation result (step 1203).

病変状態修正部１１４は、ステップ１２０３で再計算された病変状態を対象に絞込み処理を実行する。例えば再計算された病変状態が「増悪」又は「変化なし」となる病変Noを絞り込む。そして、絞込み後の各病変に対応する病変位置を病変位置情報テーブル２０２から取得する（ステップ１２０４）。   The lesion state correcting unit 114 performs a narrowing process on the lesion state recalculated in step 1203. For example, the lesion numbers whose recalculated lesion states are “exacerbated” or “no change” are narrowed down. Then, the lesion position corresponding to each lesion after narrowing down is acquired from the lesion position information table 202 (step 1204).

最後に、病変状態修正部１１４は、図１３の下段画面に示すように、病変位置表示画面１３００において、病変状態が「改善」又は「変化なし」である病変の病変位置にマーキングを再表示する（ステップ１２０５）。図１３の下段画面の場合、病変状態の見直しに伴い、病変位置表示画面１３００に表示される病変が４個に増えている。   Finally, as shown in the lower screen of FIG. 13, the lesion state correcting unit 114 redisplays the marking at the lesion position of the lesion whose lesion state is “improvement” or “no change” on the lesion position display screen 1300. (Step 1205). In the case of the lower screen of FIG. 13, the number of lesions displayed on the lesion position display screen 1300 is increased to four with the review of the lesion state.

なお、前述の説明では、病変状態の定義式が単一パラメータで与えられる場合を例示したが、勿論、病変状態を算出する定義式がｎ（＞１）個のパラーメータを含んでもよい。その場合、同時に表示されているｎ個の病変の画像特徴パラメータ及びその病変状態から評価係数を算出してもよい。   In the above description, the case where the definition formula of the lesion state is given by a single parameter is exemplified, but of course, the definition formula for calculating the lesion state may include n (> 1) parameters. In this case, the evaluation coefficient may be calculated from the image feature parameters of n lesions displayed at the same time and the lesion states.

［実施例の効果］
以上説明したように、病変状態の見直し結果に応じて定義式を修正し、その修正後の定義式を用いて他の病変の病変状態を再計算する機能を画像診断支援システム１００に追加することにより、ユーザ基準に応じた病変表示が可能になり、病変の見落としを予防することができる。また、読影支援画面５００に表示される不要な病変を低減することが可能になり、医師の診断を支援することができる。 [Effect of Example]
As described above, the definition formula is corrected according to the review result of the lesion state, and a function for recalculating the lesion state of another lesion using the corrected definition formula is added to the image diagnosis support system 100. Thus, it becomes possible to display a lesion according to the user standard, and prevent the lesion from being overlooked. In addition, unnecessary lesions displayed on the interpretation support screen 500 can be reduced, and a doctor's diagnosis can be supported.

［実施例５］
本実施例では、病変状態の変化を病変毎に時系列に表示する機能を有する画像診断支援システム１００について説明する。本実施例に係る画像診断支援システム１００の機能構成は実施例１と同様である。本実施例に係る病変状態変化の時系列表示機能は、病変状態評価部１０９が実行する。 [Example 5]
In this embodiment, a description will be given of an image diagnosis support system 100 having a function of displaying a change in a lesion state in time series for each lesion. The functional configuration of the diagnostic imaging support system 100 according to the present embodiment is the same as that of the first embodiment. The time series display function of the lesion state change according to the present embodiment is executed by the lesion state evaluation unit 109.

図１４に、病変状態評価部１０９において実行される病変状態変化の時系列表示処理手順を示す。   FIG. 14 shows a time-series display processing procedure for lesion state changes executed by the lesion state evaluation unit 109.

まず、病変状態評価部１０９は、現在読影中の患者ID及び画像検査IDを取得する（ステップ１４００）。次に、病変状態評価部１０９は、取得した患者ID及び画像検査IDを検索キーに使用して病変情報テーブル２０１（病変情報データベース１０８）を検索し、該当する病変Noを取得する（ステップ１４０１）。   First, the lesion state evaluation unit 109 acquires a patient ID and an image examination ID that are currently being interpreted (step 1400). Next, the lesion state evaluation unit 109 searches the lesion information table 201 (lesion information database 108) using the acquired patient ID and image examination ID as search keys, and acquires the corresponding lesion number (step 1401). .

次に、病変状態評価部１０９は、ステップ１４０１で取得した病変Noについて病変情報データベース１０８を検索し、過去の画像検査日から選択している画像検査日までに存在する病変状態を抽出する（ステップ１４０２）。   Next, the lesion state evaluation unit 109 searches the lesion information database 108 for the lesion number acquired in step 1401 and extracts the lesion state existing from the past image inspection date to the selected image inspection date (step). 1402).

続いて、病変状態評価部１０９は、抽出した病変状態に対するスコア付与ルールを適用し、病変状態をスコア化する（ステップ１４０３）。ルールは、例えば「改善」に対するスコアを「＋２」と規定し、「変化なし」に対するスコアを「０」と規定し、「増悪」に対するスコアを「−２」に規定する。   Subsequently, the lesion state evaluation unit 109 applies a score assignment rule for the extracted lesion state to score the lesion state (step 1403). For example, the rule defines a score for “improvement” as “+2”, a score for “no change” as “0”, and a score for “exacerbation” as “−2”.

次に、病変状態評価部１０９は、各スコアを病変ごとに加算し、加算結果を時系列グラフとして表示する（ステップ１４０４）。図１５に、病変状態参照画面１５００の表示画面例を示す。図１５の横軸は日時であり、縦軸はスコアである。図１５では、３つの病変についての病変状態の変化が折れ線グラフで示されている。図１５からは、#3の病変は一時的に病変状態が改善したが、その後、悪化して初期状態に戻ったことが分かる。また、#5と#6の病変は初期状態に対して改善効果が継続していることが分かる。   Next, the lesion state evaluation unit 109 adds each score for each lesion and displays the addition result as a time series graph (step 1404). FIG. 15 shows a display screen example of the lesion state reference screen 1500. The horizontal axis in FIG. 15 is the date and time, and the vertical axis is the score. In FIG. 15, changes in lesion states for three lesions are shown as line graphs. From FIG. 15, it can be seen that the lesion state of # 3 lesion temporarily improved, but then deteriorated and returned to the initial state. In addition, it can be seen that the improvement effect continues for the lesions # 5 and # 6 with respect to the initial state.

［実施例の効果］
以上説明したように、病変状態の変化を病変毎に時系列に表示する機能を画像診断支援システム１００に追加することにより、医師による病変ごとの重症度の時系列変化の把握が容易になる。また、同機能を用いれば、病変同士の重症度の関係の理解も容易になる。また、患者単位で病変状態を横断的に判断することが可能になる。 [Effect of Example]
As described above, by adding to the diagnostic imaging support system 100 a function for displaying changes in lesion status in time series for each lesion, it becomes easy for a doctor to grasp the time series changes in severity for each lesion. Using this function also makes it easier to understand the relationship between the severity of lesions. In addition, it is possible to determine the lesion state across patients.

［他の実施例］
本発明は、上述した実施例に限定されず、様々な変形例を含む。上述した実施例は、本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備える必要はない。また、ある実施例の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の一部を削除してもよい。 [Other embodiments]
The present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes various modifications. The above-described embodiments have been described in detail for easy understanding of the present invention, and it is not necessary to provide all the configurations described. Further, a part of a certain embodiment can be replaced with a configuration of another embodiment, and a configuration of another embodiment can be added to a configuration of a certain embodiment. Moreover, you may delete a part of each Example.

上述した各構成、機能、処理部等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路その他のハードウェアとして実現しても良い。また、上記した各構成、機能、処理部等は、コンピュータ上でのプログラムの実行を通じて実現しても良い。すなわち、上記した各構成、機能、処理部等は、ソフトウェアとして実現しても良い。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリやハードディスク、SSD（Solid State Drive）等の記憶装置、ICカード、SDカード、DVD等の記憶媒体に格納することができる。   Each or all of the above-described configurations, functions, processing units, and the like may be realized as, for example, an integrated circuit or other hardware. The above-described configurations, functions, processing units, and the like may be realized through execution of a program on a computer. That is, each of the above-described configurations, functions, processing units, and the like may be realized as software. Information such as programs, tables, and files for realizing each function can be stored in a memory, a hard disk, a storage device such as an SSD (Solid State Drive), or a storage medium such as an IC card, an SD card, or a DVD.

また、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示すものであり、製品上必要な全ての制御線や情報線を表すものでない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えて良い。   Control lines and information lines indicate what is considered necessary for the description, and do not represent all control lines and information lines necessary for the product. In practice, it can be considered that almost all components are connected to each other.

１００ 画像診断支援システム
１０１ 入力装置
１０２ 表示装置
１０３ 画像サーバ
１０４ 検査選択部
１０５ 画像取得部
１０６ 画像解析部
１０７ 病変情報蓄積部
１０８ 病変情報データベース
１０９ 病変状態評価部
１１０ 病変情報検索部
１１１ 処理パラメータ定義部
１１２ カルテサーバ
１１３ カルテ情報取得部
１１４ 病変状態修正部
２００ 検査情報テーブル
２０１ 病変情報テーブル
２０２ 病変位置情報テーブル
２０３ 患者IDフィールド
２０４ 検査IDフィールド
２０５ 検査日フィールド
２０６ 患者IDフィールド
２０７ 検査IDフィールド
２０８ 病変Noフィールド
２０９ 部位フィールド
２１０ 狭窄度フィールド
２１１ プラーク性状フィールド
２１２ ポジティブリモデリング有無フィールド
２１３ 病変状態フィールド
２１４ 患者IDフィールド
２１５ 検査IDフィールド
２１６ 病変Noフィールド
２１７ 画像IDフィールド
２１８ 位置Xフィールド
２１９ 位置Yフィールド
２２０ 位置Zフィールド
３００ 処理パラメータ定義テーブル
３０１ 定義Noフィールド
３０２ 治療状態フィールド
３０３ 定義式フィールド
３０４ 登録者フィールド
３０５ 登録日フィールド
５００ 読影支援画面
５０１ 画像選択エリア
５０２ 病変情報エリア
５０３ 今回画像表示エリア
５０４ 過去画像表示エリア
５０５ 読影終了ボタン
５０６ 病変状態修正ボタン
６００ 処理パラメータ定義画面
６０１ 治療状態選択エリア
６０２ 変数名選択エリア
６０３ 定義式表示エリア
６０４ 定義式登録ボタン
６０５ パラメータ入力エリア
８００ 手動定義式設定ボタン
８０１ 手動定義式選択画面
８０２ 定義式選択エリア
８０３ 定義式表示エリア
８０４ データ更新ボタン
８０５ キャンセルボタン
９００ 画像診断支援システム
９０１ 処理パラメータ決定部
１１００ 定義式アップデートボタン
１３００ 病変位置表示画面
１３０１ 病変状態表示部
１５００ 病変状態参照画面 DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Image diagnosis support system 101 Input device 102 Display apparatus 103 Image server 104 Examination selection part 105 Image acquisition part 106 Image analysis part 107 Lesion information storage part 108 Lesion information database 109 Lesion state evaluation part 110 Lesion information search part 111 Processing parameter definition part 112 chart server 113 chart information acquisition unit 114 lesion state correction unit 200 examination information table 201 lesion information table 202 lesion position information table 203 patient ID field 204 examination ID field 205 examination date field 206 patient ID field 207 examination ID field 208 lesion no field 209 Site field 210 Stenosis degree field 211 Plaque property field 212 Positive remodeling presence / absence field 213 Lesion state field 214 Patient ID field 15 Examination ID field 216 Lesion No field 217 Image ID field 218 Position X field 219 Position Y field 220 Position Z field 300 Processing parameter definition table 301 Definition No field 302 Treatment status field 303 Definition formula field 304 Registrant field 305 Registration date field 500 Interpretation support screen 501 Image selection area 502 Lesion information area 503 Current image display area 504 Past image display area 505 Interpretation end button 506 Lesion state correction button 600 Processing parameter definition screen 601 Treatment state selection area 602 Variable name selection area 603 Definition expression display area 604 definition formula registration button 605 parameter input area 800 manual definition formula setting button 801 manual definition formula selection screen 802 definition formula selection area 803 definition formula Display area 804 data update button 805 cancel button 900 image diagnosis support system 901 processing parameter determining section 1100 defining equation update button 1300 lesion position display screen 1301 diseased state display unit 1500 lesions state reference screen

Claims (14)

複数時点の医用画像のそれぞれについて取得される複数のプラーク情報と、前記プラーク情報がプラーク病変の状態変化に与える影響度合いを示す評価係数とを用いて、プラーク病変の病変状態を計算する病変状態評価部と、
治療の内容及び治療の進捗情報を含む治療状態に応じて前記評価係数を定義する処理パラメータ定義部と
を有する画像診断支援システム。 A lesion state evaluation for calculating a lesion state of a plaque lesion using a plurality of plaque information acquired for each of the medical images at a plurality of time points and an evaluation coefficient indicating the degree of influence of the plaque information on the state change of the plaque lesion. And
A diagnostic imaging support system comprising: a processing parameter defining unit that defines the evaluation coefficient according to a treatment state including a treatment content and treatment progress information . 請求項１に記載の画像診断支援システムにおいて、
前記プラーク情報は、プラーク病変の定量的情報及び又は定性的情報である
ことを特徴とする画像診断支援システム。 The diagnostic imaging support system according to claim 1,
The plaque information is quantitative information and / or qualitative information on plaque lesions. 請求項２に記載の画像診断支援システムにおいて、
前記病変状態評価部は、算出した前記病変状態を読影支援画面の表示項目の一つとして表示する
ことを特徴とする画像診断支援システム。 The diagnostic imaging support system according to claim 2,
The lesion state evaluation unit displays the calculated lesion state as one of display items on an interpretation support screen. 請求項１に記載の画像診断支援システムにおいて、
前記処理パラメータ定義部は、前記治療状態と前記評価係数を入力する画面を有する
ことを特徴とする画像診断支援システム。 The diagnostic imaging support system according to claim 1,
The processing parameter definition unit includes a screen for inputting the treatment state and the evaluation coefficient. 請求項１に記載の画像診断支援システムにおいて、
前記プラーク情報と、前記病変状態評価部で算出された又は必要に応じてユーザが修正した病変状態と、患者の治療状態とを互いに関連づけて蓄積する病変情報データベースと、
前記病変情報データベースに蓄積された前記プラーク情報と前記病変状態との関連性を治療状態ごとに解析し、前記評価係数を決定する評価係数決定部と
を有することを特徴とする画像診断支援システム。 The diagnostic imaging support system according to claim 1,
A lesion information database for accumulating the plaque information, a lesion state calculated by the lesion state evaluation unit or modified by a user as necessary, and a patient's treatment state;
An image diagnosis support system, comprising: an evaluation coefficient determination unit that analyzes the association between the plaque information accumulated in the lesion information database and the lesion state for each treatment state and determines the evaluation coefficient. 請求項５に記載の画像診断支援システムにおいて、
前記医用画像上で病変を指定する病変指定部と、
指定した病変の病変状態の修正を受け付ける病変状態修正部とを有し、
前記評価係数決定部は、
指定された病変のプラーク情報と前記修正された病変状態の関連性を解析して前記評価係数を決定し、
前記病変状態評価部は、前記決定された評価係数と同一画像の他の病変のプラーク情報から病変状態を再計算し、再計算した病変状態の値に応じて他の病変の病変位置を画像上に表示する
ことを特徴とする画像診断支援システム。 The diagnostic imaging support system according to claim 5,
A lesion designating unit for designating a lesion on the medical image;
A lesion state correction unit that receives correction of the lesion state of the specified lesion,
The evaluation coefficient determination unit
Analyzing the relationship between the plaque information of the specified lesion and the corrected lesion state to determine the evaluation coefficient;
The lesion state evaluation unit recalculates a lesion state from plaque information of another lesion having the same image as the determined evaluation coefficient, and displays the lesion position of the other lesion on the image according to the recalculated lesion state value. A diagnostic imaging support system characterized by being displayed on the screen. 請求項１に記載の画像診断支援システムにおいて、
前記病変状態評価部は、
患者の病変に関する各検査回の病変状態を病変情報データベースから抽出して、病変ごとに前記病変状態の変化を集計し、集計した病変状態の変化を病変ごとに時系列で表示する
ことを特徴とする画像診断支援システム。 The diagnostic imaging support system according to claim 1,
The lesion state evaluation unit
It is characterized in that the lesion state of each examination round related to the patient's lesion is extracted from the lesion information database, the change in the lesion state is totaled for each lesion, and the aggregated change in the lesion state is displayed in time series for each lesion. A diagnostic imaging support system. コンピュータに、
複数時点の医用画像のそれぞれについて取得される複数のプラーク情報と、前記プラーク情報がプラーク病変の状態変化に与える影響度合いを示す評価係数とを用いて、プラーク病変の病変状態を計算させる処理を実行させるプログラムであり、前記評価係数は、治療の内容及び治療の進捗情報を含む治療状態に応じて定義されている、ことを特徴とするプログラム。 On the computer,
Executes a process of calculating the lesion state of a plaque lesion using a plurality of plaque information acquired for each of medical images at a plurality of time points and an evaluation coefficient indicating the degree of influence of the plaque information on the state change of the plaque lesion. The evaluation coefficient is defined according to the treatment state including the content of the treatment and the progress information of the treatment . 請求項８に記載のプログラムにおいて、
コンピュータに、算出された前記病変状態を読影支援画面の表示項目の一つとして表示させる処理を更に有する
ことを特徴とするプログラム。 The program according to claim 8, wherein
The program further comprising: processing for causing the computer to display the calculated lesion state as one of display items on the interpretation support screen. 請求項９に記載のプログラムにおいて、
コンピュータに、前記治療状態と前記評価係数の入力画面を表示させる
ことを特徴とするプログラム。 The program according to claim 9,
A program for displaying an input screen for the treatment state and the evaluation coefficient on a computer. 請求項８に記載のプログラムにおいて、
コンピュータに、前記プラーク情報と、算出された又は必要に応じてユーザが修正した病変状態と、患者の治療状態とを互いに関連づけて蓄積する病変情報データベースを検索させ、前記プラーク情報と前記病変状態との関連性を治療状態ごとに解析させて前記評価係数を決定させる
ことを特徴とするプログラム。 The program according to claim 8, wherein
Causing the computer to search a lesion information database in which the plaque information, the calculated lesion state corrected by the user or, if necessary, and the treatment state of the patient are stored in association with each other, and the plaque information and the lesion state; A program characterized in that the evaluation coefficient is determined by analyzing the relevance of each treatment state. 請求項１１に記載のプログラムにおいて、
コンピュータに、
読影支援画面上で指定された病変の病変状態に対する修正を受け付ける処理と、
前記医用画像上で指定された病変のプラーク情報と前記修正された病変状態の関連性を解析して前記評価係数を決定させる処理と、
前記決定された評価係数と同一画像の他の病変のプラーク情報から病変状態を再計算し、再計算した病変状態の値に応じて他の病変の病変位置を画像上に表示する処理と
を有することを特徴とするプログラム。 The program according to claim 11,
On the computer,
Processing for accepting corrections to the lesion state of the lesion specified on the interpretation support screen;
Processing for determining the evaluation coefficient by analyzing the relationship between the plaque information of the lesion specified on the medical image and the corrected lesion state;
Processing for recalculating a lesion state from plaque information of another lesion having the same image as the determined evaluation coefficient and displaying the lesion position of the other lesion on the image according to the value of the recalculated lesion state. A program characterized by that. 請求項８に記載のプログラムにおいて、
コンピュータに、
前記プラーク情報と、算出された又は必要に応じてユーザが修正した病変状態と、患者の治療状態とを互いに関連づけて蓄積した病変情報データベースから患者の病変に関する各検査回の病変状態を抽出させ、病変ごとに前記病変状態の変化を集計し、集計した病変状態の変化を病変ごとに時系列で表示させる
ことを特徴とするプログラム。 The program according to claim 8, wherein
On the computer,
Extracting the lesion state of each examination round related to the patient's lesion from the lesion information database accumulated by associating the plaque information, the calculated lesion state as necessary or modified by the user, and the treatment state of the patient, A program characterized in that the changes in the lesion state are totaled for each lesion, and the aggregated changes in the lesion state are displayed in time series for each lesion. コンピュータに、複数時点の医用画像のそれぞれについて取得される複数のプラーク情報と、前記プラーク情報がプラーク病変の状態変化に与える影響度合いを示す評価係数とを用いて、プラーク病変の病変状態を計算させる処理を実行させるプログラムであり、前記評価係数は、治療の内容及び治療の進捗情報を含む治療状態に応じて定義されている、ことを特徴とするプログラムを記録した記憶媒体。 Causing a computer to calculate a lesion state of a plaque lesion using a plurality of plaque information acquired for each of medical images at a plurality of time points and an evaluation coefficient indicating an influence degree of the plaque information on a change in the state of the plaque lesion. A storage medium storing a program , characterized by being a program for executing processing , wherein the evaluation coefficient is defined according to a treatment state including a content of treatment and progress information of treatment .

Images