JP5870840B2 - 情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム Download PDF

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Description

本技術は、病理医向けSNS(ソーシャル・ネットワーク・サービス)を利用する情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムに関する。
最近、各種のSNSが提供されるようになってきている。SNSでは、多くのコメントが投稿されるが、コメントを投稿した投稿者を特定の指標を用いて選別することにより、読むべきコメントを絞り込むことによりコメントを読む手間を低減する事が望まれている。
このような指標の一つとして、複数の携帯端末装置毎に、アドレス帳に含まれる連絡相手との間の連絡頻度により表される指標を算出して利用する技術が開示されている。(例えば、特許文献1参照)
特開2012−065271号公報
病院の病理医が限られている中で、バーチャルスライド試料のダブルチェック率を上げて診断精度を高めるために、コメントの募集主がSNSを利用してプライマリ診断を投稿し、その投稿に対するダブルチェックやセカンドオピニオンとしてのコメントを応募者から募集することが考えられる。
しかし、病理診断という性格上、その投稿にはかなり高い信頼性が求められる。募集主のプライマリ診断に対して応募者が意見を述べる際に、ただ単に賛成の意向を述べることもできるので、本当に自ら診断を試みた結果の発言か否かの信頼性が問題になる。投稿コメントの内容を見るだけでは、投稿コメントの信頼性を担保する事が難しい。
以上のような事情に鑑み、本技術の目的は、病理医向けSNSにおける投稿コメントの信頼度の向上を図れる情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを提供することにある。
(1)上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る情報処理装置は、病理医である第1のユーザの第1の端末より、ネットワークを通じて病理画像とこの病理画像に対する当該第1のユーザによる診断結果であるプライマリ診断結果とを取得する第1の情報取得部と、病理医である1以上の第2のユーザの第2の端末に前記ネットワークを通じて、前記取得された病理画像とプライマリ診断結果とを提供する情報提供部と、前記第2の端末より前記ネットワークを通じて、当該第2の端末の表示部を通じて前記病理画像を観察した際の当該第2のユーザの操作によって前記病理画像の中で表示させた範囲の情報を少なくとも含む閲覧履歴と、当該病理画像の観察による前記プライマリ診断結果に対する当該第2のユーザの意見とを取得する第2の情報取得部と、前記取得した閲覧履歴を予め定められた条件により評価して前記取得された意見の信頼度をスコア化する信頼度スコア生成部とを具備する。
本技術は、病理医をユーザとするSNSを対象としたものである。本技術に係る情報処理装置は、サーバコンピュータの役割を担う。自分の診断に対するダブルチェックやセカンドオピニオンの募集主である第1のユーザが、病理画像と自分の診断結果であるプライマリ診断結果とを、第1の情報取得部を介して、SNSにアップし、意見(投稿コメント)を募集する。募集対象者そして応募者である第2のユーザは、情報提供部を介して、SNSにアップされた病理画像とプライマリ診断結果に目を通した後、第2の情報取得部を介して、自分の意見(投稿コメント)をSNSにアップし、応募する。第2のユーザが第2の端末の表示部に病理画像を表示させて閲覧する際、どの範囲を表示部に表示させたかの情報が記録され、同じく第2の情報取得部を介して、情報処理装置に取得される。第2のユーザの意見(投稿コメント)の信頼度は、対象となる病理画像をどれだけ丁寧に見たかにより判断することができる。そこで、病理画像を閲覧する際の条件とその条件に対応するスコアとを予め定めておき、第2のユーザの閲覧行動がどの程度その条件に合致したかにより、信頼度のスコア化を行う。それ故、病理医向けSNSにおける投稿コメントの信頼度を容易にスコア化することができるという効果を奏する。
(2)また、上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る情報処理装置では、前記第2の情報取得部は、前記閲覧履歴として、少なくとも前記病理画像の閲覧時間の情報を含んだ情報を取得し、前記信頼度スコア生成部は、少なくとも前記取得した閲覧時間をもとに、前記取得された意見の信頼度のスコアを生成する。
本技術では、どれだけ丁寧に病理画像を見たか、すなわち意見の信頼度がどの位かを判断する指標として、病理画像の閲覧時間を用いる。あまり閲覧時間が短いと、その閲覧に基づく意見の信頼度は低いと考えられる。指標として閲覧時間を用いることにより、病理医向けSNSにおける投稿コメントの信頼度をより適切にスコア化することができるという効果を奏する。
(3)また、上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る情報処理装置では、前記第2の情報取得部は、前記閲覧履歴として、少なくとも前記病理画像の観察倍率の情報を含んだ情報を取得し、前記信頼度スコア生成部は、少なくとも前記取得した観察倍率をもとに、前記取得された意見の信頼度のスコアを生成する。
本技術では、どれだけ丁寧に病理画像を見たか、すなわち意見の信頼度がどの位かを判断する指標として、病理画像の観察倍率を用いる。低い観察倍率のみでの閲覧に基づく意見と、高い観察倍率を含む閲覧に基づく意見とでは、後者のほうが信頼性が高いと考えられる。指標として観察倍率を用いることにより、病理医向けSNSにおける投稿コメントの信頼度をより適切にスコア化することができるという効果を奏する。
(4)また、上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る情報処理装置では、前記第2の情報取得部は、前記閲覧履歴として、少なくとも前記病理画像の閲覧領域の情報を含んだ情報を取得し、前記信頼度スコア生成部は、少なくとも前記取得した閲覧領域をもとに、前記取得された意見の信頼度のスコアを生成する。
本技術では、どれだけ丁寧に病理画像を見たか、すなわち意見の信頼度がどの位かを判断する指標として、病理画像の閲覧領域の情報を用いる。例えば、検体の全域を閲覧して書かれた意見と、一部のみ閲覧して書かれた意見とでは、見落としが無いであろう分だけ、前者のほうが信頼性が高いと考えられる。指標として閲覧領域を用いることにより、病理医向けSNSにおける投稿コメントの信頼度をより適切にスコア化することができるという効果を奏する。
(5)また、上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る情報処理装置では、前記第2の情報取得部は、前記病理画像の注目すべき個所を示す情報を取得し、前記信頼度スコア生成部は、少なくとも前記取得した注目すべき個所の有無をもとに、前記取得された意見の信頼度のスコアを生成する。
本技術では、どれだけ丁寧に病理画像を見たか、すなわち意見の信頼度がどの位かを判断する指標として、病理画像の中に、注目すべき個所が設定されているか否かの情報を用いる。第2のユーザは、自分の意見を補強するために、病理画像の中で、注目すべき個所を指示していることが考えられる。すなわち、注目すべき個所の設定がある意見は、無い意見に比べてより信頼度のスコアを高くしうる。それ故、指標として注目すべき個所の設定の有無を用いることにより、病理医向けSNSにおける投稿コメントの信頼度をより適切にスコア化することができるという効果を奏する。
(6)また、上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る情報処理装置は、前記第2の情報取得部が取得した、1人または複数の第2のユーザの閲覧履歴を1つの閲覧履歴に合成閲覧履歴として合成する閲覧履歴合成部と、前記第1のユーザの前記第1の端末より、当該第1の端末の表示部を通じて前記病理画像を観察した際の当該第1のユーザの操作によって前記病理画像の中で表示させた範囲の情報を少なくとも含む閲覧履歴を、第1の閲覧履歴として取得する第1の閲覧履歴取得部と、前記閲覧履歴合成部が合成した前記合成閲覧履歴と前記第1の閲覧履歴取得部が取得した前記第1の閲覧履歴との差分を生成する閲覧履歴差分生成部とをさらに具備する。
本技術では、まず、第1の閲覧履歴取得部が、第1のユーザがプライマリ診断を行う際に病理画像を閲覧した際の閲覧履歴を第1の閲覧履歴として取得する。次いで、閲覧履歴合成部が、第2のユーザが複数人いる場合、それらの閲覧履歴をすべて合成して、合成閲覧履歴を生成する。合成閲覧履歴には、病理画像のうち、全ての第2のユーザのうち、少なくとも1人により閲覧された領域が全て示される。次に、閲覧履歴差分生成部が、第1の閲覧履歴と合成閲覧履歴との差分を求める。この差分により、プライマリ診断を行った第1のユーザが閲覧した領域と、他のユーザが閲覧した領域との違いをみることができる。それ故、第1のユーザは、自分が気づかなかった他のユーザの注目領域を発見することができるという効果を奏する。
(7)また、上記目的を達成するため、本技術の他の形態に係る情報処理方法では、第1の情報取得部が、病理医である第1のユーザの第1の端末より、ネットワークを通じて病理画像とこの病理画像に対する当該第1のユーザによる診断結果であるプライマリ診断結果とを取得し、情報提供部が、病理医である第2のユーザの第2の端末に前記ネットワークを通じて、前記取得された病理画像とプライマリ診断結果とを提供し、第2の情報取得部が、前記第2の端末より前記ネットワークを通じて、当該第2の端末の表示部を通じて前記病理画像を観察した際の当該第2のユーザの操作によって前記病理画像の中で表示させた範囲の情報を少なくとも含む閲覧履歴と、当該病理画像の観察による前記プライマリ診断結果に対する当該第2のユーザの意見とを取得し、信頼度スコア生成部が、前記取得した閲覧履歴を予め定められた条件により評価して前記取得された意見の信頼度をスコア化する。
(8)また、上記目的を達成するため、本技術の他の形態に係る情報処理プログラムは、病理医である第1のユーザの第1の端末より、ネットワークを通じて病理画像とこの病理画像に対する当該第1のユーザによる診断結果であるプライマリ診断結果とを取得する第1の情報取得部、病理医である第2のユーザの第2の端末に前記ネットワークを通じて、前記取得された病理画像とプライマリ診断結果とを提供する情報提供部、前記第2の端末より前記ネットワークを通じて、当該第2の端末の表示部を通じて前記病理画像を観察した際の当該第2のユーザの操作によって前記病理画像の中で表示させた範囲の情報を少なくとも含む閲覧履歴と、当該病理画像の観察による前記プライマリ診断結果に対する当該第2のユーザの意見とを取得する第2の情報取得部、前記取得した閲覧履歴を予め定められた条件により評価して前記取得された意見の信頼度をスコア化する信頼度スコア生成部としてコンピュータを機能させる。
以上のように、本技術によれば、病理医向けSNSにおける投稿コメントの信頼度を容易にスコア化できる。
本技術の第1の実施形態における構成の概要を示す図である。 SNSサーバ10のハードウェア構成を示す図である。 SNSサーバ10の機能ブロックを示す図である。 SNSクライアント20の機能ブロックを示す図である。 ビューワ画面の例を示す図である。 募集主または応募者がバーチャルスライド画像として撮影された検体SPLをビューワウィンドウ40に表示させながら閲覧する過程を表した図である。 閲覧過程の表示履歴の記録例を示す図である。 病理医向けSNSシステム利用の際の流れを示すシーケンス図である。 応募対象者のSNS画面に表示されるコメントの募集記事の例である。 応募者が投稿した診断レポート画面(応募画面)の例を示す図である。 応募者が投稿した診断レポートの信頼度をスコア化して生成する方法のフローチャートである。 分析ツールにより、複数の応募者および募集主の表示履歴を比較する手順を示す図である。
以下、本技術に係る実施形態を、図面を参照しながら説明する。
<第1の実施形態>
[病理医向けSNSシステムの構成]
最初に、病理医向けSNSシステムの全体像を説明する。
図1は、本技術の第1の実施形態における構成の概要を示す図である。病理医向けSNSシステム100は、SNSサーバ10、SNSクライアント20、およびネットワーク30を含んで構成される。なお、ここではSNSクライアントの数を3つとしたが、SNSクライアントの数は1つ以上何個あっても構わない。
SNSサーバ10およびSNSクライアント20としては、一般的な汎用のコンピュータを利用することができる。
ネットワーク30としては、インターネットを利用することもできる。しかし、病理診断画像や診断内容が病理医向けSNSシステム100内を流通するという性格上、専用回線を用いたネットワークやインターネット上でもVPN(Virtual Private Network)を用いたネットワークであることが望ましい。
この病理医向けSNSシステム100は、LIS(ラボラトリ情報システム)の一部として運用することが考えられる。
[SNSサーバ10およびSNSクライアント20のハードウェア構成]
次に、SNSサーバ10およびSNSクライアント20として一般的な汎用のコンピュータを用いる場合の構成を説明する。SNSサーバ10およびSNSクライアント20の構成は基本的に同じなので、SNSサーバ10の構成を代表して説明する。
図2は、SNSサーバ10のハードウェア構成を示す図である。
同図に示すように、SNSサーバ10は、CPU(Central Processing Unit)11と、ROM(Read Only Memory)12と、RAM(Random Access Memory)13とを備える。また、SNSサーバ10は、入力装置14と、出力装置15と、ストレージ装置16と、メディアインタフェース装置17と、ネットワーク接続装置18と、これらを接続するバス19とを備える。
CPU11は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従ってSNSサーバ10の動作全般を制御する。ROM12は、CPU11が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。RAM13は、CPU11により実行されるプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する。
後述するSNSサーバ10の画像制御部101およびSNS制御部103などは、例えば、当該SNSサーバ10のハードウェア構成において、CPU11と、ROM12に格納されたプログラムと、RAM13のワーキング領域などによって実現されるものである。SNSクライアント20の場合は、SNSクライアント制御部201およびビューワ制御部202がCPU11と、ROM12に格納されたプログラムと、RAM13のワーキング領域などによって実現される。
入力装置14は、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイク、スイッチおよびレバーなどユーザが情報を入力するための入力手段と、ユーザによる入力に基づいて入力信号を生成し、CPU11に出力する入力制御回路などから構成されている。
出力装置15は、例えば、CRT(Cathode Ray Tube)ディスプレイ装置、液晶ディスプレイ(LCD)装置、OLED(Organic Light Emitting Diode)装置などの表示装置を含む。さらに、出力装置15は、スピーカおよびヘッドホンなどの音声出力装置を含む。
ストレージ装置16は、プログラムやユーザデータ格納用の装置である。ストレージ装置16は、記憶媒体と、記憶媒体にデータを書き込んだり読み出したりする読み書き装置などで構成される。ストレージ装置16は、例えば、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)などで構成される。
メディアインタフェース装置17は、記憶媒体用リーダライタである。メディアインタフェース装置17は、装着される磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体に対してデータの読み書きを行う。
ネットワーク接続装置18は、例えば、ネットワーク30に接続するためのインタフェースである。ネットワーク接続装置18は、無線LAN(Local Area Network)対応の装置であっても、ワイヤレスUSB対応の装置であっても、有線による通信を行う通信装置であってもよい。
[SNSサーバ10の機能ブロック]
図3は、SNSサーバ10の機能ブロックを示す図である。SNSサーバ10は、画像制御部101(第1の情報取得部)、画像格納部102、SNS制御部103(第1の情報取得部、情報提供部、第2の情報取得部、信頼度スコア生成部)、SNS情報格納部104、および上述したネットワーク接続装置18を備えている。
画像格納部102は、病理診断用のバーチャルスライド画像(病理画像)を格納する。SNSにおいてダブルチェックやセカンドオピニオンとしてのコメントを求める募集主が、プライマリ診断として投稿したバーチャルスライド画像は、ここに格納される。SNSクライアント20におけるバーチャルスライド画像の閲覧履歴もここに格納される。
画像制御部101は、コメントの募集主がSNSクライアント20を介して投稿したバーチャルスライド画像を受け付けて画像格納部102に保存する。また、画像制御部101は、コメントが募集されているバーチャルスライド画像を、ダブルチェックやセカンドオピニオンの投稿のために閲覧するユーザのSNSクライアント20からの要求に対して、提供する。
SNS情報格納部104は、SNSのユーザ情報や、コメントの募集主のプライマリ診断の内、バーチャルスライド画像以外の情報を格納する。また、SNS情報格納部104は、募集されたコメントに対し応募した応募者のコメント、後述する友達リストおよびブラックリスト、自動計算された、コメントの信頼度スコアなどを格納する。
SNS制御部103は、SNS情報格納部104に格納されたSNS情報に基づき、病理医向けSNSシステム100を管理する。管理の内容としては、SNSクライアント20から投稿されたコメントの募集主のプライマリ診断をSNS情報格納部104に保存したり、同じくSNSクライアント20から投稿されたダブルチェックやセカンドオピニオンとしてのコメントを保存したりする。SNS制御部103は、画像制御部101と連携して動作し、SNSサービスとバーチャルスライド画像の両方が継ぎ目なくユーザに提供される。
SNSサーバ10のネットワーク接続装置18は、画像制御部101およびSNS制御部103がSNSクライアント20と通信するための機能を提供する。
[SNSクライアント20の機能ブロック]
図4は、SNSクライアント20の機能ブロックを示す図である。SNSクライアント20は、SNSクライアント制御部201、ビューワ制御部202、および上述した入力装置14、出力装置15、ネットワーク接続装置18を備えている。
SNSクライアント制御部201は、上述の募集主や応募者に対し、出力装置15を介して、SNS画面を提供する。また、募集主のプライマリ診断や応募者のコメントを、入力装置14およびSNS画面を介して、受け付ける。提供するSNS画面は、ネットワーク30を介して、SNSサーバ10のSNS情報格納部104から取得したSNS情報に基づくものである。また、受け付けた募集主のプライマリ診断や応募者のコメントは、ネットワーク30を介して、SNSサーバ10のSNS情報格納部104に格納される。
ビューワ制御部202は、出力装置15を介して、募集主や応募者に対し、バーチャルスライド画像を閲覧するためのビューワ画面を提供する。ビューワにより募集主や応募者に提示されるバーチャルスライド画像は、ビューワ制御部202により、SNSサーバ10の画像格納部102から取得される。ビューワ制御部202は、入力装置14を介して、募集主や応募者による、バーチャルスライド画像の拡大縮小、移動、回転などの操作命令を受け付け、その操作を行う。
また、ビューワ制御部202は、募集主や応募者がバーチャルスライド画像を閲覧するために行った表示操作の履歴を表示履歴として記録する。さらに、ビューワ制御部202は、応募者がバーチャルスライド画像を閲覧する過程を、応募者の声と共に録画する。記録された表示履歴および録画は、ネットワーク30を介して、SNSサーバ10のSNS情報格納部104に保存される。
SNSクライアント20のネットワーク接続装置18は、SNSクライアント制御部201およびビューワ制御部202がSNSサーバ10と通信するための機能を提供する。
[ビューワ画面]
次に、上述したビューワ画面について説明する。図5は、ビューワ画面の例を示す図である。
ビューワウィンドウ40には、その中の画像を操作するためのユーザからの指示を受け付ける画像操作GUI41が設けられている。画像操作GUI41は、サムネイルマップ42とサムネイルマップ操作GUI43とを有する。サムネイルマップ42は、バーチャルスライド画像全体の縮小画像と、ビューワウィンドウ40に表示されている画像の範囲をサムネイルマップ42上で等価的に示す枠とを有する。枠はサムネイルマップ42上で、ユーザからの指示によって任意の方向へ任意の量だけ移動させることが可能である。
この枠の移動の操作情報をもとに、ビューワ制御部202がビューワウィンドウ40に表示している画像の位置情報の計算を行う。一方、サムネイルマップ操作GUI43は、ビューワウィンドウ40に表示される画像の表示範囲の移動、ズーム倍率の変更、回転など、画像を操作するためのユーザからの指示を受け付ける複数のボタンなどのGUI要素で構成される。なお、サムネイルマップ42において、枠の移動の操作はマウスなどのドラッグ操作などにより行うことも可能である。
なお、図示していないが、ビューワ画面では、応募者がバーチャルスライドを閲覧した際の表示履歴を表示することや、閲覧過程の録画や録音を再生することができる。
[表示履歴]
次に、上述した表示履歴について説明する。図6は、募集主または応募者がバーチャルスライド画像として撮影された検体SPLをビューワウィンドウ40に表示させながら閲覧する過程を表した図である。図7は、その閲覧過程を表示履歴として記録した例を示す図である。
まず、募集主または応募者(ここでは閲覧者と呼ぶ)が検体SPLが撮影されたバーチャルスライド画像をどのように表示させたかを、図6を用いて説明する。
閲覧者は検体SPLの上部D1の範囲を、観察倍率1.25倍によりビューワウィンドウ40内に部分画像として表示させる。なお、表示範囲D1の中心座標は(x1,y1)である。
次に、閲覧者は、部分画像の表示範囲をD1からD2に変更する。部分画像の表示範囲D2の中心座標は(x2,y2)である。
次に、閲覧者は、観察倍率を1.25倍から20倍に拡大し、部分画像の表示範囲D3を表示する。この時、部分画像の中心座標は変化せず(x2,y2)のままである。
次に、閲覧者は、部分画像の表示範囲D3を表示範囲D4まで移動する。部分画像の中心座標は(x3,y3)となる。
次に、閲覧者は、観察倍率を20倍から40倍に拡大し、部分画像の表示範囲D5を表示する。この時、部分画像の中心座標は変化せず(x3,y3)のままである。
以下、同様にして閲覧を行う。
このように、閲覧者が、バーチャルスライド画像の閲覧を行っている間、ビューワ制御部202は、出力した各部分画像の中心座標情報とその観察倍率の情報とを、その出力した部分画像ごとに対応付け、この対応付けの情報を部分画像の表示履歴として、SNSクライアント20のRAM13またはストレージ装置16に記憶していく。
閲覧者が応募者である場合、上述のとおり、ビューワ制御部202は、その閲覧過程を、応募者の声と共に録画し、SNSクライアント20のRAM13またはストレージ装置16に対して行っていく。
次に、上述した閲覧過程の表示履歴の記録例を、図7を用いて説明する。
三種類ある斜線部は、最も粗い斜線部が観察倍率1.25倍により表示された範囲を示し、次に粗い斜線部が観察倍率20倍により表示された範囲を示し、最も密な斜線部が観察倍率40倍により表示された範囲を示している。
また、白い矢印が観察倍率1.25倍での表示範囲の移動が行われた場合の中心座標の軌跡であり、灰色の矢印が観察倍率20倍での表示範囲の移動が行われた場合の中心座標の軌跡であり、黒い矢印が観察倍率40倍での表示範囲の移動が行われた場合の軌跡である。
また、各矢印の近傍に記録されているタイムスタンプは、閲覧者が表示範囲D1の表示を開始してからの経過時間を表している。
SNSクライアント20のRAM13またはストレージ装置16に記録された表示履歴および録画は、SNSクライアント制御部201およびSNSサーバ10のSNS制御部103を経由して、最終的にSNSサーバ10のSNS情報格納部104に格納される。なお、格納するタイミングは、例えばビューワ画面の使用が終了した時点などでもよい。
[病理医向けSNSシステム100利用の流れ]
次に、図8を用いて、病理医向けSNSシステム100を利用する際の全体の流れを説明する。図8は、SNSシステム利用の際の流れを示すシーケンス図である。
最初に、募集主が、自身のSNS画面にログインし、バーチャルスライド画像と自身が行ったプライマリ診断の診断レポートを病理医向けSNSシステム100に投稿し、コメントの募集を病理医向けSNSシステム100に指示する(S1)。
SNSクライアント20のSNSクライアント制御部201は、投稿されたバーチャルスライド画像をネットワーク30やSNSサーバ10の画像制御部101を介して画像格納部102に格納する。また、SNSクライアント20のSNSクライアント制御部201は、投稿されたプライマリ診断の診断レポートをネットワーク30やSNSサーバ10のSNS制御部103を介してSNS情報格納部104に格納する。
次に、SNSクライアント20のSNSクライアント制御部201が、SNSサーバ10のSNS情報格納部104に格納されている友達リストを取得する(S2)。

次に、SNSクライアント20のSNSクライアント制御部201が、SNSサーバ20のSNS情報格納部104に格納されているブラックリストをチェックする(S3)。
コメントの募集を行う方法として、例えば以下の2つの方法が考えられる。1つ目は、ブラックリストに登録されている人を除いた、友達リストに登録されている人全員に投稿を公開し、応募者を募る方法である。2つ目は、友達リストに登録されている人のソーシャルグラフを分析し、リンク数が多い人ほど信頼度が高いと判断して、信頼度が高い順に友達リストをソートして表示し、募集主がソートされた友達リストの中から応募依頼先を選択する方法である。
次に、SNSサーバ10のSNS制御部103は、上記の友達リストおよびブラックリストを用いて決定されたSNSユーザ(応募対象者)のSNS画面に、コメントの募集を表示する(S4)。
図9は、応募対象者のSNS画面に表示されるコメントの募集記事の例である。画面の最上部左側に「以下の病理診断のダブルチェック実行者を募集します。」のメッセージが表示され、最上部右側にコメントの募集を行う病理医の氏名が表示されている。画面の左側に投稿されたバーチャルスライドのサムネイルVSが表示されている。また、画面の右側中央部には、病理組織学的診断DGが表示され、画面右下には、所見OBが表示されている。
次に、病理医向けSNSシステム100にログインした応募者が、自身のSNS画面に表示されたコメントの募集記事内の病理組織学的診断DGや所見OBに目を通すと共に、バーチャルスライド画像のサムネイルVSをクリックする(S5)。
次に、SNSクライアント20のSNSクライアント制御部201が、クリックされたサムネイルVSに対応するバーチャルスライド画像を表示するために、ビューワ制御部202に指示を出し、ビューワ画面を立ち上げ、応募処理を開始する(S6)。
立ち上がったビューワ画面には、クリックしたサムネイルVSに対応したバーチャルスライド画像が表示される。
次に、応募対象者が、ビューワ画面を用いて、バーチャルスライド画像の閲覧を行う(S7)。
次に、SNSクライアント20のビューワ制御部202が、応募対象者からの画像表示操作の指示を受け付けて、バーチャルスライド画像の拡大縮小、移動、回転の動作を行う(S8)。
S8の操作における表示履歴、画像表示操作および操作中の応募者の声は、SNSクライアント20のビューワ制御部202により、RAM13またはストレージ装置16に記録される(S9)。
なお、応募対象者は、バーチャルスライド画像の閲覧中に、応募コメントの中で言及したい個所に旗を複数本立てることができる。募集主は、この旗を手掛かりに、直接旗が立てられた部分画像(以下、シーンという)にアクセスすることができるようになる。
次に、応募対象者(以下では応募者と呼ぶ)が、バーチャルスライド画像の閲覧結果に基づき、SNS画面から診断レポートを応募コメントとして投稿する(S10)。
図10は、応募者が投稿した診断レポート画面(応募画面)の例を示す図である。この応募画面では、左最上部に「ご依頼の病理診断のダブルチェックに応募します。」とのメッセージが表示され、その下に、プライマリ診断の結果に同意するか否かの選択肢が表示されている。
選択形式を用いて応募者の意見がプライマリ診断に同意するものであるか否かを明示的にチェックさせることにより、募集主が複数の応募コメントを見る際にフィルタリングを行い、プライマリ診断に同意していない応募者のコメントのみを表示することなどが容易にできる。
応募画面の右最上部には、応募者である病理医の氏名が表示されている。その下に、4つのバーチャルスライドのサムネイル画像HE、HER2、ER、PRが示され、それぞれのサムネイル画像の右側に、それぞれのバーチャルスライド画像内の旗を立てたシーンのサムネイル画像がリスト表示されている。例えば、バーチャルスライドHEでは、応募者が2か所に旗を立てていることがわかる。
このシーンのサムネイル画像をクリックすることにより、ビューワ画面が起動され、ビューワ画面のビューワウィンドウ40内にそのシーンが表示される。なお、各シーンのサムネイル画像には、シーン情報として、バーチャルスライド名、表示する際の中心座標、観察倍率、および回転角が対応付けられて保持されている。
投稿された診断レポートは、上述したシーン情報などと共に、SNSサーバ10のSNS情報格納部104に保存される。
シーケンス図の説明に戻る。
応募者からの診断レポートが病理医向けSNSシステム100に投稿されると、次に、SNSクライアント制御部201は、応募者がバーチャルスライド画像閲覧の際に行った表示履歴および録画を、ビューワ制御部202を介して取得する。そして、SNSクライアント制御部201は、ネットワーク30およびSNSサーバ10のSNS制御部103を介してSNS情報格納部104に格納する(S11)。
次に、SNSサーバ10のSNS制御部103は、募集主のSNS画面に、投稿された診断レポートと、記録された表示履歴および録画とにアクセスできるよう、アイコンや記事見出しなどの表示を行う(S12)。
また、SNSサーバ10のSNS制御部103は、応募された診断レポートの信頼度のスコアを自動的に生成する。信頼度スコアの自動生成については後述する。
次に、募集主が、自身のSNS画面にログインし、SNSクライアント20のSNSクライアント制御部201により自身のSNS画面に表示された表示履歴のアイコンをクリックする(S13)。
この時点において、募集主は、複数の応募者からの応募コメントの一覧表示を見ることができる。一覧表示には、それぞれの応募者の診断レポートの信頼度スコアが表示されており、信頼度の高い順に診断レポートをソートし、信頼度の高いものから診断レポートの内容をチェックすることができる。
S13において募集主が表示履歴のアイコンをクリックすると、次に、SNSクライアント20のSNSクライアント制御部201が、表示履歴を表示するために、ビューワ制御部202を介して、ビューワ画面を立ち上げ、表示履歴を表示する(S14)。
募集主がシーンのサムネイル画像をクリックした場合にも、ビューワ画面が立ち上げられ、該当するシーンが表示される。
次に、募集主が、ビューワ画面から録画の再生を指示すると、記録されている録画の再生が行われる(S15)。
ダブルチェックやセカンドオピニオンとしての診断レポートを作成するために応募者が行った閲覧の履歴や録画を見ることにより、まるでその閲覧行為を募集主が隣で見ていたかのように、応募者の表示操作を再現できる。それにより、その診断レポートの信頼性を担保することができる。
次に、募集主が、診断レポート、シーン画像、表示履歴、および録画を見た結果として、自身のSNS画面に対して、応募者の評価の入力を行う(S16)。
募集主が表示履歴や録画を見た結果として、信頼性が無いと判断した応募者にマークし、ブラックリストに載せることにより、次回の募集から、その応募者には募集が行かなくなるようにすることができる。
次に、応募者の評価を受け付けたSNSクライアント20のSNSクライアント制御部201は、SNSサーバ10のSNS制御部103を介して、SNS情報格納部104に格納されているブラックリストの更新を行う(S17)。
以上が、病理医向けSNSシステム100を利用する際の全体の流れである。
[信頼度スコアの自動生成]
次に、SNSサーバ10のSNS制御部103が行う、投稿された診断レポートの信頼度を自動的にスコア化する方法の説明を行う。
図11は、応募者が投稿した診断レポートの信頼度をスコア化して生成する方法のフローチャートである。
最初に、SNSサーバ10のSNS制御部103が、応募者の表示履歴から、応募者によるビューワ画面の操作時間が所定の時間以上であるか否かを判断する(ステップS101)。ここで、所定の時間とは、この例では例えば10秒とする(ステップS101)。
ビューワ画面の操作時間の合計が10秒以上である場合は、次のS103に進み、10秒未満である場合は、S102において信頼度スコアを0にセットし、終了する。
S101から言えることは、すなわち、SNS制御部103(第2の情報取得部)は、表示履歴(閲覧履歴)として、少なくともバーチャルスライド画像(病理画像)の閲覧時間の情報を含んだ情報を取得し、SNS制御部103(信頼度スコア生成部)は、少なくとも前記取得した閲覧時間をもとに、前記取得された意見の信頼度のスコアを生成するということである。
S101においてビューワ画面の操作時間の合計が10秒以上であると判断された場合、次に、SNS制御部103は、応募者の表示履歴から、応募者が検体SPLの全ての領域を所定の第1の観察倍率以上で閲覧したか否かを判断する(ステップS103)。ここで所定の第1の観察倍率を仮に4倍とする。
検体SPLの全ての領域を観察倍率4倍以上で閲覧している場合は、次のS105に進み、閲覧していない場合は、S104において信頼度スコアを1にセットし終了する。
S103において検体SPLの全ての領域を観察倍率4倍以上で閲覧していると判断された場合、次に、SNS制御部103は、応募者の表示履歴から、応募者が検体SPLの一部の領域を第1の観察倍率より大きい所定の第2の観察倍率以上で閲覧しているか否かを判断する(ステップS105)。所定の第2の観察倍率としては、例えば10倍が採用される。
検体SPLの一部の領域を観察倍率10倍以上で閲覧している場合は、次のS107に進み、閲覧していない場合は、S106において信頼度スコアを2にセットし終了する。
S103およびS105から言えることは、すなわち、SNS制御部103(第2の情報取得部)は、表示履歴(閲覧履歴)として、少なくともバーチャルスライド画像(病理画像)の観察倍率の情報を含んだ情報を取得し、SNS制御部103(信頼度スコア生成部)は、少なくとも前記取得した観察倍率をもとに、前記取得された意見の信頼度のスコアを生成するということ、そして、SNS制御部103(第2の情報取得部)は、表示履歴(閲覧履歴)として、少なくともバーチャルスライド画像(病理画像)の閲覧領域の情報を含んだ情報を取得し、SNS制御部103(信頼度スコア生成部)は、少なくとも前記取得した閲覧領域をもとに、前記取得された意見の信頼度のスコアを生成するということである。
S105において検体SPLの一部の領域を観察倍率10倍以上で閲覧していると判断された場合、次に、SNS制御部103は、応募者が旗を立てたシーンがあるか否かを判断する(ステップS107)。
応募者が旗を立てたシーンがあると判断された場合、S109において信頼度スコアを4にセットし終了し、応募者が旗を立てたシーンが無いと判断された場合、S108において信頼度スコアを3にセットし終了する。
S107から言えることは、すなわち、SNS制御部103(第2の情報取得部)は、バーチャルスライド画像(病理画像)の旗を立てたシーン(注目すべき個所)を示す情報を取得し、SNS制御部103(信頼度スコア生成部)は、少なくとも前記取得した旗(注目すべき個所)の有無をもとに、前記取得された意見の信頼度のスコアを生成するということである。
以上説明した方法により、応募者の表示履歴を用いて、応募者の診断レポートの信頼度を、信頼度0から信頼度4までのスコアとして、自動的にスコア生成することができる。
[ビューワ画面が備える分析ツールについて]
次に、SNSサーバ10の画像制御部101が、ビューワ画面を介して提供する分析ツールについて説明する。この分析ツールは、複数の応募者の表示履歴と、募集主自身の表示履歴とを比較するものである。
図12は、分析ツールにより、複数の応募者および募集主の表示履歴を比較する手順を示す図である。
最初に、画像制御部101が、応募者1の表示履歴DH1と、応募者2の表示履歴DH2とをOR合成する。OR合成した結果は、合成表示履歴MDHとなる。ここでは2人の応募者の表示履歴を合成しているが、応募者が3人以上いる場合も、全ての応募者の表示履歴をOR合成すればよい。
例えば、観察倍率20倍により表示された領域に着目すると、応募者1の表示履歴DH1には、2つの領域20Aおよび20Bが、観察倍率20倍で観察された領域としてある。応募者2の表示履歴DH2では、2つの領域20Cおよび20Dが、観察倍率20倍で観察された領域である。それらをOR合成した合成表示履歴MDHでは、観察倍率20倍での表示履歴として、領域20A、20C、および20Eが示されている。領域20Eは、領域20Bと20Dを合成したものである。
次に、画像制御部101が、合成表示履歴MDHと、募集主自身の表示履歴DH3との差分を抽出する。差分を抽出した結果は、差分表示履歴DDHとなる。
例えば、観察倍率20倍により表示された領域に着目すると、合成表示履歴MDHには3つの領域20A、20C、および20Eが示されているのに対し、募集主自身の表示履歴DH3には、観察倍率20倍で観察した領域は無い。それ故、差分表示履歴DDHでは、領域20A、20C、および20Eが、複数の応募者と募集主自身の表示履歴の差分として示されることになる。
このようにして、募集主は、差分表示履歴DDHを見ることにより、自分が気づかなかった他の人の注目領域を発見することが可能となる。
なお、合成表示履歴MDHにおいて、観察された領域が複数の応募者において重なっている場合、その重なりが多い個所ほど濃い色などにより表示してもよい。この表示により、自分が気づかなかった領域の内、他の人がどの程度注目していた個所かを知ることができる。
[信頼度を高めることによる効果]
以上説明したように、本技術による病理医向けSNSシステムでは、応募者の診断行為を隣で見ているかのように再現したり、信頼度を自動的にスコア化したりすることにより、診断レポートの信頼度を担保することができるので、信頼度の高い病理医向けSNSシステムとして普及を促進させることができる。
[本技術の別の構成]
なお、本技術は以下のような構成も採ることができる。
(1)病理医である第1のユーザの第1の端末より、ネットワークを通じて病理画像とこの病理画像に対する当該第1のユーザによる診断結果であるプライマリ診断結果とを取得する第1の情報取得部と、1人または複数の、病理医である第2のユーザの第2の端末に前記ネットワークを通じて、前記取得された病理画像とプライマリ診断結果とを提供する情報提供部と、前記第2の端末より前記ネットワークを通じて、当該第2の端末の表示部を通じて前記病理画像を観察した際の当該第2のユーザの操作によって前記病理画像の中で表示させた範囲の情報を少なくとも含む閲覧履歴と、当該病理画像の観察による前記プライマリ診断結果に対する当該第2のユーザの意見とを取得する第2の情報取得部と、前記取得した閲覧履歴を予め定められた条件により評価して前記取得された意見の信頼度をスコア化する信頼度スコア生成部とを具備する情報処理装置。
(2)前記(1)に記載の情報処理装置であって、前記第2の情報取得部は、前記閲覧履歴として、少なくとも前記病理画像の閲覧時間の情報を含んだ情報を取得し、前記信頼度スコア生成部は、少なくとも前記取得した閲覧時間をもとに、前記取得された意見の信頼度のスコアを生成する情報処理装置。
(3)前記(1)から(2)のうちいずれか1つに記載の情報処理装置であって、前記第2の情報取得部は、前記閲覧履歴として、少なくとも前記病理画像の観察倍率の情報を含んだ情報を取得し、前記信頼度スコア生成部は、少なくとも前記取得した観察倍率をもとに、前記取得された意見の信頼度のスコアを生成する情報処理装置。
(4)前記(1)から(3)のうちいずれか1つに記載の情報処理装置であって、前記第2の情報取得部は、前記閲覧履歴として、少なくとも前記病理画像の閲覧領域の情報を含んだ情報を取得し、前記信頼度スコア生成部は、少なくとも前記取得した閲覧領域をもとに、前記取得された意見の信頼度のスコアを生成する情報処理装置。
(5)前記(1)から(4)のうちいずれか1つに記載の情報処理装置であって、前記第2の情報取得部は、前記病理画像の注目すべき個所を示す情報を取得し、前記信頼度スコア生成部は、少なくとも前記取得した注目すべき個所の有無をもとに、前記取得された意見の信頼度のスコアを生成する情報処理装置。
(6)前記(1)から(5)のうちいずれか1つに記載の情報処理装置であって、前記第1のユーザの前記第1の端末より、当該第1の端末の表示部を通じて前記病理画像を観察した際の当該第1のユーザの操作によって前記病理画像の中で表示させた範囲の情報を少なくとも含む閲覧履歴を、第1の閲覧履歴として取得する第1の閲覧履歴取得部と、前記第2の情報取得部が取得した、1人または複数の第2のユーザの閲覧履歴を1つの閲覧履歴に合成閲覧履歴として合成する閲覧履歴合成部と、前記閲覧履歴合成部が合成した前記合成閲覧履歴と前記第1の閲覧履歴取得部が取得した前記第1の閲覧履歴との差分を生成する閲覧履歴差分生成部とをさらに具備する情報処理装置。
(7)第1の情報取得部が、病理医である第1のユーザの第1の端末より、ネットワークを通じて病理画像とこの病理画像に対する当該第1のユーザによる診断結果であるプライマリ診断結果とを取得し、情報提供部が、病理医である第2のユーザの第2の端末に前記ネットワークを通じて、前記取得された病理画像とプライマリ診断結果とを提供し、第2の情報取得部が、前記第2の端末より前記ネットワークを通じて、当該第2の端末の表示部を通じて前記病理画像を観察した際の当該第2のユーザの操作によって前記病理画像の中で表示させた範囲の情報を少なくとも含む閲覧履歴と、当該病理画像の観察による前記プライマリ診断結果に対する当該第2のユーザの意見とを取得し、信頼度スコア生成部が、前記取得した閲覧履歴を予め定められた条件により評価して前記取得された意見の信頼度をスコア化する情報処理方法。
(8)病理医である第1のユーザの第1の端末より、ネットワークを通じて病理画像とこの病理画像に対する当該第1のユーザによる診断結果であるプライマリ診断結果とを取得する第1の情報取得部、病理医である第2のユーザの第2の端末に前記ネットワークを通じて、前記取得された病理画像とプライマリ診断結果とを提供する情報提供部、前記第2の端末より前記ネットワークを通じて、当該第2の端末の表示部を通じて前記病理画像を観察した際の当該第2のユーザの操作によって前記病理画像の中で表示させた範囲の情報を少なくとも含む閲覧履歴と、当該病理画像の観察による前記プライマリ診断結果に対する当該第2のユーザの意見とを取得する第2の情報取得部、前記取得した閲覧履歴を予め定められた条件により評価して前記取得された意見の信頼度をスコア化する信頼度スコア生成部としてコンピュータを機能させるための情報処理プログラム。
10 SNSサーバ
11 CPU
12 ROM
13 RAM
14 入力装置
15 出力装置
16 ストレージ装置
17 メディアインタフェース装置
18 ネットワーク接続装置
19 バス
20 SNSクライアント
30 ネットワーク
40 ビューワウィンドウ
41 画像操作GUI
42 サムネイルマップ
43 サムネイルマップ操作GUI
100 病理医向けSNSシステム
101 画像制御部
102 画像格納部
103 SNS制御部
104 SNS情報格納部
201 SNSクライアント制御部
202 ビューワ制御部
SPL 検体

Claims (8)

  1. 病理医である第1のユーザの第1の端末より、ネットワークを通じて病理画像とこの病理画像に対する当該第1のユーザによる診断結果であるプライマリ診断結果とを取得する第1の情報取得部と、
    病理医である1以上の第2のユーザの第2の端末に前記ネットワークを通じて、前記取得された病理画像とプライマリ診断結果とを提供する情報提供部と、
    前記第2の端末より前記ネットワークを通じて、当該第2の端末の表示部を通じて前記病理画像を観察した際の当該第2のユーザの操作によって前記病理画像の中で表示させた範囲の情報を少なくとも含む閲覧履歴と、当該病理画像の観察による前記プライマリ診断結果に対する当該第2のユーザの意見とを取得する第2の情報取得部と、
    前記取得した閲覧履歴を予め定められた条件により評価して前記取得された意見の信頼度をスコア化する信頼度スコア生成部と
    を具備する情報処理装置。
  2. 請求項1に記載の情報処理装置であって、
    前記第2の情報取得部は、前記閲覧履歴として、少なくとも前記病理画像の閲覧時間の情報を含んだ情報を取得し、
    前記信頼度スコア生成部は、少なくとも前記取得した閲覧時間をもとに、前記取得された意見の信頼度のスコアを生成する
    情報処理装置。
  3. 請求項1または2に記載の情報処理装置であって、
    前記第2の情報取得部は、前記閲覧履歴として、少なくとも前記病理画像の観察倍率の情報を含んだ情報を取得し、
    前記信頼度スコア生成部は、少なくとも前記取得した観察倍率をもとに、前記取得された意見の信頼度のスコアを生成する
    情報処理装置。
  4. 請求項1ないし3のいずれか1項に記載の情報処理装置であって、
    前記第2の情報取得部は、前記閲覧履歴として、少なくとも前記病理画像の閲覧領域の情報を含んだ情報を取得し、
    前記信頼度スコア生成部は、少なくとも前記取得した閲覧領域をもとに、前記取得された意見の信頼度のスコアを生成する
    情報処理装置。
  5. 請求項1ないし4のいずれか1項に記載の情報処理装置であって、
    前記第2の情報取得部は、前記病理画像の注目すべき個所を示す情報を取得し、
    前記信頼度スコア生成部は、少なくとも前記取得した注目すべき個所の有無をもとに、前記取得された意見の信頼度のスコアを生成する
    情報処理装置。
  6. 請求項1ないし5のいずれか1項に記載の情報処理装置であって、
    前記第1のユーザの前記第1の端末より、当該第1の端末の表示部を通じて前記病理画像を観察した際の当該第1のユーザの操作によって前記病理画像の中で表示させた範囲の情報を少なくとも含む閲覧履歴を、第1の閲覧履歴として取得する第1の閲覧履歴取得部と、
    前記第2の情報取得部が取得した、1以上の第2のユーザの閲覧履歴を1つの閲覧履歴に合成閲覧履歴として合成する閲覧履歴合成部と、
    前記閲覧履歴合成部が合成した前記合成閲覧履歴と前記第1の閲覧履歴取得部が取得した前記第1の閲覧履歴との差分を生成する閲覧履歴差分生成部と
    をさらに具備する情報処理装置。
  7. 第1の情報取得部が、病理医である第1のユーザの第1の端末より、ネットワークを通じて病理画像とこの病理画像に対する当該第1のユーザによる診断結果であるプライマリ診断結果とを取得し、
    情報提供部が、病理医である1以上の第2のユーザの第2の端末に前記ネットワークを通じて、前記取得された病理画像とプライマリ診断結果とを提供し、
    第2の情報取得部が、前記第2の端末より前記ネットワークを通じて、当該第2の端末の表示部を通じて前記病理画像を観察した際の当該第2のユーザの操作によって前記病理画像の中で表示させた範囲の情報を少なくとも含む閲覧履歴と、当該病理画像の観察による前記プライマリ診断結果に対する当該第2のユーザの意見とを取得し、
    信頼度スコア生成部が、前記取得した閲覧履歴を予め定められた条件により評価して前記取得された意見の信頼度をスコア化する
    情報処理方法。
  8. 病理医である第1のユーザの第1の端末より、ネットワークを通じて病理画像とこの病理画像に対する当該第1のユーザによる診断結果であるプライマリ診断結果とを取得する第1の情報取得部、
    病理医である1以上の第2のユーザの第2の端末に前記ネットワークを通じて、前記取得された病理画像とプライマリ診断結果とを提供する情報提供部、
    前記第2の端末より前記ネットワークを通じて、当該第2の端末の表示部を通じて前記病理画像を観察した際の当該第2のユーザの操作によって前記病理画像の中で表示させた範囲の情報を少なくとも含む閲覧履歴と、当該病理画像の観察による前記プライマリ診断結果に対する当該第2のユーザの意見とを取得する第2の情報取得部、
    前記取得した閲覧履歴を予め定められた条件により評価して前記取得された意見の信頼度をスコア化する信頼度スコア生成部として
    コンピュータを機能させるための情報処理プログラム。
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Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5859771B2 (ja) * 2011-08-22 2016-02-16 ソニー株式会社 情報処理装置、情報処理システム情報処理方法及びプログラム
CN103701686B (zh) * 2013-12-18 2017-01-11 宁波江丰生物信息技术有限公司 一种远程图像实时共享方法
WO2016130879A1 (en) * 2015-02-13 2016-08-18 Prairie Ventures, Llc System and method to objectively measure quality assurance in anatomic pathology
US10269114B2 (en) 2015-06-12 2019-04-23 International Business Machines Corporation Methods and systems for automatically scoring diagnoses associated with clinical images
JP6944277B2 (ja) * 2017-06-07 2021-10-06 Line株式会社 情報処理方法、情報処理装置、及びプログラム
WO2019030906A1 (ja) * 2017-08-10 2019-02-14 オリンパス株式会社 観察システム及び情報管理方法
US10832808B2 (en) 2017-12-13 2020-11-10 International Business Machines Corporation Automated selection, arrangement, and processing of key images
JP7416595B2 (ja) * 2019-09-26 2024-01-17 ユニ・チャーム株式会社 生成装置、生成方法及び生成プログラム
CN112927784B (zh) * 2021-03-16 2022-08-12 麦克奥迪(厦门)医疗大数据有限公司 一种数字化病理***中病理切片浏览路径记录方法

Family Cites Families (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6272235B1 (en) * 1997-03-03 2001-08-07 Bacus Research Laboratories, Inc. Method and apparatus for creating a virtual microscope slide
CA2247706C (en) * 1998-06-23 2010-11-23 Nielsen Media Research, Inc. Use of browser history file to determine web site reach
US20030163031A1 (en) * 2000-06-26 2003-08-28 Adlabs, Inc. Method and system for providing centralized anatomic pathology services
WO2002033641A2 (en) * 2000-10-16 2002-04-25 Cardionow, Inc. Medical image capture system and method
US7437344B2 (en) * 2001-10-01 2008-10-14 L'oreal S.A. Use of artificial intelligence in providing beauty advice
US20030063300A1 (en) * 2001-10-01 2003-04-03 Gilles Rubinstenn Calibrating image capturing
GB2382509B (en) * 2001-11-23 2003-10-08 Voxar Ltd Handling of image data created by manipulation of image data sets
US7296016B1 (en) * 2002-03-13 2007-11-13 Google Inc. Systems and methods for performing point-of-view searching
US20030177041A1 (en) * 2002-03-15 2003-09-18 Millican Hansel Brady Systems and methods for creating and online viewing of pathology reports
US20040019501A1 (en) * 2002-07-27 2004-01-29 White Scott B. Patient scheduling, tracking and status system
US20050240882A1 (en) * 2004-04-21 2005-10-27 Ge Medical Systems Information Technologies, Inc. Method and system for displaying regions of pathological interest
US20070127793A1 (en) * 2005-11-23 2007-06-07 Beckett Bob L Real-time interactive data analysis management tool
JP5128154B2 (ja) * 2006-04-10 2013-01-23 富士フイルム株式会社 レポート作成支援装置、レポート作成支援方法およびそのプログラム
US20070282825A1 (en) * 2006-06-01 2007-12-06 Microsoft Corporation Microsoft Patent Group Systems and methods for dynamic content linking
US20090319273A1 (en) * 2006-06-30 2009-12-24 Nec Corporation Audio content generation system, information exchanging system, program, audio content generating method, and information exchanging method
JP5646128B2 (ja) * 2007-02-28 2014-12-24 株式会社東芝 医用画像検索システム
US8081811B2 (en) * 2007-04-12 2011-12-20 Fujifilm Corporation Method, apparatus, and program for judging image recognition results, and computer readable medium having the program stored therein
JP5067793B2 (ja) * 2007-08-15 2012-11-07 富士フイルム株式会社 医用情報処理システム、医用情報処理方法、及びプログラム
JP5186858B2 (ja) * 2007-09-27 2013-04-24 富士フイルム株式会社 医用情報処理システム、医用情報処理方法、及びプログラム
JP5153281B2 (ja) * 2007-09-28 2013-02-27 キヤノン株式会社 診断支援装置及びその制御方法
US20090119258A1 (en) * 2007-11-05 2009-05-07 William Petty System and method for content ranking and reviewer selection
US8886817B2 (en) * 2008-05-22 2014-11-11 Yahoo! Inc. Federation and interoperability between social networks
US9165302B2 (en) * 2008-09-29 2015-10-20 Apple Inc. System and method for scaling up an image of an article displayed on a sales promotion web page
EP2460139A4 (en) * 2009-07-27 2015-05-27 Corista LLC SYSTEM FOR REPLACING DISEASE DOCUMENTS THROUGH A DIGITAL NETWORK
US9367123B2 (en) * 2010-01-29 2016-06-14 International Business Machines Corporation Systems and methods for collaborative browsing on the telecom web
US20110239209A1 (en) * 2010-03-23 2011-09-29 Fujitsu Limted System and methods for remote maintenance in an electronic network with multiple clients
US8495682B2 (en) * 2010-03-26 2013-07-23 Google Inc. Exposure based customization of surveys
US20110295689A1 (en) * 2010-05-28 2011-12-01 James Brady Methods and systems to modify advertising and content delivered over the internet
JP2012065271A (ja) 2010-09-17 2012-03-29 Ntt Docomo Inc サーバ、携帯端末装置、システム、及び方法並びにプログラム
US20120124487A1 (en) * 2010-11-11 2012-05-17 Microsoft Corporation Issuing behavioral and contextual notifications
US9195768B2 (en) * 2011-08-26 2015-11-24 Amazon Technologies, Inc. Remote browsing session management
US20130080071A1 (en) * 2011-09-25 2013-03-28 Theranos, Inc., a Delaware Corporation Systems and methods for sample processing and analysis
US10007645B2 (en) * 2012-07-25 2018-06-26 Google Llc Modifying the presentation of a content item

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