JP6147304B2 - 医療診断支援装置及び医療診断支援システム - Google Patents
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Description
本発明の医療診断支援システムは、医用情報を記憶するデータベースと、前記データベースから患者に対する診断において得られた医用情報を既入力情報として取得する第1の取得手段と、前記データベースに記憶されている医用情報に基づいて、前記患者に対する診断に利用可能な医用情報のうち、前記第1の取得手段により取得されていない医用情報を未入力情報として取得する第2の取得手段と、前記既入力情報により示される前記患者の状態と因果関係を有する事象、及び、前記既入力情報と前記未入力情報に含まれる医用情報との組合せにより示される前記患者の状態と因果関係を有する事象を推論した推論結果を取得する第3の取得手段と、前記推論結果と医用画像から得られた特徴量とに基づいて、前記未入力情報から提示する医用情報を選択する選択手段と、を有する。
まず、読影対象として指定された腫瘤の領域を2値化処理により抽出し、その領域を距離変換して極大値を持つ画素のみを逆変換して得られた領域の一致度を基に辺縁の凹凸度を算出する(詳細は、例えば上述の非特許文献1を参照)。また、読影対象として指定された腫瘤の領域を抽出後、辺縁の各点から当該領域の重心までの距離とその分散を算出する。また、上述の非特許文献2等の手法を用いて気管支を抽出し、腫瘤内部に気管支が存在するかどうかを判定し、さらに、腫瘤内部に気管支が存在すると判定した場合には、腫瘤の内部濃度に基づいて、空気の環状構造が認められるか否かを判定する。また、腫瘤の最大径を算出する。
なお、これらの画像特徴量は、本実施形態における画像特徴量を説明するために示した一例に過ぎず、取得する画像特徴量は、これに限定されるものではない。
図4は、図2に示すステップS205における詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。
ステップS401の処理が終了すると、ステップS402に進む。
ステップS402に進むと、入力可能な全ての医用情報から既入力情報Nfを除いた(既入力情報以外の)医用情報の状態の集合、即ち未入力の医用情報の状態の組(以下、「Cv」とする)を取得する。
例えば、図3の例において、既入力情報Nfが{I1,I3,I4,I5,I7}であったとすると、「Cv」として、I2,I6の各状態の組{S21,S22,S23,S61,S62,S63}が取得される。
例えば、画像特徴量の1つである辺縁の凹凸度を利用して、図3に示すI1の「形状」の状態の選択を行う。例えば、辺縁の凹凸度が大きい(所定の閾値以上である)と判定した場合には、S12の{形状−不整形}及びS13の{形状−分葉状}を、対応する可能性がある状態として「Cif」の要素とする。逆に、辺縁の凹凸度が小さい(所定の閾値以下である)と判定した場合には、S11の{形状−球形}を、対応する可能性がある状態として「Cif」の要素とする。
まず、各領域511〜531の重心点G(図5の白丸)と、当該重心点Gからの距離が最大(r0)となる辺縁上の点Ma(図5の黒丸)を求める。そして、この2つの点を結んだ線分の向き(以下、「基準方向」と呼ぶ)を求める。
一方、図5の中段(521及び522)の例では、θskは1回取得され、所定の範囲(不図示)内に入っているので、切れ込みがある可能性が高いと判定される。そして、図3に示すS21の{切れ込み−強い}及びS22の{切れ込み−弱い}を、対応する可能性がある状態として「Cif」の要素とする。
また、図5の下段(531及び532)の例では、θskが6回取得されているので、切れ込みがある可能性が低いと判定される。そして、図3に示すS22の{切れ込み−弱い}及びS23の{切れ込み−ない}を、対応する可能性がある状態として「Cif」の要素とする。
例えば、腫瘤内部に気管支が存在しないと判定される場合、気管支透亮像に関する状態全てを「Cif」の要素から除外する。例えば、主気管支の側や胸壁の近くに腫瘤がある場合である。これは、気管支透亮像に関する情報が画像に存在しないと判定可能なためである。なお、S63の{気管支透亮像−ない}という状態は、腫瘤内部に気管支が存在する場合に透亮がない状態を示すため、上述の例とは異なる状態を示す。
一方、腫瘤に気管支が存在すると判定される場合、画像特徴量の1つである腫瘤内部に空気の環状構造が認められるか否かの情報に基づいて、図3に示すI6の「気管支透亮像」の状態の判定を更に行う。例えば、腫瘤内部に空気の管状構造が認められる場合、S61の{気管支透亮像−ある}を、対応する可能性がある状態として「Cif」の要素とする。一方、環状構造が認められない場合には、判断が難しいので、S61の{気管支透亮像−ある}、S62の{気管支透亮像−わからない}、及び、S63の{気管支透亮像−ない}の全てを、対応する可能性がある状態として「Cif」の要素とする。
取得した腫瘤サイズが所定の閾値より小さい場合、S71の{大きさ−小さい}及びS72の{大きさ−中程度}を、対応する可能性がある状態として「Cif」の要素とする。逆に、所定の閾値より多い場合、S73の{大きさ−大きい}及びS72の{大きさ−中程度}を、対応する可能性がある状態として「Cif」の要素とする。
・辺縁の凹凸度:所定の閾値以下、
・辺縁の距離の形状:θskが0回取得されている、
・辺縁の距離の分散:所定の閾値以下、
・腫瘤に気管支が存在する、
・腫瘤内部に空気の環状構造が認められる、
・腫瘤のサイズ:所定の閾値以下、
が得られたとすると、ステップS403では、「Cif」として、{S11,S22,S23,S32,S33,S41,S42,S43,S51,S52,S53,S61,S71,S72}が設定される。
ステップS403の処理が終了すると、ステップS404に進む。
ステップS404に進むと、CPU111は、ステップS402で取得した「Cv」と、ステップS403で取得した「Cif」との間で共通の状態を求め、取り得る未入力の医用情報の状態の組(以下、「Cuf」とする)を取得する。前述した例では、「Cv」と「Cif」との間で共通の状態を取ると、「Cuf」として、{S22の「切れ込み−弱い」、S23の「切れ込み−ない」、S61「気管支透亮像−ある」}が取得される。言い換えると、S21の「切れ込み−強い」、S62の「気管支透亮像−わからない」、S63の「気管支透亮像−ない」の夫々が、可能性が低い状態として提示候補から除外される。
以上、図4のステップS401〜S410の処理を経ることにより、図2に示すステップS205の処理が実行される。
ステップS205の処理が終了すると、ステップS206に進む。
ステップS206に進むと、CPU111は、ステップS205で選択した、注目すべき未入力情報等(提示未入力情報等)をモニタ120に表示して提示する処理を行う(提示工程)。即ち、CPU111は、主メモリ112に保存されているEh(Dfを肯定する未入力情報)及びEl(Dfを否定する未入力情報)等をモニタ120に表示する。
上述した実施形態では、図2のステップS203において、医療診断支援装置100が表示した医用画像を医師が読影して、その所見を医用情報として取得するものであった。本発明においては、医用情報の取得方法は、この形態に限定されるものではない。例えば、被検査者(患者)に関する過去の読影レポートやカルテ、及び診断支援処理に利用できる他の情報等を含む医用検査データの医用情報を処理の対象(既入力情報/未入力情報)とすることもできる。
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。
即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア(プログラム)を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ(またはCPUやMPU等)がプログラムを読み出して実行する処理である。
Claims (12)
- 患者に対する診断において得られた医用情報を既入力情報として取得する第1の取得手段と、
前記患者に対する診断に利用可能な医用情報のうち、前記第1の取得手段により取得されていない医用情報を未入力情報として取得する第2の取得手段と、
前記既入力情報により示される前記患者の状態と因果関係を有する事象、及び、前記既入力情報と前記未入力情報に含まれる医用情報との組合せにより示される前記患者の状態と因果関係を有する事象を推論した推論結果を取得する第3の取得手段と、
前記推論結果と医用画像から得られた特徴量とに基づいて、前記未入力情報から提示する医用情報を選択する選択手段と、
を有することを特徴とする医療診断支援装置。 - 前記第3の取得手段は、前記患者の状態と因果関係を有する事象として、前記患者に対する診断名を前記推論結果として取得することを特徴とする請求項1に記載の医療診断支援装置。
- 前記選択された医用情報を前記推論結果とともに表示部に表示させる表示制御手段をさらに有することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の医療診断支援装置。
- 前記表示制御手段は、前記既入力情報と前記未入力情報に含まれる医用情報との組合せにより示される前記患者の状態と因果関係を有する事象のうち、生じる確率が最も高いと推論される事象を前記表示部に表示させ、前記表示される事象と因果関係を有する前記患者の状態に関する医用情報を前記表示部に表示させることを特徴とする請求項3に記載の医療診断支援装置。
- 前記医用情報は、年齢、性別、検査値、主訴、既往歴、治療歴、医用画像、前記医用画像に対する所見、前記医用画像の特徴を示す画像特徴量、診断名、読影レポートに記載された情報、カルテに記載された情報、の少なくともいずれかを含むことを特徴とする請求項1乃至請求項4のいずれか1項に記載の医療診断支援装置。
- 前記選択手段は、前記未入力情報のうち、前記既入力情報により示される前記患者の状態と因果関係を有する事象が生じる確率を高めると推論される医用情報を選択することを特徴とする請求項1乃至請求項5のいずれか1項に記載の医療診断支援装置。
- 前記第1の取得手段は、ユーザが前記患者の医用画像を観察して入力した医用情報を前記既入力情報として取得することを特徴とする請求項1乃至請求項6のいずれか1項に記載の医療診断支援装置。
- 前記第2の取得手段は、前記患者の医用画像を解析することにより得られる画像特徴量と対応し得る医用情報のうち、前記第1の取得手段により取得されていない医用情報を前記未入力所見として取得することを特徴とする請求項1乃至請求項7のいずれか1項に記載の医療診断支援装置。
- 前記第2の取得手段は、ユーザが前記患者の医用画像を観察して入力した医用情報に基づいて得られた画像特徴量と対応し得る医用情報のうち、前記第1の取得手段により取得されていない医用情報を前記未入力情報として取得することを特徴とする請求項8に記載の医療診断支援装置。
- 前記表示制御手段は、前記患者の医用画像と、前記既入力情報と、少なくとも前記既入力情報を用いて推論された事象である前記患者の診断名と、前記診断名の推論に関係する未入力情報と、を前記表示部に表示させることを特徴とする請求項3又は請求項4に記載の医療診断支援装置。
- 前記医用情報は、前記患者の状態を示す項目に対して予め定義された、前記項目が取り得る状態を示す値を含むことを特徴とする請求項1乃至請求項10のいずれか1項に記載の医療診断支援装置。
- 医用情報を記憶するデータベースと、
前記データベースから患者に対する診断において得られた医用情報を既入力情報として取得する第1の取得手段と、
前記データベースに記憶されている医用情報に基づいて、前記患者に対する診断に利用可能な医用情報のうち、前記第1の取得手段により取得されていない医用情報を未入力情報として取得する第2の取得手段と、
前記既入力情報により示される前記患者の状態と因果関係を有する事象、及び、前記既入力情報と前記未入力情報に含まれる医用情報との組合せにより示される前記患者の状態と因果関係を有する事象を推論した推論結果を取得する第3の取得手段と、
前記推論結果と医用画像から得られた特徴量とに基づいて、前記未入力情報から提示する医用情報を選択する選択手段と、
を有することを特徴とする医療診断支援システム。
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