JP6257564B2 - 診断支援装置、診断支援システム、診断支援装置の作動方法及びプログラム - Google Patents
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Description
本発明の診断支援装置における他の態様は、診断を支援する情報を表示させる診断支援装置であって、診断の対象となる医用画像を取得する画像取得手段と、前記医用画像について入力された医用情報を既入力情報として取得する医用情報取得手段と、前記医用画像の特徴量を取得する特徴量取得手段と、前記医用画像の特徴量に基づいて、前記既入力情報以外の医用情報である読影所見の項目を選択する選択手段と、前記選択された項目を表示部に表示させる表示制御手段と、を有する。
また、本発明の診断支援装置におけるその他の態様は、診断を支援する情報を提供する診断支援装置であって、診断の対象となる医用画像を取得する画像取得手段と、前記医用画像について入力された医用情報を既入力情報として取得する医用情報取得手段と、前記医用画像の特徴量を取得する特徴量取得手段と、前記既入力情報以外の医用情報である未入力情報の中から、前記特徴量に関連付けられた複数の未入力情報を、提示の候補である提示未入力情報候補として選択する提示未入力情報候補選択手段と、を有する。
また、本発明は、上述した診断支援装置を含む診断支援システム、上述した診断支援装置の作動方法、及び、当該診断支援装置の作動方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラムを含む。
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 (35)
- 診断を支援する情報を表示させる診断支援装置であって、
診断の対象となる医用画像を取得する画像取得手段と、
前記診断のための医用情報を既入力情報として取得する医用情報取得手段と、
前記医用画像の特徴量を取得する特徴量取得手段と、
前記既入力情報以外の医用情報である未入力情報の中から、前記特徴量と対応し得る医用情報であって前記診断の結果に関係する医用情報を少なくとも1つ選択する選択手段と、
前記選択された未入力情報を表示部に表示させる表示制御手段と、
を有することを特徴とする診断支援装置。 - 前記選択手段は、前記既入力情報に含まれる前記医用画像に対する読影所見に基づいて、前記医用画像についての未入力情報を特定し、当該特定された未入力情報の中から前記特徴量と対応し得る未入力情報を選択することを特徴とする請求項1に記載の診断支援装置。
- 前記既入力情報に含まれる前記医用画像に対する読影所見に基づいて、前記診断の結果を推論する推論手段を更に有し、
前記選択手段は、前記既入力情報である読影所見と、前記推論された前記診断の結果とに基づいて、前記未入力情報のうち表示対象とする未入力情報を選択することを特徴とする請求項1または2に記載の診断支援装置。 - 前記選択手段は、
前記読影所見に基づいて前記医用画像についての未入力情報を特定し、
前記特定された未入力情報のそれぞれが、前記推論手段による前記診断の結果の推論結果に与える影響度に基づいて、前記特定された未入力情報から前記診断に関係する医用情報を少なくとも1つを選択することを特徴とする請求項3に記載の診断支援装置。 - 前記選択手段は、前記影響度が最も大きい未入力情報を選択することを特徴とする請求項4に記載の診断支援装置。
- 前記推論手段は、前記診断の結果として複数の診断名の候補と、前記複数の診断名の候補のそれぞれの推論確率とを取得し、
前記選択手段は、前記診断名の候補についての未入力情報を選択することを特徴とする請求項4または5に記載の診断支援装置。 - 前記選択手段は、前記診断の結果の推論結果を否定する医用情報を選択することを特徴とする請求項4乃至6のいずれか1項に記載の診断支援装置。
- 前記特徴量と対応し得る未入力情報を特定する特定手段を更に有することを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載の診断支援装置。
- 前記診断において医用画像に対して入力可能な医用情報の群を記憶するメモリと、
前記メモリに記憶された前記入力可能な医用情報から、前記特徴量に対応し得る医用情報を特定する特定手段と、
を更に有することを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載の診断支援装置。 - 前記選択手段は、前記既入力情報に基づく推論手段による推論の結果に対して前記未入力情報が与える影響度に基づいて選択することを特徴とする請求項1または2に記載の診断支援装置。
- 前記医用情報取得手段は、操作部からの操作入力に基づいて、前記医用画像に関して入力された医用情報である読影所見を、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10のいずれか1項に記載の診断支援装置。
- 前記医用情報は、前記医用画像に対する読影所見を含むことを特徴とする請求項1乃至11のいずれか1項に記載の診断支援装置。
- 診断を支援する情報を表示させる診断支援装置であって、
診断の対象となる医用画像を取得する画像取得手段と、
前記医用画像について入力された医用情報を既入力情報として取得する医用情報取得手段と、
前記医用画像の特徴量を取得する特徴量取得手段と、
前記医用画像の特徴量に基づいて、前記既入力情報以外の医用情報である読影所見の項目を選択する選択手段と、
前記選択された項目を表示部に表示させる表示制御手段と、
を有することを特徴とする診断支援装置。 - 前記既入力情報に基づいて、前記診断の結果を推論する推論手段を更に有し、
前記選択手段は、前記診断の結果の推論結果に基づいて前記項目を選択することを特徴とする請求項13に記載の診断支援装置。 - 前記選択手段は、前記項目の医用情報が、前記推論手段による前記診断の結果の推論結果に与える影響度に基づいて、前記項目を選択することを特徴とする請求項14に記載の診断支援装置。
- 前記推論手段は、前記診断の結果として複数の診断名の候補と、前記複数の診断名の候補のそれぞれの推論確率とを取得し、
前記選択手段は、前記診断名の候補についての前記読影所見の項目を選択することを特徴とする請求項14または15に記載の診断支援装置。 - 診断を支援する情報を提供する診断支援装置であって、
診断の対象となる医用画像を取得する画像取得手段と、
前記医用画像について入力された医用情報を既入力情報として取得する医用情報取得手段と、
前記医用画像の特徴量を取得する特徴量取得手段と、
前記既入力情報以外の医用情報である未入力情報の中から、前記特徴量に関連付けられた複数の未入力情報を、提示の候補である提示未入力情報候補として選択する提示未入力情報候補選択手段と、
を有することを特徴とする診断支援装置。 - 前記既入力情報と前記提示未入力情報候補の夫々を用いて推論結果を得る推論手段と、
前記推論結果に基づいて、前記提示未入力情報候補の中から、提示未入力情報を選択する提示未入力情報選択手段と、
前記提示未入力情報選択手段で選択した提示未入力情報を提示する提示手段と、
を有することを特徴とする請求項17に記載の診断支援装置。 - 前記提示未入力情報選択手段により選択された提示未入力情報は、予想診断名を否定する未入力情報を含むことを特徴とする請求項18に記載の診断支援装置。
- 前記提示未入力情報選択手段は、複数の前記推論結果に基づいて、前記提示未入力情報候補の中から、提示未入力情報を選択するものであり、
前記予想診断名を否定する未入力情報は、前記複数の推論結果に係る推論確率が最小のものであることを特徴とする請求項19に記載の診断支援装置。 - 前記推論手段は、前記既入力情報と前記提示未入力情報候補の夫々を用いて複数の前記推論結果を得るものであり、
前記提示未入力情報選択手段は、前記複数の推論結果に基づいて、前記提示未入力情報候補の中から、提示未入力情報を選択するものであり、
前記予想診断名を否定する未入力情報は、前記複数の推論結果に係る推論確率が最小のものであることを特徴とする請求項19に記載の診断支援装置。 - 前記提示未入力情報選択手段は、前記提示未入力情報候補の夫々が前記推論結果に与える影響に基づいて前記提示未入力情報を選択することを特徴とする請求項21に記載の診断支援装置。
- 前記推論手段は、前記既入力情報を入力として、診断名に属する確率を確率推論モデルにより計算して前記推論結果を得ることを特徴とする請求項18乃至22のいずれか1項に記載の診断支援装置。
- 前記確率推論モデルは、現象を複数の事象間の因果関係で表現したモデルであることを特徴とする請求項23に記載の診断支援装置。
- 前記未入力情報は、前記医用画像に基づく前記特徴量に対応する医用情報であることを特徴とする請求項17乃至24のいずれか1項に記載の診断支援装置。
- 前記医用情報は、読影レポート、カルテ及び医用検査データのうちの少なくともいずれかのデータに含まれる情報を含むことを特徴とする請求項1乃至25のいずれか1項に記載の診断支援装置。
- 前記選択手段は、前記既入力情報以外の医用情報である未入力情報に含まれる医用情報であって、読影レポート、カルテ及び医用検査データのうちの少なくともいずれかのデータに含まれる医用情報の中から、前記特徴量と対応しない医用情報以外の医用情報を少なくとも1つ選択することを特徴とする請求項26に記載の診断支援装置。
- 診断を支援する情報を表示させる診断支援システムであって、
診断の対象となる医用画像を取得する画像取得手段と、
前記診断のための医用情報を既入力情報として取得する医用情報取得手段と、
前記医用画像の特徴量を取得する特徴量取得手段と、
前記既入力情報以外の医用情報である未入力情報の中から、前記特徴量と対応し得る医用情報であって前記診断の結果に関係する医用情報を少なくとも1つ選択する選択手段と、
前記選択された未入力情報を表示部に表示させる表示制御手段と、
を有することを特徴とする診断支援システム。 - 診断を支援する情報を表示させる診断支援システムであって、
診断の対象となる医用画像を取得する画像取得手段と、
前記医用画像について入力された医用情報を既入力情報として取得する医用情報取得手段と、
前記医用画像の特徴量を取得する特徴量取得手段と、
前記医用画像の特徴量に基づいて、前記既入力情報以外の医用情報である読影所見の項目を選択する選択手段と、
前記選択された項目を表示部に表示させる表示制御手段と、
を有することを特徴とする診断支援システム。 - 診断を支援する情報を提供する診断支援システムであって、
診断の対象となる医用画像を取得する画像取得手段と、
前記医用画像について入力された医用情報を既入力情報として取得する医用情報取得手段と、
前記医用画像の特徴量を取得する特徴量取得手段と、
前記既入力情報以外の医用情報である未入力情報の中から、前記特徴量に関連付けられた複数の未入力情報を、提示の候補である提示未入力情報候補として選択する提示未入力情報候補選択手段と、
を有することを特徴とする診断支援システム。 - 診断を支援する情報を表示させる診断支援装置の作動方法であって、
診断の対象となる医用画像を取得する画像取得工程と、
前記診断のための医用情報を既入力情報として取得する医用情報取得工程と、
前記医用画像の特徴量を取得する特徴量取得工程と、
前記既入力情報以外の医用情報である未入力情報の中から、前記特徴量と対応し得る医用情報であって前記診断の結果に関係する医用情報を少なくとも1つ選択する選択工程と、
前記選択された未入力情報を表示部に表示させる表示制御工程と、
を有することを特徴とする診断支援装置の作動方法。 - 診断を支援する情報を表示させる診断支援装置の作動方法であって、
診断の対象となる医用画像を取得する画像取得工程と、
前記医用画像について入力された医用情報を既入力情報として取得する医用情報取得工程と、
前記医用画像の特徴量を取得する特徴量取得工程と、
前記医用画像の特徴量に基づいて、前記既入力情報以外の医用情報である読影所見の項目を選択する選択工程と、
前記選択された項目を表示部に表示させる表示制御工程と、
を有することを特徴とする診断支援装置の作動方法。 - 診断を支援する情報を提供する診断支援装置の作動方法であって、
診断の対象となる医用画像を取得する画像取得工程と、
前記医用画像について入力された医用情報を既入力情報として取得する医用情報取得工程と、
前記医用画像の特徴量を取得する特徴量取得工程と、
前記既入力情報以外の医用情報である未入力情報の中から、前記特徴量に関連付けられた複数の未入力情報を、提示の候補である提示未入力情報候補として選択する提示未入力情報候補選択工程と、
を有することを特徴とする診断支援装置の作動方法。 - 前記既入力情報により示される前記診断に関する現象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とに含まれる医用情報との組み合わせにより示される前記診断に関する現象と因果関係を有する事象を推論した推論結果を得る推論工程を更に有することを特徴とする請求項33に記載の診断支援装置の作動方法。
- 請求項31乃至34のいずれか1項に記載の診断支援装置の作動方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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