JP6596406B2 - 診断支援装置とその作動方法および作動プログラム、並びに診断支援システム - Google Patents

Description

本発明は、診断支援装置とその作動方法および作動プログラム、並びに診断支援システムに関する。

従来、医療現場において、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）等のモダリティで撮影された検査画像を医師が読影し、その結果をまとめた読影レポートを作成することが行われている。読影レポートに記述される結果には、検査画像内に存在する病変の位置、大きさ、種類（すりガラス状陰影、浸潤影、気腫等）といった所見と、疾患名とが含まれる。読影レポートを作成する際には、作業時間の短縮等の医師の負担軽減を目的として、コンピュータ支援診断（ＣＡＤ；Computer-Aided Diagnosis）技術を用いた診断支援装置がしばしば活用される（例えば特許文献１参照）。

特許文献１に記載の診断支援装置は、読影の対象の検査画像（以下、対象画像という）を画像解析して、間質性疾患の陰影、小結節の陰影といった複数種類の病変（以下、対象病変という）を抽出している。そして、抽出した対象病変（以下、抽出病変という）と、医師自らが視認して読影レポートに所見を記述した病変（以下、視認病変という）とを比較している。比較の結果、視認病変にはないが、抽出病変にはある病変、すなわち医師が見落とした病変（以下、見落とし病変という）があった場合、見落とし病変がある旨を音やメッセージ等で医師に警告表示している。

特許第３０８５７２４号

病変の種類と疾患には対応関係がある。例えばすりガラス状陰影と浸潤影の２種類の病変がある場合は、疾患として細菌性肺炎が考えられる。このため医師は、視認病変の種類と、それまで培ってきた医学的知識や経験とに基づいて、疾患名を特定する。この際に見落とし病変があった場合は、特許文献１に記載の診断支援装置によれば、その旨が警告表示される。このため、視認病変に基づき一旦特定した疾患名を、見落とし病変も参照した疾患名に修正するきっかけが医師に与えられる。

しかしながら、特許文献１に記載の診断支援装置では、見落とし病変の警告表示によって疾患名を修正するきっかけが医師に与えられるとはいえ、見落とし病変の警告表示が行われても、医師の知識不足、経験不足、あるいはケアレスミス等の様々な要因によって、見落とし病変も参照した疾患名に修正されない場合も有り得る。つまり、病変の見落としに気付いたとしても、最終的に全ての病変を参照したうえで、医師が正確に疾患名を特定しているかどうかは分からない。言い換えれば、特許文献１に記載の診断支援装置は、見落とし病変を無くす支援はしているが、病変の種類に基づいて疾患名を特定するという医師の読影プロセスには、直接的な支援はしていない。このため、医師が特定した疾患名の信頼性が確保されていなかった。

本発明は、医師が特定した疾患名の信頼性を確保することが可能な診断支援装置とその作動方法および作動プログラム、並びに診断支援システムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明の診断支援装置は、医師の読影の対象となっている１人の患者の検査画像である対象画像を医師が視認して特定した疾患名の入力を受け付ける受付部と、対象画像を画像解析して抽出した、対象画像内に存在する病変である抽出病変の種類を取得する種類取得部と、疾患名と、疾患名に対応する病変である登録病変とが登録された登録病変情報を管理する情報管理部であり、受付部で受け付けた疾患名に対応する登録病変を読み出す情報管理部と、情報管理部が読み出した登録病変の種類と、種類取得部が取得した抽出病変の種類とを比較する比較部と、比較部による比較結果に基づいて、受付部で受け付けた疾患名の信頼性に関する信頼性情報を出力する出力制御部とを備える。

出力制御部は、抽出病変にあり、登録病変にない種類の病変である非参照病変があった場合、非参照病変が疾患名の特定に参照されていない旨の警告を信頼性情報として出力することが好ましい。

過去に得られた検査画像である症例画像を含む複数の症例の中から、対象画像と類似する症例画像を含む類似症例を検索する類似症例検索装置より、類似症例を取得する類似症例取得部を備えることが好ましい。

症例は疾患名を含み、類似症例取得部は、類似症例を出力制御部に出力し、出力制御部は、類似症例のうちの１つの選択を受け付ける類似症例選択画面を出力し、受付部は、類似症例選択画面において選択された類似症例に含まれる疾患名を、医師が特定した疾患名として受け付けることが好ましい。

症例は、疾患名と症例画像内に存在する病変である症例病変の種類を含み、類似症例取得部は、類似症例を情報管理部に出力し、情報管理部は、類似症例取得部からの類似症例に含まれる疾患名と症例病変の種類に基づいて登録病変情報を更新し、比較部は、更新後の登録病変情報から情報管理部が読み出した登録病変の種類と、種類取得部が取得した抽出病変の種類とを比較することが好ましい。

登録病変情報には、疾患名毎に登録病変の発生頻度が登録されており、出力制御部は、抽出病変にあり、登録病変にない種類の病変である非参照病変の発生頻度に応じて、信頼性情報の出力態様を異ならせることが好ましい。

出力制御部は、信頼性情報を表示する情報表示画面を出力し、情報表示画面において、抽出病変にあり、登録病変にない種類の病変である非参照病変が存在する対象画像を表示するためのリンクを設けることが好ましい。

出力制御部は、リンクが選択されたことに応じて、非参照病変が存在する対象画像を表示する画像表示画面を出力し、画像表示画面において、非参照病変とそれ以外の病変とを異なる態様で表示することが好ましい。

本発明の診断支援装置の作動方法は、医師の読影の対象となっている１人の患者の検査画像である対象画像を医師が視認して特定した疾患名の入力を受け付ける受付ステップと、対象画像を画像解析して抽出した、対象画像内に存在する病変である抽出病変の種類を取得する種類取得ステップと、疾患名と、疾患名に対応する病変である登録病変とが登録された登録病変情報を管理する情報管理ステップであり、受付ステップで受け付けた疾患名に対応する登録病変を読み出す情報管理ステップと、情報管理ステップで読み出した登録病変の種類と、種類取得ステップで取得した抽出病変の種類とを比較する比較ステップと、比較ステップによる比較結果に基づいて、受付ステップで受け付けた疾患名の信頼性に関する信頼性情報を出力する出力制御ステップとを備える。

本発明の診断支援装置の作動プログラムは、医師の読影の対象となっている１人の患者の検査画像である対象画像を医師が視認して特定した疾患名の入力を受け付ける受付機能と、対象画像を画像解析して抽出した、対象画像内に存在する病変である抽出病変の種類を取得する種類取得機能と、疾患名と、疾患名に対応する病変である登録病変とが登録された登録病変情報を管理する情報管理機能であり、受付機能で受け付けた疾患名に対応する登録病変を読み出す情報管理機能と、情報管理機能が読み出した登録病変の種類と、種類取得機能が取得した抽出病変の種類とを比較する比較機能と、比較機能による比較結果に基づいて、受付機能で受け付けた疾患名の信頼性に関する信頼性情報を出力する出力制御機能とを、コンピュータに実行させる。

本発明の診断支援システムは、医師の診断を支援する診断支援装置と、診断支援装置にネットワークを介して接続され、医師が操作するクライアント端末とを備える診断支援システムにおいて、医師の読影の対象となっている１人の患者の検査画像である対象画像を医師が視認して特定した疾患名の入力を受け付ける受付部と、対象画像を画像解析して抽出した、対象画像内に存在する病変である抽出病変の種類を取得する種類取得部と、疾患名と、疾患名に対応する病変である登録病変とが登録された登録病変情報を管理する情報管理部であり、受付部で受け付けた疾患名に対応する登録病変を読み出す情報管理部と、情報管理部が読み出した登録病変の種類と、種類取得部が取得した抽出病変の種類とを比較する比較部と、比較部による比較結果に基づいて、受付部で受け付けた疾患名の信頼性に関する信頼性情報を出力する出力制御部とを備える。

本発明によれば、対象画像を画像解析して抽出した、対象画像内に存在する病変である抽出病変の種類と、医師が特定した疾患名に対応する登録病変の種類との比較結果に基づいて、医師が特定した疾患名の信頼性に関する情報を出力するので、医師が特定した疾患名の信頼性を確保することが可能な診断支援装置とその作動方法および作動プログラム、並びに診断支援システムを提供することができる。

診断支援サーバを含む医療情報システムを示す図である。 症例の内容を示す図である。 検査から疾患名の特定に至るまでの流れを示す説明図である。 類似症例の検索要求の内容を示す図である。 疾患名の評価要求の内容を示す図である。 対象画像を読影する際に表示される読影画面を示す図である。 診断支援サーバを構成するコンピュータを示すブロック図である。 診断支援サーバのＣＰＵの機能を示すブロック図である。 登録病変情報の内容を示す図である。 類似症例検索機能部のブロック図である。 診断支援機能部のブロック図である。 各画像解析部の画像解析の対象と、抽出する病変を説明するための図である。 比較部の機能を説明するための図である。 第１の比較結果の例を示す図である。 第２の比較結果の例を示す図である。 第３の比較結果の例を示す図である。 類似症例が表示された読影画面を示す図である。 第１の比較結果の場合の情報表示画面を示す図である。 第１の比較結果の場合の情報表示画面が出力されるまでの流れを示す説明図である。 第２の比較結果の場合の情報表示画面を示す図である。 第２の比較結果の場合の情報表示画面が出力されるまでの流れを示す説明図である。 非参照病変が存在する対象画像のリンクが選択された場合の読影画面を示す図である。 第３の比較結果の場合の情報表示画面を示す図である。 第３の比較結果の場合の情報表示画面が出力されるまでの流れを示す説明図である。 類似症例検索機能部の処理手順を示すフローチャートである。 診断支援機能部の処理手順を示すフローチャートである。 選択ボタンが設けられた類似症例表示領域を示す図である。 類似症例の疾患名が入力ボックスに自動的に入力される様子を示す図である。 類似症例に基づいて登録病変情報を更新する第３実施形態を示すブロック図である。 登録病変情報を更新する様子を示す説明図である。 全ての症例に基づいた登録病変情報と、類似症例に基づいた更新登録病変情報を示す図である。 更新登録病変情報を用いた場合の情報表示画面が出力されるまでの流れを示す説明図である。 登録病変情報を用いた場合の具体例を示す図である。 更新登録病変情報を用いた場合の具体例を示す図である。 ある疾患の重症度と病変の関係を示す表である。 更新登録病変情報を用いた場合の効果を説明するための図である。 更新登録病変情報を用いた場合の効果を説明するための図である。 登録病変の発生頻度が登録された登録病変情報を示す図である。 非参照病変の発生頻度に応じて、信頼性情報の出力態様を異ならせる例を示す図である。 非参照病変の発生頻度に応じて、信頼性情報の出力態様を異ならせる例を示す図である。 病変の抽出結果を表示した読影画面を示す図である。

［第１実施形態］
図１において、医療情報システム２は、診療科１０や検査科１１を有する医療施設に構築される。医療情報システム２は、クライアント端末に相当し、診療科１０に設置された診療科端末１２と、検査科１１に設置されたモダリティ１３およびオーダ管理端末１４と、検査画像データベース（以下、ＤＢ（Data Base）と略す）サーバ１５と、症例ＤＢサーバ１６と、診断支援装置および類似症例検索装置に相当する診断支援サーバ１７とで構成される。これらは医療施設内に敷設されたＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワーク１８を介して相互接続されている。

診療科端末１２は、診断支援サーバ１７と診断支援システム１９を構成する。診療科端末１２は、診療科１０の医師ＤＲ（図３参照）による電子カルテや読影レポートの入力、閲覧の他、医師ＤＲが検査科１１に対して各種医療検査を依頼するための検査オーダの発行に利用される。また、診療科端末１２は、モダリティ１３で撮影された検査画像２０や、診断支援サーバ１７から出力された後述する類似症例および信頼性情報の閲覧にも利用される。

モダリティ１３は、検査画像２０として断層画像を撮影するＣＴ（Computed tomography）装置やＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、検査画像２０として単純Ｘ線透視画像を撮影する単純Ｘ線撮影装置等である。オーダ管理端末１４は、診療科端末１２で発行された検査オーダを受け付けて、受け付けた検査オーダを管理する。検査オーダは、例えば、個々の検査オーダを識別するためのオーダＩＤ（Identification data）、当該検査オーダを発行した診療科端末１２のＩＤまたは医師ＤＲの医師ＩＤ、当該検査オーダによる撮影の対象の患者の患者ＩＤ、経過観察等の検査目的、頭部、胸部等の撮影部位、仰向け、うつ伏せ等の向きといった各種項目を有する。検査科１１の技師は、オーダ管理端末１４で検査オーダの内容を確認し、確認した検査オーダに応じた撮影条件をモダリティ１３に設定して検査画像２０の撮影を行う。

モダリティ１３で検査画像２０の撮影を行う場合には、撮影の対象の患者の患者ＩＤ、撮影を担当する技師の技師ＩＤといった情報が技師により入力される。入力された情報は、検査画像２０に付帯情報として関連付けられる。

検査画像２０は、例えばＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）規格のデータファイル形式で作成される。ＤＩＣＯＭ規格のデータファイルには、検査画像２０本体のデータを格納する領域の他に、付帯情報を格納する領域が設けられている。付帯情報には、患者ＩＤ、患者名、患者の性別、年齢、身長、体重といった患者情報や、オーダＩＤ、医師ＩＤ、検査日時、検査目的、撮影部位および向き、撮影条件、技師ＩＤ、医療検査の種類（ＣＴ、ＭＲＩ等のモダリティ１３の種類）といった検査情報、並びに個々の検査画像２０を識別するための画像ＩＤが含まれる。画像ＩＤは、検査画像２０の撮影時にモダリティ１３により自動的に付される。モダリティ１３は、検査画像２０を検査画像ＤＢサーバ１５に送信する。

検査画像２０は、単純Ｘ線撮影装置のように１つの検査オーダで１枚だけ撮影される場合もあれば、ＣＴ装置やＭＲＩ装置のように複数枚撮影される場合もある。後者の場合は、複数枚に共通する数字または記号と、通し番号とで構成される画像ＩＤを付し、複数枚を１つの検査オーダで撮影した１セットの検査画像２０として扱う。

検査画像ＤＢサーバ１５は、いわゆるＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）サーバであり、モダリティ１３からの検査画像２０を複数格納する検査画像ＤＢ２１を有する。検査画像ＤＢサーバ１５は、検査画像２０を診療科端末１２に送信する。

症例ＤＢサーバ１６は、症例２２を複数格納する症例ＤＢ２３を有する。症例ＤＢサーバ１６は、症例２２を診断支援サーバ１７に送信する。

図２において、症例２２には、症例ＤＢサーバ１６によって、個々の症例２２を識別するための症例ＩＤが付される。症例２２は、症例画像２０Ｃ、症例病変情報、および読影レポート情報を含む。症例画像２０Ｃは、過去に読影された検査画像２０である。図２では、ＣＴ装置で撮影した画像ＩＤ「Ｆ００１-１〜Ｆ００１-２０」の２０枚の断層画像を１セットとした症例画像２０Ｃを例示している。

症例病変情報は、症例画像２０Ｃ内に存在する病変である症例病変に関する情報である。症例病変情報は、個々の症例病変を識別するための病変ＩＤ、症例病変の種類、および症例病変の特徴量ＺＣを含む。図２では、症例病変の種類としてすりガラス状陰影、浸潤影等が登録された例を示している。

症例病変の種類は、過去の読影の際に診断支援サーバ１７の第２画像解析部７６（図１１参照）で特定したものである。症例病変の特徴量ＺＣも同様に、過去の読影の際に診断支援サーバ１７の特徴量算出部６８（図１０参照）で算出したものである。

病変の種類は、上記のすりガラス状陰影、浸潤影の他に、腫瘤影、小結節影、網状影、線状影、点状影、蜂窩肺、嚢胞、気腫、気胸、ブラ、空洞、気管支壁肥厚、気管支拡張、牽引性気管支拡張、気管支透亮像、胸膜肥厚、胸水等がある（図９参照）。

特徴量Ｚは、図２でＺＣ１１、ＺＣ２１、ＺＣ３１、・・・と示したように複数種類ある。こうした複数種類の特徴量Ｚを要素とする多次元ベクトルは、特徴ベクトルと呼ばれる。特徴量Ｚは、例えば、病変の面積、全体に占める病変の割合、病変の長径、短径といった病変の大きさに関するもの、他の病変との距離、胸壁との距離、上葉、中葉、下葉、Ｓ１、Ｓ２等の所属する肺葉といった病変の位置に関するもの、病変の濃度（画素値）の平均値、標準偏差といった濃度に関するものがある。以上は病変の種類によらず各病変で共通する特徴量の例である。病変の種類によっては、病変辺縁の凹凸度、病変と正常部との境界の濃度勾配、本数や長さ等のスピキュラの程度、空洞の大きさといった特徴量が個別に加えられる場合がある。なお、図２の特徴量ＺＣに付された数字のうちの最上桁の数字は特徴量の種類を示し、最上桁以降の数字は病変ＩＤの数字と同じであり、その特徴量ＺＣがどの病変ＩＤの病変のものかを示している。後述する対象病変の特徴量ＺＴ（図１０参照）についても同様である。

読影レポート情報は、過去の読影で医師ＤＲが作成した読影レポートの情報である。読影レポート情報は、個々の読影レポートを識別するためのレポートＩＤ、所見、および疾患名を含む。所見および疾患名は、医師ＤＲが症例画像２０Ｃを読影した結果である。所見は、症例画像２０Ｃ内に存在する病変の位置、大きさ、種類等を文章で記述したものである。疾患名は、所見を踏まえて医師ＤＲが診断を下した病名である。図２では、所見として「左中葉にすりガラス状陰影・・・」、疾患名として細菌性肺炎が登録された例を示している。

検査から疾患名の特定に至るまでの流れを図３に示す。まず、検査オーダにしたがってモダリティ１３による撮影が行われ、これにより検査画像２０がモダリティ１３から出力される（ステップＳＡ１）。検査画像２０はモダリティ１３から検査画像ＤＢサーバ１５に送信され、検査画像ＤＢサーバ１５により検査画像ＤＢ２１に格納される（ステップＳＡ２）。

検査画像ＤＢサーバ１５は、検査画像２０が検査画像ＤＢ２１に格納された旨の画像格納通知をオーダ管理端末１４に送信する（ステップＳＡ３）。この画像格納通知を受け取ると、オーダ管理端末１４は、検査オーダを発行した診療科端末１２に検査終了通知を送信する（ステップＳＡ４）。画像格納通知および検査終了通知には、検査画像２０の画像ＩＤやオーダＩＤが付されている。

医師ＤＲは、診療科端末１２を通じて検査終了通知を確認し、検査終了通知に付された画像ＩＤやオーダＩＤを含む検査画像２０の読影を開始する。以下、読影の対象となっている検査画像２０を対象画像２０Ｔと表現する。

医師ＤＲは、診療科端末１２を通じて、対象画像２０Ｔの取得要求を検査画像ＤＢサーバ１５に送信する（ステップＳＡ５）。検査画像ＤＢサーバ１５は、対象画像２０Ｔの取得要求を受け付け、これに対応した対象画像２０Ｔを検査画像ＤＢ２１の検査画像２０の中から検索する。そして、検索した対象画像２０Ｔを、取得要求を送信した診療科端末１２に送信する（ステップＳＡ６）。対象画像２０Ｔの取得要求は、検査画像２０の付帯情報の各種項目、例えばオーダＩＤや画像ＩＤを含む。検査画像ＤＢサーバ１５は、取得要求のオーダＩＤや画像ＩＤと一致する検査画像２０を対象画像２０Ｔとして出力する。

医師ＤＲは、診療科端末１２を通じて対象画像２０Ｔを閲覧する。患者が何らかの疾患に罹っている場合、対象画像２０Ｔ内には疾患の症状を現す病変（以下、対象病変という）が存在する。対象病変を認めた場合、医師ＤＲは、疾患名の特定の参考とするために、診療科端末１２を通じて、類似症例の検索要求を診断支援サーバ１７に送信する（ステップＳＡ７）。類似症例は、対象画像２０Ｔと類似する症例画像２０Ｃを含む症例２２である。

診断支援サーバ１７は、類似症例の検索要求を受け付ける。診断支援サーバ１７は、症例２２の取得要求を症例ＤＢサーバ１６に送信する（ステップＳＡ８）。症例ＤＢサーバ１６は、症例２２の取得要求を受け付け、症例ＤＢ２３内の全ての症例２２を診断支援サーバ１７に送信する（ステップＳＡ９）。診断支援サーバ１７は、全ての症例２２の中から、対象画像２０Ｔと類似する症例画像２０Ｃを含む症例２２、すなわち類似症例を検索する。診断支援サーバ１７は、検索した類似症例を、検索要求を送信した診療科端末１２に送信する（ステップＳＡ１０）。

医師ＤＲは、診療科端末１２を通じて類似症例を閲覧する。医師ＤＲは、自ら対象画像２０Ｔを視認して発見した対象病変、診断支援サーバ１７からの類似症例、並びに自らの医学的知識および経験等に基づき、疾患名を特定する（ステップＳＡ１１）。医師ＤＲが特定した疾患名が診療科端末１２に入力され、後述する所定の操作がなされた場合、特定された疾患名の評価要求が診療科端末１２から診断支援サーバ１７に送信される（ステップＳＡ１２）。

診断支援サーバ１７は、疾患名の評価要求を受け付ける。診断支援サーバ１７は、疾患名の信頼性に関する信頼性情報を、評価要求を送信した診療科端末１２に送信する（ステップＳＡ１３）。

医師ＤＲは、診療科端末１２を通じて信頼性情報を閲覧する。医師ＤＲは、信頼性情報の内容に応じて、ステップＳＡ１１で特定した疾患名をそのままとするか、ステップＳＡ１１で特定した疾患名を修正する（ステップＳＡ１４）。

図４において、診療科端末１２から診断支援サーバ１７に送信される類似症例の検索要求には、対象画像２０Ｔと領域情報２５が含まれる。領域情報２５は、診療科端末１２を通じて医師ＤＲが指定した対象画像２０Ｔ内の関心領域ＲＯＩ（Region Of Interest、図６参照）の情報である。領域情報２５は、例えば、対象画像２０Ｔを構成する画素の位置を二次元または三次元座標で表現した座標情報である。また、図５において、診療科端末１２から診断支援サーバ１７に送信される疾患名の評価要求には、対象画像２０Ｔと疾患名が含まれる。

対象画像２０Ｔの読影は、図６に示す読影画面３０によって行われる。読影画面３０は、検査画像ＤＢサーバ１５からの対象画像２０Ｔ、および診断支援サーバ１７からの類似症例と信頼性情報を医師ＤＲが閲覧し、かつ読影レポートを作成するためのもので、診療科端末１２のディスプレイに表示される。

読影画面３０は、画像表示領域３１、類似症例表示領域３２、およびレポート作成領域３３を有する。画像表示領域３１は中央、類似症例表示領域３２は右側、レポート作成領域３３は左側にそれぞれ配置されている。なお、これらの領域３１〜３３の配置レイアウトや占有面積は、医師ＤＲが自由に変更することが可能である。

画像表示領域３１には、検査終了通知に付された画像ＩＤやオーダＩＤを入力するための入力ボックス３４、および検索ボタン３５が設けられている。入力ボックス３４に所望の画像ＩＤやオーダＩＤを入力して検索ボタン３５をカーソル３６で選択すると、対象画像２０Ｔの取得要求が検査画像ＤＢサーバ１５に送信される。画像表示領域３１には、取得要求に対応する対象画像２０Ｔとその画像ＩＤが表示される。複数枚を１セットとする対象画像２０Ｔの場合、例えばスクロール操作やコマ送り操作により、画像表示領域３１に表示される対象画像２０Ｔをセット内で切り替えることが可能である。

類似症例表示領域３２の上部には、領域指定ボタン３７、指定クリアボタン３８、および類似症例検索ボタン３９が設けられている。領域指定ボタン３７は関心領域ＲＯＩを指定するための操作ボタンであり、指定クリアボタン３８は指定した関心領域ＲＯＩを取り消すための操作ボタンである。領域指定ボタン３７をカーソル３６で選択すると、画像表示領域３１の対象画像２０Ｔの任意の領域を指定する領域指定操作が可能となる。

領域指定操作は、例えば、対象画像２０Ｔ内で医師ＤＲが視認した対象病変を含む領域の外周を囲むように、カーソル３６により複数の制御点を指定することで行われる。この複数の制御点を通る、一点鎖線で示す滑らかな曲線を描くスプラインの内側が、関心領域ＲＯＩとして指定される。対象画像２０Ｔ内に複数の対象病変が存在する場合、医師ＤＲは、疾患の鑑別に重要と思われる代表的な病変を含む領域を関心領域ＲＯＩとして指定する。

スプラインによる関心領域ＲＯＩの指定後、類似症例検索ボタン３９をカーソル３６で選択すると、そのとき画像表示領域３１に表示されている対象画像２０Ｔと、スプラインで指定された関心領域ＲＯＩの情報、すなわち領域情報２５とを含む類似症例の検索要求が診断支援サーバ１７に送信される。なお、関心領域ＲＯＩは、１つの対象画像２０Ｔに対して複数指定することが可能である。

類似症例表示領域３２の下部には、検索要求に応じて診断支援サーバ１７で検索された類似症例が表示される（図１７参照）。

レポート作成領域３３には、所見の入力ボックス４０および疾患名の入力ボックス４１が設けられている。また、下部には、確定保存ボタン４２および一時保存ボタン４３が設けられている。確定保存ボタン４２をカーソル３６で選択すると、そのとき画像表示領域３１に表示されている対象画像２０Ｔと、入力ボックス４１に入力されている疾患名とを含む疾患名の評価要求が診断支援サーバ１７に送信される。一時保存ボタン４３を選択すると、そのとき入力ボックス４０に入力されている所見、および入力ボックス４１に入力されている疾患名が、例えば診療科端末１２のストレージデバイスに一時保存される。

図７において、診断支援サーバ１７を構成するコンピュータは、ストレージデバイス４５、メモリ４６、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４７、および通信部４８を備えている。これらはデータバス４９を介して相互接続されている。

ストレージデバイス４５は、診断支援サーバ１７を構成するコンピュータに内蔵、またはケーブルやネットワークを通じて接続されたハードディスクドライブ、もしくはハードディスクドライブを複数台連装したディスクアレイである。ストレージデバイス４５には、オペレーティングシステム等の制御プログラムや、各種アプリケーションプログラム（以下、ＡＰと略す）、およびこれらのプログラムに付随する各種データ等が記憶されている。

メモリ４６は、ＣＰＵ４７が処理を実行するためのワークメモリである。ＣＰＵ４７は、ストレージデバイス４５に記憶されたプログラムをメモリ４６へロードして、プログラムにしたがった処理を実行することにより、コンピュータの各部を統括的に制御する。

通信部４８は、ネットワーク１８を介した診療科端末１２等との各種情報の伝送制御を行うネットワークインターフェースである。通信部４８は、症例ＤＢサーバ１６から症例２２を、診療科端末１２から類似症例の検索要求および疾患名の評価要求をそれぞれ受信し、症例ＤＢサーバ１６に症例２２の取得要求を、診療科端末１２に類似症例および信頼性情報をそれぞれ送信する。

図８において、診断支援サーバ１７のストレージデバイス４５には、ＡＰとして作動プログラム５５が記憶されている。作動プログラム５５は、診断支援サーバ１７を構成するコンピュータを、類似症例検索装置および診断支援装置として機能させるためのＡＰである。ストレージデバイス４５には、作動プログラム５５の他に、登録病変情報５６（図９参照）が記憶されている。

作動プログラム５５が起動されると、診断支援サーバ１７のＣＰＵ４７は、メモリ４６等と協働して、類似症例検索装置として機能する類似症例検索機能部６０、および診断支援装置として機能する診断支援機能部６１を構築する。

図９において、登録病変情報５６には、疾患名と、疾患名に対応する病変である登録病変とが登録されている。例えば細菌性肺炎にはすりガラス状陰影と浸潤影が登録されている。登録病変情報５６は、病変の種類と疾患との対応関係を、症例ＤＢ２３に格納済みの全ての症例２２を参照して事前に調べ、さらに医師ＤＲの意見や最新の医学的知見を取り入れる等して作成したものである。登録病変には、間質性肺炎の蜂窩肺のように特定の疾患名にのみ登録されているものもあれば、浸潤影のように複数の疾患名に共通して登録されているものもある。

図１０に示すように、類似症例検索機能部６０は、検索要求受付部６５、症例取得部６６、第１画像解析部６７、特徴量算出部６８、類似度算出部６９、および検索部７０を有する。

検索要求受付部６５は、診療科端末１２からの類似症例の検索要求を受け付ける。検索要求受付部６５は、類似症例の検索要求を受け付けた旨の通知を症例取得部６６に出力する。また検索要求受付部６５は、類似症例の検索要求を第１画像解析部６７に出力する。

類似症例の検索要求を受け付けた旨の通知を検索要求受付部６５から受けた場合、症例取得部６６は、症例ＤＢサーバ１６に症例２２の取得要求を出力する。そして、取得要求に応じて症例ＤＢサーバ１６から送信された症例２２を取得する。症例取得部６６は、症例２２を類似度算出部６９および検索部７０に出力する。

第１画像解析部６７は、類似症例の検索要求に含まれる領域情報２５で示された関心領域ＲＯＩを画像解析し、関心領域ＲＯＩ内の対象病変を抽出する。第１画像解析部６７は、関心領域ＲＯＩ内の対象病変の抽出の過程で、関心領域ＲＯＩ内の対象病変の種類を特定する。以下、第１画像解析部６７が抽出した関心領域ＲＯＩ内の対象病変を、参照病変と表現する。

第１画像解析部６７は、まず、関心領域ＲＯＩを複数の小領域、例えば画素数個分の正方領域に分割する。次いで、分割した各小領域の濃度に関する特徴量、例えば濃度の平均値、最大値、最小値、最頻値、標準偏差等を算出する。

続いて、算出した特徴量に基づき、各小領域が属する病変の種類を特定する。併せて、各小領域が正常肺野、動脈、胸壁、縦隔等のいずれに該当するかも特定する。こうした特定には、例えばＡｄａＢｏｏｓｔ（Adaptive Boosting）や深層学習（Deep Learning）といった機械学習アルゴリズムを用いる。すなわち、種類が確定している病変とその特徴量の組、正常肺野、動脈、胸壁、縦隔等とそれらの特徴量の組、あるいは検査画像２０自体をサンプルデータとして複数入力して、種類と特徴量との関係性を学習させておき、算出した特徴量に応じた種類を返答させる。なお、最初に胸壁、縦隔等と肺部とを識別し、そのうえで正常肺野と病変部とを識別して、さらに病変部の種類を特定する等、画像解析を段階的に行ってもよい。

最後に、同じ種類と特定された、ひとかたまりの小領域を１つの参照病変として抽出する（正常肺野、動脈、胸壁、縦隔等も同様）。第１画像解析部６７は、抽出した参照病変に病変ＩＤを付し、参照病変の座標情報と特定した種類を病変ＩＤと関連付けたものを、抽出結果として特徴量算出部６８に出力する。また、正常肺野、動脈、胸壁、縦隔等の座標情報も、抽出結果として特徴量算出部６８に出力する。

特徴量算出部６８は、参照病変の特徴量ＺＴを算出する。参照病変が複数ある場合、特徴量算出部６８は、複数の参照病変のそれぞれについて特徴量ＺＴを算出する。特徴量算出部６８は、算出した参照病変の特徴量ＺＴを類似度算出部６９に出力する。

類似度算出部６９は、症例取得部６６からの症例病変の特徴量ＺＣと、特徴量算出部６８からの参照病変の特徴量ＺＴとに基づいて、症例画像２０Ｃと対象画像２０Ｔの類似度を算出する。類似度算出部６９は、全ての症例２２の症例画像２０Ｃと対象画像２０Ｔとの各々の類似度を算出する。類似度算出部６９は、算出した類似度を検索部７０に出力する。

類似度算出部６９は、例えば特開２０１５−１９１２８５号公報に記載の方法で類似度を算出する。特開２０１５−１９１２８５号公報に記載の方法とは、まず、症例病変と参照病変との個別の類似度である個別類似度を算出し、算出した個別類似度に基づいて、症例画像２０Ｃと対象画像２０Ｔとの総合的な類似度である総合類似度を算出する、というものである。症例病変と参照病変がそれぞれ複数あった場合、個別類似度は、症例病変と参照病変の各々の組について算出される。例えば症例病変と参照病変がそれぞれ３個あった場合、３×３＝９個の個別類似度が算出される。

個別類似度としては、例えば、参照病変の複数種類の特徴量ＺＴｉ（ｉは特徴量の種類）と症例病変の複数種類の特徴量ＺＣｉとの差分（ＺＴｉ−ＺＣｉ）の二乗の総和の平方根、すなわち特徴量ＺＴｉを要素とする特徴ベクトルと特徴量ＺＣｉを要素とする特徴ベクトルとの距離が算出される。この場合、個別類似度の値が小さい（特徴量ＺＴｉを要素とする特徴ベクトルと特徴量ＺＣｉを要素とする特徴ベクトルとの距離が短い）ほど、参照病変と症例病変の類似性が高いといえる。総合類似度としては、例えば、個別類似度の総和が算出される。なお、特徴量ＺＴｉ、ＺＣｉは個別類似度の算出前に正規化され、差分（ＺＴｉ−ＺＣｉ）の二乗に適当な係数Ｗｉが乗算される等、必要に応じて値が調整される。

なお、種類が同じ参照病変と症例病変の個別類似度のみを算出してもよい。この場合は、第１画像解析部６７の参照病変の抽出結果を類似度算出部６９にも出力し、症例取得部６６からの症例病変の種類と、第１画像解析部６７からの抽出結果に含まれる参照病変の種類とを照らし合わせる。また、対象病変の特徴量ＺＴｉと症例病変の特徴量ＺＣｉの相関係数を、個別類似度として算出してもよい。この場合は上記の特徴ベクトル間の距離の場合とは逆に、個別類似度の値が大きい（特徴量ＺＴｉと特徴量ＺＣｉに相関がある）ほど、参照病変と症例病変の類似性が高い。

類似度を算出する際には、特開２０１６−０４５６６２号公報に記載の方法を組み合わせて用いてもよい。特開２０１６−０４５６６２号公報に記載の方法とは、対象画像２０Ｔ内に、ある特定の種類の病変が存在する第１存在確率を統計的な手法により算出する。そして、第１存在確率と、これと同様にして算出した、症例画像２０Ｃ内に、ある特定の種類の病変が存在する第２存在確率とに基づいて、ある特定の種類の病変が対象画像２０Ｔおよび症例画像２０Ｃの両方に存在する併存確率、またはある特定の種類の病変が対象画像２０Ｔおよび症例画像２０Ｃのうちの一方にのみ独立して存在する非併存確率のうちの少なくとも１つを類似度として算出する、というものである。この方法を組み合わせれば、より類似度の精度を高めることができる。

検索部７０は、類似度に基づいて、症例取得部６６からの全ての症例２２の中から類似症例を検索する。例えば類似度が上位１０位までの症例２２を類似症例として検索する。検索部７０は、類似症例を診断支援機能部６１に出力する。

図１１に示すように、診断支援機能部６１は、評価要求受付部７５、第２画像解析部７６、情報管理部７７、比較部７８、類似症例取得部７９、および画面出力制御部８０を有する。

評価要求受付部７５は、診療科端末１２からの疾患名の評価要求を受け付ける。図５で示したように、疾患名の評価要求には疾患名が含まれる。すなわち、評価要求受付部７５は、医師ＤＲが対象画像２０Ｔを視認して特定した疾患名の入力を受け付ける受付部に相当し、受付機能を担う。評価要求受付部７５は、疾患名の評価要求を第２画像解析部７６および比較部７８に出力する。

第２画像解析部７６は、類似症例検索機能部６０の第１画像解析部６７と同じ構成であり、第１画像解析部６７と同じ方法で対象病変を抽出し、その過程で対象病変の種類を特定する。

ただし、第１画像解析部６７と第２画像解析部７６とでは、画像解析の対象が異なる。すなわち、図１２の左側に示すように、第１画像解析部６７は、対象画像２０Ｔの一部領域である関心領域ＲＯＩが画像解析の対象であるのに対して、図１２の右側に示すように、第２画像解析部７６は、対象画像２０Ｔの全領域が画像解析の対象である。この対象画像２０Ｔの全領域とは、対象画像２０Ｔが単純Ｘ線透視画像のような１枚の検査画像２０であった場合は、文字通り１枚の検査画像２０の全領域を指す。一方、図１２に示すように対象画像２０Ｔが断層画像のように複数枚を１セットとする検査画像２０であって、関心領域ＲＯＩがそのうちの１枚の検査画像２０の一部領域であった場合は、セットを構成する全ての検査画像２０が全領域に該当し、第２画像解析部７６の画像解析の対象となる。

このように、第２画像解析部７６は、対象画像２０Ｔの全領域を画像解析の対象とするので、関心領域ＲＯＩを画像解析の対象とする第１画像解析部６７が抽出した参照病変はもちろんのこと、参照病変以外の他の対象病変も抽出する可能性がある。以下、参照病変と区別するために、第２画像解析部７６が抽出した対象病変を、抽出病変と表現する。

第２画像解析部７６は、抽出病変の抽出の過程でその種類を特定するので、抽出病変の種類を取得する種類取得部に相当し、種類取得機能を担う。

第２画像解析部７６は、第１画像解析部６７と同様に、抽出病変に病変ＩＤを付し、抽出病変の座標情報と特定した種類を病変ＩＤと関連付けたものを、抽出結果として比較部７８に出力する。

情報管理部７７は、登録病変情報５６を管理する情報管理機能を担う。情報管理部７７は、比較部７８からの登録病変の読出指示を受け付ける。情報管理部７７は、読出指示に応じた登録病変を登録病変情報５６から読み出し、読み出した登録病変を比較部７８に出力する。

比較部７８は比較機能を担う。具体的には図１３に示すように、比較部７８は、評価要求受付部７５からの評価要求に含まれる疾患名と対応する登録病変の読出指示を情報管理部７７に出力する。そして、この読出指示に応じて情報管理部７７から出力された登録病変を受け取る。一方で第２画像解析部７６から抽出病変の抽出結果を受け取る。比較部７８は、情報管理部７７からの登録病変の種類と、第２画像解析部７６からの抽出病変の種類とを比較する。比較部７８は、比較結果を画面出力制御部８０に出力する。

同じ種類の抽出病変が複数個あった場合、比較部７８は、種類としては１種とカウントする。例えば抽出病変としてすりガラス状陰影が３個、網状影が２個あった場合、抽出病変の種類は、すりガラス状陰影、網状影の２種である。

比較部７８から出力される比較結果には３通りある。第１は、例えば登録病変、抽出病変がともにＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの図１４に示す場合のように、登録病変の種類と、抽出病変の種類とが過不足なく一致した場合（登録病変＝抽出病変）に出力される比較結果（以下、第１の比較結果という）である。第２は、例えば登録病変がＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、抽出病変がＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅの図１５に示す場合のように、抽出病変にあり、登録病変にない種類の病変である非参照病変（図１５では病変Ｅ）があった場合（登録病変＜抽出病変）に出力される比較結果（以下、第２の比較結果という）である。第３は、例えば登録病変がＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｆ、抽出病変がＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの図１６に示す場合のように、第２の比較結果の場合とは反対に、登録病変にあり、抽出病変にない種類の病変である非抽出病変（図１６では病変Ｆ）があった場合（登録病変＞抽出病変）に出力される比較結果（以下、第３の比較結果という）である。

非参照病変は、医師ＤＲが特定した疾患名に対応する登録病変にはなく、第２画像解析部７６で自動抽出した抽出病変にはあるので、医師ＤＲが見落としたか、あるいは存在には気付いたもののケアレスミス等で考慮に入れることなく疾患名を特定した可能性が高い対象病変であるといえる。一方、非抽出病変は、登録病変にはあるが抽出病変にはないので、医師ＤＲが正常肺野を病変部と誤認し、誤認した病変部も考慮に入れて疾患名を特定した可能性が高い対象病変であるといえる。もしくは、非抽出病変は、第２画像解析部７６の抽出性能では抽出不可能な対象病変であるといえる。

類似症例取得部７９は、類似症例検索機能部６０の検索部７０から出力された類似症例を取得する類似症例取得機能を担う。類似症例取得部７９は、取得した類似症例を画面出力制御部８０に出力する。

画面出力制御部８０は出力制御部に相当する。画面出力制御部８０は、類似症例取得部７９からの類似症例を読影画面３０の類似症例表示領域３２に表示させる。すなわち図１７に示す読影画面３０のように、画面出力制御部８０は、類似症例表示領域３２の下部に、類似度が1位のものから順に類似症例をリスト表示する。類似症例は、具体的には症例画像２０Ｃと疾患名の組である。この類似症例表示領域３２に表示された症例画像２０Ｃは、カーソル３６で選択することが可能である。症例画像２０Ｃが選択された場合、例えば、読影画面３０とは別の画面で、フルサイズの症例画像２０Ｃが表示される。なお、符号８５は、類似症例表示領域３２に一度に表示しきれない類似症例をスクロール表示するためのスクロールバーである。

また、画面出力制御部８０は、比較部７８からの比較結果に基づいて、評価要求受付部７５で受け付けた疾患名の信頼性に関する信頼性情報を出力する出力制御機能を担う。

図１８、図２０、および図２３に示すように、画面出力制御部８０は、信頼性情報の出力の一形態として、信頼性情報を表示する情報表示画面９０Ａ、９０Ｂ、９０Ｃを、評価要求を送信した診療科端末１２に出力する。情報表示画面９０Ａ〜９０Ｃは、診療科端末１２において、確定保存ボタン４２の選択後に読影画面３０上にポップアップ表示される。なお、以下では、特に区別する必要がない場合は情報表示画面９０と表現する。

図１８は、第１の比較結果（登録病変＝抽出病変）の場合に出力される情報表示画面９０Ａを示す。情報表示画面９０Ａには、その上部から中央にかけて、登録病変の種類と、抽出病変の種類とが一致した旨のメッセージ、並びに評価要求受付部７５で受け付けた疾患名の信頼性を記した枠、すなわち信頼性情報９１が表示される。この場合の信頼性情報９１には「信頼性：高」が記される。

情報表示画面９０Ａの下部には、ＯＫボタン９２と戻るボタン９３が設けられている。ＯＫボタン９２をカーソル３６で選択すると、情報表示画面９０Ａおよび読影画面３０の表示が消えて、そのとき入力ボックス４０に入力されていた所見と入力ボックス４１に入力されていた疾患名とが、読影レポート情報として症例２２に確定保存される。確定保存された読影レポート情報は、不正な改ざんを防止するために編集が禁止される。一方、戻るボタン９３をカーソル３６で選択すると、情報表示画面９０Ａの表示が消えて読影画面３０に表示が復帰し、所見および疾患名の修正が可能となる。

図１９は、情報表示画面９０Ａが出力されるまでの流れを簡単にまとめたものである。まず、医師ＤＲは、読影画面３０を通じて対象画像２０Ｔを視認し、疾患名を例えばＮ１と特定する（ステップＳＢ１０、ＳＢ１１）。そして、特定した疾患名Ｎ１を入力ボックス４１に入力し、確定保存ボタン４２を選択する。これにより疾患名Ｎ１の評価要求が診療科端末１２から診断支援サーバ１７に送信され、評価要求受付部７５で受け付けられる（ステップＳＢ１２）。

第２画像解析部７６によって対象画像２０Ｔの全領域が画像解析される。これにより抽出病変が抽出され、かつその種類Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄが特定される（ステップＳＢ１３−１）。そして、この抽出病変の抽出結果が比較部７８に出力される。他方、評価要求に含まれる疾患名Ｎ１と対応する登録病変の種類Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄが情報管理部７７によって登録病変情報５６から読み出され、比較部７８に出力される（ステップＳＢ１４）。

比較部７８では、登録病変の種類Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄと抽出病変の種類Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄとが比較され（ステップＳＢ１５−１）、登録病変の種類と抽出病変の種類とが過不足なく一致したとの比較結果、すなわち第１の比較結果が画面出力制御部８０に出力される（ステップＳＢ１６−１）。これにより画面出力制御部８０から情報表示画面９０Ａが出力される（ステップＳＢ１７−１）。

図２０は、第２の比較結果（登録病変＜抽出病変、非参照病変あり）の場合に出力される情報表示画面９０Ｂを示す。情報表示画面９０Ｂには、抽出病変にあり、登録病変にない非参照病変があった旨のメッセージが表示され、信頼性情報９１には「信頼性：低」が記される。すなわち、非参照病変が疾患名の特定に参照されていない旨の警告が表示される。また、情報表示画面９０Ｂには、非参照病変の種類が表示され、かつ非参照病変が存在する対象画像２０Ｔを表示するためのリンク９４が設けられる。

非参照病変の種類および非参照病変が存在する対象画像２０Ｔは、第２画像解析部７６の抽出病変の抽出結果と比較部７８の比較結果から導き出される。例えば抽出病変がＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅの５種、登録病変がＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの４種であった場合、比較部７８の比較結果から非参照病変は病変Ｅであることが分かる（図２１も参照）。また、病変Ｅが存在する対象画像２０Ｔは第２画像解析部７６の抽出結果の座標情報から分かる。図２０では、非参照病変の種類として網状影が、非参照病変が存在する対象画像２０Ｔとして画像ＩＤ「Ｆ００１-１０」の対象画像２０Ｔが例示されている。

後述するようにリンク９４が戻るボタン９３の代わりとなるため、情報表示画面９０Ｂには戻るボタン９３は設けられておらず、ＯＫボタン９２のみが設けられている。ＯＫボタン９２は、医師ＤＲが信頼性情報９１の「信頼性：低」を見たうえで、医師ＤＲが自ら特定した疾患名に間違いないという確信がある場合に、信頼性情報９１の表示を無視して確定保存を可能とするために設けられている。なお、情報表示画面９０Ｂにはリンク９４のみを設け、ＯＫボタン９２を設けなくてもよい。

図２１は、図１９と同様に、情報表示画面９０Ｂが出力されるまでの流れを簡単にまとめたものである。基本的には図１９と同じであるが、第２画像解析部７６で特定される抽出病変の種類が、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅと異なる（ステップＳＢ１３−２）。比較部７８では、登録病変の種類Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄと抽出病変の種類Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅとが比較され（ステップＳＢ１５−２）、非参照病変Ｅがあるとの比較結果、すなわち第２の比較結果が画面出力制御部８０に出力される（ステップＳＢ１６−２）。これにより画面出力制御部８０から情報表示画面９０Ｂが出力される（ステップＳＢ１７−２）。

情報表示画面９０Ｂのリンク９４をカーソル３６で選択すると、情報表示画面９０Ｂの表示が消える。そして、図２２に示す読影画面３０に表示が切り替わる。

図２２において、読影画面３０の画像表示領域３１には、情報表示画面９０Ｂのリンク９４で示された、非参照病変が存在する対象画像２０Ｔ（この例では画像ＩＤ「Ｆ００１-１０」の対象画像２０Ｔ）が表示される。すなわち図２２に示す読影画面３０は画像表示画面に相当する。

図２２に示す読影画面３０において、非参照病変は円形の枠１００で囲われ、かつ矢印のアノテーション１０１で指し示される。すなわち、非参照病変とそれ以外の病変とが異なる態様で表示される。なお、非参照病変とそれ以外の病変とを異なる態様で表示する方法としては、非参照病変とそれ以外の病変を異なる色で着色する、非参照病変を点滅表示する等の方法を採用してもよい。

図２３は、第３の比較結果（登録病変＞抽出病変、非抽出病変あり）の場合に出力される情報表示画面９０Ｃを示す。情報表示画面９０Ｃには、情報表示画面９０Ｂとは逆に、登録病変にあり、抽出病変にない非抽出病変があった旨のメッセージが表示され、信頼性情報９１には「信頼性：中」が記される。また、情報表示画面９０Ｃには、情報表示画面９０Ａと同じく、ＯＫボタン９２および戻るボタン９３が設けられる。

図２４は、図１９および図２１と同様に、情報表示画面９０Ｃが出力されるまでの流れを簡単にまとめたものである。基本的には図１９および図２１と同じであるが、第２画像解析部７６で特定される抽出病変の種類が、Ａ、Ｂ、Ｃと異なる（ステップＳＢ１３−３）。比較部７８では、登録病変の種類Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄと抽出病変の種類Ａ、Ｂ、Ｃとが比較され（ステップＳＢ１５−３）、非抽出病変Ｄがあるとの比較結果、すなわち第３の比較結果が画面出力制御部８０に出力される（ステップＳＢ１６−３）。これにより画面出力制御部８０から情報表示画面９０Ｃが出力される（ステップＳＢ１７−３）。

画面出力制御部８０は、読影画面３０や情報表示画面９０といった各種画面を、例えば、ＸＭＬ（Extensible Markup Language）等のマークアップ言語によって作成されるウェブ配信用の画面データの形式で出力する。これにより、診療科端末１２では、各種画面をウェブブラウザ上で閲覧することが可能となる。ＸＭＬに代えて、ＪＳＯＮ（JavaScript（登録商標） Object Notation）等の他のデータ記述言語を利用してもよい。

以下、上記構成による診断支援サーバ１７の作用について、図２５および図２６を参照して説明する。まず、作動プログラム５５が起動される。これにより、ＣＰＵ４７に類似症例検索機能部６０および診断支援機能部６１が構築され、診断支援サーバ１７を構成するコンピュータは、類似症例検索装置および診断支援装置として機能する。

医師ＤＲは、診療科端末１２において読影画面３０で対象画像２０Ｔを閲覧し、必要に応じて関心領域ＲＯＩを指定して類似症例検索ボタン３９を選択する。これにより対象画像２０Ｔと類似する症例画像２０Ｃをもつ類似症例の検索要求が診断支援サーバ１７に送信される。

類似症例検索機能部６０の処理手順を示す図２５において、ステップＳＣ１０に示すように、診断支援サーバ１７では、診療科端末１２からの類似症例の検索要求が検索要求受付部６５で受け付けられる。類似症例の検索要求を受け付けた旨の通知が検索要求受付部６５から症例取得部６６に出力され、かつ類似症例の検索要求が検索要求受付部６５から第１画像解析部６７に出力される。

症例取得部６６から症例ＤＢサーバ１６に症例２２の取得要求が出力される。そして、この取得要求に応じて症例ＤＢサーバ１６から送信された症例２２が症例取得部６６で取得される（ステップＳＣ１１）。症例２２は症例取得部６６から類似度算出部６９および検索部７０に出力される。

類似症例の検索要求には関心領域ＲＯＩの領域情報２５が含まれる。この領域情報２５で示された関心領域ＲＯＩが、図１２の左側で示したように第１画像解析部６７で画像解析され、関心領域ＲＯＩ内の対象病変、すなわち参照病変が抽出される（ステップＳＣ１２）。この抽出結果は第１画像解析部６７から特徴量算出部６８に出力される。

特徴量算出部６８では、参照病変の特徴量ＺＴが算出される（ステップＳＣ１３）。参照病変の特徴量ＺＴは特徴量算出部６８から類似度算出部６９に出力される。続いて、類似度算出部６９において、各症例２２の症例画像２０Ｃと対象画像２０Ｔとの類似度が算出される（ステップＳＣ１４）。類似度は検索部７０に出力される。

検索部７０では、類似度に基づいて類似症例が検索される（ステップＳＣ１５）。類似症例は診断支援機能部６１の類似症例取得部７９に出力され、さらに類似症例取得部７９から画面出力制御部８０に出力される。

図１７で示したように、画面出力制御部８０により、読影画面３０の類似症例表示領域３２に類似症例が表示され、読影画面３０の表示が更新される（ステップＳＣ１６）。医師ＤＲは類似症例を閲覧し、場合によっては症例画像２０Ｃを選択して、症例画像２０Ｃをフルサイズ表示して詳細を確認する等し、類似症例の疾患名を手掛かりに、対象画像２０Ｔを撮影した患者の疾患名を特定する。

このように、類似症例検索機能部６０から類似症例を取得し、類似症例を医師ＤＲの閲覧に供するので、疾患名の特定が容易になる。

医師ＤＲは、所見を入力ボックス４０に、特定した疾患名を入力ボックス４１にそれぞれ入力し、確定保存ボタン４２を選択する。これにより、入力ボックス４１に入力された疾患名の評価要求が診断支援サーバ１７に送信される。

診断支援機能部６１の処理手順を示す図２６において、ステップＳＤ１０に示すように、診断支援サーバ１７では、診療科端末１２からの疾患名の評価要求が評価要求受付部７５で受け付けられる（受付ステップ）。疾患名の評価要求は評価要求受付部７５から第２画像解析部７６および比較部７８に出力される。

第２画像解析部７６では、図１２の右側で示したように、疾患名の評価要求に含まれる対象画像２０Ｔの全領域が画像解析され、抽出病変が抽出される。また、この抽出の過程で抽出病変の種類が特定される（ステップＳＤ１１、種類取得ステップ）。抽出病変の抽出結果は第２画像解析部７６から比較部７８に出力される。

第２画像解析部７６の画像解析と同時並行して、評価要求に含まれる疾患名と対応する登録病変の読出指示が比較部７８から情報管理部７７に出力される。これにより読出指示に応じた登録病変が登録病変情報５６から読み出される（ステップＳＤ１２、情報管理ステップ）。登録病変は情報管理部７７から比較部７８に出力される。

図１３〜図１６で示したように、比較部７８では、情報管理部７７が読み出した登録病変の種類と、第２画像解析部７６で特定した抽出病変の種類とが比較される（ステップＳＤ１３、比較ステップ）。そして、その比較結果が比較部７８から画面出力制御部８０に出力される。

画面出力制御部８０により、比較結果に応じた信頼性情報９１を表示した情報表示画面９０が、疾患名の評価要求を送信した診療科端末１２に出力される（ステップＳＤ１４、出力制御ステップ）。より詳しくは、比較結果が第１の比較結果であった場合は図１８で示した情報表示画面９０Ａが、第２の比較結果であった場合は図２０で示した情報表示画面９０Ｂが、第３の比較結果であった場合は図２３で示した情報表示画面９０Ｃが、それぞれ出力される。

情報表示画面９０Ａには、登録病変の種類と、抽出病変の種類とが一致した旨のメッセージが表示され、かつ「信頼性：高」の信頼性情報９１が表示される。こうした表示により、医師ＤＲは、疾患名を特定する際に参照した病変と、特定した疾患名と対応する登録病変とが一致しており、特定した疾患名の信頼性が高いことを認識することができる。

情報表示画面９０Ｂには、抽出病変にあり、登録病変にない非参照病変があった旨のメッセージが表示され、かつ「信頼性：低」の信頼性情報９１が表示される。こうした表示により、医師ＤＲは、疾患名を特定する際に参照していない病変があり、特定した疾患名の信頼性が低いことを認識することができる。

情報表示画面９０Ｃには、登録病変にあり、抽出病変にない非抽出病変があった旨のメッセージが表示され、かつ「信頼性：中」の信頼性情報９１が表示される。こうした表示により、医師ＤＲは、疾患名を特定する際に誤認した病変、または第２画像解析部７６の抽出性能では抽出不可能な病変があり、特定した疾患名の信頼性が中程度であることを認識することができる。

医師ＤＲは、情報表示画面９０を閲覧し、確定保存をそのまま続行するか、または読影画面３０に戻って疾患名を修正するかを決定する。確定保存をそのまま続行する場合はＯＫボタン９２を選択し、読影画面３０に戻って疾患名を修正する場合は戻るボタン９３（情報表示画面９０Ａ、９０Ｃの場合）またはリンク９４（情報表示画面９０Ｂの場合）を選択する。ＯＫボタン９２が選択された場合は、情報表示画面９０および読影画面３０の表示が消え、読影レポート情報が確定保存される。戻るボタン９３またはリンク９４が選択された場合は、情報表示画面９０の表示が消えて読影画面３０に表示が復帰する。

リンク９４が選択された場合、図２２で示したように、画面出力制御部８０から、非参照病変が存在する対象画像２０Ｔが表示された読影画面３０が出力される。医師ＤＲは非参照病変を確認し、入力ボックス４１に入力した疾患名を、非参照病変も参照した疾患名に修正する。

このように、第２画像解析部７６が抽出して特定した抽出病変の種類と、情報管理部７７が読み出した、医師ＤＲが特定した疾患名に対応する登録病変の種類とを比較部７８で比較し、その比較結果に基づいて、医師ＤＲが特定した疾患名の信頼性を表示する信頼性情報９１を有する情報表示画面９０を出力するので、医師ＤＲは、自らが特定した疾患名がどの程度の信頼性があるかを容易に知ることができる。そして、信頼性が高いと表示（情報表示画面９０Ａ）される以外（情報表示画面９０Ｂ、９０Ｃ）は、医師ＤＲは信頼性が高くなるように疾患名の修正に努める。したがって、医師ＤＲが特定した疾患名の信頼性を確保することが可能となる。

特許文献１では、医師ＤＲが視認して読影レポートに所見を記述した視認病変と抽出病変とを比較し、医師ＤＲが見落とした見落とし病変を警告表示していた。このため、単なる病変見落とし防止に効果が留まっていた。対して本発明では、医師ＤＲが特定した疾患名に対応する登録病変と抽出病変を比較し、その比較結果に応じた信頼性情報９１を出力している。したがって、視認病変に基づいて疾患名を特定するという医師ＤＲの読影プロセスに対して、積極的に踏み込んだ支援を行うことができる。

また、医師ＤＲは、自らが視認して種類を特定した病変に基づいて疾患名を特定するという、従来と何ら変わらぬ読影作業をしているだけで信頼性情報９１を得ることができ、特許文献１のように、抽出病変との比較に供するために、視認した病変の所見を医師ＤＲが全て手作業で記述するといった余計な手間がない。特にびまん性の疾患では、病変が広範囲にわたって存在しており、全ての病変の所見を手作業で記述することは実際には非常に困難であるが、本発明であればびまん性の疾患であった場合も全く手間が掛からない。したがって、医師ＤＲに負担を掛けずに診断支援を行うことができる。また、読影作業を効率的に進めることができる。

特に本実施形態では、確定保存ボタン４２が選択されたときに、診療科端末１２から診断支援サーバ１７に疾患名の評価要求を送信している。このため、対象画像２０Ｔを閲覧して対象病変を視認した結果を所見および疾患名として入力し、確定保存ボタン４２を選択して読影を終える、という従来の一連の読影作業を何ら変更することがない。したがって、医師ＤＲは従来と全く変わらぬ慣れ親しんだ読影作業を行えばよく、余計なストレスを感じずに済む。もちろん、確定保存ボタン４２とは別に、疾患名の評価要求を送信するための専用のボタンを設けてもよい。

比較結果が第２の比較結果で、非参照病変があった場合、情報表示画面９０Ｂのように、非参照病変が疾患名の特定に参照されていない旨の警告を信頼性情報９１として出力するので、非参照病変も含めた全ての対象病変を参照したうえで、医師ＤＲが疾患名を修正する可能性が高まり、より疾患名の信頼性を確保することが可能となる。

また、比較結果が第３の比較結果で、非抽出病変があった場合、情報表示画面９０Ｃのように、非抽出病変がある旨の警告を信頼性情報９１として出力するので、非抽出病変を再度確認して疾患名を修正するきっかけを医師ＤＲに与えることができる。

情報表示画面９０Ｂにおいて、非参照病変が存在する対象画像２０Ｔを表示するためのリンク９４を設け、リンク９４が選択されたことに応じて、非参照病変が存在する対象画像２０Ｔが表示された読影画面３０を出力するので、対象画像２０Ｔが断層画像のように複数枚を１セットとする検査画像２０であった場合、非参照病変が存在する対象画像２０Ｔを複数枚の中から医師ＤＲが探す手間が省ける。また、非参照病変とそれ以外の病変とを異なる態様で表示するので、医師ＤＲは非参照病変を一目で見分けることができ、疾患名の修正といったその後の読影作業を円滑に進めることができる。

なお、情報表示画面９０Ａは、医師ＤＲが特定した疾患名の信頼性が高い場合に出力するものであるため、殊更に医師ＤＲに提示する必要はない。このため、第１の比較結果の場合は情報表示画面９０Ａを出力せず、第２、第３の比較結果の場合にのみ情報表示画面９０Ｂ、９０Ｃを出力してもよい。さらにいえば、医師ＤＲが特定した疾患名の信頼性が低く、最も医師ＤＲに提示する必要があると考えられる情報表示画面９０Ｂのみを出力する構成としてもよい。

信頼性情報９１の表示方法としては、例示した高、中、低の３段階に限らず、高、低の２段階としてもよいし、３段階以上に分けてもよい。また、信頼度１００％等、数値で表現してもよい。さらに、情報表示画面９０Ｂにおいて、非参照病変の種類と非参照病変が存在する対象画像２０Ｔのリンク９４に加えて、あるいは代えて、右上葉等の非参照病変の位置を表示してもよい。

［第２実施形態］
上記第１実施形態では、医師ＤＲが入力ボックス４１に手入力した疾患名を、医師ＤＲが特定した疾患名として受け付けているが、図２７および図２８に示す第２実施形態では、類似症例に含まれる疾患名を、医師ＤＲが特定した疾患名として受け付ける。

図２７において、第２実施形態では、読影画面３０の類似症例表示領域３２の下部に表示される各類似症例に、上記第１実施形態の症例画像２０Ｃと疾患名に加えて、選択ボタン１０５が設けられる。選択ボタン１０５は、各類似症例のうちの１つの選択を受け付けるボタンである。すなわち、この場合の読影画面３０は、類似症例のうちの１つの選択を受け付ける類似症例選択画面に相当する。

図２８に示すように、選択ボタン１０５をカーソル３６で選択すると、選択された選択ボタン１０５の類似症例の疾患名が入力ボックス４１に自動的に入力される。この状態で確定保存ボタン４２が選択されると、選択ボタン１０５が選択された類似症例に含まれる疾患名が、医師ＤＲが特定した疾患名として評価要求受付部７５で受け付けられる。もちろん、上記第１実施形態のように、入力ボックス４１に疾患名を手入力することも可能である。なお、図２８では、ハッチングで示すように過敏性肺炎の類似症例の選択ボタン１０５が選択されて、過敏性肺炎が入力ボックス４１に自動的に入力された例を示している。

このように、選択ボタン１０５が選択された類似症例に含まれる疾患名を、医師ＤＲが特定した疾患名として受け付けるので、医師ＤＲは疾患名を手入力する手間が省ける。また、医師ＤＲが疾患名を特定する際に、類似症例検索を行って類似症例の疾患名を参照することは従来よく行われていることであるため、医師ＤＲは従来の読影作業に沿った自然な流れで疾患名を入力することができる。したがって、医師ＤＲに余計なストレスを与えずに済む。

なお、類似症例表示領域３２ではなく、症例画像２０Ｃのフルサイズの表示画面に選択ボタン１０５を設けてもよい。また、類似症例表示領域３２の症例画像２０Ｃ自体または疾患名自体を選択ボタン１０５として機能させてもよい。

さらに、各類似症例のうちの１つを選択する機能だけでなく、確定保存ボタン４２の機能も選択ボタン１０５にもたせてもよい。この場合は、選択ボタン１０５が選択されると、選択された選択ボタン１０５の類似症例の疾患名の評価要求が、直ちに診療科端末１２から診断支援サーバ１７に送信される。

［第３実施形態］
上記第１実施形態では、症例ＤＢ２３に格納済みの全ての症例２２に基づいて作成した登録病変情報５６を用いているが、図２９〜図３７に示す第３実施形態では、類似症例に含まれる疾患名と症例病変の種類に基づいて登録病変情報を更新し、この更新後の登録病変情報を用いる。

図２９に示すように、第３実施形態では、類似症例取得部７９は、類似症例を情報管理部７７に出力する。情報管理部７７は、類似症例取得部７９からの類似症例に含まれる疾患名と症例病変の種類に基づいて登録病変情報５６を更新し、更新登録病変情報１１０とする。比較部７８は、更新登録病変情報１１０から情報管理部７７が読み出した登録病変の種類と、第２画像解析部７６が特定した抽出病変の種類とを比較する。

一例として、類似症例が図３０に示す表１１１のＮｏ．１〜Ｎｏ．１０であった場合を考える。この場合、情報管理部７７は、Ｎｏ．１〜Ｎｏ．３の疾患名Ｎ１の類似症例の症例病変の種類が、Ｎｏ．１とＮｏ．２はＡ、Ｂ、Ｎｏ．３はＡ、Ｃで、まとめるとＡ、Ｂ、Ｃであるので、更新登録病変情報１１０の疾患名Ｎ１の登録病変としてＡ、Ｂ、Ｃを登録する。疾患名Ｎ２、Ｎ３、Ｎ４についても同様に、情報管理部７７は、疾患名Ｎ２の登録病変としてＡ、Ｆ、疾患名Ｎ３の登録病変としてＢ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、疾患名Ｎ４の登録病変としてＡ、Ｃ、Ｆ、Ｇをそれぞれ登録する。

類似症例で挙げられた疾患名以外の他の疾患名は、当然ながら症例病変がどういったものか分からないため、情報管理部７７は、類似症例で挙げられた疾患名以外の他の疾患名の登録病変は更新せず、登録病変情報５６のままとする。このため、登録病変情報５６は、全ての疾患名の登録病変が更新される訳ではなく、類似症例に挙げられた疾患名の登録病変のみが更新される。図３０では、類似症例で挙げられた疾患名Ｎ１〜Ｎ４以外の他の疾患名の登録病変は更新されない。

図３１に示すように、全ての症例２２に基づいて作成した登録病変情報５６には、全ての症例２２を対象としているがゆえに、ある疾患において稀なケースの症例２２等、比較的疾患名との関連性が薄い病変も登録病変として登録されてしまう場合がある。対して更新登録病変情報１１０では、類似症例の症例病変のみに登録病変が絞り込まれるため、大抵は登録病変の種類が減る。

このため、例えば医師ＤＲが特定した疾患名がＮ１、抽出病変がＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄであった場合、登録病変情報５６によれば登録病変Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ＝抽出病変Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄであるため、図１９で示したように第１の比較結果となって情報表示画面９０Ａが出力されるが、更新登録病変情報１１０によれば、図３２に示すように、登録病変Ａ、Ｂ、Ｃ＜抽出病変Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄで非参照病変が病変Ｄとなるため、第２の比較結果となって、「信頼性：低」の信頼性情報９１が表示された情報表示画面９０Ｂが出力される。これにより、疾患名Ｎ１とは別の疾患名の可能性を医師ＤＲに再考させることができ、さらに疾患名の信頼性を確保することが可能となる。

より具体的な例を図３３および図３４に示す。図３３は登録病変情報５６を用いた場合、図３４は更新登録病変情報１１０を用いた場合である。図３３、図３４ともに、医師ＤＲがすりガラス状陰影、網状影、蜂窩肺、牽引性気管支拡張、および浸潤影の計５種の対象病変を対象画像２０Ｔから視認して疾患名を間質性肺炎と特定した一方で、第２画像解析部７６で上記５種に加えて小葉中心性結節影を抽出病変として抽出した場合を示している。小葉中心性結節影は、医師ＤＲが見逃したか、あるいは意図的に無視した対象病変である。

図３３では、間質性肺炎の登録病変が、図９で示したように、すりガラス状陰影、網状影、蜂窩肺、牽引性気管支拡張、および浸潤影の５種である。このため、非参照病変としては小葉中心性結節影のみが情報表示画面９０Ｂに表示される。

この小葉中心性結節影の表示のみでは、医師ＤＲに間質性肺炎以外の他の疾患名を再考させるヒントとしては乏しい。というのは、医師ＤＲは、自らが視認した上記５種の対象病変が、間質性肺炎に起因するものとの先入観があるため、間質性肺炎以外の他の疾患に起因するものとは中々考え直さない。医師ＤＲが小葉中心性結節影を意図的に無視した場合は尚更である。

対して、図３４では、間質性肺炎の登録病変が、浸潤影を除いた４種、すなわち、すりガラス状陰影、網状影、蜂窩肺、および牽引性気管支拡張である。このため、非参照病変としては小葉中心性結節影に加えて浸潤影が情報表示画面９０Ｂに表示される。

この場合、医師ＤＲは、当初、浸潤影を間質性肺炎に起因するものとし、小葉中心性結節影を見逃すかまたは無視して、疾患名を間質性肺炎と特定した。しかし、小葉中心性結節影および浸潤影を非参照病変として提示する情報表示画面９０Ｂが表示されると、医師ＤＲは、小葉中心性結節影および浸潤影のペアから、浸潤影が間質性肺炎以外の別の疾患によるものと気付き、例えば結核の併発等と判断することができる。このように、類似症例に含まれる疾患名と症例病変の種類に基づいて更新した更新登録病変情報１１０を用いることで、全ての症例２２に基づいて作成した登録病変情報５６を用いた場合ではスルーされてしまう対象病変を非参照病変として挙げることができるので、最初に特定した疾患名とは別の疾患名の可能性を医師ＤＲに再考させるきっかけを与えることができる。

なお、同じ疾患の類似症例に現れる、同じ種類の症例病変の件数に応じて、その症例病変を登録病変として更新登録病変情報１１０に登録するか否かを決定してもよい。例えば症例病変の件数が２件以上の場合に、当該症例病変を登録病変として更新登録病変情報１１０に登録する、という条件を設定する。この場合、図３０の表１１１を例に挙げて説明すると、疾患名Ｎ１で症例病変Ａが現れている件数は３件、症例病変Ｂが現れている件数は２件、症例病変Ｃが現れている件数は１件であるため、件数が２件以上の症例病変Ａ、Ｂが登録病変として更新登録病変情報１１０に登録され、件数が１件の症例病変Ｃは更新登録病変情報１１０に登録されない。こうすることで、さらに登録病変を絞り込むことができる。

登録病変情報５６に代えて更新登録病変情報１１０を用いることで得られる効果を、さらに図３５〜図３７を用いて説明する。

読影においては、疾患名とともにその疾患の重症度も特定する場合がある。重症度は、軽度、中度、重度、あるいは１期、２期といったステージで段階的に表現される。重症度と病変の種類には、疾患と同様に対応関係がある。例えば重症度が軽度の場合は病変が１種類であったのが、重症度が重度の場合は４種類に増えるといった具合である。

ここで、図３５の表１１５に示すように、重症度１の場合は病変Ａ、重症度２の場合は病変Ａａ、Ｂといったように、重症度によって病変が変化する疾患Ｎ１０があったとする。なお、Ａ、Ａａ、Ａａａ、Ａａａａ等、大文字のアルファベットが同じものは、大きさや数、濃度等が違うだけで、種類としては同じ病変である。

図３６に示すように、対象病変Ａａａ、Ｂｂ、Ｃ、Ｄが存在する対象画像２０Ｔを医師ＤＲが視認し、対象病変Ａａａ、Ｂｂ、Ｃ、Ｄを含む領域を関心領域ＲＯＩとして指定し、対象病変Ａａａ、Ｂｂ、Ｃ、Ｄを参照病変として類似症例検索を行って表１１６に示す類似症例が検索され、これに応じて医師ＤＲが疾患名をＮ１０、重症度を３と特定した場合を考える。

この場合、関心領域ＲＯＩ内の参照病変に病変Ａａａ、Ｂｂ、Ｃがあるため、表１１６に示すように、類似症例としては、症例病変Ａａａａ、Ｂｂｂ、Ｃｃ、Ｄをもつ疾患名Ｎ１０、重症度４の症例２２ではなく、症例病変Ａａａ、Ｂｂ、Ｃをもつ疾患名Ｎ１０、重症度３の症例２２が検索される場合がある。このため、情報管理部７７は、登録病変情報５６の疾患名Ｎ１０の登録病変Ａ、Ｂ、Ｃ、ＤをＡ、Ｂ、Ｃに更新し、更新登録病変情報１１０とする。

そうすると、医師ＤＲが特定した疾患名Ｎ１０の登録病変は、更新登録病変情報１１０によればＡ、Ｂ、Ｃである。他方、第２画像解析部７６で特定される抽出病変の種類は、当然Ａ（Ａａａ）、Ｂ（Ｂｂ）、Ｃ、Ｄとなる。このため、比較結果は第２の比較結果となり、非参照病変として病変Ｄが情報表示画面９０Ｂに表示される。

登録病変情報５６を用いた場合は、疾患名Ｎ１０の登録病変に病変Ｄが含まれているため、病変Ｄは非参照病変として表示されない。対して、更新登録病変情報１１０を用いれば、病変Ｄを非参照病変として表示することができる。このため、医師ＤＲは、最初に視認して関心領域ＲＯＩとして指定した対象病変Ａａａ、Ｂｂ、Ｃ、Ｄのうち、対象病変Ａａａ、Ｂｂ、Ｃが表１１５の疾患Ｎ１０の重症度３に該当し、類似症例としても疾患Ｎ１０の重症度３の症例２２が検索されるため、これにしたがって疾患名をＮ１０、重症度を３と特定したが、最初に視認して関心領域ＲＯＩとして指定した病変Ｄが非参照病変として表示されるので、病変Ｄの発生原因が疾患Ｎ１０以外の別の疾患ではないかと気付くことができる。

図３７は、対象病変Ａａａ、Ｂｂ、Ｃ、Ｄのうち、対象病変Ａａａ、Ｂｂを含む領域を関心領域ＲＯＩとして指定した場合である。その他は図３６と同じである。この場合、医師ＤＲは、対象病変Ａａａ、Ｂｂと類似症例とに基づいて特定した疾患名Ｎ１０、重症度３では想定していなかった病変Ｄが非参照病変として表示されるので、図３６の場合と同様に、病変Ｄの発生原因が疾患Ｎ１０以外の別の疾患ではないかと気付くことができる。

［第４実施形態］
図３１で説明したように、全ての症例２２に基づいて作成した登録病変情報５６には、当該疾患の患者に稀に発生する、発生頻度が比較的低い登録病変と、当該疾患の殆どの患者に発生する、発生頻度が比較的高い登録病変とが混在している。そのため、発生頻度が比較的低い登録病変が非参照病変であった場合と、発生頻度が比較的高い登録病変が非参照病変であった場合とでは、医師ＤＲが特定した疾患名の信頼性に違いが出てくる。そこで、図３８〜図４０に示す第４実施形態では、非参照病変の発生頻度に応じて、信頼性情報９１の出力態様を異ならせる。

図３８に示す登録病変情報１２０は、上記第１実施形態の図９に示す登録病変情報５６に、登録病変の発生頻度の項目を追加したものである。発生頻度は％で表され、疾患名毎に登録されている。この発生頻度は、登録病変を症例病変としてもつある疾患の症例数を、ある疾患の全症例数で除算して、１００を乗算することで得られる。例えば小葉中心性結節影をもつ結核の症例数が１８、結核の全症例数が２０であった場合、結核の小葉中心性結節影の発生頻度は、（１８／２０）×１００＝９０％となる。

図３９に示すように、比較結果が第２の比較結果で、かつ非参照病変の発生頻度が５０％以上の場合（発生頻度≧５０％）、情報表示画面９０Ｂの信頼性情報９１には「信頼性：低」が記される。一方、図４０に示すように、非参照病変の発生頻度が５０％よりも低い場合（発生頻度＜５０％）、信頼性情報９１には「信頼性：中」が記される。

図３９のように、発生頻度が５０％以上と比較的高い登録病変が非参照病変であった場合は、医師ＤＲが特定した疾患名の信頼性がより低いと考えられるので、疾患名の信頼性が低い旨の信頼性情報９１を出力する。対して図４０のように、発生頻度が比較的低い登録病変が非参照病変であった場合は、医師ＤＲが特定した疾患名の信頼性が、少なくとも図３９の場合よりは高いと考えられるので、疾患名の信頼性が中程度である旨の信頼性情報９１を出力する。

このように、登録病変情報１２０に登録病変の発生頻度を登録し、非参照病変の発生頻度に応じて、信頼性情報９１の出力態様を異ならせるので、特に発生頻度が比較的高い登録病変が非参照病変であった場合に、疾患名の修正を医師ＤＲに強く促すことができる。

なお、非参照病変の発生頻度に応じて、信頼性情報９１の出力態様を異ならせる例は、図３９および図４０に示したものに限らない。例えば、非参照病変の発生頻度が９０％以上の場合は、信頼性情報９１に「信頼性：低」と記したうえで、信頼性情報９１を点滅表示させたり、非参照病変の発生頻度が１０％よりも低い場合は、第１の比較結果と同様に扱い、情報表示画面９０Ｂではなく情報表示画面９０Ａを出力する等してもよい。

図３８では、上記第１実施形態の登録病変情報５６に発生頻度の項目を追加した登録病変情報１２０を例示したが、上記第３実施形態の更新登録病変情報１１０に発生頻度の項目を追加してもよい。

［第５実施形態］
上記第１実施形態では、疾患名の評価要求を評価要求受付部７５で受け付けた後に、第２画像解析部７６で画像解析を行い、抽出病変を抽出してその種類を特定しているが、本発明はこれに限定されない。

例えば、読影画面３０の画像表示領域３１に対象画像２０Ｔを表示したときに、対象画像２０Ｔを診療科端末１２から診断支援サーバ１７に送信し、第２画像解析部７６を作動させて抽出病変の抽出および種類の特定を行わせてもよい。この場合、画面出力制御部８０は、第２画像解析部７６の抽出病変の抽出結果を反映させた、図４１に示す読影画面１２５を出力する。

図４１において、読影画面１２５は、基本的な構成は上記第１実施形態の図６に示す読影画面３０と同じであるが、画像表示領域１２６の構成が読影画面３０とは異なる。すなわち、画像表示領域１２６には、対象画像２０Ｔの下部に、第２画像解析部７６が出力した抽出病変の抽出結果を示すテキスト情報１２７が表示される。テキスト情報１２７は、具体的には右上葉等の抽出病変の位置、および小葉中心性結節影等の抽出病変の種類である。

テキスト情報１２７の右横には、転記ボタン１２８が設けられている。転記ボタン１２８をカーソル３６で選択すると、テキスト情報１２７が所見の入力ボックス４０に自動的に入力される。

対象画像２０Ｔには、ハッチングで示すように抽出病変が種類毎に異なる色で着色される。また、対象画像２０Ｔの上部には、抽出病変の凡例１２９が表示される。図４１では、すりガラス状陰影および網状影がそれぞれ異なる色（例えばすりガラス状陰影は赤色、網状影は緑色）で着色された例を示している。

このように、第２画像解析部７６の抽出病変の抽出結果を反映させた読影画面１２５を出力すれば、医師ＤＲは読影作業をさらに円滑に進めることができる。また、医師ＤＲが対象病変を見落す可能性が減り、信頼性情報９１の出力と合わせて、誤診を防ぐ二重の安全対策とすることができる。

なお、対象画像２０Ｔが複数枚を１セットとする検査画像２０であった場合は、撮影部位全体をカバーしたスカウト画像を表示し、このスカウト画像に、抽出病変の位置を示すマークを付してもよい。スカウト画像は、例えばＣＴ装置であれば、断層画像の撮影前に、Ｘ線管球を一箇所に固定した状態で、ベッドに臥せている患者の正面像を撮影したものである。

テキスト情報１２７や病変の色付けといった抽出病変の抽出結果の表示を、表示、非表示の切り替えが可能に構成してもよい。抽出病変の抽出結果に基づいて病変を色付けした対象画像２０Ｔと、色付けしていない対象画像２０Ｔとを並べて表示してもよい。

第２画像解析部７６に抽出病変の抽出および種類の特定を行わせるタイミングとしては、検査画像ＤＢに検査画像２０を格納する際でもよい。この場合、抽出病変の抽出結果は、検査画像２０の付帯情報として記憶される。

上記実施形態では、医師ＤＲが関心領域ＲＯＩを指定する態様で説明したが、対象画像２０Ｔを画像解析し、対象病変の存在が疑われる関心領域ＲＯＩを自動的に指定してもよい。

上記実施形態では、症例病変の種類および特徴量ＺＣを、類似症例検索の前に特定および算出し、これらを含む症例２２を症例ＤＢ２３に格納しておくと説明したが、類似症例検索の都度、抽出病変の種類および参照病変の特徴量ＺＴと同じ方法で、第２画像解析部７６で症例病変の種類を特定して、特徴量算出部６８で症例病変の特徴量ＺＣを算出してもよい。こうすれば症例２２に症例病変の種類および特徴量ＺＣを含める必要がない。

なお、バイタルサインの測定結果や血液検査の検査結果、さらには電子カルテに記述された問診時の所見といった他の情報も加味して、類似症例検索を行ってもよい。

類似症例検索機能部６０と診断支援機能部６１とは、一部を共通化してもよい。例えば検索要求受付部６５と評価要求受付部７５を１つの受付部に担わせ、同様に第１画像解析部６７と第２画像解析部７６を１つの画像解析部に担わせる。逆に、画面出力制御部８０を、類似症例の出力用と信頼性情報９１の出力用とに分けてもよい。

上記実施形態では、診断支援サーバ１７のＣＰＵに類似症例検索機能部６０および診断支援機能部６１を構築し、診断支援サーバ１７を類似症例検索装置および診断支援装置として機能させているが、類似症例検索装置の機能を診断支援サーバ１７とは別の専用の類似症例検索サーバに担わせてもよい。

上記実施形態では、本発明の診断支援装置を、診療科端末１２からの疾患名の評価要求に応じて信頼性情報９１を出力する診断支援サーバ１７の形態で説明したが、診療科端末１２に診断支援装置の機能を担わせてもよい。この場合、診療科端末１２のＣＰＵに診断支援機能部６１の各部が構築される。同様に、類似症例検索機能部６０の各部を診療科端末１２のＣＰＵに構築し、診療科端末１２に類似症例検索装置の機能を担わせてもよい。

検査画像ＤＢサーバ１５、症例ＤＢサーバ１６、および診断支援サーバ１７は、上記実施形態のように別々のサーバで構成してもよいし、１つのサーバに統合してもよい。また、症例病変情報や読影レポート情報を、症例２２とは別のＤＢサーバに記憶してもよい。

診断支援サーバ１７の診断支援機能部６１を、処理能力や信頼性の向上を目的として、ハードウェアとして分離された複数台のサーバコンピュータで構成することも可能である。例えば、評価要求受付部７５と第２画像解析部７６の機能を担うサーバコンピュータ、情報管理部７７と比較部７８の機能を担うサーバコンピュータ、類似症例取得部７９と画面出力制御部８０の機能を担うサーバコンピュータというように、各部を複数台のサーバコンピュータに分散して担わせる。

このように、コンピュータシステムのハードウェア構成は、処理能力、安全性、信頼性等の要求される性能に応じて適宜変更することができる。さらに、ハードウェアに限らず、作動プログラム５５等のＡＰについても、安全性や信頼性の確保を目的として、二重化したり、あるいは、複数のストレージデバイスに分散して格納することももちろん可能である。

上記実施形態では、医療施設に構築された医療情報システム２を例示し、診断支援サーバ１７を１つの医療施設内で利用する形態で説明したが、診断支援サーバ１７を複数の医療施設が利用可能な形態としてもよい。

上記実施形態では、診断支援サーバ１７は、１つの医療施設内に設置される診療科端末１２等のクライアント端末がＬＡＮ等のネットワーク１８を介して通信可能に接続され、クライアント端末からの要求に応じて類似症例検索というアプリケーションサービスを提供する形態である。これを複数の医療施設で利用可能とするためには、診断支援サーバ１７を、例えば、インターネットや公衆通信網等のＷＡＮ（Wide Area Network）を介して、複数の医療施設に設置される各クライアント端末と通信可能に接続する。そして、複数の医療施設の各クライアント端末からの要求を、インターネットや公衆通信網等のＷＡＮを介して診断支援サーバ１７で受け付けて、各クライアント端末に対して類似症例検索のアプリケーションサービスを提供する。なお、ＷＡＮを利用する場合には、情報セキュリティを考慮して、ＶＰＮ（Virtual Private Network）を構築したり、ＨＴＴＰＳ（Hypertext Transfer Protocol Secure)等のセキュリティレベルの高い通信プロトコルを使用することが好ましい。

この場合の診断支援サーバ１７の設置場所および運営主体は、例えば医療施設とは別の会社が運営するデータセンタでもよいし、複数の医療施設のうちの１つでもよい。

本発明は、上記実施形態に限らず、本発明の要旨を逸脱しない限り種々の構成を採用し得ることはもちろんである。

例えば、類似症例の検索要求に含まれる対象画像２０Ｔは、１枚でもよいし複数枚でもよい。複数枚の場合は対象画像２０Ｔ毎に領域情報２５が添付される。また、検査画像２０としては、上記実施形態で例示したＣＴ装置等の他に、超音波プローブや電子内視鏡、マンモグラフィーといったモダリティ１３で撮影したものでもよい。

上記実施形態では、対象画像２０Ｔの全体画像と領域情報２５を含む類似症例の検索要求を例示しているが、対象画像２０Ｔの全体画像の代わりに、関心領域ＲＯＩの部分を切り出したＲＯＩ画像を類似症例の検索要求に含ませてもよい。この場合は領域情報２５を類似症例の検索要求に含める必要はない。このように、類似症例の検索要求に含める対象画像２０Ｔは、全体画像でもよいし、対象画像２０Ｔの一部を切り出した画像でもよい。

対象病変（参照病変、抽出病変）の抽出と種類の特定と特徴量ＺＴの算出とを診断支援サーバ１７とは別の装置に担わせ、診断支援サーバ１７では対象病変の抽出結果と特徴量ＺＴを取得するのみでもよい。

信頼性情報９１の出力形態は、上記実施形態で例示した情報表示画面９０に限らず、紙媒体への印刷出力、もしくは電子メール等によるファイル出力も含む。

上記実施形態において、診断支援機能部６１の評価要求受付部７５、第２画像解析部７６、情報管理部７７、比較部７８、画面出力制御部８０といった各種の処理を実行する処理部（processing unit)のハードウェア的な構造は、例えば、上述したように、ソフトウエア（作動プログラム５５）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵ４７である。

また、ＣＰＵ４７が実現する機能の全部または一部に代えて、次のような各種のプロセッサを使用してもよい。各種のプロセッサとしては、例えば、ＦＰＧＡ(Field Programmable Gate Array)等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ；Programmable Logic Device）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路などが含まれる。これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路（circuitry）である。

以上の説明から、以下の付記項に示す発明を把握することができる。

［付記項１］
医師の読影の対象となっている１人の患者の検査画像である対象画像を前記医師が視認して特定した疾患名の入力を受け付ける受付プロセッサと、
前記対象画像を画像解析して抽出した、前記対象画像内に存在する病変である抽出病変の種類を取得する種類取得プロセッサと、
前記疾患名と、前記疾患名に対応する病変である登録病変とが登録された登録病変情報を管理する情報管理プロセッサであり、前記受付プロセッサで受け付けた前記疾患名に対応する前記登録病変を読み出す情報管理プロセッサと、
前記情報管理プロセッサが読み出した前記登録病変の種類と、前記種類取得プロセッサが取得した前記抽出病変の種類とを比較する比較プロセッサと、
前記比較プロセッサによる比較結果に基づいて、前記受付プロセッサで受け付けた前記疾患名の信頼性に関する信頼性情報を出力する出力制御プロセッサとを備える診断支援装置。

上述の種々の実施形態や種々の変形例を適宜組み合わせることも可能である。また、本発明は、プログラムに加えて、プログラムを記憶する記憶媒体にも及ぶ。

２ 医療情報システム
１０ 診療科
１１ 検査科
１２ 診療科端末
１３ モダリティ
１４ オーダ管理端末
１５ 検査画像データベース（ＤＢ）サーバ
１６ 症例データベース（ＤＢ）サーバ
１７ 診断支援サーバ（診断支援装置、類似症例検索装置）
１８ ネットワーク
１９ 診断支援システム
２０ 検査画像
２０Ｃ 症例画像
２０Ｔ 対象画像
２１ 検査画像データベース（ＤＢ）
２２ 症例
２３ 症例データベース（ＤＢ）
２５ 領域情報
３０、１２５ 読影画面
３１、１２６ 画像表示領域
３２ 類似症例表示領域
３３ レポート作成領域
３４、４０、４１ 入力ボックス
３５ 検索ボタン
３６ カーソル
３７ 領域指定ボタン
３８ 指定クリアボタン
３９ 類似症例検索ボタン
４２ 確定保存ボタン
４３ 一時保存ボタン
４５ ストレージデバイス
４６ メモリ
４７ ＣＰＵ
４８ 通信部
４９ データバス
５５ 作動プログラム
５６、１２０ 登録病変情報
６０ 類似症例検索機能部
６１ 診断支援機能部
６５ 検索要求受付部
６６ 症例取得部
６７ 第１画像解析部
６８ 特徴量算出部
６９ 類似度算出部
７０ 検索部
７５ 評価要求受付部（受付部）
７６ 第２画像解析部（種類取得部）
７７ 情報管理部
７８ 比較部
７９ 類似症例取得部
８０ 画面出力制御部（出力制御部）
８５ スクロールバー
９０、９０Ａ〜９０Ｃ 情報表示画面
９１ 信頼性情報
９２ ＯＫボタン
９３ 戻るボタン
９４ リンク
１００ 枠
１０１ アノテーション
１０５ 選択ボタン
１１０ 更新登録病変情報
１１１、１１５、１１６ 表
１２７ テキスト情報
１２８ 転記ボタン
１２９ 凡例
ＲＯＩ 関心領域
ＤＲ 医師
ＳＡ１〜ＳＡ１４、ＳＢ１０〜ＳＢ１７、ＳＣ１０〜ＳＣ１６、ＳＤ１０〜ＳＤ１４ ステップ

Claims (11)

1. 医師の読影の対象となっている１人の患者の検査画像である対象画像を前記医師が視認して特定した疾患名の入力を受け付ける受付部と、
   前記対象画像を画像解析して抽出した、前記対象画像内に存在する病変である抽出病変の種類を取得する種類取得部と、
   前記疾患名と、前記疾患名に対応する病変である登録病変とが登録された登録病変情報を管理する情報管理部であり、前記受付部で受け付けた前記疾患名に対応する前記登録病変を読み出す情報管理部と、
   前記情報管理部が読み出した前記登録病変の種類と、前記種類取得部が取得した前記抽出病変の種類とを比較する比較部と、
   前記比較部による比較結果に基づいて、前記受付部で受け付けた前記疾患名の信頼性に関する信頼性情報を出力する出力制御部とを備える診断支援装置。
2. 前記出力制御部は、前記抽出病変にあり、前記登録病変にない種類の病変である非参照病変があった場合、前記非参照病変が前記疾患名の特定に参照されていない旨の警告を前記信頼性情報として出力する請求項１に記載の診断支援装置。
3. 過去に得られた前記検査画像である症例画像を含む複数の症例の中から、前記対象画像と類似する前記症例画像を含む類似症例を検索する類似症例検索装置より、前記類似症例を取得する類似症例取得部を備える請求項１または２に記載の診断支援装置。
4. 前記症例は前記疾患名を含み、
   前記類似症例取得部は、前記類似症例を前記出力制御部に出力し、
   前記出力制御部は、前記類似症例のうちの１つの選択を受け付ける類似症例選択画面を出力し、
   前記受付部は、前記類似症例選択画面において選択された前記類似症例に含まれる前記疾患名を、前記医師が特定した前記疾患名として受け付ける請求項３に記載の診断支援装置。
5. 前記症例は、前記疾患名と前記症例画像内に存在する病変である症例病変の種類を含み、
   前記類似症例取得部は、前記類似症例を前記情報管理部に出力し、
   前記情報管理部は、前記類似症例取得部からの前記類似症例に含まれる前記疾患名と前記症例病変の種類に基づいて前記登録病変情報を更新し、
   前記比較部は、更新後の前記登録病変情報から前記情報管理部が読み出した前記登録病変の種類と、前記種類取得部が取得した前記抽出病変の種類とを比較する請求項３または４に記載の診断支援装置。
6. 前記登録病変情報には、前記疾患名毎に前記登録病変の発生頻度が登録されており、
   前記出力制御部は、前記抽出病変にあり、前記登録病変にない種類の病変である非参照病変の前記発生頻度に応じて、前記信頼性情報の出力態様を異ならせる請求項１ないし５のいずれか１項に記載の診断支援装置。
7. 前記出力制御部は、前記信頼性情報を表示する情報表示画面を出力し、
   前記情報表示画面において、前記抽出病変にあり、前記登録病変にない種類の病変である非参照病変が存在する前記対象画像を表示するためのリンクを設ける請求項１ないし６のいずれか１項に記載の診断支援装置。
8. 前記出力制御部は、前記リンクが選択されたことに応じて、前記非参照病変が存在する前記対象画像を表示する画像表示画面を出力し、
   前記画像表示画面において、前記非参照病変とそれ以外の病変とを異なる態様で表示する請求項７に記載の診断支援装置。
9. 医師の読影の対象となっている１人の患者の検査画像である対象画像を前記医師が視認して特定した疾患名の入力を受け付ける受付ステップと、
   前記対象画像を画像解析して抽出した、前記対象画像内に存在する病変である抽出病変の種類を取得する種類取得ステップと、
   前記疾患名と、前記疾患名に対応する病変である登録病変とが登録された登録病変情報を管理する情報管理ステップであり、前記受付ステップで受け付けた前記疾患名に対応する前記登録病変を読み出す情報管理ステップと、
   前記情報管理ステップで読み出した前記登録病変の種類と、前記種類取得ステップで取得した前記抽出病変の種類とを比較する比較ステップと、
   前記比較ステップによる比較結果に基づいて、前記受付ステップで受け付けた前記疾患名の信頼性に関する信頼性情報を出力する出力制御ステップとを備える診断支援装置の作動方法。
10. 医師の読影の対象となっている１人の患者の検査画像である対象画像を前記医師が視認して特定した疾患名の入力を受け付ける受付機能と、
    前記対象画像を画像解析して抽出した、前記対象画像内に存在する病変である抽出病変の種類を取得する種類取得機能と、
    前記疾患名と、前記疾患名に対応する病変である登録病変とが登録された登録病変情報を管理する情報管理機能であり、前記受付機能で受け付けた前記疾患名に対応する前記登録病変を読み出す情報管理機能と、
    前記情報管理機能が読み出した前記登録病変の種類と、前記種類取得機能が取得した前記抽出病変の種類とを比較する比較機能と、
    前記比較機能による比較結果に基づいて、前記受付機能で受け付けた前記疾患名の信頼性に関する信頼性情報を出力する出力制御機能とを、コンピュータに実行させる診断支援装置の作動プログラム。
11. 医師の診断を支援する診断支援装置と、前記診断支援装置にネットワークを介して接続され、前記医師が操作するクライアント端末とを備える診断支援システムにおいて、
    前記医師の読影の対象となっている１人の患者の検査画像である対象画像を前記医師が視認して特定した疾患名の入力を受け付ける受付部と、
    前記対象画像を画像解析して抽出した、前記対象画像内に存在する病変である抽出病変の種類を取得する種類取得部と、
    前記疾患名と、前記疾患名に対応する病変である登録病変とが登録された登録病変情報を管理する情報管理部であり、前記受付部で受け付けた前記疾患名に対応する前記登録病変を読み出す情報管理部と、
    前記情報管理部が読み出した前記登録病変の種類と、前記種類取得部が取得した前記抽出病変の種類とを比較する比較部と、
    前記比較部による比較結果に基づいて、前記受付部で受け付けた前記疾患名の信頼性に関する信頼性情報を出力する出力制御部とを備える診断支援システム。

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