JP6598422B2 - 医用情報処理装置、システム及びプログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、医用情報処理装置、システム及びプログラムに関する。

従来、リハビリテーション（rehabilitation）においては、疾病や外傷、老化現象などの様々な原因により生じた心身の障害や、先天的な障害を有する者がより良い生活を送ることを目的として、多数の専門家による連携した支援が行われている。例えば、リハビリテーションは、リハビリテーション専門医、リハビリテーション看護師、理学療法士、作業療法士、言語聴覚士、臨床心理士、義肢装具士、ソーシャルワーカーなどの多数の専門家によって連携した支援が行われている。

一方、近年、人物や物体の動きをデジタル的に記録するモーションキャプチャ（motion capture）技術の開発が進んでいる。モーションキャプチャ技術の方式としては、例えば、光学式、機械式、磁気式、カメラ式などが知られている。一例を挙げると、人物にマーカを装着させて、カメラなどのトラッカーによってマーカを検出し、検出したマーカを処理することにより人物の動きをデジタル的に記録するカメラ方式が知られている。また、マーカ及びトラッカーを用いない方式としては、赤外線センサを利用して、センサから人物までの距離を計測し、該人物の大きさや骨格のさまざまな動きを検出することで人物の動きをデジタル的に記録する方式が知られている。このような方式を利用したセンサとしては、例えば、Ｋｉｎｅｃｔ（登録商標）が知られている。

特開平９−５６６９７号公報

本発明が解決しようとする課題は、診断を支援することができる医用情報処理装置、システム及びプログラムを提供することである。

実施形態に係る医用情報処理装置は、記憶部と、取得部と、判定部と、出力制御部とを備える。記憶部は、疾患を表す疾患情報と、前記症状の程度を表す程度情報と、前記疾患の程度に応じた被検体の動作を表す疾患動作情報とを対応付けて記憶する。取得部は、被検体の動作を表す動作情報を取得する。判定部は、前記動作情報と、前記疾患動作情報とを比較することで、前記被検体の疾患情報及び程度情報を判定する。出力制御部は、前記判定部により判定された前記被検体の疾患情報及び程度情報に基づいて、判定された前記症状情報及び程度情報の確定診断を行うための画像診断に関する診断支援情報を出力する。

図１は、第１の実施形態に係る医用情報処理装置の構成例を示すブロック図である。 図２Ａは、第１の実施形態に係る動作情報生成部の処理を説明するための図である。 図２Ｂは、第１の実施形態に係る動作情報生成部の処理を説明するための図である。 図２Ｃは、第１の実施形態に係る動作情報生成部の処理を説明するための図である。 図３は、第１の実施形態に係る動作情報生成部によって生成される骨格情報の一例を示す図である。 図４Ａは、変形性膝関節症の病態について説明するための図である。 図４Ｂは、変形性膝関節症の病態について説明するための図である。 図４Ｃは、変形性膝関節症の病態について説明するための図である。 図５は、第１の実施形態に係る医用情報処理装置の詳細な構成例を示すブロック図である。 図６は、第１の実施形態に係る動作情報記憶部によって記憶される動作情報の一例を示す図である。 図７は、第１の実施形態に係る疾患動作情報記憶部によって記憶される情報の一例を示す図である。 図８は、第１の実施形態に係る診断支援情報記憶部によって記憶される情報の一例を示す図である。 図９Ａは、第１の実施形態に係る評価値を用いた判定処理を説明するための図である。 図９Ｂは、第１の実施形態に係る評価値を用いた判定処理を説明するための図である。 図１０Ａは、第１の実施形態に係る軌跡を用いた判定処理を説明するための図である。 図１０Ｂは、第１の実施形態に係る軌跡を用いた判定処理を説明するための図である。 図１１は、第１の実施形態に係る医用情報処理装置による処理手順を示すフローチャートである。 図１２は、第１の実施形態の変形例１に係る疾患動作情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。 図１３は、第２の実施形態に係る医用情報処理システム１の構成例を示すブロック図である。 図１４は、サービス提供装置に適用される場合の一例を説明するための図である。

以下、図面を参照して、実施形態に係る医用情報処理装置、システム及びプログラムを説明する。なお、以下で説明する医用情報処理装置は、医用情報処理装置単体として用いられてもよく、或いは、例えば、カルテシステムや、リハビリ部門システムなどのシステムに組み込まれて用いられる場合であってもよい。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る医用情報処理装置１００の構成例を示すブロック図である。第１の実施形態に係る医用情報処理装置１００は、例えば、医療機関や自宅、職場等において行われるリハビリテーションを支援する装置である。ここで、「リハビリテーション」とは、障害、慢性疾患、老年病など、治療期間が長期にわたる被検体の潜在能力を高めて、生活機能ひいては、社会的機能を回復、促進するための技術や方法を指す。かかる技術や方法としては、例えば、生活機能、社会的機能を回復、促進するための機能訓練などが含まれる。ここで、機能訓練としては、例えば、歩行訓練や関節可動域訓練などが挙げられる。また、リハビリテーションの対象となる者を「対象者」と表記する。この対象者は、例えば、病人やけが人、高齢者、障害者等である。また、リハビリテーションが行われる際に、対象者を介助する者を「介助者」と表記する。この介助者は、例えば、医療機関に従事する医師、理学療法士、看護師等の医療従事者や、対象者を自宅で介護する介護士、家族、友人等である。また、リハビリテーションは、「リハビリ」とも略記する。

図１に示すように、第１の実施形態において、医用情報処理装置１００は、動作情報収集部１０に接続される。

動作情報収集部１０は、リハビリテーションが行われる空間における人物や物体等の動作を検知し、人物や物体等の動作を表す動作情報を収集する。なお、動作情報については、後述の動作情報生成部１４の処理を説明する際に詳述する。また、動作情報収集部１０としては、例えば、Ｋｉｎｅｃｔ（登録商標）が用いられる。

図１に示すように、動作情報収集部１０は、カラー画像収集部１１と、距離画像収集部１２と、音声認識部１３と、動作情報生成部１４とを有する。なお、図１に示す動作情報収集部１０の構成は、あくまでも一例であり、実施形態はこれに限定されるものではない。

カラー画像収集部１１は、リハビリテーションが行われる空間における人物や物体等の被写体を撮影し、カラー画像情報を収集する。例えば、カラー画像収集部１１は、被写体表面で反射される光を受光素子で検知し、可視光を電気信号に変換する。そして、カラー画像収集部１１は、その電気信号をデジタルデータに変換することにより、撮影範囲に対応する１フレームのカラー画像情報を生成する。この１フレーム分のカラー画像情報には、例えば、撮影時刻情報と、この１フレームに含まれる各画素にＲＧＢ（Red Green Blue）値が対応付けられた情報とが含まれる。カラー画像収集部１１は、次々に検知される可視光から連続する複数フレームのカラー画像情報を生成することで、撮影範囲を動画撮影する。なお、カラー画像収集部１１によって生成されるカラー画像情報は、各画素のＲＧＢ値をビットマップに配置したカラー画像として出力されても良い。また、カラー画像収集部１１は、受光素子として、例えば、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）やＣＣＤ（Charge Coupled Device）を有する。

距離画像収集部１２は、リハビリテーションが行われる空間における人物や物体等の被写体を撮影し、距離画像情報を収集する。例えば、距離画像収集部１２は、赤外線を周囲に照射し、照射波が被写体表面で反射された反射波を受光素子で検知する。そして、距離画像収集部１２は、照射波とその反射波との位相差や、照射から検知までの時間に基づいて、被写体と距離画像収集部１２との距離を求め、撮影範囲に対応する１フレームの距離画像情報を生成する。この１フレーム分の距離画像情報には、例えば、撮影時刻情報と、撮影範囲に含まれる各画素に、その画素に対応する被写体と距離画像収集部１２との距離が対応付けられた情報とが含まれる。距離画像収集部１２は、次々に検知される反射波から連続する複数フレームの距離画像情報を生成することで、撮影範囲を動画撮影する。なお、距離画像収集部１２によって生成される距離画像情報は、各画素の距離に応じた色の濃淡をビットマップに配置した距離画像として出力されても良い。また、距離画像収集部１２は、受光素子として、例えば、ＣＭＯＳやＣＣＤを有する。この受光素子は、カラー画像収集部１１で用いられる受光素子と共用されても良い。また、距離画像収集部１２によって算出される距離の単位は、例えば、メートル［ｍ］である。

音声認識部１３は、周囲の音声を集音し、音源の方向特定及び音声認識を行う。音声認識部１３は、複数のマイクを備えたマイクアレイを有し、ビームフォーミングを行う。ビームフォーミングは、特定の方向からの音声を選択的に集音する技術である。例えば、音声認識部１３は、マイクアレイを用いたビームフォーミングによって、音源の方向を特定する。また、音声認識部１３は、既知の音声認識技術を用いて、集音した音声から単語を認識する。すなわち、音声認識部１３は、例えば、音声認識技術によって認識された単語、その単語が発せられた方向及びその単語を認識した時刻が対応付けられた情報を、音声認識結果として生成する。

動作情報生成部１４は、人物や物体等の動作を表す動作情報を生成する。この動作情報は、例えば、人物の動作（ジェスチャー）を複数の姿勢（ポーズ）の連続として捉えることにより生成される。概要を説明すると、動作情報生成部１４は、まず、人体パターンを用いたパターンマッチングにより、距離画像収集部１２によって生成される距離画像情報から、人体の骨格を形成する各関節の座標を得る。距離画像情報から得られた各関節の座標は、距離画像の座標系(以下、「距離画像座標系」と呼ぶ)で表される値である。このため、動作情報生成部１４は、次に、距離画像座標系における各関節の座標を、リハビリテーションが行われる３次元空間の座標系（以下、「世界座標系」と呼ぶ）で表される値に変換する。この世界座標系で表される各関節の座標が、１フレーム分の骨格情報となる。また、複数フレーム分の骨格情報が、動作情報である。以下、第１の実施形態に係る動作情報生成部１４の処理を具体的に説明する。

図２Ａから図２Ｃは、第１の実施形態に係る動作情報生成部１４の処理を説明するための図である。図２Ａには、距離画像収集部１２によって生成される距離画像の一例を示す。なお、図２Ａにおいては、説明の便宜上、線画で表現された画像を示すが、実際の距離画像は、距離に応じた色の濃淡で表現された画像等である。この距離画像において、各画素は、距離画像の左右方向における「画素位置Ｘ」と、距離画像の上下方向における「画素位置Ｙ」と、当該画素に対応する被写体と距離画像収集部１２との「距離Ｚ」とを対応付けた３次元の値を有する。以下では、距離画像座標系の座標の値を、この３次元の値（Ｘ，Ｙ，Ｚ）で表記する。

第１の実施形態において、動作情報生成部１４は、様々な姿勢に対応する人体パターンを、例えば、学習により予め記憶している。動作情報生成部１４は、距離画像収集部１２によって距離画像情報が生成されるごとに、生成された各フレームの距離画像情報を取得する。そして、動作情報生成部１４は、取得した各フレームの距離画像情報に対して人体パターンを用いたパターンマッチングを行う。

ここで、人体パターンについて説明する。図２Ｂには、人体パターンの一例を示す。第１の実施形態において、人体パターンは、距離画像情報とのパターンマッチングに用いられるパターンであるので、距離画像座標系で表現され、また、距離画像に描出される人物と同様、人体の表面の情報（以下、「人体表面」と呼ぶ）を有する。例えば、人体表面は、その人物の皮膚や衣服の表面に対応する。更に、人体パターンは、図２Ｂに示すように、人体の骨格を形成する各関節の情報を有する。すなわち、人体パターンにおいて、人体表面と各関節との相対的な位置関係は既知である。

図２Ｂに示す例では、人体パターンは、関節２ａから関節２ｔまでの２０点の関節の情報を有する。このうち、関節２ａは、頭部に対応し、関節２ｂは、両肩の中央部に対応し、関節２ｃは、腰に対応し、関節２ｄは、臀部の中央部に対応する。また、関節２ｅは、右肩に対応し、関節２ｆは、右肘に対応し、関節２ｇは、右手首に対応し、関節２ｈは、右手に対応する。また、関節２ｉは、左肩に対応し、関節２ｊは、左肘に対応し、関節２ｋは、左手首に対応し、関節２ｌは、左手に対応する。また、関節２ｍは、右臀部に対応し、関節２ｎは、右膝に対応し、関節２ｏは、右足首に対応し、関節２ｐは、右足の足根に対応する。また、関節２ｑは、左臀部に対応し、関節２ｒは、左膝に対応し、関節２ｓは、左足首に対応し、関節２ｔは、左足の足根に対応する。

なお、図２Ｂでは、人体パターンが２０点の関節の情報を有する場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではなく、関節の位置及び数は操作者が任意に設定して良い。例えば、四肢の動きの変化のみを捉える場合には、関節２ａから関節２ｄまでのうち、関節２ｂ及び関節２ｃの情報は取得しなくても良い。また、右手の動きの変化を詳細に捉える場合には、関節２ｈのみならず、右手の指の関節を新たに設定して良い。なお、図２Ｂの関節２ａ、関節２ｈ、関節２ｌ、関節２ｐ、関節２ｔは、骨の末端部分であるためいわゆる関節とは異なるが、骨の位置及び向きを表す重要な点であるため、説明の便宜上、ここでは関節として説明する。

動作情報生成部１４は、かかる人体パターンを用いて、各フレームの距離画像情報とのパターンマッチングを行う。例えば、動作情報生成部１４は、図２Ｂに示す人体パターンの人体表面と、図２Ａに示す距離画像とをパターンマッチングすることで、距離画像情報から、ある姿勢の人物を抽出する。こうして、動作情報生成部１４は、距離画像に描出された人物の人体表面の座標を得る。また、上述したように、人体パターンにおいて、人体表面と各関節との相対的な位置関係は既知である。このため、動作情報生成部１４は、距離画像に描出された人物の人体表面の座標から、当該人物内の各関節の座標を算出する。こうして、図２Ｃに示すように、動作情報生成部１４は、距離画像情報から、人体の骨格を形成する各関節の座標を取得する。なお、ここで得られる各関節の座標は、距離座標系の座標である。

なお、動作情報生成部１４は、パターンマッチングを行う際、各関節の位置関係を表す情報を補助的に用いても良い。各関節の位置関係を表す情報には、例えば、関節同士の連結関係（例えば、「関節２ａと関節２ｂとが連結」等）や、各関節の可動域が含まれる。関節は、２つ以上の骨を連結する部位である。姿勢の変化に応じて骨と骨とがなす角は変化するものであり、また、関節に応じてその可動域は異なる。例えば、可動域は、各関節が連結する骨同士がなす角の最大値及び最小値等で表される。例えば、動作情報生成部１４は、人体パターンを学習する際に、各関節の可動域も学習し、各関節に対応付けてこれを記憶する。

続いて、動作情報生成部１４は、距離画像座標系における各関節の座標を、世界座標系で表される値に変換する。世界座標系とは、リハビリテーションが行われる３次元空間の座標系であり、例えば、動作情報収集部１０の位置を原点とし、水平方向をｘ軸、鉛直方向をｙ軸、ｘｙ平面に直交する方向をｚ軸とする座標系である。なお、このｚ軸方向の座標の値を「深度」と呼ぶことがある。

ここで、距離画像座標系から世界座標系へ変換する処理について説明する。第１の実施形態において、動作情報生成部１４は、距離画像座標系から世界座標系へ変換するための変換式を予め記憶しているものとする。例えば、この変換式は、距離画像座標系の座標、及び当該座標に対応する反射光の入射角を入力として、世界座標系の座標を出力する。例えば、動作情報生成部１４は、ある関節の座標（Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１）、及び、当該座標に対応する反射光の入射角をこの変換式に入力して、ある関節の座標（Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１）を世界座標系の座標（ｘ１，ｙ１，ｚ１）に変換する。なお、距離画像座標系の座標と、反射光の入射角との対応関係は既知であるので、動作情報生成部１４は、座標（Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１）に対応する入射角を変換式に入力することができる。また、ここでは、動作情報生成部１４が距離画像座標系の座標を世界座標系の座標に変換する場合を説明したが、世界座標系の座標を距離座標系の座標に変換することも可能である。

そして、動作情報生成部１４は、この世界座標系で表される各関節の座標から骨格情報を生成する。図３は、動作情報生成部１４によって生成される骨格情報の一例を示す図である。各フレームの骨格情報は、当該フレームの撮影時刻情報と、各関節の座標とを含む。例えば、動作情報生成部１４は、図３に示すように、関節識別情報と座標情報とを対応付けた骨格情報を生成する。なお、図３において、撮影時刻情報は図示を省略する。関節識別情報は、関節を識別するための識別情報であり、予め設定されている。例えば、関節識別情報「２ａ」は、頭部に対応し、関節識別情報「２ｂ」は、両肩の中央部に対応する。他の関節識別情報についても同様に、各関節識別情報は、それぞれ対応する関節を示す。また、座標情報は、各フレームにおける各関節の座標を世界座標系で示す。

図３の１行目には、関節識別情報「２ａ」と、座標情報「（ｘ１，ｙ１，ｚ１）」とが対応付けられている。つまり、図３の骨格情報は、あるフレームにおいて頭部が座標（ｘ１，ｙ１，ｚ１）の位置に存在することを表す。また、図３の２行目には、関節識別情報「２ｂ」と、座標情報「（ｘ２，ｙ２，ｚ２）」とが対応付けられている。つまり、図３の骨格情報は、あるフレームにおいて両肩の中央部が座標（ｘ２，ｙ２，ｚ２）の位置に存在することを表す。また、他の関節についても同様に、あるフレームにおいてそれぞれの関節がそれぞれの座標で表される位置に存在することを表す。

このように、動作情報生成部１４は、距離画像収集部１２から各フレームの距離画像情報を取得するごとに、各フレームの距離画像情報に対してパターンマッチングを行い、距離画像座標系から世界座標系に変換することで、各フレームの骨格情報を生成する。そして、動作情報生成部１４は、生成した各フレームの骨格情報を、医用情報処理装置１００へ出力し、後述の動作情報記憶部１３１へ格納する。

なお、動作情報生成部１４の処理は、上述した手法に限られるものではない。例えば、上述では、動作情報生成部１４が人体パターンを用いてパターンマッチングを行う手法を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、人体パターンに替えて、若しくは人体パターンとともに、部位別のパターンを用いてパターンマッチングを行う手法でも良い。

また、例えば、上述では、動作情報生成部１４が距離画像情報から各関節の座標を得る手法を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、動作情報生成部１４が、距離画像情報とともにカラー画像情報を用いて各関節の座標を得る手法でも良い。この場合、例えば、動作情報生成部１４は、カラー画像の座標系で表現された人体パターンとカラー画像情報とでパターンマッチングを行い、カラー画像情報から人体表面の座標を得る。このカラー画像の座標系には、距離画像座標系でいう「距離Ｚ」の情報は含まれない。そこで、動作情報生成部１４は、例えば、この「距離Ｚ」の情報については距離画像情報から得て、これら２つの情報を用いた計算処理によって、各関節の世界座標系の座標を得る。

また、動作情報生成部１４は、カラー画像収集部１１によって生成されたカラー画像情報、距離画像収集部１２によって生成された距離画像情報及び音声認識部１３によって出力された音声認識結果を、必要に応じて医用情報処理装置１００へ適宜出力し、後述の動作情報記憶部１３１へ格納する。なお、カラー画像情報の画素位置及び距離画像情報の画素位置は、カラー画像収集部１１及び距離画像収集部１２の位置及び撮影方向に応じて予め対応付け可能である。このため、カラー画像情報の画素位置及び距離画像情報の画素位置は、動作情報生成部１４によって算出される世界座標系とも対応付けが可能である。更に、この対応付けと距離画像収集部１２により算出される距離［ｍ］を用いることで、身長や体の各部の長さ（腕の長さや腹部の長さ）を求めたり、カラー画像上で指定された２ピクセル間の距離を求めたりすることが可能である。また、同様に、カラー画像情報の撮影時刻情報及び距離画像情報の撮影時刻情報も、予め対応付け可能である。また、動作情報生成部１４は、音声認識結果と距離画像情報とを参照し、ある時刻に音声認識された単語が発せられた方向の付近に関節２ａがあれば、その関節２ａを含む人物が発した単語として出力可能である。更に、動作情報生成部１４は、各関節の位置関係を表す情報についても、必要に応じて医用情報処理装置１００へ適宜出力し、後述の記憶部１３０へ格納する。

また、動作情報生成部１４は、世界座標系のｚ軸方向の座標の値である深度を用いて、撮影範囲に対応する１フレームの深度画像情報を生成する。この１フレーム分の深度画像情報には、例えば、撮影時刻情報と、撮影範囲に含まれる各画素に、その画素に対応する深度が対応付けられた情報とが含まれる。言い換えると、深度画像情報は、距離画像情報の各画素に対応付けられた距離情報に代えて深度情報を対応付けたものであり、距離画像情報と同様の距離画像座標系で各画素位置を表すことができる。動作情報生成部１４は、生成した深度画像情報を医用情報処理装置１００へ出力し、後述の動作情報記憶部１３１に格納する。なお、深度画像情報は、各画素の深度に応じた色の濃淡をビットマップに配置した深度画像として出力されても良い。

なお、ここでは、動作情報収集部１０によって一人の人物の動作が検知される場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。動作情報収集部１０の撮影範囲に含まれていれば、動作情報収集部１０は、複数人の人物の動作を検知しても良い。なお、同一フレームの距離画像情報に複数人の人物が撮影される場合には、動作情報収集部１０は、同一フレームの距離画像情報から生成される複数人の人物の骨格情報を対応付けて、これを動作情報として医用情報処理装置１００へ出力する。

また、動作情報収集部１０の構成は、上記の構成に限定されるものではない。例えば、光学式、機械式、磁気式等、他のモーションキャプチャによって人物の動作を検出することで動作情報を生成する場合には、動作情報収集部１０は、必ずしも距離画像収集部１２を有していなくても良い。かかる場合、動作情報収集部１０は、モーションセンサとして、人物の動作を検知するために人体に装着させるマーカと、マーカを検出するセンサとを有する。そして、動作情報収集部１０は、モーションセンサを用いて人物の動作を検知して動作情報を生成する。また、動作情報収集部１０は、カラー画像収集部１１によって撮影した画像に含まれるマーカの位置を用いて、カラー画像情報の画素位置と動作情報の座標とを対応付けた上で、必要に応じて医用情報処理装置１００へ適宜出力する。また、例えば、動作情報収集部１０は、音声認識結果を医用情報処理装置１００へ出力しない場合には、音声認識部１３を有していなくても良い。

更に、上述した実施形態において、動作情報収集部１０は、骨格情報として世界座標系の座標を出力したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、動作情報収集部１０は、変換前の距離画像座標系の座標を出力し、距離画像座標系から世界座標系への変換は、必要に応じて、医用情報処理装置１００側で行ってもよい。

図１の説明に戻る。医用情報処理装置１００は、動作情報収集部１０から出力される動作情報を用いて、リハビリテーションを支援するための処理を行う。医用情報処理装置１００は、例えば、コンピュータ、ワークステーション等の情報処理装置であり、図１に示すように、出力部１１０と、入力部１２０と、記憶部１３０と、制御部１４０とを有する。

出力部１１０は、リハビリテーションを支援するための各種情報を出力する。例えば、出力部１１０は、医用情報処理装置１００を操作する操作者が入力部１２０を用いて各種要求を入力するためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示したり、医用情報処理装置１００において生成された出力画像等を表示したり、或いは警告音を出力したりする。例えば、出力部１１０は、モニタ、スピーカー、ヘッドフォン、ヘッドセットのヘッドフォン部分等である。また、出力部１１０は、メガネ型ディスプレイやヘッドマウントディスプレイ等、利用者の身体に装着させる方式のディスプレイであってもよい。

入力部１２０は、リハビリテーションを支援するための各種情報の入力を受け付ける。例えば、入力部１２０は、医用情報処理装置１００の操作者から各種要求の入力を受け付け、受け付けた各種要求を医用情報処理装置１００に転送する。例えば、入力部１２０は、マウス、キーボード、タッチコマンドスクリーン、トラックボール、マイク、ヘッドセットのマイク部分等である。また、入力部１２０は、血圧計、心拍計、体温計等の生体情報を取得するセンサであっても良い。

記憶部１３０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、ハードディスク装置や光ディスク装置等の記憶装置である。また、制御部１４０は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路、或いはＣＰＵ（Central Processing Unit）が所定のプログラムを実行することで実現することができる。

以上、第１の実施形態に係る医用情報処理装置１００の構成について説明した。かかる構成のもと、第１の実施形態に係る医用情報処理装置１００は、診断を支援することができる。例えば、医用情報処理装置１００は、早期診断が困難な疾患を診断する場合に、医師の診断を支援することができる。早期診断が困難な疾患の一例としては、変形性膝関節症が挙げられる。変形性膝関節症とは、関節軟骨の退行性（加齢）変化による疾患であり、膝の関節軟骨がすり減って軟骨下骨の神経が露出してしまい、神経が刺激されることで痛みを生じる疾患である。また、すり減った軟骨は元に戻り難く、特に高齢者では元に戻らないため、変形性膝関節症を早期に診断することで、病態の進行を防ぐことが重要である。

図４Ａ〜図４Ｃは、変形性膝関節症の病態について説明するための図である。図４Ａには、変形性膝関節症の初期における病態を例示し、図４Ｂには、変形性膝関節症の進行期における病態を例示し、図４Ｃには、変形性膝関節症の末期における病態を例示する。

図４Ａに示すように、変形性膝関節症の初期においては、膝の関節軟骨が摩耗している。関節軟骨自体には神経がないため、この病態では症状（膝の痛み）が出ることは少ない。この病態から関節軟骨の摩耗が進行すると、図４Ｂに示すように、関節軟骨に亀裂が生じる。この病態では、病態の程度に応じて痛みが出る場合が多い。更に病態が進行して末期になると、図４Ｃに示すように、関節軟骨が無くなり、軟骨下骨が露出する。この病態では、軟骨下骨が直接ダメージを受け、骨硬化やのう胞を形成する。

ここで、従来、変形性膝関節症の病態を診断するために、Ｘ線検査やＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）検査による画像診断が行われている。例えば、Ｘ線検査による画像所見（Ｘ線所見）では、膝に荷重がかかる立位姿勢においてＸ線撮影を行う荷重Ｘ線検査という特定の撮影方法が用いられる。この荷重Ｘ線検査によって撮影されたＸ線画像において、骨棘・骨堤の形成、骨硬化及び関節裂隙の狭小化の３つのＸ線所見のうち１つでも発見されれば、変形性膝関節症であると診断される。

また、例えば、ＭＲＩ検査では、Ｔ２^＊強調画像を撮影する方法が用いられる。このＴ２^＊強調画像において、ミラーｌｅｓｉｏｎ、骨棘・骨堤の形成、骨硬化及び骨のう胞の形成の４つのＭＲＩ所見のうち１つでも発見されれば，変形性膝関節症であると診断される。なお、ミラーｌｅｓｉｏｎとは、大腿骨関節面と脛骨関節面とが衝突し、骨髄内までダメージが及んだ状態を示す。

しかしながら、上記の診断では、変形性膝関節症の早期診断は困難であった。この要因としては、例えば、上記の画像診断を行うためには、特定の撮影方法で撮影しなければならないことが挙げられる。つまり、膝の痛みを診断する場合には、変形性膝関節症以外にも推定される疾患が存在するため、変形性膝関節症の診断のみを目的とした荷重Ｘ線検査及びＴ２^＊強調画像の撮影は、顕著な痛みを生じていない限り実施されることが少なかった。このため、従来の画像診断では、変形性膝関節症の早期診断は困難であった。また、特定の方法による撮像条件や診断方法も熟練の技量を要するため、経験の浅い医師や技師では適切な撮影・診断の次実施が抜け落ちてしまう可能性もある。

また、他の要因としては、膝の痛みは被検体（患者）に軽視される傾向があることも挙げられる。つまり、一部の被検体は、膝に痛みが生じたとしても、日常生活に不自由が生じるまでは医療機関を受診せず、不自由が生じてから受診する場合がある。この場合、既に被検体の病態が進行しているため、病態の進行を防ぐには手遅れになってしまうことがある。すなわち、医療機関への受診が遅れてしまうことにより、変形性膝関節症の早期診断は困難であった。

そこで、第１の実施形態に係る医用情報処理装置１００は、以下に説明する処理を行うことで、例えば、早期診断が困難な変形性膝関節症等の疾患を診断する場合においても、医師の診断を支援することができる。

以下において、医用情報処理装置１００が変形性膝関節症の診断を支援する場合を説明する。具体的には、第１の実施形態では、ある施設において不特定多数の被検体に対して健康診断を実施する場合に、医用情報処理装置１００を用いて変形性膝関節症の早期診断を行う場合を説明する。ただし、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、医療機関を受診した特定の被検体に対して変形性膝関節症の診断を行う場合であっても良い。

また、例えば、医用情報処理装置１００は、変形性膝関節症の診断に限らず、膝とは異なる部位の変形性関節症の診断に適用されても良い。具体的には、変形性関節症は全身のあらゆる関節において発症しうるが、首の関節、肩の関節、肘の関節、手の指の関節、背骨、股関節、膝の関節及び足の指の関節において発症しやすい。このうち、背骨、股関節及び膝の関節については、被検体自身の体重がかかりやすい部位であるため、日常生活に不自由が生じやすい。医用情報処理装置１００は、これらの変形性関節症の診断に適用可能である。

また、医用情報処理装置１００は、変形性関節症に限らず、骨折（病的、疲労）、脱臼（病的）、野球肩、野球肘、テニス肘、五十肩、頸椎症、骨粗鬆症、椎間板ヘルニア、骨腫瘍、肋間神経痛、坐骨神経痛等、初期症状が確認可能な整形外科疾患に広く適用可能である。また、整形外科疾患に限らず、例えば、呼吸器系疾患、消化器系疾患、循環器系疾患、神経系疾患、精神科系疾患、泌尿器科系疾患等、初期症状として、被検体の姿勢や動作において変化が生じる疾患に対して適用可能である。また、疾患に限らず、例えば、医用情報処理装置１００は、食事、更衣、移動、***、整容、入浴等、生活を営む上で必要不可欠な基本的行動を示す日常生活動作における変化が確認できるものであれば、いかなる症状に対しても適用可能である。また、医用情報処理装置１００は、早期診断が困難な疾患の診断に限らず、例えば、疾患の末期症状での診断に適用されても良い。

図５は、第１の実施形態に係る医用情報処理装置１００の詳細な構成例を示すブロック図である。図５に示すように、医用情報処理装置１００においては、記憶部１３０が、動作情報記憶部１３１と、疾患動作情報記憶部１３２と、診断支援情報記憶部１３３とを有する。

動作情報記憶部１３１は、動作情報収集部１０によって収集された各種情報を記憶する。具体的には、動作情報記憶部１３１は、動作情報生成部１４によって生成された動作情報を記憶する。より具体的には、動作情報記憶部１３１は、動作情報生成部１４によって生成されたフレームごとの骨格情報を記憶する。ここで、動作情報記憶部１３１、動作情報生成部１４によって出力されたカラー画像情報、距離画像情報及び音声認識結果をフレームごとにさらに対応付けて記憶することも可能である。

図６は、第１の実施形態に係る動作情報記憶部１３１によって記憶される動作情報の一例を示す図である。動作情報記憶部１３１は、図６に示すように、氏名ごとに、氏名番号と、実施日と、動作情報とが対応付けられた情報を記憶する。ここで、「氏名番号」とは、対象者を一意に特定するための識別子であり、氏名ごとに付与される。「実施日」とは、対象者が歩行訓練を実施した日時を示す。「動作情報」とは、動作情報収集部１０によって収集された情報を示す。

図６に示すように、動作情報記憶部１３１は、氏名「Ａ」、氏名番号「１」、実施日「２０１２０８０１＿１」、動作情報「カラー画像情報、距離画像情報、音声認識結果、骨格情報」等を記憶する。上記した情報は、氏名番号が「１」である氏名「Ａ」の人物が「２０１２年」の「８月１日」に実施した「１回目」の歩行訓練における動作情報として、「カラー画像情報」と、「距離画像情報」と、「音声認識結果」と、「骨格情報」とを含む動作情報が記憶されていることを示す。

ここで、図６に示す動作情報において、歩行訓練を実行している際に撮影された全てのフレームごとの「カラー画像情報」、「距離画像情報」、「音声認識結果」及び「骨格情報」が時系列順に時間に対応付けて記憶される。

また、動作情報記憶部１３１は、図６に示すように、氏名「Ａ」、氏名番号「１」、実施日「２０１２０８０１＿２」、動作情報「カラー画像情報、距離画像情報、音声認識結果、骨格情報」等を記憶する。すなわち、動作情報記憶部１３１は、氏名「Ａ」の人物が「２０１２年」の「８月１日」に実施した「２回目」の歩行訓練における動作情報も同様に記憶する。

また、動作情報記憶部１３１は、図６に示すように、氏名「Ｂ」、氏名番号「２」の人物についても、「カラー画像情報」、「距離画像情報」、「音声認識結果」及び「骨格情報」を含む動作情報を記憶する。このように、動作情報記憶部１３１は、対象者ごとに収集された歩行訓練の動作情報を、それぞれの対象者に対応付けて記憶する。

なお、図６に示した動作情報記憶部１３１に記憶される情報は、あくまでも一例であり、これに限定されるものではない。例えば、動作情報記憶部１３１は、図６に示した「カラー画像情報」、「距離画像情報」、「音声認識結果」及び「骨格情報」以外の情報をさらに対応付けて記憶しても良い。また、例えば、動作情報記憶部１３１は、動作情報収集部１０が音声認識部１３を有さない場合には、音声認識結果が含まれないものとして動作情報を記憶しても良い。また、動作情報に含まれる「カラー画像情報」及び「距離画像情報」は、ビットマップ（ｂｉｔｍａｐ）、ＪＰＥＧ、その他バイナリ形式の画像データそのものや、当該画像データへのリンク等であっても良い。また、動作情報に含まれる「音声認識結果」は、上述した認識情報の他、音声データそのものや、認識情報或いは音声データへのリンク等であっても良い。

疾患動作情報記憶部１３２は、疾患を表す疾患情報と、疾患を有する被検体の動作を表す疾患動作情報とを対応付けて記憶する。疾患動作情報記憶部１３２は、後述の判定部１４２によって参照される。また、疾患動作情報記憶部１３２は、医用情報処理装置１００の操作者によって予め登録される。

図７は、第１の実施形態に係る疾患動作情報記憶部１３２によって記憶される情報の一例を示す図である。疾患動作情報記憶部１３２は、図７に示すように、疾患情報と、疾患動作情報とが対応付けられた情報を記憶する。ここで、「疾患情報」とは、疾患を表す情報を示し、例えば、疾患名及びｇｒａｄｅを含む。この「疾患名」とは、疾患の名称を示す情報示す。また、「ｇｒａｄｅ」とは、疾患の病態の進行度合いを表す情報を示す。また、「疾患動作情報」とは、疾患情報によって表される疾患を有する被検体の動作を表す動作情報を示す。例えば、疾患動作情報は、代表的な被検体のリハビリにおける動作情報を示す。一例としては、疾患動作情報は、変形性膝関節症被検体が行った歩行訓練の動作情報である。

ここで、変形性膝関節症のｇｒａｄｅについて説明する。変形性膝関節症の病態は、例えば、Ｘ線所見によって６つのｇｒａｄｅに分類される。すなわち、Ｘ線所見において「正常」と診断される場合には、ｇｒａｄｅ「０」に分類される。また、Ｘ線所見において「骨硬化像又は骨棘」が見られる場合には、ｇｒａｄｅ「１」に分類される。また、Ｘ線所見において「関節列隙の狭小化（３ｍｍ未満）」が見られる場合には、ｇｒａｄｅ「２」に分類される。また、Ｘ線所見において「関節列隙の閉鎖又は亜脱臼」が見られる場合には、ｇｒａｄｅ「３」に分類される。また、Ｘ線所見において「荷重面の摩耗又は欠損（５ｍｍ未満）」が見られる場合には、ｇｒａｄｅ「４」に分類される。また、Ｘ線所見において「荷重面の摩耗又は欠損（５ｍｍ以上）」が見られる場合には、ｇｒａｄｅ「５」に分類される。なお、この分類は、腰野の分類と呼ばれている。

図７に示すように、疾患動作情報記憶部１３２は、疾患名「変形性膝関節症」と、ｇｒａｄｅ「０」と、動作情報「カラー画像情報、距離画像情報、音声認識結果、骨格情報」等を記憶する。すなわち、疾患動作情報記憶部１３２は、変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「０」と診断された代表的な被検体のリハビリ（歩行訓練）における動作情報を記憶する。また、疾患動作情報記憶部１３２は、疾患名「変形性膝関節症」と、ｇｒａｄｅ「１」と、動作情報「カラー画像情報、距離画像情報、音声認識結果、骨格情報」等を記憶する。すなわち、疾患動作情報記憶部１３２は、変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「１」と診断された代表的な被検体のリハビリ（歩行訓練）における動作情報を記憶する。また、疾患動作情報記憶部１３２は、疾患名「変形性膝関節症」と、ｇｒａｄｅ「２」と、動作情報「カラー画像情報、距離画像情報、音声認識結果、骨格情報」等を記憶する。すなわち、疾患動作情報記憶部１３２は、変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「２」と診断された代表的な被検体のリハビリ（歩行訓練）における動作情報を記憶する。また、疾患動作情報記憶部１３２は、他のｇｒａｄｅについても同様に、疾患名と、ｇｒａｄｅと、動作情報とが対応付けられた情報を記憶する。

なお、図７に示した疾患動作情報記憶部１３２に記憶される情報は、あくまでも一例であり、これに限定されるものではない。例えば、疾患動作情報記憶部１３２は、上記の腰野の分類とは異なる分類に基づくｇｒａｄｅと、各ｇｒａｄｅに対応する疾患動作情報とを記憶しても良い。また、例えば、疾患動作情報記憶部１３２は、複数の疾患名と、各疾患名に対応する疾患動作情報とを記憶しても良い。また、疾患動作情報記憶部１３２は、疾患情報として疾患名のみを記憶し、ｇｒａｄｅを記憶しなくても良い。また、疾患動作情報記憶部１３２は、疾患動作情報として、複数の被検体の動作情報に基づいて作成された動作モデルを記憶しても良い。また、疾患動作情報記憶部１３２は、疾患に限らず、症状に関する情報を記憶しても良い。つまり、疾患動作情報記憶部１３２は、症状を現す症状情報と、症状を有する被検体の動作を表す症状動作情報とを対応付けて記憶しても良い。疾患情報は、症状情報の一例であり、疾患動作情報は、症状動作情報の一例である。

診断支援情報記憶部１３３は、疾患の診断を支援するための情報を記憶する。例えば、診断支援情報記憶部１３３は、後述の出力制御部１４３によって参照される。また、診断支援情報記憶部１３３は、操作者によって予め登録される。

図８は、第１の実施形態に係る診断支援情報記憶部１３３によって記憶される情報の一例を示す図である。診断支援情報記憶部１３３は、図８に示すように疾患情報と、診断支援情報とが対応付けられた情報を記憶する。ここで、「診断支援情報」とは、疾患の診断を支援するための情報を示す。例えば、診断支援情報は、撮影関連情報と、読影ポイントとを含む。このうち、「撮影関連情報」とは、画像診断のために撮影する撮影方法や撮影条件を示す。また、「読影ポイント」は、撮影画像を読影する際のポイントを示す。

図８に示すように、診断支援情報記憶部１３３は、疾患名「変形性膝関節症」と、ｇｒａｄｅ「０」と、撮影関連情報「画像診断不要」と、読影ポイント「−（情報が空であることを示す）」とが対応付けられた情報を記憶する。すなわち、診断支援情報記憶部１３３は、変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「０」の診断には画像診断が不要であることを記憶する。この場合、画像診断が不要であるため、診断支援情報記憶部１３３に記憶される読影ポイントの情報は空である。また、診断支援情報記憶部１３３は、疾患名「変形性膝関節症」と、ｇｒａｄｅ「１」と、撮影関連情報「Ｘ線検査（正面像）」と、読影ポイント「骨硬化像又は骨棘が見られるか」とが対応付けられた情報を記憶する。すなわち、診断支援情報記憶部１３３は、変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「１」の診断にはＸ線検査による正面像を撮影することが推奨され、骨硬化像又は骨棘が見られるか否かが診断のポイントであることを記憶する。また、診断支援情報記憶部１３３は、疾患名「変形性膝関節症」と、ｇｒａｄｅ「２」と、撮影関連情報「荷重Ｘ線検査（正面像）」と、読影ポイント「関節列隙の狭小化（３ｍｍ未満）が見られるか」とが対応付けられた情報を記憶する。すなわち、診断支援情報記憶部１３３は、変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「２」の診断には荷重Ｘ線検査による正面像を撮影することが推奨され、関節列隙の狭小化（３ｍｍ未満）が見られるか否かが診断のポイントであることを記憶する。また、診断支援情報記憶部１３３は、他の疾患情報についても同様に、疾患名と、ｇｒａｄｅと、撮影関連情報と、読影ポイントとが対応付けられた情報を記憶する。

なお、図８に示した診断支援情報記憶部１３３に記憶される情報は、あくまでも一例であり、これに限定されるものではない。例えば、診断支援情報記憶部１３３は、疾患情報として疾患名のみを記憶し、ｇｒａｄｅを記憶しなくても良い。また、診断支援情報記憶部１３３は、診断支援情報として、撮影関連情報及び読影ポイントの何れか一方を記憶していればよい。

図５の説明に戻る。図５に示すように、医用情報処理装置１００においては、制御部１４０が、取得部１４１と、判定部１４２と、出力制御部１４３とを有する。

取得部１４１は、被検体の動作情報を取得する。例えば、取得部１４１は、動作情報収集部１０及び医用情報処理装置１００に電源が投入され、１フレームの骨格情報が動作情報記憶部１３１に格納されるごとに、格納された骨格情報と、格納された骨格情報に対応するフレームのカラー画像情報とを、動作情報記憶部１３１からそれぞれ取得する。

判定部１４２は、被検体の動作情報と、疾患動作情報とを比較することで、被検体の疾患情報を判定する。例えば、判定部１４２は、取得部１４１によって取得された被検体の動作情報と、疾患動作情報記憶部１３２に記憶された疾患動作情報とをそれぞれ比較し、取得された動作情報に最も類似の疾患動作情報を特定する。そして、判定部１４２は、特定した疾患動作情報に対応付けられた疾患情報を、被検体の疾患情報として判定する。

例えば、判定部１４２は、動作情報から算出される評価値を用いた判定処理、或いは、動作情報に含まれる所定の関節の軌跡を用いた判定処理の何れかを用いて、被検体の疾患情報を判定する。以下、これら二つの判定処理について、順に説明する。

（評価値を用いた判定処理）
評価値を用いた判定処理について説明する。例えば、判定部１４２は、被検体の動作情報から被検体の評価値を算出するとともに、疾患動作情報記憶部１３２に記憶された疾患動作情報から、疾患の評価値を算出する。そして、疾患動作情報記憶部１３２は、算出した被検体の評価値と、疾患の評価値とをそれぞれ比較し、被検体の評価値に最も近い疾患の評価値に対応する疾患情報を判定する。

図９Ａ及び図９Ｂは、第１の実施形態に係る評価値を用いた判定処理を説明するための図である。図９Ａ及び図９Ｂには、判定部１４２が歩行における膝の角度を用いて、変形性膝関節症のｇｒａｄｅを判定する場合を説明する。図９Ａには、正常な被検体の歩行における右膝の角度を算出する場合を例示し、図９Ｂには、変形性膝関節症の症状がある被検体の歩行における右膝の角度を算出する場合を例示する。

図９Ａ及び図９Ｂに示すように、判定部１４２は、右膝を伸ばした状態を０度として、右膝の角度を算出する。具体的には、判定部１４２は、関節２ｍ及び関節２ｎを通る直線に対して、関節２ｎ及び関節２ｏを結ぶ線分がなす角度を、右膝の角度として算出する。ここで、変形性膝関節症ではなく、正常な被検体であれば、図９Ａに示すように、歩行時の右膝の最大角度は６０度以上である。これに対して、変形性膝関節症の症状がある被検体であれば、図９Ｂに示すように、歩行時の右膝の最大角度は６０度未満である。具体的には、変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「１」の被検体であれば、歩行時の右膝の最大角度５０度以上６０度未満である。また、変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「２」の被検体であれば、歩行時の右膝の最大角度４０度以上５０度未満である。また、変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「３」の被検体であれば、歩行時の右膝の最大角度３０度以上４０度未満である。また、変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「４」の被検体であれば、歩行時の右膝の最大角度２５度以上３０度未満である。また、変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「５」の被検体であれば、歩行時の右膝の最大角度２０度以上２５度未満である。このため、判定部１４２は、算出した被検体の右膝の角度がどの範囲に含まれるかに応じて、被検体の変形性膝関節症のｇｒａｄｅを判定する。例えば、判定部１４２は、被検体の右膝の角度が４５度であれば、被検体が変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「２」であると判定する。

なお、図９Ａ及び図９Ｂに示した判定処理は、あくまでも一例であり、これに限定されるものではない。例えば、判定部１４２は、左膝の角度を用いて判定しても良いし、両足の膝の角度を用いて判定しても良い。また、判定部１４２は、膝を伸ばした状態を１８０度として膝の角度を算出しても良い。また、ここでは評価値に最も近い疾患の評価値に対応する疾患情報を判定する場合を説明したが、これに限定されない。例えば、評価値によっては、評価値から最も遠い値や中間値が用いられる場合であっても良い。また、算出した評価値を他の指標等と比較或いは類推して判定しても良い。また、ここでは、判定部１４２が歩行訓練における動作情報を用いた場合を説明したが、これに限らず、被検体がしゃがむ場合の動作情報を用いて判定しても良いし、被検体が階段を昇降する場合の動作情報を用いて判定しても良い。

また、判定部１４２は、膝の角度に限らず、他の評価値を用いて判定しても良い。例えば、判定部１４２は、他の評価値として、歩行時の歩行速度を用いて判定しても良い。具体的には、判定部１４２は、変形性膝関節症の各ｇｒａｄｅの動作情報から、各ｇｒａｄｅの最大歩行速度を算出する。そして、判定部１４２は、被検体の動作情報から最大歩行速度を算出し、最も近い値のｇｒａｄｅを被検体の疾患情報として判定する。

また、判定部１４２は、他の評価値として、歩行時の膝の横ブレの大きさを用いて判定しても良い。具体的には、判定部１４２は、被検体が深度方向の奥から手前に向かって歩行する場合には、変形性膝関節症の各ｇｒａｄｅの動作情報から、各ｇｒａｄｅのｘ軸方向の最大の変化量を算出する。そして、判定部１４２は、被検体の動作情報からｘ軸方向の最大の変化量を算出し、最も近い値のｇｒａｄｅを被検体の疾患情報として判定する。

（軌跡を用いた判定処理）
次に、軌跡を用いた判定処理について説明する。例えば、判定部１４２は、被検体の動作情報に含まれる所定の関節の軌跡と、疾患動作情報記憶部１３２に記憶された疾患動作情報に含まれる所定の関節の軌跡とをそれぞれ比較し、被検体の所定の関節の軌跡に最も近い軌跡に対応する疾患情報を判定する。

図１０Ａ及び図１０Ｂは、第１の実施形態に係る軌跡を用いた判定処理を説明するための図である。図１０Ａ及び図１０Ｂには、判定部１４２が歩行における右膝の関節（２ｎ）の軌跡を用いて、変形性膝関節症のｇｒａｄｅを判定する場合を説明する。図１０Ａ及び図１０Ｂにおいて、横軸は、ｘ軸方向に対応し、縦軸は、ｚ軸方向に対応する。すなわち、図１０Ａ及び図１０Ｂには、水平面上における膝の軌跡を例示する。図１０Ａには、正常な被検体の歩行における右膝の軌跡を例示し、図１０Ｂには、変形性膝関節症の症状がある被検体の歩行における右膝の軌跡を例示する。なお、図１０Ａ及び図１０Ｂでは、被検体が深度方向の奥から手前に向かって歩行する場合を例示する。

図１０Ａ及び図１０Ｂに示すように、判定部１４２は、疾患動作情報記憶部１３２に記憶された各ｇｒａｄｅの疾患動作情報に含まれる右膝のｘ座標及びｚ座標を、水平面上にプロットし、水平面上における各ｇｒａｄｅの右膝の軌跡を描出する。ここで、変形性膝関節症ではなく、正常な被検体であれば、図１０Ａに示すように、右膝のブレの少ない軌跡となる。これに対して、変形性膝関節症の症状がある被検体であれば、図１０Ｂに示すように、右膝のブレの大きい軌跡となる。判定部１４２は、取得部１４１によって取得された被検体の動作情報に含まれる右膝のｘ座標及びｚ座標を、水平面上にプロットし、水平面上における被検体の右膝の軌跡を描出する。そして、判定部１４２は、描出した被検体の右膝の軌跡と、各ｇｒａｄｅの右膝の軌跡とをパターンマッチングによってそれぞれ比較する。そして、判定部１４２は、被検体の右膝の軌跡に最も類似のｇｒａｄｅを、被検体の変形性膝関節症のｇｒａｄｅとして判定する。

なお、図１０Ａ及び図１０Ｂに示した判定処理は、あくまでも一例であり、これに限定されるものではない。例えば、判定部１４２は、左膝の軌跡を用いて判定しても良いし、両足の膝の軌跡を用いて判定しても良い。また、判定部１４２は、足根の軌跡を用いて判定しても良い。また、判定部１４２は、必ずしも関節の軌跡を描出しなくても良い。

また、ここでは軌跡を用いて判定する場合を例示したが、これに限定されない。例えば、上記軌跡のうち２以上の点の位置関係を比較することで、マッチングを行っても良い。この位置関係とは、例えば、所定の関節について異なるタイミングの座標をｘ−ｚ平面にプロットしたものである。一例としては、判定部１４２は、被検体が歩行訓練を開始してから０秒の膝の座標と、３秒の膝の座標とをｘ−ｚ平面にプロットする。続いて、判定部１４２は、疾患動作情報の０秒の膝の座標と、３秒の膝の座標とをｘ−ｚ平面にプロットする。そして、判定部１４２は、これらプロットした点のｘ方向の差分やｚ方向の差分を比較することで、被検体の疾患情報を判定する。

このように、判定部１４２は、評価値を用いた判定処理、或いは、軌跡を用いた判定処理の何れかを用いて、被検体の疾患情報を判定する。そして、判定部１４２は、判定結果を出力制御部１４３へ出力する。

なお、判定部１４２の処理は、これに限定されるものではない。例えば、評価値を用いた判定処理と、軌跡を用いた判定処理とを用いて、被検体の疾患情報を判定しても良い。具体的には、判定部１４２は、評価値を用いた判定処理によって判定される判定結果と、軌跡を用いた処理によって判定される判定結果とを総合評価して、判定しても良い。

また、例えば、判定部１４２は、上記の判定処理に加えて、被検体の痛みのサインを更に用いて判定しても良い。ここで、痛みのサインとは、例えば、被検体の表情の歪みや「痛い」という言葉である。この場合、判定部１４２は、被検体が痛みを感じた際の表情の歪みの特徴を予め記憶している。そして、判定部１４２は、被検体の動作情報に含まれるカラー画像情報から表情の歪みの特徴を抽出し、抽出回数を計数する。また、判定部１４２は、各ｇｒａｄｅの動作情報に含まれるカラー画像情報から表情の歪みの特徴を抽出し、抽出回数（又は、抽出頻度）を計数する。そして、判定部１４２は、被検体の痛みのサインの抽出回数と、各ｇｒａｄｅにおける痛みのサインの抽出回数とを比較して、被検体の変形性膝関節症のｇｒａｄｅを判定する。そして、判定部１４２は、評価値を用いて判定したｇｒａｄｅと、痛みのサインを用いて判定したｇｒａｄｅとが一致していれば、そのｇｒａｄｅを被検体のｇｒａｄｅとして出力制御部１４３に出力する。一致していなければ、判定部１４２は、評価値を用いて判定したｇｒａｄｅを被検体のｇｒａｄｅとして出力制御部１４３に出力する。また、判定部１４２は、「痛い」という言葉を、被検体の動作情報に含まれる音声認識結果から抽出し、この抽出回数を用いて被検体の変形性膝関節症のｇｒａｄｅを判定しても良い。

出力制御部１４３は、被検体の疾患情報に基づいて、診断支援情報を出力する。例えば、出力制御部１４３は、診断支援情報記憶部１３３を参照し、判定部１４２によって判定された被検体の疾患情報に対応する診断支援情報を出力部１１０に表示させる。具体的には、出力制御部１４３は、疾患の疑いがある旨を示す情報、撮影関連情報及び読影ポイントのうち少なくとも一つを、出力部１１０に表示させる。

例えば、出力制御部１４３は、診断支援情報として、被検体の疾患情報に対応する疾患の疑いがある旨を示す情報を出力部１１０に表示させる。具体的には、出力制御部１４３は、判定部１４２によって被検体が変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「２」と判定された場合には、「変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「２」の疑いがあります」というメッセージを出力部１１０に表示させる。これにより、出力制御部１４３は、医師の診断を支援したり、被検体に対して医療機関への受診を促すことができる。

また、例えば、出力制御部１４３は、診断支援情報として、被検体の疾患情報に対応する撮影関連情報を出力部１１０に表示させる。具体的には、出力制御部１４３は、判定部１４２によって被検体が変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「２」と判定された場合には、診断支援情報記憶部１３３を参照し、変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「２」に対応する撮影関連情報を取得する。そして、出力制御部１４３は、取得した撮影関連情報を用いて、例えば、「荷重Ｘ線検査（正面像）を行って下さい」というメッセージを出力部１１０に表示させる。これにより、出力制御部１４３は、医師及び検査技師に対して具体的な検査方法や撮影条件を通知することができる。

また、例えば、出力制御部１４３は、診断支援情報として、被検体の疾患情報に対応する読影ポイントを出力部１１０に表示させる。具体的には、出力制御部１４３は、判定部１４２によって被検体が変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「２」と判定された場合には、診断支援情報記憶部１３３を参照し、変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「２」に対応する読影ポイントを取得する。そして、出力制御部１４３は、取得した読影ポイントを用いて、例えば、「関節列隙の狭小化（３ｍｍ未満）が見られるか確認して下さい」というメッセージを出力部１１０に表示させる。これにより、出力制御部１４３は、医師及び読影医に対して具体的な読影ポイント（読影の方法やノウハウ）を通知することができる。

このように、出力制御部１４３は、疾患の疑いがある旨を示す情報、撮影関連情報及び読影ポイントのうち少なくとも一つを、出力部１１０に表示させる。

図１１は、第１の実施形態に係る医用情報処理装置による処理手順を示すフローチャートである。図１１に示すように、取得部１４１は、被検体の動作情報を取得する（ステップＳ１０１）。例えば、取得部１４１は、動作情報収集部１０及び医用情報処理装置１００に電源が投入され、１フレームの骨格情報が動作情報記憶部１３１に格納されるごとに、格納された骨格情報と、格納された骨格情報に対応するフレームのカラー画像情報とを、動作情報記憶部１３１からそれぞれ取得する。

続いて、判定部１４２は、被検体の動作情報と、疾患動作情報とを比較することで、被検体の疾患情報を判定する（ステップＳ１０２）。例えば、判定部１４２は、取得部１４１によって取得された被検体の動作情報と、疾患動作情報記憶部１３２に記憶された疾患動作情報とをそれぞれ比較し、取得された動作情報に最も類似の疾患動作情報を特定する。そして、判定部１４２は、特定した疾患動作情報に対応付けられた疾患情報を、被検体の疾患情報として判定する。そして、判定部１４２は、判定結果を出力制御部１４３へ出力する。

そして、出力制御部１４３は、被検体の疾患情報に基づいて、診断支援情報を出力する（ステップＳ１０３）。例えば、出力制御部１４３は、診断支援情報記憶部１３３を参照し、判定部１４２によって判定された被検体の疾患情報に応じて、疾患の疑いがある旨を示す情報、撮影関連情報及び読影ポイントのうち少なくとも一つを、出力部１１０に表示させる。

上述してきたように、第１の実施形態に係る医用情報処理装置１００は、疾患情報と、疾患動作情報とを対応付けて記憶する。そして、医用情報処理装置１００は、被検体の動作情報を取得する。そして、医用情報処理装置１００は、被検体の動作情報と、疾患動作情報とを比較することで、被検体の疾患情報を判定する。そして、医用情報処理装置１００は、判定した被検体の疾患情報に基づいて、診断支援情報を出力する。このため、医用情報処理装置１００は、診断を支援することができる。例えば、医用情報処理装置１００は、早期診断が困難な変形性膝関節症等の疾患を診断する場合においても、医師の診断を支援することができる。

例えば、医用情報処理装置１００は、被検体について、疾患の疑いがある旨を示す情報を表示することで、検査の実施を促す。このため、医用情報処理装置１００は、顕著な症状が生じない限り検査が実施されることが少なかった疾患（変形性膝関節症等）について、顕著な症状が生じていなくても検査の実施を促すので、疾患の早期診断が可能となる。

また、例えば、医用情報処理装置１００は、検査の実施を促す場合に、撮影関連情報を表示する。このため、医用情報処理装置１００は、医師及び検査技師に対して具体的な検査方法や撮影条件を通知することができる。

また、例えば、医用情報処理装置１００は、検査の実施を促す場合に、読影ポイントを表示する。このため、医用情報処理装置１００は、医師及び読影医に対して具体的な読影ポイント（読影の方法やノウハウ）を通知することができる。

（第１の実施形態の変形例１）
上記の実施形態では、医用情報処理装置１００が、疾患動作情報として、代表的な被検体のリハビリにおける動作情報を記憶する場合を説明したが、複数の被検体の属性を示す属性情報とともに、各被検体のリハビリにおける動作情報を記憶しても良い。

第１の実施形態の変形例１に係る疾患動作情報記憶部１３２は、前記記憶部は、前記疾患情報ごとに、複数の前記被検体の疾患動作情報と、当該被検体の属性情報とを対応付けて記憶する。

図１２は、第１の実施形態の変形例１に係る疾患動作情報記憶部１３２に記憶される情報の一例を示す図である。疾患動作情報記憶部１３２は、図１２に示すように、疾患情報と、属性情報と、疾患動作情報とが対応付けられた情報を記憶する。ここで、「属性情報」とは、被検体の属性を表す情報を示し、例えば、被検体の年齢及び性別を含む情報である。

図１２に示すように、疾患動作情報記憶部１３２は、疾患名「変形性膝関節症」と、ｇｒａｄｅ「０」と、年齢「５２」と、性別「男」と、動作情報「カラー画像情報、距離画像情報、音声認識結果、骨格情報」等を記憶する。すなわち、疾患動作情報記憶部１３２は、変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「０」と診断された５２歳男性のリハビリ（歩行訓練）における動作情報を記憶する。また、疾患動作情報記憶部１３２は、疾患名「変形性膝関節症」と、ｇｒａｄｅ「１」と、年齢「６０」と、性別「女」と、動作情報「カラー画像情報、距離画像情報、音声認識結果、骨格情報」等を記憶する。すなわち、疾患動作情報記憶部１３２は、変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「１」と診断された６０歳女性のリハビリ（歩行訓練）における動作情報を記憶する。また、疾患動作情報記憶部１３２は、他のｇｒａｄｅについても同様に、疾患名と、ｇｒａｄｅと、年齢と、性別と、動作情報とが対応付けられた情報を記憶する。

第１の実施形態の変形例１に係る判定部１４２は、被検体の属性情報を取得し、取得した属性情報に対応する疾患動作情報と、被検体の動作情報とを比較することで、被検体の疾患情報を判定する。

例えば、判定部１４２は、被検体の属性情報を含む情報の入力を受け付け、受け付けた情報から被検体の属性情報を取得する。具体的には、判定部１４２は、健康診断が行われる場合に、被検体の年齢「６０」及び性別「女」を含む情報の入力を操作者から受け付け、受け付けた情報から被検体の年齢「６０」及び性別「女」を取得する。なお、判定部１４２が被検体の属性情報を取得する方法は、上記の方法に限らず、例えば、電子カルテシステムから取得しても良い。

続いて、判定部１４２は、取得した属性情報に対応する疾患動作情報を疾患動作情報記憶部１３２から抽出する。具体的には、判定部１４２は、取得した被検体の年齢が「６０」、性別が「女」であれば、この属性情報に一致する疾患動作情報を疾患動作情報記憶部１３２から抽出する。そして、判定部１４２は、取得部１４１によって取得された被検体の動作情報と、抽出した疾患動作情報とを比較することで、被検体の疾患情報を判定する。なお、判定部１４２による判定処理は、上述した判定処理と同様であるので、説明を省略する。

なお、上記の判定部１４２による判定処理は、あくまでも一例であり、これに限定されるものではない。例えば、判定部１４２は、取得した被検体の属性情報に一致する属性情報が疾患動作情報記憶部１３２に無ければ、最も近い属性情報に対応する疾患動作情報を抽出しても良い。また、判定部１４２は、疾患動作情報記憶部１３２から複数の疾患動作情報を抽出しても良い。この場合、判定部１４２は、例えば、抽出した複数の疾患動作情報から算出されるそれぞれの評価値の平均値を算出し、これを被検体の動作情報から算出される評価値と比較することで、被検体の疾患情報を判定する。

このように、医用情報処理装置１００は、複数の被検体の属性情報とともに、各被検体の疾患動作情報を記憶しておき、被検体の属性情報に対応する疾患動作情報を適宜抽出することで、被検体の疾患情報を判定する。このため、医用情報処理装置１００は、より正確に、被検体の疾患情報を判定することができる。

（第１の実施形態の変形例２）
また、上記の実施形態では、医用情報処理装置１００が、疾患動作情報として、被検体のリハビリにおける動作情報を記憶する場合を説明したが、これに限らず、評価値のみを用いて、疾患の程度（ｇｒａｄｅ）を判定しても良い。

第１の実施形態の変形例２に係る疾患動作情報記憶部１３２は、例えば、疾患情報と、疾患動作情報から算出される評価値とが対応付けられた情報を記憶する。具体的には、疾患動作情報記憶部１３２は、疾患名「変形性膝関節症」と、ｇｒａｄｅ「０」と、評価値「６０度以上」とを記憶する。すなわち、疾患動作情報記憶部１３２は、変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「０」と診断された代表的な被検体の膝の歩行時の最大角度が６０度以上であることを記憶する。また、疾患動作情報記憶部１３２は、疾患名「変形性膝関節症」と、ｇｒａｄｅ「１」と、評価値「５０度以上６０度未満」とを記憶する。すなわち、疾患動作情報記憶部１３２は、変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「０」と診断された代表的な被検体の膝の歩行時の最大角度が５０度以上６０度未満であることを記憶する。また、疾患動作情報記憶部１３２は、他のｇｒａｄｅについても同様に、疾患名と、ｇｒａｄｅと、評価値とが対応付けられた情報を記憶する。

第１の実施形態の変形例２に係る判定部１４２は、取得部１４１によって取得された被検体の動作情報から評価値を算出する。そして、判定部１４２は、算出した被検体の評価値と、疾患動作情報記憶部１３２に記憶された評価値とをそれぞれ比較し、被検体の評価値に最も近い疾患の評価値に対応する疾患情報を判定する。このため、医用情報処理装置１００は、より少ない処理負荷で、診断を支援することができる。

（第２の実施形態）
上記の実施形態では、医用情報処理装置１００が、診断支援情報として、メッセージを表示する場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、医用情報処理装置１００は、ネットワークを介して接続される外部装置に診断支援情報を出力し、外部装置側で診断を支援しても良い。そこで、第２の実施形態では、医用情報処理装置１００がネットワークを介して接続される外部装置に診断支援情報を出力し、外部装置側で診断を支援する場合を説明する。

図１３は、第２の実施形態に係る医用情報処理システム１の構成例を示すブロック図である。第２の実施形態に係る医用情報処理システム１には、動作情報収集部１０と、医用情報処理装置１００と、ＲＩＳ（Radiology Information System）２０と、医用画像保管装置３０と、医用画像診断装置４０と、ワークステーション５０とが含まれる。各装置は、例えば、病院内に設置された病院内ＬＡＮ（Local Area Network）２により、直接的又は間接的に相互に通信可能な状態となっている。例えば、医用情報システム１にＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）が導入されている場合、各装置は、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）規格に則って、医用画像データ等を相互に送受信する。

動作情報収集部１０及び医用情報処理装置１００は、第１の実施形態にて説明した動作情報収集部１０及び医用情報処理装置１００と同様の機能を有する。第２の実施形態においては、動作情報収集部１０及び医用情報処理装置１００は、例えば、被検体のリハビリテーションを行うリハビリ部門で利用される。

例えば、動作情報収集部１０は、リハビリ部門において、被検体が行うリハビリの動作情報を収集し、収集した動作情報を医用情報処理装置１００へ送信する。医用情報処理装置１００は、動作情報収集部１０によって収集された被検体の動作情報を受信し、受信した被検体の動作情報を用いて、第１の実施形態にて説明した取得部１４１及び判定部１４２の各処理を実行する。そして、医用情報処理装置１００は、判定部１４２によって判定された判定結果に基づいて、外部装置で診断を支援するための診断支援情報を生成し、生成した診断支援情報を外部装置へ送信する。なお、この医用情報処理装置１００の処理については、後述する。

ＲＩＳ２０は、検査の予約管理を行う装置である。例えば、ＲＩＳ２０は、病院内に勤務する医師や事務員により、被検体の検査を予約する検査予約オーダの入力を受け付け、受け付けた検査予約オーダを医用情報システム１の各装置に送信する。

医用画像保管装置３０は、医用画像データを管理する装置である。例えば、医用画像保管装置３０は、医用画像データを保管するデータベースを備え、後述の医用画像診断装置４０により生成された医用画像データや検査結果をデータベースに格納し、これを保管する。なお、医用画像保管装置３０は、大容量の画像を保管可能なワークステーションを用いることで、後述のワークステーション５０と統合されても良い。

医用画像診断装置４０は、Ｘ線診断装置、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、超音波診断装置、ＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission Computed Tomography）装置、ＰＥＴ（Positron Emission computed Tomography）装置、ＳＰＥＣＴ装置とＸ線ＣＴ装置とが一体化されたＳＰＥＣＴ−ＣＴ装置、ＰＥＴ装置とＸ線ＣＴ装置とが一体化されたＰＥＴ−ＣＴ装置、検体検査装置等の装置である。例えば、医用画像診断装置４０は、被検体を撮影する検査技師からの操作に応じて被検体を撮影し、医用画像データや検査結果を生成する。

ワークステーション５０は、医用画像データに対して画像処理を行う画像処理装置である。例えば、ワークステーション５０は、医用画像保管装置３０から医用画像データや検査結果を取得し、取得した医用画像データや検査結果をモニタに表示する。

このような構成のもと、第２の実施形態に係る医用情報処理装置１００は、以下に説明する処理により、医用画像診断装置４０及びワークステーション５０等の外部装置で診断を支援する。

（医用画像診断装置４０における撮影方法及び撮影条件の自動設定）
医用画像診断装置４０における撮影方法及び撮影条件の自動設定について説明する。第２の実施形態に係る医用情報処理装置１００において、出力制御部１４３は、被検体の疾患情報に基づいて、疾患情報に応じた画像診断のために撮影する撮影方法や撮影条件を設定するための設定情報を、画像診断を行う医用画像診断装置４０に出力する。なお、この設定情報は、診断支援情報の一例である。

例えば、第２の実施形態に係る出力制御部１４３は、判定部１４２によって被検体が変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「２」と判定された場合には、診断支援情報記憶部１３３を参照し、変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「２」に対応する撮影関連情報を取得する。そして、出力制御部１４３は、取得した撮影関連情報を用いて、医用画像診断装置４０に撮影方法や撮影条件を設定する設定情報を生成する。この設定情報は、例えば、被検体の疾患情報と、医用画像診断装置４０の種類（例えば、Ｘ線診断装置）を指定する情報と、撮影条件（例えば、荷重Ｘ線検査（正面像））とを含む。そして、出力制御部１４３は、生成した設定情報に検査情報を付帯させ、設定情報に指定された医用画像診断装置４０（Ｘ線診断装置）に出力する。なお、この検査情報は、被検体の氏名、被検体（患者）を識別するための患者ＩＤ及び検査を識別する検査ＩＤ等の情報を含む。検査情報は、医用情報処理装置１００の操作者によって手動的に入力されても良いし、電子カルテシステム等から取得されても良い。

そして、医用画像診断装置４０は、出力制御部１４３から出力された設定情報を取得し、取得した設定情報に基づいて、画像診断のための撮影方法や撮影条件を設定する。例えば、医用画像診断装置４０は、設定情報を出力制御部１４３から取得すると、設定情報に付帯された検査情報を用いて、検査の撮影条件として取得した内容を設定する。

このように、第２の実施形態に係る医用情報処理装置１００は、診断支援情報として、撮影方法や撮影条件を設定するための設定情報を医用画像診断装置４０に出力することで、診断を支援することができる。

なお、例えば、上記の設定情報は、ＲＩＳ２０を経由させてから医用画像診断装置４０に出力されても良い。例えば、医用情報処理装置１００の出力制御部１４３は、診断支援情報として、設定情報をＲＩＳ２０に出力する。ＲＩＳ２０は、出力制御部１４３から出力された設定情報を受け付けると、設定情報を表示部に表示する。ＲＩＳ２０において、ＲＩＳ２０の操作者（医師又は事務員）は、表示された情報を閲覧しながら、画像診断を行う医用画像診断装置４０の予約を行う。例えば、操作者は、画像診断を行う医用画像診断装置４０を選択し、選択した医用画像診断装置４０及び読影医を指定する操作をＲＩＳ２０において行う。ＲＩＳ２０は、操作者によって指定された医用画像診断装置４０を示す情報と、読影医を示す情報とを設定情報に付帯させ、各種情報が付帯された設定情報を、画像診断を行う医用画像診断装置４０に出力する。医用画像診断装置４０は、ＲＩＳ２０から出力された設定情報を受け付けると、受け付けた設定情報に基づいて、画像診断のための撮影方法や撮影条件を設定する。

また、医用情報処理装置１００が医用画像診断装置４０で診断を支援する処理は、上記の処理に限定されるものではなく、例えば、撮影関連情報を用いて、被検体の疾患情報に対応する撮影関連情報を医用画像診断装置４０に表示させても良い。具体的には、医用情報処理装置１００は、判定部１４２によって被検体が変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「２」と判定された場合には、「荷重Ｘ線検査（正面像）を行って下さい」というメッセージを医用画像診断装置４０の表示部に表示させる診断支援情報を生成する。そして、医用情報処理装置１００は、生成した診断支援情報を医用画像診断装置４０に出力して、「荷重Ｘ線検査（正面像）を行って下さい」というメッセージを医用画像診断装置４０の表示部に表示させる。これにより、出力制御部１４３は、医師及び検査技師に対して具体的な検査方法や撮影条件を通知することができる。

（ワークステーション５０における読影ポイントの表示）
ワークステーション５０における読影ポイントの表示について説明する。第２の実施形態に係る医用情報処理装置１００において、出力制御部１４３は、被検体の疾患情報に基づいて、疾患情報に関する撮影画像を読影する際のポイントをワークステーション５０に表示させるための表示情報を、ワークステーション５０に出力する。なお、この表示情報は、診断支援情報の一例である。

例えば、第２の実施形態に係る出力制御部１４３は、判定部１４２によって被検体が変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「２」と判定された場合には、診断支援情報記憶部１３３を参照し、変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「２」に対応する読影ポイント「関節列隙の狭小化（３ｍｍ未満）が見られるか」を取得する。そして、出力制御部１４３は、取得した読影ポイントをワークステーション５０に表示させるための表示情報を生成する。そして、出力制御部１４３は、生成した表示情報を、医用画像診断装置４０（Ｘ線診断装置）に出力する。なお、表示情報の出力先となる医用画像診断装置４０は、医用情報処理装置１００の操作者によって指定されても良いし、被検体の疾患情報に対応する撮影関連情報に基づいて自動的に選択されても良い。

そして、医用画像診断装置４０は、出力制御部１４３から出力された表示情報を受け付ける。そして、医用画像診断装置４０は、画像診断のための画像を撮影すると、受け付けた表示情報を撮影画像の付帯情報として付帯させる。そして、医用画像診断装置４０は、表示情報を付帯させた撮影画像を医用画像保管装置３０に出力し、格納する。

そして、ワークステーション５０は、医用画像保管装置３０から被検体の撮影画像と、撮影画像に付帯された表示情報とを取得し、取得した撮影画像及び表示情報を表示部に表示する。

例えば、ワークステーション５０は、ワークステーション５０の操作者（例えば、医師や読影医）の指示に基づいて、医用画像診断装置４０によって撮影された撮影画像を医用画像保管装置３０から取得する。そして、ワークステーション５０は、撮影画像から、撮影画像に付帯された表示情報を取得する。そして、ワークステーション５０は、撮影画像とともに、表示情報に含まれる読影ポイントを表示部に表示させる。例えば、ワークステーション５０は、荷重Ｘ線検査（正面像）の撮影画像とともに、「関節列隙の狭小化（３ｍｍ未満）が見られるか確認して下さい」というメッセージをワークステーション５０のモニタに表示させる。このように、医用情報処理装置１００は、撮影画像が表示される端末においても診断を支援することができる。

（ワークステーション５０における解析プログラムとの連携（ＣＡＤ連携））
ワークステーション５０における解析プログラムとの連携について説明する。この場合、ワークステーション５０は、コンピュータ支援診断装置（Computer-Aided Diagnosis：ＣＡＤ装置）として機能する。例えば、ワークステーション５０は、所定の処理を実行するプログラム等、ＣＡＤ用のプログラムを備える。そして、ワークステーション５０は、医用情報処理装置１００によって判定された被検体の診断情報に応じて、被検体が撮影された撮影画像（医用画像）に対して所定の処理を実行する。

例えば、第２の実施形態に係るワークステーション５０は、診断支援情報として、疾患情報ごとに、ＣＡＤ用のプログラムに所定の処理を実行する旨の情報を記憶する。一例としては、ワークステーション５０は、変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「２」の被検体の撮影画像に対して、関節列隙の狭小化を計測する計測処理を実行する旨の情報を記憶する。また、他の例としては、ワークステーション５０は、変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「４」の被検体の撮影画像に対して、荷重面の摩耗又は欠損を計測する計測処理を実行する旨の情報を記憶する。

第２の実施形態に係る医用情報処理装置１００において、出力制御部１４３は、判定部１４２によって判定された判定結果を、被検体の医用画像を撮影する医用画像保管装置３０に送信する。例えば、出力制御部１４３は、判定部１４２によって被検体が変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「２」と判定された場合には、変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「２」である旨の情報を被検体の識別情報に対応付けて、医用画像診断装置４０に送信する。

医用画像診断装置４０は、医用情報処理装置１００から被検体の疾患情報を受信する。そして、医用情報処理装置１００は、被検体を撮影し、被検体の撮影画像を生成する。そして、医用画像診断装置４０は、受信した疾患情報を、生成した撮影画像の付帯情報として付帯させて、医用画像保管装置３０に出力し、格納する。

ワークステーション５０は、医用画像保管装置３０から被検体の撮影画像を取得し、取得した撮影画像に付帯された被検体の症状情報に基づいて、撮影画像に対して所定の処理を実行する。

例えば、ワークステーション５０は、被検体の撮影画像を表示する場合に、医用画像保管装置３０から被検体の撮影画像を取得する。そして、ワークステーション５０は、取得した撮影画像の付帯情報から、被検体が変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「２」である旨の情報を取得する。そして、ワークステーション５０は、自装置に記憶された上記の情報から、ＣＡＤ用のプログラムに所定の処理を実行する旨の情報を読み出す。例えば、ワークステーション５０は、被検体が変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「２」である旨の情報を用いることで、変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「２」の被検体の撮影画像に対して、関節列隙の狭小化を計測する計測処理を実行する旨の情報を読み出す。そして、ワークステーション５０は、被検体の撮影画像に対して、関節列隙の狭小化を計測する計測処理を実行する。そして、ワークステーション５０は、計測結果を撮影画像とともにモニタに表示する。このように、医用情報処理装置１００は、撮影画像が表示される端末においても診断を支援することができる。なお、医用画像診断装置４０は、疾患情報を付帯させた撮影画像ワークステーション５０に出力しても良い。

なお、上記の例では、計測処理を実行させる場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、ワークステーション５０は、被検体について複数の撮影画像が存在する場合に、複数の撮影画像のうち、疾患情報に応じた撮影画像を初期表示させる（ジャンプする）ように設定しても良い。この場合、ワークステーション５０は、診断支援情報記憶部１３３を記憶している。そして、ワークステーション５０は、この診断支援情報記憶部１３３から、被検体の疾患情報に対応する撮影関連情報を取得する。そして、ワークステーション５０は、被検体の複数の撮影画像のうち、撮影関連情報に対応する撮影画像を初期表示させるように設定する。例えば、ワークステーション５０は、被検体が変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「２」である旨の情報を用いることで、荷重Ｘ線検査の正面像を初期表示させるように設定する。これにより、ワークステーション５０は、被検体の撮影画像を表示する旨の指示を受け付けた場合に、疾患情報に応じた撮影画像を初期表示させることができる。

また、例えば、ワークステーション５０は、被検体の撮影画像から、読影すべき画像領域を検出して注目表示させても良い。この場合、ワークステーション５０は、診断支援情報として、読影すべき画像領域の特徴情報を、疾患情報ごとに記憶している。そして、ワークステーション５０は、被検体の疾患情報と取得すると、この疾患情報に対応する特徴情報を読み出す。そして、ワークステーション５０は、被検体の撮影画像から、この特徴情報に対応する画像領域を検出する。そして、ワークステーション５０は、特定した画像領域を注目表示させる。例えば、ワークステーション５０は、被検体が変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「２」である旨の情報を用いることで、関節列隙を含む画像領域を検出し、この画像領域を拡大表示させたり、赤い枠線で囲んで表示したりすることができる。

また、例えば、ワークステーション５０は、読影に有用な画像として、疾患の典型的な画像を撮影画像とともに並列表示しても良い。この場合、ワークステーション５０は、診断支援情報として、疾患の典型的な画像を疾患情報ごとに記憶している。例えば、ワークステーション５０は、変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「２」の典型的な画像として、関節列隙が３ｍｍ狭小化した画像を記憶している。そして、ワークステーション５０は、被検体の疾患情報と取得すると、この疾患情報に対応する疾患の典型的な画像を読み出す。そして、ワークステーション５０は、被検体の撮影画像とともに、この疾患の典型的な画像を並列表示する。例えば、ワークステーション５０は、被検体が変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「２」である旨の情報を用いることで、関節列隙が３ｍｍ狭小化した画像を撮影画像とともに並列表示することができる。

なお、第２の実施形態においては、医用画像診断装置４０において撮影方法及び撮影条件を自動設定する場合と、ワークステーション５０において読影ポイントを表示する場合とを説明したが、これに限定されるものではない。例えば、これらを組み合わせて実施しても良い。具体的には、医用情報処理装置１００は、上記の設定情報と、上記の表示情報とを医用画像診断装置４０に出力する。医用画像診断装置４０は、撮影方法及び撮影条件を自動設定するとともに、撮影画像に表示情報を付帯させて医用画像保管装置３０に格納する。ワークステーション５０は、表示情報とともに撮影画像を表示する。

（その他の実施形態）
さて、これまで第１及び第２の実施形態について説明したが、上述した実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されて良いものである。

（撮影済みの動作情報の利用）
例えば、上記の第１の実施形態では、動作情報収集部１０によって収集された被検体の動作情報を、医用情報処理装置１００がリアルタイムで処理して、診断支援情報を出力する場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、医用情報処理装置１００は、被検体の撮影済みの動作情報をデータベース等の外部装置から取得して、この動作情報を用いて診断支援情報を出力しても良い。

（疾患動作情報の利用）
また、例えば、医用情報処理装置１００は、疾患動作情報記憶部１３２に記憶される情報を利用して、疾患情報に応じた疾患動作情報に基づく情報を出力しても良い。

一例としては、Ｘ線診断装置である医用画像診断装置４０は、荷重Ｘ線検査が行われた場合に、既存の解析プログラムを用いて関節列隙の計測（例えば、２ｍｍ）を行う。そして、医用画像診断装置４０は、計測結果を医用情報処理装置１００へ出力する。

医用情報処理装置１００の判定部１４２は、医用画像診断装置４０から出力された計測結果を受け付けると、診断支援情報記憶部１３３を参照し、被検体の疾患情報を判定する。例えば、判定部１４２は、関節列隙が２ｍｍであれば、診断支援情報記憶部１３３の読影ポイント「関節列隙の狭小化（３ｍｍ未満）が見られるか」に該当するので、変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「２」であると判定する。そして、判定部１４２は、判定結果を出力制御部１４３へ出力する。

医用情報処理装置１００の出力制御部１４３は、疾患情報に対応する疾患動作情報に基づいて、診断支援情報を生成する。例えば、出力制御部１４３は、変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「２」の疾患動作情報（例えば、歩行訓練の動作情報）から、歩行速度（例えば、２ｋｍ／ｈ）を算出する。出力制御部１４３は、算出した歩行速度を診断支援情報として出力部１１０に表示させる。このように、医用情報処理装置１００は、変形性膝関節症のｇｒａｄｅ「２」の被検体（患者）がリハビリを行う際の歩行速度を出力することで、例えば、被検体の介助を行う介助者に、被検体に付き従って歩く速度の目安を通知することができる。

なお、診断支援情報として出力される情報は、歩行速度に限定されるものではない。例えば、医用情報処理装置１００は、疾患動作情報に含まれるカラー画像に基づいて、リハビリの様子を示す動画を診断支援情報として出力しても良い。これによれば、例えば、理学療法士や介助者は、リハビリの動画を確認することで、例えば、歩行訓練が平坦な床面で行われているのか、階段で行われているのか等の詳細な情報を確認することができる。

（サービス提供装置への適用）
図１４は、サービス提供装置に適用される場合の一例を説明するための図である。図１４に示すように、サービス提供装置２００は、サービスセンタ内に配置され、例えば、ネットワーク５を介して、医療機関や、自宅、職場に配置される端末装置３００とそれぞれ接続される。医療機関、自宅及び職場に配置された端末装置３００は、動作情報収集部１０がそれぞれ接続される。また、各端末装置３００は、サービス提供装置２００によって提供されるサービスを利用するクライアント機能を備える。また、ネットワーク５には、有線又は無線を問わず、インターネット（Internet）、ＷＡＮ（Wide Area Network）などの任意の種類の通信網を採用できる。

例えば、サービス提供装置２００は、図５において説明した医用情報処理装置１００と同様の機能を有し、当該機能によって端末装置３００にサービスとして提供する。すなわち、サービス提供装置２００は、取得部１４１と、判定部１４２と、出力制御部１４３とそれぞれ同様の機能部を有する。そして、取得部１４１と同様の機能部は、被検体の動作を表す動作情報を取得する。そして、判定部１４２と同様の機能部は、取得した動作情報と、疾患動作情報とを比較することで、被検体の疾患情報を判定する。そして、出力制御部１４３と同様の機能部は、被検体の疾患情報に基づいて、疾患の診断を支援する診断支援情報を出力する。なお、サービス提供装置２００は、疾患動作情報記憶部１３２に記憶される情報と同様の情報を記憶する。

例えば、サービス提供装置２００は、端末装置３００から処理の対象となる動作情報のフレーム群のアップロードを受け付ける。そして、サービス提供装置２００は、上記の処理を行って診断支援情報を生成する。そして、サービス提供装置２００は、診断支援情報を端末装置３００にダウンロードさせる。

また、上述した実施形態における医用情報処理装置１００の構成はあくまでも一例であり、各部の統合及び分離は適宜行うことができる。例えば、判定部１４２及び出力制御部１４３を統合することが可能である。

また、上述した実施形態において説明した取得部１４１、判定部１４２及び出力制御部１４３の機能は、ソフトウェアによって実現することもできる。例えば、取得部１４１、判定部１４２及び出力制御部１４３の機能は、上記の実施形態において取得部１４１、判定部１４２及び出力制御部１４３が行うものとして説明した処理の手順を規定した医用情報処理プログラムをコンピュータに実行させることで、実現される。この医用情報処理プログラムは、例えば、ハードディスクや半導体メモリ素子等に記憶され、ＣＰＵやＭＰＵ等のプロセッサによって読み出されて実行される。また、この医用情報処理プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc − Read Only Memory）やＭＯ（Magnetic Optical disk）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などのコンピュータで読取り可能な記録媒体に記録されて、配布され得る。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、本実施形態の医用情報処理装置、システム及びプログラムは、診断を支援することができる。

１００ 医用情報処理装置
１４１ 取得部
１４２ 判定部
１４３ 出力制御部

Claims (13)

1. 症状を表す症状情報と、前記症状の程度を表す程度情報と、前記症状の程度に応じた被検体の動作を表す症状動作情報とを対応付けて記憶する記憶部と、
   被検体の動作を表す動作情報を取得する取得部と、
   前記動作情報と、前記症状動作情報とを比較することで、前記被検体の症状情報及び程度情報を判定する判定部と、
   前記判定部により判定された前記被検体の症状情報及び程度情報に基づいて、判定された症状情報及び程度情報の確定診断を行うための画像診断に関する診断支援情報を出力する出力制御部と
   を備えたことを特徴とする医用情報処理装置。
2. 前記判定部は、前記動作情報から前記被検体の評価値を算出するとともに、前記症状動作情報から症状の評価値を算出し、当該被検体の評価値に基づいて、前記症状情報及び程度情報を判定することを特徴とする請求項１に記載の医用情報処理装置。
3. 前記判定部は、前記動作情報に含まれる所定の関節について所定のタイミングにおける位置情報と、前記記憶部に記憶された症状動作情報に含まれる所定の関節の前記位置情報とを比較し、前記被検体の所定の関節の前記位置情報に最も近い位置情報に対応する症状情報及び程度情報を判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の医用情報処理装置。
4. 前記記憶部は、前記症状情報ごとに、複数の前記被検体の症状動作情報と、当該被検体の属性情報とを対応付けて記憶し、
   前記判定部は、前記被検体の属性情報を取得し、当該属性情報に対応する症状動作情報と、前記被検体の動作情報とを比較することで、前記被検体の症状情報及び程度情報を判定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の医用情報処理装置。
5. 前記出力制御部は、前記診断支援情報として、前記被検体の前記症状情報に対応する症状の疑いがある旨を示す情報を表示部に表示させることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の医用情報処理装置。
6. 前記出力制御部は、前記診断支援情報として、前記被検体の前記症状情報に応じた撮影方法及び撮影条件の少なくとも一つを表す情報を表示部に表示させることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の医用情報処理装置。
7. 前記出力制御部は、前記診断支援情報として、前記被検体の前記症状情報に関する撮影画像を読影する際のポイントを表示部に表示させることを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の医用情報処理装置。
8. 前記出力制御部は、前記症状情報に対応する症状動作情報に基づいて、診断支援情報を生成し、生成した診断支援情報を出力することを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の医用情報処理装置。
9. 医用情報処理装置と、医用画像診断装置とを含む医用情報処理システムにおいて、
   前記医用情報処理装置は、
   症状を表す症状情報と、前記症状の程度を表す程度情報と、前記症状の程度に応じた被検体の動作を表す症状動作情報とを対応付けて記憶する記憶部と、
   被検体の動作を表す動作情報を取得する取得部と、
   前記動作情報と、前記症状動作情報とを比較することで、前記被検体の症状情報及び程度情報を判定する判定部と、
   前記判定部により判定された前記被検体の症状情報及び程度情報に基づいて、判定された前記症状情報及び程度情報の確定診断を行うための画像診断に関する撮影方法及び撮影条件の少なくとも一つを設定するための設定情報を、当該医用画像診断装置に出力する出力制御部と
   を備え、
   前記医用画像診断装置は、
   前記出力制御部から出力された設定情報を取得し、取得した設定情報に基づいて、前記撮影方法及び前記撮影条件の少なくとも一つを設定する
   ことを特徴とする医用情報処理システム。
10. 第１の医用情報処理装置と、第２の医用情報処理装置とを含む医用情報処理システムにおいて、
    前記第１の医用情報処理装置は、
    症状を表す症状情報と、前記症状の程度を表す程度情報と、前記症状の程度に応じた被検体の動作を表す症状動作情報とを対応付けて記憶する記憶部と、
    被検体の動作を表す動作情報を取得する取得部と、
    前記動作情報と、前記症状動作情報とを比較することで、前記被検体の症状情報及び程度情報を判定する判定部と、
    前記判定部により判定された前記被検体の症状情報及び程度情報に基づいて、判定された前記症状情報及び程度情報の確定診断を行うための画像診断に関する撮影画像を読影する際のポイントを前記第２の医用情報処理装置に表示させるための表示情報を、医用画像診断装置に出力する出力制御部と
    を備え、
    前記第２の医用情報処理装置は、
    前記医用画像診断装置によって撮影された撮影画像と、前記撮影画像に付帯された前記表示情報とを取得し、取得した撮影画像及び表示情報を表示する
    ことを特徴とする医用情報処理システム。
11. 第１の医用情報処理装置と、医用画像診断装置と、第２の医用情報処理装置とを含む医用情報処理システムにおいて、
    前記第１の医用情報処理装置は、
    症状を表す症状情報と、前記症状の程度を表す程度情報と、前記症状の程度に応じた被検体の動作を表す症状動作情報とを対応付けて記憶する記憶部と、
    被検体の動作を表す動作情報を取得する取得部と、
    前記動作情報と、前記症状動作情報とを比較することで、前記被検体の症状情報及び程度情報を判定する判定部と、
    前記判定部により判定された前記被検体の症状情報及び程度情報を、当該被検体の医用画像を生成する医用画像診断装置に送信する出力制御部と
    を備え、
    前記医用画像診断装置は、
    前記被検体の医用画像を生成し、生成した医用画像に、前記第１の医用情報処理装置から受け付けた被検体の症状情報及び程度情報を付帯させ、
    前記第２の医用情報処理装置は、
    前記被検体の医用画像を取得し、取得した医用画像に付帯された前記被検体の症状情報及び程度情報に基づいて、当該医用画像に対して、前記被検体の動作に関する部位の計測を行う計測処理を実行する
    ことを特徴とする医用情報処理システム。
12. 被検体の動作を表す動作情報を取得する取得部と、
    前記動作情報から算出された評価値に基づいて、症状の程度を判定する判定部と、
    前記症状の程度に応じた、判定された症状の程度の確定診断を行うための画像診断に関する診断支援情報を出力する出力制御部と
    を備えたことを特徴とする医用情報処理装置。
13. 被検体の動作を表す動作情報を取得する取得手順と、
    症状を表す症状情報と、前記症状の程度を表す程度情報と、前記症状の程度に応じた被検体の動作を表す症状動作情報とを対応付けて記憶する記憶部に記憶された前記症状動作情報と、前記取得手順によって取得された動作情報とを比較することで、前記被検体の症状情報及び程度情報を判定する判定手順と、
    前記判定手順により判定された前記被検体の症状情報及び程度情報に基づいて、判定された前記症状情報及び程度情報の確定診断を行うための画像診断に関する診断支援情報を出力する出力制御手順と
    をコンピュータに実行させることを特徴とする医用情報処理プログラム。

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