WO2013027399A1 - 情報処理システム、情報処理方法、情報処理装置およびその制御方法と制御プログラム - Google Patents

情報処理システム、情報処理方法、情報処理装置およびその制御方法と制御プログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2013027399A1
WO2013027399A1 PCT/JP2012/005265 JP2012005265W WO2013027399A1 WO 2013027399 A1 WO2013027399 A1 WO 2013027399A1 JP 2012005265 W JP2012005265 W JP 2012005265W WO 2013027399 A1 WO2013027399 A1 WO 2013027399A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
tissue specimen
image
information processing
images
specimen image
Prior art date
Application number
PCT/JP2012/005265
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
慶子 吉原
朝春 喜友名
佐野　亨
上條　憲一
Original Assignee
日本電気株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日本電気株式会社 filed Critical 日本電気株式会社
Priority to JP2013529876A priority Critical patent/JP5862671B2/ja
Priority to US14/239,801 priority patent/US20140193052A1/en
Publication of WO2013027399A1 publication Critical patent/WO2013027399A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/483—Physical analysis of biological material
    • G01N33/4833—Physical analysis of biological material of solid biological material, e.g. tissue samples, cell cultures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/40—Software arrangements specially adapted for pattern recognition, e.g. user interfaces or toolboxes therefor
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/94—Hardware or software architectures specially adapted for image or video understanding
    • G06V10/945—User interactive design; Environments; Toolboxes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60—Type of objects
    • G06V20/69—Microscopic objects, e.g. biological cells or cellular parts
    • G06V20/695—Preprocessing, e.g. image segmentation
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10056—Microscopic image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30024—Cell structures in vitro; Tissue sections in vitro

Definitions

  • the present invention relates to an information processing technique for supporting diagnosis based on a tissue specimen image obtained by imaging a biological tissue.
  • Patent Document 1 discloses an apparatus for displaying a plurality of slides as a list by using tissue specimen images on slides as thumbnail images in units of slides.
  • the technique described in the above document is only a list display in units of slides. Therefore, when there are a plurality of tissue specimens on the slide, processing for each slide is performed even when there is a problem with one tissue specimen on the slide. For this reason, the pathologist has to make a diagnosis in units of slides, and the pathological diagnosis cannot always be performed efficiently.
  • the display position has no diagnostic meaning. Therefore, the pathologist cannot obtain information on diagnosis support from the display position, and the list display cannot be used effectively as diagnosis support.
  • the present invention has been made to solve the above problems.
  • an apparatus provides: An information processing apparatus that supports diagnosis based on a tissue specimen image obtained by imaging a biological tissue, A tissue specimen image cutout means for cutting out the tissue specimen images individually from a plurality of slide images including the plurality of tissue specimen images; Display position setting means for setting a display position on a display screen for displaying a reduced image of each tissue specimen image based on the feature amount of each tissue specimen image cut out by the tissue specimen image cutout means; It is characterized by providing.
  • the method according to the present invention comprises: A method for controlling an information processing apparatus that supports diagnosis based on a tissue specimen image obtained by imaging a biological tissue, From a plurality of slide images including a plurality of the tissue specimen images, a tissue specimen image cutting step for cutting out the tissue specimen images individually, A display position setting step for setting a display position on a display screen for displaying a reduced image of each tissue specimen image based on the feature amount of each tissue specimen image cut out in the tissue specimen image cutout step; It is characterized by including.
  • a program provides: A program for causing a computer to execute a control method of an information processing apparatus that supports diagnosis based on a tissue specimen image obtained by imaging a biological tissue, From a plurality of slide images including a plurality of the tissue specimen images, a tissue specimen image cutting step for cutting out the tissue specimen images individually, A display position setting step for setting a display position on a display screen for displaying a reduced image of each tissue specimen image based on the feature amount of each tissue specimen image cut out in the tissue specimen image cutout step; Is executed by a computer.
  • a system provides: An information processing system that supports diagnosis based on a tissue specimen image obtained by imaging a biological tissue, Obtaining means for obtaining the imaged tissue specimen image; A tissue specimen image cutout means for cutting out the tissue specimen images individually from a plurality of slide images including the plurality of tissue specimen images; Display position setting means for setting a display position on a display screen for displaying a reduced image of each tissue specimen image based on the feature amount of each tissue specimen image cut out by the tissue specimen image cutout means; Display means for displaying a reduced image of each tissue specimen image at a display position on the display screen set by the display position setting means; It is characterized by providing.
  • the method according to the present invention comprises: An information processing method for supporting diagnosis based on a tissue specimen image obtained by imaging a biological tissue, An acquisition step of acquiring the imaged tissue specimen image; From a plurality of slide images including a plurality of the tissue specimen images, a tissue specimen image cutting step for cutting out the tissue specimen images individually, A display position setting step for setting a display position on a display screen for displaying a reduced image of each tissue specimen image based on the feature amount of each tissue specimen image cut out in the tissue specimen image cutout step; A display step of displaying a reduced image of each tissue specimen image at a display position on the display screen set in the display position setting step; It is characterized by including.
  • more effective diagnosis support can be performed by cutting out a tissue specimen image from a slide image and notifying the evaluation result evaluated in units of tissue specimen images to the pathologist.
  • the information processing apparatus 100 is an apparatus that supports diagnosis based on a tissue specimen image obtained by imaging a biological tissue.
  • the information processing apparatus 100 includes a tissue specimen image cutout unit 110 and a display position setting unit 120.
  • the tissue specimen image cutout unit 110 cuts out the tissue specimen images individually from the plurality of slides 101 including the plurality of tissue specimen images.
  • the display position setting unit 120 displays a display position 123 on the display screen 102 that displays the reduced image 121 of each tissue specimen image based on the feature amount 122 of each tissue specimen image 111 cut out by the tissue specimen image cutout unit 110. Set.
  • more effective diagnosis support can be performed by cutting out a tissue specimen image from a slide image and notifying the evaluation result evaluated in units of tissue specimen images to the pathologist.
  • the tissue specimen images cut out from the slide images are ranked based on the feature values, and the display positions of the thumbnail images of the respective tissue specimen images are set so that the ranking can be transmitted to the pathologist.
  • the feature amount refers to a degree of differentiation representing the degree of differentiation of cancer cells, a grade that is a histopathological malignancy evaluation of cancer cells, and a nuclear variant that is an evaluation based on the size and shape of cell nuclei. Any combination of degree, structural variant representing the degree of glandular formation, number / ratio of nuclear fission, degree of mucus secreted from mucous membranes and glands, possibility of signet ring cell carcinoma And.
  • the order information of the tissue specimen image that should be diagnosed by the pathologist is transmitted to the pathologist based on the display position of the thumbnail image.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of the information processing system 200 according to the present embodiment.
  • the information processing system 200 includes an information processing apparatus 210 that is a pathological diagnosis support apparatus connected via a network 250, and a communication terminal 230 that can be operated by the pathologist 240 and receives pathological diagnosis support.
  • the network 250 may be a LAN in a hospital, or a public line or wireless communication connected to outside the hospital.
  • the information processing apparatus 210 includes a communication control unit 211 that controls communication with the communication terminal 230 via the network 250.
  • the information processing apparatus 210 receives a slide image from the communication terminal 230 by the slide image receiving unit 212. Then, the information processing apparatus 210 cuts out each tissue specimen image in the tissue specimen image cutout unit 213 from the received slide image. Note that the information processing apparatus 210 can cut out individual tissue specimen images in the tissue specimen image cutout unit 213 by an image processing technique for extracting a contour portion of the tissue specimen image. Then, the tissue specimen cutout unit 213 associates the cut tissue specimen image and the slide information indicating the slide image including the tissue specimen image with the tissue specimen image ID that identifies the tissue specimen image, and the tissue specimen image database.
  • DB tissue specimen image
  • the grouping unit 214 Grouped into specific groups. This grouping process will be described later.
  • the grouping unit 214 uses the extracted tissue specimen image as the same patient. And grouped into tissue specimen image groups such as each part that is a related tissue. Therefore, when slide images of the same part of the same patient are received from one communication terminal 230, there is no need for grouping, so the grouping unit 214 does not have to execute the grouping process. Further, when the grouping process is executed, the grouping unit 214 corresponds to information such as a patient ID and a part ID used for grouping and a group ID for specifying the group as shown in FIG.
  • the attached group data is stored in the tissue specimen image DB 216 in association with the grouped tissue specimen images.
  • the thumbnail image generation unit 215 generates each thumbnail image of the cut tissue specimen image.
  • the generated thumbnail image is stored in the tissue specimen image DB 216 in association with the tissue specimen image ID of the tissue specimen image that is the basis of the thumbnail image.
  • the tissue specimen image acquisition unit 217 receives each tissue corresponding from the tissue specimen image DB 216. Read the sample image. Then, the feature quantity of each tissue specimen image is obtained by using the information of the corresponding feature quantity database 219 (see FIGS. 6A to 6E) in the feature quantity analysis unit 218.
  • the feature amount may be one or plural as shown in FIG.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of the feature amount analysis unit 218 and the feature amount DB 219 according to the present embodiment when a plurality of feature amounts are analyzed.
  • the feature amount analysis unit 218 includes a first feature amount analysis unit 218-1, a second feature amount analysis unit 218-2,..., And an nth feature amount analysis unit 218-n.
  • the feature value DB 219 includes a first feature value DB 219-1, a second feature value DB 219-2,..., And an nth feature value DB 219-n.
  • Each of the feature amount analyzing units 218-1 to 218-n uses the information accumulated in the corresponding feature amount DBs 219-1 to 219-n, Analyze the feature quantity.
  • the feature quantity analyzed by the feature quantity analysis unit 218 includes, for example, a degree of differentiation representing the degree of differentiation of cancer cells, a grade that is an evaluation of the histopathological malignancy of cancer cells, and an evaluation based on the size and shape of cell nuclei. Includes a degree of nuclear atypia, a degree of structural atypia representing the degree of glandular formation, the number / rate of nuclear fission, the degree of mucus secreted from mucous membranes and glands, and the possibility of signet ring cell carcinoma It is.
  • the feature quantity analyzed by the feature quantity analysis unit 218 may be any combination of the above feature quantities.
  • the display position setting unit 220 ranks the tissue specimen images in the order in which the pathologist 240 should pay attention based on the feature amounts from the feature amount analysis unit 218 or the feature amounts thereof. Then, the display position setting unit 220 sets the display position on the display screen of the communication terminal 230 whose order can be transmitted to the pathologist 240.
  • the display position setting unit 220 includes a ranking unit 221, a thumbnail list image generation unit 222, and a display screen format DB 223.
  • the ranking unit 221 uses the ranking table 221a (see FIG. 7) to rank the tissue specimen images in the order in which the pathologist 240 should pay attention.
  • the display screen format DB 223 (see FIG. 8) stores the display screen format in association with each communication terminal 230, application, or pathologist 240 request.
  • the thumbnail list image generation unit 222 arranges the thumbnails of each organization standard image on the display screen format read from the display screen format DB 223 according to the order received from the ranking unit 221, and generates the thumbnail list image 222a.
  • the thumbnail list image transmission unit 224 generates thumbnail list transmission data 224a to the communication terminal 230 in which the thumbnail list image 222a generated by the thumbnail list image generation unit 222 is incorporated, and each corresponding communication terminal via the communication control unit 211. 230.
  • the data to be transmitted may be only the thumbnail list image or the entire display screen.
  • FIG. 4 is a diagram showing a display screen 400 of the communication terminal 230 according to the present embodiment. Note that the format of the display screen in FIG. 4 is an example, and is selected from various display screen formats DB 223 according to the request of the communication terminal 230, the application, or the pathologist 240.
  • the left area is a slide image area 410 that displays a slide image transmitted from the communication terminal 230.
  • the central area is a thumbnail list area 420 of thumbnail list images in which thumbnails of the respective tissue specimen images generated according to the present embodiment are arranged in an order that the pathologist 240 should pay attention to.
  • the example in which the pathologist 240 is arranged in descending order of attention from the top to bottom is shown, but it may be in ascending order or the size of thumbnail images. Any display that can transmit the order of interest may be used.
  • the area on the right side is a tissue specimen image area 430 for displaying a tissue specimen image corresponding to the thumbnail image 421 to which attention should be paid most. In the example illustrated in FIG. 4, it is indicated that the thumbnail image 421 that is most notable is included in the slide image 411.
  • left slide image area 410 and the center thumbnail list area 420 can be scrolled, and other slide images and thumbnail images that cannot be displayed on one screen are sequentially scrolled.
  • FIG. 5 is a diagram showing a configuration of the tissue specimen image DB 216 according to the present embodiment.
  • the tissue specimen image DB 216 includes group data 500 for grouping tissue specimen images cut out from the received slide images into groups to be used together for pathological diagnosis, tissue specimen images belonging to each group, and generated thumbnails.
  • Image data 510 and 520 for storing images.
  • the group data 500 stores a pathologist ID 502, a patient ID 503, a region 506, an imaging date and time 507, etc. that characterize the group in association with the group ID.
  • the group data 500 also stores the patient's sex 504 and age 505, which are information that characterizes the patient.
  • the tissue specimen image DB 216 stores image data 510 and 520 in association with each group ID 501 (G0001 / G0002).
  • the image data 510 and 520 include slide information 512/522, thumbnail images 513/523, and tissue specimen images 514/524 that include the images in association with image IDs 511/521 for identifying the respective tissue specimen images.
  • the image data 510 and 520 include slide information 512/522, thumbnail images 513
  • Feature DB (Feature DB)
  • Feature amount DB 219 prepared in advance for analyzing the feature amount
  • Similar feature quantity DBs are configured for other feature quantities.
  • FIG. 6A is a diagram showing a configuration example 219-1 of the feature value DB 219 according to the present embodiment.
  • FIG. 6A is a configuration example 219-1 of the feature value DB when the feature value is the nuclear atypia, which is an evaluation based on the size and shape of the cell nucleus.
  • the configuration example 219-1 of the feature value DB corresponds to each part of the body, such as a nuclear size 611, a nuclear uniformity 612, a chromatin distribution 613, a nuclear body distribution 614, a nuclear shape 615, and the like. And the nuclear atypical score 610 (the magnitude of the feature value) associated with these conditions are stored.
  • FIG. 6B is a diagram showing a configuration example 219-2 of the feature value DB 219 according to the present embodiment.
  • FIG. 6B is a configuration example 219-2 of the feature amount DB in the case where the degree of differentiation representing the degree of differentiation of the cancer region is used as the feature amount.
  • the feature DB configuration example 219-2 corresponds to each part of the body, such as cell arrangement 621, gland duct shape 622, nuclear size disparity 623, and the degree of differentiation corresponding to these conditions.
  • Score 620 (the magnitude of the feature amount) is stored.
  • the degree of differentiation is determined by classifying into a highly differentiated state, a moderately differentiated state, and a poorly differentiated state.
  • the feature amount DB configuration example 219-2 may store the degree of differentiation that has already been divided into levels according to the score 620 of the degree of differentiation of the image.
  • FIG. 6C is a diagram showing a configuration example 219-3 of the feature value DB 219 according to the present embodiment.
  • FIG. 6C is a configuration example 219-3 of the feature amount DB when the gland duct atypia is used as a feature amount as the structural atypia, which is an evaluation of gland ducts formed by a plurality of cells.
  • the configuration example 219-3 of the feature amount DB includes a tube shape 631 including a tubular shape and a line shape, the number of cell nuclei 632 in the gland tube, a distribution 633 of cell nuclei in the basal region, and the like corresponding to each part of the body.
  • the conditions and the structure (gland duct) atypical score 630 (the magnitude of the feature value) corresponding to these conditions are stored.
  • the degree of glandular atypia refer to JP2010-281636.
  • FIG. 6D is a diagram showing a configuration example 219-4 of the feature value DB 219 according to the present embodiment.
  • FIG. 6D is a configuration example 219-4 of the feature amount DB when the degree of mucus, which is an evaluation of the mucus region in the lesion, is used as the feature amount.
  • the configuration example 219-4 of the feature amount DB includes a ratio 641 of mucus occupying in a lesion, a ratio / distribution 642 of a tissue image other than mucus floating in the mucus, and a ring-like cell-like structure corresponding to each part of the body.
  • the conditions such as the degree of atypical degree 643 and the score 640 (the magnitude of the feature amount) of the degree of mucus corresponding to these conditions are stored.
  • For the method for extracting the mucus region see, for example, JP-A-2009-180539.
  • FIG. 6E is a diagram showing a configuration example 219-5 of the feature value DB 219 according to the present embodiment.
  • FIG. 6E shows a configuration example 219-5 of the feature amount DB when the histological grade, which is the histopathological malignancy evaluation of the total cancer cells including the nuclear atypia in FIG. 6A, is used as the feature amount. is there.
  • the feature quantity DB configuration example 219-5 corresponds to a body part, a nuclear atypia 651, a fission number 652 condition, and a nuclear grade score 650 corresponding to these conditions (large or small feature quantity). ) Is remembered. Further, the configuration example 219-5 of the feature amount DB includes the conditions of the nuclear atypical degree 651, the number of fission 652 and the structural atypical degree 661, and a histological grade score 660 corresponding to these conditions (feature amount Large and small).
  • the structural atypical degree 661 includes, for example, the degree of glandular duct formation.
  • FIG. 7 is a diagram showing a configuration of the ranking table 221a according to the present embodiment.
  • the ranking table 221a stores each feature amount score 703 in association with an image ID 702 for identifying each tissue specimen image in each group ID 701. Then, a calculation score 705 is calculated according to the score calculation algorithm 704 from all or part of the ranking unit 221 and the feature amount score 703 (including only one feature amount).
  • a weighted sum that is the sum of each feature amount score (indicated by Xi or Yi) multiplied by a weight (indicated by ai, bi, or ci) is used in FIG.
  • this is an example, and the score calculation algorithm 704 is not limited to this.
  • the ranking unit 221 sorts the calculation score 705 calculated according to the score calculation algorithm 704 from all or a part of the feature amount score 703, so that the pathologist 240 should pay attention to each tissue sample image in the group. (Importance) A rank 706 is assigned.
  • FIG. 8 is a diagram showing a configuration of the display screen format DB 223 according to the present embodiment.
  • the display screen format DB 223 stores and corresponds to a plurality of display applications and a plurality of thumbnail list display formats.
  • the display screen format DB 223 may store a common display application and a common thumbnail list display format.
  • the display screen format DB 223 stores an applicable display application 803, display format 804, and thumbnail list display format 805 in association with the communication terminal model 801 and the display unit model 802.
  • the pathologist 240 can select the display format 804 and the thumbnail list display format 805 according to a selection instruction from the communication terminal 230.
  • FIG. 9 is a diagram showing a configuration of the thumbnail list image 222a according to the present embodiment.
  • the thumbnail list image 222 a is generated by the thumbnail list image generation unit 222 and sent to the thumbnail list image transmission unit 224.
  • the thumbnail list image 222a stores, for each group ID 901, a rank 902 to be noted by the pathologist 240, a display position 903, an image ID 904 of a tissue specimen image to be displayed at the display position, and a thumbnail image 905.
  • the display position 903 may be an absolute coordinate on the display screen of the communication terminal 230 or a relative coordinate in the thumbnail list display format 805.
  • relative coordinates are desirable to realize scrolling of the thumbnail list as in the display screen of FIG.
  • FIG. 10 is a diagram showing a configuration of thumbnail list transmission data 224a according to the present embodiment.
  • the thumbnail list image transmission unit 224 may transmit only the thumbnail list image to be displayed in the thumbnail list area 420 and may be combined with the image to be displayed in another area on the communication terminal 230.
  • the thumbnail list transmission data 224a includes a header 1011, a transmission destination address 1012 of the communication terminal 230, a transmission source address 1013 of the information processing apparatus 210, transmission data 1014 that is display screen data, and error correction 1015.
  • the transmission data 1014 that is display screen data includes display data 1021 of the slide image area 410 displayed on the left side of FIG. 4, display data 1022 of the thumbnail list area 420 displayed on the center of FIG. 4, and right side of FIG. Display data 1023 of the tissue specimen image area 430 displayed on the screen.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a hardware configuration of the information processing apparatus 210 according to the present embodiment.
  • a CPU 1110 is a processor for arithmetic control, and implements each functional component of the information processing apparatus 210 in FIG. 2 by executing a program.
  • the ROM 1120 stores fixed data and programs such as initial data and programs.
  • the communication control unit 211 communicates with a pathologist's communication terminal 230. Communication may be wireless or wired.
  • the RAM 1140 is a random access memory that the CPU 1110 uses as a work area for temporary storage.
  • the RAM 1140 has an area for storing data necessary for realizing the present embodiment.
  • Reference numeral 1141 denotes an area for storing slide images received from the pathologist's communication terminal 230 via the network 250.
  • An area 1142 stores information for specifying the slide image 1141 such as a communication terminal ID and a pathologist ID of the communication terminal 230 that has transmitted the slide image 1141.
  • the information 1142 that identifies the slide image 1141 includes, for example, a patient ID, a site from which a tissue specimen is collected, sex, age, medical history, and the like.
  • Reference numeral 1143 denotes an area for storing each tissue specimen image cut out from the slide image 1141.
  • Reference numeral 1144 denotes an area for storing thumbnail images of the extracted tissue specimen images.
  • Reference numeral 1145 denotes an area for storing one or more feature amounts calculated by feature amount analysis.
  • Reference numeral 1146 denotes an area for storing the rank (score) given to the tissue specimen image 1143 (thumbnail image 1144) based on one or more calculated feature values 1145.
  • 222a is an area for storing thumbnail list images generated by assigning display positions to the respective thumbnail images 1144 according to their order (see FIG. 9).
  • 224a is an area for storing thumbnail list transmission data transmitted to the corresponding communication terminal 230 (see FIG. 10).
  • the storage 1150 stores a database, various parameters, or the following data or programs necessary for realizing the present embodiment.
  • Reference numeral 216 denotes a tissue specimen image DB that accumulates tissue specimen images cut out from received slide images in association with thumbnail images (see FIG. 5).
  • Reference numeral 219 denotes a feature amount DB (see FIGS. 6A to 6E).
  • Reference numeral 223 denotes a display screen format DB (see FIG. 8).
  • the storage 1150 stores the following programs.
  • Reference numeral 1151 denotes an information processing program that is a pathological diagnosis support program for executing the entire processing.
  • Reference numeral 1152 denotes a tissue specimen image cutout module that cuts out a tissue specimen image from a received slide image in the information processing program 1151.
  • Reference numeral 1153 denotes a thumbnail image generation module that generates a thumbnail image from each tissue specimen image in the information processing program 1151.
  • Reference numeral 1154 denotes a grouping module that groups the cut tissue specimen images in the information processing program 1151.
  • Reference numeral 1155 denotes a feature amount analysis module for analyzing the feature amount of the tissue specimen image in the information processing program 1151.
  • Reference numeral 1156 denotes a ranking module that ranks the tissue specimen images based on one or more feature amounts in the information processing program 1151.
  • Reference numeral 1157 denotes a thumbnail list image generation module that generates a thumbnail list image in which thumbnail images are arranged so that the order can be transmitted to a pathologist in the information processing program 1151.
  • Reference numeral 1158 denotes a communication control module that controls communication by the communication control unit 211 with the communication terminal 230 in the information processing program 1151.
  • FIG. 11 shows only data and programs essential for the present embodiment, and general-purpose data and programs such as OS are not shown.
  • FIG. 12 is a flowchart showing a processing procedure of the information processing apparatus 210 according to the present embodiment.
  • the CPU 1110 shown in FIG. 11 executes while using the RAM 1140, and implements the functional components of the information processing apparatus 210 shown in FIG.
  • step S1211 it is determined whether or not a slide image has been received from the communication terminal 230.
  • step S1231 it is determined whether a thumbnail list is requested from the communication terminal 230.
  • step S1241 it is determined whether selection information indicating that one thumbnail image has been selected from the thumbnail list has been received. If NO in any step, other processing is performed.
  • the execution order of step S1211, step S1231, and step S1241 is not limited to the order of description. In the present embodiment, the order of the illustrated steps can be changed within a range that does not hinder the contents.
  • the process proceeds to step S1213, and the information processing apparatus 210 cuts out the tissue specimen image from the slide image.
  • the information processing apparatus 210 can cut out the tissue specimen image by an image processing technique or the like that extracts a contour portion of the tissue specimen image.
  • the information processing apparatus 210 groups the cut tissue specimen images into groups.
  • the information processing apparatus 210 indicates, for example, a pathologist ID that can identify the pathologist who transmitted the tissue specimen image, a patient ID that indicates a patient corresponding to the tissue specimen image, or a part that is reflected in the tissue specimen image.
  • the tissue specimen images are grouped according to group data such as a part ID.
  • the information processing apparatus 210 generates a thumbnail image of each tissue specimen image.
  • step S1219 the information processing apparatus 210 associates the tissue specimen image and slide information cut out in step S1213 with the group data used for grouping in step S1215 and the thumbnail image generated in step S1217. In addition, it accumulates in the tissue specimen image DB 216.
  • step S1221 the information processing apparatus 210 sequentially acquires tissue specimen images belonging to the same group from the tissue specimen image DB 216.
  • step S1223 the information processing apparatus 210 analyzes the feature quantity of each acquired tissue specimen image with reference to the feature quantity DB 219, and calculates the score of the feature quantity.
  • step S1225 the information processing apparatus 210 ranks the tissue sample images in the same group, for example, by sorting based on the calculated score calculated from each feature amount of the tissue sample image according to the score calculation algorithm. .
  • step S1227 the information processing apparatus 210 refers to the display screen format DB 223 and arranges the thumbnail images according to the ranking in S1225 so that the rank can be transmitted to the pathologist 240 by the display screen of the communication terminal 230. Generate thumbnail list images.
  • step S1229 the information processing apparatus 210 transmits the generated thumbnail list image to the communication terminal 230 that has received the slide image.
  • the information processing apparatus 210 acquires information such as a communication terminal ID, a pathologist ID, a patient ID, and a part, and the process proceeds to step S1221. Then, the information processing apparatus 210 executes steps S1221 to S1229 for the group corresponding to the acquired information, and displays a thumbnail list on the communication terminal 230 that has requested.
  • the information processing apparatus 210 proceeds to step S1243, and reads the tissue specimen image corresponding to the selected thumbnail image from the tissue specimen image DB 216.
  • the information processing apparatus 210 sets the display position of the enlarged tissue specimen image. In this example, as shown in FIG. 4, the display position of the tissue display image enlarged in the right half of the display screen is set.
  • the information processing apparatus 210 transmits the tissue specimen image processed in step S1245 to the communication terminal 230.
  • the communication terminal 230 displays the enlarged tissue specimen image at the set display position.
  • the information processing apparatus 210 uses this. Will be sent.
  • the information processing apparatus 210 acquires the tissue sample image with the maximum resolution at the communication terminal 230 and displays it in the tissue sample image area 430. It will be.
  • the information processing system according to the present embodiment is different from the second embodiment in that the pathologist can select or set data as a ranking reference from the communication terminal.
  • the pathologist can select or set data as a ranking reference from the communication terminal.
  • a configuration for selecting or setting data as a reference for ranking will be described. Since other configurations and operations are the same as those of the second embodiment, detailed description thereof is omitted.
  • the pathologist can determine the order of the tissue specimen images to be diagnosed according to the experience and ability, rapid diagnosis is possible.
  • FIG. 13 is a block diagram showing the configuration of the information processing system 1300 according to this embodiment.
  • characteristic configurations different from FIG. 2 of the second embodiment are a ranking reference receiving unit 1325 and a display position setting unit 1320.
  • the ranking unit 1321 is different. Since other configurations and operations are the same as those of the second embodiment, detailed description thereof is omitted.
  • the ranking reference receiving unit 1325 receives the ranking reference set by the pathologist 240 from the communication terminal 230.
  • the ranking unit 1321 creates a ranking table 1321a based on the criteria received by the ranking criteria receiving unit 1325, and ranks the tissue specimen images in the order desired by the pathologist 240.
  • FIG. 14 is a diagram showing a configuration of the ranking table 1321a according to the present embodiment.
  • the ranking table 1321a is basically the same as the ranking table 221a of FIG. 7, and the same reference numerals are assigned to the same columns, and descriptions thereof are omitted.
  • FIG. 14 stores the ranking criteria received by the ranking criteria receiving unit 1325 in a rewritable manner as the score calculation algorithm 1404 set by the pathologist. Therefore, the calculated score 1405 and the rank 1406 of sorting the results differ depending on the settings of the pathologist 240.
  • the score calculation algorithm 1404 is rewritten based on the ranking criteria transmitted from the communication terminal 230 has been described.
  • the information processing apparatus 1310 receives a feature amount setting instruction from the communication terminal 30. It is also possible to perform operations such as adding new feature values and deleting unused feature values.
  • thumbnail images of tissue specimen images are arranged and displayed in a multidimensional space with a feature amount as an axis.
  • thumbnail images of tissue specimen images are arranged and displayed in a multidimensional space with a feature amount as an axis.
  • a configuration and operation for arranging thumbnail images of tissue specimen images in a multi-dimensional manner using feature amounts as axes will be described. Since other configurations and operations are the same as those of the second embodiment, detailed description thereof is omitted.
  • the pathologist can easily determine the tissue specimen image to be diagnosed from the display position according to the experience and ability, quick and accurate diagnosis is possible.
  • FIG. 15 is a block diagram showing the configuration of the information processing system 1500 according to this embodiment.
  • characteristic configurations different from those in FIGS. 2 and 3 are a display position setting unit 1520 and a thumbnail arrangement image transmission unit 1524. Since other configurations and operations are the same as those of the second embodiment, detailed description thereof is omitted.
  • the display position setting unit 1520 of this embodiment includes a multi-dimensional thumbnail image arrangement unit 1522 and a display screen format DB 1523.
  • the display screen format DB 1523 holds a format (not shown) that determines where on the display screen and in which direction the thumbnail image is arranged with the feature amount axis.
  • the multi-dimensional thumbnail image arrangement unit 1522 uses the format read from the display screen format DB 1523 and the multi-dimensional arrangement table 1522a, and arranges the thumbnail images in multi-dimensions according to the size of the feature quantity with each feature quantity as an axis. .
  • the thumbnail arrangement image transmission unit 1524 transmits the thumbnail arrangement data 1524a to the corresponding communication terminal 230 based on the thumbnail arrangement image generated by the multidimensional thumbnail image arrangement unit 1522.
  • FIG. 16 is a diagram showing a display screen of the communication terminal 230 according to the present embodiment.
  • the format of the display screen in FIG. 16 is an example, and is selected from the display screen format DB 1523 according to the request of the communication terminal 230, the application, or the pathologist 240.
  • the area on the left side is a slide image area 410 that displays a slide image transmitted from the communication terminal 230, as in FIG.
  • the area on the right side is a thumbnail arrangement area 1620 in which thumbnail images are arranged two-dimensionally (or three-dimensionally) according to the size of a feature amount set in advance.
  • FIG. 16 shows a two-dimensional arrangement of thumbnail images in which the feature quantity 1 is on the horizontal axis and the feature quantity 2 is on the vertical axis.
  • the feature quantity 1 can be a feature quantity 1 having a nuclear atypia (see FIG. 6A) and a feature quantity 2 can be a structure (gland duct) atypia (see FIG. 6C).
  • the feature amount 3 can be a perspective axis by 3D display.
  • the feature amount 3 in this case can be, for example, the degree of mucus (see FIG. 6D). Note that the feature amount as the axis is not limited to this.
  • FIG. 17A is a block diagram showing a configuration of the multidimensional arrangement table 1522a according to the present embodiment.
  • the multi-dimensional arrangement table 1522a is associated with an image ID 1702 for identifying each tissue specimen image, a thumbnail image 1703, a feature quantity 1 score, a corresponding horizontal axis arrangement position 1704, a feature quantity 2 score, and The corresponding vertical axis arrangement position 1705 is stored.
  • a feature amount three score and a corresponding three-dimensional arrangement position 1706 are further stored.
  • FIG. 17B is a diagram showing a configuration of thumbnail arrangement data 1524a according to the present embodiment.
  • the thumbnail arrangement image transmission unit 1524 may transmit only the thumbnail arrangement image to be displayed in the thumbnail arrangement area 1620 and combine it with the image to be displayed in another area on the communication terminal 230.
  • FIG. 17B since the difference from FIG. 10 is only the transmission data, the same reference numerals as those in FIG.
  • the transmission data 1714 which is display screen data displays the display data 1021 of the slide image area 410 displayed in the left area of FIG. 16 and the two-dimensional or three-dimensional axis displayed in the right area of FIG. Display data 1722 and thumbnail image display data 1723 arranged in the area on the right side of FIG. 16 are included.
  • FIG. 18 is a flowchart showing a processing procedure of the information processing apparatus 1510 according to this embodiment. This flowchart is executed by the CPU 1110 of FIG. 11 using the RAM 1140, and implements the functional configuration unit of the information processing apparatus 1510 of FIG. In addition, the process similar to FIG. 12 of 2nd Embodiment is not shown in figure, or attaches
  • step S1211 it is determined whether or not a slide image has been received from the communication terminal 230.
  • step S1831 it is determined whether or not there is a request for multidimensional thumbnail display from the communication terminal 230.
  • the execution order of step S1211 and step S1831 is not limited to the order of description. In each embodiment, the order of the illustrated steps can be changed within a range that does not hinder the contents.
  • step S1223 the information processing apparatus 1510 selects a feature value as a display axis from the feature values scored by the analysis.
  • step S1827 the information processing apparatus 1510 refers to the display screen format DB 1723, and generates a thumbnail arrangement image according to the feature amount score for each axis.
  • step S1829 the information processing apparatus 1510 transmits thumbnail arrangement data 1524a corresponding to the generated thumbnail arrangement image to the communication terminal 230 that has received the slide image.
  • step S1221 the process proceeds to step S1221, and thereafter, the communication in which the thumbnail arrangement image is generated by executing steps S1221 to S1829 and the multidimensional thumbnail display is requested.
  • the thumbnail arrangement data 1524a is transmitted to the terminal 230.
  • the information processing system according to the present embodiment is different from the fourth embodiment in that a pathologist can select feature axes arranged in multiple dimensions from a communication terminal.
  • a configuration for setting a feature amount as an axis will be described.
  • Other configurations and operations are the same as those in the fourth embodiment, and thus detailed description thereof is omitted.
  • a pathologist can set a feature amount as an axis for selecting a tissue specimen image to be diagnosed according to its experience and ability, it can be applied to a living body part and a symptom. Quick and accurate diagnosis is possible.
  • FIG. 19 is a block diagram showing the configuration of the information processing system 1900 according to this embodiment.
  • characteristic configurations different from FIG. 15 of the fourth embodiment are a feature amount selection information receiving unit 1927 and a feature amount selecting unit 1926. Since other configurations and operations are the same as those of the second embodiment, detailed description thereof is omitted.
  • the feature quantity selection information receiving unit 1927 receives from the communication terminal 230 an instruction to select a feature quantity as an axis of multidimensional display set by the pathologist 240.
  • the feature quantity selection unit 1926 performs multi-dimensional display of thumbnail images on the axis of the feature quantity desired by the pathologist 240 by selecting the feature quantity according to the selection instruction received by the feature quantity selection information receiving unit 1927.
  • the information processing system according to the present embodiment is different from the second embodiment in that the absolute evaluation of each tissue specimen image is notified to the pathologist by color.
  • a configuration for color arrangement will be described. Since other configurations and operations are the same as those of the second embodiment, detailed description thereof is omitted.
  • the order of the tissue specimen image to be diagnosed is informed to the pathologist, and the pathological urgency level of the tissue specimen image is informed in color. Makes accurate diagnosis possible.
  • FIG. 20 is a block diagram showing the configuration of the information processing system 2000 according to the present embodiment.
  • a characteristic configuration different from FIG. 2 of the second embodiment is a thumbnail color arrangement unit 2028, a color arrangement DB 2029, and an optional color arrangement instruction information receiving unit 2030.
  • the display position setting unit 2020 is changed by adding these components.
  • the thumbnail list image generation unit 2022 is different. Since other configurations and operations are the same as those of the second embodiment, detailed description thereof is omitted.
  • the color arrangement DB 2029 stores a color arrangement group that arranges hue, color luminance, and the like for each thumbnail image.
  • the thumbnail color arrangement unit 2028 refers to the color arrangement DB 2029 and reads a color arrangement group corresponding to the feature amount scores of the thumbnail images ranked by the ranking unit 221. Then, the thumbnail list image generation unit 2022 performs color arrangement of each thumbnail image according to the read color arrangement group. This enables the pathologist 240 to recognize not only the relative rank but also the absolute value of the feature value score.
  • the optional color arrangement instruction information receiving unit 2030 is configured to allow the pathologist 240 to instruct settings such as whether to color each thumbnail according to hue or color luminance.
  • the thumbnail list image generation unit 2022 of the display position setting unit 2020 generates a thumbnail list image in which each thumbnail image is arranged according to the color arrangement group read out from the color arrangement DB 2029 by the thumbnail color arrangement unit 2028 according to the feature amount score.
  • the color-coded thumbnail list image is obtained by adding color data to the data shown in FIG. 9 of the second embodiment, for example.
  • FIG. 21 is a diagram showing a configuration of the color arrangement DB 2029 according to the present embodiment.
  • the color arrangement DB 2029 stores a first hue group 2101, a second hue group 2102, and the like that indicate hues corresponding to the feature amount score range. Similarly, the color arrangement DB 2029 stores, for example, a red (R) luminance value 2103, a green (G) luminance value 2104, and a blue (B) luminance value 2105 as luminance values of one color. .
  • the information processing apparatus 2010 arranges colors of different hues and luminances according to ranges of the first feature value score 2106, the second feature value score 2107, and the nth feature value score 2108, which are the feature value scores. . Further, the information processing apparatus 2010 can also arrange different hues and luminance colors according to the range of the evaluation score 2109 obtained based on a plurality of feature amounts.
  • red (R) luminance value 2103, the green (G) luminance value 2104, and the blue (B) luminance value 2105 correspond to the three feature amount score ranges.
  • One feature amount score can be recognized.
  • the information processing system according to the present embodiment performs absolute evaluation of each tissue specimen image to a pathologist by color in addition to display at a multi-dimensional position with the feature amount as an axis. It differs in the point to alert.
  • a configuration for color arrangement will be described.
  • Other configurations and operations are the same as those in the fourth embodiment, and thus detailed description thereof is omitted.
  • the pathologist is informed of the plurality of feature amounts of the tissue specimen image to be diagnosed at the display position, and the pathological urgency level of the tissue specimen image is informed in color. This makes it possible to make a quick and accurate diagnosis adapted to the condition of the patient.
  • FIG. 22 is a block diagram showing the configuration of the information processing system 2200 according to this embodiment.
  • a characteristic configuration different from FIG. 15 of the fourth embodiment is a thumbnail color arrangement unit 2228, a color arrangement DB 2229, and an optional color arrangement instruction information receiving unit 2230.
  • the display position setting unit 2220 is changed by adding these components.
  • a ranking unit 2221 and a ranking table 2221a are added, and the multidimensional thumbnail image arrangement unit 2222 and the multidimensional arrangement table 2222a are different. Since other configurations and operations are the same as those of the second embodiment, detailed description thereof is omitted.
  • the thumbnail color arrangement unit 2228, the color arrangement DB 2229, and the color arrangement instruction information receiving unit 2230 are configured in the same manner as the thumbnail color arrangement unit 2028, the color arrangement DB 2029, and the color arrangement instruction information receiving unit 2030 in the sixth embodiment. Omitted.
  • the ranking unit 2221 and the ranking table 2221a added to the display position setting unit 2220 are the same as those in the second embodiment, and thus the description thereof is omitted.
  • the ranking of the ranking unit 2221 is notified to the thumbnail coloring unit 2228, and the coloring of the thumbnail image is determined.
  • the multi-dimensional thumbnail image arrangement unit 2222 of the display position setting unit 2220 arranges the thumbnail images according to the color arrangement group read out from the color arrangement DB 2029 by the thumbnail color arrangement unit 2228 according to the feature amount score of the thumbnail image, and multi-dimensional thumbnails. Arrange the images.
  • the color-coded thumbnail arrangement image is obtained by adding color data to the data as shown in FIG. 17 of the fourth embodiment, for example.
  • the pathologist selects position display by ranking and display at a multidimensional position with the feature amount as an axis, as compared to the second and fourth embodiments. It differs in that it was possible.
  • a configuration for selection by a pathologist will be described.
  • Other configurations and operations are the same as those of the second embodiment or the fourth embodiment, and thus detailed description thereof is omitted.
  • the pathologist can select the position display by ranking and the display at a multi-dimensional position with the feature amount as an axis, so it adapts to the patient's condition according to the experience and ability of the pathologist Quick and accurate diagnosis is possible.
  • FIG. 23 is a diagram showing a display screen of the communication terminal 230 according to the present embodiment.
  • the format of the display screen in FIG. 23 is an example, and may be arbitrarily selected according to the request of the communication terminal 230, the application, or the pathologist 240.
  • FIG. 23 shows the order list display of FIG. 4 before the screen as shown in FIG. 4 of the second embodiment and the screen as shown in FIG. It is a screen for selecting whether to perform dimension display.
  • the display screen of FIG. 23 has a slide image area 410 for displaying the received slide image, and a display format area 2310 for instructing whether to perform the order list display or the multidimensional display.
  • the thumbnail list area 420 is displayed when the ranking list display is selected
  • the thumbnail arrangement area 1620 is displayed when the multidimensional display is selected.
  • the display format area 2310 includes an instruction button 2311 for instructing to select whether to perform a rank list display or multidimensional display, a setting button 2312 for color classification, and an optional pattern classification setting button. 2313 is included. Further, an OK button 2314 for validating the instruction and selection and a return button 2315 for clearing the instruction and setting or returning to the previous screen are included. Note that the configuration of the display format area 2310 is not limited to this example.
  • the present invention may be applied to a system composed of a plurality of devices, or may be applied to a single device. Furthermore, the present invention can also be applied to a case where a control program that realizes the functions of the embodiments is supplied directly or remotely to a system or apparatus. Therefore, in order to realize the functions of the present invention on a computer, a control program installed in the computer, a medium storing the control program, and a WWW (World Wide Web) server that downloads the control program are also included in the scope of the present invention. include.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

　生体組織を撮像した組織標本画像に基づく診断を支援する情報処理装置であって、複数の組織標本画像が含まれる複数のスライドから、組織標本画像を個々に分けて切り出す組織標本画像切り出し部と、組織標本画像切り出し部が切り出した各組織標本画像が有する特徴量に基づいて、各組織標本画像の縮小画像を表示する表示画面における表示位置を設定する表示位置設定部と、を備えることを特徴とする。

Description

情報処理システム、情報処理方法、情報処理装置およびその制御方法と制御プログラム
　本発明は、生体組織を撮像した組織標本画像に基づく診断を支援するための情報処理技術に関する。
　上記技術分野において、特許文献１には、スライド上の組織標本画像をスライド単位でサムネイル画像にして、複数のスライドをリスト表示するための装置が開示されている。
特開２０１１－１１７９９１号公報
　しかしながら、上記文献記載の技術は、あくまでもスライド単位でのリスト表示である。したがって、スライド上に複数の組織標本がある場合には、スライド上の１つの組織標本に問題がある時にもスライド単位の処理が行なわれる。そのため、病理医も、スライド単位での診断を行なわざるを得ず、必ずしも効率よく病理診断ができなかった。また、上記文献記載の技術におけるリスト表示は表示位置が診断上の意味を持っていない。したがって、病理医が表示位置から診断支援の情報を得られず、診断支援としてリスト表示を有効に使用できていない。
　本発明は、上記問題を解決するためになされたものである。
　上記目的を達成するため、本発明に係る装置は、
　生体組織を撮像した組織標本画像に基づく診断を支援する情報処理装置であって、
　複数の前記組織標本画像が含まれる複数のスライド画像から、前記組織標本画像を個々に分けて切り出す組織標本画像切り出し手段と、
　前記組織標本画像切り出し手段が切り出した各組織標本画像が有する特徴量に基づいて、前記各組織標本画像の縮小画像を表示する表示画面における表示位置を設定する表示位置設定手段と、
　を備えることを特徴とする。
　上記目的を達成するため、本発明に係る方法は、
　生体組織を撮像した組織標本画像に基づく診断を支援する情報処理装置の制御方法であって、
　複数の前記組織標本画像が含まれる複数のスライド画像から、前記組織標本画像を個々に分けて切り出す組織標本画像切り出しステップと、
　前記組織標本画像切り出しステップにおいて切り出した各組織標本画像が有する特徴量に基づいて、前記各組織標本画像の縮小画像を表示する表示画面における表示位置を設定する表示位置設定ステップと、
　を含むことを特徴とする。
　上記目的を達成するため、本発明に係るプログラムは、
　生体組織を撮像した組織標本画像に基づく診断を支援する情報処理装置の制御方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、
　複数の前記組織標本画像が含まれる複数のスライド画像から、前記組織標本画像を個々に分けて切り出す組織標本画像切り出しステップと、
　前記組織標本画像切り出しステップにおいて切り出した各組織標本画像が有する特徴量に基づいて、前記各組織標本画像の縮小画像を表示する表示画面における表示位置を設定する表示位置設定ステップと、
　をコンピュータに実行させることを特徴とする。
　上記目的を達成するため、本発明に係るシステムは、
　生体組織を撮像した組織標本画像に基づく診断を支援する情報処理システムであって、
　前記撮像した組織標本画像を取得する取得手段と、
　複数の前記組織標本画像が含まれる複数のスライド画像から、前記組織標本画像を個々に分けて切り出す組織標本画像切り出し手段と、
　前記組織標本画像切り出し手段が切り出した各組織標本画像が有する特徴量に基づいて、前記各組織標本画像の縮小画像を表示する表示画面における表示位置を設定する表示位置設定手段と、
　前記表示位置設定手段が設定した表示画面上の表示位置に、前記各組織標本画像の縮小画像を表示する表示手段と、
　を備えることを特徴とする。
　上記目的を達成するため、本発明に係る方法は、
　生体組織を撮像した組織標本画像に基づく診断を支援する情報処理方法であって、
　前記撮像した組織標本画像を取得する取得ステップと、
　複数の前記組織標本画像が含まれる複数のスライド画像から、前記組織標本画像を個々に分けて切り出す組織標本画像切り出しステップと、
　前記組織標本画像切り出しステップにおいて切り出した各組織標本画像が有する特徴量に基づいて、前記各組織標本画像の縮小画像を表示する表示画面における表示位置を設定する表示位置設定ステップと、
　前記表示位置設定ステップにおいて設定した表示画面上の表示位置に、前記各組織標本画像の縮小画像を表示する表示ステップと、
　を含むことを特徴とする。
　本発明によれば、スライド画像から組織標本画像を切り出し、組織標本画像単位で評価した評価結果を表示位置により病理医に報知することで、より有効な診断支援ができる。
　上述した目的、およびその他の目的、特徴および利点は、以下に述べる好適な実施の形態、およびそれに付随する以下の図面によってさらに明らかになる。
本発明の第１実施形態に係る情報処理装置の構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る特徴量解析部と特徴量用ＤＢとの構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る通信端末の表示画面を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る組織標本画像ＤＢの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る特徴量用ＤＢの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る特徴量用ＤＢの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る特徴量用ＤＢの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る特徴量用ＤＢの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る特徴量用ＤＢの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る順位付けテーブルの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る表示画面フォーマットＤＢの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係るサムネイルリスト画像の構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係るサムネイルリスト送信データの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理装置の処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第３実施形態に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第３実施形態に係る順位付けテーブルの構成を示す図である。 本発明の第４実施形態に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第４実施形態に係る通信端末の表示画面を示す図である。 本発明の第４実施形態に係る多次元配置テーブルの構成を示す図である。 本発明の第４実施形態に係るサムネイル配置データの構成を示す図である。 本発明の第４実施形態に係る情報処理装置の処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第５実施形態に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第６実施形態に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第６実施形態に係る配色ＤＢの構成を示す図である。 本発明の第７実施形態に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第８実施形態に係る通信端末の表示画面を示す図である。
　以下に、図面を参照して、本発明の実施の形態について例示的に詳しく説明する。ただし、以下の実施の形態に記載されている構成要素は単なる例示であり、本発明の技術範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
　［第１実施形態］
　本発明の第１実施形態としての情報処理装置１００について、図１を用いて説明する。情報処理装置１００は、生体組織を撮像した組織標本画像に基づく診断を支援する装置である。
　図１に示すように、情報処理装置１００は、組織標本画像切り出し部１１０と、表示位置設定部１２０と、を含む。組織標本画像切り出し部１１０は、複数の組織標本画像が含まれる複数のスライド１０１から、組織標本画像を個々に分けて切り出す。表示位置設定部１２０は、組織標本画像切り出し部１１０が切り出した各組織標本画像１１１が有する特徴量１２２に基づいて、各組織標本画像の縮小画像１２１を表示する表示画面１０２上の表示位置１２３を設定する。
　本実施形態によれば、スライド画像から組織標本画像を切り出し、組織標本画像単位で評価した評価結果を表示位置によって病理医に報知することで、より有効な診断支援ができる。
　［第２実施形態］
　次に、本発明の第２実施形態に係る情報処理システムについて説明する。なお、第２実施形態乃至第８実施形態の情報処理システムにおいては、ネットワークを介して複数台の病理医の通信端末からスライド画像を受信する場合を示すが、１台の通信端末を対象にしても、あるいはスタンドアロンの機器により本実施形態の処理を実現してもよい。
　本実施形態においては、スライド画像から切り出した組織標本画像に対して、特徴量に基づいて順位付けを行ない、その順位を病理医に伝達できるように各組織標本画像のサムネイル画像の表示位置を設定する。なお、本実施形態において、特徴量とは、癌細胞の分化の程度を表わす分化度と、癌細胞の病理組織学的悪性度評価であるグレードと、細胞核の大きさや形状による評価である核異型度と、腺管形成の程度を表わす構造異型度と、細胞核の核***の数／割合と、粘膜や腺から分泌される粘液の度合いと、印環細胞癌の可能性と、そのいずれかの組み合わせと、を含むものである。
　本実施形態によれば、サムネイル画像の表示位置によって、病理医が診断対象とすべき組織標本画像の順位情報が病理医に伝達される。
　《情報処理システムの構成》
　図２は、本実施形態に係る情報処理システム２００の構成を示すブロック図である。
　情報処理システム２００は、ネットワーク２５０を介して接続された病理診断支援装置である情報処理装置２１０と、病理医２４０が操作可能であって病理診断支援を受ける通信端末２３０とを含む。なお、ネットワーク２５０は、病院内のＬＡＮであっても、病院外と接続する公衆回線や無線通信であってもよい。
　情報処理装置２１０は、ネットワーク２５０を介する通信端末２３０との通信を制御する通信制御部２１１を有する。情報処理装置２１０は、スライド画像受信部２１２によって通信端末２３０からスライド画像を受信する。そして、情報処理装置２１０は、受信したスライド画像から、組織標本画像切り出し部２１３において個々の組織標本画像を切り出す。なお、情報処理装置２１０は、組織標本画像の輪郭部を抽出する画像処理技術等により、組織標本画像切り出し部２１３において個々の組織標本画像を切り出すことができる。そして、組織標本切り出し部２１３は、切り出された組織標本画像及びその組織標本画像が含まれるスライド画像を示すスライド情報を、その組織標本画像を特定する組織標本画像ＩＤに対応付けて組織標本画像データベース（以下、ＤＢ）２１６（図５参照）に蓄積する。ここで、複数の通信端末２３０からスライド画像が受信された場合や、１つの通信端末２３０から異なる患者や部位のスライド画像が受信された場合、切り出された組織標本画像は、グループ分け部２１４により特定のグループにグループ分けされる。このグループ分けの処理については、後述する。
　グループ分け部２１４は、複数の通信端末２３０からスライド画像が受信された場合や、１つの通信端末２３０から異なる患者や部位のスライド画像が受信された場合に、切り出された組織標本画像を同一患者ごとや関連組織である部位ごと等の組織標本画像グループにグループ分けする。したがって、１つの通信端末２３０から同じ患者の同じ部位のスライド画像が受信される場合は、グループ分けの必要は無いため、グループ分け部２１４は、グループ分けの処理を実行しなくてもよい。また、グループ分けの処理が実行された場合、グループ分け部２１４は、例えば図５に示すように、グループ分けに用いた患者ＩＤや部位ＩＤ等の情報と、そのグループを特定するグループＩＤと対応付けたグループデータを、グループ分けされた組織標本画像と対応づけて組織標本画像ＤＢ２１６に蓄積する。サムネイル画像生成部２１５は、切り出された組織標本画像の１つ１つのサムネイル画像を生成する。生成されたサムネイル画像は、当該サムネイル画像の基となった組織標本画像の組織標本画像ＩＤに対応付けて、組織標本画像ＤＢ２１６に蓄積される。
　特定の通信端末２３０からのスライド画像の受信完了が通知された場合、あるいは通信端末からサムネイルリストの表示要求があった場合には、組織標本画像取得部２１７は組織標本画像ＤＢ２１６から対応する各組織標本画像を読み出す。そして、各組織標本画像の特徴量が、特徴量解析部２１８において対応する特徴量用データベース２１９（図６Ａから図６Ｅ参照）の情報を用いて求められる。ここで、特徴量は１つであっても図３のように複数であってもよい。
　（特徴量解析部と特徴量用ＤＢとの構成）
　図３は、複数の特徴量を解析する場合の、本実施形態に係る特徴量解析部２１８と特徴量用ＤＢ２１９との構成を示すブロック図である。特徴量解析部２１８は、第１特徴量解析部２１８－１、第２特徴量解析部２１８－２、...、第ｎ特徴量解析部２１８－ｎを有している。また、特徴量用ＤＢ２１９は、第１特徴量用ＤＢ２１９－１、第２特徴量用ＤＢ２１９－２、...、第ｎ特徴量用ＤＢ２１９－ｎを有している。各特徴量解析部２１８－１～２１８－ｎは、それぞれに対応する特徴量用ＤＢ２１９－１～２１９－ｎに蓄積された情報を用いて、組織標本画像取得部２１７からの各組織標本画像の特徴量を解析する。
　特徴量解析部２１８が解析する特徴量としては、例えば、癌細胞の分化の程度を表わす分化度と、癌細胞の病理組織学的悪性度評価であるグレードと、細胞核の大きさや形状による評価である核異型度と、腺管形成の程度を表わす構造異型度と、細胞核の核***の数／割合と、粘膜や腺から分泌される粘液の度合いと、印環細胞癌の可能性と、が含まれる。また、特徴量解析部２１８が解析する特徴量として、上記特徴量のいずれかの組み合わせとすることもできる。
　図２に戻って、表示位置設定部２２０は、特徴量解析部２１８からの各特徴量あるいはその組み合わせの特徴量に基づいて、病理医２４０が注目すべき順に組織標本画像に順位付けを行なう。そして、表示位置設定部２２０は、その順位が病理医２４０に伝達可能な通信端末２３０の表示画面上の表示位置を設定する。表示位置設定部２２０は、順位付け部２２１と、サムネイルリスト画像生成部２２２と、表示画面フォーマットＤＢ２２３とを有する。
　順位付け部２２１は、順位付けテーブル２２１ａ（図７参照）を用いて病理医２４０が注目すべき順に組織標本画像の順位付けを行なう。表示画面フォーマットＤＢ２２３（図８参照）は、各通信端末２３０やアプリケーション、あるいは病理医２４０の要望に対応付けて、表示画面フォーマットを蓄積する。サムネイルリスト画像生成部２２２は、順位付け部２２１から受信した順位に従って、表示画面フォーマットＤＢ２２３から読み出した表示画面フォーマット上に各組織標準画像のサムネイルを配置して、サムネイルリスト画像２２２ａを生成する。
　サムネイルリスト画像送信部２２４は、サムネイルリスト画像生成部２２２が生成したサムネイルリスト画像２２２ａを組み込んだ通信端末２３０へのサムネイルリスト送信データ２２４ａを生成して、通信制御部２１１を介して各対応通信端末２３０に送信する。なお、送信するデータはサムネイルリスト画像のみであっても、表示画面全体であってもよい。
　なお、通信端末ＩＤや病理医ＩＤ、あるいは患者ＩＤなどによる、受信したスライド画像やサムネイルリストの問合せと送信するサムネイルリスト画像との同期については既知の技術であるので、図２においては説明を簡略化するため省略する。また、サムネイル画像の１つを選択した選択情報を受信して、そのサムネイル画像を拡大表示する（実際には、サムネイル画像に対応する高解像度の組織標本画像を表示する）処理は、本実施形態の主要な特徴ではないので図２への図示は省略した。なお、この処理を実現するためには、通信制御部２１１から選択情報を受信する選択情報受信部と、通信端末２３０に拡大表示を指示する拡大表示指示部とを設ければよい。
　（通信端末の表示画面）
　図４は、本実施形態に係る通信端末２３０の表示画面４００を示す図である。なお、図４の表示画面のフォーマットは一例であって、通信端末２３０やアプリケーション、あるいは病理医２４０の要望によって、様々な表示画面フォーマットＤＢ２２３から選択される。
　図４においては、３つのエリアが表示されている。左側のエリアは、通信端末２３０から送信したスライド画像を表示するスライド画像エリア４１０である。中央のエリアは、本実施形態により生成された各組織標本画像のサムネイルを病理医２４０が注目すべき順に並べたサムネイルリスト画像のサムネイルリストエリア４２０である。なお、本例では上から下に病理医２４０が注目すべき順の降順で並べた例を示したが、昇順であっても、あるいはサムネイル画像の大小などであってもよく、病理医２４０に注目する順位が伝達できる表示であればよい。右側のエリアは、一番注目すべきサムネイル画像４２１に対応する組織標本画像を表示する組織標本画像エリア４３０である。なお、図４に示す例では、一番注目すべきサムネイル画像４２１がスライド画像４１１に含まれていたことが示されている。
　なお、左側のスライド画像エリア４１０や中央のサムネイルリストエリア４２０は、スクロール可能であり、１画面では表示できない他のスライド画像やサムネイル画像が順次スクロールされる。
　（組織標本画像ＤＢ）
　図５は、本実施形態に係る組織標本画像ＤＢ２１６の構成を示す図である。
　組織標本画像ＤＢ２１６は、受信したスライド画像から切り出した組織標本画像を、病理診断に一緒に使用すべきグループにグループ分けするためのグループデータ５００と、各グループに属する組織標本画像および生成されたサムネイル画像を蓄積する画像データ５１０や５２０とを含む。グループデータ５００には、グループＩＤに対応付けて、そのグループを特徴付ける病理医ＩＤ５０２、患者ＩＤ５０３、部位５０６、撮影日時５０７等が記憶される。また、グループデータ５００には、患者を特徴付ける情報である患者の性別５０４や年齢５０５なども記憶される。組織標本画像ＤＢ２１６は、各グループＩＤ５０１（Ｇ０００１／Ｇ０００２）にそれぞれ対応付けて、画像データ５１０や５２０を記憶する。画像データ５１０や５２０には、各組織標本画像を識別する画像ＩＤ５１１／５２１に対応付けて、その画像が含まれていたスライド情報５１２／５２２、サムネイル画像５１３／５２３、組織標本画像５１４／５２４が記憶される。
　（特徴量用ＤＢ）
　以下に、図６Ａ～図６Ｅを参照して、特徴量を解析するためにあらかじめ用意された特徴量用ＤＢ２１９の例を示す。他の特徴量についても、同様な特徴量用ＤＢが構成される。
　図６Ａは、本実施形態に係る特徴量用ＤＢ２１９の構成例２１９－１を示す図である。図６Ａは、細胞核の大きさや形状による評価である核異型度を特徴量とする場合の特徴量用ＤＢの構成例２１９－１である。
　特徴量用ＤＢの構成例２１９－１は、身体の部位にそれぞれ対応して、核の大きさ６１１、核の均一性６１２、クロマチンの分布６１３、核小体の分布６１４、核の形状６１５などの条件と、これらの条件対応付く核異型度のスコア６１０（特徴量の大小）とを記憶している。
　図６Ｂは、本実施形態に係る特徴量用ＤＢ２１９の構成例２１９－２を示す図である。図６Ｂは、癌領域の分化の程度を表わす分化度を特徴量とする場合の特徴量用ＤＢの構成例２１９－２である。
　特徴量用ＤＢの構成例２１９－２は、身体の部位にそれぞれ対応して、細胞の配列６２１、腺管形状６２２、核の大小不同性６２３などの条件と、これらの条件に対応付く分化度のスコア６２０（特徴量の大小）とを記憶している。なお、一般には、分化度は高分化状態、中分化状態、低分化状態と、レベル分けして判別する。その場合、特徴量用ＤＢの構成例２１９－２は、既にレベル分けされている分化度を、その画像の分化度のスコア６２０に応じて割り当てて記憶してもよい。
　図６Ｃは、本実施形態に係る特徴量用ＤＢ２１９の構成例２１９－３を示す図である。図６Ｃは、複数の細胞により形成された腺管などの評価である構造異型度として腺管異型度を特徴量とする場合の特徴量用ＤＢの構成例２１９－３である。
　特徴量用ＤＢの構成例２１９－３は、身体の部位にそれぞれ対応して、管状や線状を含む腺管の形状６３１、腺管内の細胞核数６３２、基底部領域の細胞核の分布６３３などの条件と、これらの条件に対応付く構造（腺管）異型度のスコア６３０（特徴量の大小）とを記憶している。なお、かかる腺管異型度についての詳細は、特開２０１０－２８１６３６を参照されたい。
　図６Ｄは、本実施形態に係る特徴量用ＤＢ２１９の構成例２１９－４を示す図である。図６Ｄは、病巣内の粘液領域の評価である粘液の度合いを特徴量とする場合の特徴量用ＤＢの構成例２１９－４である。
　特徴量用ＤＢの構成例２１９－４は、身体の部位にそれぞれ対応して、病巣内に占める粘液の割合６４１、粘液中に浮遊する粘液以外の組織像の割合／分布６４２、印環細胞様異型度６４３などの条件と、これらの条件に対応付く粘液の度合いのスコア６４０（特徴量の大小）とを記憶している。なお、粘液領域の抽出方法については、例えば、特開２００９－１８０５３９を参照されたい。
　図６Ｅは、本実施形態に係る特徴量用ＤＢ２１９の構成例２１９－５を示す図である。図６Ｅは、図６Ａの核異型度などを含んだトータルの癌細胞の病理組織学的悪性度評価である組織学的グレードを特徴量とする場合の特徴量用ＤＢの構成例２１９－５である。
　特徴量用ＤＢの構成例２１９－５は、身体の部位にそれぞれ対応して、核異型度６５１、核***の数６５２の条件と、これらの条件に対応付く核グレードのスコア６５０（特徴量の大小）とを記憶している。さらに、特徴量用ＤＢの構成例２１９－５は、核異型度６５１、核***の数６５２、及び構造異型度６６１の条件と、これらの条件に対応付く組織学的グレードのスコア６６０（特徴量の大小）とを記憶している。なお、構造異型度６６１としては、例えば腺管形成の程度が含まれる。
　（順位付けテーブル）
　図７は、本実施形態に係る順位付けテーブル２２１ａの構成を示す図である。
　順位付けテーブル２２１ａは、各グループＩＤ７０１内において、各組織標本画像を識別する画像ＩＤ７０２に対応付けて各特徴量スコア７０３を記憶する。そして、順位付け部２２１、特徴量スコア７０３の全部あるいは一部（１つのみの特徴量を含む）から、スコア演算アルゴリズム７０４に従って、算出スコア７０５を算出する。スコア演算アルゴリズム７０４としては、例えば、図７には各特徴量スコア（ＸiやＹiで示す）に重み（ａiやｂiやｃiで示す）を掛けた和である重み付け和が使用される。しかし、これは一例であり、スコア演算アルゴリズム７０４はこれに限定されない。
　順位付け部２２１は、特徴量スコア７０３の全部あるいは一部からスコア演算アルゴリズム７０４に従って算出された算出スコア７０５をソートすることによって、グループ内の各組織標本画像に対して病理医２４０が注目すべき（重要度）順位７０６を付ける。
　（表示画面フォーマットＤＢ）
　図８は、本実施形態に係る表示画面フォーマットＤＢ２２３の構成を示す図である。
　本実施形態のように、ネットワーク２５０を介して複数の通信端末２３０によって複数の病理医２４０の診断支援をする場合には、様々な通信端末２３０が接続され、病理医２４０にとって様々な表示フォーマットの要望があり得る。したがって、本実施例では、表示画面フォーマットＤＢ２２３は、複数の表示アプリケーションや複数のサムネイルリスト表示フォーマットを記憶して対応する。しかしながら、スタンドアロンの装置の診断支援プログラムや、同じ病院内のシステムである場合には、表示画面フォーマットＤＢ２２３は、共通の表示アプリケーションや共通のサムネイルリスト表示フォーマットを記憶していてもよい。
　表示画面フォーマットＤＢ２２３は、通信端末機種８０１や表示部機種８０２に対応付けて、適応可能な表示アプリケーション８０３、表示フォーマット８０４、サムネイルリスト表示フォーマット８０５を記憶している。病理医２４０は、通信端末２３０からの選択指示により、表示フォーマット８０４やサムネイルリスト表示フォーマット８０５を選択可能である。
　（サムネイルリスト）
　図９は、本実施形態に係るサムネイルリスト画像２２２ａの構成を示す図である。かかるサムネイルリスト画像２２２ａがサムネイルリスト画像生成部２２２で生成されて、サムネイルリスト画像送信部２２４に送られる。
　サムネイルリスト画像２２２ａは、グループＩＤ９０１ごとに、病理医２４０が注目すべき順位９０２と、表示位置９０３と、その表示位置に表示すべき組織標本画像の画像ＩＤ９０４と、サムネイル画像９０５とを記憶する。ここで、表示位置９０３は、通信端末２３０の表示画面上の絶対座標であっても、サムネイルリスト表示フォーマット８０５中の相対座標であってもよい。しなしながら、図４の表示画面のようにサムネイルリストのスクロールを実現するためには相対座標であるのが望ましい。
　（サムネイルリスト送信データ）
　図１０は、本実施形態に係るサムネイルリスト送信データ２２４ａの構成を示す図である。なお、図１０においては、サムネイルリスト画像送信部２２４が、図４に示した１画面を送信する場合を説明する。サムネイルリスト画像送信部２２４は、サムネイルリストエリア４２０に表示するサムネイルリスト画像のみを送信して、通信端末２３０で他のエリアに表示する画像と合成してもよい。
　サムネイルリスト送信データ２２４ａは、ヘッダ１０１１、通信端末２３０の送信先アドレス１０１２、情報処理装置２１０の送信元アドレス１０１３、表示画面データである送信データ１０１４、誤り訂正１０１５を含む。
　表示画面データである送信データ１０１４は、図４の左側に表示されるスライド画像エリア４１０の表示データ１０２１と、図４の中央に表示されるサムネイルリストエリア４２０の表示データ１０２２と、図４の右側に表示される組織標本画像エリア４３０の表示データ１０２３とを含む。
　《情報処理装置のハードウェア構成》
　図１１は、本実施形態に係る情報処理装置２１０のハードウェア構成を示す図である。
　図１１で、ＣＰＵ１１１０は演算制御用のプロセッサであり、プログラムを実行することで図２の情報処理装置２１０の各機能構成部を実現する。ＲＯＭ１１２０は、初期データおよびプログラムなどの固定データおよびプログラムを記憶する。通信制御部２１１は、病理医の通信端末２３０と通信する。なお、通信は無線でも有線でもよい。
　ＲＡＭ１１４０は、ＣＰＵ１１１０が一時記憶のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。ＲＡＭ１１４０には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶する領域が確保されている。１１４１は、病理医の通信端末２３０からネットワーク２５０を介して受信したスライド画像を記憶する領域である。１１４２は、スライド画像１１４１を送信した通信端末２３０の通信端末ＩＤや病理医ＩＤなどの、スライド画像１１４１を特定する情報を記憶する領域である。スライド画像１１４１を特定する情報１１４２には、例えば、患者ＩＤや組織標本を採取した部位、性別、年齢、病歴なども含まれる。１１４３は、スライド画像１１４１から切り出された各組織標本画像を記憶する領域である。１１４４は、切り出された各組織標本画像のサムネイル画像を記憶する領域である。１１４５は、特徴量解析によって算出された１つまたは複数の特徴量を記憶する領域である。１１４６は、算出された１つまたは複数の特徴量１１４５に基づいて、組織標本画像１１４３（サムネイル画像１１４４）に付けられた順位（スコア）を記憶する領域である。２２２ａは、各サムネイル画像１１４４にその順位に従って表示位置を割り当てて生成されたサムネイルリスト画像を記憶する領域である（図９参照）。２２４ａは、対応する通信端末２３０に送信されるサムネイルリスト送信データを記憶する領域である（図１０参照）。
　ストレージ１１５０は、データベースや各種のパラメータ、あるいは本実施形態の実現に必要な以下のデータまたはプログラムが記憶されている。２１６は、受信したスライド画像から切り出された組織標本画像をサムネイル画像と対応付けて蓄積する組織標本画像ＤＢである（図５参照）。２１９は、特徴量用ＤＢである(図６Ａ～図６Ｅ参照）。２２３は、表示画面フォーマットＤＢである（図８参照）。ストレージ１１５０には、以下のプログラムが格納される。１１５１は、全体の処理を実行させる病理診断支援プログラムである情報処理プログラムである。１１５２は、情報処理プログラム１１５１において、受信したスライド画像から組織標本画像を切り出す組織標本画像切り出しモジュールである。１１５３は、情報処理プログラム１１５１において、各組織標本画像からサムネイル画像を生成するサムネイル画像生成モジュールである。１１５４は、情報処理プログラム１１５１において、切り出された組織標本画像をグループ分けするグループ分けモジュールである。１１５５は、情報処理プログラム１１５１において、組織標本画像の特徴量を解析する特徴量解析モジュールである。１１５６は、情報処理プログラム１１５１において、１つまたは複数の特徴量に基づいて組織標本画像の順位付けを行なう順位付けモジュールである。１１５７は、情報処理プログラム１１５１において、順位が病理医に伝達可能にサムネイル画像を配置したサムネイルリスト画像を生成するサムネイルリスト画像生成モジュールである。１１５８は、情報処理プログラム１１５１において、通信端末２３０との通信制御部２１１による通信を制御する通信制御モジュールである。
　なお、図１１には、本実施形態に必須なデータやプログラムのみが示されており、ＯＳなどの汎用のデータやプログラムは図示されていない。
　《情報処理装置の処理手順》
　図１２、本実施形態に係る情報処理装置２１０の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートでは、図１１のＣＰＵ１１１０がＲＡＭ１１４０を使用しながら実行し、図２の情報処理装置２１０の機能構成部を実現する。
　まず、ステップＳ１２１１において、通信端末２３０からスライド画像を受信したか否かが判定される。また、ステップＳ１２３１において、通信端末２３０からサムネイルリストの要求があったか否かが判定される。そして、ステップＳ１２４１において、サムネイルリストから１つのサムネイル画像が選択された選択情報を受信したか否かが判定される。いずれのステップにおいてもＮＯであれば、他の処理を行なう。ここで、ステップＳ１２１１、ステップＳ１２３１、及びステップＳ１２４１の実行順序は、その記載の順番に制限されない。本実施形態において、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。
　スライド画像の受信であればステップＳ１２１３に進んで、情報処理装置２１０は、スライド画像から組織標本画像を切り出す。情報処理装置２１０は、組織標本画像の輪郭部を抽出する画像処理技術等によりかかる組織標本画像を切り出すことができる。次に、ステップＳ１２１５において、情報処理装置２１０は、切り出された各組織標本画像をグループ分けする。情報処理装置２１０は、例えば、その組織標本画像を送信した病理医を特定可能な病理医ＩＤ、その組織標本画像と対応する患者を示す患者ＩＤ、又はその組織標本画像に映っている部位を示す部位ＩＤ等のグループデータに従って、組織標本画像をグループ分けする。そして、ステップＳ１２１７において、情報処理装置２１０は、各組織標本画像のサムネイル画像を生成する。そして、ステップＳ１２１９において、情報処理装置２１０は、ステップＳ１２１３で切り出された組織標本画像及びスライド情報と、ステップＳ１２１５でグループ分けに用いられたグループデータと、ステップＳ１２１７で生成されたサムネイル画像とを対応付けて組織標本画像ＤＢ２１６に蓄積する。
　次に、ステップＳ１２２１において、情報処理装置２１０は、組織標本画像ＤＢ２１６から同じグループに属する組織標本画像をそれぞれ順に取得する。そして、ステップＳ１２２３において、情報処理装置２１０は、取得した各組織標本画像の特徴量を特徴量ＤＢ２１９を参照して解析し、その特徴量のスコアを算出する。
　そして、ステップＳ１２２５において、情報処理装置２１０は、組織標本画像の各特徴量からスコア演算アルゴリズムに従って算出される算出スコアに基づいてソートを行う等して、同じグループの組織標本画像の順位付けを行なう。そして、ステップＳ１２２７において、情報処理装置２１０は、表示画面フォーマットＤＢ２２３を参照し、通信端末２３０の表示画面によって病理医２４０に順位が伝達可能となるようにＳ１２２５の順位付けに従ってサムネイル画像を配置した、サムネイルリスト画像を生成する。そして、ステップＳ１２２９において、情報処理装置２１０は、生成されたサムネイルリスト画像を、スライド画像を受信した通信端末２３０に送信する。
　一方、サムネイルリスト表示の要求が通信端末２３０からあれば、情報処理装置２１０は、通信端末ＩＤや病理医ＩＤ、患者ＩＤおよび部位などの情報を取得して、ステップＳ１２２１に進む。そして、情報処理装置２１０は、取得された情報に対応するグループについてステップＳ１２２１～Ｓ１２２９を実行して、要求のあった通信端末２３０にサムネイルリストを表示する。
　サムネイルリストの表示中に、１つのサムネイル画像の選択があれば、情報処理装置２１０は、ステップＳ１２４３に進んで、選択されたサムネイル画像に対応する組織標本画像を組織標本画像ＤＢ２１６から読み出す。そして、ステップＳ１２４５において、情報処理装置２１０は、拡大した組織標本画像の表示位置を設定する。本例では、図４のように、表示画面の右半分に拡大された組織表示画像の表示位置を設定する。そして、ステップＳ１２４７において、情報処理装置２１０は、ステップＳ１２４５で処理された組織標本画像を通信端末２３０へ送信する。通信端末２３０は、設定された表示位置に拡大された組織標本画像を表示する。ここで、例えば、組織標本画像はスライドの撮影時に解像度が最大の画像データが得られており、組織標本画像ＤＢ２１６に最大解像度の組織標本画像が蓄積されていれば、情報処理装置２１０はこれを送信することになる。また、最大解像度の組織標本画像が組織標本画像ＳＤＢ２１６に蓄積されていない場合は、情報処理装置２１０は、通信端末２３０において最大解像度の組織標本画像を取得して、組織標本画像エリア４３０に表示することになる。
　［第３実施形態］
　次に、本発明の第３実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第２実施形態と比べると、病理医が通信端末から順位付けの基準となるデータを選択あるいは設定可能な構成とした点で異なる。本実施形態においては、順位付けの基準となるデータの選択あるいは設定のための構成について説明する。その他の構成および動作は、第２実施形態と同様であるため、その詳しい説明を省略する。
　本実施形態によれば、病理医がその経験と能力とに応じて、診断対象とする組織標本画像の順位を決めることができるので、迅速な診断が可能となる。
　《情報処理システムの構成》
　図１３は、本実施形態に係る情報処理システム１３００の構成を示すブロック図である。図１３において、第２実施形態の図２と異なる特徴的な構成は、順位付け基準受付部１３２５と、表示位置設定部１３２０である。表示位置設定部１３２０においては、順位付け部１３２１が相違する。その他の構成および動作は、第２実施形態と同様であるため、その詳しい説明を省略する。
　順位付け基準受付部１３２５は、通信端末２３０から病理医２４０によって設定された順位付けの基準を受け付ける。順位付け部１３２１は、順位付け基準受付部１３２５が受け付けた基準により順位付けテーブル１３２１ａを作成して、病理医２４０が所望する順位で組織標本画像の順位付けを行なう。
　（順位付けテーブル）
　図１４は、本実施形態に係る順位付けテーブル１３２１ａの構成を示す図である。順位付けテーブル１３２１ａは、基本的に図７の順位付けテーブル２２１ａと同様であり、同じ欄には同じ参照番号を付して説明は省略する。
　図１４は、順位付け基準受付部１３２５が受け付けた順位付け基準を、病理医が設定したスコア演算アルゴリズム１４０４として書き換え可能に記憶している。したがって、算出スコア１４０５およびそれをソートした結果の順位１４０６は、病理医２４０の設定によって異なってくる。なお、本実施形態では、通信端末２３０から送信された順位付けの基準によりスコア演算アルゴリズム１４０４を書き換える例を説明したが、例えば、情報処理装置１３１０は、通信端末３０から特徴量の設定指示を受け付け、新たな特徴量の追加や使用しない特徴量の削除等の操作を行うこともできる。
　［第４実施形態］
　次に、本発明の第４実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第２実施形態と比べると、特徴量を軸として多次元空間に組織標本画像のサムネイル画像を配置して表示する点で異なる。本実施形態においては、特徴量を軸として組織標本画像のサムネイル画像を多次元に配置するための構成とその動作について説明する。その他の構成および動作は、第２実施形態と同様であるため、その詳しい説明を省略する。
　本実施形態によれば、病理医がその経験と能力とに応じて、診断対象とする組織標本画像を表示位置から容易に判断することができるので、迅速で正確な診断が可能となる。
　《情報処理システムの構成》
　図１５は、本実施形態に係る情報処理システム１５００の構成を示すブロック図である。図１５において、図２および図３と異なる特徴的な構成は、表示位置設定部１５２０と、サムネイル配置画像送信部１５２４である。その他の構成および動作は、第２実施形態と同様であるため、その詳しい説明を省略する。
　本実施形態の表示位置設定部１５２０は、多次元のサムネイル画像配置部１５２２と表示画面フォーマットＤＢ１５２３とを有する。表示画面フォーマットＤＢ１５２３は、表示画面上のどこに、どの方向を特徴量の軸としてサムネイル画像を配置するかを定めるフォーマットを保持している（図示せず）。多次元のサムネイル画像配置部１５２２は、表示画面フォーマットＤＢ１５２３から読み出したフォーマットと、多次元配置テーブル１５２２ａとを使用し、各特徴量を軸としてその特徴量の大小に従ってサムネイル画像を多次元に配置する。なお、実際の表示画面では、３次元を超える多次元では表示が病理医２４０の診断支援にならない可能性があるので、２次元又は３次元表示とすることが好ましい。
　サムネイル配置画像送信部１５２４は、多次元のサムネイル画像配置部１５２２により生成されたサムネイル配置画像に基づいてサムネイル配置データ１５２４ａを対応する通信端末２３０に送信する。
　（通信端末の表示画面）
　図１６は、本実施形態に係る通信端末２３０の表示画面を示す図である。なお、図１６の表示画面のフォーマットは一例であって、通信端末２３０やアプリケーション、あるいは病理医２４０の要望によって、表示画面フォーマットＤＢ１５２３から選択される。
　図１６においては、２つのエリアが表示されている。左側のエリアは、図４と同様の、通信端末２３０から送信したスライド画像を表示するスライド画像エリア４１０である。右側のエリアは、あらかじめ設定された特徴量を軸としてその大小に従って２次元（又は３次元）にサムネイル画像が配置されたサムネイル配置エリア１６２０である。
　図１６には、特徴量１を横軸に特徴量２を縦軸に取ったサムネイル画像の２次元配置が図示されている。軸となる特徴量は、例えば、特徴量１を核異型度（図６Ａ参照）とし、特徴量２を構造（腺管）異型度（図６Ｃ参照）とすることができる。さらに、３次元配置とする場合は、特徴量３を３Ｄ表示による遠近軸とすることが可能である。この場合の特徴量３としては、例えば、粘液の度合い（図６Ｄ参照）とすることができる。なお、軸とする特徴量はこれに限定されない。
　（多次元配置テーブル）
　図１７Ａは、本実施形態に係る多次元配置テーブル１５２２ａの構成を示すブロック図である。
　多次元配置テーブル１５２２ａは、各グループＩＤ１７０１内において、各組織標本画像を識別する画像ＩＤ１７０２に対応付けて、サムネイル画像１７０３と、特徴量１スコアおよび対応する横軸配置位置１７０４、特徴量２スコアおよび対応する縦軸配置位置１７０５を記憶する。３次元の場合には、さらに、特徴量３スコアおよび対応する３次元配置位置１７０６を記憶する。
　（サムネイル配置データ）
　図１７Ｂは、本実施形態に係るサムネイル配置データ１５２４ａの構成を示す図である。なお、図１７Ｂにおいては、サムネイル配置画像送信部１５２４が、図１６に示した１画面を送信する場合を説明する。サムネイル配置画像送信部１５２４は、サムネイル配置エリア１６２０に表示するサムネイル配置画像のみを送信して、通信端末２３０で他のエリアに表示する画像と合成してもよい。また、図１７Ｂにおいて、図１０との相違点は送信データのみであるので、他の構成には図１０と同じ参照番号を付して説明は省略する。
　表示画面データである送信データ１７１４は、図１６の左側のエリアに表示されるスライド画像エリア４１０の表示データ１０２１と、図１６の右側のエリアに表示される２次元または３次元の軸を表示する表示データ１７２２と、図１６の右側のエリアに配置されるサムネイル画像の表示データ１７２３とを含む。
　《情報処理装置の処理手順》
　図１８は、本実施形態に係る情報処理装置１５１０の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図１１のＣＰＵ１１１０がＲＡＭ１１４０を使用しながら実行し、図１５の情報処理装置１５１０の機能構成部を実現する。なお、第２実施形態の図１２と同様の処理は図示しない、あるいは同じステップ番号を付して説明を省略する。
　まず、ステップＳ１２１１において、通信端末２３０からスライド画像を受信したか否かが判定される。また、ステップＳ１８３１において、通信端末２３０から多次元サムネイル表示の要求があったか否かが判定される。ここで、ステップＳ１２１１、及びステップＳ１８３１の実行順序は、その記載の順番に制限されない。各実施形態では、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。
　スライド画像の受信であればステップＳ１２１３に進んで、情報処理装置１５１０は、以下ステップＳ１２２３までを実行する。次にステップＳ１８２５において、情報処理装置１５１０は、解析によりスコアが付けられた特徴量の中から、表示の軸とする特徴量を選択する。続いて、ステップＳ１８２７において、情報処理装置１５１０は、表示画面フォーマットＤＢ１７２３を参照して、各軸とする特徴量のスコアに従ってサムネイル配置画像を生成する。ステップＳ１８２９において、情報処理装置１５１０は、生成されたサムネイル配置画像に対応するサムネイル配置データ１５２４ａを、スライド画像を受信した通信端末２３０に送信する。
　一方、通信端末２３０から多次元サムネイル表示の要求があった場合にはステップＳ１２２１に進んで、以下、ステップＳ１２２１からステップＳ１８２９を実行してサムネイル配置画像を生成し、多次元サムネイル表示を要求した通信端末２３０にサムネイル配置データ１５２４ａを送信する。
　［第５実施形態］
　次に、本発明の第５実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第４実施形態と比べると、多次元に配置する特徴量の軸を病理医が通信端末から選択可能である点で異なる。本実施形態においては、軸とする特徴量を設定する構成について説明する。その他の構成および動作は、第４実施形態と同様であるため、その詳しい説明を省略する。
　本実施形態によれば、病理医がその経験と能力とに応じて、診断対象とする組織標本画像を選択するための軸となる特徴量を設定することができるので、生体部位や症状に適応した迅速で正確な診断が可能となる。
　《情報処理システムの構成》
　図１９は、本実施形態に係る情報処理システム１９００の構成を示すブロック図である。図１９において、第４実施形態の図１５と異なる特徴的な構成は、特徴量選択情報受付部１９２７と、特徴量選択部１９２６とである。その他の構成および動作は、第２実施形態と同様であるため、その詳しい説明を省略する。
　特徴量選択情報受付部１９２７は、病理医２４０によって設定された多次元表示の軸とする特徴量の選択指示を通信端末２３０から受け付ける。特徴量選択部１９２６は、特徴量選択情報受付部１９２７が受け付けた選択指示に従って特徴量を選択することで、病理医２４０が所望とする特徴量の軸によるサムネイル画像の多次元表示を行なう。
　［第６実施形態］
　次に、本発明の第６実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第２実施形態と比べると、各組織標本画像の絶対的評価を色で病理医に報知する点で異なる。本実施形態においては、配色するための構成について説明する。その他の構成および動作は、第２実施形態と同様であるため、その詳しい説明を省略する。
　本実施形態によれば、病理医に、診断対象とすべき組織標本画像の順位を報知すると共に、その組織標本画像の病理的緊急度が色で報知されるので、患者の状態に適応した迅速で正確な診断が可能となる。
　《情報処理システムの構成》
　図２０は、本実施形態に係る情報処理システム２０００の構成を示すブロック図である。図２０において、第２実施形態の図２と異なる特徴的な構成は、サムネイル配色部２０２８と配色ＤＢ２０２９とオプションの配色指示情報受付部２０３０である。また、これらの構成の追加によって、表示位置設定部２０２０が変更されている。表示位置設定部２０２０においては、サムネイルリスト画像生成部２０２２が相違する。その他の構成および動作は、第２実施形態と同様であるため、その詳しい説明を省略する。
　配色ＤＢ２０２９は、各サムネイル画像に対して色相や色の輝度等を配色する配色グループを格納している。サムネイル配色部２０２８は、配色ＤＢ２０２９を参照して、順位付け部２２１で順位付けされたサムネイル画像の特徴量のスコアに対応する配色グループを読出す。そして、サムネイルリスト画像生成部２０２２は、読み出された配色グループに従い、各サムネイル画像の配色を行なう。これにより、相対的な順位のみでなく特徴量のスコアの絶対値を病理医２４０が認識可能とする。また、オプションの配色指示情報受付部２０３０は、各サムネイルを色相によって配色するか、色の輝度によって配色するかといった設定を病理医２４０が指示可能とするための構成である。
　表示位置設定部２０２０のサムネイルリスト画像生成部２０２２は、上述したように、サムネイル配色部２０２８が特徴量スコアに応じて配色ＤＢ２０２９から読み出した配色グループに従って、各サムネイル画像を配色したサムネイルリスト画像を生成する。なお、色分けされたサムネイルリスト画像は、例えば、第２実施形態の図９に示すようなデータに、さらに色データが追加されたものである。
　（配色ＤＢ）
　図２１は、本実施形態に係る配色ＤＢ２０２９の構成を示す図である。
　配色ＤＢ２０２９は、特徴量スコアの範囲に対応する色相を示す、第１色相グループ２１０１や第２色相グループ２１０２などを記憶している。また、配色ＤＢ２０２９は、同様に、１つの色の輝度値として、例えば、赤（Ｒ）の輝度値２１０３、緑（Ｇ）の輝度値２１０４、青（Ｂ）の輝度値２１０５を記憶している。情報処理装置２０１０は、例えば、各特徴量スコアである第１特徴量スコア２１０６、第２特徴量スコア２１０７、第ｎ特徴量スコア２１０８の範囲に応じて、それぞれ異なる色相や輝度の色を配色する。また、情報処理装置２０１０は、複数の特徴量を基に得られた評価スコア２１０９の範囲に応じて、それぞれ異なる色相や輝度の色を配色することもできる。
　なお、赤（Ｒ）の輝度値２１０３、緑（Ｇ）の輝度値２１０４、青（Ｂ）の輝度値２１０５は、３つの特徴量スコアの範囲にそれぞれ対応させれば、色味の違いから３つの特徴量スコアが認識可能となる。
　［第７実施形態］
　次に、本発明の第７実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第４実施形態と比べると、特徴量を軸とする多次元の位置への表示に加えて、各組織標本画像の絶対的評価を色で病理医に報知する点で異なる。本実施形態においては、配色するための構成について説明する。その他の構成および動作は、第４実施形態と同様であるため、その詳しい説明を省略する。
　本実施形態によれば、病理医に、診断対象とすべき組織標本画像の複数の特徴量を表示位置で報知すると共に、その組織標本画像の病理的緊急度が色で報知されるので、患者の状態に適応した迅速で正確な診断が可能となる。
　《情報処理システムの構成》
　図２２は、本実施形態に係る情報処理システム２２００の構成を示すブロック図である。図２２において、第４実施形態の図１５と異なる特徴的な構成は、サムネイル配色部２２２８と配色ＤＢ２２２９とオプションの配色指示情報受付部２２３０である。また、これらの構成の追加によって、表示位置設定部２２２０が変更されている。表示位置設定部２２２０においては、順位付け部２２２１と順位付けテーブル２２２１ａが追加され、多次元のサムネイル画像配置部２２２２と多次元配置テーブル２２２２ａが相違する。その他の構成および動作は、第２実施形態と同様であるため、その詳しい説明を省略する。
　ここで、サムネイル配色部２２２８、配色ＤＢ２２２９、配色指示情報受付部２２３０については、その構成が第６実施形態のサムネイル配色部２０２８、配色ＤＢ２０２９、配色指示情報受付部２０３０と同様であるので、説明は省略する。また、表示位置設定部２２２０に追加された順位付け部２２２１と順位付けテーブル２２２１ａとは、第２実施形態と同様であるので説明は省略する。本実施形態では、この順位付け部２２２１の順位がサムネイル配色部２２２８に通知されてサムネイル画像への配色が決定する。
　表示位置設定部２２２０の多次元のサムネイル画像配置部２２２２は、サムネイル配色部２２２８がサムネイル画像の特徴量スコアに応じて配色ＤＢ２０２９から読み出した配色グループに従って、当該サムネイル画像を配色し、多次元にサムネイル画像を配置する。なお、色分けされたサムネイル配置画像については、例えば、第４実施形態の図１７に示すようなデータに、さらに色データが追加されたものである。
　［第８実施形態］
　次に、本発明の第８実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第２実施形態および第４実施形態と比べると、順位付けによる位置表示と特徴量を軸とする多次元の位置への表示とを、病理医が選択可能とした点で異なる。本実施形態においては、病理医が選択するための構成について説明する。その他の構成および動作は、第２実施形態または第４実施形態と同様であるため、その詳しい説明を省略する。
　本実施形態によれば、病理医が、順位付けによる位置表示と特徴量を軸とする多次元の位置への表示とを選択できるので、病理医の経験や能力に応じて患者の状態に適応した迅速で正確な診断が可能となる。
　（通信端末の表示画面）
　図２３は、本実施形態に係る通信端末２３０の表示画面示す図である。なお、図２３の表示画面のフォーマットは一例であって、通信端末２３０やアプリケーション、あるいは病理医２４０の要望によって任意に選択されてもよい。
　図２３は、第２実施形態の図４に示すような画面や第４実施形態の図１６に示すような画面を表示する前に、図４の順位リスト表示を行うか、又は図１６の多次元表示を行うかを選択するための画面である。図２３の表示画面は、受信したスライド画像を表示するスライド画像エリア４１０と、順位リスト表示を行うか、又は多次元表示を行うかを選択指示するための表示フォーマットエリア２３１０とを有する。そして、表示フォーマットエリア２３１０で、順位リスト表示が選択されるとサムネイルリストエリア４２０が表示され、多次元表示が選択されるとサムネイル配置エリア１６２０が表示される。
　表示フォーマットエリア２３１０は、上述したように、順位リスト表示を行うか、または多次元表示を行うかを選択指示する指示ボタン２３１１、色分けをする場合の設定ボタン２３１２、オプションである模様分けの設定ボタン２３１３が含まれる。また、指示および選択を有効にするＯＫボタン２３１４と、指示および設定のクリアあるいは前の画面に戻るための戻るボタン２３１５とが含まれる。なお、表示フォーマットエリア２３１０の構成は本例に限定されない。
　［他の実施形態］
　以上、本発明の実施形態について詳述したが、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステムまたは装置も、本発明の範疇に含まれる。
　また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用されてもよいし、単体の装置に適用されてもよい。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する制御プログラムが、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされる制御プログラム、あるいはその制御プログラムを格納した媒体、その制御プログラムをダウンロードさせるＷＷＷ(World Wide Web)サーバも、本発明の範疇に含まれる。
　この出願は、２０１１年８月２３日に出願された日本出願特願２０１１－１８２０４１号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

Claims (16)

  1. 　生体組織を撮像した組織標本画像に基づく診断を支援する情報処理装置であって、
    　複数の前記組織標本画像が含まれる複数のスライド画像から、前記組織標本画像を個々に分けて切り出す組織標本画像切り出し手段と、
    　前記組織標本画像切り出し手段が切り出した各組織標本画像が有する特徴量に基づいて、前記各組織標本画像の縮小画像を表示する表示画面における表示位置を設定する表示位置設定手段と、
    　を備えることを特徴とする情報処理装置。
  2. 　前記特徴量は、癌細胞の分化の程度を表わす分化度と、癌細胞の病理組織学的悪性度評価であるグレードと、細胞核の大きさや形状による評価である核異型度と、腺管形成の程度を表わす構造異型度と、細胞核の核***の数／割合と、粘膜や腺から分泌される粘液の度合いと、印環細胞癌の可能性と、そのいずれかの組み合わせと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記縮小画像はサムネイル画像であることを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記表示位置設定手段は、前記各組織標本画像が有する特徴量に基づいて前記各組織標本画像の順位を付ける順位付け手段を有し、
    　前記各組織標本画像の縮小画像を前記順位付け手段により付けられた順位に従って表示する表示位置を設定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  5. 　前記順位付け手段は、前記各組織標本画像が有する複数の特徴量の重み付け和の値の順に順位付けすることを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
  6. 　前記各組織標本画像の順位を付ける順位付け基準の設定を受け付ける順位付け基準受付手段をさらに備え、
    　前記順位付け手段は、前記順位付け基準受付手段が受け付けた順位付け基準と前記各組織標本画像が有する特徴量とに基づいて前記各組織標本画像の順位を付けることを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
  7. 　前記表示位置設定手段は、前記各組織標本画像の表示位置を、前記各組織標本画像が有する複数の特徴量を軸とする多次元空間に配置するように表示位置を設定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  8. 　前記複数の特徴量を選択する特徴量選択手段をさらに備えることを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
  9. 　前記複数の組織標本画像を含む複数のスライド画像をネットワークを介して受信するスライド画像受信手段と、
    　前記各組織標本画像の縮小画像を表示位置を示す情報を伴ってネットワークを介して送信する送信手段と、
    　をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  10. 　前記送信手段は、前記縮小画像に対応する前記組織標本画像を読み込んだスライド画像および該スライド画像上の位置を識別する情報を前記縮小画像に対応付けて送信することを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
  11. 　前記送信手段が送信した縮小画像への選択情報を受信する選択情報受信手段と、
    　前記受信した選択情報が選択する縮小画像を拡大表示すべく指示する拡大表示手段と、
    　をさらに備えることを特徴とする請求項９または１０に記載の情報処理装置。
  12. 　前記複数のスライド画像が複数の患者または複数の組織から採取した組織標本画像を含む場合に、前記複数の組織標本画像を同一患者の関連組織から採取した組織標本画像グループにグループ分けするグループ分け手段をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  13. 　生体組織を撮像した組織標本画像に基づく診断を支援する情報処理装置の制御方法であって、
    　複数の前記組織標本画像が含まれる複数のスライド画像から、前記組織標本画像を個々に分けて切り出す組織標本画像切り出しステップと、
    　前記組織標本画像切り出しステップにおいて切り出した各組織標本画像が有する特徴量に基づいて、前記各組織標本画像の縮小画像を表示する表示画面における表示位置を設定する表示位置設定ステップと、
    　を含むことを特徴とする情報処理装置の制御方法。
  14. 　生体組織を撮像した組織標本画像に基づく診断を支援する情報処理装置の制御方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、
    　複数の前記組織標本画像が含まれる複数のスライド画像から、前記組織標本画像を個々に分けて切り出す組織標本画像切り出しステップと、
    　前記組織標本画像切り出しステップにおいて切り出した各組織標本画像が有する特徴量に基づいて、前記各組織標本画像の縮小画像を表示する表示画面における表示位置を設定する表示位置設定ステップと、
    　をコンピュータに実行させることを特徴とする制御プログラム。
  15. 　生体組織を撮像した組織標本画像に基づく診断を支援する情報処理システムであって、
    　前記撮像した組織標本画像を取得する取得手段と、
    　複数の前記組織標本画像が含まれる複数のスライド画像から、前記組織標本画像を個々に分けて切り出す組織標本画像切り出し手段と、
    　前記組織標本画像切り出し手段が切り出した各組織標本画像が有する特徴量に基づいて、前記各組織標本画像の縮小画像を表示する表示画面における表示位置を設定する表示位置設定手段と、
    　前記表示位置設定手段が設定した表示画面上の表示位置に、前記各組織標本画像の縮小画像を表示する表示手段と、
    　を備えることを特徴とする情報処理システム。
  16. 　生体組織を撮像した組織標本画像に基づく診断を支援する情報処理方法であって、
    　前記撮像した組織標本画像を取得する取得ステップと、
    　複数の前記組織標本画像が含まれる複数のスライド画像から、前記組織標本画像を個々に分けて切り出す組織標本画像切り出しステップと、
    　前記組織標本画像切り出しステップにおいて切り出した各組織標本画像が有する特徴量に基づいて、前記各組織標本画像の縮小画像を表示する表示画面における表示位置を設定する表示位置設定ステップと、
    　前記表示位置設定ステップにおいて設定した表示画面上の表示位置に、前記各組織標本画像の縮小画像を表示する表示ステップと、
    　を含むことを特徴とする情報処理方法。
PCT/JP2012/005265 2011-08-23 2012-08-22 情報処理システム、情報処理方法、情報処理装置およびその制御方法と制御プログラム WO2013027399A1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013529876A JP5862671B2 (ja) 2011-08-23 2012-08-22 情報処理システム、情報処理方法、情報処理装置およびその制御方法と制御プログラム
US14/239,801 US20140193052A1 (en) 2011-08-23 2012-08-22 Information processing system, information processing method, information processing apparatus, control method thereof and control program

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2011182041 2011-08-23
JP2011-182041 2011-08-23

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2013027399A1 true WO2013027399A1 (ja) 2013-02-28

Family

ID=47746159

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2012/005265 WO2013027399A1 (ja) 2011-08-23 2012-08-22 情報処理システム、情報処理方法、情報処理装置およびその制御方法と制御プログラム

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20140193052A1 (ja)
JP (1) JP5862671B2 (ja)
WO (1) WO2013027399A1 (ja)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPWO2013027399A1 (ja) * 2011-08-23 2015-03-05 日本電気株式会社 情報処理システム、情報処理方法、情報処理装置およびその制御方法と制御プログラム
WO2015040990A1 (ja) * 2013-09-19 2015-03-26 学校法人慶應義塾 疾患分析装置、制御方法、及びプログラム
JP2016511846A (ja) * 2012-12-06 2016-04-21 クラリエント ダイアグノスティック サービシーズ， インコーポレイテッド バイオマーカー発現の選択及び表示
US11217209B2 (en) 2020-01-29 2022-01-04 SCREEN Holdings Co., Ltd. Image processing apparatus, image processing system and image processing method

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6455829B2 (ja) * 2013-04-01 2019-01-23 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
CN106462767B (zh) * 2014-04-03 2021-01-19 皇家飞利浦有限公司 用于处理和分析图像的检查设备
EP3239287A4 (en) * 2014-12-26 2018-08-15 The University of Tokyo Analysis device, analysis method, analysis program, cell manufacturing method and cells
CN109585015A (zh) * 2019-01-21 2019-04-05 兰州大学 一种淋巴瘤病理类型智能分类***和方法
CN110689958A (zh) * 2019-09-09 2020-01-14 杭州憶盛医疗科技有限公司 一种基于人工智能技术的癌症病理辅助诊断方法
USD1027977S1 (en) 2021-06-28 2024-05-21 Gestalt Diagnostics, LLC Display screen or portion thereof having a graphical user interface
EP4363954A1 (en) * 2021-06-28 2024-05-08 Gestalt Diagnostics, LLC Methods, apparatuses, and computer-readable media for enhancing digital pathology platform

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005509870A (ja) * 2001-11-20 2005-04-14 ジェネンテック・インコーポレーテッド 細胞及び組織アレイ及びマイクロアレイと使用方法
JP4374139B2 (ja) * 1998-02-25 2009-12-02 ザ ユナイテッド ステイツ オブ アメリカ リプレゼンティッド バイ ザ シークレタリー デパートメント オブ ヘルス アンド ヒューマン サービシーズ 迅速な分子プロファイリングのための腫瘍組織マイクロアレイ
JP2010511889A (ja) * 2006-12-06 2010-04-15 スンミン ソン レシピエントブロックのモルド及びその用途
JP2010151647A (ja) * 2008-12-25 2010-07-08 Sysmex Corp 細胞画像表示装置
WO2010083252A2 (en) * 2009-01-14 2010-07-22 The United States Of America, As Represented By The Secretary, Department Of Health And Human Services Ratio based biomarkers and methods of use thereof
WO2010087112A1 (ja) * 2009-01-27 2010-08-05 国立大学法人大阪大学 画像解析装置、画像解析方法、画像解析プログラムおよび記録媒体
JP2010281637A (ja) * 2009-06-03 2010-12-16 Nec Corp 病理画像診断システム、病理画像診断方法、病理画像診断プログラム
JP2011099823A (ja) * 2009-11-09 2011-05-19 Olympus Corp バーチャル顕微鏡システム

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6259807B1 (en) * 1997-05-14 2001-07-10 Applied Imaging Corp. Identification of objects of interest using multiple illumination schemes and finding overlap of features in corresponding multiple images
US20040085443A1 (en) * 2000-12-13 2004-05-06 Kallioniemi Olli P Method and system for processing regions of interest for objects comprising biological material
US7885448B2 (en) * 2001-03-19 2011-02-08 Dmetrix, Inc. Diagnostic scanning microscope for information-enriched qualitative histopathology
WO2003067210A2 (en) * 2001-07-10 2003-08-14 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Methods and compositions for detecting the activation state of the multiple proteins in single cells
JP4046161B2 (ja) * 2002-10-29 2008-02-13 独立行政法人放射線医学総合研究所 標本画像データ処理方法及び標本検査システム
JP4231915B2 (ja) * 2002-10-29 2009-03-04 独立行政法人放射線医学総合研究所 標本検査方法及びシステム
US7483554B2 (en) * 2003-11-17 2009-01-27 Aureon Laboratories, Inc. Pathological tissue mapping
WO2008058224A2 (en) * 2006-11-07 2008-05-15 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for srns relocation in wireless communication systems
US7826652B2 (en) * 2006-12-19 2010-11-02 Cytyc Corporation Method for forming an optimally exposed image of cytological specimen
JP5059545B2 (ja) * 2007-10-23 2012-10-24 株式会社リコー 画像処理装置及び画像処理方法
JP5033580B2 (ja) * 2007-10-31 2012-09-26 株式会社リコー 画像処理装置及び画像処理方法
US8483803B2 (en) * 2008-09-15 2013-07-09 Varian Medical Systems, Inc. Systems and methods for tracking and targeting object in a patient using imaging techniques
US8405392B2 (en) * 2008-12-19 2013-03-26 Sloan Kettering Institute For Cancer Research Corrected nuclear magnetic resonance imaging using magnetization transfer
JP5862671B2 (ja) * 2011-08-23 2016-02-16 日本電気株式会社 情報処理システム、情報処理方法、情報処理装置およびその制御方法と制御プログラム

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4374139B2 (ja) * 1998-02-25 2009-12-02 ザ ユナイテッド ステイツ オブ アメリカ リプレゼンティッド バイ ザ シークレタリー デパートメント オブ ヘルス アンド ヒューマン サービシーズ 迅速な分子プロファイリングのための腫瘍組織マイクロアレイ
JP2005509870A (ja) * 2001-11-20 2005-04-14 ジェネンテック・インコーポレーテッド 細胞及び組織アレイ及びマイクロアレイと使用方法
JP2010511889A (ja) * 2006-12-06 2010-04-15 スンミン ソン レシピエントブロックのモルド及びその用途
JP2010151647A (ja) * 2008-12-25 2010-07-08 Sysmex Corp 細胞画像表示装置
WO2010083252A2 (en) * 2009-01-14 2010-07-22 The United States Of America, As Represented By The Secretary, Department Of Health And Human Services Ratio based biomarkers and methods of use thereof
WO2010087112A1 (ja) * 2009-01-27 2010-08-05 国立大学法人大阪大学 画像解析装置、画像解析方法、画像解析プログラムおよび記録媒体
JP2010281637A (ja) * 2009-06-03 2010-12-16 Nec Corp 病理画像診断システム、病理画像診断方法、病理画像診断プログラム
JP2011099823A (ja) * 2009-11-09 2011-05-19 Olympus Corp バーチャル顕微鏡システム

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPWO2013027399A1 (ja) * 2011-08-23 2015-03-05 日本電気株式会社 情報処理システム、情報処理方法、情報処理装置およびその制御方法と制御プログラム
JP2016511846A (ja) * 2012-12-06 2016-04-21 クラリエント ダイアグノスティック サービシーズ， インコーポレイテッド バイオマーカー発現の選択及び表示
WO2015040990A1 (ja) * 2013-09-19 2015-03-26 学校法人慶應義塾 疾患分析装置、制御方法、及びプログラム
JPWO2015040990A1 (ja) * 2013-09-19 2017-03-02 学校法人慶應義塾 疾患分析装置、制御方法、及びプログラム
US9916658B2 (en) 2013-09-19 2018-03-13 Keio University Disease analysis apparatus, control method, and program
US11217209B2 (en) 2020-01-29 2022-01-04 SCREEN Holdings Co., Ltd. Image processing apparatus, image processing system and image processing method

Also Published As

Publication number Publication date
JP5862671B2 (ja) 2016-02-16
US20140193052A1 (en) 2014-07-10
JPWO2013027399A1 (ja) 2015-03-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5862671B2 (ja) 情報処理システム、情報処理方法、情報処理装置およびその制御方法と制御プログラム
JP6643379B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
US20130088512A1 (en) Examination information display device and method
JP6348504B2 (ja) 生体試料の分割画面表示及びその記録を取り込むためのシステム及び方法
JP4739225B2 (ja) 高スループットイメージング環境のためのワークフロー最適化
JP6134315B2 (ja) 画像データにおける所見の解剖学的タグ付けの方法
US8194954B2 (en) Medical report system, and medical report making apparatus and method
JP6023189B2 (ja) 一連の調査の画像データ内における発見の解剖学的タグ付け
JP5257958B2 (ja) 画像表示装置、画像表示システムおよび画像表示方法
JP6198729B2 (ja) 解剖学的タグ付けを用いた臨床発見管理によって容易化された検査レビュー
US9020304B2 (en) Method for loading medical image data and device for performing the method
WO2015146520A1 (ja) 類似症例検索装置、類似症例検索方法、及び類似症例検索プログラム
CN107408284B (zh) 诊疗辅助装置和其工作方法及记录介质、以及诊疗辅助***
US20210052137A1 (en) Training data collection apparatus, training data collection method, program, training system, trained model, and endoscopic image processing apparatus
JP2007287018A (ja) 診断支援システム
WO2014084294A1 (ja) 医療検査結果表示装置及びその作動方法、並びにプログラム
CN102194059A (zh) 一种用于医学信息***的可视化索引***
JP5780306B2 (ja) 情報処理システム、情報処理方法、情報処理装置およびその制御方法と制御プログラム
JPWO2012043499A1 (ja) 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、プログラム及び記録媒体
CN102573641A (zh) 图像处理装置及图像处理方法
JP2014067344A (ja) グラフ作成装置およびグラフ作成方法並びにグラフ作成プログラム
JP2010015504A (ja) 医用情報作成装置および医用情報表示装置
JP5702943B2 (ja) 病理診断支援装置、病理診断支援方法、病理診断支援のための制御プログラムおよび該制御プログラムを記録した記録媒体
US20140285503A1 (en) Image display method, apparatus, and program
JP2005304831A (ja) 画像表示システム

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 12825108

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2013529876

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 14239801

Country of ref document: US

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 12825108

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1