WO2020184648A1 - 疾患診断治療支援システム - Google Patents

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WO2020184648A1
WO2020184648A1 PCT/JP2020/010713 JP2020010713W WO2020184648A1 WO 2020184648 A1 WO2020184648 A1 WO 2020184648A1 JP 2020010713 W JP2020010713 W JP 2020010713W WO 2020184648 A1 WO2020184648 A1 WO 2020184648A1
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WO
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stroke
information
diagnosis
treatment
treatment support
Prior art date
Application number
PCT/JP2020/010713
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English (en)
French (fr)
Inventor
信孝 服部
一雄 山城
祐司 上野
伸和 宮元
美香 浅利
小野　和人
Original Assignee
大原薬品工業株式会社
株式会社ＰＡＲＫＩＮＳＯＮ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｉｅｓ
学校法人 順天堂
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.)
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Publication date
Application filed by 大原薬品工業株式会社, 株式会社ＰＡＲＫＩＮＳＯＮ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｉｅｓ, 学校法人 順天堂 filed Critical 大原薬品工業株式会社
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    • 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

Definitions

  • the present invention relates to a disease diagnosis and treatment support system, and more particularly to a system that can easily provide information to support the appropriate determination of the type of stroke and the implementation of the corresponding treatment method.
  • the medical image processing device P100 is a data input unit 21 for inputting a local cerebral tissue blood flow, which is a local blood flow in the brain tissue of the subject calculated based on a medical image obtained by photographing the brain of the subject.
  • a cerebral infarction index calculation unit 32 that calculates a cerebral infarction index that quantifies the recoverability of the subject's brain tissue over time based on the calculated local cerebral tissue blood flow. It is characterized by.
  • the above-mentioned medical image processing apparatus P100 has the following points to be improved. Since the medical image processing device P100 calculates the recoverability based on the local blood flow in the brain tissue of the subject, the thrombus generated in the cerebral artery is removed and ischemia occurs. It is intended to be applied to recanalization therapy that restores blood flow in brain tissue.
  • the types of stroke include cerebral hemorrhage, submucosal hemorrhage and cerebral infarction
  • the types of cerebral infarction include noncardiogenic / lacunar infarction, noncardiogenic / atherosclerotic cerebral infarction and cardiac infarction.
  • Sexual / cardiogenic cerebral embolism is present. Since the treatment method differs depending on the type of stroke, there is an improvement point that it is difficult for doctors who do not have sufficient knowledge about stroke to properly determine the type of stroke and implement the corresponding treatment method. ..
  • an object of the present invention is to provide a stroke diagnosis and treatment support system that can easily provide information that assists in appropriately determining the type of stroke and implementing the corresponding treatment method.
  • the object of the present invention is achieved by the following invention.
  • Diagnosis of stroke which has a stroke diagnosis and treatment support device and a stroke status information providing device, and uses predetermined image information regarding the stroke of the diagnosis target person and inspection findings information indicating the inspection findings of the diagnosis target person.
  • the stroke diagnosis and treatment support device is Image information acquisition unit that acquires the image information, Inspection findings acquisition department that acquires the inspection findings information, The image information acquired based on the past image information regarding the stroke, the past examination findings information regarding the stroke, the past image information, and the type information of the stroke diagnosed based on the past examination findings information.
  • the stroke type estimation unit that estimates the type of stroke using the above-mentioned laboratory findings information, The Stroke Diagnosis and Treatment Support Information Providing Department, which provides the estimated type of stroke as stroke diagnosis and treatment support information.
  • the stroke status information providing device is An image providing unit that provides the image information, Stroke Diagnosis and Treatment Support Information Acquisition Department, which acquires the stroke diagnosis and treatment support information, A display unit that displays the acquired stroke diagnosis and treatment support information, To have A stroke diagnosis and treatment support system characterized by. [2] In the stroke diagnosis and treatment support system according to claim 1.
  • the stroke diagnosis and treatment support device further Based on the estimated type of stroke, the treatment method acquisition unit obtains the corresponding treatment method from the treatment method information in which the treatment method associated with the type of stroke is described in advance.
  • the stroke diagnosis and treatment support information providing department To provide the estimated type of stroke and the acquired treatment method as the stroke diagnosis treatment support information.
  • Image information acquisition unit that acquires the image information
  • Inspection findings acquisition department that acquires the inspection findings information
  • the stroke type estimation unit that estimates the type of stroke using the above-mentioned laboratory findings information,
  • the Stroke Diagnosis and Treatment Support Information Providing Department which provides the estimated type of stroke as stroke diagnosis and treatment support information. Stroke diagnosis and treatment support device with.
  • the treatment method acquisition unit obtains the corresponding treatment method from the treatment method information in which the treatment method associated with the type of stroke is described in advance.
  • Have The stroke diagnosis and treatment support information providing department To provide the estimated type of stroke and the acquired treatment method as the stroke diagnosis treatment support information.
  • the stroke diagnosis and treatment support information providing department In addition, the stroke diagnosis and treatment support information having the additional test is provided.
  • the stroke type estimation unit When the test result for the additional test of the stroke diagnosis treatment support information is acquired, the type of stroke is again determined by using the estimated type of stroke, the additional test, and the test result for the additional test. To estimate, A stroke diagnosis and treatment support device characterized by.
  • the image information acquisition unit As the image information, CT image information showing a brain image acquired by using a computed tomography method, DWI image information showing a brain image acquired by diffusion-weighted imaging method, and magnetic resonance angiography MRA image information, which is an image showing a blood vessel image acquired by the method, is acquired, and
  • the stroke type estimation unit Presence or absence of intracerebral bleeding for estimating the presence or absence of bleeding in the brain based on the CT image information, presence or absence of a lesion of 1.5 cm or less for estimating the presence or absence of a lesion of 1.5 cm or less based on the DWI image information
  • Multiple vascular region acute lesion presence estimation information for estimating the presence or absence of acute lesions in a plurality of vascular regions based on the estimated information and the DWI image information, lesions determined based on the DWI image information based on the MRA image information
  • a stroke diagnosis and treatment support device characterized by. [8] In any of the stroke diagnosis and treatment support devices related to [3] to [7] The stroke type estimation unit Estimating multiple types of stroke, A stroke diagnosis and treatment support device characterized by.
  • Stroke diagnosis that makes the computer function as a stroke diagnosis treatment support device that supports the diagnosis and treatment of stroke by using predetermined image information about the stroke of the diagnosis target person and the inspection finding information indicating the inspection findings of the diagnosis target person. It ’s a treatment support program,
  • the computer Image information acquisition unit that acquires the image information, Inspection findings acquisition department that acquires the inspection findings information, The image information acquired based on the past image information regarding the stroke, the past examination findings information regarding the stroke, the past image information, and the type information of the stroke diagnosed based on the past examination findings information.
  • the Stroke Diagnosis and Treatment Support Information Providing Department which provides the estimated type of stroke as stroke diagnosis and treatment support information.
  • the treatment method acquisition unit obtains the corresponding treatment method from the treatment method information in which the treatment method associated with the type of stroke is described in advance.
  • the stroke diagnosis and treatment support information providing department The estimated type of stroke and the acquired treatment method are provided as stroke diagnosis and treatment support information. Stroke diagnosis and treatment support program that works like this.
  • An additional test information generator which generates additional test information in which additional tests corresponding to each type of stroke are described based on the estimated type of stroke.
  • the stroke diagnosis and treatment support information providing department
  • the stroke diagnosis and treatment support information having the additional test is provided.
  • the stroke type estimation unit When the test result for the additional test of the stroke diagnosis treatment support information is acquired, the type of stroke is again determined by using the estimated type of stroke, the additional test, and the test result for the additional test. presume, Stroke diagnosis and treatment support program that works like this.
  • the inspection findings acquisition department Use of artificial valve, mitral valve stenosis with atrial fibrillation, atrial fibrillation (excluding solitary), left atrial thrombosis, sinus failure syndrome, myocardial infarction (less than 4 weeks), left ventricular thrombosis, dilated myocarditis, left Loss of ventricular motility, left ventricular mucinoma, infectious endocarditis, mitral valve deviation, mitral annulus calcification, mitral valve stenosis without atrial fibrillation, left atrial haze echo, atrial aneurysm, Patriotic ovary, atrial fibrillation, isolated atrial fibrillation, biological valve, non-bacterial thrombotic endocarditis, congestive heart failure, left ventricular wall dyskinesia, and myocardial infarction (4 weeks to 6 months) Acquire the inspection finding information indicating the presence or absence of at least
  • the image information acquisition unit As the image information, CT image information showing a brain image acquired by using a computed tomography method, DWI image information showing a brain image acquired by diffusion-weighted imaging method, and magnetic resonance angiography MRA image information, which is an image showing a blood vessel image acquired by the method, is acquired, and The stroke type estimation unit Based on the CT image information, the presence / absence of intracerebral bleeding estimation information for estimating the presence / absence of bleeding in the brain, and the presence / absence of a lesion of 1.5 cm or less for estimating the presence / absence of a lesion of 1.5 cm or less based on the DWI image information.
  • Multiple vascular region acute lesion presence estimation information for estimating the presence or absence of acute lesions in a plurality of vascular regions based on the estimated information and the DWI image information, lesions determined based on the DWI image information based on the MRA image information
  • a lesion for estimating the presence or absence of stenosis of 50% or more in the side carotid artery From the position of the lesion determined based on the DWI image information based on the side carotid artery 50% or more stenosis estimation information and the MRA image information.
  • the stroke type estimation unit Estimate multiple types of stroke, Stroke diagnosis and treatment support program that works like this. [15] [1] or the stroke diagnosis support system according to [2], the support device according to any one of [3] to [8], or any one of [9] to [14].
  • a stroke diagnosis and treatment method which comprises using the stroke diagnosis support program described in the section.
  • the stroke diagnosis and treatment support system has a stroke diagnosis and treatment support device and a stroke state information providing device, and shows predetermined image information regarding the stroke of the diagnosis target person and the inspection findings of the diagnosis target person.
  • stroke diagnosis and treatment support information that supports the diagnosis and treatment of stroke.
  • the stroke diagnosis / treatment support device includes an image acquisition unit for acquiring the image information, an examination finding acquisition unit for acquiring the inspection findings information, past image information regarding the stroke, and the above.
  • the image information acquired based on the past test findings information regarding stroke, the past image information, and the type information of the stroke diagnosed based on the past test findings information, and the test findings information are used.
  • the stroke type estimation unit that estimates the type of stroke and the estimated type of stroke the corresponding treatment method is obtained from the treatment method information in which the treatment method associated with the type of stroke is described in advance.
  • the stroke state information providing device has the treatment method acquisition unit, the estimated type of stroke, and the stroke diagnosis treatment support information providing unit that provides the acquired treatment method as stroke diagnosis treatment support information. It is characterized by having an image providing unit that provides information and a stroke diagnosis / treatment support information acquisition unit that acquires the stroke diagnosis / treatment support information.
  • the information necessary for the treatment can be easily obtained by simply transmitting the predetermined image information and the inspection findings information. Obtainable.
  • the stroke diagnosis / treatment support device uses predetermined image information regarding the stroke of the diagnosis target person and inspection findings information indicating the inspection findings of the diagnosis target person to support the diagnosis and treatment of the stroke.
  • a treatment support device which is an image information acquisition unit that acquires the image information, an inspection finding acquisition unit that acquires the inspection findings information, past image information regarding the stroke, past inspection findings information regarding the stroke, and the above.
  • Stroke type estimation that estimates the type of stroke using the acquired image information and the laboratory findings information based on the past image information and the stroke type information diagnosed based on the past laboratory findings information.
  • Department based on the estimated type of stroke, the corresponding treatment method is acquired from the treatment method information in which the treatment method associated with the type of stroke is described in advance.
  • the treatment method acquisition unit the estimated type of stroke. It also has a stroke diagnosis treatment support information providing unit that provides the acquired treatment method as stroke diagnosis treatment support information.
  • the stroke diagnosis and treatment support device has an additional test information generation unit that generates additional test information in which additional tests corresponding to each type of stroke are described based on the estimated type of stroke.
  • the stroke diagnosis and treatment support information providing unit provides the estimated type of stroke, the acquired treatment method, and the additional test as stroke diagnosis and treatment support information
  • the stroke type estimation unit provides the stroke diagnosis and treatment.
  • the inspection finding acquisition unit uses an artificial valve, mitral valve stenosis with atrial fibrillation, atrial fibrillation (excluding isolation), left. Atrial thrombosis, sinus failure syndrome, myocardial infarction (less than 4 weeks), left ventricular thrombosis, dilated myocardial disease, left ventricular wall motion loss, left atrial mucinoma, infectious disease endocarditis, mitral valve deviation, mitral valve Ring calcification, mitral valve stenosis without atrial fibrillation, left atrial haze echo, atrial aneurysm, ovary patency, atrial flutter, isolated atrial fibrillation, biological valve, nonbacterial thrombotic heart It is characterized by acquiring the above-mentioned laboratory findings indicating the presence or absence of each item of endocarditis, congestive heart failure, left ventricular wall dyskinesia, and myocardial infarction (4 weeks or more and less than
  • the image information acquisition unit uses CT image information showing an image of the brain acquired by a computer tomography method and diffusion-weighted imaging method as the image information.
  • DWI image information showing the acquired brain image and MRA image information which is an image showing the blood vessel image acquired by using magnetic resonance angiography are acquired, and the stroke type estimation unit obtains the CT image information.
  • Intracerebral bleeding presence / absence estimation information for estimating the presence / absence of bleeding in the brain, 1.5 cm or less lesion presence / absence estimation information for estimating the presence / absence of a lesion of 1.5 cm or less based on the DWI image information, Multiple vascular region acute lesion presence / absence estimation information for estimating the presence / absence of acute lesions in a plurality of vascular regions based on DWI image information, lesion-side carotid artery determined based on the DWI image information based on the MRA image information The lesion side carotid artery for estimating the presence or absence of stenosis of 50% or more in the above, and the position proximal to the lesion determined based on the DWI image information based on the MRA image information.
  • the stroke state that can be estimated from each image information can be obtained only by providing the CT image information, the DWI image information, and the MRA image information. In other words, even a person who does not have specialized knowledge about stroke can be assisted so that the state of stroke can be easily determined.
  • the stroke type estimation unit is characterized in that a plurality of stroke types are estimated.
  • the doctor can finally decide the stroke type and the treatment method.
  • the stroke state information providing device uses predetermined image information regarding the stroke of the diagnosis target person and examination finding information indicating the examination findings of the diagnosis target person to support the diagnosis and treatment of the stroke.
  • a stroke state information providing device that provides the predetermined image information of the diagnosis target person and the examination findings information to the treatment support device, and an image information input area for inputting the predetermined image information, and
  • a display control unit that displays an inspection finding input area for inputting the inspection finding information on the display unit.
  • the display control unit performs an additional test corresponding to each type of stroke and the type of stroke estimated by the stroke diagnosis / treatment support device from the stroke diagnosis / treatment support device.
  • a test result description area for inputting the test result for the additional test is displayed on the display unit.
  • the stroke diagnosis and treatment support program supports the diagnosis and treatment of stroke by using a computer with a predetermined image information regarding the stroke of the diagnosis target person and the inspection findings information indicating the inspection findings of the diagnosis target person.
  • a stroke diagnosis and treatment support program that functions as a stroke diagnosis and treatment support device, wherein the computer is used as an image information acquisition unit for acquiring the image information, an inspection finding acquisition unit for acquiring the inspection findings information, and a past related to the stroke.
  • a stroke type estimation unit that estimates the type of stroke using the findings information, and a treatment method that describes a treatment method that is associated with the type of stroke in advance based on the estimated type of stroke. It functions as a treatment method acquisition unit acquired from information, the estimated type of stroke, and a stroke diagnosis treatment support information providing unit that provides the acquired treatment method as stroke diagnosis treatment support information.
  • the computer further generates additional test information in which additional tests corresponding to each type of stroke are described based on the estimated type of stroke.
  • the stroke diagnosis and treatment support information providing unit has a generation unit, and provides the estimated stroke type, the acquired treatment method, and the additional test as stroke diagnosis and treatment support information, and provides the stroke type estimation unit.
  • the computer is used, and the laboratory findings acquisition unit uses an artificial valve, mitral valve stenosis with atrial fibrillation, and atrial fibrillation (isolation).
  • the laboratory findings acquisition unit uses an artificial valve, mitral valve stenosis with atrial fibrillation, and atrial fibrillation (isolation).
  • left atrial thrombosis sinus failure syndrome, myocardial infarction (less than 4 weeks), left ventricular thrombosis, dilated myocardial disease, left ventricular wall motion loss, left atrial mucinoma, infectious disease endocarditis, mitral valve deviation , Atrial annulus calcification, mitral valve stenosis without atrial fibrillation, left atrial haze echo, atrial aneurysm, ovary patency, atrial flutter, isolated atrial fibrillation, biological valve, non-bacterial To function to obtain the above-mentioned laboratory findings indicating the presence or absence of each item of sexual thrombotic endocarditis, con
  • the computer is used, and the image information acquisition unit uses CT image information and diffusion indicating an image of the brain acquired by a computer tomography method as the image information.
  • DWI image information showing an image of the brain acquired by using the weighted imaging method and MRA image information which is an image showing a blood vessel image acquired by magnetic resonance angiography are acquired, and the stroke type estimation unit is used. Is 1.5 cm or less for estimating the presence or absence of bleeding in the brain based on the CT image information, and 1.5 cm or less for estimating the presence or absence of a lesion of 1.5 cm or less based on the DWI image information.
  • the determination is made based on the DWI image information based on the multiple vascular region acute lesion presence / absence estimation information for estimating the presence / absence of acute lesions in a plurality of vascular regions and the MRA image information.
  • DWI lesion for estimating the presence or absence of intracranial vascular stenosis proximal to the position
  • the stroke is used using the acquired image information. Make it work to estimate the type of.
  • the stroke state that can be estimated from each image information can be obtained only by providing the CT image information, the DWI image information, and the MRA image information. In other words, even a person who does not have specialized knowledge about stroke can be assisted so that the state of stroke can be easily determined.
  • the computer is made to function, and the stroke type estimation unit functions to estimate a plurality of stroke types.
  • the doctor can finally decide the stroke type and the treatment method.
  • the stroke condition information providing program supports the diagnosis and treatment of stroke by using a computer with a predetermined image information regarding the stroke of the diagnosis target person and the examination finding information indicating the examination findings of the diagnosis target person.
  • a stroke state information providing device that functions as a stroke state information providing device that provides the predetermined image information of the diagnosis target person and the laboratory findings information to the stroke diagnosis and treatment support device, the computer is used. It functions as an image information input area for inputting predetermined image information and a display control unit for displaying the inspection finding input area for inputting the inspection finding information on the display unit.
  • the stroke state information providing program uses the computer, and the display control unit uses the stroke diagnosis and treatment support device for each type of stroke and the type of stroke estimated by the stroke diagnosis and treatment support device.
  • the display unit is made to display the test result description area for inputting the test result for the additional test.
  • the stroke diagnosis / treatment support device will be described by taking the stroke diagnosis / treatment support device 100 shown in FIG. 1 as an example.
  • Stroke diagnosis and treatment support system 100 The stroke diagnosis / treatment support system 100 includes a stroke diagnosis / treatment support device 101 and a stroke state information providing device 103.
  • the stroke diagnosis and treatment support device 101 and the stroke state information providing device 103 are connected by a predetermined network, and can transmit and receive information to and from each other via the predetermined network.
  • the stroke diagnosis treatment support device 101 indicates the CT image information (described later), the DWI image information (described later), the MRA image information (described later) indicating the stroke state, and the state of the diagnosis target person who is a patient from the stroke state information providing device 103.
  • the acquired CT image information and DWI image information are acquired based on the accumulated stroke diagnosis and treatment information which has accumulated the data diagnosed and treated for the stroke so far.
  • MRA image information, diagnosis subject status information, and laboratory findings information, the type of stroke is estimated, and the corresponding treatment method is estimated.
  • the stroke status information providing device 103 provides CT image information, DWI image information, MRA image information, diagnosis subject status information, and laboratory findings information regarding the stroke status of a diagnosis subject who is considered to be in a stroke state. , Provide to the stroke diagnosis and treatment support device 101 via the network. In addition, the stroke status information providing device 103 provides the transmitted CT image information, DWI image information, MRA image information, diagnosis target person status information, the type of stroke estimated from the examination findings information, and the treatment method for the stroke. Obtained from the diagnostic treatment support device 101 and displayed.
  • the user of the stroke status information providing device 103 can easily obtain the information necessary for the treatment of the stroke even if he / she does not have sufficient knowledge for the treatment of the stroke.
  • the stroke diagnosis and treatment support device 101 includes a CPU 101a, a memory 101b, a hard disk drive 101c (hereinafter referred to as HDD 101c), a keyboard 101d, a mouse 101e, a display 101f, an optical drive 101g, and a communication circuit 101h.
  • the CPU 101a performs processing based on other applications such as an operating system (OS) and a stroke diagnosis / treatment support program recorded in the HDD 101c.
  • the memory 101b provides a work area for the CPU 101a.
  • the HDD101c records and holds programs of other applications such as an operating system (OS), a stroke diagnosis and treatment support program, and an AI (Artificial Intelligence) program, and various data.
  • the AI program is appropriately selected according to the characteristics of each existing program.
  • the keyboard 101d and mouse 101e receive commands from the outside.
  • the display 101f displays an image of a user interface or the like.
  • the optical drive 101g reads the stroke diagnosis / treatment support program from the optical media 101p on which the stroke diagnosis / treatment support program is recorded, and reads the program of another application from other optical media, etc. from the optical media. Read the data of.
  • the communication circuit 101h connects to a predetermined network and transmits / receives information to / from an external communication device such as the stroke status information providing device 103.
  • the stroke status information providing device 103 includes a CPU 103a, a memory 103b, a display 103f, and a communication circuit 103h.
  • a smartphone can be used as the stroke status information providing device 103.
  • the CPU 103a performs processing based on other applications such as an operating system (OS) and a stroke status information providing program recorded in the memory 103b.
  • the memory 103b provides a work area for the CPU 103a.
  • the memory 103b records and holds programs of other applications such as an operating system (OS) and a stroke status information providing program, and various data.
  • OS operating system
  • stroke status information providing program various data.
  • the display 103f displays an image such as a user interface.
  • the communication circuit 101h is connected to a predetermined network and transmits / receives information to / from an external communication device such as a stroke diagnosis / treatment support device 101.
  • the information used in the second usage information monitoring system 100 will be described with reference to FIGS. 4 to 11.
  • the stroke status information indicates an image of the brain of a person to be diagnosed obtained by using CT (Computed Tomography: Computed Tomography).
  • CT image information is generated by a CT device operated by a doctor or the like.
  • the data structure of the stroke status information is shown in FIG.
  • the stroke state information includes a diagnosis target person state description area, a CT image description area, a DWI image description area, an MRA image description area, and an examination finding description area.
  • diagnosis target person status description area the diagnosis target person status information indicating the status of the diagnosis target person is described.
  • diagnosis target person state description area the sex, age, body temperature, onset time, elapsed time from onset to the start of treatment, etc. of the diagnosis target person are described.
  • the CT image information of the person to be diagnosed is described in the CT image description area.
  • the DWI image description area the DWI image information of the diagnosis target person is described.
  • the MRA image information of the person to be diagnosed is described in the MRA image description area.
  • inspection findings description area inspection findings information regarding predetermined items judged from the inspections performed on the diagnosis target are described. The information described in each description area will be described below.
  • the state information of the person to be diagnosed is determined from the tests performed on the person to be diagnosed, that is, the patient, who intends to judge the state by using the stroke diagnosis and treatment support system 100. This is test information about the person to be diagnosed.
  • Figure 5 shows the data structure of the diagnosis target person status information.
  • Information on subjects to be diagnosed includes artificial valve use, mitral valve stenosis with atrial fibrillation, atrial fibrillation (excluding isolation), left atrial thrombosis, sinus failure syndrome, myocardial infarction (less than 4 weeks), left ventricular thrombosis, Dilated myocardial disease, loss of left ventricular wall motion, left ventricular mucinoma, infectious endocarditis, mitral valve deviation, mitral annulus calcification, mitral valve stenosis without atrial fibrillation, left atrial haze echo , Atrial aneurysm, patency of the ovary, atrial fibrillation, isolated atrial fibrillation, biological valve, non-bacterial thrombotic endocarditis, congestive heart failure, left ventricular wall dyskinesia, and myocardial infarction ( It has a description area that describes the presence or absence of each item (4 weeks or more and less than 6 months).
  • CT image information indicates an image of the brain of a person to be diagnosed obtained by using CT (Computed Tomography: Computed Tomography).
  • the CT image information is generated by a CT device operated by a doctor or the like. An example of CT image information is shown in FIG. 6A.
  • the DWI image information indicates an image of the brain of a diagnosis subject acquired by using DWI (Diffusion Weighted Image).
  • the DWI image information is generated by a DWI device operated by a doctor or the like. An example of DWI image information is shown in FIG. 6B.
  • the MRA image information indicates an image showing a blood vessel image of a diagnosis target person acquired by using MRA (Magnetic Resonance Angiography).
  • the MRA image information is generated by an MRA device operated by a doctor or the like. An example of MRA image information is shown in FIG. 6C.
  • the laboratory findings information is information on findings related to a medical condition determined from examinations performed on a diagnosis target person, that is, a patient, who is trying to determine a condition by using the stroke diagnosis and treatment support system 100. Is.
  • Figure 7 shows the data structure of the inspection findings information.
  • Laboratory findings include artificial valve use, mitral valve stenosis with atrial fibrillation, atrial fibrillation (excluding solitary), left atrial thrombosis, sinus insufficiency syndrome, myocardial infarction (less than 4 weeks), left ventricular thrombosis, dilation Myocardial infarction, loss of left ventricular wall motion, left ventricular mucinoma, infectious endocarditis, mitral valve deviation, mitral annulus calcification, mitral valve stenosis without atrial fibrillation, left atrial haze echo, Atrial aneurysm, patency of the ovary, atrial fibrillation, isolated atrial fibrillation, biological valve, non-bacterial thrombotic endocarditis, congestive heart failure, left ventricular wall dyskinesia, and myocardial infarction (4) It has a description area that describes the presence or absence of each item (week or more and less than 6 months).
  • Treatment method information is a database in which a stroke condition is associated with a treatment method to be treated.
  • the data structure of the treatment method information is shown in FIG.
  • the treatment method information is classified and described based on the stroke state and the elapsed time from the onset to the start of treatment. For example, if the stroke state is "non-cardiogenic” and within 24 hours after the onset, "" can be given as a treatment method in the columns of "non-cardiogenic” on the horizontal axis and "within 24 hours” on the vertical axis. It is described in.
  • Accumulated stroke diagnosis and treatment information is the diagnosis result of the type of stroke that has been diagnosed so far, the state information of the person (patient) to be diagnosed, CT image information, and DWI image information that have been used for diagnosis. , MRA image information, and inspection findings information obtained from various inspections are associated with the database.
  • Figure 9 shows the data structure of accumulated stroke diagnosis and treatment information.
  • Accumulated stroke diagnosis treatment information includes a diagnosis subject state description area, CT image description area, DWI image description area, MRA image description area, CT image finding description area, DWI image finding description area, MRA image finding description area, and examination finding description. It has an area and an additional inspection description area.
  • diagnosis target person state description area the state of the diagnosis target person at the time of diagnosing the type of stroke is described.
  • the diagnosis target person state description area is classified and described according to the age of the diagnosis target person, the time until the start of treatment after the onset, and the like.
  • CT image description area CT image information obtained by past medical treatment is described.
  • DWI image description area DWI image information obtained by past medical treatment is described.
  • MRA image description area MRA image information obtained by past medical treatment is described.
  • CT image finding description area the presence or absence of bleeding in the brain judged by the doctor based on the CT image information described in the CT image description area is described as CT image finding information.
  • DWI image finding description area the presence or absence of lacunar lesions and the presence or absence of atheroma lesions judged by a doctor based on the DWI image information described in the DWI image description area are described as DWI image findings information.
  • MRA image finding description area the presence or absence of stenosis judged by a doctor based on the MRA image information described in the MRA image description area is described as MRA image finding information.
  • the laboratory findings description area the laboratory findings judged based on the predetermined tests performed when diagnosing the type of stroke are described.
  • the laboratory findings description area is classified and described in the same manner as the laboratory findings information (see FIG. 7) described in the stroke status information.
  • the stroke diagnosis and treatment support information is information indicating the type of stroke of the diagnosis target person estimated from the stroke state information obtained from the diagnosis target person and the corresponding treatment method.
  • the stroke diagnosis treatment support information includes a diagnosis subject state description area, a CT image description area, a DWI image description area, an MRA image description area, an estimated stroke type description area, an estimated stroke test finding description area, an additional test description area, and treatment. It has a method description area.
  • the diagnosis target person state description area, CT image description area, DWI image description area, and MRA image description area include the diagnosis target person state description area, CT image description area, and DWI image description area of stroke state information (see FIG. 4). The information described in the MRA image description area is described.
  • the estimated stroke type description area was estimated based on the information described in the stroke state information (see FIG. 4), the diagnosis target person state description area, the CT image description area, the DWI image description area, and the MRA image description area. Estimated stroke type information indicating the type of stroke of the person to be diagnosed is described. Estimated stroke type information will be described later.
  • estimated stroke test findings information indicating the test findings related to the stroke of the diagnosed subject estimated based on the information described in the test findings information of the stroke status information (see FIG. 4) is described. .. Information on estimated stroke test findings will be described later.
  • additional test information indicating information on the additional test required to improve the accuracy of the stroke type of the diagnosed subject estimated based on the treatment information is described. Additional inspection information will be described later.
  • the treatment method information describes the treatment method extracted from the treatment method information (see FIG. 8) according to the estimated type of stroke of the diagnosed subject.
  • the estimated stroke type information has an estimated stroke type description area and a possibility description area.
  • the estimated type of stroke is described for the person to be diagnosed.
  • the presumed types of stroke are "brain surgery response”, “non-cardiogenic / lacunar infarction”, “non-cardiogenic / atherothrombotic cerebral infarction”, “cardiogenic / cardiogenic cerebral embolism”, There is an item of "Other”.
  • the possibility description area the corresponding possibility (%) is described for each item in the estimated stroke type description area.
  • Non-cardiogenic / lacunar infarction refers to an infarction caused not by heart disease but by a blood clot that has formed in an artery and is caused by clogging of a small artery in the brain.
  • non-cardiogenic / atherosclerotic cerebral infarction refers to an infarction caused by hardening of the carotid artery leading from the neck to the brain and a relatively large artery in the brain (atherosclerosis).
  • cardiac embolism (CE) refers to an infarction caused by a blood clot generated in the heart flowing into an artery in the brain and clogging a blood vessel in the brain.
  • Image findings Items of image findings described in the description area include image findings corresponding to CT images "possibility of intracerebral hemorrhage”, image findings corresponding to DWI images “possibility of lesions of 1.5 cm or less”, and “multiple blood vessels”. There are “regional acute lesion possibility”, imaging findings corresponding to MRA images “possibility of stenosis of 50% or more of carotid artery on the affected side”, and “possibility of intracranial vascular stenosis proximal to DWI lesion”.
  • the estimated stroke test findings information has an estimated stroke test findings description area and an appropriateness description area.
  • the estimated stroke test findings description area the items of the test findings related to the stroke estimated based on the test findings information (see FIG. 7) are described.
  • Laboratory findings for presumed stroke include "high risk” and "moderate risk”.
  • " ⁇ " is described for each item in the estimated stroke test findings description area if applicable, and nothing is described if not applicable.
  • the additional inspection information includes an estimated stroke type description area and an additional test description area.
  • the estimated stroke type description area the estimated type of stroke is described for the person to be diagnosed.
  • candidates for additional tests required to further improve the accuracy of estimation are described for the estimated type of stroke.
  • additional tests some directly affect the estimation of the type of stroke, while others directly affect the judgment of the applicability of each item of the laboratory findings information, indirectly in estimating the type of stroke. Some have an impact.
  • the additional inspection description area has an inspection name description area for specifying the additional inspection and an inspection result description area for describing the result of the additional inspection.
  • Second Stroke Diagnosis and Treatment Support System 100 The operation of the stroke diagnosis and treatment support system 100 will be described with reference to FIGS. 13 to 19.
  • Users such as doctors who use the stroke diagnosis and treatment support system 100 use the stroke status information providing device 103 to determine the gender, age, body temperature, onset time, and elapsed time until the start of treatment after the onset of the patient to be diagnosed.
  • Etc. as the condition information of the diagnosis target
  • the CT image of the diagnosis target as the CT image information
  • the DWI image as the DWI image information
  • the MRA image the MRA image information
  • interview with the diagnosis target and various tests.
  • the findings and systemic findings are transmitted to the stroke diagnosis / treatment support device 101 as examination findings information.
  • the stroke diagnosis treatment support device 101 estimates the stroke condition of the patient and the corresponding treatment method from various acquired information, determines the stroke condition by the doctor, and performs the stroke diagnosis treatment for appropriate treatment. Provide support information.
  • Stroke Status Information Provider 103 (1) The operation of the stroke state information providing device 103 will be described with reference to the flowchart shown in FIG. Before using the stroke diagnosis / treatment support system 100, a doctor or the like grasps the patient's condition. In addition, the doctor acquires a CT image, a DWI image, and an MRA image of the patient using a predetermined device. In addition, the doctor will perform the necessary tests and obtain the patient's laboratory findings.
  • a person who uses the stroke status information providing device 103 activates the stroke status information providing program of the stroke status information providing device 103.
  • the CPU 103a of the stroke status information providing device 103 determines that the stroke status information providing program has been activated (S801)
  • An input screen (see FIG. 14) for inputting the findings is displayed (S803).
  • the patient's condition information includes, for example, age, gender, and the like.
  • the terminal user inputs each item according to the input screen and selects the send button B103.
  • the CPU 103a determines that the transmission button B103 is selected (S805), the input state of the diagnosis target, the patient's CT image, DWI image, MRA image, and laboratory findings are used as stroke state information (see FIG. 4). , Is transmitted to the stroke diagnosis and treatment support device 101 (S807).
  • the CPU 101a acquires CT image information from the acquired stroke status information (S911).
  • the CPU101a uses the AI program to determine the possibility of bleeding in the brain in the acquired CT image information based on the CT image information of the accumulated stroke diagnosis and treatment information and the CT image finding information (S913).
  • the AI program calculates the similarity between the acquired CT image information and the intracerebral bleeding estimation information regarding "bleeding" and "no bleeding”. Calculate the possibility of "bleeding" and "no bleeding”.
  • step S915 When the CPU 101a calculates the possibility of intracerebral hemorrhage in step S915, the item "possibility of intracerebral hemorrhage" in the estimated stroke type information (see FIG. 11) described in the stroke diagnosis treatment support information (see FIG. 10) generated in step S903. In the possibility description area corresponding to "", the calculated possibility (%) is described (S915).
  • the CPU 101a acquires the DWI image information as shown in FIG. 16 (S921).
  • the CPU101a uses the AI program to determine the possibility of a lesion of 1.5 cm or less in the acquired DWI image information based on the DWI image information of the accumulated stroke diagnosis and treatment information and the DWI image finding information (). S923).
  • the AI program calculates the possibility of lesions of 1.5 cm or less in the same way as the possibility of intracerebral hemorrhage. However, the possibility of a lesion of 1.5 cm or less is calculated with a perfect score of 25%.
  • the CPU 101a determines the possibility of acute lesions in a plurality of vascular regions in the acquired DWI image information based on the DWI image information of the accumulated stroke diagnosis and treatment information and the DWI image finding information using the AI program. (S933).
  • the AI program calculates the likelihood of acute lesions in multiple vascular regions in the same manner as the likelihood of lesions of 1.5 cm or less.
  • the CPU101a calculates the possibility of acute lesions in a plurality of vascular regions
  • the calculated possibility (%) is described in the possibility description area corresponding to "possibility" (S935).
  • the CPU 101a calculates the possibility (%) corresponding to the items "possibility of acute lesion in multiple vascular regions" and "none" in the estimated image findings description area in the estimated image findings information (see FIG. 11). Describe (S937).
  • the CPU 101a acquires the MRA image information as shown in FIG. 17 (S941).
  • CPU101a uses an AI program to determine 50% or more of the carotid artery on the lesion side based on the DWI image information in the acquired MRA image information from the MRA image information of the accumulated stroke diagnosis and treatment information and the MRA image finding information.
  • the possibility of stenosis is determined (S943).
  • the AI program calculates the possibility of stenosis of 50% or more in the carotid artery on the lesion side determined based on the DWI image information in the same manner as the possibility of lesion of 1.5 cm or less.
  • the CPU101a calculates the possibility of stenosis of 50% or more in the carotid artery on the lesion side determined based on the DWI image information, the estimated stroke type information (see FIG. 11) described in the generated stroke diagnosis / treatment support information (see FIG. 10). (See) describes the calculated possibility (%) in the possibility description area corresponding to the item "possibility of stenosis of 50% or more of the carotid artery on the affected side" (S945).
  • the CPU 101a uses the AI program to determine the position of the lesion based on the DWI image information in the MRA image information acquired in step S941 from the MRA image information of the accumulated stroke diagnosis and treatment information and the MRA image finding information. Also determines the possibility of proximal intracranial vascular stenosis (S953).
  • the AI program calculates the possibility of intracranial vascular stenosis proximal to the location of the lesion determined based on the DWI image information, in the same manner as the possibility of a lesion of 1.5 cm or less.
  • the CPU101a calculates the possibility of intracranial vascular stenosis proximal to the location of the lesion determined based on the DWI image information, the estimated stroke type information described in the generated stroke diagnosis / treatment support information (see FIG. 10) (FIG. 10).
  • the calculated possibility (%) is described in the possibility description area corresponding to the item “Possibility of proximal intracranial vascular stenosis of DWI lesion” in (see 11) (S955).
  • CPU101a is a stroke state estimated from “possibility of intracranial bleeding” "cerebral surgery correspondence”, a stroke state estimated from “possibility of lesion of 1.5 cm or less” “noncardiogenic / lacunar infarction", "acute multiple vascular area”.
  • Estimated from stroke status "cardiogenic / cardiogenic performance embolism” estimated from “possibility of lesion”, “possibility of stenosis of 50% or more of the carotid artery on the lesion side”, and “possibility of intracranial vascular stenosis proximal to DWI lesion”
  • the possibility of “other” other than the stroke condition “non-cardiogenic / atherothrombotic cerebral infarction” is calculated (S957).
  • the possibility of “other” is calculated by subtracting the sum of the possibilities of each estimated stroke type from 100%.
  • the CPU 101a corresponds to the “other” of the estimated stroke type description area in the estimated stroke type information (see FIG. 11) that describes the calculated possibility of “other” in the generated stroke diagnosis / treatment support information (see FIG. 10). Describe in the possibility description area (S959).
  • the CPU 101a has "cardiogenic / cardiogenic performance embolism" in the estimated stroke type description area in the estimated stroke type information (see FIG. 11) of the generated stroke diagnosis / treatment support information (see FIG. 10).
  • the examination finding information (see FIG. 7) is acquired from the stroke state information acquired in step S901 (see FIG. 15) (S963).
  • the CPU 101a determines whether or not any of the acquired inspection findings information item numbers "1" to "11” has a value of the presence / absence description area of "Yes” (S965), and "Yes” is displayed.
  • the item "High” in the estimated stroke test findings description area of the estimated stroke test findings information (see Fig. 12) described in the estimated stroke test findings description area of the stroke diagnosis and treatment support information (see FIG. 10). Describe " ⁇ " in the applicability description area corresponding to "at risk” (S967).
  • the CPU 101a determines whether or not any of the acquired inspection findings information item numbers "12" to “24” has a value of the presence / absence description area of "Yes” (S969), and "Yes". Is one of the items in the estimated stroke test findings description area of the estimated stroke test findings information (see FIG. 12) described in the estimated stroke test findings description area of the stroke diagnosis and treatment support information (see FIG. 10). Describe " ⁇ " in the applicability description area corresponding to "moderate risk” (S971).
  • the CPU 101a uses the AI program to extract additional tests performed when determining each type of cerebral infarction from the accumulated stroke diagnosis support information (see FIG. 9) (S973).
  • the AI program extracts, for example, the value of the additional test description area included in the diagnosis target person's state description area of "laccunar infarction", that is, the additional test.
  • the CPU 101a describes the extracted additional test for each type of cerebral infarction in correspondence with the additional test information (see FIG. 12a) described in the additional test description area of the stroke diagnosis and treatment support information (S975).
  • CPU101a describes the item "non-cardiogenic / lacunar infarction" in the estimated stroke type description area in the estimated stroke type information (see FIG. 11) described in the estimated stroke type description area of the stroke diagnosis and treatment support information (see FIG. 10).
  • the treatment method corresponding to the post-onset treatment start elapsed time information was obtained from the treatment method information (see FIG. 8) (S981).
  • the CPU 101a transmits the stroke diagnosis treatment support information describing each item to the stroke state information providing device 103 (S985).
  • the CPU 101a repeats the processes of steps S901 to S985 until the operation is completed (S987).
  • FIG. 13 when the CPU 103a of the stroke state information providing device 103 acquires the stroke diagnosis treatment support information (S811), it displays it on the display 103d (S813).
  • FIG. 19 shows a state in which the stroke diagnosis and treatment support information is displayed on the display 103d.
  • the CPU 103a sets a test result input area R119 in which the result obtained as a result of the additional test can be input so as to correspond to each additional test described in the additional test. indicate.
  • the user of the stroke status information providing device 103 determines that the treatment can be performed based on the displayed stroke diagnosis and treatment support information, the user performs the necessary treatment.
  • the user determines that more detailed information is necessary, the user performs the displayed additional test, acquires the result of the additional test, and inputs the result to the test result input area R119 of the stroke status information providing device 103. To do.
  • the user selects the send button B119.
  • the CPU 103a determines that the transmission button B119 is selected (S815), the CPU 103a describes the value of the input inspection result description area as the inspection result corresponding to the inspection name of each additional inspection in the additional inspection information (see FIG. 12a).
  • the additional test result information is transmitted to the stroke diagnosis / treatment support device 101 (S817). 4. Operation of Stroke Diagnosis and Treatment Support Device 101 (2) As shown in FIG. 18a, when the CPU 101a of the stroke diagnosis and treatment support device 101 acquires additional test result information from the stroke status information providing device 103 (S1001), the test name for each estimated stroke type in which the test results are described is given. Extract (S1003).
  • the CPU 101a estimates the stroke type again based on the extracted additional test information and the stroke diagnosis / treatment support information transmitted in step S985 using the AI program (S1005).
  • the AI program corresponds to, for example, "non-cardiogenic / lacunar infarction" from the accumulated stroke diagnosis support information, and the one corresponding to the result of the additional test corresponds to "non-cardiogenic / lacunar infarction".
  • the possibility of "noncardiogenic / lacunar infarction” is calculated again by calculating the ratio to the whole thing. The same is true for other types of stroke.
  • the CPU 101a again generates the stroke diagnosis treatment support information (see FIG. 10) using the stayed stroke type, additional test information, and the stroke diagnosis treatment support information so far (see FIG. 10) (S1007), and the generated stroke diagnosis.
  • the treatment support information is transmitted to the stroke status information providing device 103 (S1009).
  • the user of the stroke condition information providing device 103 only by transmitting the diagnosis target person status information, CT image information, DWI image information, MRA image information, and examination finding information.
  • a doctor determine the type of stroke and the treatment method thereof it is possible to finally have a doctor determine the type of stroke and the treatment method thereof.
  • Example 1 Transmission / reception of various image information and stroke diagnosis / treatment support information:
  • various image information and stroke diagnosis / treatment support information are transmitted to the stroke diagnosis / treatment support device 101 via a wireless network.
  • the stroke status information providing device 103 but it is also possible to transmit and receive using a wired line.
  • the stroke diagnosis and treatment support information is transmitted to the stroke status information providing device 103 that has transmitted each image information, but other designated communication. It may be sent to the device. Further, it may be transmitted to another communication device together with the stroke state information providing device 103 that has transmitted the image information.
  • Example 1 Hardware Configuration of Stroke Diagnosis and Treatment Support Device 101: In Example 1 described above, it is assumed that the stroke diagnosis and treatment support device 101 is formed by using CPU 101a or the like, but various processes according to the present invention can be executed. If so, it is not limited to the example. For example, a dedicated logic circuit may be used to cause the stroke diagnosis / treatment support device to perform various processes.
  • the stroke status information providing device 103 uses a smartphone, but another device, for example, a dedicated device is used. May be good. Further, although it is assumed that the stroke state information providing device 103 is formed by using the CPU 103a or the like, the device is not limited to the example as long as it can execute various processes according to the present invention. For example, a dedicated logic circuit may be used to cause the stroke status information providing device to execute various processes.
  • Example 1 Stroke Diagnosis and Treatment Support Program, Stroke Status Information Providing Program:
  • the stroke diagnosis and treatment support program is supposed to realize the processing according to the illustrated flowchart, but the same processing is realized. If so, it is not limited to the example. The same applies to the stroke status information provision program.
  • Neurological findings In Example 1 above, further, pure motor deficiency hemiplegia, pure sensory attack, ataxia hemiplegia, articulation disorder and one-sided merit for estimating classical lacunar syndrome.
  • the presence or absence of clinical evidence of any of the dyskinesias, clinical evidence of cerebral cortical infarction (aphasia, agnosia, apraxia, hemilateral spatial ataxia, etc.) or clinical evidence of cerebral infarction (dazzle, Neurological findings such as the presence or absence of ataxia) may be used as neurological findings information to estimate the type of stroke.
  • the stroke diagnosis treatment support device 101 performs a treatment in which the corresponding treatment method is previously associated with the type of stroke based on the estimated type of stroke. Obtained from the treatment method information in which the method is described, the stroke diagnosis and treatment support information providing department will provide the estimated type of stroke and the acquired treatment method as the stroke diagnosis and treatment support information. The support device 101 may provide only the estimated type of stroke as the stroke diagnosis treatment support information without acquiring the treatment method.
  • the stroke diagnosis / treatment support device 101 uses only the estimated type of stroke, only the acquired treatment method, or the estimated said. Either the type of stroke and the acquired treatment method may be provided as stroke diagnosis and treatment support information. As a result, the user of the stroke status information providing device 103 can acquire the information required by himself / herself when he / she needs it.
  • the stroke diagnosis and treatment support system according to the present invention can be used, for example, in a medical support system used in a medical institution where no one has specialized knowledge about stroke.
  • Stroke diagnosis and treatment support system 101 Stroke diagnosis and treatment support device 101a CPU 101b Memory 101c Hard disk drive 101d Keyboard 101e Mouse 101f Display 101g Optical drive 101h Communication circuit 101p Optical media 103 Stroke status information provider 103a CPU 103b Memory 103f Display 103h Communication circuit

Landscapes

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Abstract

【課題】適切に脳卒中の種類を判断し、対応する治療方法を実施できるように支援する情報を容易に提供できる脳卒中診断治療支援システムの提供。 【解決手段】脳卒中診断治療支援装置１０１は、脳卒中状態情報提供装置１０３から脳卒中状態を示すＣＴ画像、ＤＷＩ画像情報、ＭＲＡ画像情報を取得すると、各画像情報を用いて診断、治療された過去のデータを蓄積した蓄積脳卒中診断治療情報から生成した脳卒中種類推定基準情報に基づき、各画像情報から、脳卒中の種類、治療方法を推定する。脳卒中状態情報提供装置１０３は、診断対象者の脳卒中の状態を示す各画像情報を脳卒中診断治療支援装置１０１に提供し、脳卒中診断治療支援装置１０１から推定された脳卒中の種類、治療方法を取得し、表示する。脳卒中状態情報提供装置１０３の使用者は、脳卒中に関する治療に十分な知識を有していなくても、治療に必要な情報を容易に得られる。

Description

疾患診断治療支援システム
　本発明は、疾患診断治療支援システムに関し、特に、適切に脳卒中の種類を判断し、対応する治療方法を実施できるように支援する情報を容易に提供できるものに関する。
　従来の見守りシステムについて、図２０に示す医用画像処理装置Ｐ１００を用いて説明する。医用画像処理装置Ｐ１００は、被検者の脳を撮影した医用画像に基づいて算出された被検者の脳組織における局所的な血流量である局所脳組織血流量が入力されるデータ入力部２１と、算出した前記局所脳組織血流量に基づいて、被検者の脳組織の時間経過に伴う回復可能性を数値化した脳梗塞インデックスを算出する脳梗塞インデックス算出部３２と、を備えたことを特徴とする。
　このように、脳の各部位における脳梗塞の進行状況を可視化することで、脳梗塞に対してとるべき処置を判断するための情報を提供する（以上、特許文献１参照）。
特開２０１６－７３５４２号公報
　前述の医用画像処理装置Ｐ１００には、以下に示すような改善すべき点がある。医用画像処理装置Ｐ１００では、被検者の脳組織における局所的な血流量に基づき回復可能性を算出するものであることからも、脳の動脈に発生した血栓を取り除き、虚血に陥っている脳組織の血流を回復させる再開通療法に適用することを前提としたものである。
　一方、脳卒中の種類には、脳出血、くも膜下出血及び脳梗塞が存在し、また、脳梗塞の種類には、非心原性・ラクナ梗塞、非心原性・アテローム血栓性脳梗塞、心原性・心原性脳塞栓症が存在する。脳卒中の種類によって、治療方法が異なるため、脳卒中に関して十分な知識を有さない医師等が、適切に脳卒中の種類を判断し、対応する治療方法を実施することは、難しい、という改善点がある。
　そこで、本発明は、適切に脳卒中の種類を判断し、対応する治療方法を実施できるように支援する情報を容易に提供できる脳卒中診断治療支援システムを提供することを目的とする。
　本発明の目的は、以下の発明により達成される。
[1]
　脳卒中診断治療支援装置、及び、脳卒中状態情報提供装置を有し、診断対象者の脳卒中に関する所定の画像情報、及び、前記診断対象者の検査所見を示す検査所見情報を用いて、脳卒中の診断、治療を支援する脳卒中診断治療支援情報を提供する脳卒中診断治療システムにおいて、
　前記脳卒中診断治療支援装置は、
　前記画像情報を取得する画像情報取得部、
　前記検査所見情報を取得する検査所見取得部、
　前記脳卒中に関する過去の画像情報、前記脳卒中に関する過去の検査所見情報、並びに、前記過去の画像情報、及び、前記過去の検査所見情報に基づき診断された脳卒中の種類情報に基づき、取得した前記画像情報、及び、前記検査所見情報を用いて、脳卒中の種類を推定する脳卒中種類推定部、
　推定した前記脳卒中の種類を脳卒中診断治療支援情報として提供する脳卒中診断治療支援情報提供部、
　を有し、
　前記脳卒中状態情報提供装置は、
　前記画像情報を提供する画像提供部、
　前記脳卒中診断治療支援情報を取得する脳卒中診断治療支援情報取得部、
　取得した前記脳卒中診断治療支援情報を表示する表示部、
　を有すること、
　を特徴とする脳卒中診断治療支援システム。
[2]
　請求項１に係る脳卒中診断治療支援システムにおいて、
　前記脳卒中診断治療支援装置は、さらに、
　推定した前記脳卒中の種類に基づいて、対応する治療方法を、予め脳卒中の種類と関連づけられている治療方法が記述された治療方法情報から取得する治療方法取得部、
　を有し、
　前記脳卒中診断治療支援情報提供部は、
　推定した前記脳卒中の種類、及び、取得した前記治療方法を前記脳卒中診断治療支援情報として提供すること、
　を特徴とする脳卒中診断治療支援システム。
[3]
　診断対象者の脳卒中に関する所定の画像情報、及び、前記診断対象者の検査所見を示す検査所見情報を用いて、脳卒中の診断、治療を支援する脳卒中診断治療支援装置であって、
　前記画像情報を取得する画像情報取得部、
　前記検査所見情報を取得する検査所見取得部、
　前記脳卒中に関する過去の画像情報、前記脳卒中に関する過去の検査所見情報、並びに、前記過去の画像情報、及び、前記過去の検査所見情報に基づき診断された脳卒中の種類情報に基づき、取得した前記画像情報、及び、前記検査所見情報を用いて、脳卒中の種類を推定する脳卒中種類推定部、
　推定した前記脳卒中の種類を脳卒中診断治療支援情報として提供する脳卒中診断治療支援情報提供部、
　を有する脳卒中診断治療支援装置。
[4]
　[3]に係る脳卒中診断治療支援装置において、さらに、
　推定した前記脳卒中の種類に基づいて、対応する治療方法を、予め脳卒中の種類と関連づけられている治療方法が記述された治療方法情報から取得する治療方法取得部、
　を有し、
　前記脳卒中診断治療支援情報提供部は、
　推定した前記脳卒中の種類、及び、取得した前記治療方法を前記脳卒中診断治療支援情報として提供すること、
　を特徴とする脳卒中診断治療支援装置。
[5]
　[3]、又は、[4]に係る脳卒中診断治療支援装置において、さらに、
　推定した前記脳卒中の種類に基づいて、前記脳卒中の種類毎に対応する追加検査が記述された追加検査情報を生成する追加検査情報生成部、
　を有し、
　前記脳卒中診断治療支援情報提供部は、
　さらに、前記追加検査を有する前記脳卒中診断治療支援情報を提供し、
　前記脳卒中種類推定部は、
　前記脳卒中診断治療支援情報の前記追加検査に対する検査結果を取得した場合には、前記推定した前記脳卒中の種類、前記追加検査、及び、前記追加検査に対する検査結果を用いて、再度、脳卒中の種類を推定すること、
　を特徴とする脳卒中診断治療支援装置。
[6]
　[3]～[5]のいずれかに係る脳卒中診断治療支援装置において、さらに、
　前記検査所見取得部は、
　人工弁使用、心房細動を伴う僧帽弁狭窄、心房細動（孤立性を除く）、左房血栓、洞不全症候群、心筋梗塞（４週未満）、左室血栓、拡張型心筋症、左室壁運動消失、左房粘液腫、感染症心内膜炎、僧帽弁逸脱、僧帽弁輪石灰化、心房細動を伴わない僧帽弁狭窄、左房もやもやエコー、心房中隔瘤、卵円孔開存、心房粗動、孤立性心房細動、生体弁、非細菌性血栓性心内膜炎、うっ血性心不全、左室壁運動障害、及び、心筋梗塞（４週以上６か月未満）の少なくとも１つ以上の項目について有無を示す前記検査所見情報を取得すること、　
　を特徴とする脳卒中診断治療支援装置。
[7]
　[3]～[6]に係るいずれかの脳卒中診断治療支援装置において、さらに、
　前記画像情報取得部は、
　前記画像情報として、コンピュータによる断層撮影法を用いて取得された脳の画像を示すＣＴ画像情報、拡散強調画像法を用いて取得された脳の画像を示すＤＷＩ画像情報、及び、磁気共鳴血管造影法を用いて取得された血管像を示す画像であるＭＲＡ画像情報を取得し、
　前記脳卒中種類推定部は、
　前記ＣＴ画像情報に基づき、脳内の出血の有無を推定するための脳内出血有無推定情報、前記ＤＷＩ画像情報に基づき、１．５ｃｍ以下の病変の有無を推定するための１．５ｃｍ以下病変有無推定情報、前記ＤＷＩ画像情報に基づき、複数の血管領域における急性の病変の有無を推定するための複数血管領域急性病変有無推定情報、前記ＭＲＡ画像情報に基づき、前記ＤＷＩ画像情報に基づき判断した病変側の頸動脈における５０％以上の狭窄の有無を推定するための病変側頸動脈５０％以上狭窄有無推定情報、及び、前記ＭＲＡ画像情報に基づき、前記ＤＷＩ画像情報に基づき判断した病変の位置よりも近位における頭蓋内血管狭窄の有無を推定するためのＤＷＩ病変近位頭蓋内血管狭窄有無推定情報を有する前記脳卒中種類推定基準情報に基づき、取得した前記画像情報を用いて、前記脳卒中の種類を推定すること、　
　を特徴とする脳卒中診断治療支援装置。
[8]
　[3]～[7]に係るいずれかの脳卒中診断治療支援装置において、
　前記脳卒中種類推定部は、
　前記脳卒中の種類を、複数、推定すること、
　を特徴とする脳卒中診断治療支援装置。
[9]
　コンピュータを、診断対象者の脳卒中に関する所定の画像情報、及び、前記診断対象者の検査所見を示す検査所見情報を用いて、脳卒中の診断、治療を支援する脳卒中診断治療支援装置として機能させる脳卒中診断治療支援プログラムであって、
　前記コンピュータを、
　前記画像情報を取得する画像情報取得部、
　前記検査所見情報を取得する検査所見取得部、
　前記脳卒中に関する過去の画像情報、前記脳卒中に関する過去の検査所見情報、並びに、前記過去の画像情報、及び、前記過去の検査所見情報に基づき診断された脳卒中の種類情報に基づき、取得した前記画像情報、及び、前記検査所見情報を用いて、脳卒中の種類を推定する脳卒中種類推定部、
　推定した前記脳卒中の種類を脳卒中診断治療支援情報として提供する脳卒中診断治療支援情報提供部、
　として機能させる脳卒中診断治療支援プログラム。
[10]
　[9]に係る脳卒中診断治療支援プログラムにおいて、
　前記コンピュータを、さらに、
　推定した前記脳卒中の種類に基づいて、対応する治療方法を、予め脳卒中の種類と関連づけられている治療方法が記述された治療方法情報から取得する治療方法取得部、
　を有し、
　前記脳卒中診断治療支援情報提供部は、
　推定した前記脳卒中の種類、及び、取得した前記治療方法を脳卒中診断治療支援情報として提供する、
　ように機能させる脳卒中診断治療支援プログラム。
[11]
　[9]、又は、[10]に係る脳卒中診断治療支援プログラムにおいて、
　前記コンピュータを、さらに、
　推定した前記脳卒中の種類に基づいて、前記脳卒中の種類毎に対応する追加検査が記述された追加検査情報を生成する追加検査情報生成部、
　を有し、
　前記脳卒中診断治療支援情報提供部は、
　さらに、前記追加検査を有する前記脳卒中診断治療支援情報を提供し、
　前記脳卒中種類推定部は、
　前記脳卒中診断治療支援情報の前記追加検査に対する検査結果を取得した場合には、前記推定した前記脳卒中の種類、前記追加検査、及び、前記追加検査に対する検査結果を用いて、再度、脳卒中の種類を推定する、
　ように機能させる脳卒中診断治療支援プログラム。
[12]
　[9]～[11]のいずれかに係る脳卒中診断治療支援プログラムにおいて、
　前記コンピュータを、さらに、
　前記検査所見取得部は、
　人工弁使用、心房細動を伴う僧帽弁狭窄、心房細動（孤立性を除く）、左房血栓、洞不全症候群、心筋梗塞（４週未満）、左室血栓、拡張型心筋症、左室壁運動消失、左房粘液腫、感染症心内膜炎、僧帽弁逸脱、僧帽弁輪石灰化、心房細動を伴わない僧帽弁狭窄、左房もやもやエコー、心房中隔瘤、卵円孔開存、心房粗動、孤立性心房細動、生体弁、非細菌性血栓性心内膜炎、うっ血性心不全、左室壁運動障害、及び、心筋梗塞（４週以上６か月未満）の少なくとも１つ以上の項目について有無を示す前記検査所見情報を取得する、　
　ように機能させる脳卒中診断治療支援プログラム。
[13]
　[9]～[12]に係るいずれかの脳卒中診断治療支援プログラムにおいて、
　前記コンピュータを、さらに、
　前記画像情報取得部は、
　前記画像情報として、コンピュータによる断層撮影法を用いて取得された脳の画像を示すＣＴ画像情報、拡散強調画像法を用いて取得された脳の画像を示すＤＷＩ画像情報、及び、磁気共鳴血管造影法を用いて取得された血管像を示す画像であるＭＲＡ画像情報を取得し、
　前記脳卒中種類推定部は、
　前記ＣＴ画像情報に基づき、脳内の出血の有無を推定するための脳内出血有無推定情報、前記ＤＷＩ画像情報に基づき、１．５ｃｍ以下の病変の有無を推定するための１．５ｃｍ以下病変有無推定情報、前記ＤＷＩ画像情報に基づき、複数の血管領域における急性の病変の有無を推定するための複数血管領域急性病変有無推定情報、前記ＭＲＡ画像情報に基づき、前記ＤＷＩ画像情報に基づき判断した病変側の頸動脈における５０％以上の狭窄の有無を推定するための病変側頸動脈５０％以上狭窄有無推定情報、及び、前記ＭＲＡ画像情報に基づき、前記ＤＷＩ画像情報に基づき判断した病変の位置よりも近位における頭蓋内血管狭窄の有無を推定するためのＤＷＩ病変近位頭蓋内血管狭窄有無推定情報を有する前記脳卒中種類推定基準情報に基づき、取得した前記画像情報を用いて、前記脳卒中の種類を推定する、　
　ように機能させる脳卒中診断治療支援プログラム。
[14]
　[9]～[13]に係るいずれかの脳卒中診断治療支援プログラムにおいて、
　前記コンピュータを、さらに、
　前記脳卒中種類推定部は、
　前記脳卒中の種類を、複数、推定する、
　ように機能させる脳卒中診断治療支援プログラム。
[15]
　[1]、又は、[2]に記載の脳卒中診断支援システム、[3]～[8]のいずれか１項に記載の支援装置、又は、[9]～請求項[14]のいずれか１項に記載の脳卒中診断支援プログラムを用いることを特徴とする、脳卒中診断治療方法。
[16]　
　診断対象者の脳卒中に関する所定の画像情報、及び、前記診断対象者の検査所見を示す検査所見情報を用いて、脳卒中の診断、治療を支援する脳卒中診断治療支援情報を提供する方法。
[17]　
　診断対象者の脳卒中に関する所定の画像情報、及び、前記診断対象者の検査所見を示す検査所見情報を用いる脳卒中の診断治療方法。
 
　本発明における課題を解決するための手段及び発明の効果を以下に示す。
　本発明に係る脳卒中診断治療支援システムは、脳卒中診断治療支援装置、及び、脳卒中状態情報提供装置を有し、診断対象者の脳卒中に関する所定の画像情報、及び、前記診断対象者の検査所見を示す検査所見情報を用いて、脳卒中の診断、治療を支援する脳卒中診断治療支援情報を提供する。
　これにより、脳卒中に関する治療に十分な知識を有していない者に対して、所定の画像情報、検査所見情報を用いて、治療に必要な情報を容易に提供することができる。
　本発明に係る脳卒中診断治療支援システムでは、前記脳卒中診断治療支援装置は、前記画像情報を取得する画像取得部、前記検査所見情報を取得する検査所見取得部、前記脳卒中に関する過去の画像情報、前記脳卒中に関する過去の検査所見情報、並びに、前記過去の画像情報、及び、前記過去の検査所見情報に基づき診断された脳卒中の種類情報に基づき、取得した前記画像情報、及び、前記検査所見情報を用いて、脳卒中の種類を推定する脳卒中種類推定部、推定した前記脳卒中の種類に基づいて、対応する治療方法を、予め脳卒中の種類と関連づけられている治療方法が記述された治療方法情報から取得する治療方法取得部、推定した前記脳卒中の種類、及び、取得した前記治療方法を脳卒中診断治療支援情報として提供する脳卒中診断治療支援情報提供部、を有し、前記脳卒中状態情報提供装置は、前記画像情報を提供する画像提供部、前記脳卒中診断治療支援情報を取得する脳卒中診断治療支援情報取得部、を有すること、を特徴とする。
　これにより、脳卒中状態情報提供装置の使用者は、脳卒中に関する治療に十分な知識を有していなくても、所定の画像情報、検査所見情報を送信するだけで、治療に必要な情報を容易に得ることができる。
　本発明に係る脳卒中診断治療支援装置は、診断対象者の脳卒中に関する所定の画像情報、及び、前記診断対象者の検査所見を示す検査所見情報を用いて、脳卒中の診断、治療を支援する脳卒中診断治療支援装置であって、前記画像情報を取得する画像情報取得部、前記検査所見情報を取得する検査所見取得部、前記脳卒中に関する過去の画像情報、前記脳卒中に関する過去の検査所見情報、並びに、前記過去の画像情報、及び、前記過去の検査所見情報に基づき診断された脳卒中の種類情報に基づき、取得した前記画像情報、及び、前記検査所見情報を用いて、脳卒中の種類を推定する脳卒中種類推定部、推定した前記脳卒中の種類に基づいて、対応する治療方法を、予め脳卒中の種類と関連づけられている治療方法が記述された治療方法情報から取得する治療方法取得部、推定した前記脳卒中の種類、及び、取得した前記治療方法を脳卒中診断治療支援情報として提供する脳卒中診断治療支援情報提供部、を有する。
　これにより、画像情報、及び、検査所見情報を提供するだけで、各画像情報から推定できる脳卒中の状態を得ることができる。つまり、脳卒中について専門的な知識を有する者でなくても、脳卒中の状態を容易に判断できるように支援できる。
　本発明に係る脳卒中診断治療支援装置では、推定した前記脳卒中の種類に基づいて、前記脳卒中の種類毎に対応する追加検査が記述された追加検査情報を生成する追加検査情報生成部、を有し、前記脳卒中診断治療支援情報提供部は、推定した前記脳卒中の種類、取得した前記治療方法、及び、前記追加検査を脳卒中診断治療支援情報として提供し、前記脳卒中種類推定部は、前記脳卒中診断治療支援情報の前記追加検査に対する検査結果を取得した場合には、前記推定した前記脳卒中の種類、前記追加検査、及び、前記追加検査に対する検査結果を用いて、再度、脳卒中の種類を推定すること、を特徴とする。
　これにより、追加検査に対する検査結果を提供するだけで、推定された脳卒中の種類の精度を高めることができる。つまり、脳卒中について専門的な知識を有する者でなくても、より精度高く脳卒中の状態を判断できるように支援できる。
　本発明に係る脳卒中診断治療支援装置では、さらに、前記検査所見取得部は、検査所見情報は、人工弁使用、心房細動を伴う僧帽弁狭窄、心房細動（孤立性を除く）、左房血栓、洞不全症候群、心筋梗塞（４週未満）、左室血栓、拡張型心筋症、左室壁運動消失、左房粘液腫、感染症心内膜炎、僧帽弁逸脱、僧帽弁輪石灰化、心房細動を伴わない僧帽弁狭窄、左房もやもやエコー、心房中隔瘤、卵円孔開存、心房粗動、孤立性心房細動、生体弁、非細菌性血栓性心内膜炎、うっ血性心不全、左室壁運動障害、及び、心筋梗塞（４週以上６か月未満）の各項目について有無を示す前記検査所見情報を取得すること、を特徴とする。
　これにより、所定の項目の検査所見情報を提供するだけで、脳卒中の状態に対応した脳卒中に関する所見情報を得ることができる。つまり、脳卒中について専門的な知識を有する者でなくても、脳卒中の状態を容易に判断できるように支援できる。
　本発明に係る脳卒中診断治療支援装置では、前記画像情報取得部は、前記画像情報として、コンピュータによる断層撮影法を用いて取得された脳の画像を示すＣＴ画像情報、拡散強調画像法を用いて取得された脳の画像を示すＤＷＩ画像情報、及び、磁気共鳴血管造影法を用いて取得された血管像を示す画像であるＭＲＡ画像情報を取得し、前記脳卒中種類推定部は、前記ＣＴ画像情報に基づき、脳内の出血の有無を推定するための脳内出血有無推定情報、前記ＤＷＩ画像情報に基づき、１．５ｃｍ以下の病変の有無を推定するための１．５ｃｍ以下病変有無推定情報、前記ＤＷＩ画像情報に基づき、複数の血管領域における急性の病変の有無を推定するための複数血管領域急性病変有無推定情報、前記ＭＲＡ画像情報に基づき、前記ＤＷＩ画像情報に基づき判断した病変側の頸動脈における５０％以上の狭窄の有無を推定するための病変側頸動脈５０％以上狭窄有無推定情報、及び、前記ＭＲＡ画像情報に基づき、前記ＤＷＩ画像情報に基づき判断した病変の位置よりも近位における頭蓋内血管狭窄の有無を推定するためのＤＷＩ病変近位頭蓋内血管狭窄有無推定情報を有する前記脳卒中種類推定基準情報に基づき、取得した前記画像情報を用いて、前記脳卒中の種類を推定すること、を特徴とする。
　これにより、ＣＴ画像情報、ＤＷＩ画像情報、ＭＲＡ画像情報を提供するだけで、各画像情報から推定できる脳卒中の状態を得ることができる。つまり、脳卒中について専門的な知識を有する者でなくても、脳卒中の状態を容易に判断できるように支援できる。
　本発明に係る脳卒中診断治療支援装置では、前記脳卒中種類推定部は、前記脳卒中の種類を、複数、推定すること、を特徴とする。
　これにより、推定できる脳卒中の種類、及び、対応する治療方法を、複数、提供することによって、最終的に医師に脳卒中の種類、及び、その治療方法を決定させることができる。
　本発明に係る脳卒中状態情報提供装置は、診断対象者の脳卒中に関する所定の画像情報、及び、前記診断対象者の検査所見を示す検査所見情報を用いて、脳卒中の診断、治療を支援する脳卒中診断治療支援装置に対して、前記診断対象者の前記所定の画像情報、及び、前記検査所見情報を提供する脳卒中状態情報提供装置であって、前記所定の画像情報を入力する画像情報入力領域、及び、前記検査所見情報を入力する検査所見入力領域を表示部に表示する表示制御部、を有する。
　これにより、簡単に、画像情報、及び、検査所見情報を提供することができる。
　本発明に係る脳卒中状態情報提供装置では、前記表示制御部は、前記脳卒中診断治療支援装置から、前記脳卒中診断治療支援装置が推定した前記脳卒中の種類、前記脳卒中の種類毎に対応する追加検査を有する脳卒中診断治療支援情報を取得すると、前記追加検査に対する検査結果を入力する検査結果記述領域を表示部に表示すること、を特徴とする。
　これにより、簡単に、追加検査に対する検査結果を提供することができる。
　本発明に係る脳卒中診断治療支援プログラムは、コンピュータを、診断対象者の脳卒中に関する所定の画像情報、及び、前記診断対象者の検査所見を示す検査所見情報を用いて、脳卒中の診断、治療を支援する脳卒中診断治療支援装置として機能させる脳卒中診断治療支援プログラムであって、前記コンピュータを、前記画像情報を取得する画像情報取得部、前記検査所見情報を取得する検査所見取得部、前記脳卒中に関する過去の画像情報、前記脳卒中に関する過去の検査所見情報、並びに、前記過去の画像情報、及び、前記過去の検査所見情報に基づき診断された脳卒中の種類情報に基づき、取得した前記画像情報、及び、前記検査所見情報を用いて、脳卒中の種類を推定する脳卒中種類推定部、推定した前記脳卒中の種類に基づいて、対応する治療方法を、予め脳卒中の種類と関連づけられている治療方法が記述された治療方法情報から取得する治療方法取得部、推定した前記脳卒中の種類、及び、取得した前記治療方法を脳卒中診断治療支援情報として提供する脳卒中診断治療支援情報提供部、として機能させる。
　これにより、コンピュータに、画像情報、及び、所定の所見情報を提供するだけで、各画像情報からス推定できる脳卒中の状態を得ることができる。つまり、脳卒中について専門的な知識を有する者でなくても、脳卒中の状態を容易に判断できるように支援できる。
　本発明に係る脳卒中診断治療支援プログラムでは、前記コンピュータを、さらに、推定した前記脳卒中の種類に基づいて、前記脳卒中の種類毎に対応する追加検査が記述された追加検査情報を生成する追加検査情報生成部、を有し、前記脳卒中診断治療支援情報提供部は、推定した前記脳卒中の種類、取得した前記治療方法、及び、前記追加検査を脳卒中診断治療支援情報として提供し、前記脳卒中種類推定部は、前記脳卒中診断治療支援情報の前記追加検査に対する検査結果を取得した場合には、前記推定した前記脳卒中の種類、前記追加検査、及び、前記追加検査に対する検査結果を用いて、再度、脳卒中の種類を推定する、ように機能させる。
　これにより、追加検査に対する検査結果を提供するだけで、推定された脳卒中の種類の精度を高めることができる。つまり、脳卒中について専門的な知識を有する者でなくても、より精度高く脳卒中の状態を判断できるように支援できる。
　本発明に係る脳卒中診断治療支援プログラムでは、前記コンピュータを、さらに、前記検査所見取得部は、検査所見情報は、人工弁使用、心房細動を伴う僧帽弁狭窄、心房細動（孤立性を除く）、左房血栓、洞不全症候群、心筋梗塞（４週未満）、左室血栓、拡張型心筋症、左室壁運動消失、左房粘液腫、感染症心内膜炎、僧帽弁逸脱、僧帽弁輪石灰化、心房細動を伴わない僧帽弁狭窄、左房もやもやエコー、心房中隔瘤、卵円孔開存、心房粗動、孤立性心房細動、生体弁、非細菌性血栓性心内膜炎、うっ血性心不全、左室壁運動障害、及び、心筋梗塞（４週以上６か月未満）の各項目について有無を示す前記検査所見情報を取得する、ように機能させる。
　これにより、所定の項目の検査所見情報を提供するだけで、脳卒中の状態に対応した脳卒中に関する所見情報を得ることができる。つまり、脳卒中について専門的な知識を有する者でなくても、脳卒中の状態を容易に判断できるように支援できる。
　本発明に係る脳卒中診断治療支援プログラムでは、前記コンピュータを、さらに、前記画像情報取得部は、前記画像情報として、コンピュータによる断層撮影法を用いて取得された脳の画像を示すＣＴ画像情報、拡散強調画像法を用いて取得された脳の画像を示すＤＷＩ画像情報、及び、磁気共鳴血管造影法を用いて取得された血管像を示す画像であるＭＲＡ画像情報を取得し、前記脳卒中種類推定部は、前記ＣＴ画像情報に基づき、脳内の出血の有無を推定するための脳内出血有無推定情報、前記ＤＷＩ画像情報に基づき、１．５ｃｍ以下の病変の有無を推定するための１．５ｃｍ以下病変有無推定情報、前記ＤＷＩ画像情報に基づき、複数の血管領域における急性の病変の有無を推定するための複数血管領域急性病変有無推定情報、前記ＭＲＡ画像情報に基づき、前記ＤＷＩ画像情報に基づき判断した病変側の頸動脈における５０％以上の狭窄の有無を推定するための病変側頸動脈５０％以上狭窄有無推定情報、及び、前記ＭＲＡ画像情報に基づき、前記ＤＷＩ画像情報に基づき判断した病変の位置よりも近位における頭蓋内血管狭窄の有無を推定するためのＤＷＩ病変近位頭蓋内血管狭窄有無推定情報を有する前記脳卒中種類推定基準情報に基づき、取得した前記画像情報を用いて、前記脳卒中の種類を推定する、ように機能させる。
　これにより、ＣＴ画像情報、ＤＷＩ画像情報、ＭＲＡ画像情報を提供するだけで、各画像情報から推定できる脳卒中の状態を得ることができる。つまり、脳卒中について専門的な知識を有する者でなくても、脳卒中の状態を容易に判断できるように支援できる。
　本発明に係る脳卒中診断治療支援プログラムでは、前記コンピュータを、さらに、前記脳卒中種類推定部は、前記脳卒中の種類を、複数、推定する、ように機能させる。
　これにより、推定できる脳卒中の種類、及び、対応する治療方法を、複数、提供することによって、最終的に医師に脳卒中の種類、及び、その治療方法を決定させることができる。
　本発明に係る脳卒中状態情報提供プログラムは、コンピュータを、診断対象者の脳卒中に関する所定の画像情報、及び、前記診断対象者の検査所見を示す検査所見情報を用いて、脳卒中の診断、治療を支援する脳卒中診断治療支援装置に対して、前記診断対象者の前記所定の画像情報、及び、前記検査所見情報を提供する脳卒中状態情報提供装置として機能させる脳卒中状態情報提供プログラムにおいて、前記コンピュータを、前記所定の画像情報を入力する画像情報入力領域、及び、前記検査所見情報を入力する検査所見入力領域を表示部に表示する表示制御部、として機能させる。
　これにより、簡単に、画像情報、及び、検査所見情報を提供することができる。
　本発明に係る脳卒中状態情報提供プログラムは　前記コンピュータを、さらに、前記表示制御部は、前記脳卒中診断治療支援装置から、前記脳卒中診断治療支援装置が推定した前記脳卒中の種類、前記脳卒中の種類毎に対応する追加検査を有する脳卒中診断治療支援情報を取得すると、前記追加検査に対する検査結果を入力する検査結果記述領域を表示部に表示する、ように機能させる。
　これにより、簡単に、追加検査に対する検査結果を提供することができる。
 
本発明に係る脳卒中診断治療支援システムの一実施例である脳卒中診断治療支援システム１００を示す図である。 脳卒中診断治療支援装置１０１のハードウェア構成を示す図である。 脳卒中状態情報提供装置１０３のハードウェア構成を示す図である。 脳卒中状態情報のデータ構造を示す図である。 診断対象者状態情報のデータ構造を示す図である。 ＣＴ画像情報、ＤＷＩ画像情報、及び、ＭＲＡ画像情報の一例を示す図であり、ＡはＣＴ画像情報を、ＢはＤＷＩ画像情報を、ＣはＭＲＡ画像情報を、それぞれ示す図である。 検査所見情報のデータ構造を示す図である。 治療方法情報のデータ構造を示す図である。 蓄積脳卒中診断治療情報のデータ構造を示す図である。 脳卒中診断治療支援情報のデータ構造を示す図である。 推定脳卒中種類情報のデータ構造を示す図である。 推定脳卒中検査所見情報のデータ構造を示す図である。 追加検査情報のデータ構造を示す図である。 脳卒中状態情報提供装置１０３の動作を示すフローチャートである。 脳卒中状態情報提供装置１０３が表示する脳卒中状態情報の送信画面を示す図である。 脳卒中診断治療支援装置１０１の動作を示すフローチャートである。 脳卒中診断治療支援装置１０１の動作を示すフローチャートである。 脳卒中診断治療支援装置１０１の動作を示すフローチャートである。 脳卒中診断治療支援装置１０１の動作を示すフローチャートである。 脳卒中診断治療支援装置１０１の動作を示すフローチャートである。 脳卒中状態情報提供装置１０３が表示する脳卒中診断治療支援情報の表示画面を示す図である。 従来の脳梗塞診断治療支援システムを示す図である。
　以下、本発明の実施例について、図面を参照しながら詳細に説明していく。
　本発明に係る脳卒中診断治療支援装置について、図１に示す脳卒中診断治療支援装置１００を例に説明する。
第１　ハードウェア構成
１．脳卒中診断治療支援システム１００
　脳卒中診断治療支援システム１００は、脳卒中診断治療支援装置１０１、及び、脳卒中状態情報提供装置１０３を有している。脳卒中診断治療支援装置１０１、脳卒中状態情報提供装置１０３は、所定のネットワークで接続されており、所定のネットワークを介して、互いに、情報を送受信できる。
　脳卒中診断治療支援装置１０１は、脳卒中状態情報提供装置１０３から脳卒中状態を示すＣＴ画像情報（後述）、ＤＷＩ画像情報（後述）、ＭＲＡ画像情報（後述）、患者である診断対象者の状態を示す診断対象者状態情報、及び、各種検査に基づく検査所見情報を取得すると、これまでに脳卒中に関して診断、治療されたデータを蓄積した蓄積脳卒中診断治療情報に基づき、取得したＣＴ画像情報、ＤＷＩ画像情報、ＭＲＡ画像情報、診断対象者状態情報、及び、検査所見情報から、脳卒中の種類を推定し、対応する治療方法を推定する。
　脳卒中状態情報提供装置１０３は、脳卒中の状態に陥っていると思われる診断対象者の脳卒中の状態に関するＣＴ画像情報、ＤＷＩ画像情報、ＭＲＡ画像情報、診断対象者状態情報、及び、検査所見情報を、ネットワークを介して、脳卒中診断治療支援装置１０１に提供する。また、脳卒中状態情報提供装置１０３は、送信したＣＴ画像情報、ＤＷＩ画像情報、ＭＲＡ画像情報、診断対象者状態情報、及び、検査所見情報から推定された脳卒中の種類、及び、治療方法を、脳卒中診断治療支援装置１０１から取得し、表示する。
　これにより、脳卒中状態情報提供装置１０３の使用者は、脳卒中に関する治療に十分な知識を有していなくても、脳卒中の治療に必要な情報を容易に得ることができる。
 
２．脳卒中診断治療支援装置１０１
　脳卒中診断治療支援装置１０１のハードウェア構成について図２を用いて説明する。脳卒中診断治療支援装置１０１は、ＣＰＵ１０１ａ、メモリ１０１ｂ、ハードディスクドライブ１０１ｃ（以下、ＨＤＤ１０１ｃとする）、キーボード１０１ｄ、マウス１０１ｅ、ディスプレイ１０１ｆ、光学式ドライブ１０１ｇ、及び、通信回路１０１ｈを有する。
　ＣＰＵ１０１ａは、ＨＤＤ１０１ｃに記録されているオペレーティング・システム（ＯＳ）、脳卒中診断治療支援プログラム等その他のアプリケーションに基づいた処理を行う。メモリ１０１ｂは、ＣＰＵ１０１ａに対して作業領域を提供する。ＨＤＤ１０１ｃは、オペレーティング・システム（ＯＳ）、脳卒中診断治療支援プログラム、ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）プログラム等その他のアプリケーションのプログラム、及び、各種データを記録保持する。ＡＩプログラムについては、既存の各プログラムの特性に従って、適宜に、選択する。
　キーボード１０１ｄ、マウス１０１ｅは、外部からの命令を受け付ける。ディスプレイ１０１ｆは、ユーザーインターフェイス等の画像を表示する。光学式ドライブ１０１ｇは、脳卒中診断治療支援プログラムが記録されている光学式メディア１０１ｐから脳卒中診断治療支援プログラムを読み取り、また、他の光学式メディアからその他のアプリケーションのプログラムを読み取る等、光学式メディアからのデータの読み取りを行う。通信回路１０１ｈは、所定のネットワークに接続し、脳卒中状態情報提供装置１０３等の外部の通信機器との情報の送受信を行う。
３．脳卒中状態情報提供装置１０３
　脳卒中状態情報提供装置１０３のハードウェア構成について図３を用いて説明する。脳卒中状態情報提供装置１０３は、ＣＰＵ１０３ａ、メモリ１０３ｂ、ディスプレイ１０３ｆ、及び、通信回路１０３ｈを有する。なお、脳卒中状態情報提供装置１０３としては、スマートフォンを利用することができる。
　ＣＰＵ１０３ａは、メモリ１０３ｂに記録されているオペレーティング・システム（ＯＳ）、脳卒中状態情報提供プログラム等その他のアプリケーションに基づいた処理を行う。メモリ１０３ｂは、ＣＰＵ１０３ａに対して作業領域を提供する。また、メモリ１０３ｂは、オペレーティング・システム（ＯＳ）、脳卒中状態情報提供プログラム等その他のアプリケーションのプログラム、及び、各種データを記録保持する。
　ディスプレイ１０３ｆは、ユーザーインターフェイス等の画像を表示する。通信回路１０１ｈは、所定のネットワークに接続し、脳卒中診断治療支援装置１０１等の外部の通信機器との情報の送受信を行う。
 
第２　使用情報
　見守りシステム１００で用いる情報について、図４～図１１を用いて説明する。
１．脳卒中状態情報
　脳卒中状態情報とは、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：コンピュータによる断層撮影法）を用いて取得された診断対象者の脳の画像を示す。ＣＴ画像情報は、医師等によって操作されたＣＴ装置によって生成される。脳卒中状態情報のデータ構造を図４に示す。脳卒中状態情報は、診断対象者状態記述領域、ＣＴ画像記述領域、ＤＷＩ画像記述領域、ＭＲＡ画像記述領域、及び、検査所見記述領域を有している。
　診断対象者状態記述領域には、診断対象者の状態を示す診断対象者状態情報が記述される。診断対象者状態記述領域は、診断対象者の性別、年齢、体温、発症時間、発症後治療開始までの経過時間等が記述される。
　ＣＴ画像記述領域には、診断対象者のＣＴ画像情報が記述される。ＤＷＩ画像記述領域には、診断対象者のＤＷＩ画像情報が記述される。ＭＲＡ画像記述領域には、診断対象者のＭＲＡ画像情報が記述される。
　検査所見記述領域には、診断対象に対して実施した検査等から判断される所定項目に関する検査所見情報が記述される。以下において、各記述領域に記述される情報について説明する。
（1）診断対象者状態情報
　診断対象者状態情報とは、脳卒中診断治療支援システム１００を用いて、状態を判断しようとする診断対象者、つまり患者、に対して行った検査等から判断される診断対象者に関する検査情報である。
　診断対象者状態情報のデータ構造を図５に示す。診断対象者情報は、人工弁使用、心房細動を伴う僧帽弁狭窄、心房細動（孤立性を除く）、左房血栓、洞不全症候群、心筋梗塞（４週未満）、左室血栓、拡張型心筋症、左室壁運動消失、左房粘液腫、感染症心内膜炎、僧帽弁逸脱、僧帽弁輪石灰化、心房細動を伴わない僧帽弁狭窄、左房もやもやエコー、心房中隔瘤、卵円孔開存、心房粗動、孤立性心房細動、生体弁、非細菌性血栓性心内膜炎、うっ血性心不全、左室壁運動障害、及び、心筋梗塞（４週以上６か月未満）の各項目について有無を記述する記述領域を有している。
（２）ＣＴ画像情報
　ＣＴ画像情報とは、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：コンピュータによる断層撮影法）を用いて取得された診断対象者の脳の画像を示す。ＣＴ画像情報は、医師等によって操作されたＣＴ装置によって生成される。ＣＴ画像情報の一例を図６Ａに示す。
（３）ＤＷＩ画像情報
　ＤＷＩ画像情報とは、ＤＷＩ（Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ Ｗｅｉｇｈｔｅｄ Ｉｍａｇｅ：拡散強調画像法）を用いて取得された診断対象者の脳の画像を示す。ＤＷＩ画像情報は、医師等によって操作されたＤＷＩ装置によって生成される。ＤＷＩ画像情報の一例を図６Ｂに示す。
（４）ＭＲＡ画像情報
　ＭＲＡ画像情報とは、ＭＲＡ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ：磁気共鳴血管造影法）を用いて取得された診断対象者の血管像を示す画像を示す。ＭＲＡ画像情報は、医師等によって操作されたＭＲＡ装置によって生成される。ＭＲＡ画像情報の一例を図６Ｃに示す。
（５）検査所見情報
　検査所見情報とは、脳卒中診断治療支援システム１００を用いて、状態を判断しようとする診断対象者、つまり患者、に対して行った検査等から判断される病状に関する所見情報である。
　検査所見情報のデータ構造を図７に示す。検査所見情報は、人工弁使用、心房細動を伴う僧帽弁狭窄、心房細動（孤立性を除く）、左房血栓、洞不全症候群、心筋梗塞（４週未満）、左室血栓、拡張型心筋症、左室壁運動消失、左房粘液腫、感染症心内膜炎、僧帽弁逸脱、僧帽弁輪石灰化、心房細動を伴わない僧帽弁狭窄、左房もやもやエコー、心房中隔瘤、卵円孔開存、心房粗動、孤立性心房細動、生体弁、非細菌性血栓性心内膜炎、うっ血性心不全、左室壁運動障害、及び、心筋梗塞（４週以上６か月未満）の各項目について有無を記述する記述領域を有している。なお、検査所見情報は、診断対象に対する問診、各種の検査、全身所見等から取得する。
２．治療方法情報
　治療方法情報とは、脳卒中の状態と処置すべき治療方法とが関連付けられたデータベースである。
　治療方法情報のデータ構造を図８に示す。治療方法情報は、脳卒中状態と、発症後治療開始までの経過時間に基づき分類されて記述される。例えば、脳卒中状態が「非心原性」であり、発症後２４時間以内であれば、治療法として「」を施すことが、横軸「非心原性」、縦軸「２４Ｈ以内」の欄に記述される。
３．蓄積脳卒中診断治療情報
　蓄積脳卒中診断情報とは、これまでに診断されてきた脳卒中の種類の診断結果と、診断に用いられてきた診断対象者（患者）の状態情報、ＣＴ画像情報、ＤＷＩ画像情報、ＭＲＡ画像情報、及び、各種検査から得られた検査所見情報とが関連付けられたデータベースである。
　蓄積脳卒中診断治療情報のデータ構造を図９に示す。蓄積脳卒中診断治療情報は、診断対象者状態記述領域、ＣＴ画像記述領域、ＤＷＩ画像記述領域、ＭＲＡ画像記述領域、ＣＴ画像所見記述領域、ＤＷＩ画像所見記述領域、ＭＲＡ画像所見記述領域、検査所見記述領域、及び、追加検査記述領域を有している。
　診断対象者状態記述領域には、脳卒中の種類を診断した時の診断対象者の状態が記述される。診断対象者状態記述領域は、診断対象者の年齢、発症後治療開始までの時間等に分類されて記述される。
　ＣＴ画像記述領域には、過去の診療によって得られたＣＴ画像情報が記述される。ＤＷＩ画像記述領域には、過去の診療によって得られたＤＷＩ画像情報が記述される。ＭＲＡ画像記述領域には、過去の診療によって得られたＭＲＡ画像情報が記述される。
　ＣＴ画像所見記述領域には、ＣＴ画像記述領域に記述されたＣＴ画像情報に基づき、医師が判断した脳内における出血の有無がＣＴ画像所見情報として記述される。ＤＷＩ画像所見記述領域には、ＤＷＩ画像記述領域に記述されたＤＷＩ画像情報に基づき、医師が判断したラクナ病変の有無、アテローム病変の有無がＤＷＩ画像所見情報として記述される。ＭＲＡ画像所見記述領域には、ＭＲＡ画像記述領域に記述されたＭＲＡ画像情報に基づき、医師が判断した狭窄の有無がＭＲＡ画像所見情報として記述される。
　検査所見記述領域には、脳卒中の種類を診断するに際し実施した所定の検査に基づき判断した検査所見が記述される。検査所見記述領域は、脳卒中状態情報に記述される検査所見情報（図７参照）と同様に分類されて記述される。
　追加検査記述領域には、脳卒中の種類を診断するに際し、脳卒中の種類の診断の精度を高くするために追加で実施した所定の検査名、及び、検査結果が記述される。
４．脳卒中診断治療支援情報
　脳卒中診断治療支援情報とは、診断対象者から取得した脳卒中状態情報から推定した診断対象者の脳卒中の種類、および、それに対応する治療方法を示す情報である。脳卒中診断治療支援情報を提供することによって、脳卒中の診断、治療に不慣れな医師に対して、適切な診断、治療が行えるように支援する。
　脳卒中診断治療支援情報のデータ構造を図１０に示す。脳卒中診断治療支援情報は、診断対象者状態記述領域、ＣＴ画像記述領域、ＤＷＩ画像記述領域、ＭＲＡ画像記述領域、推定脳卒中種類記述領域、推定脳卒中検査所見記述領域、追加検査記述領域、及び、治療方法記述領域を有している。診断対象者状態記述領域、ＣＴ画像記述領域、ＤＷＩ画像記述領域、ＭＲＡ画像記述領域には、脳卒中状態情報（図４参照）の診断対象者状態記述領域、ＣＴ画像記述領域、ＤＷＩ画像記述領域、ＭＲＡ画像記述領域に記述されている情報が記述される。
　推定脳卒中種類記述領域には、脳卒中状態情報（図４参照）の診断対象者状態記述領域、ＣＴ画像記述領域、ＤＷＩ画像記述領域、及び、ＭＲＡ画像記述領域に記述されている情報に基づき推定した診断対象者の脳卒中の種類を示す推定脳卒中種類情報が記述される。推定脳卒中種類情報については、後述する。
　推定脳卒中検査所見記述領域には、脳卒中状態情報（図４参照）の検査所見情報に記述されている情報に基づき推定した診断対象者の脳卒中に関する検査所見を示す推定脳卒中検査所見情報が記述される。推定脳卒中検査所見情報については、後述する。
　追加検査記述領域には、処置の情報に基づき推定した診断対象者の脳卒中の種類の精度を高めるために必要とされる追加検査に関する情報を示す追加検査情報が記述される。追加検査情報については、後述する。
　治療方法情報には、推定した診断対象者の脳卒中の種類に応じて、治療方法情報（図８参照）から抽出した治療方法が記述される。
（１）推定脳卒中種類情報
　推定脳卒中種類情報のデータ構造を図１１に示す。推定脳卒中種類情報は、推定脳卒中種類記述領域、及び、可能性記述領域を有している。推定脳卒中種類記述領域には、診断対象者に対して推定される脳卒中の種類が記述される。推定される脳卒中の種類としては、「脳外科対応」、「非心原性・ラクナ梗塞」、「非心原性・アテローム血栓性脳梗塞」、「心原性・心原性脳塞栓症」、「その他」の項目がある。可能性記述領域には、推定脳卒中種類記述領域の各項目に対して、該当する可能性（％）が記述される。
　なお、「非心原性・ラクナ梗塞」とは、心臓疾患が原因でなく、動脈内に生じた血栓が原因となり、脳内の細い動脈が詰まることが原因となって起こる梗塞をいう。また、「非心原性・アテローム血栓性脳梗塞（ＡＴＩ）」は、首から脳に通じる頸動脈や脳内の比較的太い動脈の硬化（アテローム硬化）が原因となって起こる梗塞をいう。さらに、「心原性脳塞栓症（ＣＥ）」は、心臓内で生じた血栓が脳内の動脈に流れ込み、脳内の血管が詰まることが原因となって起こる梗塞をいう。
　画像種類記述領域には、脳卒中の種類を推定する際に使用する画像の種類が記述される。画像所見項目記述領域には、画像種類記述領域に記述されている種類の画像から推定した所見の項目が記述される。画像所見項目記述領域に記述される画像所見の項目としては、ＣＴ画像に対応する画像所見「脳内出血可能性」、ＤＷＩ画像に対応する画像所見「１．５ｃｍ以下病変可能性」、「複数血管領域急性病変可能性」、ＭＲＡ画像に対応する画像所見「病変側頸動脈５０％以上狭窄可能性」、「ＤＷＩ病変近位頭蓋内血管狭窄可能性」がある。
　可能性記述領域には、推定脳卒中種類記述領域に記述した画像所見項目に該当する可能性が％で記述される。
（２）推定脳卒中検査所見情報
　推定脳卒中検査所見情報のデータ構造を図１２に示す。推定脳卒中検査所見情報は、推定脳卒中検査所見記述領域、及び、該当性記述領域を有している。推定脳卒中検査所見記述領域には、検査所見情報（図７参照）に基づき推定される脳卒中に関する検査所見の項目が記述される。推定される脳卒中に関する検査所見には、「高リスクあり」、及び、「中程度リスクあり」の項目がある。該当性記述領域には、推定脳卒中検査所見記述領域の各項目に対して、該当する場合は「○」が記述され、該当しない場合は、何も記述されない。
（３）追加検査情報
　追加検査情報のデータ構造を図１２ａに示す。追加検査情報は、推定脳卒中種類記述領域、及び、追加検査記述領域を有している。推定脳卒中種類記述領域には、診断対象者に対して推定される脳卒中の種類が記述される。追加検査記述領域には、推定された脳卒中の種類に対して、さらに、推定の精度を高めるために必要とされる追加検査の候補が記述される。なお、追加検査については、直接的に、脳卒中の種類の推定に影響を与えるものもあれば、検査所見情報の各項目の該当性判断に影響を与え、間接的に、脳卒中の種類の推定に影響を与えるものもある。追加検査記述領域は、追加検査を特定する検査名記述領域、及び、追加検査の結果を記述する検査結果記述領域を有している。
 
第２　脳卒中診断治療支援システム１００の動作
　脳卒中診断治療支援システム１００の動作について、図１３～図１９を用いて説明する。脳卒中診断治療支援システム１００を利用する医師等の使用者は、脳卒中状態情報提供装置１０３を用いて、診断対象者となる患者の性別や年齢、体温、発症時間、発症後治療開始までの経過時間等の状態を診断対象者状態情報として、診断対象のＣＴ画像をＣＴ画像情報として、ＤＷＩ画像をＤＷＩ画像情報として、ＭＲＡ画像をＭＲＡ画像情報として、また、診断対象に対する問診、各種の検査に基づく所見、全身所見を検査所見情報として、脳卒中診断治療支援装置１０１に送信する。脳卒中診断治療支援装置１０１は、取得した各種情報から、患者の脳卒中の状態、及び、対応する治療方法を推定し、医師が脳卒中の状態を判断し、適切な治療を実施するための脳卒中診断治療支援情報を提供する。
１．脳卒中状態情報提供装置１０３の動作（１）
　脳卒中状態情報提供装置１０３の動作について、図１３に示すフローチャートを用いて説明する。脳卒中診断治療支援システム１００を利用する前に、医師等は、患者の状態を把握しておく。また、医師は、患者のＣＴ画像、ＤＷＩ画像、及び、ＭＲＡ画像を、所定の装置を用いて取得しておく。さらに、医師は、必要な検査を実施し、患者の検査所見を得ておく。
　脳卒中状態情報提供装置１０３を使用とする者（以下、使用者）は、脳卒中状態情報提供装置１０３の脳卒中状態情報提供プログラムを起動する。脳卒中状態情報提供装置１０３のＣＰＵ１０３ａは、脳卒中状態情報提供プログラムが起動したと判断すると（Ｓ８０１）、診断対象者である患者の状態、患者のＣＴ画像、ＤＷＩ画像、ＭＲＡ画像、及び、患者の検査所見を入力するための入力画面（図１４参照）を表示する（Ｓ８０３）。患者の状態情報としては、例えば、年齢、性別等がある。端末使用者は、入力画面にしたがい、各項目を入力し、送信ボタンＢ１０３を選択する。
　ＣＰＵ１０３ａは、送信ボタンＢ１０３が選択されたと判断すると（Ｓ８０５）、入力された診断対象者の状態、患者のＣＴ画像、ＤＷＩ画像、ＭＲＡ画像、及び、検査所見を脳卒中状態情報（図４参照）として、脳卒中診断治療支援装置１０１へ送信する（Ｓ８０７）。
２．脳卒中診断治療支援装置１０１の動作
　脳卒中診断治療支援装置１０１の動作について、図１５～図１７に示すフローチャートを用いて説明する。図１５に示すように、脳卒中診断治療支援装置１０１のＣＰＵ１０１ａは、脳卒中状態情報提供装置１０３から脳卒中状態情報を取得すると（Ｓ９０１）、脳卒中診断治療支援情報（図１０参照）を生成する（Ｓ９０３）。なお、この段階では、脳卒中診断治療支援情報の各記述領域には何も記述されていない。
　ＣＰＵ１０１ａは、取得した脳卒中状態情報からＣＴ画像情報を取得する（Ｓ９１１）。ＣＰＵ１０１ａは、ＡＩプログラムを用いて、蓄積脳卒中診断治療情報のＣＴ画像情報、及び、ＣＴ画像所見情報に基づき、取得したＣＴ画像情報における脳内の出血の有無の可能性を判断する（Ｓ９１３）。なお、ＡＩプログラムは、出血の有無を判断するにあたり、取得したＣＴ画像情報と、脳内出血有無推定情報の「出血あり」に関するもの、「出血無し」に関するもの、それぞれとの類似性を算出し、「出血あり」、「出血無し」の可能性を算出する。
　ＣＰＵ１０１ａは、ステップＳ９１５において、脳内出血の可能性を算出すると、ステップＳ９０３において生成した脳卒中診断治療支援情報（図１０参照）に記述する推定脳卒中種類情報（図１１参照）における項目「脳内出血可能性」に対応する可能性記述領域に、算出した可能性（％）を記述する（Ｓ９１５）。
　そして、ＣＰＵ１０１ａは、図１６に示すように、ＤＷＩ画像情報を取得する（Ｓ９２１）。次に、ＣＰＵ１０１ａは、ＡＩプログラムを用いて、蓄積脳卒中診断治療情報のＤＷＩ画像情報、及び、ＤＷＩ画像所見情報に基づき、取得したＤＷＩ画像情報における１．５ｃｍ以下の病変の可能性を判断する（Ｓ９２３）。なお、ＡＩプログラムは、１．５ｃｍ以下の病変の可能性を、脳内出血の可能性と同様に算出する。ただし、１．５ｃｍ以下の病変の可能性は、２５％を満点として、算出する。
　ＣＰＵ１０１ａは、１．５ｃｍ以下の病変の可能性を算出すると、生成した脳卒中診断治療支援情報（図１０参照）に記述する推定脳卒中種類情報（図１１参照）における項目「１．５ｃｍ以下病変可能性」に対応する可能性記述領域に、算出した可能性（％）を記述する（Ｓ９２５）。
　次に、ＣＰＵ１０１ａは、ＡＩプログラムを用いて、蓄積脳卒中診断治療情報のＤＷＩ画像情報、及び、ＤＷＩ画像所見情報に基づき、取得したＤＷＩ画像情報における複数の血管領域における急性の病変の可能性を判断する（Ｓ９３３）。なお、ＡＩプログラムは、複数の血管領域における急性の病変の可能性を、１．５ｃｍ以下の病変の可能性と同様に算出する。
　ＣＰＵ１０１ａは、複数の血管領域における急性の病変の可能性を算出すると、生成した脳卒中診断治療支援情報（図１０参照）に記述する推定脳卒中種類情報（図１１参照）における項目「複数血管領域急性病変可能性」に対応する可能性記述領域に、算出した可能性（％）を記述する（Ｓ９３５）。
　また、ＣＰＵ１０１ａは、同様に、推定画像所見情報（図１１参照）における推定画像所見記述領域の項目「複数血管領域急性病変可能性」「なし」に対応して、算出した可能性（％）を記述する（Ｓ９３７）。
　そして、ＣＰＵ１０１ａは、図１７に示すように、ＭＲＡ画像情報を取得する（Ｓ９４１）。ＣＰＵ１０１ａは、ＡＩプログラムを用いて、蓄積脳卒中診断治療情報のＭＲＡ画像情報、及び、ＭＲＡ画像所見情報から、取得したＭＲＡ画像情報におけるＤＷＩ画像情報に基づき判断した病変側の頸動脈における５０％以上の狭窄の可能性を判断する（Ｓ９４３）。なお、ＡＩプログラムは、ＤＷＩ画像情報に基づき判断した病変側の頸動脈における５０％以上の狭窄の可能性を、１．５ｃｍ以下の病変の可能性と同様に算出する。
　ＣＰＵ１０１ａは、ＤＷＩ画像情報に基づき判断した病変側の頸動脈における５０％以上の狭窄の可能性を算出すると、生成した脳卒中診断治療支援情報（図１０参照）に記述する推定脳卒中種類情報（図１１参照）における項目「病変側頸動脈５０％以上狭窄可能性」に対応する可能性記述領域に、算出した可能性（％）を記述する（Ｓ９４５）。
　次に、ＣＰＵ１０１ａは、ＡＩプログラムを用いて、蓄積脳卒中診断治療情報のＭＲＡ画像情報、及び、ＭＲＡ画像所見情報から、ステップＳ９４１で取得したＭＲＡ画像情報におけるＤＷＩ画像情報に基づき判断した病変の位置よりも近位における頭蓋内血管狭窄の可能性を判断する（Ｓ９５３）。なお、ＡＩプログラムは、ＤＷＩ画像情報に基づき判断した病変の位置よりも近位における頭蓋内血管狭窄の可能性を、１．５ｃｍ以下の病変の可能性と同様に算出する。
　ＣＰＵ１０１ａは、ＤＷＩ画像情報に基づき判断した病変の位置よりも近位における頭蓋内血管狭窄の可能性を算出すると、生成した脳卒中診断治療支援情報（図１０参照）に記述する推定脳卒中種類情報（図１１参照）における項目「ＤＷＩ病変近位頭蓋内血管狭窄可能性」に対応する可能性記述領域に、算出した可能性（％）を記述する（Ｓ９５５）。
　ＣＰＵ１０１ａは、「頭蓋内出血可能性」から推定される脳卒中状態「脳外科対応」、「１．５ｃｍ以下病変可能性」から推定される脳卒中状態「非心原性・ラクナ梗塞」、「複数血管領域急性病変可能性」から推定される脳卒中状態「心原性・心原性能塞栓症」、「病変側頸動脈５０％以上狭窄可能性」及び、「ＤＷＩ病変近位頭蓋内血管狭窄可能性」から推定される脳卒中状態「非心原性・アテローム血栓性脳梗塞」以外の「その他」の可能性を算出する（Ｓ９５７）。なお、「その他」の可能性は、各推定脳卒中種類の可能性の合算を、１００％から減算することによって算出する。
　ＣＰＵ１０１ａは、算出した「その他」の可能性を、生成した脳卒中診断治療支援情報（図１０参照）に記述する推定脳卒中種類情報（図１１参照）における推定脳卒中種類記述領域の「その他」に対応する可能性記述領域に記述する（Ｓ９５９）。
　図１８に示すように、ＣＰＵ１０１ａは、生成した脳卒中診断治療支援情報（図１０参照）の推定脳卒中種類情報（図１１参照）における推定脳卒中種類記述領域の「心原性・心原性能塞栓症」に対応する可能性記述領域の値が「０」でないと判断すると（Ｓ９６１）、ステップＳ９０１（図１５参照）で取得した脳卒中状態情報から検査所見情報（図７参照）を取得する（Ｓ９６３）。ＣＰＵ１０１ａは、取得した検査所見情報の項目番号「１」～「１１」に、有無記述領域の値が「有」であるものが一つでもあるか否か判断し（Ｓ９６５）、「有」が一つでもあると判断すると、脳卒中診断治療支援情報（図１０参照）の推定脳卒中検査所見記述領域に記述される推定脳卒中検査所見情報（図１２参照）の推定脳卒中検査所見記述領域の項目「高リスクあり」に対応する該当性記述領域に「○」を記述する（Ｓ９６７）。
　また、ＣＰＵ１０１ａは、取得した検査所見情報の項目番号「１２」～「２４」に、有無記述領域の値が「有」であるものが一つでもあるか否か判断し（Ｓ９６９）、「有」が一つでもあると判断すると、脳卒中診断治療支援情報（図１０参照）の推定脳卒中検査所見記述領域に記述される推定脳卒中検査所見情報（図１２参照）の推定脳卒中検査所見記述領域の項目「中程度リスクあり」に対応する該当性記述領域に「○」を記述する（Ｓ９７１）。
　ＣＰＵ１０１ａは、ＡＩプログラムを用いて、蓄積脳卒中診断支援情報（図９参照）から、脳梗塞の各種類を判断する際に実施された追加検査を抽出する（Ｓ９７３）。なお、ＡＩプログラムは、追加検査を判断するにあたり、例えば、診断対象者状態記述領域が「ラクナ梗塞」であるものに含まれる追加検査記述領域の値、つまり、追加検査を抽出する。他の脳卒中の種類についても同様に抽出する。ＣＰＵ１０１ａは、抽出した追加検査を、各脳梗塞の種類毎に、脳卒中診断治療支援情報の追加検査記述領域に記述する追加検査情報（図１２ａ参照）に対応させて記述する（Ｓ９７５）。
　ＣＰＵ１０１ａは、脳卒中診断治療支援情報（図１０参照）の推定脳卒中種類記述領域に記述される推定脳卒中種類情報（図１１参照）における推定脳卒中種類記述領域の項目「非心原性・ラクナ梗塞」、「非心原性・アテローム血栓性脳梗塞」、「心原性脳塞栓症」について発症後治療開始経過時間情報に対応する治療方法を、治療方法情報（図８参照）から取得し（Ｓ９８１）、推定脳卒中種類の項目に対応させて脳卒中診断治療支援情報の治療方法記述領域に記述する（Ｓ９８３）。
　そして、ＣＰＵ１０１ａは、各項目を記述した脳卒中診断治療支援情報を脳卒中状態情報提供装置１０３へ送信する（Ｓ９８５）。
ＣＰＵ１０１ａは、動作終了まで、スッテプＳ９０１～Ｓ９８５の処理を繰り返す（Ｓ９８７）。
３．脳卒中状態情報提供装置１０３の動作（２）
　図１３に戻って、脳卒中状態情報提供装置１０３のＣＰＵ１０３ａは、脳卒中診断治療支援情報を取得すると（Ｓ８１１）、ディスプレイ１０３ｄに表示する（Ｓ８１３）。脳卒中診断治療支援情報をディスプレイ１０３ｄに表示した状態を図１９に示す。なお、ＣＰＵ１０３ａは、脳卒中診断治療支援情報をディスプレイ１０３ｄに表示する際に、追加検査記述されている各追加検査に対応するように、追加検査の結果得られる結果を入力できる検査結果入力領域Ｒ１１９を表示する。
　脳卒中状態情報提供装置１０３の使用者は、表示された脳卒中診断治療支援情報に基づき治療できると判断した場合には、必要な治療を施す。一方、使用者は、さらに、詳しい情報が必要と判断した場合には、表示された追加検査を実施し、追加検査の結果を取得し、脳卒中状態情報提供装置１０３の検査結果入力領域Ｒ１１９に入力する。入力が完了すると、使用者は、送信ボタンＢ１１９を選択する。
ＣＰＵ１０３ａは、送信ボタンＢ１１９が選択されたと判断すると（Ｓ８１５）、入力された検査結果記述領域の値を、追加検査情報（図１２ａ参照）において、各追加検査の検査名に対応する検査結果として記述した追加検査結果情報として、脳卒中診断治療支援装置１０１へ送信する（Ｓ８１７）。
４．脳卒中診断治療支援装置１０１の動作（２）
　図１８ａに示すように、脳卒中診断治療支援装置１０１のＣＰＵ１０１ａは、脳卒中状態情報提供装置１０３から追加検査結果情報を取得すると（Ｓ１００１）、検査結果が記述されている推定脳卒中種類毎の検査名を抽出する（Ｓ１００３）。
　ＣＰＵ１０１ａは、ＡＩプログラムを用いて、抽出した追加検査情報、及び、ステップＳ９８５で送信した脳卒中診断治療支援情報に基づき、再度、脳卒中種類を推定する（Ｓ１００５）。なお、ＡＩプログラムは、例えば、蓄積脳卒中診断支援情報から、「非心原性・ラクナ梗塞」に該当し、追加検査の結果に対応するものが、「非心原性・ラクナ梗塞」に該当するもの全体に対する割合を算出することによって「非心原性・ラクナ梗塞」の可能性を、再度、算出する。他の脳卒中の種類についても同様である。
　ＣＰＵ１０１ａは、ステイした脳卒中の種類、追加検査情報、及び、これまでの脳卒中診断治療支援情報を用いて、再度、脳卒中診断治療支援情報（図１０参照）を生成し（Ｓ１００７）、生成した脳卒中診断治療支援情報を脳卒中状態情報提供装置１０３へ送信する（Ｓ１００９）。
　このように、脳卒中診断治療支援システム１００では、診断対象者状態情報、ＣＴ画像情報、ＤＷＩ画像情報、ＭＲＡ画像情報、及び、検査所見情報を送信するだけで、脳卒中状態情報提供装置１０３の使用者に対して、各情報から推定できる脳卒中の状態、及び、脳卒中の状態に対応した治療方法を提供することができる。つまり、脳卒中について専門的な知識を有する者でなくても、脳卒中の状態、及び、対応する治療方法を容易に判断できるように支援できる。また、推定できる脳卒中の種類、及び、対応する治療方法を、複数、提供することによって、最終的に医師に脳卒中の種類、及び、その治療方法を決定させることができる。
 
［その他の実施形態］
　（１）各種画像情報、及び、脳卒中診断治療支援情報の送受：前述の実施例１においては、無線ネットワークを介して、各種画像情報、及び、脳卒中診断治療支援情報を、脳卒中診断治療支援装置１０１と脳卒中状態情報提供装置１０３との間で送受信するとしたが、有線回線を用いて、送受信するようにしてもよい。
　（２）脳卒中診断治療支援情報の送信先：前述の実施例１においては、脳卒中診断治療支援情報を、各画像情報を送信した脳卒中状態情報提供装置１０３に送信するとしたが、指定した他の通信装置に送信するようにしてもよい。また、画像情報を送信した脳卒中状態情報提供装置１０３とともに、他の通信装置に送信するようにしてもよい。
　（３）脳卒中診断治療支援装置１０１のハードウェア構成：前述の実施例１においては、ＣＰＵ１０１ａ等を用いて脳卒中診断治療支援装置１０１を形成するとしたが、本発明に係る各種の処理を実行できるものであれば、例示のものに限定されない。例えば、専用のロジック回路を用いて脳卒中診断治療支援装置に各種の処理を実行させるようにしてもよい。
　（４）脳卒中状態情報提供装置１０３のハードウェア構成：前述の実施例１においては、脳卒中状態情報提供装置１０３はスマートフォンを用いるとしたが、他の装置、例えば、専用の装置を用いるようにしてもよい。また、ＣＰＵ１０３ａ等を用いて脳卒中状態情報提供装置１０３を形成するとしたが、本発明に係る各種の処理を実行できるものであれば、例示のものに限定されない。例えば、専用のロジック回路を用いて脳卒中状態情報提供装置に各種の処理を実行させるようにしてもよい。
　（５）脳卒中診断治療支援プログラム、脳卒中状態情報提供プログラム：前述の実施例１においては、脳卒中診断治療支援プログラムは、例示のフローチャートに沿った処理を実現するとしたが、同様の処理を実現するものであれば、例示のものに限定されない。脳卒中状態情報提供プログラムについても同様である。
　（６）神経学所見：前述の実施例１において、さらに、古典的ラクナ症候群を推定するための純粋運動性不全片麻痺、純粋感覚性発作、運動失調不全片麻痺、構音障害と一側の功緻（こうち）運動障害のいずれかの臨床的証拠の有無や、大脳皮質梗塞の臨床的証拠（失語、失認、失行、半側空間失認等）あるいは小脳梗塞の臨床的証拠（めまい、嘔気）の有無のような神経学所見を神経学所見情報として、脳卒中の種類の推定に用いるようにしてもよい。
　（７）治療方法の提供：前述の実施例１においては、脳卒中診断治療支援装置１０１は、推定した前記脳卒中の種類に基づいて、対応する治療方法を、予め脳卒中の種類と関連づけられている治療方法が記述された治療方法情報から取得し、脳卒中診断治療支援情報提供部は、推定した前記脳卒中の種類、及び、取得した治療方法を前記脳卒中診断治療支援情報として提供するとしたが、脳卒中診断治療支援装置１０１は、治療方法を取得せず、推定した前記脳卒中の種類のみを脳卒中診断治療支援情報として提供するようにしてもよい。
　また、前述の実施例１において、脳卒中状態情報提供装置１０３の使用者の選択により、脳卒中診断治療支援装置１０１は、推定した前記脳卒中の種類のみ、取得した前記治療方法のみ、又は、推定した前記脳卒中の種類、及び、取得した前記治療方法、のいずれかを脳卒中診断治療支援情報として提供するようにしてもよい。これにより、脳卒中状態情報提供装置１０３の使用者は、自らが要するときに、自らが要する情報を取得できる。
 
　本発明に係る脳卒中診断治療支援システムは、例えば、脳卒中に関する専門的な知識を有する者がいない医療機関で用いる医療支援システムに使用できる。
 
１００　　　脳卒中診断治療支援システム
　１０１　　　脳卒中診断治療支援装置
　　１０１ａ　　　ＣＰＵ
　　１０１ｂ　　　メモリ
　　１０１ｃ　　　ハードディスクドライブ
　　１０１ｄ　　　キーボード
　　１０１ｅ　　　マウス
　　１０１ｆ　　　ディスプレイ
　　１０１ｇ　　　光学式ドライブ
　　１０１ｈ　　　通信回路
　　１０１ｐ　　　光学式メディア
　１０３　　　脳卒中状態情報提供装置
　　１０３ａ　　　ＣＰＵ
　　１０３ｂ　　　メモリ
　　１０３ｆ　　　ディスプレイ
　　１０３ｈ　　　通信回路
 

 

Claims (17)

  1. 　脳卒中診断治療支援装置、及び、脳卒中状態情報提供装置を有し、診断対象者の脳卒中に関する所定の画像情報、及び、前記診断対象者の検査所見を示す検査所見情報を用いて、脳卒中の診断、治療を支援する脳卒中診断治療支援情報を提供する脳卒中診断治療システムにおいて、
    　前記脳卒中診断治療支援装置は、
    　前記画像情報を取得する画像情報取得部、
    　前記検査所見情報を取得する検査所見取得部、
    　前記脳卒中に関する過去の画像情報、前記脳卒中に関する過去の検査所見情報、並びに、前記過去の画像情報、及び、前記過去の検査所見情報に基づき診断された脳卒中の種類情報に基づき、取得した前記画像情報、及び、前記検査所見情報を用いて、脳卒中の種類を推定する脳卒中種類推定部、
    　推定した前記脳卒中の種類を脳卒中診断治療支援情報として提供する脳卒中診断治療支援情報提供部、
    　を有し、
    　前記脳卒中状態情報提供装置は、
    　前記画像情報を提供する画像提供部、
    　前記脳卒中診断治療支援情報を取得する脳卒中診断治療支援情報取得部、
    　取得した前記脳卒中診断治療支援情報を表示する表示部、
    　を有すること、
    　を特徴とする脳卒中診断治療支援システム。
  2. 　請求項１に係る脳卒中診断治療支援システムにおいて、
    　前記脳卒中診断治療支援装置は、さらに、
    　推定した前記脳卒中の種類に基づいて、対応する治療方法を、予め脳卒中の種類と関連づけられている治療方法が記述された治療方法情報から取得する治療方法取得部、
    　を有し、
    　前記脳卒中診断治療支援情報提供部は、
    　推定した前記脳卒中の種類、及び、取得した前記治療方法を前記脳卒中診断治療支援情報として提供すること、
    　を特徴とする脳卒中診断治療支援システム。
  3. 　診断対象者の脳卒中に関する所定の画像情報、及び、前記診断対象者の検査所見を示す検査所見情報を用いて、脳卒中の診断、治療を支援する脳卒中診断治療支援装置であって、
    　前記画像情報を取得する画像情報取得部、
    　前記検査所見情報を取得する検査所見取得部、
    　前記脳卒中に関する過去の画像情報、前記脳卒中に関する過去の検査所見情報、並びに、前記過去の画像情報、及び、前記過去の検査所見情報に基づき診断された脳卒中の種類情報に基づき、取得した前記画像情報、及び、前記検査所見情報を用いて、脳卒中の種類を推定する脳卒中種類推定部、
    　推定した前記脳卒中の種類を脳卒中診断治療支援情報として提供する脳卒中診断治療支援情報提供部、
    　を有する脳卒中診断治療支援装置。
  4. 　請求項３に係る脳卒中診断治療支援装置において、さらに、
    　推定した前記脳卒中の種類に基づいて、対応する治療方法を、予め脳卒中の種類と関連づけられている治療方法が記述された治療方法情報から取得する治療方法取得部、
    　を有し、
    　前記脳卒中診断治療支援情報提供部は、
    　推定した前記脳卒中の種類、及び、取得した前記治療方法を前記脳卒中診断治療支援情報として提供すること、
    　を特徴とする脳卒中診断治療支援装置。
  5. 　請求項３、又は、請求項４に係る脳卒中診断治療支援装置において、さらに、
    　推定した前記脳卒中の種類に基づいて、前記脳卒中の種類毎に対応する追加検査が記述された追加検査情報を生成する追加検査情報生成部、
    　を有し、
    　前記脳卒中診断治療支援情報提供部は、
    　さらに、前記追加検査を有する前記脳卒中診断治療支援情報を提供し、
    　前記脳卒中種類推定部は、
    　前記脳卒中診断治療支援情報の前記追加検査に対する検査結果を取得した場合には、前記推定した前記脳卒中の種類、前記追加検査、及び、前記追加検査に対する検査結果を用いて、再度、脳卒中の種類を推定すること、
    　を特徴とする脳卒中診断治療支援装置。
  6. 　請求項３～請求項５のいずれかに係る脳卒中診断治療支援装置において、さらに、
    　前記検査所見取得部は、
    検査所見情報は、人工弁使用、心房細動を伴う僧帽弁狭窄、心房細動（孤立性を除く）、左房血栓、洞不全症候群、心筋梗塞（４週未満）、左室血栓、拡張型心筋症、左室壁運動消失、左房粘液腫、感染症心内膜炎、僧帽弁逸脱、僧帽弁輪石灰化、心房細動を伴わない僧帽弁狭窄、左房もやもやエコー、心房中隔瘤、卵円孔開存、心房粗動、孤立性心房細動、生体弁、非細菌性血栓性心内膜炎、うっ血性心不全、左室壁運動障害、及び、心筋梗塞（４週以上６か月未満）の少なくとも１つ以上の項目について有無を示す前記検査所見情報を取得すること、　
    　を特徴とする脳卒中診断治療支援装置。
  7. 　請求項３～請求項６に係るいずれかの脳卒中診断治療支援装置において、さらに、
    　前記画像情報取得部は、
    　前記画像情報として、コンピュータによる断層撮影法を用いて取得された脳の画像を示すＣＴ画像情報、拡散強調画像法を用いて取得された脳の画像を示すＤＷＩ画像情報、及び、磁気共鳴血管造影法を用いて取得された血管像を示す画像であるＭＲＡ画像情報を取得し、
    　前記脳卒中種類推定部は、
    　前記ＣＴ画像情報に基づき、脳内の出血の有無を推定するための脳内出血有無推定情報、前記ＤＷＩ画像情報に基づき、１．５ｃｍ以下の病変の有無を推定するための１．５ｃｍ以下病変有無推定情報、前記ＤＷＩ画像情報に基づき、複数の血管領域における急性の病変の有無を推定するための複数血管領域急性病変有無推定情報、前記ＭＲＡ画像情報に基づき、前記ＤＷＩ画像情報に基づき判断した病変側の頸動脈における５０％以上の狭窄の有無を推定するための病変側頸動脈５０％以上狭窄有無推定情報、及び、前記ＭＲＡ画像情報に基づき、前記ＤＷＩ画像情報に基づき判断した病変の位置よりも近位における頭蓋内血管狭窄の有無を推定するためのＤＷＩ病変近位頭蓋内血管狭窄有無推定情報を有する前記脳卒中種類推定基準情報に基づき、取得した前記画像情報を用いて、前記脳卒中の種類を推定すること、　
    　を特徴とする脳卒中診断治療支援装置。
  8. 　請求項３～請求項７に係るいずれかの脳卒中診断治療支援装置において、
    　前記脳卒中種類推定部は、
    　前記脳卒中の種類を、複数、推定すること、
    　を特徴とする脳卒中診断治療支援装置。
  9. 　コンピュータを、診断対象者の脳卒中に関する所定の画像情報、及び、前記診断対象者の検査所見を示す検査所見情報を用いて、脳卒中の診断、治療を支援する脳卒中診断治療支援装置として機能させる脳卒中診断治療支援プログラムであって、
    　前記コンピュータを、
    　前記画像情報を取得する画像情報取得部、
    　前記検査所見情報を取得する検査所見取得部、
    　前記脳卒中に関する過去の画像情報、前記脳卒中に関する過去の検査所見情報、並びに、前記過去の画像情報、及び、前記過去の検査所見情報に基づき診断された脳卒中の種類情報に基づき、取得した前記画像情報、及び、前記検査所見情報を用いて、脳卒中の種類を推定する脳卒中種類推定部、
    　推定した前記脳卒中の種類を脳卒中診断治療支援情報として提供する脳卒中診断治療支援情報提供部、
    　として機能させる脳卒中診断治療支援プログラム。
  10. 　請求項９に係る脳卒中診断治療支援プログラムにおいて、
    　前記コンピュータを、さらに、
    　推定した前記脳卒中の種類に基づいて、対応する治療方法を、予め脳卒中の種類と関連づけられている治療方法が記述された治療方法情報から取得する治療方法取得部、
    　を有し、
    　前記脳卒中診断治療支援情報提供部は、
    　推定した前記脳卒中の種類、及び、取得した前記治療方法を脳卒中診断治療支援情報として提供する、
    　ように機能させる脳卒中診断治療支援プログラム。
  11. 　請求項９、又は、請求項１０に係る脳卒中診断治療支援プログラムにおいて、
    　前記コンピュータを、さらに、
    　推定した前記脳卒中の種類に基づいて、前記脳卒中の種類毎に対応する追加検査が記述された追加検査情報を生成する追加検査情報生成部、
    　を有し、
    　前記脳卒中診断治療支援情報提供部は、
    　さらに、前記追加検査を有する前記脳卒中診断治療支援情報を提供し、
    　前記脳卒中種類推定部は、
    　前記脳卒中診断治療支援情報の前記追加検査に対する検査結果を取得した場合には、前記推定した前記脳卒中の種類、前記追加検査、及び、前記追加検査に対する検査結果を用いて、再度、脳卒中の種類を推定する、
    　ように機能させる脳卒中診断治療支援プログラム。
  12. 　請求項９～請求項１１のいずれかに係る脳卒中診断治療支援プログラムにおいて、
    　前記コンピュータを、さらに、
    　前記検査所見取得部は、
    検査所見情報は、人工弁使用、心房細動を伴う僧帽弁狭窄、心房細動（孤立性を除く）、左房血栓、洞不全症候群、心筋梗塞（４週未満）、左室血栓、拡張型心筋症、左室壁運動消失、左房粘液腫、感染症心内膜炎、僧帽弁逸脱、僧帽弁輪石灰化、心房細動を伴わない僧帽弁狭窄、左房もやもやエコー、心房中隔瘤、卵円孔開存、心房粗動、孤立性心房細動、生体弁、非細菌性血栓性心内膜炎、うっ血性心不全、左室壁運動障害、及び、心筋梗塞（４週以上６か月未満）の少なくとも１つ以上の項目について有無を示す前記検査所見情報を取得する、　
    　ように機能させる脳卒中診断治療支援プログラム。
  13. 　請求項９～請求項１２に係るいずれかの脳卒中診断治療支援プログラムにおいて、
    　前記コンピュータを、さらに、
    　前記画像情報取得部は、
    　前記画像情報として、コンピュータによる断層撮影法を用いて取得された脳の画像を示すＣＴ画像情報、拡散強調画像法を用いて取得された脳の画像を示すＤＷＩ画像情報、及び、磁気共鳴血管造影法を用いて取得された血管像を示す画像であるＭＲＡ画像情報を取得し、
    　前記脳卒中種類推定部は、
    　前記ＣＴ画像情報に基づき、脳内の出血の有無を推定するための脳内出血有無推定情報、前記ＤＷＩ画像情報に基づき、１．５ｃｍ以下の病変の有無を推定するための１．５ｃｍ以下病変有無推定情報、前記ＤＷＩ画像情報に基づき、複数の血管領域における急性の病変の有無を推定するための複数血管領域急性病変有無推定情報、前記ＭＲＡ画像情報に基づき、前記ＤＷＩ画像情報に基づき判断した病変側の頸動脈における５０％以上の狭窄の有無を推定するための病変側頸動脈５０％以上狭窄有無推定情報、及び、前記ＭＲＡ画像情報に基づき、前記ＤＷＩ画像情報に基づき判断した病変の位置よりも近位における頭蓋内血管狭窄の有無を推定するためのＤＷＩ病変近位頭蓋内血管狭窄有無推定情報を有する前記脳卒中種類推定基準情報に基づき、取得した前記画像情報を用いて、前記脳卒中の種類を推定する、　
    　ように機能させる脳卒中診断治療支援プログラム。
  14. 　請求項９～請求項１３に係るいずれかの脳卒中診断治療支援プログラムにおいて、
    　前記コンピュータを、さらに、
    　前記脳卒中種類推定部は、
    　前記脳卒中の種類を、複数、推定する、
    　ように機能させる脳卒中診断治療支援プログラム。
  15. 　請求項１、又は、請求項２に記載の脳卒中診断支援システム、請求項３～請求項８のいずれか１項に記載の支援装置、又は、請求項９～請求項１４のいずれか１項に記載の脳卒中診断支援プログラムを用いることを特徴とする、脳卒中診断治療方法。
  16. 　診断対象者の脳卒中に関する所定の画像情報、及び、前記診断対象者の検査所見を示す検査所見情報を用いて、脳卒中の診断、治療を支援する脳卒中診断治療支援情報を提供する方法。
  17. 　診断対象者の脳卒中に関する所定の画像情報、及び、前記診断対象者の検査所見を示す検査所見情報を用いる脳卒中の診断治療方法。
     
     

     
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