(57)【要約】【課題】機械学習の技術を用い臨床における診断機器から取得できる画像データを眼科医の診断に即した手法に基づいて分類するとともに、画像データに存在する特徴から患者の疾患を導き出す眼科診断支援の装置を提供する。【解決手段】眼科診断画像データと診断結果との組み合わせからなる複数の症例基礎画像データを格納する症例データ格納部と、特徴画像要素を抽出するとともに症例基礎画像データを分類する機械学習部と、患者の患者眼科診断画像データを取得する患者データ取得部と、患者眼科診断画像データと症例基礎画像データとを対比し、データ同士の類似性判定を実行する対比判定部と、類似性判定の結果を表示する結果表示部を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
眼科診断画像データと該眼科診断画像データより導出される診断結果との組み合わせからなる複数の症例基礎画像データを格納する症例データ格納部と、
複数の前記症例基礎画像データから特徴画像要素を抽出するとともに前記特徴画像要素に応じて複数の前記症例基礎画像データを分類する機械学習部と、
患者の患者眼科診断画像データを取得する患者データ取得部と、
前記患者眼科診断画像データと前記症例基礎画像データとを対比し、前記患者眼科診断画像データと前記症例基礎画像データとの類似性判定を実行する対比判定部と、
前記類似性判定の結果を表示する結果表示部と、
を備えることを特徴とする眼科診断支援装置。
【請求項２】
前記眼科診断画像データ及び前記患者眼科診断画像データが光干渉断層計画像データまたは眼底撮像画像データであり、前記機械学習部が前記光干渉断層計画像データまたは前記眼底撮像画像データのいずれかを用いて複数の前記症例基礎画像データを分類する請求項１に記載の眼科診断支援装置。
【請求項３】
前記眼科診断画像データ及び前記患者眼科診断画像データが光干渉断層計画像データ及び眼底撮像画像データの両方であり、前記機械学習部が前記光干渉断層計画像データと前記眼底撮像画像データの組み合わせを用いて複数の前記症例基礎画像データを分類する請求項１に記載の眼科診断支援装置。
【請求項４】
前記光干渉断層計画像データにおける特徴画像要素が、網膜組織の膜厚、色斑、または色変異部位のいずれかを含む請求項２または３に記載の眼科診断支援装置。
【請求項５】
前記眼底撮像画像データにおける特徴画像要素が、眼底の血管または眼底の色斑を含む請求項２または３に記載の眼科診断支援装置。
【請求項６】
前記症例基礎画像データがインターネット回線を経由して前記症例データ格納部に格納される請求項１ないし５のいずれか１項に記載の眼科診断支援装置。
【請求項７】
前記類似性判定の結果が疾患名である請求項１ないし６のいずれか１項に記載の眼科診断支援装置。
【請求項８】
前記類似性判定の結果が診断所見及び疾患名である請求項１ないし６のいずれか１項に記載の眼科診断支援装置。
【請求項９】
前記診断所見に基づいて前記疾患名を提示する類推部が備えられる請求項８に記載の眼科診断支援装置。
【請求項１０】
前記類似性判定の結果が確率による表示である請求項１ないし９のいずれか１項に記載の眼科診断支援装置。
【請求項１１】
前記眼科診断画像データ毎の画質を共通化した共通化眼科診断画像データを生成する共通化生成部が備えられる請求項１ないし１０のいずれか１項に記載の眼科診断支援装置。
【請求項１２】
コンピュータ部が、
眼科診断画像データと該眼科診断画像データより導出される診断結果との組み合わせからなる複数の症例基礎画像データを格納する症例データ格納ステップと、
複数の前記症例基礎画像データから特徴画像要素を抽出するとともに前記特徴画像要素に応じて複数の前記症例基礎画像データを分類する機械学習ステップと、
患者の患者眼科診断画像データを取得する患者データ取得ステップと、
前記患者眼科診断画像データと前記症例基礎画像データとを対比し、前記患者眼科診断画像データと前記症例基礎画像データとの類似性判定を実行する対比判定ステップと、
前記類似性判定の結果を表示する結果表示ステップと、
を実行することを特徴とする眼科診断支援方法。
【請求項１３】
コンピュータ部に、
眼科診断画像データと該眼科診断画像データより導出される診断結果との組み合わせからなる複数の症例基礎画像データを格納する症例データ格納機能と、
複数の前記症例基礎画像データから特徴画像要素を抽出するとともに前記特徴画像要素に応じて複数の前記症例基礎画像データを分類する機械学習機能と、
患者の患者眼科診断画像データを取得する患者データ取得機能と、
前記患者眼科診断画像データと前記症例基礎画像データとを対比し、前記患者眼科診断画像データと前記症例基礎画像データとの類似性判定を実行する対比判定部と、
前記類似性判定の結果を表示する結果表示機能と、
を実現させることを特徴とする眼科診断支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、眼科診断支援装置、眼科診断支援方法、及び眼科診断支援プログラムに関し、特に患者の診察時の撮像画像に基づいた診断を支援する装置、方法、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
眼科における患者の診察に際し、医師の診察、問診に加え、眼底、網膜等を撮像する機器を用いた診断が多用されている。例えば、医師は眼底写真に存在する血管の量、太さ、範囲、出血、色斑等の所見から総合的に疾患の種類を判断する。また、光干渉断層計（光コヒーレンストモグラフィー：ＯＣＴ）の画像からは網膜組織の断層画像を得ることができ、医師は網膜上の病変部位の画像から疾患の種類を判断する。このように、臨床現場における診断機器の進化は目覚ましく、眼科においても診断機器の特性に熟知し診断が可能な医師がこれまで以上に求められている。
【０００３】
ところが、現場の医師が各種の診断機器の特性に熟知し診断機器から取得した撮像画像を正確に判読して診断に生かすことには、医師に負担と習熟時間を要する。このため、診断機器は進歩しているものの、撮像画像の臨床現場における活用は十分とは言えなかった。また、患者の撮像画像の判読（影読）、診断に際し、医師の習熟度いかんによる診断のばらつきも否定できない。現状、専門医に患者の撮像画像の判読と診断が集中し、診断遅延が生じている。
【０００４】
そのため、診断機器に通じた眼科専門医以外の眼科医等であっても、診断機器から取得できる画像情報を活用し、正確かつ効率良く診断できる支援技術が望まれていた。例えば、糖尿病網膜症の病期診断データとそれに対応する眼底写真の画像データとを含むデータ群に基づき機械学習アルゴリズムを用いる方法及びシステムが提案されている（特許文献１参照）。特許文献１の方法及びシステムによると、眼底写真の画像データの解析に特化し、診断支援、評価において一定の効果が確認される。
【０００５】
しかしながら、現実問題として、患者の診察、診断に際し、医師は複数の診断機器の撮像画像を用いながら総合的に所見、疾患を特定している。そうすると、単一機種の診断機器の機械学習による貢献は大きいものの、必ずしもそれのみでは患者に応じた総合的な診断支援に十分ではない。従って、より眼科医の実際の診断に即した診断支援が可能な機器、方法等が求められるに至っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１８−２７２７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は前記の点に鑑みなされたものであり、機械学習の技術を用い臨床における診断機器から取得できる画像データを眼科医の診断に即した手法に基づいて分類するとともに、画像データに存在する特徴から患者の疾患を導き出す眼科診断支援の装置、方法、プログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
すなわち、第１の態様は、眼科診断画像データと該眼科診断画像データより導出される診断結果との組み合わせからなる複数の症例基礎画像データを格納する症例データ格納部と、複数の前記症例基礎画像データから特徴画像要素を抽出するとともに前記特徴画像要素に応じて複数の前記症例基礎画像データを分類する機械学習部と、患者の患者眼科診断画像データを取得する患者データ取得部と、前記患者眼科診断画像データと前記症例基礎画像データとを対比し、前記患者眼科診断画像データと前記症例基礎画像データとの類似性判定を実行する対比判定部と、前記類似性判定の結果を表示する結果表示部と、を備えることを特徴とする眼科診断支援装置に係る。
【０００９】
第２の態様は、前記眼科診断画像データ及び前記患者眼科診断画像データが光干渉断層計画像データまたは眼底撮像画像データであり、前記機械学習部が前記光干渉断層計画像データまたは前記眼底撮像画像データのいずれかを用いて複数の前記症例基礎画像データを分類する第１の態様に記載の眼科診断支援装置に係る。
【００１０】
第３の態様は、前記眼科診断画像データ及び前記患者眼科診断画像データが光干渉断層計画像データ及び眼底撮像画像データの両方であり、前記機械学習部が前記光干渉断層計画像データと前記眼底撮像画像データの組み合わせを用いて複数の前記症例基礎画像データを分類す第１の態様に記載の眼科診断支援装置に係る。
【００１１】
第４の態様は、前記光干渉断層計画像データにおける特徴画像要素が、網膜組織の膜厚、色斑、または色変異部位のいずれかを含む第２または３の態様に記載の眼科診断支援装置に係る。
【００１２】
第５の態様は、前記眼底撮像画像データにおける特徴画像要素が、眼底の血管または眼底の色斑を含む第２または３の態様に記載の眼科診断支援装置に係る。
【００１３】
第６の態様は、前記症例基礎画像データがインターネット回線を経由して前記症例データ格納部に格納される第１ないし５のいずれかの態様に記載の眼科診断支援装置に係る。
【００１４】
第７の態様は、前記類似性判定の結果が疾患名である第１ないし６のいずれかの態様に記載の眼科診断支援装置に係る。
【００１５】
第８の態様は、前記類似性判定の結果が診断所見及び疾患名である第１ないし６のいずれかの態様に記載の眼科診断支援装置に係る。
【００１６】
第９の態様は、前記診断所見に基づいて前記疾患名を提示する類推部が備えられる第８の態様に記載の眼科診断支援装置に係る。
【００１７】
第１０の態様は、前記類似性判定の結果が確率による表示である第１ないし９のいずれかの態様に記載の眼科診断支援装置に係る。
【００１８】
第１１の態様は、前記眼科診断画像データ毎の画質を共通化した共通化眼科診断画像データを生成する共通化生成部が備えられる第１ないし１０のいずれかの態様に記載の眼科診断支援装置に係る。
【００１９】
第１２の態様は、コンピュータが、眼科診断画像データと該眼科診断画像データより導出される診断結果との組み合わせからなる複数の症例基礎画像データを格納する症例データ格納ステップと、複数の前記症例基礎画像データから特徴画像要素を抽出するとともに前記特徴画像要素に応じて複数の前記症例基礎画像データを分類する機械学習ステップと、患者の患者眼科診断画像データを取得する患者データ取得ステップと、前記患者眼科診断画像データと前記症例基礎画像データとを対比し、前記患者眼科診断画像データと前記症例基礎画像データとの類似性判定を実行する対比判定ステップと、前記類似性判定の結果を表示する結果表示ステップと、を実行することを特徴とする眼科診断支援方法に係る。
【００２０】
第１３の態様は、コンピュータに、眼科診断画像データと該眼科診断画像データより導出される診断結果との組み合わせからなる複数の症例基礎画像データを格納する症例データ格納機能と、複数の前記症例基礎画像データから特徴画像要素を抽出するとともに前記特徴画像要素に応じて複数の前記症例基礎画像データを分類する機械学習機能と、患者の患者眼科診断画像データを取得する患者データ取得機能と、前記患者眼科診断画像データと前記症例基礎画像データとを対比し、前記患者眼科診断画像データと前記症例基礎画像データとの類似性判定を実行する対比判定部と、前記類似性判定の結果を表示する結果表示機能と、を実現させることを特徴とする眼科診断支援プログラム。
【発明の効果】
【００２１】
本発明の眼科診断支援装置によると、眼科診断画像データと該眼科診断画像データより導出される診断結果との組み合わせからなる複数の症例基礎画像データを格納する症例データ格納部と、複数の前記症例基礎画像データから特徴画像要素を抽出するとともに前記特徴画像要素に応じて複数の前記症例基礎画像データを分類する機械学習部と、患者の患者眼科診断画像データを取得する患者データ取得部と、前記患者眼科診断画像データと前記症例基礎画像データとを対比し、前記患者眼科診断画像データと前記症例基礎画像データとの類似性判定を実行する対比判定部と、前記類似性判定の結果を表示する結果表示部と、を備えるため、機械学習の技術を用い臨床における診断機器から取得できる画像データを眼科医の診断に即した手法に基づいて分類するとともに、画像データに存在する特徴から患者の疾患を導き出すことができる。また、眼科診断支援システム及び眼科診断支援方法においても同様に診断支援を通じて医療現場の負担軽減を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】眼科診断支援装置の構成を示す模式図である。
【図２】共通化眼科診断画像データを説明する模式図である。
【図３】症例基礎画像データの分類例に係る第１模式図である。
【図４】症例基礎画像データの分類例に係る第２模式図である。
【図５】類似性判定の結果の疾患名を特定する流れを示す概略図である。
【図６】類似性判定の結果の診断所見に続いて疾患名を特定する流れを示す概略図である。
【図７】眼科診断支援方法の処理を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
図１の模式図として表される眼科診断支援装置１の構成は、ハードウェア的に、ＣＰＵ、ＧＰＵ、メインメモリ、その他のＬＳＩ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により構成されるコンピュータである。またソフトウェア的には、メインメモリにロードされた眼科診断支援プログラム等により実現される。眼科診断支援装置１は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、メインフレーム、ワークステーション、クラウドコンピューティングシステム等、種々の電子計算機（計算リソース）を用いて実現できる。
【００２４】
眼科診断支援装置１の各機能部をソフトウェアにより実現する場合、眼科診断支援装置１は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行することで実現される。このプログラムを格納する記録媒体は、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＣＤ、ＤＶＤ、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、このプログラムは、当該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して眼科診断支援装置１のコンピュータに供給されてもよい。
【００２５】
眼科診断支援装置１の記憶部、蓄積部は、ＨＤＤまたはＳＳＤ等の公知の記憶装置、サーバ等である。また、データ生成、データ比較、確率判定等の演算実行する各機能部はＣＰＵ、ＧＰＵ等の演算素子である。
【００２６】
さらに、眼科診断支援装置１は、インターネット回線２を介して各地の医療機関、大学病院等に設置された非侵襲により臨床検査する診断機器３，４，５と接続される。当該診断機器から後述する症例基礎画像データは眼科診断支援装置１に対して送信され、眼科診断支援装置１にて蓄積される。なお、インターネット回線２には外部のサーバ７，８が接続され、各種データの蓄積、供給に用いられる。診断機器及びサーバの数は図示の便宜に過ぎず、制約はない。
【００２７】
眼科診断支援装置１は、詳細には、症例データ格納部１１０、共通化生成部１２０、機械学習部１３０、患者データ取得部１４０、対比判定部１５０、類推部１６０、結果表示部１７０を備える。さらに、眼科診断支援装置１は入出力部３００、表示部４００等の各部を備える。
【００２８】
入出力部３００は、診断機器３，４，５の眼科診断画像データ及び診断結果を受け入れる通信用のインターフェースであって、装置のユーザ（医師、臨床検査技師等）からの所定の指示を入力可能とする装置等ある。具体的には、入出力部３００はキーボード、マイク、スピーカ、プリンタ等であり、各種機器の接続用のバッファ等も含む。むろん、これらの装置類は例示であり、適宜組み合わせられ、最適に選択される。表示部４００は、液晶表示装置、有機ＥＬ表示装置等のディスプレイ（図示せず）である。なお、タッチパネル機能を有する入出力部３００が表示部４００を兼ねることもある。
【００２９】
診断機器３，４，５は、眼底カメラ（網膜撮影用）及び光干渉断層計（光コヒーレンストモグラフィー：ＯＣＴ）であり、さらには、超音波診断装置等である。眼底カメラからは眼底部分の撮像画像が得られ、光干渉断層計からは網膜組織断面の撮像画像が得られる。臨床において、これらの撮像画像から患者の所見、疾患名が診断される。診断時の所見として、例えば、乳頭出血、乳頭陥凹拡大、硬性白斑等であり、疾患名として、例えば、緑内障、糖尿病黄斑浮腫等が挙げられる。診断機器３，４，５の図示数は単に例示である。なお、診断機器３，４，５の機器の種類は、眼底カメラ及び光干渉断層計には必ずしも限定されない。今後の診断機器の進化に対応した機器も含められる。
【００３０】
これらの診断機器から得られる撮像画像と、医師による所見または診断結果のいずれかもしくは両方の組み合わせが、後出の症例基礎画像データであり、いわゆる眼科診断における教師データ（眼科症例教師データ）である。
【００３１】
さらに、図示の形態では、眼科診断支援装置１は、インターネット回線２を介して診断機器３，４，５と接続される。当該形態のとおり、眼科診断支援装置１はネットワーク化した眼科診断支援システム１Ｓとしても構築可能である。また、各種データの蓄積に際し、外部サーバ７，８がインターネット回線２に接続されてもよい。
【００３２】
これより、眼科診断支援装置１の特徴となる機能部について説明する。眼科診断支援装置１の症例データ格納部１１０は、眼科診断画像データと該眼科診断画像データより導出される診断結果との組み合わせからなる複数の症例基礎画像データ（いわゆる眼科症例教師データ）を格納する。
【００３３】
眼科診断画像データ及び後出の患者眼科診断画像データは、図１の診断機器３，４，５であり、実施形態においては眼底カメラ（網膜撮影用）、光干渉断層計（光コヒーレンストモグラフィー：ＯＣＴ）による撮像画像から取得される画像データである。眼底カメラの撮像画像は眼底撮像画像データであり、光干渉断層計の撮像画像は光干渉断層計画像データとして取得される。そこで、当該眼科診断画像データに接した医師（眼科医）が同眼科診断画像データより導出した診断結果、所見も、当該眼科診断画像データに組み合わせられる。こうして具体的な撮像画像（画像データ）と、診断結果、所見は一体化されて症例基礎画像データ（眼科症例教師データ）が形成される。症例基礎画像データは複数格納されて教師データとしての質は高まる。
【００３４】
原則的には、症例基礎画像データには診断結果（症例名）と診断所見の両方が組み合わせられる。しかしながら、診断所見は可能であっても、明確に症例名が導き出せない画像データも存在する。これについては、診断所見のみ付帯する症例基礎画像データとして取り扱われる。
【００３５】
症例基礎画像データは予め症例データ格納部１１０に所定数に格納されている他、日々の診断機器による撮像、診断を通じても蓄積可能である。そこで、インターネット回線２を経由して、各地の病院、医療施設等に設置された診断機器による撮像画像と医師による診断結果、所見も併せて眼科診断支援装置１の症例データ格納部１１０に格納される。結果、症例基礎画像データの数量は増加し教師データとしての質は高まる。
【００３６】
眼科診断画像データ及び後出の患者眼科診断画像データについては、眼底カメラ（網膜撮影用）または光干渉断層計（光コヒーレンストモグラフィー：ＯＣＴ）のいずれか片方の撮像画像とする場合と、両方の組み合わせとする場合のいずれもが選択可能である。
【００３７】
共通化生成部１２０は、眼科診断画像データ毎の画質を共通化した共通化眼科診断画像データを生成する。図２の模式図によると左側がＡ社機器使用の光干渉断層計の２枚の撮像画像Ｇ１，Ｇ２であり、右側がＢ社機器使用の光干渉断層計の２枚の撮像画像Ｇ３，Ｇ４の例である。
【００３８】
この場合、光干渉断層計の上下の撮像画像Ｇ１，Ｇ２とＧ３，Ｇ４の相互において画質は相違する。図示ではモノクローム表示であるものの、光干渉断層計の種類によってはカラー画像表示の設定もある。この場合、眼科診断画像データの画質が（機器ごとに）それぞればらついていると、次述の特徴画像要素の抽出が安定しにくくなる。つまり、共通する特徴画像要素の抽出ができなくデータの活用に支障を来す。
【００３９】
予め、診断機器の評価に用いる模型眼等を用いて各社の診断機器にて撮影させた画像と基準とする画像との形状や色情報の対応関係を求めておくことによって、個々の診断機器により撮影した撮像画像を共通化眼科診断画像データに変換することができる。一例として、カラーの撮像画像のデータはグレースケール化される。または、解像度等が一方に揃えられる等の処理であり、共通化眼科診断画像データＧ５が生成される。従って、当初は異なる画質の眼科診断画像データであっても、相互の画質を共通化させることができる。このため、機器の相違の影響は軽減され、また、機器の更新時、度新機器（新機種）により眼科診断画像データを最収集する必要もなくなる。そこで、総じて効率よく、短時間で高精度の診断支援システムの構築が可能となる。
【００４０】
むろん、共通化生成部１２０における共通化眼科診断画像データＧ５の生成は、基礎となる眼科診断画像データの画質が異なっている場合に実行される。従って、当初より基礎となる眼科診断画像データの画質が共通であれば、共通化生成部１２０における処理は省略可能である。
【００４１】
機械学習部１３０は、複数の症例基礎画像データから特徴画像要素を抽出する。そして、抽出された特徴画像要素に応じて複数の症例基礎画像データを分類する。光干渉断層計画像データの抽出事項となる特徴画像要素には、網膜組織の膜厚、色斑、または色変異部位のいずれかが含まれる。眼底撮像画像データの抽出事項となる特徴画像要素には、眼底の血管または眼底の色斑が含まれる。症例基礎画像データから抽出する列記の特徴画像要素は、１種類に限られることは無く、複数種類が最適に抽出される。前掲の各特徴画像要素から、症例基礎画像データ中の形状、位置、色、輝度等の指標はベクトル量等として表され、数値計算可能な特徴量に変換される。
【００４２】
機械学習部１３０におけるデータ処理のための機械学習としては、サポートベクター（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ：ＳＶＭ）、モデルツリー、決定ツリー、ニューラルネットワーク、多重線形回帰、局部的重み付け回帰、確立サーチ方法等が用いられる。例えば、ニューラルネットワークを用いた場合、複数の症例基礎画像データをニューラルネットワークに対して順に入力することにより、当該ニューラルネットワークの各階層のパラメータ（重み）が調整され、所定の入力（新規の患者のデータ、後出の患者眼科診断画像データ）が与えられた際に理想的な出力が可能な分類器（例えば、地図化された症例基礎画像データに基づいて判定する手段）が生成可能である。
【００４３】
図３の模式図は症例基礎画像データの第１の分類例である。紙面左側は光干渉断層計画像データＧ１１の画像例であり、右側は眼底撮像画像データＧ１２の画像例である。さらに、各画像例Ｇ１１，Ｇ１２ごとに、症例に関する診断所見及び疾患名Ｃ１１，Ｃ１２が付されている。図３の例によると、光干渉断層計画像データＧ１１または眼底撮像画像データＧ１２のいずれかが用いられて、教師データとなる症例基礎画像データは分類される。
【００４４】
図４の模式図は症例基礎画像データの第２の分類例である。紙面上、左側の光干渉断層計画像データＧ１１と右側の眼底撮像画像データＧ１２の画像例がつなげられて一体に組み合わせられた連結画像Ｇ１３として構成される。連結画像Ｇ１３に対し、２種類の画像における総合的な判断として診断所見及び疾患名Ｃ１３が付されている。すなわち、図４では、光干渉断層計画像データＧ１１及び眼底撮像画像データＧ１２の両方により、教師データとなる症例基礎画像データは分類される。
【００４５】
光干渉断層計、眼底カメラ等の診断機器については普及率により、設置数に差異があることに加え、診断機器ごとに医師の診断所見、疾患名の特定が追い付いていない場合もある。そこで、機械学習の材料となる教師データの蓄積を優先させるため、図３のとおり、既知の側の画像データとこれに関連する症例を結び付けた症例基礎画像データが優先的に収集される。これに対し、光干渉断層計及び眼底カメラの両方と関連症例を結び付ける場合、相互の異なる画像データが重複的に活用される。医師はより多面的かつ正確な診断結果を眼底カメラと光干渉断層計の両方の撮像画像から得ることができ、教師データとなる症例基礎画像データの信頼度は高まる。
【００４６】
患者データ取得部１４０は、患者の患者眼科診断画像データを取得する。患者は光干渉断層計、眼底カメラ等の診断機器３，４，５（図１参照）を通じ、患者の眼球、網膜、眼底等が撮像される。そこで、前述の症例基礎画像データの種別に対応する種類（光干渉断層計画像データ及び眼底撮像画像データ）の撮像画像が取得される。この撮像画像が患者の患者眼科診断画像データとなる。患者の患者眼科診断画像データは、直接入力またはインターネット回線２を通じて眼科診断支援装置１のインターフェース等に送信されて同眼科診断支援装置１（患者データ取得部１４０）に取得され、併せて同装置内に蓄積される。
【００４７】
対比判定部１５０は、患者眼科診断画像データと症例基礎画像データとを対比し、患者眼科診断画像データと症例基礎画像データとの類似性判定を実行する。診断対象の患者の患者眼科診断画像データと、一連の機械学習を通じて形成された症例基礎画像データとの類似性判定は、双方の画像データに存在する特徴画像要素から導き出される特徴量の比較となる。最終的に、比較自体は数値計算に帰着する。特徴量については特徴画像要素に応じ複数種類が用いられる。例えば、特徴量空間において個々の画像データの分布が異なるようであれば、各群（分布のかたまり、集合）に共通する形質を認識することができる。
【００４８】
特徴量の数値計算（ベクトル量計算）を活用することにより、患者眼科診断画像データと、症例基礎画像データとの近接度合が特徴量空間において計算可能となる。すなわち、近接度合は類似性判定に置換され、より近いならば、当該患者眼科診断画像データは症例基礎画像データに付帯する診断結果（症例）であるとの蓋然性が高まる。さらに、特徴量空間における特徴量に基づく近接度合から、当該患者眼科診断画像データは症例基礎画像データに付帯する診断結果（症例）であるとの確率に変換可能である。例えば、発症例の症例基礎画像データの特徴量と、患者眼科診断画像データの特徴量が特徴量空間において一致しているのであれば、すなわち既に発症であり１００％である。特徴量空間において患者眼科診断画像データの特徴量が発症例の症例基礎画像データの特徴量との比較から遠ざかるほど、症状発症または悪化の確率は８０％、５０％、３０％のように低下する。
【００４９】
類推部１６０は、診断所見に基づいて疾患名を提示する。前述のとおり、症例基礎画像データには診断所見及び疾患名が組み合わせられている。従って、患者眼科診断画像データと症例基礎画像データの特徴量の近接度合が特徴量空間において近似する場合、既知の蓄積された症例基礎画像データに付帯する診断所見に基づいて、その患者眼科診断画像データに対し診断所見に基づいた疾患名の提示も可能となる。たとえ、診断所見のみの症例基礎画像データであっても、前述の機械学習による類似性判定（特徴量の近接度合）のためには極めて有効なデータである。すると、機械学習を通じて特徴量の法則性が検出可能である。よって、診断所見のみの症例基礎画像データであっても特徴量の法則性に基づく類推から疾患名の特定も可能となり得る。
【００５０】
結果表示部１７０は、類似性判定の結果を表示する。類似性判定の結果は、診断所見の提示、疾患名の提示、診断所見及び疾患名の提示、さらには確率等の提示である。これらの結果は、眼科診断支援装置１の入出力部３００を経由して表示部４００（ディスプレイ等）に表示される。
【００５１】
これより、図５及び図６を用い、患者の診察より取得した光干渉断層計画像データ及び眼底撮像画像データの患者眼科診断画像データと、機械学習を通じて分類された症例基礎画像データとの照合を通じて診断支援が行われる状況を説明する。図５の例では、複数の症例基礎画像データが蓄積され、かつ、眼科診断支援装置１（機械学習部１３０）を通じて複数の症例基礎画像データが分類されている。いわゆる症例基礎画像データのライブラリが形成されている。そこに、患者の患者眼科診断画像データが入力される。そして、眼科診断支援装置１（対比判定部１５０）により、データ相互間の特徴量に基づく近接度合が対比（比較演算）される。結果、相対的に近似した症例基礎画像データが選択（提示）される。そこで、当該患者の患者眼科診断画像データに近似した症例基礎画像データに対応した診断所見、疾患名が提示される。例えば、診断所見として、「乳頭出血、神経線維束欠損等」であり、疾患名として、「緑内障（進行性）」等である。最終的に、結果表示部１７０における処理を通じて表示部４００に表示される。
【００５２】
このように、光干渉断層計画像データ及び眼底撮像画像データの組み合わせであるため、出血等の所見の検出、緑内障等の診断も可能となる。そこで、診断効率は向上し、診断可能な疾患の種類も増加する。
【００５３】
図６の例では、図５と同様に複数の症例基礎画像データが蓄積され、かつ、眼科診断支援装置１（機械学習部１３０）を通じて複数の症例基礎画像データが分類されている。同様に症例基礎画像データのライブラリが形成されている。そこに、患者の患者眼科診断画像データが入力される。この例の場合では、はじめに、眼科診断支援装置１（対比判定部１５０）によりデータ相互間の特徴量に基づく近接度合が対比（比較）され、症例基礎画像データに包含されている所見名が選択（提示）される。その上で、眼科診断支援装置１（対比判定部１５０）における当該所見名の組み合わせに基づく類推（類推部１６０）、並行してデータ相互間の特徴量に基づく近接度合が対比（比較演算）される（対比判定部１５０）。そこで、当該患者の患者眼科診断画像データに近似した症例基礎画像データに対応した疾患名が提示される。例えば、診断所見として、「硬性白斑、毛細血管瘤等」であり、疾患名として、「糖尿病黄斑浮腫緑内障（要治療）」等である。最終的に、結果表示部１７０における処理を通じて表示部４００に表示される。
【００５４】
同様に、光干渉断層計画像データ及び眼底撮像画像データの組み合わせであるため、出血等の所見の検出、緑内障等の診断も可能となる。そこで、診断効率は向上し、診断可能な疾患の種類も増加する。併せて、医師が病期診断、重症度の判断をすること、及び複数の疾患の検出も可能となる。従って、治療の必要性、重症度の判定にも貢献し得る。
【００５５】
続いて、図７のフローチャートを用い、本発明の眼科診断支援方法を眼科診断支援プログラムとともに説明する。本発明の眼科診断支援方法は、眼科診断支援プログラムに基づいて、眼科診断支援装置１（コンピュータ）により実行される。当該眼科診断支援プログラムは、図１の眼科診断支援装置１（コンピュータ）に対して、症例データ格納機能、共通化生成機能、機械学習機能、患者データ取得機能、対比判定機能、類推機能、結果表示機能等の各種機能を実行させる。これらの各機能は図示の順に実行される。なお、各機能は前述の眼科診断支援装置１の説明と重複するため、詳細は省略する。
【００５６】
図７のフローチャートは眼科診断支援方法の全体の流れであり、症例データ格納ステップ（Ｓ１１０）、共通化生成ステップ（Ｓ１２０）、機械学習ステップ（Ｓ１３０）、患者データ取得ステップ（Ｓ１４０）、対比判定ステップ（Ｓ１５０）、類推ステップ（Ｓ１６０）、結果表示ステップ（Ｓ１７０）を備える。その他、眼科診断支援方法は、記憶、格納、呼び出し、演算等の各種の図示しないステップも備える。
【００５７】
症例データ格納機能は、眼科診断画像データと該眼科診断画像データより導出される診断結果との組み合わせからなる複数の症例基礎画像データを格納する（Ｓ１１０；症例データ格納ステップ）。症例データ格納機能は、眼科診断支援装置１の症例データ格納部１１０（図１参照）により実行される。
【００５８】
共通化生成機能は、眼科診断画像データ毎の画質を共通化した共通化眼科診断画像データを生成する（Ｓ１２０；共通化生成ステップ）。共通化生成機能は、共通化生成部１２０により実行される。
【００５９】
機械学習機能は、複数の症例基礎画像データから特徴画像要素を抽出するとともに特徴画像要素に応じて複数の前記症例基礎画像データを分類する（Ｓ１３０；機械学習ステップ）。機械学習機能は、機械学習部１３０により実行される。
【００６０】
患者データ取得機能は、患者の患者眼科診断画像データを取得する（Ｓ１４０；患者データ取得ステップ）。患者データ取得機能は、患者データ取得部１４０により実行される。
【００６１】
対比判定機能は、患者眼科診断画像データと症例基礎画像データとを対比し、患者眼科診断画像データと症例基礎画像データとの類似性判定を実行する（Ｓ１５０；対比判定ステップ）。対比判定機能は、対比判定部１５０により実行される。
【００６２】
類推機能は、診断所見に基づいて疾患名を提示する（Ｓ１６０；類推ステップ）。類推機能は、類推部１６０により実行される。
【００６３】
結果表示機能は、類似性判定の結果を表示部４００（ディスプレイ等）に表示する（Ｓ１７０；結果表示ステップ）。結果表示機能は、結果表示部１７０により実行される。表示内容は図２ないし図６が参照される。
【００６４】
なお、眼科診断支援プログラムは、例えば、ActionScript、JavaScript（登録商標）、Python、Rubyなどのスクリプト言語、C言語、C＋＋、C＃、Objective-C、Java（登録商標）などのコンパイラ言語などを用いて実装できる。
【産業上の利用可能性】
【００６５】
本発明の眼科診断支援装によると、機械学習の技術を用い臨床における診断機器から取得できる画像データを眼科医の診断に即した手法に基づいて分類して表示することにより、診断の効率の向上に寄与する。また、眼科診断支援システム及び眼科診断支援方法においても、同様の効果が見込まれる。
【符号の説明】
【００６６】
１  眼科診断支援装置
１Ｓ  眼科診断支援システム
２  インターネット回線
３，４，５  診断機器
７，８  サーバ
１１０  症例データ格納部
１２０  共通化生成部
１３０  機械学習部
１４０  患者データ取得部
１５０  対比判定部
１６０  類推部
１７０  結果表示部
３００  入出力部
４００  表示部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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