(57)【要約】【課題】胸部の医用画像データにもとづいて乳がんの診断結果データを生成することができる乳がん診断支援装置、乳がん診断支援システム、および乳がん診断支援方法を提供する。【解決手段】実施形態に係る乳がん診断支援装置は、取得部と、処理部とを備える。取得部は、被検体の胸部のＸ線撮影にもとづくＸ線画像データを取得する。処理部は、胸部のＸ線画像データにもとづいて乳がんの診断結果データを生成する学習済みモデルに対して、前記被検体の前記Ｘ線画像データを入力することで、前記被検体の乳がんの前記診断結果データを生成する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の胸部のＸ線撮影にもとづくＸ線画像データを取得する取得部と、
胸部のＸ線画像データにもとづいて乳がんの診断結果データを生成する学習済みモデルに対して、前記被検体の前記Ｘ線画像データを入力することで、前記被検体の乳がんの前記診断結果データを生成する処理部と、
を備えた乳がん診断支援装置。
【請求項２】
前記Ｘ線画像データは、
胸部のデュアルエナジー撮影にもとづく画像データである、
請求項１記載の乳がん診断支援装置。
【請求項３】
前記Ｘ線画像データは、
胸部のトモシンセシス撮影にもとづく画像データである、
請求項１記載の乳がん診断支援装置。
【請求項４】
前記Ｘ線画像データは、
胸部単純Ｘ線撮影で用いられる管電圧よりも低い管電圧を用いた胸部のＸ線撮影にもとづく画像データである、
請求項１記載の乳がん診断支援装置。
【請求項５】
前記学習済みモデルは、
前記Ｘ線画像データの撮影対象の身長、体重、既往歴、および血縁者の病歴の少なくとも１つを含む識別情報にさらにもとづいて乳がんの前記診断結果データを生成し、
前記処理部は、
前記被検体の識別情報をさらに前記学習済みモデルに対して入力することで、前記被検体の乳がんの前記診断結果データを生成する、
請求項１ないし４のいずれか１項に記載の乳がん診断支援装置。
【請求項６】
前記学習済みモデルは、
前記Ｘ線画像データの撮影対象の肺がんに関する情報にさらにもとづいて乳がんの前記診断結果データを生成し、
前記処理部は、
前記被検体の肺がんに関する情報をさらに前記学習済みモデルに対して入力することで、前記被検体の乳がんの前記診断結果データを生成する、
請求項１ないし５のいずれか１項に記載の乳がん診断支援装置。
【請求項７】
前記肺がんに関する情報は、
前記被検体または前記撮影対象の医用画像に対するコンピュータ支援検出結果にもとづく肺がんの位置を示す情報、または前記医用画像に対する肺がんの読影結果にもとづく肺がんの位置を示す情報である、
請求項６記載の乳がん診断支援装置。
【請求項８】
前記診断結果データにもとづいて前記被検体には乳がんに関する追加検査が必要であるか否かを判定し、必要であると判定すると、前記被検体には乳がんに関する追加検査が必要である旨の情報をユーザに提示する追加検査判定部、
をさらに備えた請求項１ないし７のいずれか１項に記載の乳がん診断支援装置。
【請求項９】
前記追加検査は、
マンモグラフィ装置を用いた検査および超音波診断装置を用いた検査の少なくとも一方を含む、
請求項８記載の乳がん診断支援装置。
【請求項１０】
被検体の胸部の医用画像データを取得する取得部と、
胸部の医用画像データにもとづいて乳がんの診断結果データを生成する学習済みモデルに対して、前記被検体の前記医用画像データを入力することで、前記被検体の乳がんの前記診断結果データを生成する処理部と、
を備えた乳がん診断支援装置。
【請求項１１】
クライアント装置と、当該クライアント装置とネットワークを介して通信可能に接続されたサーバ装置と、を備えた乳がん診断支援システムであって、
前記クライアント装置と前記サーバ装置とは、
被検体の胸部のＸ線撮影にもとづくＸ線画像データを取得する取得部と、
Ｘ線画像データにもとづいて乳がんの診断結果データを生成する学習済みモデルに対して、前記被検体の前記Ｘ線画像データを入力することで、前記被検体の乳がんの前記診断結果データを生成する処理部と、
を備えた乳がん診断支援システム。
【請求項１２】
被検体の胸部のＸ線撮影にもとづくＸ線画像データを取得するステップと、
胸部のＸ線画像データにもとづいて乳がんの診断結果データを生成する学習済みモデルに対して、前記被検体の前記Ｘ線画像データを入力することで、前記被検体の乳がんの前記診断結果データを生成するステップと、
を有する乳がん診断支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、乳がん診断支援装置、乳がん診断支援システム、および乳がん診断支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、乳がんの検診には、専用のＸ線装置（乳房Ｘ線撮影装置、マンモグラフィ装置）や超音波診断装置が用いられる。これらの装置を用いた乳がん検診の受診者は、未受診者よりも確実に早期に乳がんに気づくことができる。
【０００３】
しかし、我が国では乳がん検診の受診率は増加傾向にあるものの、いまだ十分な受診率とはいえない。これは、マンモグラフィ装置や超音波診断装置を用いた乳がん検診が、通常の健康診断に組み込まれておらず、受診者に追加の費用および時間の負担を強いてしまうことが原因の一つと考えられる。また、仮に健康診断受診者の全てにマンモグラフィ装置や超音波診断装置を用いた乳がん検診を課す場合、医師、診療放射線技師、臨床検査技師等の医療機関側の業務が増加してしまう。さらに、遠隔診断を行う場合には、そのためのサーバ、読影用のモニタ等を用意しなければならず、医療機関の費用負担が大きくなってしまう。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許第８１７５３５１号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、胸部の医用画像データにもとづいて乳がんの診断結果データを生成することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態に係る乳がん診断支援装置は、取得部と、処理部とを備える。取得部は、被検体の胸部のＸ線撮影にもとづくＸ線画像データを取得する。処理部は、胸部のＸ線画像データにもとづいて乳がんの診断結果データを生成する学習済みモデルに対して、前記被検体の前記Ｘ線画像データを入力することで、前記被検体の乳がんの前記診断結果データを生成する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】第１の実施形態に係る乳がん診断支援装置の一構成例を示すブロック図。
【図２】診断結果生成機能の学習時におけるデータフローの一例を示す説明図。
【図３】診断結果生成機能の運用時におけるデータフローの一例を示す説明図。
【図４】（ａ）は胸部のＸ線画像データに加えて撮影対象の身長等の識別情報を用いる場合の診断結果生成機能の学習時におけるデータフローの一例を示す説明図、（ｂ）は運用時におけるデータフローの一例を示す説明図。
【図５】（ａ）は胸部のＸ線画像データに加えて撮影対象の肺がんに関する情報を用いる場合の診断結果生成機能の学習時におけるデータフローの一例を示す説明図、（ｂ）は運用時におけるデータフローの一例を示す説明図。
【図６】第２の実施形態に係る乳がん診断支援装置を含む胸部単純Ｘ線撮影装置の一構成例を示すブロック図。
【図７】第３の実施形態に係る乳がん診断支援装置を含む乳がん診断支援システムの一構成例を示すブロック図。
【図８】乳がん診断支援システムにより胸部のＸ線画像データにもとづいて乳がんの診断結果データ７１を生成する際の手順の一例を示すシーケンスチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照しながら、乳がん診断支援装置、乳がん診断支援システム、および乳がん診断支援方法の実施形態について詳細に説明する。
【０００９】
一実施形態に係る乳がん診断支援装置、乳がん診断支援システム、および乳がん診断支援方法は、マンモグラフィ装置や超音波診断装置を用いた乳がん検診を行う前に、胸部の医用画像データにもとづいて乳がんの診断結果データを生成するものである。医用画像データとしては種々のモダリティで生成された医用画像データを利用することができる。以下の説明では、医用画像データとしてＸ線画像データを用いる場合の例を示す。
【００１０】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る乳がん診断支援装置１０の一構成例を示すブロック図である。乳がん診断支援装置１０は、少なくとも記憶回路１３および処理回路１５を有する。図１には、乳がん診断支援装置１０がさらに、入力インターフェース１１、ディスプレイ１２、ネットワーク接続回路１４を備える場合の例を示した。
【００１１】
入力インターフェース１１は、たとえばトラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、テンキーなどの一般的な入力装置により構成され、ユーザの操作に対応した操作入力信号を処理回路１５に出力する。ディスプレイ１２は、たとえば液晶ディスプレイやＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）ディスプレイなどの一般的な表示出力装置により構成される。
【００１２】
記憶回路１３は、たとえば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等の、プロセッサにより読み取り可能な記録媒体を含んだ構成を有し、処理回路１５が利用するプログラムやパラメータデータやその他のデータを記憶する。なお、記憶回路１３の記録媒体内のプログラムおよびデータの一部または全部は、ネットワーク１００を介した通信によりダウンロードされてもよいし、光ディスクなどの可搬型記憶媒体を介して記憶回路１３に与えられてもよい。
【００１３】
また、記憶回路１３は、ネットワーク１００を介して取得した被検体のＸ線画像データを記憶してもよい。
【００１４】
ネットワーク接続回路１４は、ネットワーク１００の形態に応じた種々の情報通信用プロトコルを実装する。ネットワーク接続回路１４は、この各種プロトコルに従ってネットワーク１００を介して他の電気機器と接続する。ネットワーク１００は、電気通信技術を利用した情報通信網全般を意味し、病院基幹ＬＡＮ（Local Area Network）などの無線／有線ＬＡＮやインターネット網のほか、電話通信回線網、光ファイバ通信ネットワーク、ケーブル通信ネットワークおよび衛星通信ネットワークなどを含む。
【００１５】
乳がん診断支援装置１０は、胸部単純Ｘ線撮影装置１０１および画像サーバ１０２とネットワーク１００を介して互いにデータ送受信可能に接続される。また、乳がん診断支援装置１０は、ネットワーク１００を介してＨＩＳ（Hospital Information System、病院情報システム）１０３、ＲＩＳ（Radiology Information System、放射線科情報システム）１０４と互いにデータ送受信可能に接続されてもよい。
【００１６】
処理回路１５は、乳がん診断支援装置１０を統括制御する機能を実現する。また、処理回路１５は、記憶回路１３に記憶された乳がん診断プログラムを読み出して実行することにより、胸部のＸ線画像データにもとづいて乳がんの診断結果データを生成するための処理を実行するプロセッサである。
【００１７】
図１に示すように、処理回路１５のプロセッサは、取得機能２１および診断結果生成機能２２を実現する。また、処理回路１５のプロセッサは、追加検査判定機能２３をさらに実現してもよい。これらの各機能は、それぞれプログラムの形態で記憶回路１３に記憶されている。
【００１８】
取得機能２１は、胸部単純Ｘ線撮影装置１０１または画像サーバ１０２から、被検体の胸部のＸ線撮影にもとづくＸ線画像データを取得する。
【００１９】
診断結果生成機能２２は、被検体を含むＸ線撮影の撮影対象の胸部のＸ線画像データにもとづいて、撮影対象の乳がんの診断結果データを生成する。また、診断結果生成機能２２は、生成した診断結果データをディスプレイ１２に表示し、あるいは図示しないスピーカを介して音声出力することによりユーザ（たとえば医師など）に診断結果データを提示する。診断結果生成機能２２は、処理部の一例である。
【００２０】
被検体の診断結果データを確認したユーザは、当該診断結果データにもとづいて、被検体には乳がんに関する追加検査が必要か否かを判断し、必要に応じて被検体に追加検査を受診するよう促す。乳がんに関する追加検査は、たとえばマンモグラフィ装置を用いた検査と超音波診断装置を用いた検査の少なくとも一方を含むとよい。
【００２１】
また、乳がん診断支援装置１０が追加検査判定機能２３を実現する場合、追加検査判定機能２３は、診断結果生成機能２２が出力した被検体の診断結果データにもとづいて、被検体には乳がんに関する追加検査が必要であるか否かを判定し、必要であると判定すると、その旨の情報をディスプレイ１２に表示し、あるいは図示しないスピーカを介して音声出力することにより、ユーザに提示するとよい。
【００２２】
また、追加検査判定機能２３は、追加検査が必要であると判定すると、ネットワーク１００を介して接続されたＨＩＳ１０３やＲＩＳ１０４に対して被検体の乳がんに関する追加検査の予約を指示してもよい。
つづいて、診断結果生成機能２２の動作について説明する。
【００２３】
診断結果生成機能２２は、胸部のＸ線画像データにもとづいて乳がんの診断結果データを生成する処理を行うものである。この処理には、たとえば胸部のＸ線画像データと乳がんの診断結果データとを関連付けたルックアップテーブルを用いてもよい。また、この処理には、機械学習を用いてもよい。機械学習を用いる場合、たとえば、胸部のＸ線画像データから特徴量を求め、求めた特徴量について、あらかじめ乳がんの画像を正解データとして学習した乳がん診断用の辞書とＳＶＭ（サポートベクターマシン）等で照合して算出した尤度を診断結果データとして出力してもよい。また、機械学習としてＣＮＮ（畳み込みニューラルネットワーク）や畳み込み深層信念ネットワーク（ＣＤＢＮ：Convolutional Deep Belief Network）などの、多層のニューラルネットワークを用いた深層学習を用いてもよい。
【００２４】
以下の説明では、診断結果生成機能２２がニューラルネットワーク３１を含み、深層学習を用いて胸部のＸ線画像データにもとづいて乳がんの診断結果データを生成する場合の例を示す。
【００２５】
図２は、診断結果生成機能２２の学習時におけるデータフローの一例を示す説明図である。
【００２６】
診断結果生成機能２２は、トレーニングデータを多数入力されて学習を行うことにより、パラメータデータ３２を逐次的に更新する。トレーニングデータは、トレーニング入力データ群４１を構成するトレーニング入力データとしての胸部単純Ｘ線画像４１１、４１２、４１３、・・・と、トレーニング出力データ群５１を構成する理想的な乳がん診断結果５１１、５１２、５１３、と、の組みからなる。理想的な乳がん診断結果５１１、５１２、５１３、・・・、は、それぞれ、対応する胸部単純Ｘ線画像４１１、４１２、４１３、・・・の撮影対象者から組織を取り出して診断することで確定した乳がんの確定診断結果であるとよい。
【００２７】
診断結果生成機能２２は、トレーニングデータが入力されるごとに、胸部単純Ｘ線画像４１１、４１２、４１３をニューラルネットワーク３１で処理した結果が乳がんの確定診断結果５１１、５１２、５１３、・・・、に近づくようにパラメータデータ３２を更新していく、いわゆる学習を行う。一般に、パラメータデータ３２の変化割合が閾値以内に収束すると、学習は終了と判断される。以下、学習後のパラメータデータ３２を特に学習済みパラメータデータ３２ａという。
【００２８】
なお、図２には胸部のＸ線画像データが胸部単純Ｘ線画像データである場合の例を示したがこれに限られない。胸部のＸ線画像データの種類としては、たとえば、胸部のトモシンセシス撮影にもとづくＸ線画像データを用いてもよい。また、胸部のＸ線画像データとしてデュアルエナジー撮影にもとづく軟部組織を抽出した画像データ（軟部組織画像データ）を用いてもよい。胸部のＸ線画像データとして軟部組織画像データを用いる場合、軟部組織画像では骨が除去されて軟部組織が抽出されているため、乳がんを診断しやすくなる。
【００２９】
また、胸部単純Ｘ線撮影で通常の健康診断等で一般に用いられている管電圧（たとえば１２０ｋＶ）は、マンモグラフィ装置による撮影で一般に用いられている乳房の軟部組織に好適な管電圧（たとえば３０ｋＶ）よりも高い。そこで、胸部のＸ線画像データとして胸部単純Ｘ線画像データを用いる場合には、胸部単純Ｘ線撮影で通常の健康診断等で用いられている管電圧よりも低い管電圧（たとえば５０ｋＶ）で胸部単純Ｘ線撮影した画像を用いるとよい。
【００３０】
なお、トレーニング入力データの種類と図３に示す運用時の入力データの種類は一致させるべきことに注意する。たとえば運用時の入力データが被検体のトモシンセシス撮影にもとづくＸ線画像データである場合は、学習時のトレーニング入力データ群４１もまた、トモシンセシス撮影にもとづくＸ線画像データとする。
【００３１】
また、「画像データ」には、モダリティが生成する生データを含む。すなわち、ニューラルネットワーク３１の入力データは、生データであってもよい。
【００３２】
図３は、診断結果生成機能２２の運用時におけるデータフローの一例を示す説明図である。
【００３３】
運用時には、診断結果生成機能２２は、乳がんの診断対象となる被検体の胸部単純Ｘ線画像データ６１を入力され、学習済みパラメータデータ３２ａを用いて被検体の乳がんの診断結果データ７１を出力する。
【００３４】
なお、ニューラルネットワーク３１と学習済みパラメータデータ３２ａは、学習済みモデル３０を構成する。ニューラルネットワーク３１は、プログラムの形態で記憶回路１３に記憶される。学習済みパラメータデータ３２ａは、記憶回路１３に記憶されてもよいし、ネットワーク１００を介して乳がん診断支援装置１０と接続された記憶媒体に記憶されてもよい。この場合、処理回路１５のプロセッサにより実現される、処理部の一例としての診断結果生成機能２２は、記憶回路１３から学習済みモデルを読み出して実行することで胸部のＸ線画像データにもとづいて乳がんの診断結果データを生成する。なお、学習済みモデルは、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路によって構築されてもよい。
【００３５】
なお、診断結果生成機能２２を含む学習済みモデル３０が出力する被検体の乳がんの診断結果データ７１は、たとえば、良性か悪性かのいずれかを示すデータであってもよいし、乳がん診療ガイドライン等で規定されるカテゴリー分類のいずれに属するかを示すデータであってもよいし、被検体が乳がんを罹患している可能性をパーセントで示すデータ（たとえば良性ｘ％、悪性ｙ％など）であってもよい。
【００３６】
また、診断結果生成機能２２による乳がんの診断精度を向上させるよう、入力データとして、胸部のＸ線画像データに加えて撮影対象の身長、体重、既往歴、および血縁者の病歴の少なくとも１つを含む識別情報４２を用いてもよい。
【００３７】
この場合、学習時には、トレーニング入力データとしての胸部単純Ｘ線画像４１１、４１２、４１３、・・・のそれぞれの撮影対象者の識別情報４２１、４２２、４２３、・・・、も、トレーニング入力データとしてニューラルネットワーク３１に入力する（図４（ａ）参照）。運用時には、診断結果生成機能２２は、記憶回路１３から読み出した学習済みモデル３０に対して乳がんの診断対象となる被検体の胸部単純Ｘ線画像データ６１とともに被検体の識別情報６２を入力することで、被検体の乳がんの診断結果データ７１を出力する（図４（ｂ）参照）。入力データとして胸部のＸ線画像データと撮影対象者の識別情報とを用いることで、撮影対象者のタイプに応じた学習を行った学習済みパラメータデータ３２ａを生成することができるため、胸部のＸ線画像データのみを入力データとする場合に比べて乳がんの診断精度を向上させることができる。
【００３８】
また、診断結果生成機能２２による乳がんの診断精度を向上させるよう、入力データとして、胸部のＸ線画像データに加えて撮影対象の肺がんに関する情報を用いてもよい。胸部のＸ線画像データには、乳がんの組織だけでなく、肺がんの組織も含まれうる。そこで、肺がんに関する情報をトレーニング入力データに含めることにより、胸部のＸ線画像データに含まれる陰影のうち、肺がんに起因する陰影を誤って乳がんと検出してしまうことがないようにするとよい。
【００３９】
肺がんに関する情報としては、たとえば撮影対象者の医用画像（胸部単純Ｘ線画像に限られない）に対するコンピュータ支援検出（ＣＡＤ、Computer Aided Detection/Diagnosis）の結果にもとづいて取得された肺がんの位置を示す情報や、当該医用画像に対する読影医による肺がんの読影結果にもとづいて取得された肺がんの位置を示す情報などを挙げることができる。
【００４０】
入力データとして肺がんの位置情報を用いる場合、学習時には、トレーニング入力データとしての胸部単純Ｘ線画像４１１、４１２、４１３、・・・のそれぞれの撮影対象者の肺がんの位置情報４３１、４３２、４３３、・・・、も、トレーニング入力データとしてニューラルネットワーク３１に入力する（図５（ａ）参照）。運用時には、診断結果生成機能２２は、記憶回路１３から読み出した学習済みモデル３０に対して乳がんの診断対象となる被検体の胸部単純Ｘ線画像データ６１とともに、被検体の肺がんの位置情報６３を入力することで、被検体の乳がんの診断結果データ７１を出力する（図５（ｂ）参照）。
【００４１】
入力データとして胸部のＸ線画像データと撮影対象者の肺がんの位置情報とを用いることで、胸部のＸ線画像データのみを入力データとする場合に比べて肺がんを乳がんと誤診断する可能性を大幅に低減することができるため、乳がんの診断精度を向上させることができる。
【００４２】
また、図４および図５に示した例を組み合わせて、胸部のＸ線画像データに加えて、撮影対象の身長等の識別情報と撮影対象の肺がんに関する情報との両者を入力データとして用いてもよい。
【００４３】
本実施形態に係る乳がん診断支援装置１０は、処理部の一例としての診断結果生成機能２２が学習済みモデル３０を用いることにより、被検体の胸部のＸ線画像データ６１にもとづいて、被検体の乳がんの診断結果データ７１を生成することができる。このため、被検体の診断結果データ７１を確認したユーザは、当該診断結果データ７１にもとづいて、乳がんに関する追加検査が必要か否かを判断することができる。また、ユーザは、この判断のもと、必要に応じて、マンモグラフィ装置を用いた検査と超音波診断装置を用いた検査追加検査を受診するよう被検体に促すことができる。
【００４４】
したがって、乳がん診断支援装置１０によれば、被検体は、乳がんの検診の第１段階として、胸部単純Ｘ線撮影装置を用いた検査を受けることで、簡易的な乳がん検診を済ますことができる。このため、被検体は、診断結果生成機能２２が出力した当該被検体の診断結果データ７１にもとづいて乳がんの疑いがある場合のみ、より詳細な検査を行うためにマンモグラフィ装置を用いた検査または超音波診断装置を用いた検査を受診すればよい。したがって、本来乳がんの可能性が低くこれらの検査を受診する必要がなかった被検体にとっても、医療機関にとっても、マンモグラフィ装置を用いた検査や超音波診断装置を用いた検査にともなう金銭的コスト、時間的コスト、および人的コストを低減することができる。
【００４５】
また、胸部単純Ｘ線撮影装置を用いた検査は、通常の健康診断に組み込まれることが多い。このため、乳がん診断支援装置１０によれば、通常の健康診断で得られた胸部単純Ｘ線画像データにもとづいて被検体の乳がんの疑いの有無を容易に知ることができる。したがって、乳がん診断支援装置１０によれば、これまでマンモグラフィ装置を用いた検査または超音波診断装置を用いた乳がん検査を負担に感じてこれらの検査を受けていなかったが本来乳がんの可能性が高くこれらの検査を受診する必要があった多数の被検体の乳がんの早期発見の可能性を極めて大幅に向上させることができ、多くの被検体の命を救うことができると期待できる。
【００４６】
（第２の実施形態）
図６は、第２の実施形態に係る乳がん診断支援装置を含む胸部単純Ｘ線撮影装置８０の一構成例を示すブロック図である。
【００４７】
胸部単純Ｘ線撮影装置８０は、被検体の胸部を単純Ｘ線撮影する撮影装置８１と、乳がん診断支援装置１０の一例としてのコンソール装置８２を備える。この第２実施形態に示す胸部単純Ｘ線撮影装置８０は、自身で被検体を撮影した胸部単純Ｘ線画像データ６１を利用可能な点で第１実施形態に示す乳がん診断支援装置１０と異なる。他の構成および作用については図１に示す乳がん診断支援装置１０と実質的に異ならないため、同じ構成には同一符号を付して説明を省略する。また、学習済みモデル３０の生成に係る処理については図１に示す乳がん診断支援装置１０と同様であるため、学習時の説明は省略する。
【００４８】
撮影装置８１は立位の被検体の胸部を単純Ｘ線撮影するためのＸ線管、Ｘ線検出器等の撮影系を有し、撮影により得た被検体の胸部単純Ｘ線画像データ６１をコンソール装置８２に与える。
【００４９】
乳がん診断支援装置１０の一例としてのコンソール装置８２の処理回路１５ｘの取得機能２１ｘは、撮影装置８１から被検体の胸部単純Ｘ線画像データを取得する。診断結果生成機能２２ｘは、学習済みモデル３０を用いて、被検体の胸部単純Ｘ線画像データにもとづいて被検体の乳がんの診断結果データ７１を出力する。
【００５０】
第２実施形態に係る胸部単純Ｘ線撮影装置８０によっても、第１実施形態に係る乳がん診断支援装置１０と同様に、被検体は、乳がんの検診の第１段階として、通常の健康診断に組み込まれることの多い胸部単純Ｘ線撮影装置を用いた検査を受けることで、簡易的な乳がん検診を済ますことができる。
【００５１】
（第３の実施形態）
図７は、第３の実施形態に係る乳がん診断支援装置を含む乳がん診断支援システム９０の一構成例を示すブロック図である。また、図８は、乳がん診断支援システム９０により胸部のＸ線画像データにもとづいて乳がんの診断結果データ７１を生成する際の手順の一例を示すシーケンスチャートである。
【００５２】
乳がん診断支援システム９０は、互いにネットワーク１００を介して接続されたクライアント装置９１とサーバ装置９２とを備える。この第３実施形態に示す乳がん診断支援システム９０は、第１実施形態に示す乳がん診断支援装置１０の機能をクライアント装置９１とサーバ装置９２とに分散して備える。なお、学習済みモデル３０の生成に係る処理については図１に示す乳がん診断支援装置１０と同様であるため、学習時の説明は省略する。
【００５３】
クライアント装置９１は、たとえば一般的なパーソナルコンピュータにより構成され、第１実施形態に係る乳がん診断支援装置１０の入力インターフェース１１、ディスプレイ１２、およびネットワーク接続回路１４と同様の構成をそれぞれ有する入力インターフェース１１ｃ、ディスプレイ１２ｃ、およびネットワーク接続回路１４ｃを備える。
【００５４】
一方、サーバ装置９２は、第１実施形態に係る乳がん診断支援装置１０の記憶回路１３、ネットワーク接続回路１４、および処理回路１５と同様の構成をそれぞれ有する記憶回路１３ｓ、ネットワーク接続回路１４ｓ、および処理回路１５ｓを備える。処理回路１５ｓのプロセッサは、記憶回路１３ｓに記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、第１実施形態に係る取得機能２１、診断結果生成機能２２、追加検査判定機能２３を実現可能に構成される。
【００５５】
いま、ユーザが被検体のＸ線画像データにもとづいて被検体の乳がん診断を行いたいと所望するとともに、当該ユーザが乳がん診断支援システム９０のクライアント装置９１を利用可能である場合を考える。
【００５６】
この場合、まずユーザは、入力インターフェース１１ｃを介して、サーバ装置９２に対して被検体のＸ線画像データにもとづいて被検体の乳がん診断結果データ７１を生成し、静止した乳がん診断結果データを７１返信するように要求する（図８のステップＳ１）。このとき、クライアント装置９１は、胸部単純Ｘ線撮影装置１０１または画像サーバ１０２から被検体のＸ線画像データを取得してサーバ装置９２に送信してもよい。
【００５７】
この要求を受けると、サーバ装置９２は、被検体のＸ線画像データを取得する（ステップＳ２）。クライアント装置９１から被検体のＸ線画像データが送信されない場合は、サーバ装置９２は、胸部単純Ｘ線撮影装置１０１または画像サーバ１０２から被検体のＸ線画像データを取得する。
【００５８】
次に、サーバ装置９２は、学習済みモデル３０を用いて被検体のＸ線画像データ６１にもとづいて被検体の乳がん診断結果データ７１を生成する（ステップＳ３、図３参照）。次に、サーバ装置９２は、被検体の乳がんの診断結果データ７１をクライアント装置９１に送信する。
【００５９】
クライアント装置９１は、サーバ装置９２から被検体の乳がんの診断結果データ７１を受信し、被検体の乳がんの診断結果データ７１をディスプレイ１２ｃに表示し、あるいは図示しないスピーカを介して音声出力することにより、ユーザに提示する（ステップＳ５）。
【００６０】
このように、第３実施形態に係る乳がん診断支援システム９０によっても、第１実施形態に係る乳がん診断支援装置１０と同様の作用および効果を奏することができる。
【００６１】
また、第３実施形態に係る乳がん診断支援システム９０は、１つのサーバ装置９２に対して安価に構成可能なクライアント装置９１を複数備えてもよい。この場合、ユーザは各所に設置されたクライアント装置９１を利用することで、容易に被検体のＸ線画像データ６１にもとづく被検体の乳がん診断結果データ７１を得ることができ、当該被検体にマンモグラフィ装置を用いた検査や超音波診断装置を用いた検査などの追加検査が必要か否かを判断することができる。
【００６２】
以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、胸部の医用画像データにもとづいて乳がんの診断結果データ７１を生成することができる。
【００６３】
なお、本実施形態における処理回路１５、１５ｘの診断結果生成機能２２、２２ｘは、特許請求の範囲における処理部の一例である。
【００６４】
また、上記実施形態において、「プロセッサ」という文言は、たとえば、専用または汎用のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、または、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（たとえば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、およびＦＰＧＡ）等の回路を意味するものとする。プロセッサは、記憶媒体に保存されたプログラムを読み出して実行することにより、各種機能を実現する。
【００６５】
また、上記実施形態では処理回路の単一のプロセッサが各機能を実現する場合の例について示したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路を構成し、各プロセッサが各機能を実現してもよい。また、プロセッサが複数設けられる場合、プログラムを記憶する記憶媒体は、プロセッサごとに個別に設けられてもよいし、１つの記憶媒体が全てのプロセッサの機能に対応するプログラムを一括して記憶してもよい。
【００６６】
なお、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００６７】
１０  乳がん診断支援装置
２１、２１ｘ  取得機能
２２、２２ｘ  診断結果生成機能（処理部）
２３  追加検査判定機能
３０  学習済みモデル
３１  ニューラルネットワーク
３２  パラメータデータ
３２ａ  学習済みパラメータデータ
４１  トレーニング入力データ群
４２  識別情報
５１  トレーニング出力データ群
６１  Ｘ線画像データ
６２  識別情報
６３  肺がんの位置情報
７１  診断結果データ
８０  胸部単純Ｘ線撮影装置
９０  乳がん診断支援システム
９１  クライアント装置
９２  サーバ装置
【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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【図８】
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