(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去の検査で得られた検査情報から腫瘍の大きさに関するデータである腫瘍データを時系列に取得する腫瘍データ取得手段と、
前記腫瘍データ取得手段により取得された時系列の腫瘍データに基づいて、今後の腫瘍の成長の時系列変化を求め、前記腫瘍が所定の状態へ到達する到達日時を推定する推定手段と、
前記推定手段により推定された到達日時から所定の猶予時間だけ遡った日を次の検査日時とする検査日時算出手段と、
前記検査日時算出手段により算出された検査日時を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする検査計画作成装置。
【請求項２】
前記推定手段は、
前記時系列の腫瘍データに基づいて腫瘍の倍加時間を時系列に算出し、算出した倍加時間を成長速度へ変換する成長速度算出手段と、
前記成長速度算出手段により算出された腫瘍の成長速度に基づいて、今後の腫瘍の成長の時系列変化を表す補間関数を算出する補間関数算出手段と、
を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の検査計画作成装置。
【請求項３】
前記推定手段は、
前記時系列の腫瘍データに基づいて腫瘍の倍加時間を時系列に算出し、算出した倍加時間を成長速度へ変換する成長速度算出手段と、
前記成長速度の時系列変化から成長加速度を算出する成長加速度算出手段と、
前記成長加速度算出手段により算出された腫瘍の成長加速度に基づいて、今後の腫瘍の成長の時系列変化を表す補間関数を算出する補間関数算出手段と、
を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の検査計画作成装置。
【請求項４】
今後の腫瘍の成長の時系列変化を表す補間関数の種類をユーザに選択可能に提示する補間関数選択手段を更に備え、
前記推定手段は、前記補間関数選択手段により選択された種類の補間関数を前記腫瘍の成長を表す補間関数とし、当該補間関数を用いて前記到達日時を推定することを特徴とする請求項１に記載の検査計画作成装置。
【請求項５】
複数の学習用検査情報を用いて、前記腫瘍が前記所定の状態へ遷移する最適な閾値を学習する学習手段と、
前記学習手段による学習結果を用いて、前記腫瘍データ取得手段が取得した腫瘍データに対する最適な前記閾値を設定する閾値設定手段と、を更に備え、
前記推定手段は、今後の腫瘍の成長の時系列変化と前記閾値とを用いて前記到達日時を推定することを特徴とする請求項１に記載の検査計画作成装置。
【請求項６】
同一の患者について前記腫瘍が複数ある場合、前記腫瘍データ取得手段、前記推定手段、及び前記検査日時算出手段は、腫瘍毎にそれぞれ検査日時を算出するための処理を行い、
前記出力手段は、算出された複数の検査日時のうち最も早い日時を次回検査日時として出力することを特徴とする請求項１に記載の検査計画作成装置。
【請求項７】
同一の患者について前記腫瘍が複数ある場合、前記腫瘍データ取得手段、前記推定手段、及び前記検査日時算出手段は、腫瘍毎にそれぞれ検査日時を算出するための処理を行い、
前記出力手段は、
各腫瘍の重症度を表す重症度係数を算出する重症度係数算出手段と、
各腫瘍について算出された検査日時と、各腫瘍の前記重症度係数とを用いて、検査日時の重心を算出する重心算出手段と、
前記重心算出手段により算出された検査日時の重心が最も早い危険日よりも早い日時の場合は前記検査日時の重心を第１回目の検査日時として出力する第１出力手段と、
前記重心算出手段により算出された検査日時の重心と最も遅い検査日時との差分が所定の閾値以上である場合は、前記最も遅い検査日時を第２回目の検査日時として出力する第２出力手段と、
を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の検査計画作成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像診断検査の検査計画の作成を支援する検査計画作成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲ装置、超音波装置、その他の画像診断装置を利用した検査が行われているが、検査は患者にとって負担となることがあるため、適切な検査計画を作成する必要がある。例えば、特許文献１には、患者の特性、病態、疾患の特性、各種検査の特性、検査機器の検査特性、検査機器稼働時間の管理状況に従って、時系列的に検査日程を決定する仕組みが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−６０２３０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１には、患者の病態や疾患の特性を十分に活かした具体的な方法については記載されていない。例えば、腫瘍の成長過程は患者毎或いは腫瘍毎に異なる。このような個々の事例に適合するように検査計画を作成しないと次回検査までの期間が長い場合は手遅れとなり、また期間を短くした場合は過剰な検査となってしまう。
【０００５】
本発明は、以上の問題点に鑑みてなされたものであり、腫瘍の成長に応じた適切な検査日を求めることが可能な検査計画作成装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前述した目的を達成するために本発明は、過去の検査で得られた検査情報から腫瘍の大きさに関するデータである腫瘍データを時系列に取得する腫瘍データ取得手段と、前記腫瘍データ取得手段により取得された時系列の腫瘍データに基づいて、今後の腫瘍の成長の時系列変化を求め、前記腫瘍が所定の状態へ到達する到達日時を推定する推定手段と、前記推定手段により推定された到達日時から所定の猶予時間だけ遡った日を次の検査日時とする検査日時算出手段と、前記検査日時算出手段により算出された検査日時を出力する出力手段と、を備えることを特徴とする検査計画作成装置である。
【発明の効果】
【０００７】
本発明により、腫瘍の成長に応じて適切な検査日を求めることが可能な検査計画作成装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】検査計画作成装置１００を含む検査管理システム１のハードウエアブロック図
【図２】本発明による検査日算出処理の流れを説明するフローチャート
【図３】検査日算出用操作画面２００の一例
【図４】第２の実施の形態における検査日算出処理の流れを説明するフローチャート
【図５】第３の実施の形態における検査日算出処理の流れを説明するフローチャート
【図６】第４の実施の形態にて利用する識別器５について説明する図
【図７】第４の実施の形態における学習処理の流れを説明するフローチャート
【図８】第４の実施の形態における識別器５を用いた検査日算出処理の流れを説明するフローチャート
【図９】複数の腫瘍がある場合の検査日時の算出について説明する図（第５の実施の形態）
【図１０】第５の実施の形態における検査日算出処理の流れを説明するフローチャート
【図１１】複数の腫瘍がある場合に腫瘍の重症度に配慮して検査日時を算出する例について説明する図（第６の実施の形態）
【図１２】第６の実施の形態における検査日算出処理の流れを説明するフローチャート
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。
【００１０】
［第１の実施の形態］
まず、図１を参照して、本発明の検査計画作成装置１００を有する検査管理システム１の構成について説明する。
【００１１】
図１に示すように、本発明に係る検査計画作成装置１００は、表示装置１０７、入力装置１０９を有し、ネットワーク１１０を介して画像データベース１１１や画像撮影装置１１２等に接続される。
【００１２】
検査計画作成装置１００は、被検者の画像情報に基づいて最適な検査計画を算出する処理を行うコンピュータである。
検査計画作成装置１００は、図１に示すように、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１、主メモリ１０２、記憶装置１０３、通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）１０４、表示メモリ１０５、マウス１０８等の外部機器とのインタフェース（Ｉ／Ｆ）１０６を備え、各部はバス１１３を介して接続されている。
【００１３】
ＣＰＵ１０１は、主メモリ１０２または記憶装置１０３等に格納されるプログラムを主メモリ１０２のＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１１３を介して接続された各部を駆動制御し、検査計画作成装置１００が行う各種処理を実現する。
【００１４】
また、ＣＰＵ１０１は、患者の過去の検査で取得された腫瘍に関する時系列データを用いて最適な次回検査日を算出する検査日算出処理を実行する。検査日算出処理の詳細は後述する。
【００１５】
主メモリ１０２は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等により構成される。ＲＯＭは、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。また、ＲＡＭは、ＲＯＭ、記憶装置１０３等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、ＣＰＵ１０１が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。
【００１６】
記憶装置１０３は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）やフレシキブルディスク、光(磁気)ディスク、ＺＩＰメモリ、ＵＳＢメモリ等の可搬性記録媒体とデータの受け渡しをする記憶装置であり、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティングシステム）等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳに相当する制御プログラムや、アプリケーションプログラムが格納されている。これらの各プログラムコードは、ＣＰＵ１０１により必要に応じて読み出されて主メモリ１０２のＲＡＭに移され、各種の手段として実行される。
【００１７】
通信Ｉ／Ｆ１０４は、通信制御装置、通信ポート等を有し、検査計画作成装置１００とネットワーク１１０との通信を媒介する。また通信Ｉ／Ｆ１０４は、ネットワーク１１０を介して、画像データベース１１１や、他のコンピュータ、或いは、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置等の画像撮影装置１１２との通信制御を行う。
Ｉ／Ｆ１０６は、周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器とのデータの送受信を行う。例えば、マウス１０８やスタイラスペン等のポインティングデバイスをＩ／Ｆ１０６を介して接続させるようにしてもよい。
【００１８】
表示メモリ１０５は、ＣＰＵ１０１から入力される表示データを一時的に蓄積するバッファである。蓄積された表示データは所定のタイミングで表示装置１０７に出力される。
【００１９】
表示装置１０７は、液晶パネル、ＣＲＴモニタ等のディスプレイ装置と、ディスプレイ装置と連携して表示処理を実行するための論理回路で構成され、表示メモリ１０５を介してＣＰＵ１０１に接続される。表示装置１０７はＣＰＵ１０１の制御により表示メモリ１０５に蓄積された表示データを表示する。
【００２０】
入力装置１０９は、例えば、キーボード等の入力装置であり、操作者によって入力される各種の指示や情報をＣＰＵ１０１に出力する。操作者は、表示装置１０７、入力装置１０９、及びマウス１０８等の外部機器を使用して対話的に検査計画作成装置１００を操作する。マウス１０８はトラックパッドやトラックボールなどの他のポインティングデバイスであってもよい。
【００２１】
ネットワーク１１０は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、イントラネット、インターネット等の各種通信網を含み、画像データベース１１１やサーバ、他の情報機器等と検査計画作成装置１００との通信接続を媒介する。
【００２２】
画像データベース１１１は、医用画像撮影装置１１２によって撮影された画像データを蓄積して記憶するものである。図１に示す検査管理システム１では、画像データベース１１１はネットワーク１１０を介して検査計画作成装置１００に接続される構成であるが、検査計画作成装置１００内の例えば記憶装置１０３に画像データベース１１１を設けるようにしてもよい。
【００２３】
次に、図２〜図３を参照して、検査計画作成装置１００の動作について説明する。
【００２４】
検査計画作成装置１００のＣＰＵ１０１は、主メモリ１０２から図２の検査日算出処理に関するプログラム及びデータを読み出し、このプログラム及びデータに基づいて処理を実行する。
【００２５】
図２の検査日算出処理において、まず検査計画作成装置１００のＣＰＵ１０１は、画像データベース１１１から観察対象となる患者についての過去の検査で得られた腫瘍に関するデータ（以下、腫瘍データという）を時系列に取得する（ステップＳ１０１）。腫瘍データには、腫瘍の大きさの情報（例えば、体積、面積、直径等）、及び検査日等の日時情報が含まれる。画像データベース１１１に格納される医用画像情報には画像データのほかに腫瘍の大きさについての情報や検査日等の日時情報が含まれているものとする。
【００２６】
次にＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０１で得られた時系列の腫瘍データに基づいて、今後の腫瘍の成長の時系列変化を求める。このため、まずＣＰＵ１０１は、時系列的に隣り合う新旧２つの腫瘍データを１組とし、各組の腫瘍データから時系列に従った倍加時間ＤＴを算出する（ステップＳ１０２）。例えば、画像データベース１１１にある患者の腫瘍データとして、時刻ｔＡ，ｔＢ，ｔＣ，ｔＤにおける腫瘍の大きさの情報がそれぞれＶＡ，ＶＢ，ＶＣ，ＶＤとして蓄積されているものとする。この場合、ＣＰＵ１０１は、隣り合う時刻（ｔＡ，ｔＢ）、（ｔＢ，ｔＣ）、（ｔＣ，ｔＤ）の３組の腫瘍データを取り出す。そして、まず取り出した１組目（ｔＡ，ｔＢ）の腫瘍データから倍加時間ＤＴＡ，Ｂを求める。また、（ｔＢ，ｔＣ）、（ｔＣ，ｔＤ）の各組についても同様に倍加時間ＤＴＢ，Ｃ，ＤＴＣ，Ｄを求める。腫瘍の倍加時間ＤＴは、以下の式（１）から算出できる。
【００２７】
【数１】
0005557687.tif 000002
【００２８】
式（１）において、ｔ１、ｔ２は検査時刻であり、Ｖ１、Ｖ２はそれぞれ時刻ｔ１、ｔ２における腫瘍の大きさである。
【００２９】
次にＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０２で得られた各組の倍加時間ＤＴＡ，Ｂ，ＤＴＢ，Ｃ，ＤＴＣ，Ｄを腫瘍の成長速度ｒＡ，Ｂ，ｒＢ，Ｃ，ｒＣ，Ｄへ変換する（ステップＳ１０３）。倍加時間ＤＴと腫瘍の成長速度ｒとは、以下の式（２）の関係で表されるため、式（３）によって各組の腫瘍の成長速度ｒＡ，Ｂ，ｒＢ，Ｃ，ｒＣ，Ｄを算出できる。
【００３０】
ｅｘｐ(成長速度ｒ＊倍加時間ＤＴ)＝２  ・・・  （２）
成長速度ｒ  ＝  ｌｏｇ２／倍加時間ＤＴ  ・・・  （３）
【００３１】
例えば、ステップＳ１０２で時刻（ｔＡ，ｔＢ）、（ｔＢ，ｔＣ）、（ｔＣ，ｔＤ）の３組の腫瘍データの倍加時間ＤＴＡ，Ｂ，ＤＴＢ，Ｃ，ＤＴＣ，Ｄがそれぞれ得られたとする。ステップＳ１０３では式（３）を用いて、時刻（ｔＡ，ｔＢ）、（ｔＢ，ｔＣ）、（ｔＣ，ｔＤ）の各組の腫瘍データについて成長速度ｒＡ，Ｂ，ｒＢ，Ｃ，ｒＣ，Ｄを算出する。
【００３２】
次に、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０３で得られた各時刻での腫瘍の成長速度ｒを補間する補間関数を算出し、算出された補間関数により今後の成長速度の時系列変化を求める（ステップＳ１０４）。
例えば、ステップＳ１０３で得られた時刻（ｔＡ，ｔＢ）、（ｔＢ，ｔＣ）、（ｔＣ，ｔＤ）の各組の腫瘍データの成長速度ｒＡ，Ｂ，ｒＢ，Ｃ，ｒＣ，Ｄから、成長速度の変化を示す関数（補間関数）を求める。求めた補間関数は日付Ｄ（日時情報ｔ）を変数とする関数で表すものとし、この補間関数に対して未来の日付を設定することで今後の成長速度を推定できる。
【００３３】
次に、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０４の演算により得られた補間関数に従い、腫瘍が所定の状態へ到達する到達日時を算出する（ステップＳ１０５）。上述の「所定の状態」の例としては、例えば、腫瘍がある状態に遷移する段階、放置すると危険な状態となる段階、腫瘍の状態を示すステージが変化する段階等が挙げられる。この「所定の状態」を任意に設定可能な閾値として与え、上述の補間関数に適用すれば、到達日時を算出できる。閾値は、例えば、倍加時間ＤＴ＊や成長速度ｒ＊として与えるものとする。
なお、閾値は任意の数値を設定可能であるが、統計的、医学的知見、または経験により推定される値を設定することが望ましい。
以下の説明では、閾値として放置すると危険な状態となる段階を表す倍加時間ＤＴ＊または成長速度ｒ＊を用いる。
【００３４】
なお、閾値は、記憶装置１０３に予め設定された値を用いてもよいし、後述する検査日算出用操作画面２００（図３）に表示される最適化パラメータ設定エリア３４の各入力欄に入力装置１０９を用いて直接入力するようにしてもよい。また、検査日算出用操作画面２００に表示される腫瘍の成長の推移を時系列に示すグラフ３３(図３)を表示し、更にこのグラフ３３上に閾値ハンドル（図３の水平二重点線４１）を設け、閾値ハンドル４１をマウス１０８の操作によってドラッグして任意の値を示す位置に変更することにより閾値の値を設定できるようにしてもよい。
【００３５】
図３は表示装置１０７に表示される検査日算出用操作画面２００の一例である。検査日算出用操作画面２００には、腫瘍の成長の推移を時系列に示すグラフ３３を表示するグラフエリア３１とグラフの縦軸の成分を「体積」、「速度」、「加速度」のいずれかから選択するためのグラフ表示選択ボタン３２と、各種閾値や補間関数等を設定するための最適化パラメータ設定エリア３４と、検査日の算出結果等が表示される次回検査日推定パラメータ表示エリア３６と、表示対象結節の番号をグラフ３３に表示させたり、入力するための結節番号表示入力欄３７と、次の番号の結節を送り表示させるための送りボタン３８，３９と、レポート出力を指示する際に操作される出力ボタン４０と、が表示される。
【００３６】
検査日算出用操作画面２００のグラフ表示選択ボタン３２で「速度」が選択されると、縦軸を成長速度、横軸を時間とした腫瘍の成長速度の時系列変化を表すグラフ３３がグラフエリア３１に表示される。「体積」や「加速度」が選択された場合も同様にグラフエリア３１に、縦軸を体積または加速度、横軸を時間で示した各グラフが表示される。
【００３７】
検査日算出用操作画面２００の最適化パラメータ設定エリア３４には、猶予時間、成長速度、倍加時間、体積、及び最大径の各閾値を設定するための入力欄と、補間関数を設定するための入力欄とが設けられている。また、閾値の入力欄にはそれぞれ値を調整するためのスライダーバーが設けられている。補間関数を設定するための入力欄には、補間関数の種類を選択可能に示すプルダウンリスト等が設けられている。選択可能な補間関数の種類としては、一次式、高次多項式等が挙げられる。プルダウンリストから選択された関数を用いて、腫瘍の成長の推移を表す補間関数が算出される。図３の例では、一次関数の補間関数（ｒ＝２０ｔ＋１０）が算出され、補間関数を示す直線４５もグラフエリアに表示される。
【００３８】
次回検査日推定パラメータ表示エリア３６には、検査日算出処理により算出された次回検査日（Ｄａｔｅ＊）が算出される。また、ステップＳ１０５において次回検査日における成長速度、今回から次回の検査日までの腫瘍の倍加時間、腫瘍の体積等を算出し、次回検査日推定パラメータ表示エリア３６に表示するようにしてもよい。
補間関数を示す直線（または曲線）４５と閾値ハンドル４１との交点の横軸位置が、腫瘍の成長速度が閾値に達する時刻（到達日時Ｄｔｈ）を表す。
【００３９】
ここで、検査日算出用操作画面２００を用いた閾値設定方法について説明する。
図３において、グラフエリア３１に表示されているグラフ３３は腫瘍の成長速度と時間との関係を表すグラフである。
このグラフ３３上の閾値ハンドル（水平二重点線）４１は腫瘍が危険な状態と判断される閾値を表し、任意に位置（値）を変更できる。水平二重線４１は、例えば、マウス１０８等の操作により直接移動できるようにしてもよいし、最適化パラメータ設定エリア３４の「成長速度」または「倍加時間」のスライダーバーのスライド操作によって対応する移動量だけ移動できるようにしてもよい。または最適化パラメータ設定エリア３４の「成長速度」または「倍加時間」の入力欄に対する数値入力等によって閾値を設定できるようにしてもよい。これらのいずれかの操作によって閾値を変更された場合は、ＣＰＵ１０１は変更された閾値を用いて次回検査日Ｄａｔｅ＊をリアルタイムに再演算し、グラフ３３や次回検査日推定パラメータ表示エリア３６内の各欄の表示内容を更新する。
【００４０】
次に、ＣＰＵ１０１はステップＳ１０５の演算により得られた到達日時Ｄｔｈと、予め設定した猶予時間とから、到達日時を起点として所定の猶予時間だけ遡った日時を検査日時Ｄａｔｅ＊とする。
検査日時Ｄａｔｅ＊は、以下の式（４）で求められる。
【００４１】
検査日時Ｄａｔｅ＊  ＝  到達日時Ｄｔｈ  −  猶予時間  ・・・・（４）
【００４２】
算出された検査日時Ｄａｔｅ＊は、図３のグラフエリア３１及び次回検査日推定パラメータ表示エリア３６へ出力（表示）される（ステップＳ１０６）。
また、ステップＳ１０６において次回検査日Ｄａｔｅ＊における成長速度、今回から次回の検査日までの腫瘍の倍加時間、腫瘍の体積等を算出し、次回検査日推定パラメータ表示エリア３６に表示するようにしてもよい。
【００４３】
なお、猶予時間については、記憶装置１０３に予め設定された値を用いてもよいし、最適化パラメータ設定エリア３４の猶予時間入力欄に数値入力された値を用いてもよいし、「猶予時間」のスライダーバーのスライド操作によって調整した値を用いてもよい。また、グラフ３３上の垂直二重点線で示す猶予時間ハンドル４２をマウス１０８のドラッグ操作によって直接移動し、変更してもよい。
これらのいずれかの操作によって猶予時間が変更された場合は、ＣＰＵ１０１は変更された猶予時間を用いて次回検査日Ｄａｔｅ＊をリアルタイムに再演算し、グラフ３３や次回検査日推定パラメータ表示エリア３６内の各欄の表示内容を更新する。
【００４４】
以上説明したように、第１の実施の形態の検査計画作成装置１００によれば、腫瘍データを時系列に取得し、腫瘍の倍加時間を算出し、更に腫瘍の成長速度を算出する。更に、算出した腫瘍の成長速度に基づいて今後の腫瘍の成長を補間処理により求め、所定の状態へ到達する到達日時を推定し、推定された到達日時から所定の猶予時間だけ遡った日を次回検査日時として算出し、出力する。
これにより、腫瘍に応じた適切な検査日を求めることができる。従って、過剰な検査による患者の負担を軽減でき、かつ手遅れとならない最適な検査日を求めることができる。
また、猶予時間を設け、腫瘍がある状態に達する到達日時より所定の猶予時間だけ遡った日を次回検査日とするため、生体組織において時に起こりうる予測を超えた腫瘍の急な変化に対して、より安全に検査日を設定できる。
【００４５】
なお、図３の例では、検査日算出用操作画面２００に成長速度の時系列変化を表すグラフ３３を表示させ、上述のように成長速度と時間との関係を表す補間関数（例えば、ｒ＝２０ｔ＋１０等）を求め、この補間関数に従って腫瘍がある状態（閾値）に到達する日時を算出したが、腫瘍の成長を表す補間関数はこの例のように「速度」と時間の関係で表すことに限定されない。例えば、「体積」と時間の関係で表す方が好ましい場合は、検査日算出用操作画面２００のグラフ表示選択ボタン３２の操作により、「体積」を選択し、腫瘍の体積と時間の関係を表すグラフをグラフエリア３１に表示させ、体積と時間との関係を表す補間関数（例えば、Ｖ（ｔ）＝ｐｔ＋ｑ等；ｐ、ｑは定数）を求め、この補間関数に従って腫瘍がある状態（体積の閾値）に到達する日時を算出してもよい。
また、腫瘍の成長を「加速度」と時間の関係で表すほうが好ましい場合は、検査日算出用操作画面２００のグラフ表示選択ボタン３２の操作により、「加速度」を選択し、腫瘍の成長の加速度と時間の関係を表すグラフをグラフエリア３１に表示させ、加速度と時間との関係を表す補間関数（例えば、ａ（ｔ）＝ｐｔ＋ｑ等；ｐ、ｑは定数）を求め、この補間関数に従って腫瘍がある状態（速度または加速度の閾値）に到達する日時を算出してもよい。腫瘍の成長を「加速度」と時間の関係で表し、到達時間を算出する例については、第２及び第３の実施の形態で説明する。
【００４６】
［第２の実施の形態］
次に、図４を参照して本発明の第２の実施の形態の検査計画作成装置１００について説明する。なお、第２の実施の形態の検査計画作成装置１００のハードウエア構成は第１の実施の形態の検査計画作成装置１００と同様であるため、同一の各部については同一の符号を付して以下の説明をする。
【００４７】
第２の実施の形態では、図３の検査日算出用操作画面２００のグラフ表示選択ボタン３２で「加速度」が選択され、最適化パラメータ設定エリア３４の補間関数のプルダウンメニューから補間関数の種類として「一次式」が選択されているものとする。
【００４８】
まず検査計画作成装置１００のＣＰＵ１０１は、第１の実施の形態の検査日算出処理と同様に、画像データベース１１１から観察対象となる患者の過去の検査情報から腫瘍データを時系列に取得し（ステップＳ２０１）、ステップＳ２０１で得られた時系列の腫瘍データに基づいて、時系列的に隣り合う新旧２つの腫瘍データを１組とした各組の腫瘍データから時系列に従った倍加時間ＤＴを算出する（ステップＳ２０２）。次にＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０２で得られた各組の倍加時間を腫瘍の成長速度へ変換する（ステップＳ２０３）。
【００４９】
次に、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０３で得られた成長速度を更に加速度に変換する（ステップＳ２０４）。
例えば、ステップＳ２０３で得られた時刻（ｔＡ，ｔＢ）、（ｔＢ，ｔＣ）、（ｔＣ，ｔＤ）の各組の腫瘍データの成長速度をそれぞれｒＡ，Ｂ，ｒＢ，Ｃ，ｒＣ，Ｄとすると、加速度は成長速度の各組（ｒＡ，Ｂ，ｒＢ，Ｃ）または（ｒＢ，Ｃ，ｒＣ，Ｄ）の傾きから算出できる。
【００５０】
ステップＳ２０４で得られた加速度の時系列データに基づいて、ＣＰＵ１０１は一次の補間関数を算出する（ステップＳ２０５）。一次の補間関数を用いることにより、腫瘍の成長速度が単調増加または単調減少している場合に、所定の状態（目的の成長速度）に達する日時を簡単に算出できる。
【００５１】
次に、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０５により得られた１次補間関数に従い、成長加速度が予め設定された閾値に到達する日時（到達日時Ｄｔｈ）を算出する（ステップＳ２０６）。閾値については、第１の実施の形態と同様に任意に設定できる。
【００５２】
ステップＳ２０６の演算により得られた到達日時Ｄｔｈと、予め設定されている猶予時間とから、到達日時Ｄｔｈを起点として所定の猶予時間だけ遡った日時を検査日時Ｄａｔｅ＊とする（ステップＳ２０７）。検査日時Ｄａｔｅ＊は上述の式（４）で表せる。なお、猶予時間も第１の実施の形態と同様に任意に設定できる。
【００５３】
算出された検査日時Ｄａｔｅ＊等は、図３のグラフエリア３１及び次回検査日推定パラメータ表示エリア３６へ出力（表示）される。
更に、ステップＳ２０７において、次回検査日Ｄａｔｅ＊における成長速度、今回から次回の検査日までの腫瘍の倍加時間、腫瘍の体積等を算出し、次回検査日推定パラメータ表示エリア３６に表示するようにしてもよい。
【００５４】
操作者により閾値ｒ＊や猶予時間が変更された場合は、ＣＰＵ１０１は変更された閾値ｒ＊や猶予時間に基づいて検査日時Ｄａｔｅ＊等をリアルタイムに再計算し、グラフ３３や次回検査日推定パラメータ表示エリア３６内の各欄の表示内容を更新する。
【００５５】
以上説明したように、第２の実施の形態の検査計画作成装置１００によれば、腫瘍の成長の加速度の時系列変化を示す一次関数を補間関数として、腫瘍が所定の状態に達する到達日時を算出し、到達日時から所定の猶予時間を遡った日時を検査日とする。このため、腫瘍の成長速度が単調増加または単調減少している場合に、腫瘍が所定の状態に達する日時を簡単に算出できる。また、腫瘍の成長の加速度を用いているため、成長速度に変化がある場合にその変化傾向を算出することが可能となる。
【００５６】
［第３の実施の形態］
次に、図５を参照して、本発明の第３の実施の形態の検査計画作成装置１００について説明する。なお、第３の実施の形態の検査計画作成装置１００のハードウエア構成は第１の実施の形態の検査計画作成装置１００と同様であるため、同一の各部については同一の符号を付して以下の説明をする。
【００５７】
第３の実施の形態では、図３の検査日算出用操作画面２００のグラフ表示選択ボタン３２で「加速度」が選択され、最適化パラメータ設定エリア３４の補間関数のプルダウンメニューから補間関数の種類として「高次多項式」が選択されているものとする。
【００５８】
まず検査計画作成装置１００のＣＰＵ１０１は、第１及び第２の実施の形態の検査日算出処理と同様に、画像データベース１１１から観察対象となる患者の過去の検査情報から腫瘍データを時系列に取得し（ステップＳ３０１）、ステップＳ３０１で得られた時系列の腫瘍データに基づいて、時系列的に隣り合う新旧２つの腫瘍データを１組とした各組の腫瘍データから時系列に従った倍加時間ＤＴを算出する（ステップＳ３０２）。次にＣＰＵ１０１は、ステップＳ３０２で得られた各組の倍加時間を腫瘍の成長速度へ変換する（ステップＳ３０３）。
【００５９】
次に、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３０３で得られた成長速度を更に加速度に変換する（ステップＳ３０４）。加速度の算出については、第２の実施の形態の検査日算出処理のステップＳ２０４（図４）と同様である。
【００６０】
ステップＳ３０４で得られた加速度の時系列データに基づいて、ＣＰＵ１０１は高次多項式の補間関数を算出する（ステップＳ３０５）。高次多項式を補間関数として用いることにより、腫瘍の成長速度が複雑な変化を伴う場合にも、所定の状態に達する到達日時を簡単に算出できる。
【００６１】
次に、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３０５により得られた高次多項式の補間関数に従い、成長加速度が予め設定された閾値に到達する日時（到達日時Ｄｔｈ）を算出する（ステップＳ３０６）。閾値については、第１の実施の形態と同様に任意に設定できる。
【００６２】
ステップＳ３０６の演算により得られた到達日時Ｄｔｈと、予め設定されている猶予時間とから、到達日時Ｄｔｈを起点として所定の猶予時間だけ遡った日時を検査日時Ｄａｔｅ＊とする（ステップＳ３０７）。検査日時Ｄａｔｅ＊は上述の式（４）で表せる。なお、猶予時間も第１の実施の形態と同様に任意に設定できる。
【００６３】
算出された検査日時は、図３のグラフエリア３１及び次回検査日推定パラメータ３６へ出力（表示）される。
更に、ステップＳ３０７において、次回検査日Ｄａｔｅ＊における成長速度、今回から次回の検査日までの腫瘍の倍加時間、腫瘍の体積等を算出し、次回検査日推定パラメータ表示エリア３６に表示するようにしてもよい。
【００６４】
操作者により閾値ｒ＊や猶予時間が変更された場合は、ＣＰＵ１０１は変更された閾値ｒ＊や猶予時間に基づいて検査日時Ｄａｔｅ＊等をリアルタイムに再計算し、グラフ３３や次回検査日推定パラメータ表示エリア３６内の各欄の表示内容を更新する。
【００６５】
以上説明したように、第３の実施の形態の検査計画作成装置１００によれば、腫瘍の成長の加速度の時系列変化を高次多項式で表し、これを補間関数として、腫瘍が所定の状態に達する到達日時を算出し、到達日時から所定の猶予時間を遡った日時を検査日とする。このため、腫瘍の成長速度が複雑に変化する場合にも、腫瘍が所定の限界状態に達する日時を算出できるようになる。
【００６６】
［第４の実施の形態］
次に、図６〜図８を参照して、本発明の第４の実施の形態の検査計画作成装置１００について説明する。なお、第４の実施の形態の検査計画作成装置１００のハードウエア構成は第１の実施の形態の検査計画作成装置１００と同様であるため、同一の各部については同一の符号を付して以下の説明をする。
【００６７】
第４の実施の形態の検査計画作成装置１００は、第１の実施の形態の検査計画作成装置１００の機能に加え、図６（Ｂ）に示すように、腫瘍の状態に応じて最適な閾値（腫瘍が所定の状態となる段階を表す値）を設定するための識別器（学習器）５を備える。識別器５は、ある腫瘍データを入力すると、その腫瘍データの状態を解析し、腫瘍データの状態に合致した閾値を求めるための演算を行う。また、識別器５は、図６（Ａ）に示すように学習器としても機能し、複数の学習用の腫瘍データを用い、腫瘍の状態と最適な閾値との関係を学習することができる。
【００６８】
図７に示すように、まず、検査計画作成装置１００のＣＰＵ１０１は、識別器５の学習処理を行う。
学習処理において、検査計画作成装置１００のＣＰＵ１０１は、画像データベース１１１及び記憶装置１０３に蓄積された過去から現在までの様々な患者についての各種腫瘍データｍ１，ｍ２，・・・を学習用データとして収集し（ステップＳ４０１）、所定の分類手法に従って一群の学習用データを複数のグループ（状態Ａ，状態Ｂ、状態Ｃ、・・・）へ分類するための識別関数を算出する（ステップＳ４０２）。
【００６９】
収集すべき学習用データは、腫瘍の大きさの時系列データ（体積、面積、検査日等）と、その腫瘍に対して過去に設定した閾値（腫瘍が「所定の状態」となることを示す値）である。閾値は操作者により設定されたものである場合は、その閾値を学習用データとして収集し、ＣＰＵ１０１によって算出された検査日が妥当でなかった場合には設定すべきであった閾値を学習用データとして収集する。識別器５は、これらの学習用データを用いて腫瘍ｍ１，ｍ２，・・・の状態を分類し、分類毎と相関の大きい閾値を対応付ける。このようにして学習処理が行われると、識別器５を用いて入力された腫瘍データ（対象となる腫瘍）の状態を分析して、最適な閾値を求めることができる。
【００７０】
なお、識別器５は、上述の学習用データに加え、医学的知見を用いて学習するようにしてもよい。識別器５は、一群のデータを多クラスに分類する多クラス識別器を用いてもよいし、２クラスの識別器を組み合わせ、多クラスに分類するようにしてもよい。また、分類の手法は、例えばサポートベクターマシーン、線形識別器等の教師あり分類器、クラスタリング、ニューラルネットワーク等の教師なし分類器、またはその他の識別器等を組み合わせてもよい。
【００７１】
ステップＳ４０２により学習が行われると、ステップＳ４０１で分類したグループが、ステップＳ４０２で得られた識別関数により正しく分類できることをクロスバリデーション等を用いて確認することが望ましい。
【００７２】
以上の学習処理が行われると、識別器５を用いて対象となる腫瘍について最適な閾値を自動設定することが可能となる。
図８に示すように、検査計画作成装置１００に対して画像データベース１１１から観察対象となる患者の腫瘍に関するデータ（腫瘍データ）が入力されると（ステップＳ４１１）、ＣＰＵ１０１はステップＳ４０２で算出した識別関数を用いて当該腫瘍データの状態を分析し、状態に応じた最適な閾値を算出し、この閾値を「所定の状態」を表す閾値として設定する。その後、ＣＰＵ１０１は、第１、第２、または第３の実施の形態のいずれかの手法を用いて検査日時Ｄａｔｅ＊を算出する（ステップＳ４１２）。
【００７３】
以上説明したように、第４の実施の形態の検査計画作成装置１００によれば、過去の様々な腫瘍データとその腫瘍データに適用した閾値の情報とを用いて、各腫瘍データの状態と閾値との相関関係を学習し、その学習結果に基づいて、入力された腫瘍データに設定すべき最適な閾値を設定することが可能となる。これにより、過去のデータに基づいて対象となる腫瘍に応じた最適な閾値を自動設定できるようになるため操作者は閾値の設定に迷うことなく簡単に次回検査日を求めることができる。
【００７４】
［第５の実施の形態］
次に、図９及び図１０を参照して、本発明の第５の実施の形態の検査計画作成装置１００について説明する。なお、第５の実施の形態の検査計画作成装置１００のハードウエア構成は第１の実施の形態の検査計画作成装置１００と同様であるため、同一の各部については同一の符号を付して以下の説明をする。
【００７５】
第５の実施の形態の検査計画作成装置１００では、図９に示すように同一患者に複数の腫瘍ｍ１，ｍ２，ｍ３，ｍ４が存在する場合の検査日算出処理について説明する。
【００７６】
図１０に示すように、まず、複数の腫瘍ｍ１，ｍ２，ｍ３，ｍ４についてのそれぞれ時系列の腫瘍データが入力されると（ステップＳ５０１）、ＣＰＵ１０１は腫瘍毎に第１から第４のいずれかの手法を用いて検査日時Ｄａｔｅ＊を算出する。図１０のフローチャートでは、一例として第４の実施の形態と同様に、識別器５を用いて各腫瘍データに最適な閾値を設定し、各腫瘍についてそれぞれ検査日時Ｄａｔｅ＊を算出している（ステップＳ５０２、ステップＳ５０３）。
検査計画作成装置１００のＣＰＵ１０１は、算出した検査日時Ｄａｔｅ＊のうち、最も早期に対応が求められる腫瘍を検出し、その腫瘍の検査日時を次回検査日時として出力する（ステップＳ５０４）。
【００７７】
図９に示す例では、腫瘍ｍ１、ｍ２、ｍ３、ｍ４について、それぞれ検査日時ｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ４が算出され、その順序が、ｔ３→ｔ４→ｔ１→ｔ２となっている。この場合は、腫瘍ｍ３について算出された検査日時ｔ３が最も早い検査日時であるため、腫瘍ｍ３について算出された検査日時ｔ３をこの患者の次回検査日時として出力する。
【００７８】
以上説明したように、第５の実施の形態の検査計画算出装置１００によれば、複数の腫瘍がある場合に、腫瘍毎に次回検査日を算出し、算出された次回検査日のうち、最も早期に対応が必要な腫瘍を決定し、その腫瘍の次回検査日を患者の次回検査日とする。従って、同一の複数の腫瘍がある場合でも、次回検査日を簡単に算出できる。
【００７９】
［第６の実施の形態］
次に、図１１及び図１２を参照して、本発明の第６の実施の形態の検査計画作成装置１００について説明する。なお、第６の実施の形態の検査計画作成装置１００において、第１の実施の形態の検査計画作成装置１００と同一の各部については同一の符号を付し、説明を省略する。
【００８０】
第６の実施の形態では、同一患者に複数の腫瘍が存在した場合に、腫瘍毎の重症度を反映した検査日算出処理を行う。
【００８１】
まず、複数の腫瘍についての腫瘍データが入力されると（ステップＳ６０１）、腫瘍毎に第１から第４のいずれかの手法を用いて検査日を算出する（ステップＳ６０２）。
次に、検査計画作成装置１００のＣＰＵ１０１は、腫瘍毎に重症度係数を算出する（ステップＳ６０３）。重症度係数は、腫瘍の悪性及び良性を反映した値を用いてもよいし、ステージを表す値としてもよいし、その他の重症度を表す値を用いてもよい。または検査日の延期可能な許容範囲を示す許容量を反映した値でもよい。
【００８２】
例えば、腫瘍の重症度係数を３段階（１，２，３）とし、３が最も重症と設定するものとする。また、ある患者に腫瘍ｍ１，ｍ２，ｍ３，ｍ４が存在しており、各腫瘍の重症度係数が、それぞれＷ（ｍ１）＝１，Ｗ（ｍ２）＝２，Ｗ（ｍ３）＝１，Ｗ（ｍ４）＝１の場合について考える。
各腫瘍ｍ１，ｍ２，ｍ３，ｍ４について第１から第４の実施の形態のいずれかの手法により算出された検査日時がそれぞれｔ１，ｔ２，ｔ３，ｔ４とする。また、規格化のための係数合計Ｗは、Ｗ＝Ｗ（ｍ１）＋Ｗ（ｍ２）＋Ｗ（ｍ３）＋Ｗ（ｍ４）＝５となる。
【００８３】
次に、ＣＰＵ１０１は、重症度係数及び検査日時から検査日時の重心を求める（ステップＳ６０４）。
上述の例では、検査日時の重心は、（０．２×ｔ１＋０．４×ｔ２＋０．２×ｔ３＋０．２×ｔ４）である。
【００８４】
ここで、ＣＰＵ１０１は、検査日時の重心とステップＳ６０２の演算の過程で得られる最も早い危険日（演算対象としている全腫瘍で最も早い到達日時Ｄｔｈ）とを比較する（ステップＳ６０５）。そして、以下の式（５）を満たせば（ステップＳ６０５；Ｙｅｓ）、検査日時の重心を第一回目の検査日とする（ステップＳ６０６）。
【００８５】
検査日時の重心＜最も早い危険日・・・・（５）
【００８６】
上述の式（５）を満たさない場合、すなわち検査日時の重心がステップＳ６０２の演算の過程で得られる最も早い危険日以降である場合は（ステップＳ６０５；Ｎｏ）、最も早い検査日時（図１１の例ではｔ３）を次回検査日時とする（ステップＳ６０７）。
【００８７】
次に、検査日時の重心とステップＳ６０２で得られた最も遅い検査日時（図１１の例ではｔ２）とを比較して（ステップＳ６０８）、それらの差分が所定の閾値以上なら（ステップＳ６０９；Ｙｅｓ）、最も遅い検査日時を第２回目の検査日と設定し（ステップＳ６１０）、合計２回の検査とする。差分が所定の閾値より小さければ（ステップＳ６０９；Ｎｏ）、腫瘍の成長速度に大きな偏りがないとみなされるため、２回目の検査は設定不要とする。
【００８８】
以上のようにして、ステップＳ６０２で求めた腫瘍毎の検査日時と、ステップＳ６０３で求めた腫瘍毎の重症度係数とから、最適な検査日時及び検査回数を算出する。
【００８９】
以上説明したように、第６の実施の形態では、同一患者に複数の腫瘍がある場合において、腫瘍の重症度に配慮して最適な検査日時や検査の回数を決定することができる。
なお、検査の回数は１回または２回に限定されず、３回以上としてもよい。例えば、検査日時の重心の日時以降の各検査日時について、検査日時の間隔が所定の閾値より大きい場合は、３回目、４回目、・・・の検査日時とするようにしてもよい。
【００９０】
以上、本発明に係る検査計画作成装置の好適な実施形態について説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【００９１】
１００・・・・検査計画作成装置
１０１・・・・ＣＰＵ
１０２・・・・主メモリ
１０３・・・・記憶装置
１０４・・・・通信Ｉ／Ｆ
１０５・・・・表示メモリ
１０６・・・・Ｉ／Ｆ
１０７・・・・表示装置
１０８・・・・マウス
１０９・・・・入力装置
１１０・・・・ネットワーク
１１１・・・・画像データベース
１１２・・・・医用画像撮影装置
２００・・・・検査日算出用操作画面
３１・・・・・グラフエリア
３２・・・・・グラフ表示選択ボタン
３３・・・・・腫瘍の成長の推移を時系列に示すグラフ
３４・・・・・最適化パラメータ設定エリア
３６・・・・・次回検査日推定パラメータ表示エリア
３７・・・・・結節番号表示入力欄
３８，３９・・送りボタン
４０・・・・・出力ボタン
４１・・・・・閾値ハンドル
４２・・・・・猶予時間ハンドル
４５・・・・・補間関数を表す線
【図１】
0005557687.tif 000003
【図２】
0005557687.tif 000004
【図３】
0005557687.tif 000005
【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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【図９】
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【図１０】
0005557687.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
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