(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の検査情報と、当該検査情報に基づく診療行為の難易度の情報とが関連付けられた症例データを記憶する症例データ記憶手段から、診療行為対象の検査情報と特徴が類似する検査情報を含む症例データである類似症例データを検索する類似症例検索手段と、
前記類似症例データにおける前記診療行為の難易度に基づいて、当該類似症例データの表示方法を決定する表示方法決定手段と、
前記表示方法決定手段で決定された表示方法に従って前記類似症例データを表示する表示手段と
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記診療行為の難易度は、前記被検体の検査情報に基づく診断難易度および治療時判断難易度のうちの少なくとも何れか一方を含むことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記治療時判断難易度は、治療方法の判断の難易度および治療タイミングの判断の難易度のうちの何れか一方もしくは両方であることを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記類似症例検索手段で検索された前記類似症例データにおける前記診療行為の難易度に基づいて、当該類似症例データの表示推奨度を算出する表示推奨度算出手段を更に有し、
前記表示方法決定手段は、前記表示推奨度を用いて前記類似症例データの表示方法を決定することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記表示推奨度算出手段は、前記類似症例データにおける前記診療行為の難易度に対して当該類似症例データの類似度に基づく重み付けを行った値を用いて、前記類似症例データの前記表示推奨度を算出することを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記表示推奨度算出手段は、前記類似症例データにおける前記診療行為の難易度を、診療行為を行う医師の熟練度および専門性のうちの少なくとも一方に応じて補正した値を用いて、前記類似症例データの前記表示推奨度を算出することを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記表示方法決定手段は、前記表示推奨度が第１の閾値よりも小さい場合には前記類似症例データを表示しない表示方法に決定し、また、前記表示推奨度が前記第１の閾値以上の場合には前記類似症例データを表示する表示方法に決定することを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記診療行為の難易度が、前記被検体の検査情報に基づく診断難易度であり、
前記表示方法決定手段は、前記表示推奨度が前記第１の閾値よりも大きい第２の閾値以上の場合には、疾患の分類毎に前記類似症例データを表示する表示方法に決定することを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記診療行為の難易度が、前記被検体の検査情報に基づく治療時判断難易度であり、
前記表示推奨度算出手段で算出される前記表示推奨度が、治療方法に係る表示推奨度と治療タイミングに係る表示推奨度とから構成されており、
前記表示方法決定手段は、前記治療方法に係る表示推奨度が、前記第１の閾値以上で且つ前記治療タイミングに係る表示推奨度よりも大きい場合には、前記治療方法の種類毎に前記類似症例データを表示する表示方法に決定することを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記診療行為の難易度が、前記被検体の検査情報に基づく治療時判断難易度であり、
前記表示推奨度算出手段で算出される前記表示推奨度が、治療方法に係る表示推奨度と治療タイミングに係る表示推奨度とから構成されており、
前記表示方法決定手段は、前記治療タイミングに係る表示推奨度が、前記第１の閾値以上で且つ前記治療方法に係る表示推奨度以上である場合には、前記類似症例データにおける治療経過の時系列情報を表示する表示方法に決定することを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記表示推奨度算出手段は、更に、前記診療行為対象の検査情報を解析して疾患判別難易度を算出するものであって、前記類似症例検索手段で検索された前記類似症例データにおける前記診療行為の難易度と前記疾患判別難易度とを用いて、当該類似症例データの表示推奨度を算出することを特徴とする請求項４乃至１０の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
被検体の検査情報と、当該検査情報に基づく診療行為の難易度の情報とが関連付けられた症例データを記憶する症例データ記憶手段から、診療行為対象の検査情報と特徴が類似する検査情報を含む症例データである類似症例データを検索する類似症例検索ステップと、
前記類似症例データにおける前記診療行為の難易度に基づいて、当該類似症例データの表示方法を決定する表示方法決定ステップと、
前記表示方法決定ステップで決定された表示方法に従って前記類似症例データを表示手段に表示する表示ステップと
を有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項１３】
被検体の検査情報と、当該検査情報に基づく診療行為の難易度の情報とが関連付けられた症例データを記憶する症例データ記憶手段から、診療行為対象の検査情報と特徴が類似する検査情報を含む症例データである類似症例データを検索する類似症例検索ステップと、
前記類似症例データにおける前記診療行為の難易度に基づいて、当該類似症例データの表示方法を決定する表示方法決定ステップと、
前記表示方法決定ステップで決定された表示方法に従って前記類似症例データを表示手段に表示する表示ステップと
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１４】
請求項１３に記載のプログラムを記憶したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検体の検査情報を含む症例データの処理を行う情報処理装置及び情報処理方法、当該情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、並びに、当該プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、医用画像（Ｘ線画像、ＣＴ画像或いはＭＲＩ画像など）を読影する医師の負担軽減を目的として、医用画像をデジタル化して画像解析することにより疾患部位等を自動的に検出して、コンピュータ支援診断を行う医用画像処理装置が開発されている。以下、コンピュータ支援診断を、ＣＡＤ（Computer-Aided Diagnosis）と称する。
【０００３】
このようなＣＡＤでは、自動的に異常陰影候補を疾患部位として検出する。この異常陰影の検出処理では、例えばＸ線画像等の放射線画像を表す画像データをコンピュータ処理することにより、癌等による異常な腫留陰影や高濃度の微小石灰化陰影等を検出する。そして、この検出結果を提示することにより、医師の読影に対する負荷を軽減し、また読影結果の精度を向上させることができる。
【０００４】
また、ＣＡＤ技術の中には、検出された異常陰影候補から、良悪性や疾患の種類を自動診断する技術も開発されている。これを実現する一手法として、下記の非特許文献１では、ベイジアンネットワークを用いて、マンモグラフィにおける乳癌の悪性度を推定する手法が紹介されている。ここで、ベイジアンネットワークは、不確実な事象間の定性的な依存関係をグラフによって表し、個々の事象間の定量的な関係を条件付確率表で表した確率モデルである。この確率モデルに対して、医用画像の解析データや患者の属性・検査結果などの臨床データといった、診断前に観測可能な事象を入力することで、乳癌の悪性度のような診断前に未観測である事象の確率分布を計算することができる。
【０００５】
ところで、医師が医用画像を読影して診断や治療等の診療行為を行う際に、読影中の医用画像に写った患部が見慣れない画像特徴を持つ場合や類似した画像特徴を持つ疾患が複数存在する場合などでは、診断名の判断や治療に関する判断に迷うことがある。このような場合、医師は、他のベテラン医師に相談するか、または、医学書等の文献を調べて疑わしい疾患名に関する画像特徴の解説文を読むことがある。あるいは、医師は、写真付きの医学文献を調べて、読影中の医用画像に写った患部と類似した写真を見つけ、その写真に示された疾患名等を見ることで、診療行為の参考にしようとすることがある。
【０００６】
しかしながら、常に相談できる他の医師がいるとは限らず、また、文献を調べたからといって必ず読影中の医用画像に写った患部と類似した写真或いは画像特徴の解説文が見つかるとは限らない。そのため、医師が医用画像を読影して診断や治療等の診療行為を行う際に、診療行為上の迷いが解決されないことがあった。
【０００７】
こうした問題を電子的な手段で解決するため、近年、類似症例を検索する類似症例検索装置が提案されている。この類似症例検索装置の基本的な考え方は、過去に蓄積した症例データの中から何らかの基準に基づき複数の症例データを検索して医師に表示することにより、診療行為の支援をしようとするものである。
【０００８】
一般的な類似画像検索方法として、読影中の医用画像と画像特徴量が似ている類似医用画像の画像データを過去に蓄積した画像データベースから検索する方法が知られている。また、診療行為の際に、対象となる医用画像と同一画面上に類似症例が提示されると、一度に診療の参考情報を把握できるので診療行為の支援に効果的である。しかしながら、診療行為の際に、同一画面に表示できる情報量は限られているので、効率の良い情報提示を行う必要がある。これに対して、下記の特許文献１には、診断対象の患者が初診の場合に類似症例を多く提示し、診断対象の患者が初診以外の場合に当該患者の過去画像を提示する分、類似症例を少なく提示するという方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００８−１０２６６５号公報
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】Burnside ES, Rubin DL, Fine JP, Shachter RD, Sisney GA, Leung WK, "Bayesian network to predict breast cancer risk of mammographic microcalcifications and reduce number of benign biopsy results: initial experience", Radiology. 2006 Sep;240(3):666-73.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、特許文献１に記載の技術は、初診かどうかを判断して類似症例の提示数を変えているのみであるので、必ずしも類似症例提示の必要性に応じて表示方法を変えているわけではない。特許文献１に記載の技術では、例えば、診療が容易な症例の場合には、類似症例提示の必要性が低いにも関わらず初診と判断されると、類似症例が多く提示されることになる。逆に、特許文献１に記載の技術では、例えば、診療が難しい症例の場合には、類似症例提示の必要性が高いにも関わらず初診以外と判断されると、少ない類似症例しか提示されないことになる。
【００１２】
本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、診療行為に際して、類似症例の提示の必要性に応じて当該類似症例の表示方法を変更できる仕組みを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の情報処理装置は、被検体の検査情報と、当該検査情報に基づく診療行為の難易度の情報とが関連付けられた症例データを記憶する症例データ記憶手段から、診療行為対象の検査情報と特徴が類似する検査情報を含む症例データである類似症例データを検索する類似症例検索手段と、前記類似症例データにおける前記診療行為の難易度に基づいて、当該類似症例データの表示方法を決定する表示方法決定手段と、前記表示方法決定手段で決定された表示方法に従って前記類似症例データを表示する表示手段とを有する。
また、本発明は、上述した情報処理装置による情報処理方法、及び、当該情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、並びに、当該プログラムを記憶するコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を含む。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、診療行為に際して、類似症例の提示の必要性に応じて当該類似症例の表示方法を変更することができる。このため、医師による診療行為の効率を向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る情報処理システムの概略構成の一例を示す模式図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る情報処理装置による情報処理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図３】本発明の第１の実施形態を示し、図１に示す症例データベースに格納されている症例データの内容の一例を示す模式図である。
【図４】本発明の第１の実施形態を示し、初診フラグＦがＴｒｕｅ（即ち初診）の場合で且つ表示推奨度ＰがＰ＜Ｔのときの表示方法Ｍ1の一例を示す模式図である。
【図５】本発明の第１の実施形態を示し、初診フラグＦがＴｒｕｅ（即ち初診）の場合で且つ表示推奨度ＰがＰ≧Ｔのときの表示方法Ｍ2の一例を示す模式図である。
【図６】本発明の第１の実施形態を示し、初診フラグＦがＦａｌｓｅ（即ち初診以外）の場合で且つ表示推奨度ＰがＰ＜Ｔのときの表示方法Ｍ3の一例を示す模式図である。
【図７】本発明の第１の実施形態を示し、初診フラグＦがＦａｌｓｅ（即ち初診以外）の場合で且つ表示推奨度ＰがＰ≧Ｔのときの表示方法Ｍ4の一例を示す模式図である。
【図８】本発明の第１の実施形態を示し、初診フラグＦがＴｒｕｅ（即ち初診）の場合で且つ表示推奨度ＰがＰ≧Ｔ'のときの表示方法Ｍ5の一例を示す模式図である。
【図９】図２のステップＳ１０４で実行される類似症例の表示推奨度算出処理における詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図９のステップＳ９０７における表示推奨度の補正係数を算出する際に用いる、医師の熟練度ｘと補正係数ｕとの関係の一例を示す補正関数ｕ＝ｆ（ｘ）の模式図である。
【図１１】図９のステップＳ９０７における表示推奨度の補正係数を算出する際に用いる、診断対象画像の属性と医師の専門性との相違度ｙと補正係数ｖとの関係の一例を示す補正関数ｖ＝ｇ（ｙ）の模式図である。
【図１２】本発明の第２の実施形態に係る情報処理システムの概略構成の一例を示す模式図である。
【図１３】本発明の第２の実施形態に係る情報処理装置による情報処理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１４】図１３のステップＳ２０３で実行される類似症例の表示推奨度算出処理における詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１５】本発明の第３の実施形態に係る情報処理装置による情報処理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１６】本発明の第３の実施形態を示し、図１に示す症例データベースに格納されている症例データの内容の一例を示す模式図である。
【図１７】本発明の第３の実施形態を示し、初診フラグＦがＦａｌｓｅ（即ち初診以外）の場合で、且つ、表示推奨度ＰのパラメータαPがαP≧Ｔ且つαP＞βPのときの表示方法Ｍ8の一例を示す模式図である。
【図１８】本発明の第３の実施形態を示し、初診フラグＦがＦａｌｓｅ（即ち初診以外）の場合で、且つ、表示推奨度ＰのパラメータβPがβP≧Ｔ且つβP≧αPのときの表示方法Ｍ9の一例を示す模式図である。
【図１９】本発明の第４の実施形態に係る情報処理システムのハードウェア構成の一例を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下に、図面を参照しながら、本発明を実施するための形態（実施形態）について説明する。
【００１７】
（第１の実施形態）
まず、本発明の第１の実施形態について説明する。
【００１８】
本実施形態に係る情報処理システムは、被検体（患者）の医用画像を含む検査情報と、当該検査情報に基づく診療行為（本実施形態では診断行為）の難しさを表す情報とが関連付けられた症例データを記憶する症例データベースが与えられていることを前提とする。ここで、本実施形態で用いる診断行為の難しさを「診断難易度」と定義する。
【００１９】
その上で、本実施形態では、診断用画面を表示する前に、症例データベースから類似症例の検索を行い、検索された類似症例に付随する「診断難易度」に基づいて類似症例の提示を推奨する度合いを判断し、この値に応じて類似症例の表示方法を決定する。これは、診断対象の医用画像に類似する医用画像に係る症例の「診断難易度」は、診断対象の医用画像の「診断難易度」に相当し、この値に応じて類似症例を提示する必要性が変わるという考え方に基づくものである。これにより、診断行為において、診断の難しさに起因する類似症例提示の必要性に応じた、適切な医師への情報提示を実現することができる。ここで、類似症例提示を推奨する度合いを「表示推奨度」と定義する。
【００２０】
図１は、本発明の第１の実施形態に係る情報処理システム１０−１の概略構成の一例を示す模式図である。
情報処理システム１０−１は、図１に示すように、情報処理装置１００−１、症例データベース２１０、医用画像データベース２２０及び医学情報データベース２３０を有して構成されている。
【００２１】
ここで、情報処理装置１００−１は、被検体（患者）の検査情報を含む症例データの処理を行うものである。
症例データベース２１０は、被検体の検査情報と、当該検査情報に基づく診療行為の難易度の情報とが関連付けられた症例データを記憶する症例データ記憶手段である。即ち、症例データベース２１０は、診断済みや治療済み等の診療行為が既に行われた症例の症例データを格納するものである。
医用画像データベース２２０は、医用画像撮影装置（不図示）により撮影された医用画像に関連する画像情報を記憶する医用画像記憶手段であり、既存のＰＡＣＳなどを用いることができる。医用画像の種類としては、例えば、単純Ｘ線画像（レントゲン画像）、Ｘ線ＣＴ画像、ＭＲＩ画像、ＰＥＴ画像、ＳＰＥＣＴ画像、超音波画像などがある。また、この医用画像データベース２２０に記憶される医用画像の画像情報には、医用画像そのものだけではなく、医用画像の付帯情報も格納されている。例えば、医用画像が胸部Ｘ線ＣＴ画像である場合、付帯情報として、撮影日時、撮影モダリティ（Ｘ線ＣＴ）、撮影部位（胸部）、撮影条件などの撮影情報も格納することができる。
医学情報データベース２３０は、医学情報が記憶された医学情報記憶手段であり、この医学情報としては、例えば、疾患に関する基礎情報、医学情報誌や学会論文誌等の内容の情報が挙げられる。この医学情報データベース２３０は、インターネット検索で利用することができるＷｅｂ上の情報をデータベースとして用いても良い。
【００２２】
情報処理装置１００−１は、医用画像取得部１０１、特徴量抽出部１０２、過去画像取得部１０３、類似症例検索部１０４、表示推奨度算出部１０５、医学参考情報検索部１０６、記憶部１０７、表示方法決定部１０８及び表示部１０９を有して構成されている。
【００２３】
医用画像取得部１０１は、診断や治療等の診療行為の対象となる被検体の医用画像に関連する画像情報を、医用画像データベース２２０から取得する処理を行う。ここで、診療行為の対象となる被検体の医用画像を「診療対象画像」と呼ぶことにする。また、本実施形態は、診療行為として、診断行為を適用した形態であり、診断行為の対象となる被検体の医用画像を「診断対象画像」と呼ぶことにする。
【００２４】
特徴量抽出部１０２は、医用画像取得部１０１が取得した診療対象画像（本実施形態では診断対象画像）から、画像特徴量を抽出する処理を行う。
【００２５】
過去画像取得部１０３は、診療対象画像（本実施形態では診断対象画像）における患者の過去画像に関連する画像情報を医用画像データベース２２０から取得する処理を行う。
【００２６】
類似症例検索部１０４は、症例データベース２１０から、診療行為対象の検査情報と特徴が類似する検査情報を含む症例データである類似症例データを検索する処理を行う。
【００２７】
表示推奨度算出部１０５は、類似症例検索部１０４で検索された類似症例データにおける診療行為の難易度（本実施形態では診断難易度）に基づいて、当該類似症例データの表示推奨度を算出する処理を行う。
【００２８】
医学参考情報検索部１０６は、医学情報データベース２３０から疾患等の医学参考情報を検索する処理を行う。
記憶部１０７は、医用画像取得部１０１、特徴量抽出部１０２、過去画像取得部１０３、類似症例検索部１０４、表示推奨度算出部１０５及び医学参考情報検索部１０６において取得された各種の情報を記憶する。
【００２９】
表示方法決定部１０８は、類似症例検索部１０４で検索された類似症例データにおける診療行為の難易度（本実施形態では診断難易度）に基づいて、当該類似症例データの表示方法を決定する処理を行う。より具体的に、表示方法決定部１０８は、表示推奨度算出部１０５において診療行為の難易度（本実施形態では診断難易度）に基づいて算出された表示推奨度を用いて、類似症例データの表示方法を決定する処理を行う。
【００３０】
表示部１０９は、表示方法決定部１０８で決定された表示方法に従って類似症例データ等を表示する処理を行う。
【００３１】
次に、図２のフローチャートを用いて、第１の実施形態に係る情報処理装置１００−１の各構成部の動作について説明する。
図２は、本発明の第１の実施形態に係る情報処理装置１００−１による情報処理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００３２】
＜ステップＳ１０１＞
まず、図２のステップＳ１０１において、医用画像取得部１０１は、医師によって指定された画像診断の対象となる医用画像（診断対象画像）に関連する画像情報を医用画像データベース２２０から取得する。
【００３３】
そして、医用画像取得部１０１は、取得した診断対象画像の画像情報を、特徴量抽出部１０２及び記憶部１０７に送信する。
【００３４】
＜ステップＳ１０２＞
続いて、ステップＳ１０２において、特徴量抽出部１０２は、まず、医用画像取得部１０１から診断対象画像の画像情報を取得する。そして、特徴量抽出部１０２は、医用画像取得部１０１から取得した画像情報に含まれる医用画像（診断対象画像）から画像特徴量を抽出する。
【００３５】
具体的に、特徴量抽出部１０２は、画像特徴量を抽出する際に、取得した診断対象画像が胸部Ｘ線ＣＴ画像の場合、まず、この胸部Ｘ線ＣＴ画像を画像解析して患部の検出を行った後、患部を囲む領域を設定する。この領域を「関心領域」と定義する。そして、特徴量抽出部１０２は、設定した「関心領域」から患部の画像特徴量を抽出する。例えば患部が孤立性結節影の場合、例えば、患部のサイズ（長径／短径／平均径等の直径、面積など）、患部の形状特徴（長型と短径との比、輪郭線の長さと平均径との比、輪郭線のフラクタル次元など）、患部の平均濃度値、患部の濃度分布パターン等を抽出する。なお、この他にも、様々な画像特徴量を抽出することが可能である。
【００３６】
そして、特徴量抽出部１０２は、診断対象画像から抽出した画像特徴量を、記憶部１０７に送信する。
【００３７】
＜ステップＳ１０３＞
続いて、ステップＳ１０３において、類似症例検索部１０４は、まず、ステップＳ１０２において記憶部１０７に記憶された診断対象画像の画像特徴量を取得する。次いで、類似症例検索部１０４は、取得した診断対象画像の画像特徴量に類似する画像特徴量を有する症例データを、症例データベース２１０から抽出する類似症例検索処理を行う（類似症例検索ステップ）。
【００３８】
図３は、本発明の第１の実施形態を示し、図１に示す症例データベース２１０に格納されている症例データの内容の一例を示す模式図である。
図３に示すように、本実施形態の症例データベース２１０に格納されている症例データには、識別情報３１０、臨床情報３２０、画像情報３３０、診断情報３４０及び診断難易度情報３５０の各情報が含まれている。具体的に、本実施形態の症例データは、例えば、識別情報３１０、臨床情報３２０、画像情報３３０及び診断情報３４０からなる被検体の検査情報と、診療行為の難易度を表す診断難易度情報３５０とが関連付けられて記憶されている。
【００３９】
具体的に、識別情報３１０としては、診断対象の医用画像に対応する症例ＩＤ（画像データＩＤ）の情報が設定される。
また、臨床情報３２０としては、診断対象である患者（被検体）のＩＤ、氏名、年齢及び性別などの情報が設定される。
また、画像情報３３０としては、医用画像の画像データ、撮影情報、及び、当該医用画像から抽出された画像特徴量の情報が設定される。ここで、撮影情報としては、撮影日時、撮影モダリティ、撮影部位、撮影条件などの情報が設定される。
また、診断情報３４０としては、画像所見及び確定診断名の各情報が設定される。
また、診断難易度情報３５０としては、当該医用画像に対する診断行為の難易度を示す診断難易度（１〜１０）が設定される。ここで、図３に示す例では、診断難易度として１〜１０の値を用いたが、これに限らず、例えば０．０〜１．０など、診断難易度を表す数値であればどのように設定してもよい。
【００４０】
次に、類似症例検索について説明する。
例えば、診断対象画像から肺結節影の画像特徴量が得られている場合、まず、例えば類似症例検索部１０４は、上述の画像特徴量を要素とする特徴量ベクトルを作成する。また、図３に示すように、症例データベース２１０内にも各症例データの画像特徴量が含まれているため、例えば類似症例検索部１０４は、各症例データに対応する特徴ベクトルも作成する。そして、類似症例検索部１０４は、作成した特徴量ベクトルの各要素を軸に持つ特徴空間において、診断対象画像に類似度が高い症例データを検索結果として取得する。
【００４１】
より具体的に、類似症例検索部１０４は、診断対象画像の特徴量ベクトルＦt及び症例データベース２１０に格納されたｉ番目の症例データの特徴ベクトルＦiを、それぞれ、下記の（１）式及び（２）式で与える。
【００４２】
【数１】
0005383431.tif 000002
【００４３】
但し、（１）式及び（２）式において、ｍはベクトルの要素数とする。このとき、類似症例検索部１０４は、診断対象画像の特徴量ベクトルＦtに対する、ｉ番目の症例データの特徴ベクトルＦiのユークリッド距離に基づく類似度Ｓiを、下記の（３）式で与える。
【００４４】
【数２】
0005383431.tif 000003
【００４５】
そして、類似症例検索部１０４は、症例データベース２１０内の症例データの総数をＮとしたとき、１≦ｉ≦Ｎを満たす全てのｉに関して類似度Ｓiを算出し、類似度Ｓiの値が高い順に定数ｋ個分だけ症例データを取得し、これらを類似症例とする。本実施形態では、例えばｋ＝３とする。
【００４６】
そして、類似症例検索部１０４は、類似症例検索処理により取得したｋ個の類似症例データを、表示推奨度算出部１０５及び記憶部１０７に送信する。
【００４７】
＜ステップＳ１０４＞
続いて、ステップＳ１０４において、表示推奨度算出部１０５は、まず、類似症例検索部１０４から類似症例データを取得する。次いで、表示推奨度算出部１０５は、取得した類似症例データにおける診断難易度に基づいて、類似症例の表示推奨度Ｐを算出する。
【００４８】
そして、表示推奨度算出部１０５は、算出した表示推奨度Ｐを、医学参考情報検索部１０６及び記憶部１０７に送信する。
【００４９】
＜ステップＳ１０５＞
続いて、ステップＳ１０５において、過去画像取得部１０３は、診断対象画像における患者の過去画像に関連する画像情報を医用画像データベース２２０から取得する。この際、過去画像取得部１０３は、例えば医用画像取得部１０１に入力された診断対象画像の患者ＩＤを取得し、当該患者ＩＤをキーにして過去画像の画像情報を検索して取得する。これにより、同じ患者で過去に画像診断を複数回行っている場合には、その分の過去画像の画像情報を取得することができる。このとき、過去画像取得部１０３は、医用画像データベース２２０の検索により過去画像が取得できなかった場合には、初診であることを表すフラグ（「初診フラグ」と呼ぶことにする）Ｆを「Ｔｒｕｅ」に設定する。逆に、過去画像取得部１０３は、医用画像データベース２２０の検索により過去画像が取得できた場合には、初診フラグＦを「Ｆａｌｓｅ」に設定する。
【００５０】
そして、過去画像取得部１０３は、取得した過去画像の画像情報と初診フラグＦの値を記憶部１０７に送信する。
【００５１】
＜ステップＳ１０６＞
続いて、ステップＳ１０６において、医学参考情報検索部１０６は、まず、表示推奨度算出部１０５から表示推奨度Ｐ、記憶部１０７から初診フラグＦの値を取得する。そして、医学参考情報検索部１０６は、取得した表示推奨度Ｐの値が第１の閾値Ｔ未満（Ｐ＜Ｔ）であり、且つ、初診フラグＦがＴｒｕｅ（即ち、初診）であるか否かを判断する。
【００５２】
そして、ステップＳ１０６の判断の結果、表示推奨度Ｐの値が第１の閾値Ｔ未満であり、且つ、初診である場合には、ステップＳ１０７に進む。一方、ステップＳ１０６の判断の結果、表示推奨度Ｐの値が第１の閾値Ｔ未満でない場合或いは初診でない場合には、ステップＳ１０８に進む。
【００５３】
ここで、本実施形態では、例えば、第１の閾値Ｔ＝０．５とする。このステップＳ１０６の処理は、診断対象画像の表示推奨度Ｐが第１の閾値Ｔよりも小さく、且つ、今回の画像診断が初診である場合のみ、ステップＳ１０７の医学参考情報の検索処理を行うことを意味している。これは、診断対象画像の診断が第１の閾値Ｔに基づく一定基準よりも容易である場合には類似症例を提示して参考にする必要性が低く、且つ、初診の場合には過去画像が存在しないので、その分だけ余裕の出た表示領域を有効活用するためである。また、診断が容易な場合でも、推測される疾患に関する医学的な参考情報（医学参考情報）を提示することにより、その疾患に関する最新の情報などの様々な知識を今後の参考にすることができ、医学参考情報を提示することに意義が生じる。
【００５４】
＜ステップＳ１０７＞
上述したように、ステップＳ１０６の判断の結果、表示推奨度Ｐの値が第１の閾値Ｔ未満であり、且つ、初診である場合には、ステップＳ１０７に進む。
ステップＳ１０７に進むと、医学参考情報検索部１０６は、記憶部１０７から診断対象画像の画像情報を取得し、医学情報データベース２３０から疾患の医学参考情報を検索する処理を行う。
【００５５】
例えば、特徴量抽出部１０２において診断対象画像から肺結節影の「関心領域」及び画像特徴量を抽出した場合、医学参考情報検索部１０６は、まず、抽出された情報が「肺結節影」の所見であるという情報を取得する。そして、医学参考情報検索部１０６は、この所見から予測される疾患（例えば、原発性肺癌、転移性肺腫瘍、良性腫瘍など）に関する医学参考情報を、医学情報データベース２３０に格納されている医学情報の中から検索する。ここで、医学情報データベース２３０は、上述したように、医学情報が格納されたデータベースである。この医学情報は、例えば、疾患に関する基礎情報（発症部位、発症原因、症状、診断方法、治療方法、診断・治療における注意事項など）、医学情報誌や学会論文誌等の内容の情報である。
【００５６】
そして、医学参考情報検索部１０６は、取得した医学参考情報を、記憶部１０７に送信する。
【００５７】
＜ステップＳ１０８＞
上述したように、ステップＳ１０６の判断の結果、表示推奨度Ｐの値が第１の閾値Ｔ未満でない場合或いは初診でない場合には、ステップＳ１０８に進む。また、ステップＳ１０７の処理が終了した場合にも、ステップＳ１０８に進む。
ステップＳ１０８に進むと、表示方法決定部１０８は、まず、記憶部１０７から、診断対象画像の画像情報、過去画像の画像情報、類似症例データ、医学参考情報、初診フラグＦの値及び表示推奨度Ｐの値を取得する。次いで、表示方法決定部１０８は、取得した初診フラグＦの値及び表示推奨度Ｐの値に基づいて、取得した診断対象画像の画像情報、過去画像の画像情報、類似症例データ及び医学参考情報の内容の表示方法Ｍ（Ｍは後述するＭ1からＭ6の何れか１つ）を決定する。このステップＳ１０８は、「表示方法決定ステップ」を構成する。
【００５８】
そして、表示方法決定部１０８は、決定した表示方法Ｍの情報と、記憶部１０７から取得した診断対象画像の画像情報、過去画像の画像情報、類似症例データ及び医学参考情報を、表示部１０９に送信する。
【００５９】
＜ステップＳ１０９＞
続いて、ステップＳ１０９において、表示部１０９は、まず、表示方法決定部１０８から、表示方法Ｍの値（後述するＭ1からＭ6の何れか１つ）、診断対象画像の画像情報、過去画像の画像情報、類似症例データ及び医学参考情報を取得する。そして、表示部１０９は、取得した表示方法Ｍに従って、モニタ（不図示）の診断用画面に、取得した診断対象画像の画像情報、過去画像の画像情報、類似症例データ及び医学参考情報等の診断用情報を表示する（表示ステップ）。これにより、医師は、モニタ（不図示）の診断用画面に表示された診断用情報を参照しながら、被検体である患者の診断を行う。
【００６０】
ステップＳ１０９の処理が終了すると、図２に示す第１の実施形態に係る情報処理方法の処理が終了する。
【００６１】
次に、図４〜図８を用いて、ステップＳ１０８で決定される表示方法Ｍについて説明する。
【００６２】
図４は、本発明の第１の実施形態を示し、初診フラグＦがＴｒｕｅ（即ち初診）の場合で、且つ、表示推奨度が第１の閾値未満（Ｐ＜Ｔ）のときの表示方法Ｍ1の一例を示す模式図である。
【００６３】
図４に示す診断用画面４００では、左側に診断対象画像表示領域４１０が配置され、右側に医学参考情報表示領域４２０が配置され、右上側に類似症例表示用ボタン４３０が配置されている。この診断用画面４００において類似症例を提示しないのは、ステップＳ１０６で述べたように、診断対象画像の診断が容易である場合には、類似症例を提示して参考にする必要性が低くなるためである。つまり、この図４に示す表示方法Ｍ1では、診断が容易な場合に不必要に類似症例を表示して医師に煩わしさを感じさせることを防ぐことができる。さらに、診断用画面４００において右側に医学参考情報を提示しているのは、ステップＳ１０６で述べたように、余裕の出た表示領域を有効活用するためである。また、この診断用画面４００では、類似症例表示用ボタン４３０を押すと、医学参考情報表示領域４２０の部分を類似症例と入れ替えて表示する、或いは、新たに類似症例表示用画面を表示することができる。これにより、医師が必要と感じたときのみ類似症例を表示することができる。
【００６４】
図５は、本発明の第１の実施形態を示し、初診フラグＦがＴｒｕｅ（即ち初診）の場合で、且つ、表示推奨度が第１の閾値以上（Ｐ≧Ｔ）のときの表示方法Ｍ2の一例を示す模式図である。
【００６５】
図５に示す診断用画面５００では、左側に診断対象画像表示領域５１０が配置され、右側に類似症例表示領域５２０が配置されている。ここで、図５に示す類似症例表示領域５２０には、症例数ｋ＝３の場合に、類似度の高い順に、症例［１］〜症例［３］がリスト表示されている。この図５に示す表示方法Ｍ2では、表示推奨度Ｐが一定値以上、つまり診断対象画像の診断が難しいため、類似症例を提示することで医師の診断行為の参考にすることができる。さらに、診断が難しい場合には、一般的な疾患の医学情報よりも具体的な類似症例の方がより診断に効果的である可能性があるため、図５に示す表示方法Ｍ2では、図４に示す医学参考情報表示領域４２０を類似症例表示領域５２０に置き換えて表示している。
【００６６】
図６は、本発明の第１の実施形態を示し、初診フラグＦがＦａｌｓｅ（即ち初診以外）の場合で、且つ、表示推奨度が第１の閾値未満（Ｐ＜Ｔ）のときの表示方法Ｍ3の一例を示す模式図である。
【００６７】
図６に示す診断用画面６００では、上段に診断対象画像表示領域６１０が配置され、下段に過去画像表示領域６２０が配置され、右上側に類似症例表示用ボタン６３０が配置されている。この図６に示す表示方法Ｍ3では、類似症例を表示しないことにより、図４の場合と同様に、不必要に類似症例を提示して医師に煩わしさを感じさせることを防ぐだけでなく、過去画像を表示する必要があるので、無駄に表示領域を占有することを防ぐことができる。また、この診断用画面６００では、類似症例表示用ボタン６３０を押すと、診断対象画像及び過去画像の表示数を減らして例えば右側に類似症例を表示する、或いは、新たに類似症例表示用画面を表示することができる。これにより、図４の場合と同様に、医師が必要と感じたときのみ類似症例を表示することができる。
【００６８】
図７は、本発明の第１の実施形態を示し、初診フラグＦがＦａｌｓｅ（即ち初診以外）の場合で、且つ、表示推奨度が第１の閾値以上（Ｐ≧Ｔ）のときの表示方法Ｍ4の一例を示す模式図である。
【００６９】
図７に示す診断用画面７００では、左側の領域の上段に診断対象画像表示領域７１０が配置され、左側の領域の下段に過去画像表示領域７２０が配置され、右側に類似症例表示領域７３０が配置されている。ここで、図７に示す類似症例表示領域７３０には、図５に示す例と同様に、症例数ｋ＝３の場合に、類似度の高い順に、症例［１］〜症例［３］がリスト表示されている。この図７に示す表示方法Ｍ4では、診断対象画像の診断が難しいため、類似症例を提示することで医師の診断の参考にすることができる。さらに、診断が難しい場合であっても過去画像の必要性が大きいため、過去画像と類似症例の両方を表示して提示している。
【００７０】
また、上述した例では、類似症例を表示する場合、図５に示す表示方法Ｍ2及び図７に示す表示方法Ｍ4のように、類似症例の医用画像を１列にリスト表示する例を示している。しかしながら、類似症例の表示方法は、これに限定されるものではない。例えば、疾患の分類毎に類似度の高い順に類似症例を表示する方法を適用することもできる。このとき、表示方法Ｍ2及びＭ4をこの疾患の分類毎に表示する表示方法に変更したものを、それぞれ、表示方法Ｍ5及びＭ6とする。但し、この場合、表示方法Ｍ2及びＭ4よりも類似症例表示領域が大きくなり、その分、診断対象画像表示領域や過去画像表示領域が小さくなるため、表示推奨度Ｐが特に高い場合の表示例とする。具体的に、本実施形態では、第１の閾値Ｔよりも大きい第２の閾値Ｔ'（Ｔ'＞Ｔ）を用いて、表示推奨度が第２の閾値以上（Ｐ≧Ｔ'）を満たす場合に、これらの表示方法Ｍ5及びＭ6を適用するものとする。ここでは、例えば、第２の閾値Ｔ'＝０．８を用いる。
【００７１】
図８は、本発明の第１の実施形態を示し、初診フラグＦがＴｒｕｅ（即ち初診）の場合で、且つ、表示推奨度が第２の閾値以上（Ｐ≧Ｔ'）のときの表示方法Ｍ5の一例を示す模式図である。
【００７２】
図８に示す診断用画面８００では、左側に診断対象画像表示領域８１０が配置され、右側に類似症例表示領域８２０が配置されている。但し、図８に示す類似症例表示領域８２０には、症例数ｋ＝９の場合に、疾患の分類毎に、類似度の高い順に、症例［１］〜症例［９］が表示されている。
【００７３】
また、表示方法Ｍ6に関しても、類似症例の表示方法は同様であるのでその説明は省略する。このように、疾患の分類毎に類似症例を表示することで、その疾患に属する類似症例の集合ごと比較でき、診断対象画像の疾患を判断する上で有益な情報を医師に提示することができる。
【００７４】
次に、図２のステップＳ１０４で実行される類似症例の表示推奨度算出処理の詳細について説明する。
図９は、図２のステップＳ１０４で実行される類似症例の表示推奨度算出処理における詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００７５】
＜ステップＳ９０１＞
図２のステップＳ１０４の処理が開始されると、まず、図９のステップＳ９０１において、表示推奨度算出部１０５は、類似症例の数をｋと設定し、現在の処理対象の類似症例をｉとした場合にｉ＝１を設定する。このとき、例えば、処理対象の類似症例は、類似度の高い順に並んでいるものとする。
【００７６】
＜ステップＳ９０２＞
続いて、ステップＳ９０２において、表示推奨度算出部１０５は、類似症例検索部１０４から取得した類似症例データの中から、類似症例ｉに係る症例データにおける診断難易度の値を取得する。このとき、取得した類似症例ｉの診断難易度をＤiとする。
【００７７】
＜ステップＳ９０３＞
続いて、ステップＳ９０３において、表示推奨度算出部１０５は、類似症例ｉにおける診断難易度Ｄiに対して、診断対象画像に対する類似症例ｉの参考度を加味した参考難易度Ｒiを算出する。この参考難易度Ｒiを求めることで、類似症例がどの程度参考になるかに応じて、類似症例の表示推奨度Ｐを算出する際の類似症例の重みを変更することができる。このとき、参考難易度Ｒiは、診断難易度Ｄiに対して、診断対象画像に対する類似症例ｉの参考度を重み付けした値とする。ここで、診断対象画像に対して類似症例ｉの医用画像が類似するほど、類似症例ｉは、診断対象画像に対して参考になると考えられる。そこで、診断対象画像に対する類似症例ｉの参考度を次のように定義する。
（診断対象画像に対する類似症例ｉの参考度）
＝（診断対象画像に対する類似症例ｉの類似度）
【００７８】
したがって、診断対象画像に対する類似症例ｉの類似度をＳiとしたとき、参考難易度Ｒiは、下記の（４）式で与えられる。
【００７９】
【数３】
0005383431.tif 000004
【００８０】
＜ステップＳ９０４＞
続いて、ステップＳ９０４において、表示推奨度算出部１０５は、現在の処理対象の類似症例を示す変数ｉをｉ＝ｉ＋１とする。これにより、現在の処理対象の類似症例ｉが変更されて設定される。
【００８１】
＜ステップＳ９０５＞
続いて、ステップＳ９０５において、表示推奨度算出部１０５は、現在の処理対象の類似症例ｉの値と類似症例の数ｋの値とを比較し、ｉ≦ｋであるか否かを判断する。
この判断の結果、ｉ≦ｋである場合には、ステップＳ９０２に戻り、ステップＳ９０２以降の処理を再度行う。一方、ステップＳ９０５の判断の結果、ｉ≦ｋでない場合（即ちｉ＞ｋである場合）には、ステップＳ９０６に進む。
【００８２】
＜ステップＳ９０６＞
ステップＳ９０６に進むと、表示推奨度算出部１０５は、ステップＳ９０５までの処理で算出した類似症例ｉごとの参考難易度Ｒiに基づいて、類似症例の一般表示推奨度Ｐstを算出する。ここで、「一般表示推奨度」とは、診断を行う医師に依存しない、診断対象画像に対して類似症例提示を推奨する度合いを表すものである。このステップＳ９０６の処理は、診断対象画像に類似する類似症例の「診断難易度」の参考値が、診断対象画像に対する一般的な診断の難しさに相当し、それを類似症例の「一般表示推奨度」として適用することを意味する。
【００８３】
具体的な一般表示推奨度Ｐstの算出方法としては、例えば、類似症例の中で最も参考難易度の値が大きい類似症例の参考難易度を、類似症例の一般表示推奨度Ｐstとして適用する。つまり、一般表示推奨度Ｐstは、下記の（５）式で与えることができる。
【００８４】
【数４】
0005383431.tif 000005
【００８５】
これは、類似症例の中で、１つでも参考難易度が高い類似症例があれば、医師に対して類似症例として提示する必要性が高まる、つまり一般表示推奨度を高くする必要があると考えられるためである。但し、一般表示推奨度Ｐstの算出方法は、上述した方法に限られるものではない。例えば、類似症例全体の参考難易度を考慮して、例えばＲiの値の平均値を一般表示推奨度Ｐstとすることもできる。このときの一般表示推奨度Ｐstは、下記の（６）式で与えることができる。
【００８６】
【数５】
0005383431.tif 000006
【００８７】
＜ステップＳ９０７＞
続いて、ステップＳ９０７において、表示推奨度算出部１０５は、診断行為を行う医師の熟練度や専門性に応じた表示推奨度の補正係数を算出する。これは、医師の熟練度や専門性に応じて同じ症例でも難しさの評価が変わり、それに伴って類似症例を医師に提示する必要性も変化するためである。
【００８８】
まず、ステップＳ９０７では、表示推奨度算出部１０５は、診断を行う医師の熟練度や専門性の情報を取得する。具体的には、診断を行う医師の画像診断の熟練度に関する情報（例えば、過去の診断難易度毎の診断回数）と、専門性に関する情報（例えば、従事する診療科／専門モダリティ／専門部位）の情報を取得する。ここで、過去の診断難易度毎の診断回数とは、症例に付随する診断難易度毎に、その医師が過去にどの位の症例数の診断を行ったかを表す値である。この過去の診断難易度毎の診断回数は、例えば、症例データベース２１０内に格納されている症例データから、その医師が画像診断した症例のみを抽出し、その症例に付随する診断難易度毎に出現頻度をカウントすることで算出することができる。また、例えば、これらの取得する情報を、予め医師ごとに情報処理装置１００−１のユーザ情報として当該情報処理装置に内蔵された磁気ディスク等に記憶させ、医師が当該情報処理装置にログインする際に当該情報をロードすることで取得することもできる。
【００８９】
次に、取得した医師の熟練度と専門性に関する情報に基づいて、表示推奨度の補正係数を算出する例について説明する。
【００９０】
図１０は、図９のステップＳ９０７における表示推奨度の補正係数を算出する際に用いる、医師の熟練度ｘと補正係数ｕとの関係の一例を示す補正関数ｕ＝ｆ（ｘ）の模式図で
ある。
【００９１】
熟練度ｘは、例えば次の方法で算出する。
診断難易度が１〜１０の１０段階で表現されるとき、医師の診断難易度毎の診断回数を、段階毎にｎ1〜ｎ10とする。このとき、合計の診断回数を診断難易度で重み付けを行った値（「重み付け診断回数」と呼ぶことにする）Ｎを、下記の（７）式で求める。
【００９２】
【数６】
0005383431.tif 000007
【００９３】
そして、重み付け診断回数の上限値をＮmaxとしたとき、熟練度ｘを、下記の（８）式
で求める。
【００９４】
【数７】
0005383431.tif 000008
【００９５】
ここでは、例えば、Ｎmax＝１００００とする。なお、熟練度ｘは、診断難易度毎の過
去の診断回数に基づくものに限定されるものではない。例えば、医師の画像診断の経験年数に基づいて熟練度ｘを算出してもよい。この場合は、（８）式におけるＮ及びＮmaxを
、それぞれ、医師の経験年数及び経験年数の上限値に置き換えることで算出できる。
【００９６】
このようにして求められる熟練度ｘの値が、例えば、平均値以下の場合（ここでは、ｘ
＝０．２とする）、この熟練度ｘの値を補正関数ｆに代入することにより、対応する補正
係数ｕの値を算出することができる（この場合、ｕ＝１．３）。これは、医師の画像診断の熟練度ｘが平均値よりも小さい場合には、同じ症例でも経験不足のために平均的な経験値を持つ医師よりも難しく感じる傾向があり、補正係数ｕが１．０よりも大きくなるのはそのような状況に対応するためである。
【００９７】
図１１は、図９のステップＳ９０７における表示推奨度の補正係数を算出する際に用いる、診断対象画像の属性と医師の専門性との相違度ｙと補正係数ｖとの関係の一例を示す補正関数ｖ＝ｇ（ｙ）の模式図である。
【００９８】
相違度ｙは、その医師の専門性の項目（従事する診療科／専門モダリティ／専門部位）が全て診断対象画像の属性と一致する場合には０とし、逆に、全て異なる場合には１．０とする。また、項目単位で診断対象画像の属性と医師の専門性とが異なる場合、項目ごとに相違度の加算値を与える（但し、加算値の合計は最大１．０とする）。
【００９９】
ここで、例えば、診断対象画像が胸部Ｘ線ＣＴ画像であるとする。
この場合、例えば、医師の従事する診療科が放射線科であるならば属する診療科が一致するため、加算値を０とする。また、例えば、医師の従事する診療科が内科や乳腺科など画像診断にある程度関わる診療科であるならば加算値を０．２とし、医師の従事する診療科がそれ以外の画像診断に関わらない診療科であるならば加算値を０．４とする。
そして、医師の専門モダリティがＸ線ＣＴ画像であるならばモダリティが一致するため、加算値を０とする。また、例えば、医師の専門モダリティがＸ線画像（マンモグラフィなど）やＭＲＩなど性質がＸ線ＣＴ画像と多少異なる画像であるならば加算値を０．１５とし、医師の専門モダリティがそれ以外（画像診断を行わない等）であるならば加算値を０．３とする。
さらに、医師の専門部位が胸部であるならば部位が一致するため、加算値を０とする。また、例えば、医師の専門部位が腹部や頭部、乳房などであるならば画像診断の着目点が異なるため、加算値を０．１５とし、医師の専門部位がそれ以外（画像診断を行わない等）であるならば加算値を０．３とする。
【０１００】
この例に従えば、診断対象画像が胸部Ｘ線ＣＴ画像である場合に、医師の従事する診療科が放射線科、専門モダリティがＭＲＩ、専門部位が頭部の場合には、加算値の合計は０．３、つまり相違度ｙ＝０．３となる。この相違度ｙの値を補正関数ｇに代入することにより、対応する補正係数ｖの値を算出することができる（この場合、ｖ＝１．２）。これは、診断対象画像の属性と医師の専門性との間に相違がある場合には、同じ症例でも知識不足のために専門性が完全に一致する医師よりも難しく感じる傾向があり、補正係数ｖが１．０よりも大きくなるのはそのような状況に対応するためである。
【０１０１】
なお、本実施形態では、補正関数ｆ及びｇは予め与えられているものとする。これらは、例えば、次の方法で与えることができる。
【０１０２】
まず、図１０及び図１１における横軸（熟練度ｘ及び相違度ｙ）を一定間隔で区切った
離散値を、それぞれ、熟練度ａj及び相違度ｂjとする。但し、横軸の一定間隔の分割数をｎとしたとき、１≦ｊ≦ｎである。このとき、同じ症例に対して、熟練度ｘ＝（平均値
）且つ相違度ｙ＝０の属性を持つ複数の医師が評価した診断難易度の平均値をＤbaseとし、診断難易度の基準値とする。
【０１０３】
また、熟練度ｘ＝ａj且つ相違度ｙ＝０の属性を持つ複数の医師が評価した診断難易度
の平均値をＤ１j、熟練度ｘ＝（平均値）且つ相違度ｙ＝ｂjの属性を持つ複数の医師が
評価した診断難易度の平均値をＤ２jとする。次いで、１≦ｊ≦ｎを満たす全てのｊの値に対して、Ｄ１j及びＤ２jを求める。そして、求めたＤ１j及びＤ２jの各々と、Ｄbaseとの比をとることにより、図１０及び図１１における縦軸の離散値（補正係数ｕj及びｖj）を算出する。この算出式は、それぞれ、下記の（９）式及び（１０）式で与えることができる。
【０１０４】
【数８】
0005383431.tif 000009
【０１０５】
そして、このようにして得られた（ｘj，ｕj）と（ｙj，ｖj）の座標点を、1≦ｊ≦ｎを満たす全てのｊの値に対してそれぞれグラフ上にプロットした後、これらの点の組合せに対して回帰分析を行うことにより、補正関数ｆ及びｇを求めることができる。ここでは、回帰分析の手法として最小二乗法を適用する。
【０１０６】
ここで、再び、図９の説明に戻る。
【０１０７】
＜ステップＳ９０８＞
ステップS９０７の処理が終了すると、ステップＳ９０８に進む。
ステップＳ９０８に進むと、表示推奨度算出部１０５は、ステップＳ９０６で算出した一般表示推奨度Ｐstを、ステップＳ９０７で算出した表示推奨度の補正係数ｕ及びｖを用いて補正して、類似症例の表示推奨度Ｐを算出する。これは、医師の属性に依存しない、類似症例の一般表示推奨度Ｐstを医師の属性に応じて補正した値が、その医師にとっての類似症例の表示推奨度Ｐとすることを意味する。このとき、一般表示推奨度Ｐstを算出する際のベースとなる、症例データベース２１０に格納されている症例データの診断難易度は、予め標準化されており、医師の熟練度や専門性に応じたバラつきはないものとする。
【０１０８】
具体的には、予め標準化された値である類似症例の一般表示推奨度Ｐstと、補正係数ｕ及びｖとの積をとることにより、診断行為を行う医師に対応した固有の類似症例の表示推奨度Ｐを算出する。つまり、表示推奨度Ｐは、下記の（１１）式で算出できる。
【０１０９】
【数９】
0005383431.tif 000010
【０１１０】
但し、（１１）式のＰは、１≦Ｐ≦１０の範囲の値であるものとし、（１１）式による表示推奨度Ｐの算出結果がこの範囲を上回る或いは下回る場合には、それぞれ、上限値或いは下限値に変更するものとする。
【０１１１】
以上のステップＳ９０１〜Ｓ９０８の処理を経ることにより、図２のステップＳ１０４で実行される類似症例の表示推奨度算出処理が行われる。
【０１１２】
以上、説明したように、第１の実施形態に係る情報処理装置１００−１では、類似症例の症例データにおける診断難易度に基づいて、類似症例の表示推奨度Ｐを算出し、この表示推奨度Ｐに応じて診断時の類似症例の表示方法を決定するようにしている。
かかる構成によれば、医師への類似症例の提示の必要性に応じた、適切な診断用情報の提示を行うことができる。
また、予め適切に与えられた類似症例の診断難易度に基づく当該類似症例の表示推奨度Ｐを算出することにより、信頼性の高い表示推奨度Ｐを設定することができる。
さらに、医師の熟練度や読影するモダリティへの習熟度などを考慮して表示推奨度Ｐを算出することにより、類似症例の提示の必要性に応じた表示が可能となり、診断効率の向上を図ることができる。
【０１１３】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。
【０１１４】
上述した第１の実施形態に係る情報処理装置１００−１では、類似症例における診断難易度に基づいて、当該類似症例の表示推奨度Ｐの算出を行うものであった。これに対して、第２の実施形態に係る情報処理装置１００−２では、類似症例における診断難易度と、診断対象画像を画像解析して得られる疾患判別難易度との両方に基づいて、類似症例の表示推奨度Ｐの算出を行う点で、第１の実施形態とは異なる。ここで、「疾患判別難易度」とは、診断対象画像の画像解析によって行われる疾患判別の難しさの度合いを表すものである。これにより、診断対象画像に対する類似症例の類似度が低い、つまり類似症例の参考度が低い場合でも、もう１つの指標である疾患判別難易度の重みを大きくすることにより、表示推奨度Ｐの信頼性低下を防止することができる。
【０１１５】
図１２は、本発明の第２の実施形態に係る情報処理システム１０−２の概略構成の一例を示す模式図である。この図１２において、図１に示す構成と同様の構成については同じ符号を付しており、以下の説明では、その詳細な説明を省略する。
【０１１６】
情報処理システム１０−２は、図１２に示すように、情報処理装置１００−２、症例データベース２１０、医用画像データベース２２０及び医学情報データベース２３０を有して構成されている。
【０１１７】
ここで、図１２に示す情報処理装置１００−２は、図１に示す情報処理装置１００−１の構成に対して疾患推定部１２０１が追加されている点が異なるものであり、その他の構成は、図１に示す情報処理装置１００−１の構成と同じである。
【０１１８】
この疾患推定部１２０１は、特徴量抽出部１０２で抽出された画像特徴量に基づいて、疾患の推定処理を行う。
【０１１９】
次に、図１３のフローチャートを用いて、第２の実施形態に係る情報処理装置１００−２の各構成部の動作について説明する。
図１３は、本発明の第２の実施形態に係る情報処理装置１００−２による情報処理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。この図１３において、図２に示す処理ステップと同様の処理ステップについては同じステップ番号を付しており、以下の説明では、その詳細な説明を省略する。
【０１２０】
図１３に示すフローチャートでは、まず、図２に示すステップＳ１０１と同様の処理（医用画像（診断対象画像）の取得処理）を行う。
【０１２１】
＜ステップＳ２０１＞
続いて、ステップＳ２０１において、特徴量抽出部１０２は、まず、医用画像取得部１０１から診断対象画像の画像情報を取得する。そして、特徴量抽出部１０２は、医用画像取得部１０１から取得した画像情報に含まれる医用画像（診断対象画像）から画像特徴量を抽出する。この具体的な処理内容は、図２に示すステップＳ１０２と同様であるため、説明を省略する。
【０１２２】
そして、特徴量抽出部１０２は、診断対象画像から抽出した画像特徴量を、記憶部１０７及び疾患推定部１２０１に送信する。
【０１２３】
＜ステップＳ２０２＞
続いて、ステップＳ２０２において、疾患推定部１２０１は、まず、特徴量抽出部１０２から診断対象画像の画像特徴量を取得する。そして、疾患推定部１２０１は、取得した画像特徴量に基づいて、処理結果が連続値で得られるような疾患の推定処理を行う。
【０１２４】
具体的に、例えば、非特許文献１に記載されているベイジアンネットワークの技術を適用することにより、疾患の推定値（予測値）を確率として算出することができる。例えば、診断対象画像が胸部Ｘ線ＣＴ画像であり、肺結節影の画像特徴量が抽出されている場合、疾患の推定値を、確率の高い順に、「原発性肺癌」：０．５、「転移性肺腫瘍」：０．４、「良性腫瘍」：０．１、のように算出することができる。
【０１２５】
そして、疾患推定部１２０１は、算出した疾患の推定値の情報を、記憶部１０７に送信する。
【０１２６】
続いて、図２に示すステップＳ１０３と同様の処理（類似症例検索処理）を行う。
【０１２７】
＜ステップＳ２０３＞
続いて、ステップＳ２０３において、表示推奨度算出部１０５は、まず、類似症例検索部１０４から類似症例データを取得し、また、記憶部１０７から疾患の推定値の情報を取得する。次いで、表示推奨度算出部１０５は、記憶部１０７から取得した疾患の推定値（予測値）から、診断対象画像の「疾患判別難易度」を算出する。その後、表示推奨度算出部１０５は、類似症例検索部１０４から取得した類似症例データにおける診断難易度と、算出した診断対象画像の疾患判別難易度との両方に基づいて、類似症例の表示推奨度Ｐを算出する。
【０１２８】
そして、表示推奨度算出部１０５は、算出した表示推奨度Ｐを、医学参考情報検索部１０６及び記憶部１０７に送信する。
【０１２９】
その後、図２に示すステップＳ１０５〜Ｓ１０９と同様の処理を経て、図１３に示す第２の実施形態に係る情報処理方法の処理が終了する。
【０１３０】
次に、図１３のステップＳ２０３で実行される類似症例の表示推奨度算出処理の詳細について説明する。
図１４は、図１３のステップＳ２０３で実行される類似症例の表示推奨度算出処理における詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。この図１４において、図９に示す処理ステップと同様の処理ステップについては同じステップ番号を付しており、以下の説明では、その詳細な説明を省略する。
【０１３１】
図１４に示すフローチャートでは、まず、図９に示すステップＳ９０１〜Ｓ９０６と同様の処理を行う。
【０１３２】
＜ステップＳ１４０１＞
続いて、ステップＳ１４０１において、表示推奨度算出部１０５は、まず、記憶部１０７から疾患の推定値（予測値）の情報を取得する。そして、表示推奨度算出部１０５は、記憶部１０７から取得した疾患の推定値の情報に基づいて、診断対象画像の「疾患判別難易度」を算出する。
【０１３３】
具体的に、本実施形態では、疾患の推定値（予測値）の確率が最も高い２つの疾患における確率の値の差に応じて、診断対象画像の疾患判別難易度Ｄxを算出する。これは、推定（予測）される疾患の確率に差がなければ、疾患の判別が難しいと考えられるためである。ここでは、疾患の推定値の確率が最も高い２つの疾患の確率を、それぞれ、ｐ及びｑ（０≦ｐ≦１、０≦ｑ≦１、ｐ≧ｑ）としたとき、診断対象画像の疾患判別難易度Ｄxを、下記の（１２）式から算出する。
【０１３４】
【数１０】
0005383431.tif 000011
【０１３５】
但し、（１２）式において、Ｄx＜１となる場合は、Ｄx＝１に変更するものとする。（１２）式を用いると、２つの疾患の確率がそれぞれ、ｐ＝０．５、ｑ＝０．４であるとき、Ｄx＝９となり、２つの疾患の確率の差が小さいときには疾患判別難易度Ｄxは高い値をとる。逆に、２つの疾患の確率がそれぞれ、ｐ＝０．９、ｑ＝０．１であるとき、Ｄx＝２となり、２つの疾患の確率の差が大きいときには疾患判別難易度Ｄxは小さい値をとる。
【０１３６】
＜ステップＳ１４０２＞
続いて、ステップＳ１４０２において、表示推奨度算出部１０５は、ステップＳ９０６で算出した類似症例の一般表示推奨度Ｐstを、ステップＳ１４０１で算出した診断対象画像の疾患判別難易度Ｄxに基づいて変更する処理を行う。
【０１３７】
このステップＳ１４０２の処理の詳細について以下に説明する。
第１の実施形態では、ステップＳ９０３において、類似症例の参考難易度Ｒiを算出する際に、診断対象画像に対する類似症例の参考度として、類似症例の類似度を用いていた。第２の実施形態では、表示推奨度算出部１０５は、類似症例全体を代表する参考度として類似度Ｓtypeを算出する。また、この類似度Ｓtypeとして、類似症例の中で最も類似度が高い類似症例の類似度を適用する。これは、例えば、下記の（１３）式で与えることができる。
【０１３８】
【数１１】
0005383431.tif 000012
【０１３９】
次いで、表示推奨度算出部１０５は、ステップ９０６で算出した一般表示推奨度Ｐstと、ステップＳ１４０１で算出した疾患判別難易度Ｄxとの２つの間を類似度Ｓtypeの値で重み付けして、変更後の一般表示推奨度Ｐ'stを求める。この計算は、例えば、下記の（１４）式を用いて行うことができる。
【０１４０】
【数１２】
0005383431.tif 000013
【０１４１】
（１４）式において、類似度Ｓtypeの値が大きい場合には、変更後の一般表示推奨度Ｐ'stの算出に占める一般表示推奨度Ｐstの割合が大きくなる。逆に、類似度Ｓtypeの値が小さい場合には、変更後の一般表示推奨度Ｐ'stの算出に占める疾患判別難易度Ｄxの割合が大きくなる。
【０１４２】
ステップＳ１４０２の処理が終了すると、続いて、図９に示すステップＳ９０７及びＳ９０８と同様の処理が行われて、図１３のステップＳ２０３で実行される類似症例の表示推奨度算出処理が行われる。
この際、ステップＳ９０７の処理で用いる一般表示推奨度Ｐstについては、本実施形態においては、ステップＳ１４０２で算出した変更後の一般表示推奨度Ｐ'stを適用するものとする。
【０１４３】
以上、説明したように、第２の実施形態よれば、診断対象画像に対する類似症例の類似度が低い、つまり類似症例の参考度が低い場合でも、もう１つの指標である疾患判別難易度の重みを大きくすることにより、表示推奨度の信頼性の低下を防止することができる。
【０１４４】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。
【０１４５】
上述した第１の実施形態に係る情報処理装置１００−１では、類似症例の症例データにおける診断難易度に基づいて、当該類似症例の表示方法の決定を行うものであった。これに対して、第３の実施形態に係る情報処理装置では、治療時の判断の難しさを表す「治療時判断難易度」に基づいて、当該類似症例の表示方法の決定を行う点で、第１の実施形態とは異なる。
【０１４６】
このとき、治療時の判断の難しさとして、治療方法の判断の難しさと、治療するタイミングの判断の難しさとが存在する。治療方法の判断が難しい場合には、類似症例の治療方法を参考にすることが可能であり、また、治療タイミングの判断が難しい場合には、類似症例の治療タイミングを参考にすることが可能である。
【０１４７】
したがって、第３の実施形態では、「治療時判断難易度」を、治療方法の判断の難しさと治療するタイミングの判断の難しさとの２つのパラメータによって表現し、これらのパラメータに応じて類似症例の表示方法を決定する。このように、治療時判断難易度に基づき類似症例の表示方法を決定することにより、主治医による治療方針の検討や治療方針を検討するカンファレンス等で、治療時の判断の難しさからくる医師への類似症例の提示の必要性に応じた、適切な情報提示を実現できる。
【０１４８】
なお、第３の実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの概略構成は、図１に示す第１の実施形態に係る情報処理装置１００−１を含む情報処理システム１０−１と同様であるため、その説明は省略する。
【０１４９】
次に、図１５のフローチャートを用いて、第３の実施形態に係る情報処理装置１００−１の各構成部の動作について説明する。
図１５は、本発明の第３の実施形態に係る情報処理装置１００−１による情報処理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。この図１５において、図２に示す処理ステップと同様の処理ステップについては同じステップ番号を付しており、以下の説明では、その詳細な説明を省略する。
【０１５０】
図１５に示すフローチャートでは、まず、図２に示すステップＳ１０１及びＳ１０２と同様の処理を行う。
この際、ステップＳ１０１では、医用画像取得部１０１は、医師によって指定された診療行為の対象となる被検体の医用画像に関連する画像情報を医用画像データベース２２０から取得する。ここでは、診療行為の対象となる被検体の医用画像を、「診療対象画像」と呼ぶ。そして、ステップ１０２において、特徴量抽出部１０２は、当該診療対象画像から画像特徴量を抽出し、抽出した診療対象画像の画像特徴量を記憶部１０７に送信する。
【０１５１】
＜ステップＳ３０１＞
続いて、ステップＳ３０１において、類似症例検索部１０４は、まず、ステップＳ１０２において記憶部１０７に記憶された診療対象画像の画像特徴量を取得する。次いで、類似症例検索部１０４は、取得した診療対象画像の画像特徴量に類似する画像特徴量を有する症例データを、症例データベース２１０から抽出する類似症例検索処理を行う。
【０１５２】
図１６は、本発明の第３の実施形態を示し、図１に示す症例データベース２１０に格納されている症例データの内容の一例を示す模式図である。この図１６において、図３に示す構成と同様の構成については同じ符号を付しており、以下の説明では、その詳細な説明を省略する。
【０１５３】
図１６に示すように、本実施形態の症例データベース２１０に格納されている症例データには、識別情報３１０、臨床情報３２０、画像情報３３０、治療情報１６１０及び治療時判断難易度情報１６２０の各情報が含まれている。即ち、図１６に示す第３の実施形態における症例データは、図３に示す第１の実施形態における症例データに対して、診断情報３４０に替えて治療情報１６１０が用いられ、診断難易度情報３５０に替えて治療時判断難易度情報１６２０が用いられている。具体的に、本実施形態の症例データは、例えば、識別情報３１０、臨床情報３２０、画像情報３３０及び治療情報１６１０からなる被検体の検査情報と、診療行為の難易度を表す治療時判断難易度情報１６２０とが関連付けられて記憶されている。
【０１５４】
具体的に、治療情報１６１０としては、治療方法、及び、治療タイミング（治療時期）の各情報が設定される。
また、治療時判断難易度情報１６２０としては、治療方法の判断の難易度に係るパラメータα（１〜１０の値）、及び、治療タイミングの判断の難易度に係るパラメータβ（１〜１０の値）の各情報が設定される。なお、図１６に示す例では、治療時判断難易度情報１６２０として、治療方法の判断の難易度に係るパラメータαと治療タイミングの判断の難易度に係るパラメータβとの両方を適用した例を示しているが、何れか一方を適用することも可能である。
【０１５５】
このステップ３０１における類似症例検索処理の詳細については、第１の実施形態の図２に示すステップＳ１０３と同様であるため、その説明は省略する。
【０１５６】
そして、類似症例検索部１０４は、類似症例検索処理により取得したｋ個の類似症例データを、表示推奨度算出部１０５及び記憶部１０７に送信する。
【０１５７】
＜ステップＳ３０２＞
続いて、ステップＳ３０２において、表示推奨度算出部１０５は、まず、類似症例検索部１０４から類似症例データを取得する。次いで、表示推奨度算出部１０５は、取得した類似症例データにおける治療時判断難易度に基づいて、類似症例の表示推奨度Ｐを算出する。
【０１５８】
まず、ステップ３０２の処理では、類似症例の治療時判断難易度をＤ＝｛α，β｝としたとき、これに基づいて算出する類似症例の表示推奨度をＰ＝｛αp,βp｝とする。これは、表示推奨度Ｐが、類似症例の治療方法に係る表示推奨度を表すパラメータαpと、類似症例の治療タイミングに係る表示推奨度を表すパラメータβpから構成されることを意味する。この処理については、第１の実施形態における類似症例の表示推奨度算出処理の詳細に係るフローチャート（図９）において、診断難易度及び表示推奨度の箇所を、これらの各パラメータで置き換えることにより適用できるので、その説明は省略する。
【０１５９】
そして、表示推奨度算出部１０５は、算出した表示推奨度Ｐ＝｛αp,βp｝を、医学参考情報検索部１０６及び記憶部１０７に送信する。
【０１６０】
続いて、図２に示すステップＳ１０５と同様の処理（過去画像の取得処理）を行う。
【０１６１】
＜ステップＳ３０３＞
続いて、ステップＳ３０３において、医学参考情報検索部１０６は、まず、表示推奨度算出部から表示推奨度Ｐ＝｛αp,βp｝、記憶部１０７から初診フラグＦの値を取得する。そして、医学参考情報検索部１０６は、取得した表示推奨度Ｐにおけるパラメータαp及びβpの値が第１の閾値Ｔ未満（αp＜Ｔ且つβp＜Ｔ）であり、且つ、初診フラグＦがＴｒｕｅ（即ち、初診）であるか否かを判断する。
【０１６２】
そして、ステップＳ３０３の判断の結果、表示推奨度Ｐにおけるパラメータαp及びβpの値がともに第１の閾値Ｔ未満であり、且つ、初診である場合には、ステップＳ１０７に進む。一方、ステップＳ３０３の判断の結果、表示推奨度Ｐにおけるパラメータαp及びβpの値のうちの少なくとも一方が第１の閾値Ｔ未満でない場合或いは初診でない場合には、ステップＳ３０４に進む。
【０１６３】
ここで、本実施形態では、第１の実施形態と同様に、例えば、第１の閾値Ｔ＝０．５とする。このステップＳ３０３の処理は、診療対象画像の表示推奨度Ｐにおけるパラメータαp及びβpの値が第１の閾値Ｔよりも小さく、且つ、今回の診療が初診である場合のみ、ステップＳ１０７の医学参考情報の検索処理を行うことを意味している。
【０１６４】
＜ステップＳ３０４＞
上述したように、ステップＳ３０３の判断の結果、表示推奨度Ｐにおけるパラメータαp及びβpの値のうちの少なくとも一方が第１の閾値Ｔ未満でない場合或いは初診でない場合には、ステップＳ３０４に進む。また、ステップＳ１０７の処理が終了した場合にも、ステップＳ３０４に進む。
ステップＳ３０４に進むと、表示方法決定部１０８は、まず、記憶部１０７から、診療対象画像の画像情報、過去画像の画像情報、類似症例データ、医学参考情報、初診フラグＦの値及び表示推奨度Ｐ＝｛αp,βp｝の値を取得する。次いで、表示方法決定部１０８は、取得した初診フラグＦの値及び表示推奨度Ｐの値に基づいて、取得した診療対象画像の画像情報、過去画像の画像情報、類似症例データ及び医学参考情報の内容の表示方法Ｍ（Ｍは後述するＭ7からＭ11何れか１つ）を決定する。
【０１６５】
そして、表示方法決定部１０８は、決定した表示方法Ｍの情報と、記憶部１０７から取得した診療対象画像の画像情報、過去画像の画像情報、類似症例データ及び医学参考情報を、表示部１０９に送信する。
【０１６６】
＜ステップＳ３０５＞
続いて、ステップＳ３０５において、表示部１０９は、まず、表示方法決定部１０８から、表示方法Ｍの値（後述するＭ7からＭ11の何れか１つ）、診療対象画像の画像情報、過去画像の画像情報、類似症例データ及び医学参考情報を取得する。そして、表示部１０９は、取得した表示方法Ｍに従って、モニタ（不図示）の診療用画面に、取得した診療対象画像の画像情報、過去画像の画像情報、類似症例データ及び医学参考情報等の診療用情報を表示する。これにより、医師は、モニタ（不図示）の診療用画面に表示された診療用情報を参照しながら、被検体である患者の治療等の診療を行う。
【０１６７】
ステップＳ３０５の処理が終了すると、図１５に示す第３の実施形態に係る情報処理方法の処理が終了する。
【０１６８】
次に、図１７〜図１８を用いて、ステップＳ３０４で決定される表示方法Ｍについて説明する。
【０１６９】
まず、表示推奨度ＰのパラメータαP及びβPが第１の閾値Ｔに対して、αP＜Ｔ且つβP＜Ｔの場合には、類似症例の治療方法及び治療タイミングの両方とも、表示する必要性が低いため、類似症例を提示しない表示方法Ｍ7を採る。この表示方法Ｍ7は、第１の実施形態における、類似症例を提示しない表示方法Ｍ1と同様の趣旨の表示方法であり、その詳細な図面による説明は省略する。
【０１７０】
図１７は、本発明の第３の実施形態を示し、初診フラグＦがＦａｌｓｅ（即ち初診以外）の場合で、且つ、表示推奨度ＰのパラメータαPがαP≧Ｔ且つαP＞βPのときの表示方法Ｍ8の一例を示す模式図である。即ち、図１７に示す例は、治療方法に係る表示推奨度（αP）が、第１の閾値Ｔ以上で且つ治療タイミングに係る表示推奨度（βP）よりも大きい場合の表示方法Ｍ8の例である。
【０１７１】
図１７に示す診療用画面１７００では、左側の領域の上段に診療対象画像表示領域１７１０が配置され、左側の領域の下段に過去画像表示領域１７２０が配置され、右側に類似症例表示領域１７３０が配置されている。図１７に示す類似症例表示領域１７３０には、治療方法の種類毎に、類似度の高い順に、症例［１］〜症例［９］が表示されている。このように、治療方法の表示推奨度Ｐが特に高い場合に、治療方法の種類毎に類似症例を表示することで、その治療方法に属する類似症例の集合ごと比較でき、診療対象画像の今後の治療方法を判断する上で有益な情報を医師に提示することができる。
【０１７２】
図１８は、本発明の第３の実施形態を示し、初診フラグＦがＦａｌｓｅ（即ち初診以外）の場合で、且つ、表示推奨度ＰのパラメータβPがβP≧Ｔ且つβP≧αPのときの表示方法Ｍ9の一例を示す模式図である。即ち、図１８に示す例は、治療タイミングに係る表示推奨度（βP）が、第１の閾値Ｔ以上で且つ治療方法に係る表示推奨度以上（βP≧αP）である場合の表示方法Ｍ9の例である。
【０１７３】
図１８に示す診療用画面１８００では、左側の領域の上段に診療対象画像表示領域１８１０が配置され、左側の領域の下段に過去画像表示領域１８２０が配置され、右側に類似症例表示領域１８３０が配置されている。図１８に示す類似症例表示領域１８３０には、各類似症例（症例［１］〜症例［３］）の患者に関する治療経過の時系列情報が表示されている。このように、治療タイミングの表示推奨度Ｐが特に高い場合に、各類似症例における治療経過の時系列情報を表示することにより、診療対象画像の今後の治療タイミングを判断する上で有益な情報を医師に提示することができる。
【０１７４】
さらに、初診フラグＦがＴｒｕｅ（即ち初診）の場合の表示方法は、上述した表示方法Ｍ8及びＭ9における左側の表示領域に、過去画像を表示せずに診療対象画像を表示するのみであり、その詳しい説明は省略する。これらの表示方法を順に、表示方法Ｍ10及びＭ11とする。
【０１７５】
以上、説明したように、第３の実施形態に係る情報処理装置１００−１では、類似症例の症例データにおける治療時判断難易度に基づいて、類似症例の表示推奨度Ｐを算出し、この表示推奨度Ｐに応じて治療時の類似症例の表示方法を決定している。
かかる構成によれば、医師が治療方針を検討する際の類似症例の提示の必要性に応じた、適切な診療用情報の提示を行うことができる。
また、予め適切に与えられた類似症例の治療時判断難易度に基づく当該類似症例の表示推奨度Ｐを算出することにより、信頼性の高い表示推奨度Ｐを設定することができる。
【０１７６】
（第４の実施形態）
本発明は、例えば、情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様を採ることが可能である。具体的には、複数の機器から構成される情報処理システムに適用しても良いし、また、１つの機器からなる情報処理装置に適用しても良い。
【０１７７】
図１９は、本発明の第４の実施形態に係る情報処理システム１０−４のハードウェア構成の一例を示す模式図である。この図１９において、図１に示す構成と同様の構成については同じ符号を付しており、以下の説明では、その詳細な説明を省略する。
【０１７８】
情報処理システム１０−４は、図１９に示すように、情報処理装置１００−４、症例データベース２１０、医用画像データベース２２０、医学情報データベース２３０及びネットワーク２４０を有して構成されている。
【０１７９】
情報処理装置１００−４は、中央処理装置（ＣＰＵ）１４１、主メモリ１４２、磁気ディスク１４３、表示メモリ１４４、モニタ１４５、マウス１４６、キーボード１４７及び共通バス１４８を有して構成されている。
【０１８０】
ＣＰＵ１４１は、主として、情報処理装置１００−４の各構成要素の動作を制御して、情報処理装置１００−４の動作を統括的に制御する。例えば、ＣＰＵ１４１は、主メモリ１４２に格納されているプログラムを実行することにより、ネットワーク２４０を介して、症例データベース２１０、医用画像データベース２２０及び医学情報データベース２３０との通信を行う。また、例えば、ＣＰＵ１４１は、主メモリ１４２に格納されているプログラムを実行することにより、情報処理装置１００−４の全体の制御等の各種制御を実行する。
【０１８１】
主メモリ１４２は、ＣＰＵ１４１が実行するプログラムを格納したり、ＣＰＵ１４１によるプログラムの実行時の作業領域を提供したりする。
【０１８２】
磁気ディスク１４３は、オペレーティングシステム（ＯＳ）や、周辺機器のデバイスドライバ、各種のアプリケーションソフト等、及び、各種のアプリケーションソフト等が生成または使用する作業用データ等を格納する。
【０１８３】
表示メモリ１４４は、モニタ１４５に表示するための表示用データを一時記憶する。
【０１８４】
モニタ１４５は、例えばＣＲＴモニタや液晶モニタ等で構成されており、ＣＰＵ１４１の制御に従って、表示メモリ１４４の表示用データに基づく各種の画像や各種の情報等を表示する。また、ＣＰＵ１４１が実行するプログラムの実行状況や実行結果は、必要に応じて、モニタ１４５に表示される。
【０１８５】
マウス１４６及びキーボード１４７は、それぞれ、ユーザによるポインティング入力及び文字等の入力を行うためのものである。ユーザ（医師等）は、このマウス１４６やキーボード１４７を操作することで、情報処理装置１００−４に様々なコマンド（指示・命令）を入力する。
【０１８６】
共通バス１４８は、情報処理装置１００−４の各構成要素を相互に通信可能に接続するとともに、当該情報処理装置１００−４とネットワーク２４０を通信可能に接続する。
【０１８７】
ネットワーク２４０は、情報処理装置１００−４と、症例データベース２１０、医用画像データベース２２０及び医学情報データベース２３０とを通信可能に接続するものである。このネットワーク２４０は、例えば、イーサネット（登録商標）等によるローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）やインターネット等で構成されている。なお、ネットワーク２４０に替えて、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４等のインターフェイスを適用しても良い。
【０１８８】
ここで、図１に示す情報処理装置１００−１の概略構成（機能構成）及び図１２に示す情報処理装置１００−２の概略構成（機能構成）と、図１９に示す情報処理装置１００−４のハードウェア構成との対応関係の一例について説明する。
【０１８９】
例えば、図１９のＣＰＵ１４１、主メモリ１４２に記憶されているプログラム、マウス１４６及びキーボード１４７から、図１及び図１２の医用画像取得部１０１、過去画像取得部１０３、類似症例検索部１０４及び医学参考情報検索部１０６が構成される。
また、例えば、図１９のＣＰＵ１４１及び主メモリ１４２に記憶されているプログラムから、図１及び図１２の特徴量抽出部１０２、表示推奨度算出部１０５及び表示方法決定部１０８が構成され、図１２の疾患推定部１２０１が構成される。
また、例えば、図１９の主メモリ１４２或いは磁気ディスク１４３から、記憶部１０７が構成される。
また、例えば、図１９のＣＰＵ１４１、主メモリ１４２に記憶されているプログラム、表示メモリ１４４、モニタ１４５、マウス１４６及びキーボード１４７から、図１９の表示部１０９が構成される。
【０１９０】
（その他の実施形態）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。
即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
このプログラム及び当該プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、本発明に含まれる。
【０１９１】
なお、前述した本発明の各実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。即ち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【符号の説明】
【０１９２】
１０−１：情報処理システム、１００−１：情報処理装置、１０１：医用画像取得部、１０２：特徴量抽出部、１０３：過去画像取得部、１０４：類似症例検索部、１０５：表示推奨度算出部、１０６：医学参考情報検索部、１０７：記憶部、１０８：表示方法決定部、１０９：表示部、２１０：症例データベース、２２０：医用画像データベース、２３０：医学情報データベース
【図１】
0005383431.tif 000014
【図２】
0005383431.tif 000015
【図３】
0005383431.tif 000016
【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】
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【図１１】
0005383431.tif 000024
【図１２】
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【図１３】
0005383431.tif 000026
【図１４】
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【図１５】
0005383431.tif 000028
【図１６】
0005383431.tif 000029
【図１７】
0005383431.tif 000030
【図１８】
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【図１９】
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