(57)【要約】【課題】複数の病型を持つ疾病に対して、効率的に類似症例を検索する。【解決手段】読影対象画像から複数の画像特徴量を取得する画像特徴取得部１４０と、画像特徴量と所定値以上の類似度を有する症例データを複数取得する１次検索部１５０と、取得した症例データが含む読影レポートから読影項目を取得する読影項目抽出部１６０と、取得した読影項目を用いて複数の病型候補クラスタを生成する病型候補クラスタ生成部１７０と、病型候補クラスタ毎に関連する読影項目を特定し、各画像特徴量と各読影項目との間の関連性を予め定めた読影知識データベースに基づいて、画像特徴量と読影項目との間の関連性が高いほど大きな値の重みを決定する重み決定部１８０と、画像特徴取得部１４０が取得した画像特徴量と症例データに含まれる医用画像の画像特徴量とを重み付けして比較することにより、症例データを検索する２次検索部１９０とを備える。【選択図】図１
2014029644.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像と当該医用画像を読影した結果が記載された文書データである読影レポートとを含む症例データを複数蓄積した症例データベースから、読影対象の医用画像である読影対象画像に類似する医用画像を含む症例データを検索する類似症例検索装置であって、
前記読影対象画像から複数の画像特徴量を取得する画像特徴取得部と、
前記画像特徴取得部が取得した前記複数の画像特徴量と、前記症例データベースに登録されている各症例データに含まれる医用画像から取得される複数の画像特徴量とに基づき、前記読影対象画像と各症例データに含まれる医用画像との類似度を算出し、算出された前記類似度が所定値以上である前記医用画像を含む症例データを複数取得する１次検索部と、
前記１次検索部が取得した各症例データが含む読影レポートから、医用画像の特徴を言語化した文字列である読影項目を複数抽出する読影項目抽出部と、
前記読影項目抽出部が症例データ毎に抽出した複数の読影項目を用いて、読影項目の組み合わせが類似した症例データ群で構成される病型候補クラスタを複数生成する病型候補クラスタ生成部と、
前記病型候補クラスタ生成部が生成した複数の病型候補クラスタのうち、少なくとも１つの病型候補クラスタの各々に対し、医用画像から抽出される各画像特徴量および当該医用画像に対する読影レポートから抽出される各読影項目の関連性を予め定めた読影知識データベースに基づき、前記画像特徴取得部が取得した画像特徴量毎に、当該画像特徴量と当該病型候補クラスタに含まれる読影項目との間の関連性が高いほど大きな値の重みを決定する重み決定部と、
前記画像特徴取得部が抽出した前記複数の画像特徴量と、前記症例データベースに登録されている症例データに含まれる医用画像から取得される前記複数の画像特徴量とを、前記重み決定部が決定した画像特徴量毎の重みで重み付けして比較することにより、前記読影対象画像に類似する医用画像を含む症例データを前記症例データベースより検索する２次検索部と
を備える類似症例検索装置。
【請求項２】
前記重み決定部は、前記病型候補クラスタ生成部が生成した前記複数の病型候補クラスタのうち、少なくとも１つの病型候補クラスタの各々に対し、前記読影知識データベースに基づき、前記画像特徴取得部が取得した画像特徴量毎に、当該画像特徴量と当該病型候補クラスタに含まれる読影項目との間の関連性がより高く、かつ当該病型候補クラスタに含まれる読影項目の出現頻度がより高いほど、より大きな値の重みを決定する
請求項１に記載の類似症例検索装置。
【請求項３】
前記２次検索部は、前記画像特徴取得部より抽出された前記複数の画像特徴量と、前記症例データベースに登録されている症例データのうち前記１次検索部が取得した症例データに含まれる医用画像から取得される前記複数の画像特徴量とを、前記重み決定部が決定した画像特徴量毎の重みで重み付けして比較することにより、前記読影対象画像に類似する医用画像を含む症例データを前記１次検索部が取得した複数の症例データより検索する
請求項１または２に記載の類似症例検索装置。
【請求項４】
前記病型候補クラスタ生成部は、前記読影項目抽出部より症例データ毎に抽出された複数の読影項目を用いて、読影項目の組み合わせが類似し、かつ、症例データに付与されている確定診断病名が同一である、症例データ群で構成される病型候補クラスタを複数生成する
請求項１〜３のいずれか１項に記載の類似症例検索装置。
【請求項５】
さらに、
前記２次検索部の検索結果をユーザに提示する提示部を備える
請求項１〜４のいずれか１項に記載の類似症例検索装置。
【請求項６】
前記提示部は、前記病型候補クラスタ生成部が生成した病型候補クラスタ毎に、前記２次検索部が検索した症例データをユーザに提示する
請求項５に記載の類似症例検索装置。
【請求項７】
前記重み決定部は、前記病型候補クラスタ生成部が生成した前記複数の病型候補クラスタのうち、少なくとも１つの病型候補クラスタの各々に対し、当該病型候補クラスタに含まれる読影項目のうち少なくとも１つの読影項目を特定し、前記読影知識データベースに基づき、前記画像特徴取得部が取得した画像特徴量毎に、当該画像特徴量と前記特定した読影項目との間の関連性が高いほど大きな値の重みを決定する
請求項１に記載の類似症例検索装置。
【請求項８】
さらに、
前記病型候補クラスタ生成部が生成した病型候補クラスタ毎に、前記２次検索部が検索した症例データと前記重み決定部が特定した読影項目とをユーザに提示する提示部を備える
請求項７に記載の類似症例検索装置。
【請求項９】
さらに、
前記病型候補クラスタ生成部が生成した複数の病型候補クラスタのうちの、ユーザによるいずれかの病型候補クラスタの選択入力を受け付ける入力部を備え、
前記重み決定部は、前記病型候補クラスタ生成部が生成した前記複数の病型候補クラスタのうち、前記入力部で受け付けられた選択入力が示す病型候補クラスタの各々に対し、当該病型候補クラスタに含まれる読影項目のうち少なくとも１つの読影項目を特定し、前記読影知識データベースに基づき、前記画像特徴取得部が取得した画像特徴量毎に、当該画像特徴量と前記特定した読影項目との間の関連性が高いほど大きな値の重みを決定する
請求項７に記載の類似症例検索装置。
【請求項１０】
医用画像と当該医用画像を読影した結果が記載された文書データである読影レポートとを含む症例データを複数蓄積した症例データベースから、読影対象の医用画像である読影対象画像に類似する医用画像を含む症例データを検索する類似症例検索方法であって、
前記読影対象画像から複数の画像特徴量を取得する画像特徴取得ステップと、
前記画像特徴取得ステップで取得された前記複数の画像特徴量と、前記症例データベースに登録されている各症例データに含まれる医用画像から取得される複数の画像特徴量とに基づき、前記読影対象画像と各症例データに含まれる医用画像との類似度を算出し、算出された前記類似度が所定値以上である前記医用画像を含む症例データを複数取得する１次検索ステップと、
前記１次検索ステップで取得された各症例データが含む読影レポートから、医用画像の特徴を言語化した文字列である読影項目を複数抽出する読影項目抽出ステップと、
前記読影項目抽出ステップより症例データ毎に抽出された複数の読影項目を用いて、読影項目の組み合わせが類似した症例データ群で構成される病型候補クラスタを複数生成する病型候補クラスタ生成ステップと、
前記病型候補クラスタ生成ステップで生成された複数の病型候補クラスタのうち、少なくとも１つの病型候補クラスタの各々に対し、医用画像から抽出される各画像特徴量および当該医用画像に対する読影レポートから抽出される各読影項目の関連性を予め定めた読影知識データベースに基づき、前記画像特徴取得ステップで取得された画像特徴量毎に、当該画像特徴量と当該病型候補クラスタに含まれる読影項目との間の関連性が高いほど大きな値の重みを決定する重み決定ステップと、
前記画像特徴取得ステップで抽出された前記複数の画像特徴量と、前記症例データベースに登録されている症例データに含まれる医用画像から取得される前記複数の画像特徴量とを、前記重み決定ステップで決定された画像特徴量毎の重みで重み付けして比較することにより、前記読影対象画像に類似する医用画像を含む症例データを前記症例データベースより検索する２次検索ステップと
を含む類似症例検索方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の類似症例検索方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、読影対象の症例に対して参考となる症例を自動的に検索する類似症例検索装置および類似症例検索方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）等の医用画像装置の発達および普及によりデジタル化された高精細な医用画像が大容量で取得可能になっている。また、医師により読影済の医用画像は読影レポートと共にＰＡＣＳ（Ｐｉｃｔｕｒｅ  Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ  ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍｓ）に順次蓄積されつつある。ここで、新たな読影の参考とするため、読影対象の医用画像と類似した過去の医用画像を、蓄積済の過去症例から検索する技術が開発され始めている。
【０００３】
類似画像検索では、画像間の類似度を決定する画像特徴量を、検索対象画像に応じて最適化することが重要である。従来は、類似画像検索を行う対象の臓器毎に画像特徴量が設計されることが多く、臓器以外の概念レベル（例えば、疾病の種類、疾病の進行度、または疾病の重症度、等）に対しては、概念レベルが異なっていたとしても同一の画像特徴量を類似画像検索に使用することが殆どであった。
【０００４】
検索に使用する画像特徴量を、臓器以外の概念レベルに対して動的に変更する類似画像検索法が開示されている（例えば、非特許文献１および特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Ｊｅｎｎｉｆｅｒ  Ｇ．Ｄｙ  ｅｔ  ａｌ．  “Ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ  Ａｐｐｌｉｅｄ  ｔｏ  Ｃｏｎｔｅｎｔ−ｂａｓｅｄ  Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ  ｏｆ  Ｌｕｎｇ  Ｉｍａｇｅｓ”，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，  ｖｏｌ．２５，  ｎｏ．３，  Ｍａｒｃｈ  ２００３
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００９−９３５６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、従来の類似画像検索法では、同じ疾病であっても病型が異なると画像における病変の見え方が大きく異なってしまう場合には、十分に対応できない。また、病型ごとに画像特徴量の予め用意し、用意した画像特徴量を用いて類似画像検索を行うのは、病型の数が膨大であることを考えると処理時間の観点から現実的ではない。
【０００８】
本発明は、上記従来の課題を解決するもので、複数の病型を持つ疾病に対して、効率的に類似症例を検索することができる類似症例検索装置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】
【０００９】
上記従来の課題を解決するために、本発明の一態様に係る類似症例検索装置は、医用画像と当該医用画像を読影した結果が記載された文書データである読影レポートとを含む症例データを複数蓄積した症例データベースから、読影対象の医用画像である読影対象画像に類似する医用画像を含む症例データを検索する類似症例検索装置であって、前記読影対象画像から複数の画像特徴量を取得する画像特徴取得部と、前記画像特徴取得部が取得した前記複数の画像特徴量と、前記症例データベースに登録されている各症例データに含まれる医用画像から取得される複数の画像特徴量とに基づき、前記読影対象画像と各症例データに含まれる医用画像との類似度を算出し、算出された前記類似度が所定値以上である前記医用画像を含む症例データを複数取得する１次検索部と、前記１次検索部が取得した各症例データが含む読影レポートから、医用画像の特徴を言語化した文字列である読影項目を複数抽出する読影項目抽出部と、前記読影項目抽出部が症例データ毎に抽出した複数の読影項目を用いて、読影項目の組み合わせが類似した症例データ群で構成される病型候補クラスタを複数生成する病型候補クラスタ生成部と、前記病型候補クラスタ生成部が生成した複数の病型候補クラスタのうち、少なくとも１つの病型候補クラスタの各々に対し、医用画像から抽出される各画像特徴量および当該医用画像に対する読影レポートから抽出される各読影項目の関連性を予め定めた読影知識データベースに基づき、前記画像特徴取得部が取得した画像特徴量毎に、当該画像特徴量と当該病型候補クラスタに含まれる読影項目との間の関連性が高いほど大きな値の重みを決定する重み決定部と、前記画像特徴取得部が抽出した前記複数の画像特徴量と、前記症例データベースに登録されている症例データに含まれる医用画像から取得される前記複数の画像特徴量とを、前記重み決定部が決定した画像特徴量毎の重みで重み付けして比較することにより、前記読影対象画像に類似する医用画像を含む症例データを前記症例データベースより検索する２次検索部とを備える。
【００１０】
なお、本発明は、このような特徴的な処理部を備える類似症例検索装置として実現することができるだけでなく、類似症例検索装置に含まれる特徴的な処理部が実行する処理をステップとする類似症例検索方法として実現することができる。また、類似症例検索装置に含まれる特徴的な処理部としてコンピュータを機能させるためのプログラムまたは類似症例検索方法に含まれる特徴的なステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現することもできる。そして、そのようなプログラムを、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等のコンピュータ読取可能な非一時的な記録媒体やインターネット等の通信ネットワークを介して流通させることができるのは、言うまでもない。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の類似症例検索装置によれば、複数の病型を持つ疾病に対して、効率的に類似症例を検索することができる類似症例検索装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施の形態における類似症例検索装置の構成を示すブロック図
【図２】本発明の実施の形態における読影知識データベース作成の手順を示すフローチャート
【図３】本発明の実施の形態における画像特徴抽出の手順を示すフローチャート
【図４】本発明の実施の形態における胸部ＣＴ検査の読影レポートの例を示す図
【図５】本発明の実施の形態における読影レポートから抽出された読影項目および疾病名を示す図
【図６】本発明の実施の形態における読影レポートから抽出された読影項目および疾病名、並びに、読影項目と同時に抽出された位置と存在の情報を示す図
【図７】本発明の実施の形態における、読影知識抽出のために取得したデータ一式を示す図
【図８】本発明の実施の形態における、読影項目と画像特徴量との間の相関関係（二値）の概念図
【図９】本発明の実施の形態における、読影項目と画像特徴量との間の相関関係（多値）の概念図
【図１０】本発明の実施の形態における、読影知識として抽出した（画像特徴量−読影項目）間の相関関係の格納形式を示す図
【図１１】本発明の実施の形態における、医師の診断行為における、類似症例検索装置による類似症例検索処理の位置付けを説明するフローチャート
【図１２】本発明の実施の形態における類似症例検索の手順を示すフローチャート
【図１３】本発明の実施の形態における、類似症例検索画面の一例を示す図
【図１４】本発明の実施の形態における、病変位置または領域の指定について説明するための図
【図１５】本発明の実施の形態における、１次検索の様子を示す概念図
【図１６】本発明の実施の形態における、１次検索の結果により得られた症例に含まれる読影項目の一例を示す図
【図１７】本発明の実施の形態における、１次検索の結果により得られた症例に含まれる読影項目の一例を示す図
【図１８】本発明の実施の形態における、読影項目ベクトルによるクラスタリング結果の概念図
【図１９】本発明の実施の形態における、読影項目ベクトルによるクラスタリング結果の一例を示す図
【図２０】本発明の実施の形態における、病型候補クラスタを形成する全読影項目ベクトルの平均ベクトルを利用した重み付け方法の概念図
【図２１】本発明の実施の形態における、類似症例検索装置のユーザ（読影者）に病型候補クラスタを選定させるための表示／入力画面の一例を示す図
【図２２】本発明の実施の形態における、類似症例検索装置のユーザ（読影者）に病型候補クラスタを選定させるための表示／入力画面の一例を示す図
【図２３】本発明の実施の形態における、病型候補クラスタに関する重み付け方法を示す概念図
【図２４】本発明の実施の形態における、複数通りの重み付け検索を行う概念図
【図２５】本発明の実施の形態における、類似症例表示部の表示画面の一例を示す図
【図２６】本発明の実施の形態における、類似症例表示部の表示画面の一例を示す図
【図２７】本発明の実施の形態における、病型候補クラスタに対して、重要な読影項目を特定する方法の概念図
【図２８】本発明の実施の形態における、確定診断病名「ＭＡＣ症」における、特定された読影項目の一例を示す図
【図２９】本発明の実施の形態における、病型候補クラスタに関する重み付け方法を示す概念図
【発明を実施するための形態】
【００１３】
（本発明の基礎となった知見）
本発明者は、「背景技術」の欄において記載した、非特許文献１および特許文献１に関し、以下の問題が生じることを見出した。
【００１４】
非特許文献１は、検索に使用する画像特徴量を、臓器以外の概念レベルに対して動的に変更する類似画像検索法として、“ｃｕｓｔｏｍｉｚｅｄ−ｑｕｅｒｉｅｓ”  ａｐｐｒｏａｃｈ（ＣＱＡ）という２ステップの検索法を提案している。これは、第一ステップにて、疾病の種類、疾病の進行度または疾病の重症度、等のクラスを最も良好に分類できる画像特徴量を用いて、クエリ画像を分類する。第二ステップにて、分類結果となったクラスに含まれる症例をさらに細分類するために最適化された画像特徴量を用いて、類似画像を検索する。このとき、クラス毎に最適な画像特徴量は教師なし学習（ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）により事前に求めておく。また、同文献では、ＣＱＡを肺ＣＴ画像に対して適用し、従来の１組の画像特徴量を用いた類似画像検索よりも、検索再現率を向上させている。
【００１５】
特許文献１は、症例データベース中の医用画像に付属したテキスト情報を用いて、画像特徴空間を変換した上で、類似症例を検索する検索法を提案している。まず、初期の画像特徴空間にて検索キー画像と類似した候補画像群を検索する。次に候補画像群に関して記述されたテキスト情報からテキスト特徴を抽出し、抽出されたテキスト特徴の中から他と区別し易いテキスト特徴を選択する。そして、選択されたテキスト特徴と関連する画像特徴を用いて画像特徴空間を変換する。テキスト情報は医師の知識が反映されたものであるから、医師の知識を利用した画像特徴空間で類似症例検索を行うことができる。
【００１６】
しかし、非特許文献１では、疾病の種類毎に予め最適化された画像特徴量を用いているため、同じ疾病の種類であっても病型の違いにより、画像における病変の見え方が大きく異なる場合には十分に対応できないという課題を有している。ここで、病型とは英語ではｄｅｓｅａｓｅ  ｔｙｐｅと訳され、原因、症状等によって分類された「病気の型」のことである。以下に、様々な病型分類の例を示す。
【００１７】
（１）原因で分類された病型の例
糖尿病：１型、２型  （日本糖尿病協会）
（２）症状で分類された病型の例
結核：Ｉ型、ＩＩ型、ＩＩＩ型、ＩＶ型、Ｖ型  （日本結核病学会分類）
統合失調症：破瓜型、緊張型、妄想型  （ＷＨＯ国際疾病分類第１０版（ＩＣＤ−１０））
（３）遺伝子発現パタンで分類された病型の例
乳がん：Ｌｕｍｉｎａｌ  Ａ，Ｌｕｍｉｎａｌ  Ｂ，ＨＥＲ２−ｅｎｒｉｃｈｅｄ，Ｂａｓａｌ  ｌｉｋｅ  （Ｐｅｒｏｕ，  Ｓｏｒｌｉｅらによって提唱）
【００１８】
本開示では、病型が症状で分類され、その症状が医用画像で観測され、医用画像から病型が医師により推定可能である状況を対象とする。
【００１９】
非特許文献１でも、病型を認識し、病型の種類毎に予め画像特徴量を求めておけば対応可能と思われるが、下記の理由により現実的ではない。
【００２０】
例えば、肺疾患において、肺非結核性抗酸菌症の一種であるＭＡＣ（Ｍｙｃｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ  ａｖｉｕｍ    ｃｏｍｐｌｅｘ）症という疾患がある。このＭＡＣ症は、通常、１）結節・気管支拡張型、２）空洞形成型、３）孤立性結節型、４）全身播種型、５）過敏性肺炎型の５病型に分類される（非特許文献２：「胸部のＣＴ  第３版」、編集：村田喜代史、上甲剛、村山貞之、出版：メディカルサイエンスインターナショナル）。
【００２１】
例えば、１）結節・気管支拡張型の画像所見として、小結節および気管支拡張が混在して現れる。２）空洞形成型の画像所見として、空洞性病変や散布性病変を伴う結節影が現れる。４）全身播種型の画像所見として、縦隔リンパ節膨張が現れる。５）過敏性肺炎型では、小葉中心性の粒状影や汎小葉性すりガラス影が主体となり、モザイクパターンも同時に出現し易い。このＭＡＣ症の例では、同一疾患であっても、病型により異なる組み合わせの画像所見を呈する。しかも、実際にはその組み合わせの全てが常に出現するとは限らない。加えて、肺疾患では数十〜百数十種の疾病種が存在し、これらの疾病種が有する全ての病型を対象とする画像識別部を作成し、各病型に対して最適な画像特徴量を求めることは非常に困難である。
【００２２】
特許文献１では、初期の画像検索で取得された候補画像群に含まれるテキスト特徴から他と区別し易いテキスト特徴を選択し、このテキスト特徴と関連する画像特徴を用いて画像特徴空間を変換している。しかしながら、他と区別し易いテキスト特徴が、検索対象画像にとって識別の重要な手掛かりである保証はない。しかも、初期の画像検索での類似度閾値により、候補画像群の集合が影響を受けてしまい、他と区別し易いテキスト特徴が変動してしまう。また、特許文献１には処理の詳細が記述されていないため、本願が解決しようとしている複数の病型が存在する状況で実際にどのような効果が得られるか不明確である。
【００２３】
このような問題を解決するために、本発明の一態様に係る類似症例検索装置は、医用画像と当該医用画像を読影した結果が記載された文書データである読影レポートとを含む症例データを複数蓄積した症例データベースから、読影対象の医用画像である読影対象画像に類似する医用画像を含む症例データを検索する類似症例検索装置であって、前記読影対象画像から複数の画像特徴量を取得する画像特徴取得部と、前記画像特徴取得部が取得した前記複数の画像特徴量と、前記症例データベースに登録されている各症例データに含まれる医用画像から取得される複数の画像特徴量とに基づき、前記読影対象画像と各症例データに含まれる医用画像との類似度を算出し、算出された前記類似度が所定値以上である前記医用画像を含む症例データを複数取得する１次検索部と、前記１次検索部が取得した各症例データが含む読影レポートから、医用画像の特徴を言語化した文字列である読影項目を複数抽出する読影項目抽出部と、前記読影項目抽出部が症例データ毎に抽出した複数の読影項目を用いて、読影項目の組み合わせが類似した症例データ群で構成される病型候補クラスタを複数生成する病型候補クラスタ生成部と、前記病型候補クラスタ生成部が生成した複数の病型候補クラスタのうち、少なくとも１つの病型候補クラスタの各々に対し、医用画像から抽出される各画像特徴量および当該医用画像に対する読影レポートから抽出される各読影項目の関連性を予め定めた読影知識データベースに基づき、前記画像特徴取得部が取得した画像特徴量毎に、当該画像特徴量と当該病型候補クラスタに含まれる読影項目との間の関連性が高いほど大きな値の重みを決定する重み決定部と、前記画像特徴取得部が抽出した前記複数の画像特徴量と、前記症例データベースに登録されている症例データに含まれる医用画像から取得される前記複数の画像特徴量とを、前記重み決定部が決定した画像特徴量毎の重みで重み付けして比較することにより、前記読影対象画像に類似する医用画像を含む症例データを前記症例データベースより検索する２次検索部とを備える。
【００２４】
この構成によると、複数の病型を持つ疾病に対しても、予め病型を定義したり病型毎の検索用画像特徴量を用意すること無しに、１次検索の結果により得られた症例に含まれる「読影項目」を利用して画像特徴量を最適化することができる。具体的には、１次検索により得られた症例に含まれる「読影項目」を利用して、病型に準じたクラスタを動的に生成し、そのクラスタに含まれる「読影項目」に関連する画像特徴量を重視した画像検索を行う。これにより、検索元の画像に対し、可能性のある病型に対応した画像特徴量で検索を行うことができる。
【００２５】
「読影項目」とは、本明細書では、「読影医が、読影対象の医用画像の特徴を言語化した文字列」と定義する。使用する医用画像撮影装置または対象臓器等により、読影項目として使用される用語はほぼ限定される。読影項目の例として、分葉状、棘状、不整形、境界明瞭、輪郭不明瞭、低濃度、高濃度、低吸収、高吸収、スリガラス状、石灰化、モザイク状、早期濃染、低エコー、高エコー、毛羽立ち、等がある。
【００２６】
例えば、前記重み決定部は、前記病型候補クラスタ生成部が生成した前記複数の病型候補クラスタのうち、少なくとも１つの病型候補クラスタの各々に対し、前記読影知識データベースに基づき、前記画像特徴取得部が取得した画像特徴量毎に、当該画像特徴量と当該病型候補クラスタに含まれる読影項目との間の関連性がより高く、かつ当該病型候補クラスタに含まれる読影項目の出現頻度がより高いほど、より大きな値の重みを決定しても良い。
【００２７】
この構成によると、病型候補クラスタに含まれる読影項目の出現頻度が高いほど、より重みを大きくすることができる。これにより、読影項目の出現頻度を加味した画像特徴量への重み付けを行うことができ、より検索精度を向上させることができる。
【００２８】
また、前記２次検索部は、前記画像特徴取得部より抽出された前記複数の画像特徴量と、前記症例データベースに登録されている症例データのうち前記１次検索部が取得した症例データに含まれる医用画像から取得される前記複数の画像特徴量とを、前記重み決定部が決定した画像特徴量毎の重みで重み付けして比較することにより、前記読影対象画像に類似する医用画像を含む症例データを前記１次検索部が取得した複数の症例データより検索しても良い。
【００２９】
この構成によると、１次検索部が取得した症例データを対象として、２次検索部により症例データの検索が行われる。このため、症例データの絞込みを効率的に行うことができる。
【００３０】
また、前記病型候補クラスタ生成部は、前記読影項目抽出部より症例データ毎に抽出された複数の読影項目を用いて、読影項目の組み合わせが類似し、かつ、症例データに付与されている確定診断病名が同一である、症例データ群で構成される病型候補クラスタを複数生成しても良い。
【００３１】
この構成によると、疾病名ごとに、症例データをクラスタリングして病型候補クラスタを生成することができる。このため、生成された病型候補クラスタは、各疾病の病型に準じていると考えられる。
【００３２】
また、上述の類似症例検索装置は、さらに、前記２次検索部の検索結果をユーザに提示する提示部を備えていても良い。
【００３３】
この構成によると、ユーザに検索結果を提示することができる。
【００３４】
また、前記提示部は、前記病型候補クラスタ生成部が生成した病型候補クラスタ毎に、前記２次検索部が検索した症例データをユーザに提示しても良い。
【００３５】
病型候補クラスタごとに、検索された症例データが提示される。このため、ユーザは、病型候補と症例データとの対応付けを容易に行うことができる。
【００３６】
また、前記重み決定部は、前記病型候補クラスタ生成部が生成した前記複数の病型候補クラスタのうち、少なくとも１つの病型候補クラスタの各々に対し、当該病型候補クラスタに含まれる読影項目のうち少なくとも１つの読影項目を特定し、前記読影知識データベースに基づき、前記画像特徴取得部が取得した画像特徴量毎に、当該画像特徴量と前記特定した読影項目との間の関連性が高いほど大きな値の重みを決定しても良い。
【００３７】
病型候補クラスタに含まれる読影項目のうち、特定された読影項目に基づいて画像特徴量の重み付けが行われる。
【００３８】
また、上述の類似症例検索装置は、さらに、前記病型候補クラスタ生成部が生成した病型候補クラスタ毎に、前記２次検索部が検索した症例データと前記重み決定部が特定した読影項目とをユーザに提示する提示部を備えていても良い。
【００３９】
この構成によると、ユーザは、どのような読影項目を用いると、どのような検索結果が得られるかを知ることができる。
【００４０】
また、上述の類似症例検索装置は、さらに、前記病型候補クラスタ生成部が生成した複数の病型候補クラスタのうちの、ユーザによるいずれかの病型候補クラスタの選択入力を受け付ける入力部を備え、前記重み決定部は、前記病型候補クラスタ生成部が生成した前記複数の病型候補クラスタのうち、前記入力部で受け付けられた選択入力が示す病型候補クラスタの各々に対し、当該病型候補クラスタに含まれる読影項目のうち少なくとも１つの読影項目を特定し、前記読影知識データベースに基づき、前記画像特徴取得部が取得した画像特徴量毎に、当該画像特徴量と前記特定した読影項目との間の関連性が高いほど大きな値の重みを決定しても良い。
【００４１】
読影項目をユーザに選択させることにより、ユーザの着目点を反映させて画像特徴量の重み付けを行うことができる。これにより、ユーザの着目点を反映させた症例データの検索を行うことができる。
【００４２】
なお、これらの全般的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されても良く、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたは記録媒体の任意な組み合わせで実現されても良い。
【００４３】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、構成要素、構成要素の接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
【００４４】
（実施の形態）
図１は、本発明の実施の形態における類似症例検索装置のブロック図である。
【００４５】
＜構成＞
類似症例検索装置は、医用画像と当該医用画像を読影した結果が記載された文書データである読影レポートとを含む症例データを複数蓄積した症例データベースから、読影対象の医用画像に類似する医用画像を含む症例データを検索する。類似症例検索装置は、症例データベース１００と、読影知識データベース１１０と、読影対象画像読込部１２０と、読影対象画像表示部１３０と、画像特徴取得部１４０と、１次検索部１５０と、読影項目抽出部１６０と、病型候補クラスタ生成部１７０と、重み決定部１８０と、２次検索部１９０と、類似症例表示部２００とを含む。また、類似症例検索装置は、図示せぬ読影レポート入力部を含む。
【００４６】
症例データベース１００は、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）またはＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）等の医用画像（本開示中では「画像データ」のことを単に「画像」と言う）と、その医用画像を読影した結果である読影レポートとの対から構成される症例データ（以下、単に「症例」と言う。）を複数格納したデータベースである。読影知識データベース１１０は、複数の症例を解析することにより得た読影知識を格納したデータベースである。読影知識データベース１１０の詳細については後述する。症例データベース１００および読影知識データベース１１０は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）などの記憶装置に記憶される。
【００４７】
読影対象画像読込部１２０は、ＣＴやＭＲＩ等の医用画像撮影装置で撮影された読影対象の医用画像である読影対象画像を、医用画像撮影装置または外部接続された記憶装置などから読み込む。
【００４８】
読影対象画像表示部１３０は、医療用の高精細モニタ等で構成され、読影対象画像読込部１２０で読み込んだ読影対象画像を表示する。
【００４９】
画像特徴取得部１４０は、読影対象画像読込部１２０で読み込まれた読影対象画像から複数種類の画像特徴量を抽出することにより、画像特徴量を取得し、画像特徴ベクトルを生成する。なお、画像特徴取得部１４０は、画像特徴量を抽出する代わりに、外部（例えば、ネットワークに接続された端末装置）から画像特徴量を受信することにより、画像特徴量を取得しても良い。
【００５０】
１次検索部１５０は、画像特徴取得部１４０で生成した画像特徴ベクトルと、症例データベース１００に格納している症例データに含まれる医用画像から抽出された画像特徴ベクトルとを比較することにより、読影対象画像と症例データに含まれる医用画像との類似度を算出し、予め定めた所定値以上の類似度を有する複数の症例データを取得する。なお、本実施の形態では、症例データベース１００に、症例データに含まれる医用画像から抽出された画像特徴ベクトルが予め記憶されているものとする。この画像特徴量ベクトルの抽出方法は、画像特徴取得部１４０による画像特徴量ベクトルの抽出方法と同じである。
【００５１】
読影項目抽出部１６０は、１次検索部１５０で取得した症例データが含む読影レポートから、医用画像の特徴を言語化した文字列である読影項目を症例データ毎に抽出する。
【００５２】
病型候補クラスタ生成部１７０は、１次検索部１５０で取得した複数の症例データに対し、読影項目抽出部１６０で症例データ毎に取得した読影項目を用いて、読影項目の組み合わせが類似した症例データ群で構成される病型候補クラスタを複数生成する。
【００５３】
重み決定部１８０は、病型候補クラスタ生成部１７０で複数生成した病型候補クラスタのうち、少なくとも１つの病型候補クラスタの各々に対し、医用画像から抽出される各画像特徴量と医用画像に対する読影レポートから抽出される各読影項目との間の関連性を予め定めた読影知識データベース１１０、および、病型候補クラスタに含まれる症例データが含む読影項目とに基づいて、画像特徴取得部１４０が抽出した画像特徴量ごとに、画像特徴量と読影項目との間の関連性が高いほど大きな値の重みを決定する。
【００５４】
２次検索部１９０は、画像特徴取得部１４０が抽出した複数の画像特徴量と、症例データベース１００に登録されている症例データに含まれる医用画像から抽出される複数の画像特徴量とを、重み決定部１８０が決定した画像特徴量毎の重みで重み付けして比較することにより、読影対象画像に類似する医用画像を含む症例データを症例データベース１００より検索する。
【００５５】
類似症例表示部２００は、２次検索部１９０の検索結果をユーザに提示する提示部の一例であり、２次検索部１９０で検索された症例データを表示する。類似症例表示部２００は、読影対象画像表示部１３０を構成する高精細モニタと同じ機種で別途構成されていても良く、読影対象画像表示部１３０を構成する高精細モニタに読影対象画像と類似症例を同時に表示しても良い。なお、類似症例表示部２００と読影対象画像表示部１３０との機種は異なっていても良い。
【００５６】
図示せぬ読影レポート入力部は、ユーザからの読影レポート入力を受け付ける。つまり、ユーザは、読影対象画像表示部１３０に表示された読影対象画像、および、類似症例表示部２００に表示された類似症例を参考にしつつ、読影レポートを、図示せぬ読影レポート入力部に入力する。読影レポート入力部は、キーボードやマウスなどにより構成される。
【００５７】
読影対象画像表示部１３０、類似症例表示部２００、および、図示せぬ読影レポート入力部は、読影端末２１０を構成する。
【００５８】
類似症例検索装置のユーザ（読影者）は、放射線科医、臨床医などの読影を行う医師である。ただし、ユーザは、これらに限定されるものではなく、臨床検査技師や医学生などのように医師免許を持たない者の場合もある。
【００５９】
＜動作＞
以後、類似症例検索装置の各部の動作について詳細に説明する。
【００６０】
＜読影知識データベースの事前作成＞
類似症例検索を行うに当たり、事前に読影知識を作成し、読影知識データベース１１０に格納しておく。読影知識は、医用画像とその医用画像を読影した結果である読影レポートとの対から構成される“症例”を複数集めたものから作成される。症例として、症例データベース１００に格納されたものを用いても良いし、他のデータベースに格納されたものを用いても良い。必要な症例数は、種種のデータマイニングアルゴリズムを用いて何らかの法則性および知識を得るために十分となる数である。通常は数百〜数万個のデータが用いられる。本実施の形態では、読影知識データベース１１０に格納される読影知識として、医用画像から抽出される各画像特徴量と、当該医用画像に対する読影レポートから抽出される各読影項目との間の関連性、つまり、（画像特徴量−読影項目）の二項間の相関関係を用いる。
【００６１】
「画像特徴量」としては、医用画像における臓器もしくは病変部分の形状に関するもの、または輝度分布に関するものなどがある。画像特徴量として、例えば、非特許文献３：「根本，清水，萩原，小畑，縄野，“多数の特徴量からの特徴選択による乳房Ｘ線像上の腫瘤影判別精度の改善と高速な特徴選択法の提案”，電子情報通信学会論文誌Ｄ−ＩＩ，Ｖｏｌ．Ｊ８８−Ｄ−ＩＩ，Ｎｏ．２，ｐｐ．４１６−４２６，２００５年２月」に４９０種類の特徴量を用いることが記載されている。本実施の形態においても、医用画像の撮像に使用した医用画像撮影装置（モダリティ）または読影の対象臓器ごとに予め定めた数十〜数百種の画像特徴量を用いる。
【００６２】
以下、図２のフローチャートを用いて読影知識データベース作成の手順を説明する。本実施の形態で対象とする、つまり使用する医用画像撮影装置はマルチスライスＣＴとし、対象臓器は肺とする。
【００６３】
ステップＳ１０では、読影知識を得るための症例が格納されたデータベースから症例を１つ取得する。ここで読影知識を得るための症例の総数をＣ個とする。１つの症例は、医用画像とその医用画像を読影した結果である読影レポートとの対で構成されている。医用画像がマルチスライスＣＴ装置により取得された場合、１つの症例は多数枚のスライス画像を含むことになる。また、通常、マルチスライスＣＴ画像を医師が読影する場合、重要なスライス画像１〜数枚を、キー画像として読影レポートに添付する。以後、多数枚のスライス画像集合、あるいは、数枚のキー画像を単に「医用画像」、「画像」と呼ぶこともある。
【００６４】
ステップＳ１１では、医用画像から画像特徴量を抽出する。ステップＳ１１の処理を、図３のフローチャートを用いて詳細に説明する。
【００６５】
ステップＳ１１１では、対象臓器の領域を抽出する。本実施の形態では肺領域を抽出する。肺領域抽出法として、例えば、非特許文献４：「北坂，森，長谷川，鳥脇，“可変ベジエ曲面による形状モデルを用いた３次元胸部Ｘ線ＣＴ像からの肺野領域抽出”，電子情報通信学会論文誌Ｄ−II，Ｖｏｌ．Ｊ８３−Ｄ−II，Ｎｏ．１，ｐｐ．１６５−１７４，２０００年１月」等の手法を用いることができる。
【００６６】
ステップＳ１１２では、ステップＳ１１１で抽出された臓器領域から病変領域を抽出する。本実施の形態では肺領域から病変領域を抽出する。病変領域の抽出法として、例えば、非特許文献５：「長谷川，森，鳥脇，安野，片田，“３次元ディジタル画像処理による胸部連続ＣＴ像からの肺がん候補領域の自動抽出”，電子情報通信学会論文誌Ｄ−II，Ｖｏｌ．Ｊ７６−Ｄ−II，Ｎｏ．８，ｐｐ．１５８７−１５９４，１９９３年８月」等の手法を用いることができる。但し、上記文献を含め、現時点では、炎症や腫瘍などの病的変化が狭い範囲内に限られている「限局性」と呼ばれる病変の自動抽出は多く提案されているが、「びまん性」と呼ばれる臓器内に広く広がった病変を正確に抽出する技術は確立されていない。そのため、びまん性肺疾患の場合は、医師等により手動で抽出することが望ましい。画像診断済の症例では、病変が含まれたスライス画像をキー画像として指定したり、病変の位置を矢印や領域で指定しているため、その情報を用いて病変領域を抽出することができる。ここで、ｉ番目の症例における画像から抽出した病変の数をＭｉとすると、病変は（症例番号，病変番号）の組（ｉ，ｊ）で特定できる。ここで、１≦ｉ≦Ｃ，１≦ｊ≦Ｍｉである。
【００６７】
ステップＳ１１３では、ステップＳ１１２で抽出された病変領域のうち、１つの領域を選択する。
【００６８】
ステップＳ１１４では、ステップＳ１１３で選択された病変領域から画像特徴量を抽出する。本実施の形態では、画像特徴量として、非特許文献６：「平野，長谷川，鳥脇，大松，江口，“３次元胸部ＣＴ像からのインタラクティブな肺腫瘤領域抽出と良悪性鑑別への応用”，電子情報通信学会論文誌Ｄ−ＩＩ，Ｖｏｌ．Ｊ８７−Ｄ−ＩＩ，Ｎｏ．１，ｐｐ．２３７−２４７，２００４年１月」および非特許文献７：「Ｙｏｓｈｉｋａｚｕ  Ｕｃｈｉｙａｍａ，  Ｓｈｉｇｅｈｉｋｏ  Ｋａｔｓｕｒａｇａｗａ，  Ｈｉｒｏｙｕｋｉ  Ａｂｅ，  Ｊｕｎｊｉ  Ｓｈｉｒａｉｓｈｉ，  Ｆｅｎｇ  Ｌｉ，  Ｑｉａｎｇ  Ｌｉ，  Ｃｈａｏ−Ｔｏｎｇ  Ｚｈａｎｇ，  Ｋｅｎｊｉ  Ｓｕｚｕｋｉ，  ａｎｄ  Ｋｕｎｉｏ  Ｄｏｉ，  “Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ  ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｚｅｄ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｄｉｆｆｕｓｅ  ｌｕｎｇ  ｄｉｓｅａｓｅ  ｉｎ  ｈｉｇｈ−ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  ｃｏｍｐｕｔｅｄ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ”，  Ｍｅｄ．  Ｐｈｙｓ．  ３０，  ２４４０  （２００３）」に記載された画像特徴量を用いる。この画像特徴量数をＮＩＦ個とする。本ステップで抽出された画像特徴量は、（症例番号，この症例（医用画像）から抽出された腫瘤番号，画像特徴量番号）の組（ｉ，ｊ，ｋ）で特定できる。ここで、１≦ｉ≦Ｃ，１≦ｊ≦Ｍｉ，１≦ｋ≦ＮＩＦである。
【００６９】
ステップＳ１１５では、ステップＳ１１２で抽出された病変領域のうち未選択の病変があるかどうかをチェックし、未選択の病変がある場合は、ステップＳ１１３に戻り未選択の病変領域を選択した後、ステップＳ１１４を再実行する。未選択の病変がない場合、すなわち、ステップＳ１１２で抽出された全ての病変領域に対し、ステップＳ１１４の画像特徴量選択を行った場合は図３のフローチャートの処理を終了し、図２のフローチャートに戻る。
【００７０】
図２のステップＳ１２では、読影レポートの解析処理を行う。具体的には読影レポートから読影項目および疾病名を抽出する。
【００７１】
本実施の形態では読影項目が格納された読影項目単語辞書、および疾病名が格納された疾病名単語辞書を用いる形態素解析および構文解析を行う。これらの処理により、各単語辞書に格納された単語と一致する単語を抽出する。形態素解析技術としては、例えば、非特許文献８：ＭｅＣａｂ（ｈｔｔｐ：／／ｍｅｃａｂ．ｓｏｕｒｃｅｆｏｒｇｅ．ｎｅｔ）や非特許文献９：ＣｈａＳｅｎ（ｈｔｔｐ：／／ｃｈａｓｅｎ−ｌｅｇａｃｙ  ．ｓｏｕｒｃｅｆｏｒｇｅ．ｊｐ）等が、構文解析技術としては、非特許文献１０：ＫＮＰ（ｈｔｔｐ：／  ／ｎｌｐ．ｋｕｅｅ．ｋｙｏｔｏ−ｕ．ａｃ．ｊｐ／ｎｌ−ｒｅｓｏｕｒｃｅ／ｋｎｐ．ｈｔｍｌ）、非特許文献１１：ＣａｂｏＣｈａ（ｈｔｔｐ：／／ｃｈａｓｅｎ．ｏｒｇ／〜ｔａｋｕ／ｓｏｆｔｗａｒｅ／ｃａｂｏｃｈａ／）等が存在する。読影レポートは医師により読影レポート独特の表現で記述されることが多いので、読影レポートに特化した形態素解析技術、構文解析技術、各単語辞書を開発することが望ましい。
【００７２】
図４は胸部ＣＴ検査の読影レポートの例であり、図５は図４の読影レポートから抽出された読影項目および疾病名を示す。ｉ番目の症例における読影レポートから抽出した読影項目の数をＮｉとすると、読影項目は（症例番号，読影項目番号）の組（ｉ，ｊ）で特定できる。ここで、１≦ｉ≦Ｃ，１≦ｊ≦Ｎｉである。
【００７３】
また、図５では、読影項目および疾病名の単語のみを抽出しているが、読影レポートにおける病変の位置や存在／非存在を表す文字列を同時に抽出しても良い。このため、読影項目だけでなく位置や存在／非存在の情報も合わせて抽出することで、後で説明する読影知識の抽出に有効となる。図６に、読影項目と同時に位置情報、存在／非存在情報を抽出した例を示す。例えば、図４の読影レポートを解析し、「右Ｓ６に浸潤影を認め」という文節から「浸潤影」の位置属性として「右Ｓ６」、存在／非存在属性として「認める（認め）」が抽出される。また、「リンパ節腫大は認めない」という文節から「リンパ節」の存在／非存在属性として「認めない」が抽出される。
【００７４】
ステップＳ１３では、読影知識を得るための症例が格納されたデータベースにおいて未取得の症例があるかどうかをチェックし、未取得の症例がある場合は、ステップＳ１０に戻り未取得の症例を取得した後、ステップＳ１１およびＳ１２を実行する。未取得の症例がない場合、すなわち、全ての症例に対し、ステップＳ１１の画像特徴抽出およびステップＳ１２のレポート解析を実施済の場合は、ステップＳ１４に進む。
【００７５】
ステップＳ１１とステップＳ１２の結果は相互に依存しないため、実行順は逆でも構わない。
【００７６】
ステップＳ１４に到達した時点で、例えば、図７で表されるデータ一式が取得される。つまり、症例ごとに画像特徴量と読影項目と疾病名とが取得される。症例番号１の症例については、医用画像中にＭ１個の病変が含まれており、各病変から抽出される画像特徴量の個数はＮＩＦ個である。また、読影レポート中の読影項目の数はＮ１個である。例えば、病変番号（１，１）で示される１つ目の病変のうち、１つ目の画像特徴量の値は０．８５１である。また、読影項目番号（１，１）で示される１つ目の読影項目の値は「浸潤影」である。図７の例では、各画像特徴量は０以上１以下の数値であり、読影項目および疾病名は文字列である。画像特徴量として負の値または１より大きな値をとるものを用いても良い。また、読影項目および疾病名として、予め定めた単語ＩＤの形式にてデータを格納しても良い。
【００７７】
ステップＳ１４では、ステップＳ１１で得られた画像特徴量、および、ステップＳ１２で得られた読影項目および疾病名から、読影知識を抽出する。本実施の形態では、画像特徴量と読影項目の二項の相関関係を、読影知識とする。
【００７８】
＜（画像特徴量−読影項目）間の相関関係＞
１対の（画像特徴量，読影項目）間の相関関係の求め方について説明する。相関関係の表現形態は複数あるが、ここでは相関比を用いる。相関比は、質的データと量的データとの間の相関関係を表す指標であり、（式１）で表される。
【００７９】
【数１】
2014029644.tif 000003
【００８０】
読影レポート中に、ある読影項目を含む場合および含まない場合の２カテゴリを考え、これを質的データとする。医用画像から抽出した、ある画像特徴量の値そのものを量的データとする。例えば、読影知識を抽出するための症例データベースに含まれる全症例に対し、読影レポートを、ある読影項目を含むものまたは含まないものに区分する。ここでは、読影項目「浸潤影」と画像特徴量「病変領域の輝度平均値」との相関比を求める方法について説明する。（式１）においては、カテゴリｉ＝１を「浸潤影」を含むもの、カテゴリｉ＝２を「浸潤影」を含まないものとする。読影レポートに「浸潤影」を含む症例から抽出した病変画像の「病変領域の輝度平均値」であるｊ番目の観測値をｘ１ｊとする。また、読影レポートに「浸潤影」を含まない症例から抽出した病変画像の「病変領域の輝度平均値」であるｊ番目の観測値をｘ２ｊとする。
【００８１】
「浸潤影」とは、肺胞内への細胞成分や液体成分の貯留によって生じる陰影であり、肺炎、肺感染症などで出現する。ＣＴ画像においては、血管影が透けて見えないくらいの濃い陰影であり、−２００ＨＵ〜＋３００ＨＵ程度のＣＴ値をとる。読影レポートに「浸潤影」を含む場合では、病変のＣＴ値が−２００ＨＵ〜＋３００ＨＵ程度の症例が多くなり、読影レポートに「浸潤影」を含まない場合には、病変のＣＴ値はさまざまな値をとる。よって、画像特徴量「病変領域の輝度平均値」と読影項目「浸潤影」とでは相関比が大きく（１に近く）なることが予想される。また、浸潤影は病変の形状には依存しないため、画像特徴量「病変の円形度」と読影項目「浸潤影」との相関比は小さく（０に近く）なることが予想される。このようにして、全ての読影項目と全ての画像特徴量との間の相関比を計算する。
【００８２】
図８に、読影項目と画像特徴量との間の相関関係（ここでは、相関比）の概念図を示す。左側には複数の読影項目、右側には複数の画像特徴量の名称が列挙されている。そして、相関比が閾値以上の読影項目と画像特徴量の間が実線で結ばれている。相関比は０以上１以下の値をとるため、閾値として０．３〜０．７程度の値を用いることができる。計算した相関比を最終的に閾値で二値化すると、図８のような情報が求められることになる。
【００８３】
図９に、読影項目と画像特徴量との間の相関関係（例えば、相関比）の別の概念図を示す。この図では、読影項目「小粒状影」と複数の画像特徴量相関比を多値表現しており、読影項目と画像特徴量の間の実線の太さが相関比の大きさに相当している。「小粒状影」とは、直径２〜３ｍｍ大の微細病変が多数存在するのが特徴である。他の読影項目と比較して、病変の大きさで明確に区別できるため画像特徴量「病変面積」との相関が大きくなっている。
【００８４】
相関比の値に着目することで、ある読影項目と相関の高い画像特徴量を特定することができる。実際には１つの症例には、複数の病変を含む場合が多く、その場合は読影レポートには複数の病変に関する記載が含まれることになる。例えば、１回のＣＴ画像撮影にて、スライス画像が複数得られ、そのスライス画像列には複数の病変が含まれることも多く、１つの病変からは複数の画像特徴量が抽出される。そのため、（１人の患者から検出された病変数）×（画像特徴量の種類数）の個数だけ画像特徴量が得られ、これら複数の画像特徴量と、１つの読影レポートから抽出された複数の読影項目や疾病名との相関関係を求める必要がある。もちろん大量の症例を用いることにより、対応が正しく得られる可能性があるが、図６のように病変位置を用いる等して、読影レポートの記載と、対応する画像特徴量とをある程度事前に対応づけることができれば、より正確に相関関係を求めることができる。
【００８５】
先の説明では、質的データが、ある読影項目を含むものおよび含まないものの２カテゴリである場合について説明したが、ある読影項目（例えば、「境界明瞭」）と、その対義語となる読影項目（例えば、「境界不明瞭」）との２カテゴリであっても良い。また、読影項目が「低濃度」、「中濃度」、「高濃度」などの序数尺度の場合は、それらの各々をカテゴリとして（この例では３カテゴリ）、相関比を計算しても良い。
【００８６】
また、「低濃度」、「低輝度」、「低吸収」などの同義語については、予め同義語辞書を作成しておき、それらを同一の読影項目として扱う。
【００８７】
以上の方法にて、ステップＳ１４の処理を行うと、図１０のような、（画像特徴量−読影項目）間の相関関係が得られる。なお表中の数値は相関比である。相関比は０以上１以下の値をとる。また、得られた相関関係は、図１０の形式にて読影知識データベース１１０に格納される。
【００８８】
＜類似症例検索＞
以下、類似症例検索の処理手順について説明する。
【００８９】
図１１は、医師の診断行為における、類似症例検索装置による類似症例検索処理の位置付けを説明するフローチャートである。
【００９０】
医師または検査技師は、ＣＴ装置またはＭＲＩ装置等を用いて、診断対象となる患者の画像を撮影することにより、取得する（Ｓ１）。
【００９１】
時を隔てて、類似症例検索装置が、Ｓ１の処理において取得された画像を読影対象画像として、当該読影対象画像に類似する類似症例を検索する（Ｓ２）。Ｓ２の処理については後述する。
【００９２】
医師は、Ｓ１で取得された読影対象画像と、類似症例検索装置が検索した類似症例とに基づいて、患者を診断する（Ｓ３）。
【００９３】
つまり、類似症例検索装置による類似症例の検索は、医師による患者の診断における判断材料を提供する役割を果たす。
【００９４】
次に、図１２に示す図１１のＳ２の処理の詳細について説明する。
【００９５】
図１３に示す類似症例検索画面表示例は、図１の読影対象画像表示部１３０、類似症例表示部２００、読影レポート入力部（図１に不図示）で構成される読影端末２１０の画面表示例である。
【００９６】
ステップＳ２０では、読影対象画像読込部１２０が、医用画像撮影装置から読影対象画像を取得する。図２の読影知識データベース作成時と同じく、本実施の形態で対象とする医用画像撮影装置はマルチスライスＣＴとし、対象臓器は肺とする。読み込まれた画像（図１３における読影対象画像３００）は、読影対象画像表示部１３０に表示される。
【００９７】
ステップＳ２１では、類似症例検索を行いたい対象の病変の指定を読影者から受け付ける。指定は、読影対象画像表示部１３０の画面上（読影対象画像３００）で、マウスを用いて病変部をクリックすることにより行われる。
【００９８】
この病変の指定について説明する。指定の方法として、病変の中心付近の１点を指定しても良いし、病変領域（輪郭線）を指定しても良い。中心付近の１点が指定された場合は、指定された点を基準としてその近傍領域から図３のステップＳ１１２と同じ方法を用いて詳細な病変領域を設定する。病変領域を大まかに指定した場合は、この領域の中からステップＳ１１２と同じ方法を用いて詳細な病変領域を設定する。
【００９９】
病変位置または領域の指定について、図１４を用いて説明する。図１４に示す読影対象画像４００（ここでは胸部ＣＴ）には、胸部の周囲４１０と、対象臓器（ここでは肺）４２０と、病変領域４３０との像が含まれる。座標を指定する場合は、例えば、病変の中心位置付近（図１４の点４４０）をマウスでクリックする。領域を指定する場合は、図１４の病変領域４３０を矩形、円または楕円で囲む方法や、病変部（図１４の病変領域４３０）と正常組織（図１４の病変領域４３０の外側）間との境界を自由曲線で指定する方法がある。中心座標のみを指定する場合や、矩形、円または楕円等で囲むことにより領域を指定する場合は、読影者の負担が小さいという利点があるが、画像特徴量抽出のために、別途、正確な病変領域を画像処理アルゴリズムにより自動抽出する必要がある。病変領域抽出については、ステップＳ１１２と同じ手法を用いることができる。
【０１００】
ステップＳ２２では、画像特徴取得部１４０は、読影対象画像に対して、ステップＳ２１にて指定または抽出された病変領域から抽出された画像特徴量を取得する。画像特徴量の種類および種類数はステップＳ１１４でのそれらと同一である。すなわち種類数はＮＩＦ個である。指定または抽出された病変領域が複数あればその全てに対して、ＮＩＦ個の画像特徴量を取得する。画像特徴量の抽出は画像特徴取得部１４０内で実施しても良いし、他に存在する画像特徴抽出部で実施しても良い。
【０１０１】
ステップＳ２３では、１次検索部１５０は、症例データベース１００の中から、ステップＳ２２で取得された画像特徴量に類似した画像特徴量を有する症例を複数取得する。具体的には、症例データベース１００に記憶されている症例に含まれる医用画像から抽出された画像特徴量と読影対象画像から抽出された画像特徴量との間で（式２）のようなユークリッド距離を算出し、距離が所定の閾値よりも小さい症例を検索結果候補症例として、症例データベース１００から取得する。（式２）において、ｘは読影対象画像から抽出された複数（ＮＩＦ個）の画像特徴量を全て連結したベクトルである。ｕｉは、症例データベース１００に格納された症例のうち、ｉ番目の症例から抽出された画像特徴量である。異なる種類の画像特徴量を連結する際は、画像特徴量毎のスケールの違いに影響を受けないよう正準化（平均０、分散１に正規化）を行っておく。
【０１０２】
【数２】
2014029644.tif 000004
【０１０３】
この１次検索の様子を、図１５に示す。図１５は、全ＮＩＦ次元の画像特徴空間において、ステップＳ２２で取得された画像特徴量を検索元として、所定の距離閾値以内の画像特徴量を特定した様子を示すイメージ図である。ステップＳ２３では、所定の距離閾値以内の画像特徴量を有する過去症例を複数取得する。なお、ユークリッド距離の代わりに、単純類似度（余弦類似度）を用いても良い。この場合、所定の類似度閾値以上の画像特徴量を特定し、取得することになる。ここでは、本開示の特徴の一つである「重要な画像特徴量に対する重み付け」を行っていないので、検索元症例と候補症例との検索適合率（本類似症例検索装置のユーザである医師が認める類似症例である割合）は、それほど高くない。この段階では大まかに候補症例を検索し、その候補症例に含まれるテキスト特徴の集合を得ることを目的とする。後述するステップＳ２５でのクラスタリングのために、少なくとも、検索対象元の症例と鑑別すべき疾病名が数個が含まれる程度の数の症例群を取得する。画像診断で疾病名を１つに絞りきれない場合、読影レポートには通常１〜数個程度の疑いのある疾病名が記載される。ここでは、疾病名５個が含まれるように類似度の閾値を調整し、症例群を取得することとする。
【０１０４】
ステップＳ２４では、読影項目抽出部１６０は、ステップＳ２３で取得された症例群から、症例毎に読影項目を抽出する。各症例は読影済であるため、それぞれ読影レポートが付属している。自然言語文で作成された読影レポートについては、ステップＳ１２と同様の処理を用いて読影項目を抽出する。標準化された表記、属性を用いて生成されている構造化レポートの場合は、画像所見に相当するキーワード（読影項目）を抽出する。そして、抽出された読影項目を用いて読影項目ベクトルを生成する。ここで、読影項目ベクトルとは、読影項目の種類数分の次元数（ＮＩＩ次元）を持ち、着目している症例が読影項目ｋを含む時、ｋ次元目の要素をその読影項目の出現回数で表したものである。なお、出現回数を用いる代わりに、ｔｆ−ｉｄｆ（ｔｆ：  Ｔｅｒｍ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ，  ｉｄｆ：  Ｉｎｖｅｒｓｅ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）等の指標を用いても良い。このｔｆ−ｉｄｆを用いると、単語の出現回数に加えて、多くの読影レポートに出現する読影項目の重要度を下げ、特定の読影レポートにしか出現しない読影項目の重要度を上げるような出現回数の補正を行うことができる。また、読影項目には表記の揺らぎが存在するため、予め同義語辞書を用意しておき、読影項目ベクトルの各次元は同義語で縮退させた次元を用いても良い。各症例から抽出された読影項目の例を図１６に示す。図１６では、１回以上出現した読影項目キーワードの表記を表中に記載している。また、各読影項目ベクトルには、その属性として確定診断病名（疾病名）を付与しておいても良い。確定診断病名を付与している場合に、確定診断病名毎に症例をソートすると図１７に示すような読影項目の例が得られる。確定診断病名の使用法については別途説明する。
【０１０５】
ステップＳ２５では、病型候補クラスタ生成部１７０は、ステップＳ２４で症例毎に生成した読影項目ベクトルを用いて、読影項目の組み合わせが類似した症例データ群で構成される病型候補クラスタを複数生成する。生成された病型候補クラスタの総数をＮＣＡＬＬとする。病型候補クラスタは、例えば、症例毎の読影項目ベクトルの集合に対してＫ平均法などのクラスタリング手法を用いて生成することができる。なお、階層型クラスタリングなどの他手法を用いることもできる（クラスタリング手法については、例えば、非特許文献１２：「多変量データの分類−判別分析・クラスター分析」、佐藤義治著、朝倉書店、などの書籍を参照のこと）。ステップＳ２４で説明した通り、読影項目ベクトルとは、読影項目の種類数分の次元数を持ち、その症例がある読影項目を含む時、対応する要素がその読影項目の出現回数で表されたベクトルである。例えば、図１６において、記載されている読影項目は全て１回出現したものとすると、症例番号１の症例（以下、「症例１」という）の読影項目ベクトルは（１，０，０，１，０，０，０，０，…）となる。症例１では、読影項目として「空洞性病変」と「結節」が出現するので、１番目と４番目の要素が１となる。「空洞性病変」が２回出現する場合は、症例１の読影項目ベクトルは（２，０，０，１，０，０，０，０，…）となる。このような読影項目ベクトルに対し、クラスタリングを行う。クラスタリングにより、読影項目の組み合わせが類似した症例同士が同じクラスタを形成することになる。クラスタリングを行った結果のイメージ図を図１８に示す。ここで、ＮＩＩ次元の読影項目空間を張る各軸は、各読影項目に相当する。ここで、読影項目は「読影対象の医用画像の特徴を言語化した文字列」と定義済であり、読影項目（の組み合わせ）が類似していることは、医用画像に表れる症状（の組み合わせ）が類似していることに相当する。よって、このクラスタは上述の「病型」に準じた集合になる。ここで、“準じた”と言及する理由は以下の通りである。このクラスタは単に読影項目の組み合わせが類似した症例に分類した集合であるだけで、実際の病型とは必ずしも一致しない。また、異なる確定診断病名に対応する症例同士を含むため「病型」とは呼べない。
【０１０６】
なお、図１７に示したように、各読影項目に、その属性として確定診断病名が付与されている場合は、確定診断病名毎に、読影項目の組み合わせが類似した症例データ群で構成される病型候補クラスタを複数生成する。
【０１０７】
ＭＡＣ症に対応する読影項目ベクトルのクラスタリング結果の例を、図１９に示す。図１９では、１８個の症例からＮＣＡＬＬ＝４個のクラスタが生成されている。これらのクラスタは、ＭＡＣ症に関する症例群から構成されていると考えると、クラスタ番号１のクラスタ（以下、クラスタ番号ｉのクラスタをクラスタｉと表記する）およびクラスタ２は「空洞形成型」、クラスタ３は「結節・気管支拡張型」、クラスタ４は「孤立性結節型」の症例が中心となって構成されていることが、含まれる読影項目から推定できる。画像特徴空間で類似した症例群は、疾病名が異なっていても読影項目（の組み合わせ）が類似している可能性が高い。よって、確定診断病名を用いなくても、本開示の目的を達成することができる。
【０１０８】
なお、確定診断病名を用いる場合は、生成されたクラスタがさらに実際の病型に対応し易くなる。
【０１０９】
ステップＳ２６では、重み決定部１８０は、ステップＳ２５で生成した病型候補クラスタのうち、少なくとも１つの病型候補クラスタの各々に対し、医用画像から抽出される各画像特徴量と当該医用画像に対する読影レポートから抽出される各読影項目との間の関連性を予め定めた読影知識データベース、および、病型候補クラスタに含まれる読影項目ベクトルが含む読影項目とに基づいて、ステップＳ１１で抽出した画像特徴量ごとに、画像特徴量と病型候補クラスタに含まれる読影項目ベクトルが含む読影項目との間の関連性が高いほど大きな値の重みを決定する。
【０１１０】
重みの決定方法について説明する。ここでは、病型候補クラスタを形成する全読影項目ベクトルの平均ベクトルを、「平均読影項目ベクトル」と名づけ、これを利用する。ここで、図１９におけるクラスタ番号１のクラスタの平均読影項目ベクトルをｖ１＝（０．７，０，０，０．４，０．１，０，０，０，．．．）とする。すなわち、読影項目「空洞性病変」の影響が０．７、「気管支拡張」および「気道性」の影響が共に０、「結節」の影響が０．４、「実質影」の影響が０．１、…であると考えることができる。よって、読影項目「空洞性病変」と各画像特徴量との重みに０．７を乗じた値と、「結節」と各画像特徴量との重みに０．４を乗じた値と、「実質影」と各画像特徴量との重みに０．１を乗じた値とを、対応する画像特徴量毎に加算することで、各画像特徴量への重みが計算できる。以上を図で表すと図２０のようになる。全ての読影項目と、全ての画像特徴量の間には０以上１以下の値を持つ相関比が付与されている。ここでは、平均読影項目ベクトルの対応する要素が０である読影項目を除いて、重みを表す線分を表示している。病型候補クラスタ１に着目した場合、画像特徴量１に対応する重みは、（０．７×ｗ１，１＋０．４×ｗ４，１＋０．１×ｗ５，１）のように計算できる。
【０１１１】
なお、ステップＳ２５で生成した病型候補クラスタの全て（ＮＣＡＬＬ個）ではなく、一部の病型候補クラスタを選定して、重みベクトルを計算しても良い。ここで、重みベクトルを計算する対象となる病型候補クラスタの数をＮＣＷ（１≦ＮＣＷ≦ＮＣＡＬＬ）とする。本類似症例検索装置による病型候補クラスタの自動選定の基準として、読影対象画像（検索元画像）と病型候補クラスタとの、画像特徴空間における距離を利用することができる。ステップＳ２５で生成された病型候補クラスタは、図１８で表されるように読影項目空間でのクラスタであるため、これを画像特徴空間のクラスタに変換して、各クラスタに含まれる症例と検索元症例とを比較する。読影項目空間の画像特徴空間への変換は、病型候補クラスタ毎に、当該病型候補クラスタに含まれる症例の画像特徴ベクトルを取得し、それらの平均ベクトル、つまり病型候補クラスタを代表する画像特徴ベクトルを作成することにより対応できる。この病型候補クラスタ毎の代表画像特徴ベクトルとステップＳ２２で抽出された検索元症例の画像特徴量とを比較し、所定の距離以内の代表画像特徴ベクトル、または、距離の小さいものから所定数の代表画像特徴ベクトルを選択することで、一部の病型候補クラスタを選定することができる。
【０１１２】
また、本類似症例検索装置のユーザ（読影者）が病型候補クラスタを選定しても良い。この場合には、ステップＳ２５とステップＳ２６の間に病型候補クラスタの選択処理を設けても良い。この選択処理は、複数の病型候補クラスタについて、病型候補クラスタを構成する上で支配的な読影項目（の組み合わせ）をユーザに提示し、ユーザに選択させることで実現できる。図示しない入力部が、ユーザによる病型候補クラスタの選択入力を受け付ける。ここでは、平均読影項目ベクトルの要素が所定の閾値以上である読影項目を表示する。図２１にその画面表示例を示す。読影端末２１０の画面には、「検索パタン」の選択入力を受け付けるボタン５０１と、病型候補クラスタを説明する読影項目（の組み合わせ）５０３とが表示されている。この「検索パタン」は、読影項目（の組み合わせ）に対応しており、病型に準じたものと見なすことができる。ユーザは、ステップＳ２６にて特定した病型候補クラスタ毎の代表読影項目（の組み合わせ）を参照し、読影対象画像を良く表現しているとユーザが判断した検索パタンに対応するボタン５０１をマウスでクリックすると、病型候補クラスタが選定されることになる。なお、ステップＳ２５で、確定診断病名毎に病型候補クラスタを生成した場合は、図２２のように、読影端末２１０の画面に、検索パタンと合わせて、確定診断病名５０２も合わせて表示することができる。これにより、ユーザが病型候補クラスタを選定する際のさらに有用な補助情報になる。
【０１１３】
ステップＳ２７では、２次検索部１９０は、ステップＳ２２で抽出した画像特徴量、及び、ステップＳ２６で決定したＮＣＷ個の重みベクトルを用いて、症例データベース１００から類似症例を検索する。ＮＣＷ通りの重みベクトルは、それぞれＮＣＷ個の病型候補クラスタに対応する重み付け検索のために用いられる。まず、１個の重みベクトルを用いた重み付け検索方法について、説明する。
【０１１４】
＜１個の重みベクトルを用いた重み付け検索＞
２次検索部１９０は、症例データベース１００に記憶されている症例に含まれる医用画像から抽出された画像特徴量と読影対象画像から抽出された画像特徴量との間で重み付け距離を算出する。２次検索部１９０は、重み付け距離が所定の閾値よりも小さい症例を類似症例として、症例データベース１００から検索する。または、２次検索部１９０は、重み付け距離が小さいものから所定個数分の症例を類似症例として、症例データベース１００から検索する。
【０１１５】
重み付け距離は、例えば（式３）にて計算できる。ここで、ｘは、読影対象画像から抽出された複数（ＮＩＦ個）の画像特徴量を全て連結したベクトルである。ｕｉは、症例データベース１００に格納された症例のうち、ｉ番目の症例から抽出された画像特徴量である。異なる種類の画像特徴量を連結する際は、画像特徴量毎のスケールの違いに影響を受けないよう正準化（平均０、分散１に正規化）を行っておく。ｗｊは、ｊ番目の画像特徴量に関する重みである。ここでは、ステップＳ２６で計算した重みを用いる。
【０１１６】
【数３】
2014029644.tif 000005
【０１１７】
本実施の形態では、ステップＳ２６で病型候補クラスタ毎に決定した重みを基に、重み付け距離計算を行う。即ち、病型候補クラスタのうち支配的な読影項目（つまり、平均読影項目ベクトルの要素の値が大きい読影項目）に関しては重みを相対的に大きく、同時に、読影項目と相関の大きい画像特徴量に関しては重みを相対的に大きくする。これにより、病型候補クラスタの特徴を反映した類似症例検索が可能となる。これを図２３を用いて説明する。図２３の（ａ）は、ステップＳ２６において、病型候補クラスタに対応する平均読影項目ベクトルを入力として重みベクトルＷを取得する様子を示している。ステップＳ２６で説明したとおり、この重みベクトルＷは、平均読影項目ベクトルの要素と、読影項目と画像特徴量間の相関関係から計算される。図２３の（ｂ）では、重みベクトルＷを用いて、ＮＩＦ個の画像特徴量に対して、それぞれ重み付けを行う。即ち、平均読影項目ベクトルにおいて支配的な読影項目の特徴をよく表現する画像特徴量に大きく重み付けをして検索する。
【０１１８】
＜ＮＣＷ個の重みベクトルを用いた重み付け検索＞
２次検索部１９０は、複数（ＮＣＷ個）の病型候補クラスタのそれぞれに対して、重み付け検索を行う。各病型候補クラスタは、その病型候補クラスタに含まれる読影項目の組み合わせが類似するように生成されている。すなわち、診断対象症例を、複数の病型として見た場合に、病型ごとに類似症例を検索することになる。図２４に、複数通りの重み付け検索を行うイメージ図を示す。それぞれの病型候補クラスタに含まれる読影項目が異なるため、ＮＩＦ次元の画像特徴空間への重み付けがそれぞれ異なるように検索が行われる。
【０１１９】
なお、ここでは、症例データベース１００に記憶されている症例を対象として２次検索を行なう例について説明したが、検索対象症例を１次検索結果の症例に限定して２次検索を行なっても良い。対象を限定することで、高速な検索が可能となる。一方、症例データベース１００から２次検索を行なう場合は、着目点を限定することで、画像特徴量の全次元を等しく扱う１次検索で漏れてしまった症例を検索することができる。
【０１２０】
ステップＳ２８では、類似症例表示部２００は、検索された類似症例を、図１３の類似症例表示領域３２０に表示する。類似症例表示領域３２０の表示画面の例を図２５に示す。図２５では、重視した読影項目毎に、最も類似度が高い検索結果画像とそのレポートを表示している。重視した読影項目とは、例えば、各病型候補クラスタの平均読影項目ベクトルの要素の値が所定の閾値以上の読影項目である。読影対象画像３００に対し、「重視した読影項目」３２２の観点で類似症例を検索した場合に、読影者は、検索される検索結果画像３２３と読影レポート３２４を参考にすることで、読影対象画像３００の読影の参考とすることができる。特に、画像の見方（着眼点）に慣れていない研修医や、専門外の臓器を扱う読影医にとっては、「重視した読影項目」３２２を確認することで、読影スキルを向上させることができる。
【０１２１】
なお、確定診断病名を用いる場合の類似症例表示部２００の表示画面の例を図２６に示す。図２６では、確定診断病名３２１と「重視した読影項目」３２２毎に、最も類似度が高い検索結果画像３２３とその読影レポート３２４が表示されている。読影者は、読影対象画像３００に対し、確定診断病名３２１および「重視した読影項目」３２２の観点で類似症例を検索した場合に、検索される検索結果画像３２３と読影レポート３２４を参考にすることで、読影対象画像３００の読影の参考とすることができる。
【０１２２】
かかる構成によれば、１次検索部１５０において、まず画像として大まかに類似した過去症例を複数取得し、読影項目抽出部１６０において、取得した症例から読影項目を抽出する。また、病型候補クラスタ生成部１７０において、読影項目の組み合わせが類似したクラスタを生成し、重み決定部１８０において、クラスタ毎に重みを決定し、２次検索部１９０において、重み付け検索を行う。このことで、予め病型毎に画像特徴量セットを用意すること無しに、検索対象画像と類似した画像群の情報を元に画像特徴量に対し重み付けを行うことができ、医学的な観点に応じた類似症例検索を効率的に行うことが可能となる。
【０１２３】
（実施の形態の変形例）
上述の実施の形態の図１２のステップＳ２６において、病型候補クラスタに相当する読影項目のうち、重要な読影項目を少なくとも１つ特定しても良い。病型候補クラスタには多数の症例が含まれるため、出現頻度の低い読影項目を用いると、いくらその読影項目に対する重みの値が小さくなるとはいえ検索ノイズの原因になる可能性がある。この課題に対応するため、出現頻度の高い読影項目を特定して用いることができる。主要な画像所見２〜３個の組み合わせで病型が定義されることが多いことから、ここでは２個の読影項目を特定することとする。
【０１２４】
関連する読影項目の特定方法について説明する。病型候補クラスタを構成する上で支配的な読影項目を特定するため、ここでは、ステップＳ２５で生成した病型候補クラスタ毎に生成した代表ベクトルを利用する。クラスタの代表ベクトルとして、クラスタを形成する全読影項目ベクトルの平均ベクトルを計算する。図２７に、計算したクラスタ１の代表ベクトルｖ＝（０．７，０，０，０．４，０．１，０，０，０，…）を示す。そして、代表ベクトルｖと読影項目ｉを表す各軸（単位ベクトルｕｉ）とのなす角度θｉが、所定の角度θＴＨ以内となる読影項目を特定する。θｉは、（式４）により算出することができる。なおθＴＨは予め定めておく。
【０１２５】
【数４】
2014029644.tif 000006
【０１２６】
ここでは、クラスタの代表ベクトルと読影項目を表す軸の単位ベクトルのなす角を利用して、支配的な読影項目ベクトルを特定したが、他の方法により支配的な読影項目ベクトルを特定しても良い。例えば、各クラスタを構成する読影項目の出現割合（＝出現回数／クラスタを構成する症例数）が大きいものから上位２個の読影項目を選び、支配的な読影項目を特定しても良い。また、読影項目の個数を固定するのではなく、上記の角度に関する所定条件や出現回数条件を満たす読影項目を特定しても良い。この場合、読影項目の個数の上限を定めておいても良い。
【０１２７】
次に、重み決定方法に関して説明する。図２８では、クラスタ番号１において、「空洞性病変」、「結節」、の２つの読影項目が特定されている。重み決定部１８０は、読影知識データベース１１０に図１０の形式で格納された（画像特徴量−読影項目）間の相関関係テーブルを参照し、「空洞性病変」と全ての画像特徴量間の相関関係、および、「結節」と全ての画像特徴量間の相関関係を取得する。ここでは取得した相関関係を表す数値（相関比）をそのまま重みとして用い、それぞれｗ１，ｉ，ｗ２，ｉと表す。ここで、ｉは画像特徴量の種類を現す添字である。これらの重みを用い、ｉ番目の画像特徴量に対応する重みＷｉを、（式５）のように計算する。（式５）において、Ｋは特定された読影項目の個数を表し、「空洞性病変」と「結節」が特定されている場合Ｋ＝２である。図２８のクラスタ番号３，４ではＫ＝３である。
【０１２８】
【数５】
2014029644.tif 000007
【０１２９】
次に、１個の重みベクトルを用いた重み付け検索について説明する。
【０１３０】
本変形例では、ステップＳ２６で病型候補クラスタ毎に特定された、読影項目を基に、類似症例検索にて重み付け距離計算を行う。即ち、特定された読影項目と相関の大きい画像特徴量に関しては重みを相対的に大きく、相関の小さい画像特徴量に関しては重みを相対的に小さくする。これにより、病型候補クラスタの特徴を反映した類似症例検索が可能となる。これを図２９を用いて説明する。図２９の（ａ）は、ステップＳ２６で特定された、読影項目「空洞性病変」と「結節」から決定された重みベクトルＷを取得する様子を示している。ステップＳ２６で説明したとおり、この重みベクトルＷは、「空洞性病変」と全ての画像特徴量との間の相関関係、および、「結節」と全ての画像特徴量との間の相関関係の、対応する要素の和で構成されている。図２９の（ｂ）では、重みベクトルＷを用いて、ＮＩＦ個の画像特徴量に対して、それぞれ重み付けを行う。即ち、「空洞性病変」および「結節」の特徴をよく表現する画像特徴量に大きく重み付けをして検索する。これは、「空洞性病変」および「結節」の特徴を持つ病型として、診断対象症例を見た場合の類似症例を検索することに相当する。
【０１３１】
以上説明した点以外は、実施の形態と同様である。
【０１３２】
かかる構成によれば、１次検索部１５０において、まず画像として大まかに類似した過去症例を複数取得し、読影項目抽出部１６０において、取得した症例から読影項目を抽出する。また、病型候補クラスタ生成部１７０において、読影項目の組み合わせが類似したクラスタを生成し、重み決定部１８０において、クラスタ毎に重みを決定し、２次検索部１９０において、重み付け検索を行う。このことで、予め病型毎に画像特徴量セットを用意すること無しに、検索対象画像と類似した画像群の情報を元に画像特徴量に対し重み付けを行うことができ、医学的な観点に応じた類似症例検索を効率的に行うことが可能となる。加えて、出現頻度の高い読影項目を特定して用いることで、出現頻度の低い読影項目を用いる際に問題となり易い検索ノイズを抑制することができる。
【０１３３】
なお、上述の実施の形態では、類似症例表示部２００は、２次検索部１９０の検索結果を表示することによりユーザに提示したが、類似症例表示部２００の代わりに、２次検索部１９０の検索結果を印刷したり、記憶装置に書き込んだりする出力部を備えていても良い。
【０１３４】
以上、実施の形態および実施の形態の変形例について説明したが、類似症例検索装置に必須の構成要素は、画像特徴取得部１４０、１次検索部１５０、読影項目抽出部１６０、病型候補クラスタ生成部１７０、重み決定部１８０および２次検索部１９０であり、それ以外の構成要素は必ずしも類似症例検索装置に備えられていなくても良い。
【産業上の利用可能性】
【０１３５】
本発明は、読影者に参考となる類似症例を検索および提示する類似症例検索装置、および、研修読影医のための読影教育装置等に利用可能である。
【符号の説明】
【０１３６】
１００  症例データベース
１１０  読影知識データベース
１２０  読影対象画像読込部
１３０  読影対象画像表示部
１４０  画像特徴取得部
１５０  １次検索部
１６０  読影項目抽出部
１７０  病型候補クラスタ生成部
１８０  重み決定部
１９０  ２次検索部
２００  類似症例表示部
２１０  読影端末
３００  読影対象画像
３２０  類似症例表示領域
３２１  確定診断病名
３２２  重視した読影項目
３２３  検索結果画像
３２４  読影レポート
４００  読影対象画像
４１０  胸部の周囲
４２０  対象臓器
４３０  病変領域
４４０  点
５０１  ボタン
５０２  確定診断病名
５０３  読影項目
【図１】
2014029644.tif 000008
【図２】
2014029644.tif 000009
【図３】
2014029644.tif 000010
【図４】
2014029644.tif 000011
【図５】
2014029644.tif 000012
【図６】
2014029644.tif 000013
【図７】
2014029644.tif 000014
【図８】
2014029644.tif 000015
【図９】
2014029644.tif 000016
【図１０】
2014029644.tif 000017
【図１１】
2014029644.tif 000018
【図１２】
2014029644.tif 000019
【図１３】
2014029644.tif 000020
【図１４】
2014029644.tif 000021
【図１５】
2014029644.tif 000022
【図１６】
2014029644.tif 000023
【図１７】
2014029644.tif 000024
【図１８】
2014029644.tif 000025
【図１９】
2014029644.tif 000026
【図２０】
2014029644.tif 000027
【図２１】
2014029644.tif 000028
【図２２】
2014029644.tif 000029
【図２３】
2014029644.tif 000030
【図２４】
2014029644.tif 000031
【図２５】
2014029644.tif 000032
【図２６】
2014029644.tif 000033
【図２７】
2014029644.tif 000034
【図２８】
2014029644.tif 000035
【図２９】
2014029644.tif 000036