(57)【要約】      （修正有）【課題】コンピュータ補助診断方法及び装置を提供する。【解決手段】コンピュータ補助診断方法は、獲得された病変イメージから病変特徴値を抽出する段階２１０と、追加情報を受信する段階２２０と、抽出された病変特徴値及び受信された追加情報に基づいて、病変を診断する段階２３０と、を含む。前記診断する段階は、前記病変特徴値及び前記追加情報を病変診断モデルと比較する段階と、前記比較の結果に基づいて病変を診断する段階と、を含む。【選択図】図２
2014100570.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
獲得された病変映像から病変特徴値を抽出する病変特徴抽出段階と、
追加情報を受信する段階と、
前記病変特徴値及び前記受信された追加情報の組合わせに基づいて病変を診断する段階と、
を含むコンピュータ補助診断方法。
【請求項２】
前記診断する段階は、
前記病変特徴値及び前記追加情報を病変診断モデルと比較する段階と、
前記比較の結果に基づいて病変を診断する段階と、
を含む請求項１に記載のコンピュータ補助診断方法。
【請求項３】
前記病変診断モデルは、
以前に獲得された病変映像から抽出された複数の病変特徴値及び前記以前に獲得された病変映像についての複数の追加情報に基づいて学習を通じて生成される請求項２に記載のコンピュータ補助診断方法。
【請求項４】
前記病変診断モデルは、
前記以前に獲得された病変映像から抽出された前記複数の病変特徴値及び前記以前に獲得された病変病変映像についての前記複数の追加情報の組合わせ、及び前記組合わせに対応する診断結果を含む請求項３に記載のコンピュータ補助診断方法。
【請求項５】
前記追加情報は、
前記獲得された病変映像に基づいて、ユーザによって判断された前記病変に関する情報、前記病変の診断に影響を及ぼしうる診療記録（ｍｅｄｉｃａｌ  ｒｅｃｏｒｄ）及び患者情報（ｐａｔｉｅｎｔ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）のうち１つ、またはこれらの組合わせを含む請求項１乃至４のうちのいずれか一項に記載のコンピュータ補助診断方法。
【請求項６】
前記受信する段階は、
ユーザインターフェースを通じてユーザから前記追加情報を受信する段階を含み、
前記ユーザインターフェースは、前記獲得された病変映像を表示する病変イメージ表示領域及びユーザから前記追加情報を受信するための追加情報入力領域を含む請求項１乃至５のうちのいずれか一項に記載のコンピュータ補助診断方法。
【請求項７】
前記追加情報入力領域は、
ユーザによる選択のための少なくとも１つ以上の追加情報リストを表示し、
前記ユーザによって、前記追加情報リスト（ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｆｉｅｌｄ）のうち、１つが選択された場合、前記選択された追加情報リストの１つ以上のサブリスト（ｓｕｂ−ｆｉｅｌｄｓ）を表示する請求項６に記載のコンピュータ補助診断方法。
【請求項８】
前記追加情報入力領域は、
前記抽出された病変特徴値が基準値以下である場合、前記病変特徴についての１つ以上の追加情報リストを表示する請求項６に記載のコンピュータ補助診断方法。
【請求項９】
前記追加情報入力領域は、
前記病変の診断に影響が大きい１つ以上の追加情報リストを前記病変の診断に影響が少ない１つ以上の追加情報リストと異なるように表示する請求項６に記載のコンピュータ補助診断方法。
【請求項１０】
前記追加情報入力領域は、
前記ユーザからテキスト形態の追加情報を受信する請求項６に記載のコンピュータ補助診断方法。
【請求項１１】
前記追加情報入力領域は、
前記ユーザから音声形態の追加情報を受信する請求項６に記載のコンピュータ補助診断方法。
【請求項１２】
獲得された病変映像から病変特徴値を抽出する病変特徴抽出部と、
追加情報を受信するインターフェース部と、
前記抽出された病変特徴値と前記入力された追加情報との組合わせに基づいて、前記病変を診断する診断部と、
を含むコンピュータ補助診断装置。
【請求項１３】
前記コンピュータ補助診断装置は、
病変診断モデルを保存するデータベース部をさらに含み、
前記診断部は、前記抽出された病変特徴値及び前記受信された追加情報を前記病変診断モデルと比較し、前記比較の結果に基づいて病変を診断する請求項１２に記載のコンピュータ補助診断装置。
【請求項１４】
前記病変診断モデルは、
以前に獲得された病変映像から抽出された複数の病変特徴値及び前記以前に獲得された病変映像についての複数の追加情報に基づいて生成される請求項１３に記載のコンピュータ補助診断装置。
【請求項１５】
前記病変診断モデルは、
前記以前に獲得された病変映像から抽出された複数の病変特徴値及び前記複数の追加情報の組合わせ、及び前記組合わせに対応する診断結果を含む請求項１３又は１４に記載のコンピュータ補助診断装置。
【請求項１６】
前記追加情報は、
前記獲得された病変映像に基づいて、ユーザによって判断された前記病変についての情報、前記病変の診断に影響を及ぼしうる診療記録及び患者情報のうち１つ、またはこれらの組合わせを含む請求項１２乃至１５のうちのいずれか一項に記載のコンピュータ補助診断装置。
【請求項１７】
前記インターフェース部は、
ユーザから前記追加情報を受信するためのユーザインターフェースを含み、
前記ユーザインターフェースは、前記獲得された病変映像を表示する病変映像表示領域及び前記ユーザから前記追加情報を受信するための追加情報入力領域を含む請求項１２乃至１６のうちのいずれか一項に記載のコンピュータ補助診断装置。
【請求項１８】
前記追加情報入力領域は、
ユーザによる選択のための少なくとも１つ以上の追加情報リストを表示し、
前記ユーザによって、前記表示された追加情報リストのうち少なくとも１つが選択された場合、前記選択された追加情報リストの１つ以上のサブリストを表示する請求項１７に記載のコンピュータ補助診断装置。
【請求項１９】
前記ユーザインターフェースは、
前記抽出された病変特徴値が基準値以下である場合、前記病変特徴についての１つ以上の追加情報リストを表示する請求項１７又は１８に記載のコンピュータ補助診断装置。
【請求項２０】
前記ユーザインターフェースは、
前記病変の診断に影響が大きい１つ以上の追加情報リストを前記病変の診断に影響が少ない１つ以上の追加情報リストと異なるように表示する請求項１７乃至１９のうちのいずれか一項に記載のコンピュータ補助診断装置。
【請求項２１】
前記追加情報入力領域は、
前記ユーザからテキスト形態の追加情報を受信する請求項１７乃至２０のうちのいずれか一項に記載のコンピュータ補助診断装置。
【請求項２２】
獲得された複数の病変映像のそれぞれから少なくとも１つの病変特徴値を抽出する段階と、
前記獲得された病変映像のそれぞれについての追加情報を受信する段階と、
前記病変特徴値及び前記追加情報の組合わせを生成する段階と、
前記病変特徴値及び前記追加情報の組合わせ、及び前記組合わせに対応する診断結果に基づいて病変診断モデルを生成する段階と、
を含む病変診断モデル生成方法。
【請求項２３】
前記組合わせのそれぞれは、少なくとも１つの病変特徴値及び追加情報のうち少なくとも１つを含み、前記診断結果のそれぞれは、前記組合わせのうち少なくとも１つに対応する請求項２２に記載の病変診断モデル生成方法。
【請求項２４】
前記追加情報は、
前記病変特徴値が抽出された病変特徴についての情報を含む請求項２２又は２３に記載の病変診断モデル生成方法。
【請求項２５】
前記追加情報は、
前記病変特徴値が抽出された病変の診断に影響を及ぼす診療記録及び患者情報を含む請求項２２乃至２４のうちのいずれか一項に記載の病変診断モデル生成方法。
【請求項２６】
前記受信する段階は、
ユーザから前記追加情報を受信する段階を含み、
前記組合わせに対応する診断結果は、前記獲得された病変映像に基づいて、ユーザによって判断される請求項２２乃至２５のうちのいずれか一項に記載の病変診断モデル生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータ補助診断方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ補助診断（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ａｉｄｅｄ  Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ；以下、ＣＡＤと称する）は、獲得された映像から病変を探索して、該探索された病変を診断し、該診断結果をユーザに提示して、該ユーザが病変に対する診断を可能にするために支援することを言う。したがって、ＣＡＤでユーザに提示する診断結果は、ユーザの最終診断を実質的に助けるように最大限正確でなければならない。
【０００３】
しかし、超音波映像のような病変映像は、低解像度、低コントラスト、スペックルノイズ、病変の境界のぼやけような問題によって、ＣＡＤによる診断結果の正確性が低下する問題がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、コンピュータ補助診断方法及び装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一態様によるコンピュータ補助診断方法は、獲得された病変映像から病変特徴値を抽出する病変特徴抽出段階と、追加情報を受信する段階と、前記病変特徴値及び前記受信された追加情報の組合わせに基づいて病変を診断する段階と、を含む。
【０００６】
前記診断する段階は、前記病変特徴値及び前記追加情報を病変診断モデルと比較する段階と、前記比較の結果に基づいて病変を診断する段階と、を含みうる。
【０００７】
前記病変診断モデルは、以前に獲得された病変映像から抽出された複数の病変特徴値及び前記以前に獲得された病変映像についての複数の追加情報に基づく学習を通じて生成されうる。
【０００８】
前記病変診断モデルは、前記以前に獲得された病変映像から抽出された前記複数の病変特徴値及び前記以前に獲得された病変映像についての前記複数の追加情報の組合わせ、並びに前記組合わせに対応する診断結果を含みうる。
【０００９】
前記追加情報は、前記獲得された病変映像に基づいて、ユーザによって判断された前記病変に関する情報、前記病変の診断に影響を及ぼしうる診療記録（ｍｅｄｉｃａｌ  ｒｅｃｏｒｄ）及び患者情報（ｐａｔｉｅｎｔ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）のうち１つ、またはこれらの組合わせを含みうる。
【００１０】
前記受信する段階は、ユーザインターフェースを通じてユーザから前記追加情報を受信する段階を含み、前記ユーザインターフェースは、前記獲得された病変映像を表示する病変イメージ表示領域及びユーザから前記追加情報を受信するための追加情報入力領域を含みうる。
【００１１】
前記追加情報入力領域は、ユーザ選択用の少なくとも１つ以上の追加情報リストを表示し、前記ユーザによって、前記追加情報リスト（ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｆｉｅｌｄ）のうち、１つが選択された場合、前記選択された追加情報リストの１つ以上のサブリスト（ｓｕｂ−ｆｉｅｌｄｓ）を表示することができる。
【００１２】
前記追加情報入力領域は、前記抽出された病変特徴値が基準値以下である場合、前記病変特徴についての１つ以上の追加情報リストを表示することができる。
【００１３】
前記追加情報入力領域は、前記病変の診断に影響が大きい１つ以上の追加情報リストを前記病変の診断に影響が少ない１つ以上の追加情報リストと異なるように表示することができる。
【００１４】
前記追加情報入力領域は、前記ユーザからテキスト形態の追加情報を受信することができる。前記追加情報入力領域は、前記ユーザから音声形態の追加情報を受信することができる。
【００１５】
本発明の一態様によるコンピュータ補助診断装置は、獲得された病変映像から病変特徴値を抽出する病変特徴抽出部と、追加情報を受信するインターフェース部と、前記抽出された病変特徴値と前記入力された追加情報との組合わせに基づいて、前記病変を診断する診断部と、を含む。
【００１６】
前記コンピュータ補助診断装置は、病変診断モデルを保存するデータベース部をさらに含み、前記診断部は、前記抽出された病変特徴値及び前記受信された追加情報を前記病変診断モデルと比較し、前記比較の結果に基づいて病変を診断することができる。
【００１７】
前記病変診断モデルは、以前に獲得された病変映像から抽出された複数の病変特徴値及び前記以前に獲得された病変映像についての複数の追加情報に基づいて生成されうる。
【００１８】
本発明の一実施形態によれば、前記病変診断モデルは、前記以前に獲得された病変映像から抽出された複数の病変特徴値及び前記複数の追加情報の組合わせを含み、前記組合わせに対応する診断結果を含みうる。
【００１９】
前記追加情報は、前記獲得された病変映像に基づいて、ユーザによって判断された前記病変についての情報、前記病変の診断に影響を及ぼしうる診療記録及び患者情報のうち１つ、またはこれらの組合わせを含みうる。
【００２０】
前記インターフェース部は、ユーザから前記追加情報を受信するためのユーザインターフェースを含み、前記ユーザインターフェースは、前記獲得された病変映像を表示する病変映像表示領域及び前記ユーザから前記追加情報を受信するための追加情報入力領域を含みうる。
【００２１】
前記追加情報入力領域は、ユーザによる選択のための少なくとも１つ以上の追加情報リストを表示し、前記ユーザによって、前記表示された追加情報リストのうち少なくとも１つが選択された場合、前記選択された追加情報リストの１つ以上のサブリストを表示することができる。
【００２２】
前記ユーザインターフェースは、前記抽出された病変特徴値が基準値以下である場合、前記病変特徴についての１つ以上の追加情報リストを表示することができる。前記ユーザインターフェースは、前記病変の診断に影響が大きい１つ以上の追加情報リストを前記病変の診断に影響が少ない１つ以上の追加情報リストと異なるように表示することができる。
【００２３】
前記追加情報入力領域は、前記ユーザからテキスト形態の追加情報を受信することができる。
【００２４】
本発明の他の態様によるコンピュータ補助診断方法は、獲得された複数の病変映像のそれぞれから少なくとも１つの病変特徴値を抽出する段階と、前記獲得された病変映像のそれぞれについての追加情報を受信する段階と、前記病変特徴値及び前記追加情報の組合わせを生成する段階と、前記病変特徴値及び前記追加情報の組合わせ、及び前記組合わせに対応する診断結果に基づいて病変診断モデルを生成する段階と、を含む。
【００２５】
前記組合わせのそれぞれは、少なくとも１つの病変特徴値及び追加情報のうち少なくとも１つを含み、前記診断結果のそれぞれは、前記組合わせのうち少なくとも１つに対応することができる。
【００２６】
前記追加情報は、前記病変特徴値が抽出された病変特徴についての情報を含みうる。前記追加情報は、前記病変特徴値が抽出された病変の診断に影響を及ぼす診療記録及び患者情報を含みうる。
【００２７】
前記受信する段階は、ユーザから前記追加情報を受信する段階を含み、前記組合わせに対応する診断結果は、前記獲得された病変映像に基づいて、ユーザによって判断されうる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明の一実施形態によるコンピュータ補助診断装置の構成図である。
【図２】本発明の一実施形態による病変診断モデル生成手続きを示すフローチャートである。
【図３Ａ】追加情報入力のためのユーザインターフェースを説明する例示図である。
【図３Ｂ】追加情報入力のためのユーザインターフェースを説明する例示図である。
【図３Ｃ】追加情報入力のためのユーザインターフェースを説明する例示図である。
【図４】本発明の一実施形態によるコンピュータ補助診断方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
その他の実施形態の具体的な事項は、詳細な説明及び図面に含まれている。記載の技術の利点及び特徴、そして、それらを果たす方法は、添付される図面と共に詳細に後述されている実施形態を参照すると、明確になる。明細書の全般に亘って同じ参照符号は、同じ構成要素を指称する。
【００３０】
以下、添付した図面を参考にして記述される望ましい実施形態を通じて、本発明を当業者が容易に理解し、再現できるように詳しく記述する。
【００３１】
図１は、本発明の一実施形態によるコンピュータ補助診断装置の構成図である。図１を参照すると、本発明の一実施形態によるコンピュータ補助診断装置１００は、病変特徴抽出部１１０、インターフェース部１２０、診断部１３０及びデータベース部１４０を含みうる。
【００３２】
病変特徴抽出部１１０は、コンピュータ補助診断装置１００に入力された病変映像から病変特徴値を抽出する。例えば、病変撮影映像は、コンピュータ放射線撮影映像（ＣＲ：Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ）、コンピュータ断層撮影（ＣＴ：Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）映像、超音波映像または核磁気共鳴撮像（ＭＲＩ：Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｅ）映像を含む多様な医療映像の１つであり得る。
【００３３】
病変特徴値は、獲得された病変映像から映像データ処理を通じて病変の特徴を抽出した値であって、病変の特徴は、病変の良性／悪性の判断に関連する特徴を意味する。例えば、病変特徴値は、獲得された病変映像から病変を分析して、獲得されたコンピュータで認識可能な値であり、病変の形態的特徴、質感（ｔｅｘｔｕｒｅ）などを表すことができる。
【００３４】
一方、病変特徴抽出部１１０は、病変特徴値を抽出するために獲得された病変映像から病変を分析することができる。例えば、病変特徴抽出部１１０は、病変の探索、探索された病変領域の分割（ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ）及び分割された病変から病変特徴値を抽出することができる。他の例として、病変特徴抽出部１１０は、獲得された病変映像から病変を選択する入力をユーザから受信され、ユーザによって選択された病変から病変特徴値を抽出することができる。
【００３５】
病変の探索、病変の分割及び病変特徴値の抽出のための多様な方法は、当業者によく知られたことなので、詳細な説明は省略する。
【００３６】
インターフェース部１２０は、ユーザから病変についての追加情報を入力されうる。この際、追加情報は、ユーザによって入力される情報であって、病変の診断に影響を及ぼしうる多様な情報を含む。追加情報は、獲得された病変映像からユーザによって判断された病変情報を含みうる。例えば、追加情報は、病変の形態的特徴（例えば、病変の形状（Ｓｈａｐｅ）、マージン（Ｍａｒｇｉｎ）、境界（Ｂｏｕｎｄａｒｙ））、または病変の質感を含みうる。例えば、乳房撮影映像である場合、ユーザが獲得された病変映像を見て判断したＢＩ−ＲＡＤＳ（Ｂｒｅａｓｔ  Ｉｍａｇｉｎｇ−Ｒｅｐｏｒｔｉｎｇ  Ａｎｄ  Ｄａｔａ  Ｓｙｓｔｅｍ）レキシコン（ｌｅｘｉｃｏｎ）分類による病変の特徴である。
【００３７】
さらに他の例として、追加情報は、診療記録、例えば、患者の年齢、性別、職業、性的活動（ｓｅｘｕａｌ  ａｃｔｉｖｉｔｙ）、喫煙有無、習慣、飲酒習慣、現在疾患、晩成疾患、血糖数値、血圧、薬物投与有無、姙娠有無のような患者に関した情報を含みうる。
【００３８】
病変特徴値は、病変特徴抽出部１１０によって獲得された病変映像から自動的に抽出される一方、追加情報は、獲得された病変映像に基づいてユーザによって判断された情報を含む。
【００３９】
インターフェース部１２０は、ディスプレイ装置及び入力装置を含みうる。この際、ディスプレイ装置は、ユーザに情報を表示するための１つ以上のスクリーンを含みうる。例えば、ディスプレイ装置は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）、発光ダイオード（ＬＥＤ：Ｌｉｇｈｔ−Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ）、プラズマディスプレイパネル（ＰＤＰ：Ｐｌａｓｍａ  Ｄｉｓｐｌａｙ  Ｐａｎｅｌ）、スクリーン、または端末として具現可能である。入力装置は、ユーザ入力を受信するための１つ以上のハードウェア構成要素を含む構成物（ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）を含みうる。例えば、入力装置は、マウス、キーボード、ソフトキーボード（ｓｏｆｔ  ｋｅｙｂｏａｒｄ）、スクリーン、マイクロホン（ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ）、クリックホイール（ｃｌｉｃｋ  ｗｈｅｅｌ）、ディスプレイ装置及び端末のうち１つ、またはこれらの組合わせとして具現可能である。
【００４０】
スクリーンは、ユーザインターフェース及び／またはユーザ入力をレンダリングすることができる機能を提供する１つ以上のハードウェア構成要素を含む物理的構造であり得る。スクリーンは、表示領域、動作獲得領域、タッチ感応ディスプレイ（ｔｏｕｃｈ  ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ  ｄｉｓｐｌａｙ）及び／または設定可能な領域（ｃｏｎｆｉｇｕｒａｂｌｅ  ａｒｅａ）の組合わせを含みうる。スクリーンは、ハードウェアに内蔵されるか、装置に付着及び分離可能な外部周辺装置であり得る。ディスプレイ装置または入力装置は、単一画面（ｓｉｎｇｌｅ−ｓｃｒｅｅｎ）または多重画面（ｍｕｌｔｉ−ｓｃｒｅｅｎ）、または多重入力であり得る。
【００４１】
診断部１３０は、獲得された病変映像から抽出された病変特徴値とユーザによって提供された追加情報とに基づいて、病変の良性／悪性の有無を判断する。診断部１３０は、病変特徴抽出部１１０によって抽出された病変特徴値とユーザによって入力された追加情報とをデータベース部１４０に保存された病変診断モデルと比較して、病変の良性／悪性の有無を判断する。
【００４２】
病変診断モデルは、以前に獲得された複数の病変映像から抽出された病変特徴値と以前に獲得された複数の病変映像のそれぞれに対して提供された追加情報とに基づいた学習を行うことで生成される。病変診断モデルは、病変特徴値と追加情報との多様な組合わせによる診断結果を含みうる。すなわち、病変診断モデルは、病変特徴値及び追加情報の組合わせ、及び組合わせにそれぞれ対応する診断結果を含みうる。それぞれの組合わせは、少なくとも１つの病変特徴値及び少なくとも１つの追加情報を含み、診断結果は、それぞれの組合わせに対応する診断結果を含みうる。言い換えれば、いくつかの異なる組合わせは、同じ診断結果を有しうる。ユーザは、病変診断モデル生成過程の一部として獲得された病変映像に基づいて、それぞれの組合わせに対する診断結果を判定することができる。
【００４３】
診断部１３０は、病変特徴抽出部１１０によって抽出された病変特徴値とユーザによって入力された追加情報とをデータベース部１４０に保存された病変診断モデルの病変特徴値及び追加情報の組合わせと比較して、診断結果を導出することができる。データベース部１４０に保存された診断モデルに含まれた病変特徴値及び追加情報の組合わせのうち、病変特徴抽出部１１０から抽出された病変特徴値及びユーザによって入力された追加情報の組合わせと最も近接するようにマッチされる組合わせとを探索し、病変診断モデルで最も近接した病変特徴値及び追加情報の組合わせに対応する診断結果を病変特徴抽出部１１０によって抽出された特徴値及びユーザによって入力された追加情報に対する診断結果として導出することによって、病変診断を行うことができる。
【００４４】
図１の例で、ユーザが獲得された病変映像を通じて判断した病変に対する特徴と、病変の良性／悪性に影響を及ぼしうる多様な情報を病変特徴値と共に診断結果の導出に活用することによって、病変抽出部によって抽出された病変特徴値が正確ではない場合でも、診断正確性を向上させることができる。
【００４５】
図２は、本発明の一実施形態による病変診断モデル生成手続きを示すフローチャートである。図２の動作は、示された順序及び方法で行われうるが、一部の動作の順序は、示された例の概念及び範囲を外れない範囲内で変更されうる。図２に示された動作は、並列的に、または同時に行われる。図１に関する説明は、図２に対しても適用可能なので、重複する説明は省略する。
【００４６】
図２を参照すると、病変特徴値は、あらかじめ獲得された病変映像から抽出される（２１０）。獲得された病変映像のそれぞれについての追加情報がユーザから受信される（２２０）。
【００４７】
病変診断モデルは、２１０段階から抽出された病変特徴値及び２２０段階でユーザによって入力された追加情報の組合わせと、各組合わせに対応する診断結果に基づいて学習を行うことで生成される（２３０）、ユーザは、病変特徴値が抽出された病変イメージに基づいて、それぞれの病変特徴値及び追加情報の組合わせに対する診断結果を決定することができる。例えば、サポートベクターマシン（ＳＶＭ：Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）のような当業者によく知られた多様なアルゴリズムが、病変診断モデルの生成に使われる。病変診断モデルは、あらかじめ生成されてデータベース部１４０に保存することができる。
【００４８】
図３Ａないし図３Ｃは、追加情報入力のためのユーザインターフェースを説明する例示図である。図３Ａないし図３Ｃに示された例で、Ｂｉ−ＲＡＤＳレキシコン分類（ｌｅｘｉｃｏｎ  ｃｌａａｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）による追加情報が、ユーザインターフェース３００を通じて入力されうる。図３Ａを参照すると、ユーザインターフェース３００は、獲得された病変映像を表示するための病変映像表示領域３１０及び追加情報を入力するための追加情報入力領域３２０を含みうる。病変映像表示領域３１０は、コンピュータ補助診断装置１００に入力された病変イメージを表示することができる。
【００４９】
追加情報入力領域３２０は、ユーザが追加情報を入力可能にし、１つ以上の追加情報リスト３３０を表示することができる。追加情報リスト３３０は、ユーザが追加情報リストのうち１つを選択し、該選択された追加情報リスト３３０で追加情報を入力させうる。
【００５０】
病変の診断に大きい影響がある追加情報リスト３３０は、例えば、異なるカラー、サイズ、位置、形態、またはハイライト（ｈｉｇｈｌｉｇｈｔ）のように病変の診断に影響の少ない追加情報リスト３３０と異なるように表示される。病変診断に大きい影響がある追加情報リスト３３０は、病変特徴抽出部１１０によって抽出された病変特徴値と病変診断モデルの比較の結果に基づいた病変診断に相当な影響を及ぼす追加情報と関連する。
【００５１】
図３Ｂを参照すると、ユーザは、追加情報を入力するために追加情報リスト３３０のうち１つを選択することができる。図３Ｂに示された例で、ユーザは、矢印で表示された追加情報リスト“Ｓｈａｐｅ”を選択した。ユーザが、追加情報リスト３３０のうち１つを選択した場合、図３Ｃに示されたように、選択された追加情報リストのサブリストが表示される。
【００５２】
追加情報入力領域３２０は、病変特徴抽出部１１０によって抽出された病変特徴値が既定の基準値以下である場合、対応する病変特徴についての１つ以上の追加情報リスト３３０のリストを表示することができる。例えば、病変特徴値が、獲得された病変映像の低解像度、または獲得された病変映像内のノイズなどによって、病変の形態（Ｓｈａｐｅ）を判断するための病変特徴値が十分に抽出されないこともある。この場合、ユーザが、病変の形態と関連した追加情報を入力させるために、病変の形態と関連した１つ以上の追加情報リストのリストが表示される。
【００５３】
追加情報の入力方法は、図３Ａないし図３Ｃで示した例に限定されるものではない。他の例として、追加情報入力領域３２０は、例えば、ユーザがマイクロホンのような入力装置を用いて、オーディオ形態の追加情報を入力するように構成することができる。
【００５４】
さらに他の例として、追加情報入力領域３２０は、ユーザが追加情報リスト３３０を選択し、該選択された追加情報リスト３３０にテキスト形態の追加情報を入力するように構成することができる。
【００５５】
図４は、本発明の一実施形態によるコンピュータ補助診断方法のフローチャートである。図４の動作は、示された順序及び方法で行われうるが、一部の動作の順序は、示された例の概念及び範囲を外れない範囲内で変更されうる。図４に示された動作は、並列的に、または同時に行われる。図１に関する説明は、図４に対しても適用可能なので、重複された説明は省略する。
【００５６】
図４を参照すると、コンピュータ補助診断装置１００は、獲得された病変映像から病変特徴値を抽出する（４１０）。コンピュータ補助診断装置１００は、追加情報を入力される（４２０）。
【００５７】
この際、追加情報は、図１及び図３Ａないし図３Ｃを参照して説明されたユーザインターフェースを通じて入力されうる。
【００５８】
コンピュータ補助診断装置１００は、４１０段階から抽出された病変特徴値と４２０段階で入力された追加情報とをあらかじめ保存された病変診断モデルと比較し、該比較の結果に基づいて病変を診断することによって、病変を診断する（４３０）。
【００５９】
この際、診断結果は、病変の良性／悪性の有無を含み、病変の良性度／悪性度を表すことができる。
【００６０】
コンピュータ補助診断装置１００は、診断モデルで４１０段階から抽出された病変特徴値及び４２０段階で入力された追加情報の組合わせと最も近接するようにマッチされる組合わせとを探索し、診断モデルから探索された組合わせに対する診断結果、病変診断モデルで最も近接した病変特徴値及び追加情報の組合わせに対応する診断結果を４１０段階から抽出された病変特徴値及び４２０段階で入力された追加情報の組合わせに対する診断結果として導出することができる。
【００６１】
すなわち、獲得された病変映像から自動的に抽出された病変特徴値及びユーザによって選択的に入力された追加情報を使うことによって、獲得された病変映像が、低解像度、低コントラスト、スペックルノイズ（ｓｐｅｃｋｌｅ  ｎｏｉｓｅ）、ぼやけた病変境界のような多様な問題に直面しても、獲得された病変映像に基づいた病変診断の正確性が向上する。
【００６２】
一方、本発明の実施形態は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体にコンピュータで読み取り可能なコードとして具現することが可能である。コンピュータで読み取り可能な記録媒体は、コンピュータシステムによって読み取れるデータが保存されるあらゆる種類の記録装置を含む。コンピュータで読み取り可能な記録媒体の例としては、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピー（登録商標）ディスク、光データ保存装置などを含む。
【００６３】
また、本発明を具現するための機能的な（ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ）プログラム、コード及びコードセグメントは、本発明が属する技術分野のプログラマーによって容易に推論されうる。
【００６４】
以上で、本発明についてその望ましい実施形態を中心に説明した。当業者ならば、本発明の本質的な特性から外れない範囲内で変形された形態として具現可能であるということを理解できるであろう。したがって、開示された実施形態は、限定的な観点ではなく、説明的な観点で考慮されなければならない。本発明の範囲は、前述した説明ではなく、特許請求の範囲に示されており、それと同等な範囲内にあるあらゆる差異点は、本発明に含まれたものと解釈しなければならない。
【産業上の利用可能性】
【００６５】
本発明は、コンピュータ補助診断方法及び装置関連の技術分野に適用可能である。
【符号の説明】
【００６６】
１００  コンピュータ補助診断装置
１１０  病変特徴抽出部
１２０  インターフェース部
１３０  診断部
１４０  データベース部
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図４】
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