【事件の表示】
　特許第３０８３６０６号「医用診断支援システム」の請求項１ないし１８に係る特許に対する特許異議の申立てについて、次のとおり決定する。
【結　論】
　訂正を認める。
　特許第３０８３６０６号の請求項１ないし９に係る特許を維持する。
【理　由】
第１．手続の経緯
　本件特許異議の申立てに係る特許第３０８３６０６号は、特願平２−３２０４９８号に記載された発明に基づいて優先権を主張する、平成３年１１月２２日（優先日：平成２年１１月２２日）の出願であって、平成１２年６月３０日に設定登録され、同年９月４日に特許公報が発行されたものである。
　その後、平成１３年３月５日に小塚浩より、請求項１乃至１８に係る特許に対して特許異議の申立てがなされ、平成１３年８月３０日（発送日：平成１３年９月１１日）に取消理由通知がなされ、その指定期間内である平成１３年１１月１２日に訂正請求がなされたものである。
　
第２．取消理由通知の概要
　平成１３年８月３０日付取消理由通知は、「本件特許第３０８３６０６号の請求項１乃至１８に係る特許は、次の理由で特許法第３６条第４項及び第５項に規定する要件を満たしていない。」というもので、その概要は次のとおりである。
　１．請求項１に係る発明は、第３〜４行の記載によれば、所定の診断支援アルゴリズムが入力されている医用画像に適応可能か否か判定するものであるが、発明の詳細な説明に記載された発明は、所定の医用画像に対して複数の診断支援アルゴリズムから適用可能なものを選択するもの（本願の特許公報の段落【００２６】、【００４９】等参照）のみであり、請求項１に係る発明は、発明の詳細な説明には記載されていない。
　２．請求項２に係る発明についても、上記１と同様である。
　３．請求項３第１行「医用画像」は、用語として不明である。
　４．同じく請求項３第１行「属性情報」なる記載について、これが何を表すのか、又、入力されるものは属性情報だけなのか、不明である。
　５．請求項３第４〜５行に記載された「選択する手段」について、この記載では、何故、医用画像に適したアルゴリズムが選択できるのか、そのための構成が不明である。
　６．請求項４第２行「適応可能」は不明である。
　７．請求項４について、上記３、４と同様の点が不明である。
　８．請求項５について、上記３、４と同様の点が不明である。
　９．請求項５第３〜４行「前記診断支援手段から出力される……記憶する手段をさらに具備し」とあるが、何が具備しているのが不明である。
　１０．請求項８について、上記３、４、９と同様の点が不明である。
　１１．請求項９について、上記３と同様の点が不明である。
　１２．請求項１０について、上記４と同様の点が不明である。
　１３．請求項１０第２行「支援情報の有無に応じた属性情報」とは何のことか不明である。
　１４．請求項１０において、請求項８の引用は、その構成からみて不明である。
　１５．請求項１１において、請求項８の引用は、その構成からみて不明である。
　１６．請求項１２について、上記３〜５と同様の点が不明である。
　１７．請求項１２第３〜４行「医用画像が診断支援済みであるか否かを示すデータを有する、と」の下線部分は不明である。
　１８．請求項１３第１行「前記入力手段を具備するモダリティ」とは何のことか不明である。
　１９．請求項１３について、何がネットワーク手段を具備しているのか不明である。
　２０．請求項１８について、上記３と同様の点が不明である。
　
第３．訂正の適否についての判断
１．訂正の内容
　特許権者は、上記取消理由通知に対して、平成１３年１１月１２日付けで訂正請求書を提出し、その請求の趣旨は、本件特許明細書を訂正請求書に添付した訂正明細書のとおり訂正することを求める、というものであり、訂正の内容は次のａ〜ｕのとおりである。
　特許請求の範囲の減縮、誤記の訂正、明りょうでない記載の釈明を目的として、
　ａ．請求項１「医用画像とこの医用画像の属性情報を入力する手段と、所定の診断支援アルゴリズムが前記医用画像に適応可能か否かを前記属性情報に基づいて判定する手段と、前記判定手段が適応可能と判定すると、前記医用画像を前記所定の診断支援アルゴリズムにより診断支援し、異常を示す診断支援情報を得る診断支援手段と、前記医用画像とともに前記診断支援手段から出力された診断支援情報を表示する表示手段とを具備する医用診断支援システム。」を削除する。
　ｂ．請求項２「前記所定の診断支援アルゴリズムは適応可能な医用画像の属性を規定しており、前記判定手段は医用画像の属性が所定の診断支援アルゴリズムの規定する属性と一致するか否かにより適応可能か否か判定することを特徴とする請求項１に記載の医用診断支援システム。」を削除する。
　ｃ．請求項３「医用画像とこの医用画像の属性情報を入力する手段と、複数の診断支援アルゴリズムを記憶する手段と、前記記憶手段に記憶されているアルゴリズムの中から前記医用画像に適したアルゴリズムを選択する手段と、前記選択手段により選択されたアルゴリズムにより前記医用画像を診断支援し、異常を示す診断支援情報を得る診断支援手段と、前記医用画像とともに前記診断支援手段から出力された診断支援情報を表示する表示手段とを具備する医用診断支援システム。」とあるのを、
　請求項１「医用画像データとこの医用画像データに係る画像属性情報を入力する手段と、前記入力された医用画像データ及び画像属性情報と複数の診断支援アルゴリズムとを記憶する手段と、前記画像属性情報のうち所定の属性情報と前記各診断支援アルゴリズムとが各々対応付けされたテーブルと、前記記憶手段に記憶されている複数のアルゴリズムの中から前記医用画像データに適したアルゴリズムを前記テーブルを参照することにより選択する手段と、前記選択手段により選択されたアルゴリズムにより前記医用画像データを診断支援し、異常を示す診断支援情報を得る診断支援手段と、前記医用画像デークとともに前記診断支援手段から出力された診断支援情報を表示する表示手段とを具備する医用診断支援システム。」と訂正する。
　ｄ．請求項４「前記複数の診断支援アルゴリズムの各々は適応可能な医用画像の属性を規定しており、前記選択手段は医用画像の属性に基づいて最適なアルゴリズムを選択することを特徴とする請求項３に記載の医用診断支援システム。
」とあるのを、
　請求項２「前記複数の診断支援アルゴリズムの各々は前記テーブルにより適用可能な医用画像データの属性情報を規定しており、前記選択手段はこの医用画像データの属性情報に基づいて最適なアルゴリズムを選択することを特徴とする請求項１に記載の医用診断支援システム。」と訂正する。
　ｅ．請求項５「前記入力手段は複数の異なる医用画像とこれらの医用画像の属性情報とを入力し、前記診断支援手段から出力される診断支援情報を対応する医用画像と関連づけて記憶する手段をさらに具備し、前記表示手段は前記記憶手段から所望の医用画像と対応する診断支援情報とを選択的に読みだして前記医用画像とともに診断支援情報を表示することを特徴とする請求項１または請求項３記載の医用診断支援システム。」とあるのを、
　請求項３「前記入力手段は、複数の異なる医用画像データとこれらの医用画像データの画像属性情報とを入力するものであり、前記医用診断支援システムは、前記診断支援手段から出力される診断支援情報を対応する医用画像データと関連づけて記憶する手段をさらに具備し、前記表示手段は前記記憶手段から所望の医用画像データと対応する診断支援情報とを選択的に読みだして前記医用画像データとともに診断支援情報を表示することを特徴とする請求項１記載の医用診断支援システム。」と訂正する。
　ｆ．請求項６「各々が適応可能な医用画像の属性を規定している複数の診断支援アルゴリズムを記憶する手段と、各医用画像の属性情報に基づいて前記記憶手段に記憶されているアルゴリズムの中から各医用画像に適したアルゴリズムを選択する手段とをさらに具備することを特徴とする請求項５に記載の医用診断支援システム。」を削除する。
　ｇ．請求項７「前記表示手段は検索条件を入力する手段と、この検索条件に合致する診断支援情報を読み出す手段を具備することを特徴とする請求項５に記載の医用診断支援システム。」を削除する。
　ｈ．請求項８「前記入力手段は複数の異なる医用画像とこれらの医用画像の属性情報とを入力し、前記複数の医用画像が未読影か否かを前記属性情報から判定し、いずれか一方を選択的に抽出する手段をさらに具備し、前記診断支援手段は前記抽出された医用画像を診断支援することを特徴とする請求項１または請求項３記載の医用診断支援システム。」とあるのを、
　請求項４「前記入力手段は複数の異なる医用画像データとこれらの医用画像データの画像属性情報とを入力するものであり、前記医用診断支援システムは、前記複数の医用画像データが未読影か否かを前記画像属性情報から判定し、いずれか一方を選択的に抽出する手段とをさらに具備し、前記診断支援手段は前記抽出された医用画像データを，診断支援することを特徴とする請求項１記載の医用診断支援システム。」と訂正する。
　ｉ．請求項９「前記記憶手段は医用画像とこの医用画像の診断支援情報とを関連づけて記憶することを特徴とする請求項８に記載の医用診断支援システム。」とあるのを、
　請求項５「前記記憶手段は医用画像データとこの医用画像データの診断支援情報とを関連づけて記憶することを特徴とする請求項４に記載の医用診断支援システム。」と訂正する。
　ｊ．請求項１０「前記記憶手段は診断支援手段による診断支援情報の有無に応じた属性情報を記憶することを特徴とする請求項８に記載の医用診断支援システム。」とあるのを、
　請求項６「前記記憶手段は診断支援手段による診断支援情報の有無情報を画像属性情報として記憶することを特徴とする請求項５に記載の医用診断支援システム。」と訂正する。
　ｋ．請求項１１「前記判定手段は読影済みで、かつ診断支援情報のない医用画像を抽出することを特徴とする請求項８に記載の医用診断支援システム。」とあるのを、
　請求項７「前記判定手段は読影済みで、かつ診断支援情報のない医用画像データを抽出することを特徴とする請求項６に記載の医用診断支援システム。」と訂正する。
　ｌ．請求項１２「複数の援用画像とこれらの属性情報を入力する手段、属性情報は医用画像が読影済みか否かを示すデータと医用画像が診断支援済みであるか否かを示すデータを有する、と、複数の診断支援アルゴリズムを記憶するアルゴリズム記憶手段と、前記複数の医用画像の中の読影済み、未解析の医用画像を前記アルゴリズム記憶手段に記憶されているアルゴリズムの中から前記医用画像の属性情報に応じて選択された所定のアルゴリズムにより順次診断支援し、異常を示す診断支援情報を得る診断支援手段と、前記診断支援手段から出力される診断支援情報を対応する医用画像と関連づけて記憶する支援情報記憶手段と、前記支援情報記憶手段から所望の医用画像と対応する診断支援情報とを選択的に読みだして前記医用画像とともに診断支援情報を表示する表示手段とを具備する医用診断支援システム。」を削除する。
　ｍ．請求項１３「前記入力手段を具備するモダリティと、前記モダリティと前記診断支援手段を接続するネットワーク手段とをさらに具備することを特徴とする請求項１乃至請求項１２のいずれかに記載の医用診断支援システム。」とあるのを、
　請求項８「医用画像データを入力する前記入力手段はモダリティを具備し、前記医用診断支援システムは、前記モダリティと前記診断支援手段を接続するネットワーク手段をさらに具備することを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれかに記載の医用診断支援システム。」と訂正する。
　ｎ．請求項１４「前記診断支援手段は前記ネットワーク手段を介して前記モダリティから医用画像と属性情報が供給されると診断支援を開始し、診断支援情報を保存しておき、出力要求を受けると保存しておいた診断支援情報を出力することを特徴とする請求項１３に記載の医用診断支援システム。」を削除する。
　ｏ．請求項１５「前記医用画像の属性は前記モダリティの種類に関することを特徴とする請求項１３、または請求項１４に記載の医用診断支援システム。」を削除する　
　ｐ．請求項１６「前記医用画像の属性は前記モダリテイの種類と医用画像の撮影部位に関することを特徴とする請求項１３、または請求項１４に記載の医用診断支援システム。」を削除する。
　ｑ．請求項１７「前記医用画像の属性は医用画像の撮影部位に関することを特徴とする請求項１乃至請求項１４のいずれかに記載の医用診断支援システム。」を削除する。
　ｒ．請求項１８「前記表示手段は異常の種類、位置を医用画像とともに表示することを特徴とする請求項１乃至請求項１７のいずれかに記載の医用診断支援システム。」とあるのを、
　請求項９「前記表示手段は異常の種類、位置を医用画像データとともに表示することを特徴とする請求項１乃至請求項８のいずれかに記載の医用診断支援システム。」と訂正する。
　ｓ．段落００２６に、
　「【課題を解決するための手段】
　本発明による医用診断支援システムは医用画像とこの医用画像の属性情報を入力する手段と、複数の診断支援アルゴリズムを記憶する手段と、属性情報に基づいて記憶手段に記憶されているアルゴリズムの中から医用画像に適したアルゴリズムを選択する手段と、選択手段により選択されたアルゴリズムにより医用画像を診断支援し、異常を示す診断支援情報を得る診断支援手段と、前記医用画像とともに診断支援情報を表示する表示手段とを具備する。」とあるのを、
　「【課題を解決するための手段】
　本発明による医用診断支援システムは、医用画像データとこの医用画像データに係る画像属性情報を入力する手段と、複数の診断支援アルゴリズムを記憶する手段と、前記画像属性情報のうち所定の属性情報と前記各診断支援アルゴリズムとが各々対応付けされたテーブルと、前記記憶手段に記憶されているアルゴリズムの中から前記医用画像データに適したアルゴリズムを前記テーブルを参照することにより選択する手段と、前記選択手段により選択されたアルゴリズムにより前記医用画像を診断支援し、異常を示す診断支援情報を得る診断支援手段と、前記医用画像とともに前記診断支援手段から出力された診断支援情報を表示する表示手段とを具備する。」と訂正する。
　ｔ．段落００５３に、「図２０のフローチャートでで集合した異常ＲＯＩであると判断されたもの」とあるのを「図２０のフローチャートで集合した異常ＲＯＩであると判断されたもの」と訂正する。
　ｕ．段落００６１、００６７、００７１、００７２、及び０１０９に、「検査画像」とあるのを、「医用画像」と訂正する。
　
２．訂正の目的の適否、新規事項の有無及び拡張・変更の存否
(１)訂正事項ａ、ｂについて
　当該訂正は、請求項を削除するものであるから、特許請求の範囲の減縮に当たる。
(２)訂正事項ｃについて
　上記訂正事項ｃの内、
　イ．「請求項３」を「請求項１」に訂正するのは、請求項１、２の削除に伴い、項番を訂正して整合性を計るものであるから、明りょうでない記載の釈明に当たり、
　ロ．「医用画像とこの医用画像の属性情報を入力する手段」を「医用画像データとこの医用画像データに係る画像属性情報を入力する手段」と訂正するのは、入力するのは画像ではなく画像データであることを明確にし、又、明細書には「属性情報」、「画像属性情報」の両方が記載され、入力手段により入力されるものは「画像属性情報」であることを明確にするための訂正であるから、明りょうでない記載の釈明に当たり、
　ハ．「複数の診断支援アルゴリズムを記憶する手段」を「前記入力された医用画像データ及び画像属性情報と複数の診断支援アルゴリズムとを記憶する手段」と訂正するのは、入力された医用画像データ及び画像属性情報も記憶手段に記憶されることを明確にするものであるから、明りょうでない記載の釈明に当たり、
　ニ．「前記画像属性情報のうち所定の属性情報と前記各診断支援アルゴリズムとが各々対応付けされたテーブル」を付加する訂正は、医用画像データに適したアルゴリズムの選択を可能とするためのテーブルを構成要件として追加するものであるから、特許請求の範囲の減縮に当たり、
　ホ．「前記記憶手段に記憶されているアルゴリズムの中から前記医用画像に適したアルゴリズムを選択する手段」を「前記記憶手段に記憶されている複数のアルゴリズムの中から前記医用画像データに適したアルゴリズムを前記テーブルを参照することにより選択する手段」と訂正するのは、医用画像データに適したアルゴリズムを選択するに際し、属性情報と診断支援アルゴリズムとを対応付けたテーブルを参照することにより選択することを明確にするものであるから、明りょうでない記載の釈明に当たり、
　ヘ．「医用画像」を「医用画像データ」と訂正するのは、上記ロの訂正に伴い、内容の整合性を計るものであるから、明りょうでない記載の釈明に当たる。
(３)訂正事項ｄについて
　上記訂正事項ｄの内、
　イ．「請求項４」を「請求項２」に、「請求項３」を「請求項１」に訂正するのは、請求項１、２の削除に伴い、項番を訂正して整合性を計るものであるから、明りょうでない記載の釈明に当たり、
　ロ．「前記テーブルにより」を付加する訂正は、アルゴリズムの各々は、適用される医用画像データの属性をテーブルにより規定していることを明確にするものであるから、明りょうでない記載の釈明に当たり、
　ハ．「適応」を「適用」に訂正するのは、アルゴリズムは、診断支援に「適応」されるものではなく「適用」されるものであり、且つ、発明の詳細な説明において「適用」と記載されていることからみて「適用」の誤記であることは明らかであるから、誤記の訂正に当たり、
　ニ．「医用画像」を「医用画像データ」と訂正するのは、上記(２)ロの訂正に伴い、内容の整合性を計るものであるから、明りょうでない記載の釈明に当たり、
　ホ．「属性」を「属性情報」と訂正するのは、発明の詳細な説明の記載との整合性を計るものであるから、明りょうでない記載の釈明に当たる。
(４)訂正事項ｅについて
　上記訂正事項ｅの内、
　イ．「請求項５」を「請求項３」に訂正し、「請求項３」を削除するのは、請求項１、２の削除に伴い、項番を訂正して整合性を計るものであるから、明りょうでない記載の釈明に当たり、
　ロ．「医用画像」を「医用画像データ」と訂正するのは、上記(２)ロの訂正に伴い、内容の整合性を計るものであるから、明りょうでない記載の釈明に当たり、
　ハ．「入力し、前記診断支援手段から出力される診断支援情報を対応する医用画像と関連づけて記憶する手段をさらに具備し、」を「入力するものであり、前記医用診断支援システムは、前記診断支援手段から出力される診断支援情報を対応する医用画像と関連づけて記憶する手段をさらに具備し、」と訂正するのは、何が、記憶手段をさらに具備しているかを明確にするものであるから、明りょうでない記載の釈明に当たる。
(５)訂正事項ｆ、ｇについて
　当該訂正は、請求項を削除するものであるから、特許請求の範囲の減縮に当たる。
(６)訂正事項ｈについて
　上記訂正事項ｈの内、
　イ．「請求項８」を「請求項４」に訂正し、「請求項３」を削除するのは、請求項１、２、６、７の削除に伴い、項番を訂正して整合性を計るものであるから、明りょうでない記載の釈明に当たり、
　ロ．「医用画像」を「医用画像データ」と訂正するのは、上記(２)ロの訂正に伴い、内容の整合性を計るものであるから、明りょうでない記載の釈明に当たり、
　ハ．「入力し、前記複数の医用画像が未読影か否かを前記属性情報から判定し、いずれか一方を選択的に抽出する手段をさらに具備し、」を「入力するものであり、前記医用診断支援システムは、前記複数の医用画像データが未読影か否かを前記画像属性情報から判定し、いずれか一方を選択的に抽出する手段とをさらに具備し、」と訂正するのは、何が、判定し、抽出する手段をさらに具備しているかを明確にするものであるから、明りょうでない記載の釈明に当たる。
(７)訂正事項ｉについて
　上記訂正事項ｉの内、
　イ．「請求項９」を「請求項５」に、「請求項８」を「請求項４」に訂正するのは、請求項１、２、６、７の削除に伴い、項番を訂正して整合性を計るものであるから、明りょうでない記載の釈明に当たり、
　ロ．「医用画像」を「医用画像データ」と訂正するのは、上記(２)ロの訂正に伴い、内容の整合性を計るものであるから、明りょうでない記載の釈明に当たる。
(８)訂正事項ｊについて
　上記訂正事項ｊの内、
　イ．「請求項１０」を「請求項６」に、「請求項９」を「請求項５」に訂正するのは、請求項１、２、６、７の削除に伴い、項番を訂正して整合性を計るものであるから、明りょうでない記載の釈明に当たり、
　ロ．「診断支援情報の有無に応じた属性情報を記憶する」を「診断支援情報の有無情報を画像属性情報として記憶する」と訂正するのは、画像属性情報として支援情報の有無情報を有していることを明確にするものであるから、明りょうでない記載の釈明に当たる。
(９)訂正事項ｋについて
　上記訂正事項ｋの内、
　イ．「請求項１１」を「請求項７」に、「請求項８」を「請求項６」に訂正するのは、請求項１、２、６、７の削除に伴い、項番を訂正して整合性を計るものであるから、明りょうでない記載の釈明に当たり、
　ロ．「医用画像」を「医用画像データ」と訂正するのは、上記(２)ロの訂正に伴い、内容の整合性を計るものであるから、明りょうでない記載の釈明に当たる。
(１０)訂正事項ｌについて
　当該訂正は、請求項を削除するものであるから、特許請求の範囲の減縮に当たる。
(１１)訂正事項ｍについて
　上記訂正事項ｍの内、
　イ．「請求項１３」を「請求項８」に、「請求項１２」を「請求項７」に訂正するのは、請求項１、２、６、７、１２の削除に伴い、項番を訂正して整合性を計るものであるから、明りょうでない記載の釈明に当たり、
　ロ．「前記入力手段を具備するモダリティと、前記モダリティと前記診断支援手段を接続するネットワーク手段とをさらに具備する」を「医用画像データを入力する前記入力手段はモダリティを具備し、前記医用診断支援システムは、前記モダリティと前記診断支援手段を接続するネットワーク手段をさらに具備する」と訂正するのは、モダリティが、請求項１に記載される入力手段を具備しているのではなく、入力手段がモダリティを具備していることを明確にするものであるから、明りょうでない記載の釈明に当たる。
(１２)訂正事項ｎ〜ｑについて
　当該訂正は、請求項を削除するものであるから、特許請求の範囲の減縮に当たる。
(１３)訂正事項ｒについて
　上記訂正事項ｒの内、
　イ．「請求項１８」を「請求項９」に、「請求項１７」を「請求項８」に訂正するのは、請求項１、２、６、７、１２、１４〜１７の削除に伴い、項番を訂正して整合性を計るものであるから、明りょうでない記載の釈明に当たり、
　ロ．「医用画像」を「医用画像データ」と訂正するのは、上記(２)ロの訂正に伴い、内容の整合性を計るものであるから、明りょうでない記載の釈明に当たる。
(１４)訂正事項ｓについて
　当該訂正は、請求項１、２を削除し、請求項３を請求項１と訂正したことに伴い、発明の詳細な説明の記載において、整合性を計るものであるから、明りょうでない記載の釈明に当たる。
(１５)訂正事項ｔについて
「フローチャートでで」を「フローチャートで」に訂正するのは、誤記の訂正に当たる。
(１５)訂正事項ｕについて
　「検査画像」を「医用画像」と訂正するのは、発明の詳細な説明において、ＣＲＴに表示されている画像を検査画像として表記していたものを、当該画像は、もともと入力手段により入力された医用画像データをＣＲＴに表示したものでり、表記を統一するための訂正であるから、明りょうでない記載の釈明に当たる。
(１６)上記(２)〜(４)、(６)〜(９)、(１１)、(１３)〜(１５)の訂正事項は、何れも願書に添付した明細書又は図面に記載した事項の範囲内のものであり、又、実質的に特許請求の範囲を拡張又は変更するものでもない。
　
３．まとめ
　以上のとおりであるから、上記各訂正は、特許法第１２０条の４第２項ただし書き各号に規定する目的に適合し、同法第１２０条の４第３項により準用する同法第１２６条第２項乃至第４項の規定に違反するものではないから、当該訂正請求を認める。
　
第４．当審における取消理由について
　当審において、平成１３年８月３０日付けで通知した、特許法第３６条第４項及び第５項についての取消理由は、上記ａ〜ｕの訂正により解消したものと認められる。
　
第５．特許異議の申立てについての判断
１．本件発明
　上記のとおり、本件特許について訂正請求が認められたので、本件特許に係る発明は、訂正明細書及び図面の記載からみて、訂正明細書の特許請求の範囲の請求項１乃至９に記載された次のとおりのものと認める（以下「本件発明１」乃至「本件発明９」という。）。
【請求項１】医用画像データとこの医用画像データに係る画像属性情報を入力する手段と、前記入力された医用画像データ及び画像属性情報と複数の診断支援アルゴリズムとを記憶する手段と、前記画像属性情報のうち所定の属性情報と前記各診断支援アルゴリズムとが各々対応付けされたテーブルと、前記記憶手段に記憶されている複数のアルゴリズムの中から前記医用画像データに適したアルゴリズムを前記テーブルを参照することにより選択する手段と、前記選択手段により選択されたアルゴリズムにより前記医用画像データを診断支援し、異常を示す診断支援情報を得る診断支援手段と、前記医用画像データとともに前記診断支援手段から出力された診断支援情報を表示する表示手段とを具備する医用診断支援システム。
【請求項２】前記複数の診断支援アルゴリズムの各々は前記テーブルにより適用可能な医用画像データの属性情報を規定しており、前記選択手段はこの医用画像データの属性情報に基づいて最適なアルゴリズムを選択することを特徴とする請求項１に記載の医用診断支援システム。
【請求項３】前記入力手段は、複数の異なる医用画像データとこれらの医用画像データの画像属性情報とを入力するものであり、前記医用診断支援システムは、前記診断支援手段から出力される診断支援情報を対応する医用画像データと関連づけて記憶する手段をさらに具備し、前記表示手段は前記記憶手段から所望の医用画像データと対応する診断支援情報とを選択的に読みだして前記医用画像データとともに診断支援情報を表示することを特徴とする請求項１記載の医用診断支援システム。
【請求項４】前記入力手段は複数の異なる医用画像データとこれらの医用画像データの画像属性情報とを入力するものであり、前記医用診断支援システムは、前記複数の医用画像データが未読影か否かを前記画像属性情報から判定し、いずれか一方を選択的に抽出する手段とをさらに具備し、前記診断支援手段は前記抽出された医用画像データを診断支援することを特徴とする請求項１記載の医用診断支援システム。
【請求項５】前記記憶手段は医用画像データとこの医用画像データの診断支援情報とを関連づけて記憶することを特徴とする請求項４に記載の医用診断支援システム。
【請求項６】前記記憶手段は診断支援手段による診断支援情報の有無情報を画像属性情報として記憶することを特徴とする請求項５に記載の医用診断支援システム。
【請求項７】前記判定手段は読影済みで、かつ診断支援情報のない医用画像データを抽出することを特徴とする請求項６に記載の医用診断支援システム。
【請求項８】医用画像データを入力する前記入力手段はモダリティを具備し、前記医用診断支援システムは、前記モダリテイと前記診断支援手段を接続するネットワーク手段をさらに具備することを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれかに記載の医用診断支援システム。
【請求項９】前記表示手段は異常の種類、位置を医用画像データとともに表示することを特徴とする請求項１乃至請求項８のいずれかに記載の医用診断支援システム。
　
２．申立ての理由の概要
　特許異議申立人　小塚浩は、甲第１号証乃至甲第５号証を提出し、本件特許の請求項１〜１８に係る発明は、甲第１号証乃至甲第５号証に記載された発明を組み合わせることにより、当業者が容易に発明をすることができるものであるから、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができないものであり、又、請求項９及び請求項１０に係る発明は、記載が不備であるから、特許法第３６条第６項の規定を満足せず、特許を受けることができないものであるから、取り消されるべきである、と主張する。
【証拠方法】
(１)甲第１号証：特開平１−２５６９３５号公報
(２)甲第２−１号証：「胃Ｘ線立位充満像からの医用候補の検出」
　　　電子情報通信学会論文誌Vol.J71-D No.11 p.2370-2380　1988年11月
(３)甲第２−２号証：
　　「胃Ｘ線２重造影像におけるひだ集中を伴うがん病変部の自動抽出」
　　　電子情報通信学会論文誌Vol.J73-D-11　No.4　p.661-669　1990年4月
(４)甲第２−３号証：「医用画像情報システムと診断支援」
　　　映像情報MEDICAL　Vol.23　No.7　p.311-314　1991年5月
(５)甲第２−４号証：
  「高圧撮影像を用いた胸部Ｘ線写真自動読影システム　AISCR-V3の能力評価　その他」
　医用電子と生体工学　第28巻　特別号　p.536、537、542　1990年5月
(６)甲第３号証：特開昭６２−１２１５７７号公報
(７)甲第４号証：特開平２−１１９８４０号公報
(８)甲第５号証：「医用画像処理」尾上守夫編　
　　朝倉書店　1982年2月25日　口絵及びp.316-319
　
３．証拠方法に記載された事項及び発明
(１)甲第１号証には、次の事項が図面と共に記載されている。
　イ．「画像診断装置より得られる各種画像を蓄積し検索利用する医用画像処理方式において、診断に適した濃度特性をもつ基準画像群を事前に設定し、該基準画像群のヒストグラム（以下基準ヒストグラム群と呼ぶ）の中から入力画像ヒストグラムと類似性の高いものを選択し、ヒストグラム変換処理を行うことを特徴とするＣＲＴ診断用画像処理方式。」（特許請求の範囲第１項）
　ロ．「本発明は、医用分野における画像ワークステーションに係わり、特に診断精度向上に有効な診断用画像処理方式に関するものである。」（公報第１頁右欄第１２〜１４行）
　ハ．「上記従来技術では、基準となるヒスとグラムを対話方式で入力させているが、どのような考え方に基づき、ヒストグラムを与えるかという点について配慮されておらず、常に観察に適した画像が得られるとはかぎらないという問題があった。
　本発明の目的は、上記基準となるヒストグラムを、事前に用意した観察に適した画像群から選択することにより、上記問題を解決することにある。
〔課題を解決するための手段〕
　上記目的は、観察に適した画像を用い基準となるヒストグラムを画像の種別、部位別に事前に用意し、さらに画像毎の違いにも対拠するため、上記、種別、部位別ヒストグラムを各々複数個設けることにより、最終的に得られるヒストグラムを、基準ヒストグラムに近づけることにより達成される。
〔作用〕
　本発明において、基準ヒストグラムは、画像の種別（レントゲン、Ｘ線ＣＴ、ＭＲＩ等）および部位別に用意されるため、入力画像に関する属性情報を用いて特定できる。さらに、種別、部位だけでは特定できない画像毎の違いに関しては、例えば撮影方向、撮影視野等の違いにより複数の基準ヒストグラムを登録しておき、前処理として、入力画像ヒストグラムと上記、既登録の基準ヒストグラムの類似性を調べ、最も近いものを選択することにより、課題の解決が図られる。」（同第２頁左上欄１１行〜右上欄第１２行）
　ニ．「第１図は、本発明の概要を示している。本図において１０〜１４は処理手順を表わす。画像１０が入力(１０)されると、その属性情報であるモダリテイー、部位より登録された基準ヒストグラム群が選出される(１１)。次に入力画像のヒストグラムを算出し(１２)、処理１１で選択したヒストグラム群から類似度の高いものを選び(１３)、選ばれたヒストグラムを基準として良く知られたヒストグラムマッチング処理を実行する(１４)。」（同第２頁右上欄１６行〜左下欄第５行）
　ホ．「第２図は、基準ヒストグラム群の分類例２０を示している。即ち、モダリティー２１、部位２２、その基準ヒストグラム群２３（２３ａ，２３ｂ・・・）より構成されている。」（同第２頁左下欄９〜１２行）
　ヘ．「本発明によれば、撮影された画像を、一定のヒストグラム特性を揃えてディスプレイに表示することができるため、時系列画像の如く比較診断の際に観察し易い画像を提供でき、診断精度の向上に効果がある。」（同第３頁左上欄２〜６行）
　以上の事項及び図面の記載からみて、甲第１号証には、次のような発明が記載されている。
「画像の種別（レントゲン、Ｘ線ＣＴ、ＭＲＩ等）および部位別（胸部、胃部、頭部等）に、複数の基準ヒストグラム群を用意し、入力画像に関する属性情報を用いて基準ヒストグラム群を選択し、次に入力画像のヒストグラムを算出し、選択された基準ヒストグラム群から類似性の高いものを選び、選ばれたヒストグラムを基準としてヒストグラムマッチング処理を実行する、ＣＲＴ診断用画像処理方式。」
(２)甲第２−１号証には、「胃の集団検診で撮影されたＸ線の立位充満像から胃領域の輪郭を高精度に抽出し、その結果を用いて異常を検出する方法」が記載されており、胃部の立位充満像から、計算機により異常を検出する方法について記載されている。
(３)甲第２−２号証には、「胃Ｘ線診断の計算機支援を目的に開発された胃Ｘ線２重造影像からの病変部自動抽出システム」について記載されており、特に、第６６２頁〜第６６４頁の「３．具体的処理方法」には、ガン病変部候補領域の最終決定に到る各ステップが記載されている。
(４)甲第２−３号証には、「医用画像情報システムと診断支援」について記載されており、第３１２頁右欄第９行〜第３１３頁左欄第１４行には、胸部Ｘ線単純像を対象にした肺がん候補陰影の検出を目的としたシステムが記載され、ＤＣＦ（DirectionaI Contrast Filter）により肺野内の肺ガン陰影候補を抽出することが記載されている。
(５)甲第２−４号証の内、第５３６頁には「胸部Ｘ線写真自動読影システム」に関し「原画像から異常陰影の候補領域を抽出し、異常であるか否か判定する」ことが、第５３７頁には「Ｘ線ＣＴ像におけるじん肺粒状影の識別」に関し「肺野領域を抽出し、フィルターをにより粒状影を強調して、肺粒状影成分を抽出する」ことが、第５４２頁には「ＭＲＩ心臓血流パターンの画像解析」に関し「ＭＲＩの高速撮影技術のめざましい進展により心血管系における血流の可視化が可能となってきた。」ことが記載されている。
(６)甲第３号証には、「診断部位コードや診断結果コードを容易に入力することのできる装置を提供することを目的」（第２頁左上欄第１８〜１９行）として「原画像に関する診断部位コード、診断結果コードを記憶する記憶部４０１１を備えて」（第２頁右下欄第５〜７行）おり、「オペレータが現在表示中の画像の診断に合致した診断名コードを前述のように複数表示した診断名の中からライトベン２０３で指定すると（第５図ＯＰ３）、前記診断部位とそのコード及び診断結果としての診断名とそのコードが診断操作支援回路４０６によって原画像記憶回路の該当記憶部４０１１に記憶される。」（第４頁左上欄第１９行〜右上欄第５行）ことが、記載されている。
(７)甲第４号証には、「複数の医用診断装置より取り込まれた多数の画像データの中から所望の画像を検索する画像表示制御装置に関」（第１頁右欄第１１行〜１３行）し、「画像の読影を目的として、本実施例装置を本使用例のように用いた場合、検査リスト７０を作成するための検索情報に読影前の情報を入れ、補助検査リスト７１を作成するための検索情報に読影後の情報を入れることによって、特定の患者について、読影前と読影後の検査リスト７０、７１が同時に得られるので、読影医の検索の手間が省ける。」（第７頁左上欄第５〜１１行）ことが記載されている。
(８)甲第５号証には、「映像をメモリに記憶する前に…(略)…スムージングなどを行うことができ、その他にもジョイスティックでズームも可能のようになっている（口絵５．１参照）。」ことが記載されており、又、口絵５．１において「スムージング後画像」として「乳癌」の位置が示されている。
　
４．対比・判断
４−１．特許法第２９条違反について
(１)本件発明１と甲第１号証に記載された発明を対比する。
　本件発明１は、コンピュータを使用した医用診断支援システム（ＣＡＤシステム）に関し、従来のＣＡＤシステムは「医用画像を入力する手段と、医用画像を所定のアルゴリズムを用いて解析する手段と、解析手段から出力された解析結果を表示する手段とを具備する。」（段落【０００３】参照）ものであるが、「従来システムでは、システムに入力するディジタル画像が何であっても　全ての画像にＣＡＤシステムが持つ同じＣＡＤのアルゴリズムが適用されて、意図しない解析結果が得られてしまう場合があり、著しくシステムの診断能を低下させてしまう。」（段落【００１７】参照）という、又、「従来システムでは、１つのシステムに１つの疾患を診断支援するＣＡＤアルゴリズムが１種類であり、１つのシステムで複数の疾患の診断支援を行っていた。そのため、１画像に対して、例えば、１０種類の疾患の診断支援を要求する場合は、画像を１０の別々のシステムに入力し、１０回もそれぞれのシステムの出力を見る必要があり、非常に労力を要した。」（段落【００１８】参照）という欠点があり、その欠点に対処するために、本願発明１は、（１つの）医用診断支援システムにおいて、複数の診断支援アルゴリズム（なお、この診断支援アルゴリズムは、本件訂正明細書及び図面の記載からみて、各疾患毎の診断支援アルゴリズムであることは明らかである。）を記憶し、記憶された複数のアルゴリズムから、入力された医用画像データに適したアルゴリズムを、アルゴリズムと所定の属性情報との対応テーブルを参照することにより選択し、選択されたアルゴリズムにより医用画像データを診断支援し、医用画像データと共に異常を示す診断支援情報を表示するようにしたものである。
　即ち、本件発明１は、医用画像データと共に表示する、異常を示す診断支援情報を得るための診断支援アルゴリズムを複数有し、各診断支援アルゴリズムを属性情報と対応付けるテーブル有するものであって、テーブルに基づいて選択されるものは、医用画像に適した（各疾患毎の）診断支援アルゴリズムであり、そのアルゴリズムにより「異常を示す診断支援情報（例えば、異常部位）」を得るものである。
　他方、甲第１号証に記載された発明（以下「引用発明１」という）は、ヒストグラムを用いた画像強調処理について、「従来技術は、基準となるヒストグラムを対話方式で入力させているが、どのような考え方に基づき、ヒストグラムを与えるかという点について配慮されておらず、常に観察に適した画像が得られるとはかぎらないという問題があった」（第２頁左上欄第６〜１０行）ことを課題とし、「前処理として、入力画像ヒストグラムと上記、既登録の基準ヒストグラムの類似性を調べ、最も近いものを選択することにより、課題の解決が図られる。」（第２頁右上欄第９〜１２行）ものであって、「画像１０が入力(１０)されると、その属性情報であるモダリテイー、部位より登録された基準ヒストグラム群が選出される(１１)。次に入力画像のヒストグラムを算出し(１２)、処理１１で選択したヒストグラム群から類似度の高いものを選び(１３)、選ばれたヒストグラムを基準として良く知られたヒストグラムマッチング処理を実行する(１４)。」（同第２頁右上欄１６行〜左下欄第５行）ものである。
　即ち、引用発明１は、属性情報により選出された基準ヒストグラム群の中から、入力画像ヒストグラムと類似性の高いものを選択し、選択されたヒストグラムを基準としてヒストグラムマッチング処理を行って、ヒストグラムを変換するものである。
　異議申立人は、本件発明１（訂正前の請求項３に係る発明）の「選択手段」について「甲第１号証の第２頁右上欄３行〜９行には、…(略)…とあり、モダリティ、部位などの属性情報に基づいて複数のヒストグラムから医用画像に適したヒストグラムを選択しているから選択手段を当然に備えている。してみれば、ヒストグラムと診断支援アルゴリズムとの相違を除けば、構成(３−ｃ)に相当するものが甲第１号証に記載されている。」（異議申立書第１９頁第２１〜２７行）と主張するので、この点について検討する。
　上記したとおり、引用発明１において、属性情報により選択されるものは、基準ヒストグラム群であって、異議申立人の主張するようにヒストグラムが選択されるわけではない（「ヒストグラム」は、さらに入力画像ヒストグラムとの類似性に基づいて選択されるヒストグラムを基準として、マッチング処理することにより、得られるものである。）から、「ヒストグラムと診断支援アルゴリズムとの相違を除けば、」との前提は誤りである。
　ところで、「基準ヒストグラム群を選択すること」の技術的意義を検討すると、引用発明１における基準ヒストグラム群が何を表すものか、甲第１号証刊行物の記載からは明確ではない。しかしながら、同刊行物第２図に示されるとおり、基準ヒストグラム群は各部位毎に複数の基準ヒストグラムからなるものであるから、属性情報により基準ヒストグラム群が選択されるだけでは、１つの基準ヒストグラムが特定できるわけではなく、基準ヒストグラム群によっては、入力された医用画像データを診断支援し、異常を示す診断支援情報を得ることができないことは明らかである。一方、本件発明１の選択手段が選択するものは、（各疾患毎の）診断支援アルゴリズムであって、それにより入力された医用画像データを診断支援し、異常を示す診断支援情報を得るものであるから、引用発明１は、本件発明１にいう「（各疾患毎の）診断支援アルゴリズムを選択する選択手段」を有していない。
　以上のとおりであるから、異議申立人の上記の主張は失当である。　
　なお、異議申立人は「本件発明１と引用発明１とは、ヒストグラム変換と異常部位を自動的に抽出する診断支援アルゴリズムとで相違し、異常部位などの診断支援情報の抽出を行うアルゴリズムは周知の事項にすぎないから、甲第１号証のヒストグラム変換に代えて、甲第２号証に示すような診断支援アルゴリズムを適用する程度のことは、当業者であれば容易になり得る程度のものである。」（異議申立書第１９〜２０頁参照）旨、主張するが、上記のとおり、属性情報により選択されるものは「基準ヒストグラム群」であり、基準ヒストグラム群が選択されたとしても、それにより、入力された医用画像データを診断支援するものではないから、属性情報によりヒストグラムが選択されるという主張に基づいた、異議申立人の主張は採用できない。
　さらに、甲第３号証乃至甲第５号証をみても、複数の診断支援アルゴリズムを記憶し、記憶された複数のアルゴリズムから、入力された医用画像データに適したアルゴリズムを対応テーブルを参照することにより選択し、選択されたアルゴリズムにより医用画像データを診断支援し、医用画像データと共に異常を示す診断支援情報を表示するようにした点は記載されておらず、又、それを示唆する記載もない。
　したがって、本件発明１を甲第１乃至５号証に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものとすることはできない。
(２)本件発明２乃至４及び本件発明８、９は、本件発明１を引用するものであるから、本件発明１を、甲第１乃至５号証に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものとすることができない以上、本件発明２乃至４及び本件発明８、９も、甲第１乃至５号証に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものとは言えない。
(３)本件発明５は、本件発明１を引用する本件発明４を引用するものであるから、本件発明１を、甲第１乃至５号証に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものとすることができない以上、本件発明５も、甲第１乃至５号証に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものとは言えない。
(４)本件発明６は、本件発明５を引用するものであるが、上記(３)のとおり、詰まるところ本件発明１を引用するものであるから、本件発明１を、甲第１乃至５号証に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものとすることができない以上、本件発明６も、甲第１乃至５号証に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものとは言えない。
(５)本件発明７は、本件発明６を引用するものであるが、上記(３)、(４)のとおり、詰まるところ本件発明１を引用するものであるから、本件発明１を、甲第１乃至５号証に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものとすることができない以上、本件発明７も、甲第１乃至５号証に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものとは言えない。
(６)以上のとおりであるから、異議申立人の、特許法第２９条第２項に関する主張は失当である。
　
４−２．特許法第３６条違反について
　異議申立人は、請求項９及び１０に係る発明は、引用する請求項１及び８が「記憶手段」を備えていないから、請求項９及び１０に記載された「上記記憶手段」は、先行記載を欠くから、記載不備である、と主張するので、この点について検討する。
　本件特許に係る発明について、訂正請求が認められた（以下、訂正明細書による請求項１乃至９を「訂正請求項１乃至９」という。）ので、訂正前の請求項９、１０は、訂正請求項５、６に該当し、訂正請求項５に係る発明は「前記記憶手段は医用画像データとこの医用画像データの診断支援情報とを関連づけて記憶することを特徴とする請求項４に記載の医用診断支援システム。」と、同じく訂正請求項６に係る発明は「前記記憶手段は診断支援手段による診断支援情報の有無情報を画像属性情報として記憶することを特徴とする請求項５に記載の医用診断支援システム。」と記載される事項により、特定されるものである。
　ところで、訂正請求項５は訂正請求項４を、訂正請求項６は訂正請求項５を引用するものであるが、訂正請求項４は訂正請求項１を引用しており、訂正請求項５は、訂正請求項１を引用する訂正請求項４を引用するものであるから、結局、訂正請求項５、６に係る発明は、訂正請求項１に記載された事項を、構成要件とするものである。
　そして、訂正請求項１は「記憶手段」をその構成要件（訂正請求項１に「前記入力された医用画像データ及び画像属性情報と複数の診断支援アルゴリズムとを記憶する手段」と記載されている。）としているから、異議申立人の主張する、「請求項９及び１０はその記載に不備がある」との特許法第３６条第６項に関する違反はない。
　したがって、異議申立人の、特許法第３６条第６項に関する主張は失当である。
　
５．むすび
　以上のとおりであるから、特許異議申立人の主張する理由及び証拠方法によっては、本件発明１乃至本件発明９に係る特許を、特許法第２９条第２項の規定、及び、同法第３６条第６項の規定に違反して特許されたものであるとすることはできない。
　又、他に本件発明１乃至９に係る特許を取り消すべき理由は見いだせない。
　よって、結論のとおり決定する。
【異議決定日】
平成１３年１２月２５日（２００１．１２．２５）
【訂正の要旨】
１．特許請求の範囲の減縮を目的として、
　請求項１、２を削除する。
２．明りょうでない記載の釈明を目的として、
（イ）請求項３の「医用画像とこの医用画像の属性情報を入力する手段」を「医用画像データとこの医用画像データに係る画像属性情報を入力する手段」と訂正する。
（ロ）請求項３の「複数の診断支援アルゴリズムを記憶する手段」を「前記入力された医用画像データ及び画像属性情報と複数の診断支援アルゴリズムとを記憶する手段」と訂正する。
（ハ）請求項３の「前記記憶手段に記憶されているアルゴリズムの中から前記医用画像に適したアルゴリズムを選択する手段」を「前記記憶手段に記憶されている複数のアルゴリズムの中から前記医用画像データに適したアルゴリズムを前記テーブルを参照することにより選択する手段」と訂正する。
（ニ）請求項３の「医用画像」を「医用画像データ」と訂正する。
３．特許請求の範囲の減縮を目的として、
　請求項３に「前記画像属性情報のうち所定の属性情報と前記各診断支援アルゴリズムとが各々対応付けされたテーブル」を付加する。
４．明りょうでない記載の釈明を目的として、
　請求項４に「前記テーブルにより」を付加する。
５．誤記の訂正を目的として、
　請求項４の「適応」を「適用」に訂正する。
６．明りょうでない記載の釈明を目的として、
（イ）請求項４の「医用画像」を「医用画像データ」と訂正する。
（ロ）請求項４の「属性」を「属性情報」と訂正する。
７．明りょうでない記載の釈明を目的として、
（イ）請求項５の「医用画像」を「医用画像データ」と訂正する。
（ロ）請求項５の「入力し、前記診断支援手段から出力される診断支援情報を対応する医用画像と関連づけて記憶する手段をさらに具備し、」を「入力するものであり、前記医用診断支援システムは、前記診断支援手段から出力される診断支援情報を対応する医用画像と関連づけて記憶する手段をさらに具備し、」と訂正する。
８．特許請求の範囲の減縮を目的として、
　請求項６、７を削除する。
９．明りょうでない記載の釈明を目的として、
（イ）請求項８の「医用画像」を「医用画像データ」と訂正する。
（ロ）請求項８の「入力し、前記複数の医用画像が未読影か否かを前記属性情報から判定し、いずれか一方を選択的に抽出する手段をさらに具備し、」を「入力するものであり、前記医用診断支援システムは、前記複数の医用画像データが未読影か否かを前記画像属性情報から判定し、いずれか一方を選択的に抽出する手段とをさらに具備し、」と訂正する。
１０．明りょうでない記載の釈明を目的として、
　請求項９の「医用画像」を「医用画像データ」と訂正する。
１１．明りょうでない記載の釈明を目的として、
　請求項１０の「診断支援情報の有無に応じた属性情報を記憶する」を「診断支援情報の有無情報を画像属性情報として記憶する」と訂正する。
１２．明りょうでない記載の釈明を目的として、
　請求項１１の「医用画像」を「医用画像データ」と訂正する。
１３．特許請求の範囲の減縮を目的として、
　請求項１２を削除する。
１４．明りょうでない記載の釈明を目的として、
　請求項１３の「前記入力手段を具備するモダリティと、前記モダリティと前記診断支援手段を接続するネットワーク手段とをさらに具備する」を「医用画像データを入力する前記入力手段はモダリティを具備し、前記医用診断支援システムは、前記モダリティと前記診断支援手段を接続するネットワーク手段をさらに具備する」と訂正する。
１５．特許請求の範囲の減縮を目的として、
　請求項１４〜１７を削除する。
１６．明りょうでない記載の釈明を目的として、
　請求項１８の「医用画像」を「医用画像データ」と訂正する。
１７．明りょうでない記載の釈明を目的として、
　段落００２６を「【課題を解決するための手段】
　本発明による医用診断支援システムは、医用画像データとこの医用画像データに係る画像属性情報を入力する手段と、複数の診断支援アルゴリズムを記憶する手段と、前記画像属性情報のうち所定の属性情報と前記各診断支援アルゴリズムとが各々対応付けされたテーブルと、前記記憶手段に記憶されているアルゴリズムの中から前記医用画像データに適したアルゴリズムを前記テーブルを参照することにより選択する手段と、前記選択手段により選択されたアルゴリズムにより前記医用画像を診断支援し、異常を示す診断支援情報を得る診断支援手段と、前記医用画像とともに前記診断支援手段から出力された診断支援情報を表示する表示手段とを具備する。」と訂正する。
１８．誤記の訂正を目的として、
　段落００５３の「フローチャートでで」を「フローチャートで」と訂正する。
１９．明りょうでない記載の釈明を目的として、
　段落００６１、００６７、００７１、００７２、及び０１０９の、「検査画像」を、「医用画像」と訂正する。
（５４）【発明の名称】
医用診断支援システム
（５７）【特許請求の範囲】
　【請求項１】　医用画像
データ
データに係る画像
前記入力された医用画像データ及び画像属性情報と
と
前記画像属性情報のうち所定の属性情報と前記各診断支援アルゴリズムとが各々対応付けされたテーブルと、
前記記憶手段に記憶されている
複数の
データ
前記テーブルを参照することにより
前記選択手段により選択されたアルゴリズムにより前記医用画像
データ
前記医用画像
データ
　【請求項２】　前記複数の診断支援アルゴリズムの各々は
前記テーブルにより
用
データ
情報
この
データ
情報
１
　【請求項３】　前記入力手段は、複数の異なる医用画像
データ
データ
画像
するものであり
前記医用診断支援システムは、
データ
前記表示手段は前記記憶手段から所望の医用画像
データ
データ
る請
１
　【請求項４】　前記入力手段は複数の異なる医用画像
データ
データ
画像
するものであり
前記医用診断支援システムは、
データ
画像
前記診断支援手段は前記抽出された医用画像
データ
る請
１
　【請求項５】　前記記憶手段は医用画像
データ
データ
４
　【請求項６】　前記記憶手段は診断支援手段による診断支援情報の有無
情報を画像
として
５
　【請求項７】　前記判定手段は読影済みで、かつ診断支援情報のない医用画像
データ
６
　【請求項８】　
医用画像データを入力する
は
を具備し
前記医用診断支援システムは、
段を
７
　【請求項９】　前記表示手段は異常の種類、位置を医用画像
データ
８
【発明の詳細な説明】
　【０００１】
　【産業上の利用分野】
　本発明は、コンピュータを用いて医用画像に対する診断支援情報（以下、ＣＡＤデータと称する）を出力する医用診断支援システムに関する。
　【０００２】
　【従来の技術】
　近年、医用画像データの特徴を定量化し、医師の診断を支援するためのＣＡＤデータを得るコンピュータを使用した医用診断支援システム（以下、ＣＡＤシステムと称する）が開発されている。しかし、医師にとって、医療の現場でコンピュータを操作して診断支援情報を得る操作は煩雑であり、読影に対して時間的、労力的に悪影響を与えていた。また、従来の診断支援システムはそれ自体、医療現場で使用するときには、期待される診断能が得られないという欠点があった。
　【０００３】
　従来開発されているＣＡＤシステムが特開平１−１２５６７５号公報、特開平２−１８５２４０号公報に記載されている。これらは医用画像を入力する手段と、医用画像を所定の診断支援アルゴリズムを用いて解析する手段と、解析手段から出力された解析結果を表示する手段とを具備する。
　【０００４】
　医師は医用画像を読影する際に、画像の異常陰影の見落としを減らすために、ＣＡＤシステムの出力する結果を参照する。上記２公報の場合、ＣＡＤシステムは胸部単純Ｘ線フィルム上のある１種類の異常陰影（間質性肺疾患の異常陰影）の位置等を検出し、その結果を出力する。
　【０００５】
　このような従来のＣＡＤシステムの技術は以下の６つから構成される。
　【０００６】
　（１）フィルム（医用画像）をディジタイズする。
　【０００７】
　（２）医用画像の中で肋骨を認識する。
　【０００８】
　（３）システムが解析の対象とする関心領域（以下、ＲＯＩと称する）を決定する。
　【０００９】
　（４）ＲＯＩのデータに対して周波数領域での解析を行ない、特徴量を抽出する。
　【００１０】
　（５）特徴量を用いて、ＲＯＩの陰影を分類する。
　【００１１】
　（６）表示装置にはディジタイズした医用画像を表示する。表示装置の画像表示の上に、陰影のタイプ、程度、位置等を重ねて表示する。
　【００１２】
　医師の読影は、フィルム（画像）を見て所見をレポートに記述する作業である。所見をレポートに記述する前に、見落としを減らすために、ＣＡＤシステムの結果を参照する。
　【００１３】
　医師が読影中に支援を必要とするときに、上述の従来システムの（１）〜（６）までの一連の動作を実行する必要があった。つまり、ＣＡＤシステムを使用するには、先ず医用画像をディジタル化（フィルムの場合は、ディジタイザを用いる）する必要があった。
　【００１４】
　システムは（１）でディジタイズしたデータについて、逐次ワークステーション等の計算機で（２）〜（４）の解析を行なう。さらに、（５）で、逐次、付属の表示装置にこの解析結果を出力していた。
　【００１５】
　医師はシステムにこれら一連の動作を実行させた後、結果出力を見て読影を続行する。
　【００１６】
　しかしながら、このようなＣＡＤシステムの従来例は次のような欠点を有する。
　【００１７】
　従来システムでは、システムに入力するディジタル画像が何であっても、全ての画像にＣＡＤシステムが持つ同じＣＡＤのアルゴリズムが適用されてしまう。例えば、画像が胸部Ｘ線画像でなく、ＣＴ画像でも同じアルゴリズムが適用されて、意図しない解析結果が得られてしまう場合があり、著しくシステムの診断能を低下させてしまう。
　【００１８】
　従来システムでは、１つのシステムに１つの疾患を診断支援するＣＡＤアルゴリズムが１種類であり、１つのシステムで複数の疾患の診断支援を行なっていた。そのため、１画像に対して、例えば１０種類の疾患の診断支援を要求する場合は、画像を１０の別々のシステムに入力し、１０回もそれぞれのシステムの出力を見る必要があり、非常に労力を要した。
　【００１９】
　診断支援を要しない場合の読影時間は１検査につき３分程度である。一方、従来システムでは、診断支援の要求をしてから画像をディジタイズして解析結果の出力を見るまでに２分程度かかる。そのため、読影中に診断支援を得ようとすると、読影自体に多大な時間がかかり、読影に支障をきたしてしまう。
　【００２０】
　従来システムでは、ＣＡＤ結果が例えば複数あって、かつ異常の位置、程度、種類が得られると、その全てを一度に出力（表示）していた。ただし、医師にとっては特に注目する疾患がある場合がある。異常の程度や種類は見落としを減少する目的だけからすると、出力不要の場合があり、かえって一度に出力されると煩雑になってしまう。
　【００２１】
　従来システムでは、解析した結果を記憶していないので、同じ画像に再度診断支援を要求すると、最初から同じことを解析することになり、計算時間が無駄になった。
　【００２２】
　一方、ディジタルの医用画像データを転送、保存、表示するシステムとして、ＰＡＣＳ（Ｐｉｃｔｕｒｅ　Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍ）と呼ばれる画像ファイル通信保管システムが知られている。医用ＰＡＣＳはモダリティ（ディジタイザを含む）で収集したディジタル医用画像データ、及び属性情報をネットワークを介して転送し、光ディスク等大容量の記憶媒体に記憶する。必要なデータをデータベースを用いて検索する。画像を見るためのワークステーションに記憶媒体からネットワークを介してデータを転送し、ワークステーションの表示装置に表示する。
　【００２３】
　このようなＰＡＣＳにおいても、読影の見落としを減少するために、ＣＡＤ機能を付加する要求があるが、ＰＡＣＳにＣＡＤ機能を付加した具体例は実現されていなかった。
　【００２４】
　【発明が解決しようとする課題】
　本発明は上述した事情に対処すべくなされたもので、その目的は精度の高い診断支援情報を医師の読影に影響を与えない簡単な操作で得ることができる医用診断支援システムを提供することである。
　【００２５】
　また、本発明の他の目的は、本システムを組み入れることで、診断精度が高いＰＡＣＳを提供することである。
　【００２６】
　【課題を解決するための手段】
　本発明による医用診断支援システムは、医用画像
データ
データに係る画像
前記画像属性情報のうち所定の属性情報と前記各診断支援アルゴリズムとが各々対応付けされたテーブルと、
データ
前記テーブルを参照することにより
　【００２７】
　【作用】
　本発明による医用診断支援システムによれば、精度の高い診断支援情報を医師の読影に影響を与えない簡単な操作で得ることができる。また、診断精度が高いＰＡＣＳを提供することができる。
　【００２８】
　【実施例】
　以下図面を参照して本発明による医用診断支援システムの実施例を説明する。診断支援システムは独立型のシステムとして実現することも可能であるが、ここでは、ＰＡＣＳに組み込んだ実施例を説明する。図１はＰＡＣＳを基に構成された第１実施例のブロック図である。一般的に、ＰＡＣＳは１つ、もしくは複数の病院で発生する多種のディジタル画像データの保管、通信を行うシステムであり、画像データ発生装置（以下、モダリティと称する）１０、データベース１２、表示装置としてのワークステーション１４、及びそれらを接続するネットワーク１６から構成される。
　【００２９】
　モダリティ１０としては、Ｘ線撮影装置から得られるＸ線写真の画像情報を読み取りディジタイザ１８、血管撮影装置２０、ＣＴスキャナ装置２２、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）装置２４、核医学診断装置２６、超音波診断装置２８、電子内視鏡装置３０等の医用ディジタル画像を発生する各種の診断装置がある。
　【００３０】
　また、ゲートウェイ３４を介して検査オーダーシステム３２がネットワーク１６に接続される。検査オーダーシステム３２は各患者毎の検査の詳細を示す検査情報をネットワーク１６に与える。これにより、ＰＡＣＳはモダリティ１０による検査で得られた画像データと画像属性情報（検査情報、画像付随情報、及びワークステーション、データベースから入力されるこれらの追加、修正情報）とを関連づけてデータの管理を行なっている。なお、モダリティ１０、データベース１２、ワークステーション１４の数は上述の例に限定されず、必要に応じて増減可能である。
　【００３１】
　検査オーダーシステム３２で扱われ、ネットワーク１６に与えられる検査情報の一例を図２に示す。検査ＩＤ番号は、検査毎に発番される。検査オーダーシステム３２においては、検査の開始時にこのような検査情報が医師、または担当者により入力され、検査依頼を受けたモダリティの技師が患者の検査を行ない、画像データを得る。画像データ１枚１枚には、画像付随情報が関連付けられており、画像付随情報の一例を図５に示す。
　【００３２】
　例えば、胸部単純Ｘ線撮影装置による撮影検査が必要な場合は、図３に示すような検査情報が検査オーダーシステム３２から入力される。単純Ｘ線撮影装置（図示せぬ）の撮影技師は、検査情報に従って単純Ｘ線写真を撮影する。Ｘ線単純写真の場合にはそのディジタル画像データは、Ｘ線写真をフィルムディジタイザ１８によってディジタル化することによって得られる。画像データは、Ｘ線写真を、例えば１０２４×１０２４の画素マトリックスに分割し各画素の濃度を１０ビットのディジタル数値で表わしたデータ列からなる。
　【００３３】
　図４はフィルムディジタイザ１８の構成を示す。フィルムディジタイザ１８は制御装置４０、入力装置４２、表示部４３、ＲＯＭ４４、検査情報・画像付随情報記憶装置４６、画像データ記憶装置４８、半導体メモリ５０、フィルム濃度読取り装置５２、ＣＰＵ５４、ネットワーク・インターフェース５６を具備する。制御装置４０、入力装置４２、表示部４３、ＲＯＭ４４、検査情報・画像付随情報記憶装置４６、画像データ記憶装置４８、半導体メモリ５０、フィルム濃度読取り装置５２、ＣＰＵ５４、ネットワーク・インターフェース５６は制御バス５８に接続され、ＲＯＭ４４、画像データ記憶装置４８、半導体メモリ５０、フィルム濃度読取り装置５２、ネットワーク・インターフェース５６は画像バス６０にも接続され、ネットワーク・インターフェース５６はネットワーク１６に接続される。
　【００３４】
　フィルム濃度読取り装置５２はＸ線写真を１０２４×１０２４の画素（ピクセル）マトリックスに領域分割し、各画素のそれぞれの濃度をレーザ光でスキャンし透過光を測定することによりＸ線写真の透過光強度分布を得る。この強度分布がディジタル量の強度データに変換され、画像データとして画像バス６０を介して画像データ記憶装置４８に記憶される。同時に検査情報が、画像付随情報と共に検査情報・画像付随情報記憶装置４６に記憶される。この時、表示部４３は、撮影方向が入力されていない場合、技師に撮影方向の入力を促すメッセージを表示する。そして、キーボード等の入力装置４２から撮影方向を示すテキスト文字が入力されると、記憶装置４６の画像付随情報の撮影方向の項目にその方向が書き込まれる。
　【００３５】
　図６は画像付随情報の具体例である。撮影方向の定義としては、図７に示すように、患者の背面から入射したＸ線を患者の前面においたフィルムで検出した像を正面像とする。同様に、右（左）側面像は、患者の左（右）側面から入射したＸ線を患者の右（左）側面においたフィルムで検出した像と定義する。１枚のＸ線写真の画像データのディジタイズが終了すると、画像付随情報の画像ＩＤ番号によって画像データと画像付随情報が関連づけられる。検査ＩＤ番号によって、検査情報と画像付随情報が関連づけられている。画像データとそれに対応する検査情報、画像付随情報とが一体として、ネットワーク・インターフェース５６を介してネットワーク１６に供給され、そこを流れるデータとしてデータベース１２、またはワークステーション１４に転送される。
　【００３６】
　図８はデータベース１２の構成を示す。データベース１２はＣＰＵ６２、ＲＯＭ６４、半導体メモリ６６、制御装置６８、検索装置（検査ディレクトリ含む）７０、データ圧縮回路７１、画像データ記憶装置７２、ネットワーク・インターフェース７４を具備する。ＣＰＵ６２、ＲＯＭ６４、半導体メモリ６６、制御装置６８、検索装置７０、データ圧縮回路７１、画像データ記憶装置７２、ネットワーク・インターフェース７４は制御バス７６に接続され、ＲＯＭ６４、半導体メモリ６６、データ圧縮回路７１、画像データ記憶装置７２、ネットワーク・インターフェース７４は画像バス７８にも接続され、ネットワーク・インターフェース７４はネットワーク１６に接続される。
　【００３７】
　ネットワーク１６を流れてきた画像データとそれに対応する検査情報、画像付随情報とは、ネットワーク・インターフェース７４を介して、データベース１２に入力され、画像データ記憶装置７２に記憶される。必要に応じて、これらのデータ、特に画像データは、バッファとしての半導体メモリ６６に一旦保存され、データ圧縮回路７１でデータ量が１／２または、１／１０に圧縮されてから、画像データ記憶装置７２に記憶される。検査情報と画像付随情報は、検査ＩＤから各情報を検索し、また、情報の各項目からデータ実体を取り出せるように、検索装置７０の検査ディレクトリに登録される。
　【００３８】
　データベース１２の検索装置７０の検査ディレクトリに含まれる情報の例を図９に示す。ここで、Ｎは１検査に含まれる画像の枚数である。検査ディレクトリは検査データ（図２）、読影レポートの記憶アドレス、読影レポートのデータ量、その１検査に含まれるＮ枚の画像データとからなる。各枚の画像データは付随情報の記憶アドレス、付随情報のデータ量、画像データの記憶アドレス、画像データのデータ量、第１のＣＡＤ結果（ＣＡＤのＩＤとＣＡＤ結果の記憶アドレスからなる）〜第ｎのＣＡＤ結果（ＣＡＤのＩＤとＣＡＤ結果の記憶アドレスからなる）からなる。
　【００３９】
　次に、ディジタル画像（その属性情報は以上のようにしてデータベース１２に記憶されている）に対する医師の読影動作について説明する。病院においては、医用画像から診断を行うという目的のために読影行為が行われている。ＰＡＣＳにおける読影行為とは、医師がワークステーション１４上でＣＲＴ等の表示部に画像を映し、その画像、または検査で得られたフィルムを見て診断を下すことである。
　【００４０】
　ワークステーション１４の電源が入っている状態で、入力登録された読影医師が自分のＩＤ番号を入力すると、ワークステーション１４が読影受付状態となる。これは、一般の計算機システムヘのログインと同じ機構である。この時、ワークステーション１４は、医師が入力した検査ＩＤ、または図１０に示したように医師ＩＤに応じて登録されている検査ＩＤに基づいてデータベース１２に対して読影対象となる患者の画像の転送要求を行う。患者に検査歴がある場合は、未読影の画像のみでなく、既に読影済みであるが、参照に必要な画像に対してもワークステーション１４から転送要求を出す場合がある。必要な画像は、例えば、データベースで検索する。患者ＩＤで関連する検査ＩＤを全て選び、一例として図１１の論理（ＲＯＭに持つ）で決定する。すなわち、この場合は先ず同じ患者で同じモダリティの検査をリストアップする。または、同じ患者で同じ部位の検査をリストアップする。上記２つのリストのうち、優先度の高い検査リストを検査日の新しい順でソートする。
　【００４１】
　データベース１２では、検査ＩＤを検索キーとして転送すべき画像（検査毎）が選択される。選択された検査毎の画像データ（記憶装置７２から読み出されて圧縮されている場合は圧縮されたままの画像データ）と画像毎の画像付随情報、及び検査毎の検査情報の各データがネットワーク・インターフェース７４を介して、ネットワーク１６に転送され、さらに、当該ワークステーション１４に逐次転送される。
　【００４２】
　次に、ＣＡＤと呼ばれるコンピュータ支援診断装置部分について説明する。ＣＡＤとは、画像データをコンピュータで解析して、例えば異常の位置等の診断支援情報を得ることである。この実施例では、例えば、ワークステーション１４にこの支援情報を得る手段を持つ。
　【００４３】
　ワークステーション１４の構成を図１２に示す。ワークステーション１４は入力装置８０、出力装置８２、警告情報作成装置８３、ハードディスクインターフェース（ＨＤ　Ｉ／Ｆ）８４、半導体メモリ８６、ＣＰＵ８８、タイマ９０、ＲＯＭ９２、ネットワークインターフェース（ＬＡＮ　Ｉ／Ｆ）９４、複数のイメージメモリ１００、複数のＣＲＴ表示部１０２、ハードディスクユニット（ＨＤ）１０６、画像データ伸長回路１０８を具備する。入力装置８０、出力装置８２、警告情報作成装置８３、ハードディスクインターフェース８４、半導体メモリ８６、ＣＰＵ８８、タイマ９０、ＲＯＭ９２、ネットワークインターフェース９４、データ伸長回路１０８は制御バス９６に接続され、出力装置８２、警告情報作成装置８３、ハードディスクインターフェース８４、半導体メモリ８６、ＲＯＭ９２、ネットワークインターフェース９４、データ伸長回路１０８は高速バス９８にも接続され、ネットワークインターフェース９４はネットワーク９４に接続される。
　【００４４】
　イメージメモリ１００は１以上のＣＲＴ１０２（例えば、４つ）ごとに設けられ、それぞれがさらに２〜３枚のオーバレイ画面（プレーンメモリ）を持ち、出力装置８２に接続される。イメージメモリ１００の出力はそれぞれＣＲＴ１０２で表示される。ハードディスクユニット１０６がハードディスクインターフェース８４に接続される。ワークステーション１４では、ネットワークインターフェース９４を介して入力されて圧縮されている場合は圧縮されたままの画像データと、関連する画像付随情報、および検査毎の検査情報がハードディスク１０６に記憶される。
　【００４５】
　医師が読影を行なう時は、例えばハードディスク１０６から画像と属性情報を呼び出し、出力装置８２を介してＣＲＴ１０２の画面に表示する。１検査の画像データの中でもＣＲＴに表示する画像が医師が例えば画像番号を入力すること等により選択されてハードディスク１０６から圧縮されている場合は圧縮されたままの画像データを読み出し、圧縮されている場合は一旦伸張した後、半導体メモリ８６に書き込まれる。画像付随情報、検査情報も半導体メモリ８６に書込む。画像データを半導体メモリ８６から読み出して、ＣＲＴ１０２の画面に表示して読影を行う。例えば、読影対象が単純Ｘ線写真の場合は、正面像と側面像を表示し、検査歴がある場合は未読影画像と過去の画像（未読影以外、参照画像のこと）を表示し、比較読影を行なうことが一般的である。胸部単純Ｘ線写真の場合の４つのＣＲＴ１０２の表示例を図１３に示す。
　【００４６】
　これらＣＲＴ画面への画像表示は、図１４に示す形式のＣＲＴ表示画像管理テーブルに登録される。このテーブルは各ＣＲＴに表示する画像の検査ＩＤと、画像ＩＤを関係づけるものである。図１４のテーブルは半導体メモリ８６上に作成される。
　【００４７】
　転送される順番で各画像に対して所定のアルゴリズムを適用する。
　【００４８】
　以下、ＣＡＤの演算を開始する契機について説明する。１患者分の画像データと検査情報と画像付随情報とがワークステーション１４のハードディスク１０６に転送されてきた時、逐次、検査情報と画像付随情報がＣＰＵ８８によってハードディスク１０６から半導体メモリ８６に読み出される。
　【００４９】
　ＣＡＤ演算は解析のための複数のアルゴリズムの中から画像毎に適したアルゴリズムが選択されて画像に適用されるので、ＲＯＭ９２は図１５に示すような複数のＣＡＤアルゴリズム名とそれに対応するアルゴリズムに適用可能な画像の属性情報を示すテーブルを有する。例えば、間質性肺疾患のＣＡＤアルゴリズムは、画像データの属性情報の項目のうち、比較項目はモダリティが単純Ｘ線写真、検査対象部位が胸部、撮影方向が正面、ＣＡＤ結果の有無が無し（Ｎｏｔｈｉｎｇ）の時のみ適用される。つまり、半導体メモリ８６に読み出されている検査情報（図２）と付随情報（図６）のうち、検査情報からはモダリティ名と検査部位名を読み出し、付随情報からは撮影方向とＣＡＤ結果の有無（Ｎｏｔｈｉｎｇの場合はＣＡＤ結果が存在せず、Ｎｏｔｈｉｎｇでない場合はＣＡＤ結果が存在することを示す）を取り出す。そして、これらの各項目を図１５のテーブルの各ＣＡＤアルゴリズムについて順次各対象画像の項目と比較する。ＲＯＭ９２から図１５のテーブルを半導体メモリ８６に読み込んで項目毎に比較する。比較項目のデータが等しいＣＡＤアルゴリズムがあれば当該対象画像はそのＣＡＤアルゴリズム適用対象であると判断して、対象画像に合ったＣＡＤアルゴリズムの演算を開始する。
　【００５０】
　先ず、ＣＡＤの適用対象と判断された画像データが半導体メモリ８６に読み出される。ＣＰＵ８８は、ＲＯＭ９２に書き込まれているＣＡＤ演算プログラムを実行し、その結果を半導体メモリ８６に保存し、半導体メモリ８６上の付随情報（図６）のＣＡＤ結果ＩＤの項目に、演算結果を検索するためのＩＤを連番で発番し書込む。また、半導体メモリの上での結果データのあるアドレスを書込む。記入されない場合は、デフォルトデータとしてのＮｏｔｈｉｎｇを示すテキスト文字が書き込まれている。１つのアルゴリズムが終了すると、テーブルの次のＣＡＤアルゴリズムが画像に適用できるか比較する。
　【００５１】
　ＲＯＭ９２には複数のＣＡＤアルゴリズムが書き込まれている。例えば、乳房Ｘ線像微小石灰化検出アルゴリズムは特開平０２−１５２４４３号公報「ディジタルＸ線画像における解剖学異常部位の自動検出表示方法、システム、及び装置」に、心臓、肺のサイズ測定アルゴリズムは特願平１−３０４５４２号「ディジタル胸部Ｘ線写真の心臓、及び肺のサイズの自動算出分析方法及び装置」に記載されている。例えば、間質性肺疾患検出ＣＡＤアルゴリズムは、
＃１：１枚の画像データの中でのＣＡＤ演算の対象領域（ＲＯＩ）（図１６の正方形）を設定するアルゴリズム（図１７にその概略を、図１８に図１７の詳細を示す）と、
＃２：ＲＯＩにおけるテクスチャの物理量（テクスチャパターンにおける濃度変動の大きさと周期の短さを示す指標）を導出するアルゴリズム（図１９にその概略を示す）と、
＃３：＃２で導出された物理量にスレッシュホルドを適用して異常か正常かを判断するアルゴリズム（図２０にフローチャートを、図２１にそのアルゴリズムを実行するための構成のブロック図を示す）との３つのアルゴリズムからなる。
　【００５２】
　これらのアルゴリズムのうち＃１と＃２は、特開平１−１２５６７５号公報（特願平１−１１５９７３号）「ディジタルＸ線画像における自動化分析のための方法および装置」に記載されているので詳細な説明は省略する。また、アルゴリズム＃３は、特開平２−１８５２４０号（特願昭６３−３３０７２４号）「ディジタル胸部Ｘ線写真における正常肺と間質性疾患のある異常肺を区別する自動分類方法およびそのシステム」に記載されているので詳細な説明は省略する。
　【００５３】
　ＣＡＤ演算及び分類の結果は、半導体メモリ８６に一旦記憶される。例えば、間質性肺疾患ＣＡＤの結果について以下に説明する。なお、この演算ではクラスタ（集合した異常ＲＯＩ）があるために異常と分類されたもの（図２０のフローチャート
で
　【００５４】
　ＣＡＤ演算の結果は出力要求トリガが与えられてから、出力されるので、読影（間質性肺疾患の場合は胸部単純Ｘ線写真の読影）を行っている時に、この要求も含んだ種々のコマンドをワークステーション１４の入力装置８０から入力する必要がある。この実施例では、入力装置８０としては、タッチパネル形式の装置を用いて説明する。ただし、入力装置はキーボード等のような一般的な入力装置でもよい。
　【００５５】
　入力装置８０の一例を図２４に示す。タッチパネルは、コマンド名が表示されるコマンド表示部１１０と、コマンド表示部１１０が配置されているパネル１１２と、コマンド表示部１１０上に置かれ、コマンド名に対応する位置が選択的に指で接触されると、接触位置を検出する透明なセンサボード１１４から構成されている。
　【００５６】
　例えば、出力装置にいくつかのコマンドボタンが表示されている時にオペレータは、センサボードの上からコマンド表示を認識することができ、オペレータがセンサボードを触れてコマンドを選択することでコマンドの実行がなされる。タッチパネル上に、ＣＡＤの出力を要求するボタン（図２５のＣＡＤボタン）を用意（表示）する。タッチパネル上のＣＡＤのボタンが押されたことを検知することが、ＣＡＤの演算結果の出力を要求するトリガとなる。
　【００５７】
　ＣＡＤの演算結果は多数の様態で出力可能であり、次に、どのような様態で出力するかを決定する。ＣＰＵ８８は、ＣＲＴ表示画像管理テーブル（図１４）の検査ＩＤ、画像番号から画像付随情報（図６）を読み出す。また、この画像付随情報からＣＡＤ結果ＩＤ及びアドレスを読み出すことにより、ＣＡＤ演算結果情報（図２２）を読み出す（または、検索する）。
　【００５８】
　以下、結果出力の一例を示す。ＣＰＵ８８はＲＯＭ９２のプログラムを起動して、ＣＡＤ結果（図２３）の中で異常のあるものは、異常のパターン（図２３）によって異なる出力装置に出力する。このプログラムは、半導体メモリ８６からＣＡＤ演算結果情報（図２３）のうち、異常のあるもののパターンの項目の結果を読み出し、異常のパターンが広がりのある所見ならば異常警告をテキスト文にて出力するのでテキスト文作成装置を起動し、異常のパターンが局所的な所見ならばマーカーにて異常位置を示すので警告情報（マーカー）作成装置８３を起動する。
　【００５９】
　このテキスト文とは、画像上での異常位置を言葉で表し、警告を行うためのものである。そのため、例えば図２６に示すように、予め、画面を６つの領域に等分して、それぞれの領域に名前をつけ、名前とｘ，ｙの位置座標とを対応させたテーブル（図２７）をＲＯＭ９２に格納しておく。ここで、左右の定義は患者にとっての左右である。ＣＰＵ８８は、ＲＯＭ９２のプログラムを起動する。プログラムは、ＣＡＤ演算の結果から異常の位置座標を読み出し、異常の位置によって図２８に示すようなＲＯＭ９２に書き込まれたテーブルを半導体メモリ８６に読み出して異常部位の表現を選択してテキスト文中に挿入する。結果が複数ある場合は、その数だけ上述の動作を行なう。テキスト文は、例えば、「間質性肺疾患、“右上肺野”異常」といったテキスト文である。ここで、異常部位によって“…”部の表現が変わる。次に、テキスト文の文字列データが、文字ごとにドットパターンに変換される。そして、ＣＲＴ画像表示管理テーブル（図１４）を参照して、画像が表示されているＣＲＴに対応するイメージメモリ１００（オーバーレイ画面）の最も上段にテキストライン（白地）を一行設け、図２９に示すように黒文字のドットパターンをイメージメモリ１００に記憶させる。
　【００６０】
　次に、マーカーとは、画像上での異常位置を矢印で表すものである。ワークステーション１４のＣＰＵ８８は、ＲＯＭ９２のプログラムを起動して、ＣＡＤ演算結果情報（図２２）から異常の位置座標を読み出し、ＲＯＭ９２のフォントに基づいて図３０に示すようなマーカーの形状を作成する。ここで、正方形マーカの対角線ｄ＝１．５ｃｍが好ましいが、これに限定されず変更可能である。画面を左右に二分割して異常の位置座標（正方形の中心×で示すＲＯＩ座標）が向かって右側にあるならば、図３０の矢印をそのままビットパターンに変換する。逆に、位置座標が向かって左側にあるならば、図３０の矢印を異常の位置座標を含む縦線（図示一点鎖線）を中心に線対象となるようにミラー反転した図示破線で示すような矢印をビットパターンに変換する。
　【００６１】
　また、結果を表示する画像が表示されているＣＲＴに対応するイメージメモリ１００（オーバーレイメモリ）の異常位置に対応する座標にビットパターンデータを書き込む。結果が複数ある場合は、結果の数だけ結果を読み出し、オーバーレイメモリに書込む動作を繰り返し行なう。そして、イメージメモリ１００（オーバーレイメモリ）をＣＲＴに表示されている
医用
　【００６２】
　この時、ＣＲＴ上には全てのＣＡＤアルゴリズムの結果が表示されているが、複数の結果のうち、いくつかを選択的に表示させる場合を次に説明する。タッチパネルのボタンはオペレータがパネルを使用する場合によって準備されるものが決定される。例えば、画像に次のアルゴリズムが適用される場合、ボタンはそれらのアルゴリズムが診断を支援する異常名が表示される。例えば、間質性疾患検出ＣＡＤの場合は“ＩＤ”、乳房微小石灰化検出ＣＡＤの場合は“ＭＣ”、心サイズ測定ＣＡＤの場合は“ＢＨ”というラベルがボタンにつけられている。あるアルゴリズムが選択された時は、そのアルゴリズムの結果のみオーバーレイ画面に表示し、残りの結果はオーバーレイ画面から消し、このオーバーレイをＣＲＴに重ねて表示する。
　【００６３】
　ＣＡＤ演算結果は出力の一方法で階層的になっていて、先ずは、上述したようなテキスト文、マーカー等により概略が出力され、次いで、詳細が出力されるようになっている。そのため、ワークステーション１４の入力装置（タッチパネル）８０上に、ＣＡＤの詳細出力を要求するボタンを用意しておく（図２５参照）。つまり、タッチパネルのボタンは、オペレータが使用する場面によって用意するものが決定される。そして、テキスト文、マーカーが表示されている時に、タッチパネル上のＣＡＤ詳細のボタンが押されたことが検知されると、ＣＡＤの詳細結果の出力を要求するトリガが発生される。
　【００６４】
　次に、このＣＡＤ詳細結果の出力を説明する。テキスト文の作成は既に行なわれており、図２９に示すように白地に黒文字の形でイメージメモリ１００（オーバーレイ画面）に記憶されているとする。ＣＰＵ８８は、ＲＯＭ９２のプログラムを起動して、半導体メモリ８６からＣＡＤ演算結果情報（図２２）を読み出し、異常のあるものは異常のパターンに関係なく矢印マーカーを作成する。マーカーは、画像上での異常位置を矢印で表すものである。
　【００６５】
　ＣＰＵ８８は、異常の位置座標を読み出し、ＲＯＭ９２のフォントに基づいて図３１に示すようなマーカーの形状を作成する。ここでも、画面を左右に二分割して異常位置座標が向かって右側にあるならば、図３１の矢印をそのままビットパターンに変換する。異常位置座標が向かって左側にあるならば、図３１の矢印を異常の位置座標を含む縦線（図示一点鎖線）を中心にして線対象となるようにミラー反転した図示破線で示すような矢印をビットパターンに変換する。さらに、矢印だけでなく分類の結果から異常の種類（例えば、Ｎｏｄｕｌａｒ）とその程度（７５％）を読み出し、それらを図３１に示すようにビットパターンに変換する。これら種類と程度の文字のビットパターンは矢印とは異なり、異常位置座標が左側でも右側でも、ミラー反転表示は行なわれない。
　【００６６】
　そして、イメージメモリ１００（オーバーレイ画面）の異常位置に対応する座標にこのビットパターンデータを書き込む。これにより、画面上には、図２９に示すテキスト文とともに、図３１に示すような異常の種類と程度を示す文字が付随されている矢印マーカーが表示される。
　【００６７】
　そして、イメージメモリ１００（オーバーレイ画面）をＣＲＴに表示されている
医用
　【００６８】
　次に、ＣＡＤ詳細結果のあるオプション出力例を説明する。オプション出力のトリガも、詳細出力のトリガと同様に、ワークステーション１４の入力装置（タッチパネル）８０上に、ＣＡＤの詳細オプション出力を要求するボタンを用意しておく。そして、詳細出力が行なわれている時に、タッチパネル上のＣＡＤ詳細のオプション出力ボタンが押されたことが検知されると、ＣＡＤの詳細オプションの出力を要求するトリガが得られる。
　【００６９】
　テキスト文の作成は既に行なわれており、図２９のように白地に黒文字の形でイメージメモリ１００（オーバーレイ画面）に記憶されているとする。ＣＰＵ８８は、ＲＯＭ９２のプログラムを起動して、半導体メモリ８６からＣＡＤ演算結果情報（図２２）を読み出し、異常のあるものは異常のパターンに関係なく矢印マーカーを作成する。このマーカーは、画像上での異常位置を矢印で表すものである。
　【００７０】
　ＣＰＵ８８は、異常の位置座標を読み出し、ＲＯＭ９２のフォントに基づいて図３２に示すような矢印マーカーと方形のＲＯＩマーカーを作成する。ここでも、画面を左右に二分割して異常位置座標が向かって右側にあるならば、図３２の矢印とＲＯＩをそのままビットパターンに変換する。座標が向かって左側にあるならば、図３２の矢印を異常の位置座標を含む縦線（図示一点鎖線）を中心として線対象となるようにミラー反転した図示破線で示す矢印とＲＯＩをビットパターンに変換する。また、ＣＲＴ表示画像管理テーブル（図１４）で画像が表示されているＣＲＴに対応するイメージメモリ１００（オーバーレイ画面）の異常位置に対応する座標にこのビットパターンデータを書き込む。
　【００７１】
　オーバーレイ画面をＣＲＴに表示されている対応する
医用
　【００７２】
　オプション出力の他の一例を説明する。他のオプション出力が要求されると、ＣＰＵ８８は、ＲＯＭ９２のあるプログラムを起動して、例えば半導体メモリ８６からＣＡＤ演算の結果に含まれるＲＯＣ（Ｒｅｃｅｉｖｅｒ　Ｏｐｅｒａｔｏｒ　Ｃｕｒｖｅ）データを読み出し、ＲＯＣ曲線を作成する。ＲＯＣ曲線とはＦＰＦの値を横軸に、ＴＰＦの値を縦軸に記した曲線であり、ＣＡＤの能力を示す一方法である。図３３に示すように、画像の向かって右下にはめ込まれるように作成され、ビットパターンに変換される。画像が表示されているＣＲＴに対応するイメージメモリ１００（オーバーレイ画面）にビットパターンデータが書き込まれる。イメージメモリ１００のオーバーレイ画面をＣＲＴに表示されている
医用
　【００７３】
　次に、ＣＡＤ結果の出力を終了させるための要求トリガについて説明する。例えば、胸部単純Ｘ線写真の読影を行っている時、画像とＣＡＤ結果が表示されているＣＲＴ画面において、別の画像を表示するために画像の表示を止めることを、ＣＡＤの結果出力を終了する１つのトリガとする。出力終了の際には、画像の表示は続行し、オーバーレイ画面のみの表示を消す。付け加えて、ＣＲＴの各表示画像に対して読影終了を示すボタンをタッチパネル上に持っており、そのボタンが押されると、その画像は読影済みとして半導体メモリ８６の画像付随情報の項目に書き込まれる。
　【００７４】
　このＣＡＤ出力の終了を要求するコマンドもタッチパネル形式の入力装置８０から与えられる。
　【００７５】
　なお、診断支援情報は出力（表示）を中止しても、情報は保存しておくことが好ましく、ＣＡＤ結果情報は、図３４に示すように、更新された画像付随情報につけ加えられて、データベース１２に送られ、再保管される。データベースでは、画像付随情報の全ての結果ＩＤと結果のアドレスを検索ディレクトリ（図９）に登録する。そして、次回の読影においては、データベース１２に対して画像の読み出しが要求されると、画像データと関連する検査情報と画像付随情報とがネットワーク１６を介して転送され、ワークステーション１４の半導体メモリ８６に読み込まれた時に、結果ＩＤも同時に読み出し、検索して全てのＣＡＤ結果も同じように読み込まれる。ここで、図３５に示すように画像付随情報中に記されたＣＡＤ結果情報のアドレスは、半導体メモリ８６上でのアドレスに変更され、半導体メモリ８６上の画像付随情報に記憶される。
　【００７６】
　以上説明したように、第１実施例によれば、以下のような効果がある。
　【００７７】
　医用画像の表示とともに、その画像に関する診断支援情報が表示されるので、医用画像診断において疾患の見落とし誤診を防ぐことができ、診断精度をあげることができる。医師（オペレータ）の診断行為において、労力を削減することができる。医用画像診断、特に読影行為において、疾患の見落とし誤診を防ぎ、診断精度をあげる。コンピュータにより医用画像を処理して診断支援情報を得ているので、客観的、定量的な結果を得ることができ、人間の主観的な判断による疾患の見落とし誤診を防ぎ、診断精度をあげることができる。医用画像診断において、対象画像専門外の医師にとっては、診断が十分下せない場合があるが、診断精度をあげることができる。
　【００７８】
　診断支援情報としては、異常の位置、種類、程度等が示されるので、異常を認識しやすくなり、その結果、疾患の見落とし誤診を防ぎ、診断精度をあげることができる。
　【００７９】
　診断支援情報の出力要求の以前に、コンピュータによる診断支援情報の演算処理を始めるので、出力要求があってから診断支援情報を表示するまでの時間が短くなる。
　【００８０】
　診断支援情報を得る手段がいくつかある時、手段ごとに対象画像を対応させないと画像に不適切な処理が行われて誤った診断支援情報を導出するが、本実施例によれば、手段ごとに対象画像を対応させたために、誤った診断支援情報を導出することを防ぎ、診断精度をあげることができる。
　【００８１】
　ＣＡＤ結果がデータベースに保存されるので、一度処理をした画像に対しては、再び処理をする必要がない。
　【００８２】
　対象となる診断毎にＣＡＤアルゴリズムが決められていて、検査部位名毎にアルゴリズムが選択されて実行されるので、処理ができないものに対しても処理が適用された場合に、かえって誤診の原因になる診断支援情報を提供することを防ぐことができる。さらに、画像の属性としてモダリティ名、検査部位名、撮影方向等を有し、それらが処理の対象の属性と一致した時に、アルゴリズムの実行を開始するので、不適切なアルゴリズムを適用することがない。
　【００８３】
　異常を出力する手段として、注意を強く喚起する出力手段を使うため、見落とし誤診を防ぎ、診断精度をあげることができる。異常の種類によって、最適な出力手段を選択し、注意を強く喚起するため、見落とし誤診を防ぎ、診断精度をあげることができる。出力手段として表示手段を用いる場合、表示を点滅することにより、注意を強く喚起し、見落とし誤診を防ぎ、診断精度をあげることができる。
　【００８４】
　診断支援情報は階層的に構成され、概略から徐々に詳細を出力するので、一度に多くの種類の異なった情報が提示され煩雑になることがなく、誤診を防ぎ、診断精度をあげることができる。例えば、支援情報として、まず異常の位置のみを出力し、異常がよくわからない場合はさらに異常の程度、種類、または範囲などの出力要求を医師が自由に行なうことにより、煩雑さを避け、診断精度をあげることができる。この時、診断支援情報を出力する内容のレベル（階層）ごとに、使用できるコマンド（ボタン）が用意される。使用者は、用意されたコマンドの中から目的のコマンドを選択するだけでよく、多くのコマンドの中から選択するという労力が削減されている。
　【００８５】
　ＣＡＤを行なう前に、対象とする画像の属性情報によってＣＡＤアルゴリズムが適応可能か否かを判断し、可能な場合のみＣＡＤアルゴリズムを画像に対して適用するので、適しないアルゴリズムが画像に適用されることによる解析結果の質の低下を防ぐこととともに、全体的な診断の質を向上できる。
　【００８６】
　本発明のシステムは独立型のシステムとして実現もできるし、ＰＡＣＳに組み込んだシステムとしても実現できる。
　【００８７】
　１つのシステム内に複数のＣＡＤアルゴリズムを用意しておく場合、対象画像の付随情報によって、適切なアルゴリズムが選択されて対象画像に適用されるので、医師（ユーザ）がアルゴリズムごとにシステムを選択し、画像の入力、結果の出力を個別に行なう労力が削減される。
　【００８８】
　ＣＡＤ情報の出力要求前にコンピュータによるＣＡＤ結果を得るための解析を始めておくので、出力要求があってからＣＡＤ情報を表示するまでの時間が短い。
　【００８９】
　ＣＡＤ結果の数値データは非常に多く、そのまま全て出力すると、煩雑であるが、本発明ではテーブルの形で整理して記憶しており、所望の条件に合致するデータを検索して、必要な結果のみを出力することができるので、煩雑にならない。
　【００９０】
　画像属性情報の一部に未読影か否かを記憶し、読影済み画像の診断支援結果は表示しないようにしているので、読影済み画像に対して既に診断がついている結果と異なる出力による診断の混乱を防ぐことができる。また、この属性情報に基づいて未読影画像のみ解析を行なうので、出力要求があってからＣＡＤ結果を表示するまでの時間が全ての画像を解析するより早くなる。さらに、属性情報には、ＣＡＤ結果が書き込まれており、結果が一度計算されているものを再計算しないので、出力要求があってから結果を表示するまでの時間が短くなる。
　【００９１】
　以下、本発明の他の実施例を説明する。
　【００９２】
　第２実施例は、図１２に示した表示のためのワークステーション１４に加えて、図３６に示すようなＣＡＤ専用装置１２０を有するワークステーション１４ａを有することが第１実施例と異なる。この診断支援情報を得るためのワークステーション１４ａは、図１２に示したワークステーション１４に対して、タイマ９０の代わりに制御部９０ａを設けた点のみが異なる。また、動作の上では、ＣＡＤの演算を始める契機が第１実施例と異なる。
　【００９３】
　ここでは、１患者分の画像データと検査情報と画像付随情報がワークステーション１４ａのハードディスク１０６に転送されてきた時に、逐次、検査情報と画像付随情報がＣＰＵ８８によってハードディスク１０６から半導体メモリ８６に読み出される。ＲＯＭ９２内のＣＡＤアルゴリズムとそれに対応した適用対象画像情報のテーブル（図１５）を持つ。半導体メモリ８６に読み出されている検査情報（図２）と付随情報（図６）のうち、検査情報からはモダリティ名と検査部位名を読み出し、付随情報からは撮影方向を読み出し、半導体メモリ８６に読み出す。そして、ＲＯＭ９２内の適用対象画像情報テーブルのうち対象画像情報（図１５）の項目について比較をする。
　【００９４】
　比較して、等しければ、例えば、間質性肺疾患のＣＡＤ適用対象画像であるという具合いに判断して、ＣＡＤの演算を始める。この時、ワークステーション１４ａ内のＣＰＵ８８はＣＡＤ演算専用装置１２０（図３６）の起動を指示し、ＣＡＤ演算専用装置１２０に入力データを与える。ＣＡＤ演算専用装置１２０に与える入力データは、画像データと検査情報と画像付随情報である。ＣＡＤ演算専用装置１２０では、独自のＣＰＵをもち、前述したＣＡＤ演算を行い、結果を出力する。ＣＡＤ演算の結果は、図２２の形式の情報として一旦メモリに記憶される。また、ＣＡＤ結果情報のＩＤとアドレスを画像付随情報（図６）に書き加える。
　【００９５】
　このように、第２実施例によれば、表示とＣＡＤとを別々のワークステーションで行なうので、処理の時間が短くなる。モダリティ、ワークステーション、データベース等の装置で処理をすると、ＣＰＵを共有するために処理時間がかかるが、専用装置１２０は処理専用のＣＰＵ８８を持つために処理時間が短くなる。
　【００９６】
　第３実施例は、ＣＡＤ演算結果を音声として出力する点が第１実施例と異なる。そのため、この実施例のワークステーションは、図１２に示す構成に対して、さらに図３７に示すような音声発生装置を有する。ワークステーションのＣＰＵ８８は、ＣＲＴ表示画像管理テーブル（図１４）を用いて画像付随情報を読み出す。また、付随情報から結果ＩＤまたはアドレスを読み出し、さらにＣＡＤ結果（図２２）を読み出す。以下、出力の例について記述する。ＣＰＵ８８はＲＯＭ９２のプログラムを起動して結果の中で異常のあるものは、異常のパターンによって異なる出力装置に振り分ける。プログラムは、半導体メモリ８６からＣＡＤ演算及び分類の結果を読み出し、異常のタイプが広がりのある所見ならば異常警告をテキスト文にて出力するのでテキスト文作成装置を起動、また、局所的な所見ならマーカーにて異常位置を示すのでマーカー作成装置を起動する。さらに、異常の注意を喚起する目的で、図３７に示す音声発生装置を起動する。
　【００９７】
　半導体メモリ８６からＣＡＤ演算の結果を読み出した時に、異常のパターンが局所的ならば、単に「異常有り」の音声を発生する。異常のパターンが広がりがあるものならばテキスト文として作成される文章を自動的に読み上げる。テキスト文は例えば、「間質性肺疾患、“右上肺野”異常」といったテキスト文である。異常部位によって“…”部の表現が変わる。次に、テキスト文の文字列データをＣＰＵ８８がＲＯＭ１２２内のプログラムを起動して音声に変換する。「間質性肺疾患、“右上肺野”異常」は、間質性肺疾患、右上肺野、異常という３つの単語の発生を行う。上述したように異常位置によって下線部の表現が変わるので、そのための単語が発生できるように音声データベース１２４を有する。
　【００９８】
　このように第３実施例によれば、文書、あるいは音声で異常の位置を特定する際に、位置を表す単語を用いるので、異常を認識しやすくなるために疾患の見落とし、誤診を防ぎ診断精度をあげる。
　【００９９】
　第４実施例として、ＣＡＤ結果を自動的に出力する実施例を説明する。ワークステーション１４の構成は、図１２に示したものと同一である。しかし、この実施例では、例えば胸部単純写真の読影を行っている時、ＣＡＤの結果要求が無くても自動的に結果表示をする。
　【０１００】
　そのため、先ず、画像が表示される毎に、ＣＰＵ８８は、ＣＲＴ表示画像管理テーブル（図１４）を参照して、表示画像の付随情報のＣＡＤ演算結果のＩＤが記されているか否か、すなわち、Ｎｏｔｈｉｎｇ
でないか否かを調べ、その画像がＣＡＤ対象画像であるか否かをチェックする。対象画像であると判断された場合は、画像の表示開始から一定時間をタイマ９０で計測し、一定時間後にＣＡＤの結果出力を要求するトリガを自動的に発生する。この一定時間は任意に変更可能である。
　【０１０１】
　これにより、支援情報の出力要求の手間が省けるために労力の削減になる。また、画像が表示されてからすぐに支援情報の出力を行うと先入観念が入る。よって、画像が表示されてある程度時間がたってから支援情報の出力を行うため、見落とし誤診を防ぎ、診断精度をあげる。
　【０１０２】
　ＣＡＤ結果を自動的に出力する他の例としての第５実施例を説明する。この実施例のワークステーションの構成も図１２に示したものと同一である。先ず、画像が表示される毎に、ＣＰＵ８８は、ＣＲＴ表示画像管理テーブル（図１４）を参照して表示画像の付随情報のＣＡＤ演算結果ＩＤが記されているか否か、すなわちＮｏｔｈｉｎｇでないか否かを調べることにより、その画像がＣＡＤ対象画像であるか否かをチェックする。ＣＡＤ対象画像と判断した場合は、１患者の読影が始まってから、その画像が表示された回数（参照回数）を付随情報（図６）に書き込む。１度も表示されていない画像の参照回数を０回として、１回表示される毎に１加えて参照回数の項目を更新する。そして、参照回数が任意に設定可能な所定回数に達したならば、ＣＡＤの結果出力を要求するトリガを自動的に発生する。
　【０１０３】
　このため、支援情報の出力要求の手間が省け、労力の削減になる。また、画像が表示されてからすぐに支援情報の出力を行うと先入観念が入る。よって、１回目に画像が表示されて読影が行われる間には、表示をせずに画像が表示または、入れ替えられた時に支援情報の出力を行うため、見落とし誤診を防ぎ、診断精度をあげる。
　【０１０４】
　第４、第５実施例は、ＣＡＤ結果を自動的に出力する実施例であったが、次に、ＣＡＤ結果の出力を自動的に終了する第６実施例を説明する。ワークステーションの構成は図１２に示したものと同一である。例えば、胸部単純写真の読影を行っている時、ＣＡＤの結果要求が無くても自動的に結果表示を止める。そのため、先ず、画像が表示される毎に、ＣＰＵ８８は、ＣＲＴ表示画像管理テーブル（図１４）を参照して表示画像の付随情報にＣＡＤ演算結果ＩＤが記されているか否か、すなわちＮｏｔｈｉｎｇでないか否かを調べることにより、その画像がＣＡＤ対象画像であるか否かをチェックする。ＣＡＤ対象画像の場合は、ＣＡＤ結果の表示開始時から一定時間をタイマ９０で計測し、一定時間後にＣＡＤの結果出力の終了を要求するトリガを自動的に発生する。この一定時間は任意に変更可能である。出力終了の際は、ＣＲＴに表示されている全てのオーバーレイ画面を消す。
　【０１０５】
　この実施例によれば、支援情報の出力終了要求の手間が省けるために労力の削減になる。また、画像上にいつまでも支援情報が残っていると画像を詳細に見ようとするときの障害になる。この実施例のように、支援情報の表示を一定時間行い、自動的に表示をやめると、誤診を防ぎ、診断精度をあげることができる。
　【０１０６】
　本発明では種々の指令を入力する必要があるが、入力装置の変形に関する第７実施例を説明する。胸部単純写真の読影を行っている時、ＣＲＴ画面に表示されているアイコンをマウス等のポインティングデバイスで指示（クリック）すると、図３８（ａ）に示すようなメニューウィンドウが画面の隅、ここでは、右上に現われる。なお、メニューウインドウには、クリックした場面でオペレータが使用できるボタンのみが示されている。画面のメニューウインドウ上のＣＡＤボタンがポインティングデバイスで指示されたことが電気的に検知されると、ＣＡＤの結果出力を要求するトリガが発生される。
　【０１０７】
　以下、同様に、ＣＡＤ出力が行なわれている時、図３８（ｂ）に示すようにＣＲＴ画面に表示されているアイコンをマウスなどポインティングデバイス指示（クリック）すると、メニューウィンドウが現われ、メニューウィンドウ上のＣＡＤの詳細結果出力を要求するボタンが指示されると、ＣＡＤの詳細結果出力を要求するトリガが発生される。ＣＡＤ出力が行なわれている時、ＣＲＴ画面に表示されているアイコンをマウスなどポインティングデバイス指示（クリック）すると、メニューウィンドウが現われ、メニューウィンドウ上のオプション出力を要求するボタンが指示されると、ＣＡＤのオプション出力を要求するトリガが発生される。ＣＡＤ出力が行なわれている時、ＣＲＴ画面に表示されているアイコンをマウスなどポインティングデバイス指示（クリック）すると、メニューウィンドウが現われ、メニューウィンドウ上のＣＡＤの診断能力出力を要求するボタンが指示されると、ＣＡＤの診断能力出力を要求するトリガが発生される。ＣＡＤ出力が行なわれている時、ＣＲＴ画面に表示されているアイコンをマウスなどポインティングデバイス指示（クリック）すると、メニューウィンドウが現われ、メニューウィンドウ上のＣＡＤの結果出力終了を要求するボタンが指示されると、ＣＡＤの詳細出力終了を要求するトリガが発生される。出力終了にあったてはオーバーレイ画面を消す。
　【０１０８】
　このようにこの実施例によれば、ＣＲＴ画面上にコマンド名を記したボタンを含むメニュー画面を表示し、マウス等のポインティングデバイスでコマンドを指定することにより、診断支援情報を出力する指令を入力することができる。また、メニュー画面は常時表示されているのではなく、選択的に表示可能であるので、オペレータ（医師）は要求を感じた時のみコマンドを表示でき、頻繁に表示されるコマンドが変わる煩雑さを軽減することができる。この時、診断支援情報を出力する内容のレベル（階層）ごとに、使用できるメニューが用意される。使用者は、用意されたメニューの中から目的のメニューを選択するだけでよく、多くのメニューの中から選択するという労力が削減されている。
　【０１０９】
　次に、マーカー、テキスト文の着色に関する第８実施例を説明する。ワークステーションの構成は図１２に示したものと同一である。ＣＲＴ表示画像管理テーブル（図１４）を参照して、表示画像の付随情報のＣＡＤ結果ＩＤがＮｏｔｈｉｎｇでないＣＲＴに対応するオーバーレイ画面をＣＲＴに表示されている
医用
　【０１１０】
　第８実施例によれば、表示に色をつけるため、注意を強く喚起することができ、見落とし誤診を防ぎ、診断精度をあげることができる。さらに、表示を点滅すると、より効果が上がる。
　【０１１１】
　ＣＡＤの演算を始める契機として、フィルムディジタイザ１８（図４）等モダリティによりＣＡＤの演算を開始させる第９実施例を説明する。ワークステーションの構成は図１２と同一である。ここでは、１患者分の画像データをフィルムディジタイザ１８でディジタイズし、撮影方向を入力した時、逐次、検査情報と画像付随情報がＣＰＵ８８によってハードディスク１０６から半導体メモリ８６に読み出される。ＣＡＤアルゴリズムとそれに対応した適用対象画像情報のテーブル（図１５）を参照するために、半導体メモリ８６に読み出されている検査情報（図２）と付随情報（図６）のうち、検査情報からはモダリティ名と検査部位名を読み出し、付随情報からは撮影方向と結果アドレスを読み出し、半導体メモリ８６に読み出す。そして、図１５に示すＣＡＤアルゴリズム毎に読み出された項目を比較をする。等しいＣＡＤアルゴリズムがあれば、ＣＡＤ適用対象としてＣＡＤの演算を始める。
　【０１１２】
　ＣＡＤの演算を始めるにあたって、ＣＡＤ適用対象と判別された画像データを半導体メモリ８６に読み出す。ＣＰＵ８８は、ＲＯＭ９２に書き込まれたＣＡＤ演算プログラムを実行し、結果を半導体メモリ８６に保存する。画像データと画像付随情報とＣＡＤ演算結果及び検査ごとに検査情報を、ネットワーク・インターフェース９４を介してネットワーク１６を流れるデータとしてデータベース１２に転送する。データベース１２では、図３４に示すように、ＣＡＤ演算結果を画像付随情報の一部として扱う。
　【０１１３】
　読影時、ワークステーション１４にデータが転送されると、一旦ハードディスク１０６にデータが保存されるが、ＣＡＤ演算結果は、ＣＡＤの出力要求をトリガとしてハードディスク１０６から半導体メモリ８６に取り出される。このとき、ワークステーション１４においては、ＣＡＤに関係する演算は行わず結果表示のみ行う。画像表示装置（ワークステーション）に画像が表示されている時は、診断支援の処理結果を必ず半導体メモリ８６に一緒に持つので、出力要求があってから表示するまでの時間が短くなる。
　【０１１４】
　第１０実施例では、ＣＡＤの演算を始める契機は、１患者分の画像データがデータベース１２に転送された時、逐次、検査情報と画像付随情報がＣＰＵ８８によってハードディスク１０６から半導体メモリ８６に読み出される。ＣＡＤアルゴリズムとそれに対応した適用対象画像情報のテーブル（図１５参照）を参照するために、半導体メモリ８６に読み出されている検査情報（図２）と付随情報（図６）のうち、検査情報からはモダリティ名と検査部位名を読み出し、付随情報からは撮影方向と結果アドレスを読み出し、半導体メモリ８６に読み出す。例えば、図１５に示すＣＡＤアルゴリズム毎に読み出した項目を比較をする。等しいＣＡＤアルゴリズムがあれば、ＣＡＤ適用対象画像としてＣＡＤの演算を始める。
　【０１１５】
　ＣＡＤの演算を始めるにあたって、ＣＡＤ適用対象と判別された画像データを半導体メモリ８６に読み出す。ＣＰＵ８８は、ＲＯＭ９２に書き込まれたＣＡＤ演算プログラムを実行し、結果を半導体メモリ８６に保存する。画像データと画像付随情報とＣＡＤ演算結果及び検査ごとに検査情報をネットワーク・インターフェース９４を介してネットワーク１６を流れるデータとしてワークステーション１４に転送する。ワークステーション１４では、ＣＡＤ演算結果を画像付随情報の一部として扱う（図３４参照）。
　【０１１６】
　読影時、ワークステーションにデータが転送されると一旦ハードディスク１０６にデータが保存されるが、ＣＡＤ演算結果は、ＣＡＤの出力要求をトリガとしてハードディスク１０６から半導体メモリ８６に取り出される。このときワークステーション１４においてＣＡＤに関係する演算は行わず結果表示のみ行う。
　【０１１７】
　このように、この実施例によれば、画像表示装置（ワークステーション）に画像が表示されている時は、診断支援の処理結果を必ず半導体メモリに一緒に持つので、出力要求があってから表示するまでの時間が短くなる。
　【０１１８】
　第１１実施例の構成を示すブロック図を図３９に示す。第１１実施例は、図１に示すＰＡＣＳの構成に加えて図３６に示すようなＣＡＤ専用処理装置１４ａが接続される。ＣＡＤ専用処理装置１４ａは、ワークステーションにおいてＣＡＤの演算を始める要求を得たときに、高速にＣＡＤ演算のみを行わせる目的で使用される。よって、ワークステーション１４から演算に必要なデータがＣＡＤ専用処理装置１４ａに転送されて、結果のみワークステーション１４に返される。
　【０１１９】ＣＡＤの演算を始める契機は第１０実施例と同様であるが、上述の実施例とは異なり、ＣＡＤ演算は専用処理装置１４ａで行なわれる。ワークステーション１４は、ＣＡＤ専用処理装置１４ａにネットワーク１６を介して画像データと検査情報と画像付随情報からなる入力データを与える。ＣＡＤ専用処理装置１４ａは、図３６に示すように、独自のＣＰＵをもち、前述したＣＡＤ演算を行い、結果を出力する。ＣＡＤ演算の結果は、図２２の形式の結果情報として、結果情報のみをネットワーク１６を介してワークステーション１４に転送する。ワークステーション１４、またはデータベース１２では、図３４に示すように、ＣＡＤ演算結果を画像付随情報の一部として扱う。
　【０１２０】読影時、ワークステーション１４にデータが転送されると一旦ハードディスク１０６にデータが保存されるが、ＣＡＤ演算結果は、ＣＡＤの出力要求をトリガとしてハードディスク１０６から半導体メモリ８６に取り出される。この時、ワークステーション１４において、ＣＡＤに関係する演算は行わず結果表示のみ行う。
　【０１２１】
　モダリティ、ワークステーション、データベース等の装置で処理をすると、ＣＰＵを共有するために処理時間がかかった。しかし、この実施例では、処理専用のＣＰＵを有する専用装置で処理を行なうので、処理の時間が短くなる。
　【０１２２】
　第１２実施例として、マーカーの変形に関する実施例を説明する。図４０（ａ）〜（ｅ）はＲＯＩを指し示すマーカーの変形例であり、図４１（ａ）〜（ｆ）はＲＯＩを囲むマーカーの変形例である。ＲＯＩを指し示す場合は、図４２（ａ）に示すように矢印の方向がＲＯＩの中心を指す場合と、同図（ｂ）に示すように中心以外の点を指す場合が含まれる。
　【０１２３】
　この実施例によれば、異常を出力するために、注意を強く喚起する出力手段を使うため、見落とし、誤診を防ぎ診断精度をあげる。
　【０１２４】
　第１３実施例として、上述の実施例においてＣＡＤ結果出力のオン／オフをＣＲＴ毎に設定できる実施例を説明する。このために、１つのＣＲＴに対して対応するＣＡＤ結果表示ボタンをタッチパネル上に用意する。例えば、ＣＲＴ１のＣＡＤ結果を表示させる場合は、ＣＲＴ１ＣＡＤのボタンを押す。ボタンが押されてことが検知されると、ＣＲＴ表示画像管理テーブルからＣＲＴ１に表示している画像番号を取出し、その画像の付随情報からＣＡＤの結果アドレスを得て、結果をＣＲＴ１のオーバーレイに書き込み、ＣＲＴ１に画像に重ねて表示する。このように画像番号を取出す点を除いては、動作は第１実施例と同じである。ただし、ＣＡＤ結果アドレスが無い場合、（ＣＡＤ結果ＩＤがＮｏｔｈｉｎｇの場合）は、対象画像に対して適切なＣＡＤアルゴリズムを適用するところから始め、結果アドレスを書込むまでの一連の第１実施例の動作を実行する。
　【０１２５】
　第１３実施例によれば、ＰＡＣＳでの読影時に、複数の表示画像の中から必要な画像に対してＣＡＤ結果を出力し、不要な結果は出力されないので、煩雑でなくなる。
　【０１２６】
　第１４実施例として、第１３実施例の変形例を説明する。この実施例では、ＣＲＴ表示画像管理テーブルの各ＣＲＴに表示している画像番号に、表示画像が変わったことにより再書込みが行なわれるとき、同時にその画像番号の付随情報からＣＡＤの結果アドレスを得て、結果を表示ＣＲＴのオーバーレイに書込み、ＣＲＴに画像を重ねて表示する。すなわち、画像番号を指定することにより自動的にＣＡＤ結果の表示が行なわれる。ＣＡＤ結果は未読影、読影済みに係わらず、表示される。ＣＡＤ結果アドレス、またはＩＤが無い場合、（ＣＡＤ結果ＩＤがＮｏｔｈｉｎｇの場合）は、対象画像に対して適切なＣＡＤアルゴリズムを適用するところから始め、結果アドレスを書込むまでの一連の第１実施例の動作が実行される。また、参照用画像（未読影画像以外の画像）ＣＡＤ表示ボタンが押されたことを検知すると、ＣＲＴ表示画像管理テーブルからそれぞれのＣＲＴに表示している画像番号を取出し、その画像の付随情報からその画像が未読影画像か否かを読出し、未読影画像でないならば、ＣＡＤの結果アドレスを得て、結果をそのＣＲＴのオーバーレイに書込み、ＣＲＴに画像を重ねて表示する。全てのＣＲＴに対して逐次画像番号を読み出し、上述の動作を行なう。ただし、オーバーレイに書込む前にそのオーバーレイのデータは全て消去する。
　【０１２７】
　第１４実施例によれば、全てのＣＲＴ表示画像に対して表示画像が変わったときにＣＡＤ結果が表示されるので、ＣＡＤ結果開始のための指示をする手間が省ける。未読影でない読影済みの参照画像に対してＣＡＤを用いた比較読影を行なうことができ、比較読影における診断精度を高めることができる。
　【０１２８】
　第１３実施例の変形例としての第１５実施例を説明する。ここでは、全てのＣＲＴに対する１つのＣＡＤ結果表示ボタンをタッチパネル上に用意する。ボタンが押されたことを検知すると、ＣＲＴ表示画像管理テーブルからそれぞれのＣＲＴに表示している画像番号を取出し、その画像の付随情報からＣＡＤの結果アドレスを得て、結果を全てのＣＲＴのオーバーレイに書込み、ＣＲＴに画像に重ねて表示する。ＣＡＤ結果は未読影、読影済みに係わらず、表示される。ＣＡＤ結果アドレスが無い場合、（ＣＡＤ結果ＩＤがＮｏｔｈｉｎｇの場合）は、対象画像に対して適切なＣＡＤアルゴリズムを適用するところから始め、結果アドレスを書込むまでの一連の第１実施例の動作を実行する。
　【０１２９】
　第１５実施例によれば、未読影でない読影済みの参照画像に対して、ＣＡＤを用いた比較読影を行なうことができるので、比較読影における診断精度を高める。ＣＡＤの表示が必要な場合のみ、１ボタン操作で全てのＣＡＤ結果を得ることができるので、煩雑でなくなる。
　【０１３０】
　第１３実施例のさらなる変形例としての第１６実施例を説明する。ここでは、未読影画像ＣＡＤ表示ボタンと参照用画像ＣＡＤ表示ボタンをタッチパネル上に用意する。未読影画像ＣＡＤ表示ボタンが押されたことを検知すると、ＣＲＴ表示画像管理テーブルからそれぞれのＣＲＴに表示している画像番号を取出し、その画像の付随情報からその画像が未読影画像か否かを読出し、未読影画像ならば、ＣＡＤの結果アドレスを得て、結果をそのＣＲＴに対して逐次画像番号を読み出し、上述の動作を行なう。ただし、オーバーレイに書込み前にそのオーバーレイデータはすべて消去する。また、参照用画像（未読影画像以外の画像）ＣＡＤ表示ボタンが押されたことを検知すると、ＣＲＴ表示画像管理テーブルからそれぞれのＣＲＴに表示している画像番号を取出し、その画像の付随情報からその画像が未読影画像か否かを読出し、未読影画像でないならば、ＣＡＤの結果アドレスを得て、結果をそのＣＲＴのオーバーレイに書込み、ＣＲＴに画像を重ねて表示する。全てのＣＲＴに対して逐次画像番号を読み出し、上述の動作を行なう。ただし、オーバーレイに書込む前にそのオーバーレイのデータは全て消去する。ＣＡＤ結果アドレス、またはＩＤが無い場合、（ＣＡＤ結果ＩＤがＮｏｔｈｉｎｇの場合）は、対象画像に対して適切なＣＡＤアルゴリズムを適用するところから始め、結果アドレスを書込むまでの一連の第１実施例の動作を追加する。
　【０１３１】
　第１６実施例によれば、未読影でない読影済みの参照画像に対してＣＡＤを用いた比較読影を行なうことができるので、比較読影における診断精度を高める。参照画像（未読影画像以外の画像）のみＣＡＤ結果を表示することができるので、特に参照画像に注目した読影の際、煩雑な表示がなくなる。
　【０１３２】
　第１７実施例を説明する。ここでは、医師が画像に対して適用するＣＡＤのアルゴリズムを予め指定する。読影前に検査ＩＤを入力する時に、同時にタッチパネル等からアルゴリズムを選択する。選択されたアルゴリズム名の並びはメモリに図４３に示すようなテーブルとして記憶され、画像がワークステーションに入ってくると、逐次そのテーブルの順でアルゴリズムを適用する。これらの点のみ第１実施例と異なる。
　【０１３３】
　第１７実施例によれば、医師が必要とするＣＡＤ結果のみを選択できるので、全体の演算時間が短く、表示の煩雑さもない。
　【０１３４】
　なお、本発明は上述した実施例に限定されず、発明の要旨を変えない範囲で種々変更して実施可能である。
　【０１３５】
　【発明の効果】
　以上説明したように本発明によれば、読影中に診断支援を要求したときに、精度の高い診断支援情報を使用者の労力が少なく、かつ短時間で必要な情報のみを出力する医用診断支援システムを提供することができる。また、未読影の画像を優先的に解析表示するＣＡＤ機能を加え持つＰＡＣＳを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
　【図１】
　本発明による医用診断支援システムの第１実施例の構成を示すブロック図。
　【図２】
　検査情報の項目を示す図。
　【図３】
　胸部単純Ｘ線写真の場合の検査．情報の具体例を示す図。
　【図４】
　図１中のフィルムディジタイザの構成を示すブロック図。
　【図５】
　画像付随情報の項目を示す図。
　【図６】
　画像付随情報の具体例を示す図。
　【図７】
　単純Ｘ線撮影における撮影方向を定義するための図。
　【図８】
　図１中のデータベースの構成を示すブロック図。
　【図９】
　図８中の検索装置の検査ディレクトリを示す図。
　【図１０】
　読影の際にワークステーションへ画像を転送する時に用いられる医師ＩＤと検査ＩＤとの関係を示す図。
　【図１１】
　読影の際に検査歴がある画像をワークステーションへ転送する動作を示す図。
　【図１２】
　図１中のワークステーションの構成を示すブロック図。
　【図１３】
　単純Ｘ線写真の読影時にＰＡＣＳのワークステーションに表示される画像の一例を示す図。
　【図１４】
　ワークステーションの表示を管理するＣＲＴ表示画像管理テーブルを説明するための図。
　【図１５】
　各ＣＡＤアルゴリズムとそれらの対象画像の属性情報との関係を登録したテーブルを説明する図。
　【図１６】
　肺野におけるＲＯＩ設定の例を示す図。
　【図１７】
　ＲＯＩを自動的に設定するアルゴリズムの概略を示す図。
　【図１８】
　図１７の詳細を示す図。
　【図１９】
　ＲＯＩにおけるテクスチャの物理量を導出するアルゴリズムの概略を示す図。
　【図２０】
　テクスチャの物理量からＲＯＩが正常であるか。異常であるかを判断するアルゴリズムの概略を示す図。
　【図２１】
　図２０のアルゴリズムを実行するための構成を示すブロック図。
　【図２２】
　ＣＡＤ演算結果のデータ構造の一例を示す図。
　【図２３】
　ＣＡＤ演算結果の具体的なデータ側を示す図。
　【図２４】
　ワークステーション内の入力装置の一例としてのタッチパネルを示す図。
　【図２５】
　タッチパネルの表示例を示す図。
　【図２６】
　異常位置の概略ネーミングの一例を説明する図。
　【図２７】
　異常位置の座標と領域との対応関係の→凹を示す図。
　【図２８】
　異常位置の詳細なネーミングの一例を説明する図。
　【図２９】
　テキスト文表示の一例を示す図。
　【図３０】
　マーカー表示の一例を示す図。
　【図３１】
　マーカーによるＣＡＤ詳細表示の一例を示す図。
　【図３２】
　マーカー表示の他の例を示す図。
　【図３３】
　ＣＡＤオプション出力としてのＲＯＣ曲線表示を示す図。
　【図３４】
　ＣＡＤ結果情報のデータ構造を示す図。
　【図３５】
　ＣＡＤ結果情報の具体例を示す図。
　【図３６】
　第２実施例のＣＡＤ専用処理装置の構成を示すブロック図。
　【図３７】
　第３実施例の主要部である音声出力装置の構成を示すフロック図。
　【図３８】
　第７実施例にかかるメニューウインドウの表示例を示す図。
　【図３９】
　第１１実施例にかかる医用診断支援システムの構成を示すブロック図。
　【図４０】
　第１２実施例にかかるマーカー表示の一変形例を示す図。
　【図４１】
　第１２実施例にかかるマーカー表示の他の変形例を示す図。
　【図４２】
　第１２実施例にかかるマーカー表示のさらに他の変形例を示す図。
　【図４３】
　第１７実施例におけるメモリに格納されたアルゴリズム名のテーブルの一例を示す図。
　【符号の説明】
　１０…モダリティ、１２…データベース、１４…ワークステーション、１６…ネットワーク、１８…フィルムディジタイザ、３２…検査オーダシステム。