(57)【要約】【課題】医用画像を基づく病理検査の検査結果の予測を精度よく実施させることができる医用情報処理システム及び医用情報処理装置を提供すること。【解決手段】実施形態に係る医用情報処理システムは、第１の取得部と、第２の取得部と、関連付部とを備える。第１の取得部は、対象部位における組織が採取される前の前記対象部位の画像である第１の医用画像データから組織の位置を特定し、組織の画像特徴量を取得する。第２の取得部は、組織に対する病理検査の検査結果を取得する。関連付部は、組織の画像特徴量と病理検査の検査結果とを関連付ける。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象部位における組織が採取される前の前記対象部位の画像である第１の医用画像データから前記組織の位置を特定し、前記組織の画像特徴量を取得する第１の取得部と、
前記組織に対する病理検査の検査結果を取得する第２の取得部と、
前記組織の画像特徴量と前記病理検査の検査結果とを関連付ける関連付部と、
を備える、医用情報処理システム。
【請求項２】
前記第１の取得部は、前記第１の医用画像データと前記組織が採取された後の前記対象部位の画像である第２の医用画像データとを比較し、前記第１の医用画像データと前記第２の医用画像データとの変化に基づく前記組織の画像特徴量を取得する、請求項１に記載の医用情報処理システム。
【請求項３】
前記第１の取得部は、前記第１の医用画像データと前記組織が採取された後の前記対象部位の画像である第２の医用画像データとの差分情報に基づき、前記組織の画像特徴量を取得する、請求項２に記載の医用情報処理システム。
【請求項４】
前記第１の取得部は、前記第１の医用画像データと、前記第２の医用画像データとの間で非線形の位置合わせを行った後、前記第１の医用画像データと前記第２の医用画像データとの差分情報を算出することで、前記組織の画像特徴量を取得する、請求項３に記載の医用情報処理システム。
【請求項５】
前記第１の取得部は、前記第１の医用画像データにおいて前記組織の位置を含む第１の領域と、前記第２の医用画像データにおいて前記組織の位置を含む第２の領域との間で非線形の位置合わせを行い、前記第１の領域と前記第２の領域との差分情報を算出することで、前記組織の画像特徴量を取得する、請求項３に記載の医用情報処理システム。
【請求項６】
前記第１の取得部は、前記差分情報が所定の閾値を超えた位置を前記組織の位置と判定し、当該組織の位置の画像特徴量を取得する、請求項３〜５のいずれか一項に記載の医用情報処理システム。
【請求項７】
前記第１の取得部は、異なる画像種における前記第１の医用画像データと前記第２の医用画像データとの差分情報に基づき前記組織の画像特徴量をそれぞれ取得し、
前記関連付部は、前記病理検査の検査結果に、前記異なる画像種における前記組織の画像特徴量をさらに関連付ける、請求項３〜６のいずれか一項に記載の医用情報処理システム。
【請求項８】
前記第１の取得部は、前記第１の医用画像データ及び前記第２の医用画像データとは異なる画像種の前記組織が採取される前の前記対象部位の画像である第３の医用画像データと、前記第１の医用画像データとを位置合わせすることで、前記第３の医用画像データにおける前記組織の位置を特定し、当該第３の医用画像データにおける前記組織の位置の画像特徴量を取得し、
前記関連付部は、前記病理検査の検査結果に、前記第３の医用画像データにおける前記組織の位置の画像特徴量をさらに関連付ける、請求項３〜６のいずれか一項に記載の医用情報処理システム。
【請求項９】
前記第２の取得部は、前記組織における分子マーカーの発現に関する検査結果を取得し、
前記関連付部は、前記組織の画像特徴量と前記組織における分子マーカーの発現に関する検査結果とを関連付ける、請求項３〜８のいずれか一項に記載の医用情報処理システム。
【請求項１０】
前記第１の医用画像データ及び前記第２の医用画像データがＰＥＴ（Positron  Emission  Tomography）画像であり、
前記第１の取得部は、前記第１の医用画像データと前記第２の医用画像データとの差分情報に基づいて、前記組織におけるトレーサの動態に基づく画像特徴量を取得し、
前記関連付部は、前記組織におけるトレーサの動態に基づく画像特徴量と、前記病理検査の検査結果とを関連付ける、請求項３〜６のいずれか一項に記載の医用情報処理システム。
【請求項１１】
前記組織の画像特徴量と前記病理検査の検査結果とが関連付けられた関連情報に基づいて、前記対象部位とは異なる部位における前記病理検査の検査結果を予測する予測部をさらに備える、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の医用情報処理システム。
【請求項１２】
対象部位における組織が採取される前の前記対象部位の画像である第１の医用画像データから前記組織の位置を特定し、前記組織の画像特徴量を取得する第１の取得部と、
前記組織に対する病理検査の検査結果を取得する第２の取得部と、
前記組織の画像特徴量と前記病理検査の検査結果とを関連付ける関連付部と、
を備える、医用情報処理装置。
【請求項１３】
医用画像データに含まれる対象組織の画像特徴量を取得する取得部と、
組織の画像特徴量と前記組織に対する病理検査の検査結果とが関連付けられた関連情報に基づいて、前記対象組織の画像特徴量から当該対象組織に対する病理検査の検査結果を予測する予測部と、
前記対象組織に対する予測結果を出力するように制御する出力制御部と、
を備える、医用情報処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、医用情報処理システム及び医用情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、疾患や薬効の機序が分子生物学的に解明され、蓄積された知見が臨床検査に応用されてきている。特に、病理分野では、特定の疾患や病態に特異的であり、予後や薬効を予測できるとされる特定のタンパク質や遺伝子（以下、分子マーカーとも記載する）の発現を検出する検査が数多く行われるようになっている。こうした検査は、手術や生検で採取した病変組織の一部を試料として行われる。しかしながら、分子マーカーは、病変組織中に均質に発現しているとは限らない。このため、擬陽性や擬陰性の検査結果が出る恐れがある。
【０００３】
そこで、このような問題を解決するため、病変組織全体を描出可能な、ＣＴ（Computed  Tomography）装置、ＭＲＩ（Magnetic  Resonance  Imaging）装置、核医学装置などによって収集された医用画像による検査結果と、病理学的な分子マーカーの検査結果とを結び付け、診断に活用する試みが行われている。このような分野は、例えば、Radiomicsなどと呼ばれる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特表２００２−５１７８３６号公報
【特許文献２】特許第５０９４７７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、医用画像を基づく病理検査の検査結果の予測を精度よく実施させることができる医用情報処理システム及び医用情報処理装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態に係る医用情報処理システムは、第１の取得部と、第２の取得部と、関連付部とを備える。第１の取得部は、対象部位における組織が採取される前の前記対象部位の画像である第１の医用画像データから前記組織の位置を特定し、前記組織の画像特徴量を取得する。第２の取得部は、前記組織に対する病理検査の検査結果を取得する。関連付部は、前記組織の画像特徴量と前記病理検査の検査結果とを関連付ける。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、第１の実施形態に係る医用情報処理装置を含む医用情報処理システムの構成の一例を示す図である。
【図２】図２は、第１の実施形態に係る免疫染色による分子マーカーの発現強度スコアの算出を説明するための図である。
【図３】図３は、第１の実施形態に係る画像情報の一例を示す図である。
【図４】図４は、第１の実施形態に係る関連情報の一例を示す図である。
【図５】図５は、第１の実施形態に係る第１の取得機能による組織に対応する画素の特定処理の一例を説明するための図である。
【図６】図６は、第１の実施形態に係る第１の取得機能による特徴量の算出の一例を説明するための図である。
【図７】図７は、第１の実施形態に係る予測機能による予測処理の一例を説明するための図である。
【図８】図８は、第１の実施形態に係る医用情報処理装置による処理手順を示すフローチャートである。
【図９】図９は、第１の実施形態に係る医用情報処理装置による処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、第２の実施形態に係る第１の取得機能による組織に対応する画素の特定処理の一例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下に添付図面を参照して、本願に係る医用情報処理システム及び医用情報処理装置の実施形態を詳細に説明する。なお、以下では、本願に係る医用情報処理装置の機能を有する医用情報処理装置を含む医用情報処理システムを実施形態として説明するが、本願に係る医用情報処理システム及び医用情報処理装置は、以下に示す実施形態によって限定されるものではない。
【０００９】
（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態における医用情報処理装置を含む医用情報処理システムの構成について説明する。図１は、第１の実施形態に係る医用情報処理装置を含む医用情報処理システムの構成の一例を示す図である。例えば、図１に示すように、第１の実施形態に係る医用情報処理システムは、医用画像診断装置１００と、サーバ装置２００と、検査装置３００と、医用情報処理装置４００とを有し、各装置がネットワークを介してそれぞれ接続される。なお、医用情報処理システムは、ネットワークを介して、例えば、ユーザ端末等の他の情報処理装置がさらに接続されてもよい。
【００１０】
医用画像診断装置１００は、Ｘ線診断装置、Ｘ線ＣＴ（Computed  Tomography）装置、ＭＲＩ（Magnetic  Resonance  Imaging）装置、超音波診断装置、ＳＰＥＣＴ（Single  Photon  Emission  Computed  Tomography）装置、ＰＥＴ（Positron  Emission  Tomography）装置、ＳＰＥＣＴ装置とＸ線ＣＴ装置とが一体化されたＳＰＥＣＴ−ＣＴ装置、ＰＥＴ装置とＸ線ＣＴ装置とが一体化されたＰＥＴ−ＣＴ装置、又はこれらの装置群等である。医用画像診断装置１００は、被検体（被検体における対象部位）の医用画像データを収集し、収集した医用画像データから表示用の医用画像を生成する。そして、医用画像診断装置１００は、生成した医用画像を自装置のディスプレイなどに表示させる。また、医用画像診断装置１００は、収集した医用画像データや、生成した医用画像をネットワークに接続された各装置に送信する。
【００１１】
例えば、医用画像診断装置１００は、同一被検体の生検前後の医用画像データを収集する。すなわち、医用画像診断装置１００は、同一被検体において、組織が採取される前の対象部位の医用画像データと、組織が採取された後の対象部位の医用画像データを収集する。ここで、医用画像診断装置１００においては、同一被検体の同一対象部位に対して、異なる装置で医用画像データを収集する場合であってもよい。例えば、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置及びＰＥＴ装置が、同一被検体の同一対象部位の生検前後の医用画像データを収集する。なお、以下では、医用画像診断装置１００における装置ごとの画像の種類（例えば、Ｘ線ＣＴ装置によって収集されたＣＴ画像や、ＭＲＩ装置によって収集されたＭＲ画像など）及び同一装置によって収集される画像の種類を画像種とも記載する。
【００１２】
ここで、医用画像診断装置１００においては、撮像方法によって種々の情報を取得することができる。例えば、ＭＲＩ装置では、様々な撮像シーケンスによって生体内水素原子の緩和時間が測定できるが、緩和時間の長短からタンパク質などの生体高分子の存在や、炎症、浮腫などの病態の存在を推定することができる。また、ＭＲＩ装置では、撮像領域内の特定代謝物の存在比やｐＨに関する情報も得ることができる。Ｘ線ＣＴ装置では、複数のＸ線エネルギーを用いて、組織の電子密度情報を得ることができる。また、ＰＥＴ装置では、被検体に投与するトレーサを変えることにより、複数の高分子の代謝情報を得ることができる。本実施形態における画像種は、上述したような種々の情報を得るための画像の種類も含む。
【００１３】
サーバ装置２００は、各種の医用画像診断装置によって収集された医用画像データを保管したり、医用情報処理装置４００によって生成される関連情報を保管したりする。例えば、サーバ装置２００は、ネットワークを介して医用画像診断装置１００から医用画像データや医用画像を取得し、取得した医用画像データや医用画像を装置内又は装置外に設けられた記憶回路に記憶させる。また、サーバ装置２００は、ネットワークを介して医用情報処理装置４００から関連情報を取得し、取得した関連情報を装置内又は装置外に設けられた記憶回路に記憶させる。なお、関連情報の詳細については、後述する。
【００１４】
検査装置３００は、病理検査の検査情報（生検情報）を取得して、取得した生検情報を保管したり、医用情報処理装置４００に生検情報を送信したりする。具体的には、検査装置３００は、被検体の対象部位から採取された組織を対象とした生検情報を保管したり、医用情報処理装置４００に生検情報を送信したりする。例えば、検査装置３００は、医用画像診断装置１００によって生検前後の医用画像データが収集された対象部位から採取された組織を対象とした生検情報を保管したり、医用情報処理装置４００に生検情報を送信したりする。
【００１５】
ここで、対象部位から採取した組織を対象とした病理検査としては、例えば、細胞診検査や組織検査、分子病理学的検査などが挙げられる。例えば、細胞診検査や組織検査が実施される場合、採取された組織や細胞の標本が、病理医によって観察される。一例を挙げると、病理医は、標本を顕微鏡で観察して、腫瘍の良性・悪性の鑑別、診断名、病変の本態や病変の広がり、治療効果や予後の判定など形態的な診断を行う。検査装置３００は、これら形態的な診断結果と、病理検査が実施された組織（細胞）の識別情報（患者ＩＤや、病理検査の検査ＩＤなど）とを受け付け、対応付けて保管する。さらに、検査装置３００は、受け付けた診断結果を識別情報と併せて医用情報処理装置４００に送信する。
【００１６】
また、例えば、分子病理学的検査が実施される場合、採取された組織や細胞を用いた免疫染色、in  situ  hybridization、ＲＴ（Reverse  Transcription）−ＰＣＲ（Polymerase  Chain  Reaction）をベースにした手法などにより、分子マーカー（特定のタンパク質や遺伝子など）の発現が検査される。ここで、分子マーカーは、特定の疾患や病態に特異的であり、予後や薬効を予測できるとされる特定のタンパク質や遺伝子である。例えば、免疫染色では、組織における分子マーカー（抗原タンパク質）に特異的な抗体を用いた抗原抗体反応を利用して、分子マーカーの発現が検査される。ここで、免疫染色では、蛍光抗体法や酵素抗体法などにより発色されることで、抗原抗体反応が可視化される。例えば、病理医は、発色した（染色された）細胞数、及び、発色（染色）の程度に基づいて、分子マーカーの発現強度を判断する。
【００１７】
また、例えば、in  situ  hybridizationでは、組織（細胞）中の分子マーカー（特定のＤＮＡや、ｍＲＮＡ）に相補的な核酸分子を用い、分子マーカーと核酸分子との複合体の形成を利用して分子マーカーの発現が検査される。ここで、in  situ  hybridizationでは、分子マーカーと核酸分子との複合体の形成を、蛍光物質によって検出したり、免疫組織化学により検出したりする。例えば、病理医は、複合体の形成の有無に基づいて、分子マーカーの発現の陽性／陰性を判断する。
【００１８】
また、例えば、ＲＴ−ＰＣＲをベースとした手法では、組織からＲＮＡが抽出され、逆転写酵素によってＲＮＡからｃＤＮＡが合成される。そして、ｃＤＮＡを鋳型とし、分子マーカー（特定の遺伝子）に相補的な配列のプライマーを用いたリアルタイムＰＣＲにより、分子マーカーの発現が検査される。ここで、ＲＴ−ＰＣＲをベースとした手法では、リアルタイムＰＣＲでの増幅曲線の立ち上がりが試料中のｃＤＮＡの量を反映している。試料中のｃＤＮＡの量は、分子マーカーの発現量に比例することから、リアルタイムＰＣＲでの増幅曲線の立ち上がりの速さが分子マーカーの発現量を示すこととなる。例えば、病理医は、対照の遺伝子（疾患と関係なく一定量発現している遺伝子）の発現量に対する分子マーカーの発現量に基づいて、分子マーカーの発現強度を判断する。
【００１９】
検査装置３００は、上記したような分子病理学的検査の検査結果と、検査が実施された組織（細胞）の識別情報とを受け付け、対応付けて保管する。さらに、検査装置３００は、受け付けた検査結果を識別情報と併せて医用情報処理装置４００に送信する。ここで、検査装置３００は、上記した分子病理学的検査の検査結果をスコア化することができる。例えば、検査装置３００は、免疫染色の場合、最も強く染色された細胞を「５点」とし、０〜５の６段階それぞれの染色強度の細胞数をカウントし、「（染色強度×細胞数）の和」を採取された組織における分子マーカーの発現強度スコアとする。
【００２０】
以下、図２を用いて、免疫染色による分子マーカーの発現強度スコアの算出について説明する。図２は、第１の実施形態に係る免疫染色による分子マーカーの発現強度スコアの算出を説明するための図である。ここで、図２においては、横軸に免疫染色による染色強度を示し、縦軸に度数を示したヒストグラムを示す。また、図２においては、染色強度を上記した６段階ではなく、さらに細かく分けた場合の例について示す。例えば、病理医は、免疫染色された組織を顕微鏡で観察しながら、染色強度ごとの細胞数をカウントする。検査装置３００は、病理医によるカウントを受け付け、図２に示すように、染色強度ごとの細胞数を示すヒストグラムを生成する。そして、検査装置３００は、病理医によるカウントの終了後、ヒストグラムに基づいて分子マーカーの発現強度スコアを算出する。さらに、検査装置３００は、算出した分子マーカーの発現強度スコアを医用情報処理装置４００に送信する。
【００２１】
なお、in  situ  hybridizationにおいて分子マーカーの発現強度スコアを算出する場合、検査装置３００は、例えば、分子マーカーの発現の陰性を「スコア：０」とし、陽性を「スコア：１」として算出する。また、ＲＴ−ＰＣＲをベースとした手法において分子マーカーの発現強度スコアを算出する場合、検査装置３００は、例えば、対照の遺伝子の発現量に対する分子マーカーの発現量の比に応じたスコアを算出する。或いは、検査装置３００は、例えば、分子マーカーの発現の陰性を「スコア：０」とし、陽性を「スコア：１」として算出する。そして、検査装置３００は、算出した分子マーカーの発現強度スコアを医用情報処理装置４００に送信する。
【００２２】
図１に戻って、医用情報処理装置４００は、Ｉ／Ｆ（インターフェース）回路４１０と、入力回路４２０と、ディスプレイ４３０と、記憶回路４４０と、処理回路４５０とを有する。例えば、医用情報処理装置４００は、ワークステーション等のコンピュータ機器によって実現される。
【００２３】
Ｉ／Ｆ回路４１０は、処理回路４５０に接続され、ネットワークを介して接続された医用画像診断装置１００、サーバ装置２００及び検査装置３００との間で行われる各種データの伝送及び通信を制御する。例えば、Ｉ／Ｆ回路４１０は、ネットワークカードやネットワークアダプタ、ＮＩＣ（Network  Interface  Controller）等によって実現される。
【００２４】
入力回路４２０は、処理回路４５０に接続され、操作者から受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路４５０に出力する。例えば、入力回路４２０は、スイッチボタン、マウス、キーボード、タッチパネル等によって実現される。
【００２５】
ディスプレイ４３０は、処理回路４５０に接続され、処理回路４５０から出力される各種情報及び各種医用画像を表示する。例えば、ディスプレイ４３０は、液晶モニタやＣＲＴ（Cathode  Ray  Tube）モニタ、タッチパネル等によって実現される。
【００２６】
記憶回路４４０は、処理回路４５０に接続され、各種データを記憶する。例えば、記憶回路４４０は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子や、ハードディスク、光ディスク等によって実現される。本実施形態では、記憶回路４４０は、医用画像診断装置１００又はサーバ装置２００から受信した医用画像データや、検査装置３００から受信した生検情報、処理回路４５０による処理結果等を記憶する。
【００２７】
処理回路４５０は、入力回路４２０を介して操作者から受け付けた入力操作に応じて、医用情報処理装置４００が有する各構成要素を制御する。例えば、処理回路４５０は、プロセッサによって実現される。本実施形態では、処理回路４５０は、Ｉ／Ｆ回路４１０から出力される医用画像データや生検情報、処理結果等を記憶回路４４０に記憶させる。また、処理回路４５０は、記憶回路４４０から各種情報や医用画像データ等を読み出して、種々の処理を実行し、処理結果をディスプレイ４３０に表示する。
【００２８】
以上、医用情報処理装置４００を含む医用情報処理システムの構成について説明した。このような構成のもと、本実施形態に係る医用情報処理装置４００は、医用画像を基づく病理検査の検査結果の予測を精度よく実施させることを可能にする。具体的には、医用情報処理装置４００は、病理検査で採取された組織の画像特徴量と当該組織の病理検査の検査結果とを対応付けた関連情報を生成して蓄積する。これにより、このような関連情報を参照することで、医用画像の画像特徴量から病理検査の検査結果を精度よく予測することができる。
【００２９】
本実施形態に係る記憶回路４４０は、図１に示すように、例えば、画像情報４４１と、生検情報４４２と、関連情報４４３とを記憶する。また、本実施形態に係る処理回路４５０は、制御機能４５１と、第１の取得機能４５２と、第２の取得機能４５３と、算出機能４５４と、予測機能４５５とを実行する。ここで、制御機能４５１は、特許請求の範囲における関連付部の一例である。また、第１の取得機能４５２は、特許請求の範囲における第１の取得部の一例である。また、第２の取得機能４５３は、特許請求の範囲における第２の取得部の一例である。また、算出機能４５４は、特許請求の範囲における取得部の一例である。また、予測機能４５５は、特許請求の範囲における予測部の一例である。
【００３０】
画像情報４４１は、検査によって収集された医用画像データや、医用画像であり、処理回路４５０によって医用画像診断装置１００又はサーバ装置２００から取得される。なお、処理回路４５０によって取得される医用画像データは、医用画像診断装置１００によって収集された３次元医用画像データ（ボリュームデータ）であってもよい。ここで、画像情報４４１は、生検前後で収集された医用画像データや医用画像を含む。図３は、第１の実施形態に係る画像情報４４１の一例を示す図である。例えば、画像情報４４１は、図３に示すように、生検前の病変の医用画像と、生検後の病変の画像である。ここで、生検前の病変の医用画像と生検後の病変の画像には、生検情報との対応を一意に特定するための識別情報（例えば、患者ＩＤや、病理検査の検査ＩＤ）が対応付けられる。すなわち、画像情報４４１は、画像と識別情報とを対応付けた情報である。
【００３１】
また、画像情報４４１は、同一被検体の同一対象部位に関する複数の画像種の医用画像データや医用画像を含む。例えば、図３に示す生検前後の医用画像がＣＴ画像であった場合に、画像情報４４１は、同一の病変のＭＲ画像や、超音波画像、ＰＥＴ画像などを含む場合であってもよい。すなわち、被検体は、生検前（組織採取前）に、同一病変に関するＣＴ画像、ＭＲ画像、超音波画像、ＰＥＴ画像などが収集され、生検後（組織採取後）に同一病変に関するＣＴ画像、ＭＲ画像、超音波画像、ＰＥＴ画像などが収集される。また、図３に示す生検前後の医用画像がＣＴ画像であった場合に、図３に示すＣＴ画像とは異なるＸ線エネルギーで収集されたＣＴ画像などを含む場合であってもよい。
【００３２】
このように、記憶回路４４０は、病理検査が実施される組織を含む対象部位ごとの生検前後の医用画像データや医用画像である画像情報４４１を記憶する。また、記憶回路４４０は、画像情報４４１として、病理検査が実施されない部位の医用画像データや医用画像を記憶する。例えば、記憶回路４４０は、図３に示す医用画像が収集された被検体において、図３に示す病変とは異なる部位の医用画像データや医用画像を記憶する。一例を挙げると、記憶回路４４０は、病理検査は行われないが、腫瘍の疑いのある部位を含む医用画像を記憶する。
【００３３】
生検情報４４２は、検査装置３００によって取得された病理検査の検査情報であり、処理回路４５０によって検査装置３００から取得される。例えば、生検情報４４２は、細胞診検査や組織検査による形態的な診断結果と、病理検査が実施された組織の識別情報とを対応付けた情報である。また、生検情報４４２は、分子病理学的検査の検査結果（例えば、分子マーカーの発現強度スコア）と、検査が実施された組織の識別情報とを対応付けた情報である。
【００３４】
ここで、生検情報４４２は、組織の識別情報ごとに、実施された全ての病理検査の検査結果が対応付けられる。例えば、対象部位から採取された組織は、複数の組織片に分割され、それぞれの組織片で異なる病理検査が実施されることが多い。一例を挙げると、対象部位から採取した組織を複数の組織片に分割して、免疫染色、in  situ  hybridization、ＲＴ−ＰＣＲをベースにした手法のそれぞれによって分子マーカーの発現スコアが算出される場合もある。したがって、生検情報４４２は、採取された組織ごとに、実施された病理検査の検査結果が対応付けられる。
【００３５】
関連情報４４３は、病理検査が実施された組織の画像特徴量と生検情報とが対応付けられた情報であり、処理回路４５０の処理によって生成され、記憶回路４４０に格納される。図４は、第１の実施形態に係る関連情報４４３の一例を示す図である。例えば、関連情報４４３は、図４に示すように、「症例」と、「スコア（マーカーＡ）」と、「特徴量」とが対応付けられた情報である。ここで、「症例」とは、病気の症状や診断結果などを示す。また、「スコア（マーカーＡ）」とは、検査装置３００によって算出された分子マーカーの発現強度スコアを示す。また、「特徴量」とは、処理回路４５０によって画像情報から取得される画像特徴量を示す。ここで、図４における「特徴量Ａ」〜「特徴量Ｆ」は、画像種が異なる画像からそれぞれ取得された画像特徴量である。
【００３６】
例えば、記憶回路４４０は、「症例：１、スコア（マーカーＡ）：４、特徴量Ａ：１、特徴量Ｂ：１、特徴量Ｃ：５、特徴量Ｄ：２、特徴量Ｅ：０、特徴量Ｆ：１」とする関連情報４４３を記憶する。ここで、各特徴量における数値は、所定のインデックス値を示す。同様に、記憶回路４４０は、症例ごとに、分子マーカーの発現強度スコアと、画像特徴量とを対応付けた関連情報４４３を記憶する。なお、図４に示す関連情報４４３は、あくまでも一例であり、対応付けられる画像特徴量は、図４の例に限られない。すなわち、所定のインデックス値だけではなく、種々の統計量などが対応付けられる場合であってもよい。また、図４では、１つの「スコア」が対応付けられる場合について示しているが、複数の「スコア」が対応付けられる場合であってもよい。
【００３７】
図１に戻って、処理回路４５０における制御機能４５１は、医用情報処理装置４００の全体制御を行う。例えば、制御機能４５１は、Ｉ／Ｆ回路４１０から出力される医用画像データや医用画像、生検情報等を記憶回路４４０に記憶させる。また、制御機能４５１は、入力回路４２０を介して操作者から受け付けた入力操作に応じて、種々の処理を実行させる。また、制御機能４５１は、関連情報４４３を記憶回路４４０に記憶させたり、処理回路４５０による種々の処理結果をディスプレイ４３０に表示させたりする。また、制御機能４５１は、処理回路４５０による処理結果を、サーバ装置２００などの外部装置に記憶させることもできる。例えば、制御機能４５１は、関連情報４４３をサーバ装置２００に記憶させることもできる。
【００３８】
第１の取得機能４５２は、対象部位における組織が採取される前の対象部位の画像である第１の医用画像データから組織の位置を特定し、組織の画像特徴量を取得する。具体的には、第１の取得機能４５２は、第１の医用画像データと組織が採取された後の対象部位の画像である第２の医用画像データとを比較し、第１の医用画像データと第２の医用画像データとの変化に基づく組織の画像特徴量を取得する。例えば、第１の取得機能４５２は、対象部位における組織が採取される前の対象部位の画像である第１の医用画像データと、組織が採取された後の対象部位の画像である第２の医用画像データとの差分情報に基づく組織の画像特徴量を取得する。すなわち、第１の取得機能４５２は、第１の医用画像データと第２の医用画像データとを差分することにより、病理検査で採取された組織に対応する画素を画像上で特定し、特定した画素の特徴量を取得する。
【００３９】
ここで、病理検査で組織が採取された場合、対象部位にひずみが生じる。そこで、第１の取得機能４５２は、生検後に生じる組織のひずみを補正するための位置合わせを行う。具体的には、第１の取得機能４５２は、第１の医用画像データと、第２の医用画像データとの間で非線形の位置合わせを行った後、第１の医用画像データと第２の医用画像データとの差分情報を算出することで、組織の画像特徴量を取得する。なお、第１の取得機能４５２によって実行される非線形の位置合わせは、公知のいずれの技術を用いる場合であってもよい。
【００４０】
そして、第１の取得機能４５２は、位置合わせ後の第１の医用画像データと第２の医用画像データとを差分することで、生検によって採取された組織に対応する画素を特定する。例えば、第１の取得機能４５２は、第１の医用画像データから生成された第１の医用画像と、第２の医用画像データから生成された第２の医用画像との位置合わせを行い、位置合わせ後、第１の医用画像における各画素と第２の医用画像における対応する各画素で画素値を差分することで、生検によって採取された組織に対応する画素を特定する。
【００４１】
ここで、第１の取得機能４５２は、第１の医用画像と第２の医用画像とで対応する画素ごとの差分値を閾値と比較することで、当該画素が生検によって採取された組織に対応する画素か否かを判定する。すなわち、生検によって採取された組織に対応する画素は、その他の画素と比較して、画素値の変化が大きい。そこで、第１の取得機能４５２は、差分情報が所定の閾値を超えた位置を組織の位置と判定し、当該組織の位置の画像特徴量を取得する。なお、閾値は、ユーザによって任意に設定する場合であってもよく、生検前後の画素値変化の情報に基づいて自動で設定される場合であってもよい。また、閾値は、画像種ごと、対象部位ごとにそれぞれ設定される場合であってもよい。
【００４２】
ここで、生検によって採取された組織に対応する画素の特定は、上記したように、画像全体での位置合わせ後に行う場合であってもよいが、位置合わせの精度を向上させ、かつ、処理時間を短縮させるために、組織を含む所定の領域についてのみ位置合わせを行う場合であってもよい。かかる場合には、第１の取得機能４５２は、第１の医用画像データにおいて組織の位置を含む第１の領域と、第２の医用画像データにおいて組織の位置を含む第２の領域との間で非線形の位置合わせを行い、第１の領域と第２の領域との差分情報を算出することで、組織の画像特徴量を取得する。
【００４３】
図５は、第１の実施形態に係る第１の取得機能４５２による組織に対応する画素の特定処理の一例を説明するための図である。例えば、図５に示すように、画像種Ａの生検前後の画像を位置合わせする場合に、まず、制御機能４５１が、生検によって組織が採取された後に収集された生検後画像をディスプレイ４３０に表示させる。入力回路４２０は、組織を含む領域Ｒ１の指定操作をユーザから受け付ける。
【００４４】
第１の取得機能４５２は、入力回路４２０が受け付けた領域Ｒ１に含まれる部位について、生検前画像との位置合わせを行うことで、生検前画像において領域Ｒ１に対応する領域である領域Ｒ２を抽出する。その後、第１の取得機能４５２は、領域Ｒ１に含まれる画素の画素値と領域Ｒ２において対応する画素の画素値とを差分し、差分後の値を閾値と比較することで、生検によって採取された組織に対応する画素群を特定する。
【００４５】
上述したように、生検によって採取された組織に対応する画素群を特定すると、第１の取得機能４５２は、生検によって採取された組織に対応する画素群の特徴量（画像特徴量）を取得する。ここで、第１の取得機能４５２は、画像特徴量として、任意の特徴量を取得することができる。例えば、第１の取得機能４５２は、画像特徴量として、特定した画素群の平均画素値、画素値のバラつきなどの種々の統計量や、画素値と出現頻度との積の総和で表したインデックス値などを算出する。その他、第１の取得機能４５２は、画素群におけるコントラストの変化を示す特徴量を画像特徴量として算出することもできる。第１の取得機能４５２は、画像種ごとに、上記した画像特徴量を算出する。なお、第１の取得機能４５２は、１つの画像種から複数の特徴量を算出することもできる。また、画像種によって特徴量の数が異なる場合であってもよい。
【００４６】
図６は、第１の実施形態に係る第１の取得機能４５２による特徴量の算出の一例を説明するための図である。ここで、図６においては、４つの画像種（ＭＲのＴ１強調画像、ＭＲのＴ２強調画像、ＣＴ画像、ＦＤＧ−ＰＥＴ画像）について、生検前後の画素値のヒストグラムの差分（採取された組織の画素値プロファイル）から画像特徴量を算出する場合を示す。また、図６における上段では、４つの画像種の画像が収集された生検前後の対象部位を示す。また、各ヒストグラムは、上から順に、ＭＲのＴ１強調画像のヒストグラム、ＭＲのＴ２強調画像のヒストグラム、ＣＴ画像のヒストグラム、ＦＤＧ−ＰＥＴ画像のヒストグラムを示し、それぞれ左側が生検前のヒストグラムを示し、右側が生検後のヒストグラムを示す。
【００４７】
例えば、第１の取得機能４５２は、画像種ごとに、図６に示すヒストグラムを生成し、生検前後のヒストグラムの変化から、生検によって採取された組織に対応する画素の画素値を抽出して、画像特徴量を算出する。一例を挙げると、第１の取得機能４５２は、生検前の病変の画素値のヒストグラムを作成する。さらに、第１の取得機能４５２は、生検後の病変において、組織に対応する画素を除く他の画素の画素値のヒストグラムを生成する。そして、第１の取得機能４５２は、生検前後のヒストグラムの変化から画像特徴量を算出する。例えば、Ｔ１強調画像の場合（特徴量Ａの場合）、図６に示すように、組織の画素値は、画像全体において相対的に低い値を示す。第１の取得機能４５２は、このような組織の画素値プロファイルを、画像特徴量として画像種ごとにそれぞれ抽出する。
【００４８】
上述したように、第１の取得機能４５２は、画像種ごとに画像特徴量を算出する。ここで、第１の取得機能４５２は、各画像種について、撮像条件の違いを補正することもできる。例えば、第１の取得機能４５２は、所定のＣＴ画像（生検前後のＣＴ画像）から画像特徴量を算出する場合に、撮像条件に含まれる種々のパラメータが所定の条件で取得されたＣＴ画像と近似するように、所定のＣＴ画像に対して補正処理を実行した後に、所定のＣＴ画像から画像特徴量を算出する。すなわち、第１の取得機能４５２は、画像特徴量を算出する際に、画像種ごとに撮像条件を揃えるような補正を実行することもできる。これにより、記憶回路４４０に記憶される関連情報４４３において、撮像条件の違いに起因する差分を無くした画像特徴量を対応付けて記憶させることができる。なお、種々のパラメータにおける所定の条件は、任意に設定することができる。
【００４９】
図１に戻って、第２の取得機能４５３は、組織に対する病理検査の検査結果を取得する。具体的には、第２の取得機能４５３は、検査装置３００によって記憶された病理検査の検査情報（生検情報）を取得して、記憶回路４４０に格納する。例えば、第２の取得機能４５３は、組織における分子マーカーの発現に関する検査結果を取得する。
【００５０】
上述したように、第１の取得機能４５２が画像特徴量を取得し、第２の取得機能４５３が生検情報を取得すると、制御機能４５１は、それぞれの情報を対応付けた関連情報を生成し、生成した関連情報を記憶回路４４０に格納する。例えば、制御機能４５１は、患者ＩＤや、病理検査の検査ＩＤなどの識別情報に基づいて、画像特徴量と生検情報を対応付けた関連情報を生成し、生成した関連情報を記憶回路４４０に格納する。一例を挙げると、制御機能４５１は、図４に示す関連情報４４３を生成して、記憶回路４４０に格納する。
【００５１】
ここで、制御機能４５１は、画像特徴量及び生検情報が取得されるごとに順次関連情報の生成・更新を行い、関連情報を蓄積させる。なお、関連情報は、記憶回路４４０だけではなく、サーバ装置２００などに適宜格納されてもよい。
【００５２】
算出機能４５４は、病理検査の予測の対象となる医用画像データにおける画像特徴量を算出する。例えば、算出機能４５４は、組織が採取される前の被検体の医用画像データから対象部位の画像特徴量を算出する。ここで、算出機能４５４は、上述した第１の取得機能４５２と同様の画像特徴量を算出することができる。すなわち、算出機能４５４は、画像種ごとに画像特徴量を算出することができる。例えば、算出機能４５４は、上述した第１の取得機能４５２と同様に、予測の対象となる医用画像データについて、撮像条件を揃えるような補正を実行した後に、画像特徴量を算出することができる。なお、撮像条件を揃えるための補正を行う場合、関連情報４４３に対応付けられた画像特徴量の算出時と同じ補正内容で補正が行われる。また、病理検査の予測の対象となる医用画像データとは、例えば、医用画像の読影において、新たに病変の疑いが見つかった被検体の医用画像や、病理検査が実施された被検体において、組織が採取された対象部位とは異なる部位（例えば、転移巣など）の医用画像などである。
【００５３】
予測機能４５５は、関連情報に基づいて、対象部位とは異なる部位における病理検査の検査結果を予測する。具体的には、予測機能４５５は、記憶回路４４０によって記憶された関連情報に基づいて、算出機能４５４が画像特徴量を算出した部位について病理検査を行った場合の結果を予測する。なお、予測機能４５５による検査結果の予測は、関連情報生成時及び検査結果の予測時の画像特徴量を算出する際に、撮像条件を揃えるための補正が行われている場合、予測の精度が向上されることとなる。図７は、第１の実施形態に係る予測機能４５５による予測処理の一例を説明するための図である。ここで、図７においては、分子マーカーの発現予測を行う場合について示す。
【００５４】
例えば、図７に示すように、撮影された画像に対してユーザが２つのＲＯＩを設定すると、算出機能４５４は、各ＲＯＩの画像特徴量をそれぞれ算出する。そして、予測機能４５５は、算出機能４５４によって算出された各ＲＯＩの画像特徴量に基づいて、各ＲＯＩの分子マーカー発現予測を行う。例えば、図７に示すように、予測機能４５５は、一方のＲＯＩに対して「マーカー発現予測スコア：４．２」を算出する。また、予測機能４５５は、他方のＲＯＩに対してマーカー発現予測スコア：０．８」を算出する。
【００５５】
ここで、予測機能４５５は、種々の解析手法に基づいた予測を行うことができる。すなわち、記憶回路４４０に蓄積される関連情報４４３の量及び質に応じた解析手法を適宜用いることができる。換言すると、算出機能４５４が、蓄積された関連情報４４３に応じた画像特徴量（例えば、所定の画像特徴量、或いは、所定の組み合わせの画像特徴量など）を算出し、予測機能４５５が、算出された画像特徴量を用いて結果を予測する。
【００５６】
なお、上述した例では、撮影された画像に対してユーザがＲＯＩを設定する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、ＣＡＤ（Computer  Aided  Diagnosis）によって特定された領域がＲＯＩとして設定される場合であってもよい。
【００５７】
以上、処理回路４５０が有する各処理機能について説明した。ここで、例えば、上述した各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路４４０に記憶される。処理回路４５０は、各プログラムを記憶回路４４０から読み出し、読み出した各プログラムを実行することで、各プログラムに対応する処理機能を実現する。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路４５０は、図１に示した各処理機能を有することとなる。
【００５８】
なお、図１では、単一の処理回路４５０によって各処理機能が実現される場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、処理回路４５０は、複数の独立したプロセッサを組み合わせて構成され、各プロセッサが各プログラムを実行することにより各処理機能を実現するものとしても構わない。また、処理回路４５０が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。
【００５９】
次に、第１の実施形態に係る医用情報処理装置４００による処理の手順について、図８及び図９を用いて説明する。図８及び図９は、第１の実施形態に係る医用情報処理装置４００による処理手順を示すフローチャートである。なお、図８においては、画像に領域が指定され、指定された領域を差分することで、組織に対応する画素を特定する場合の処理について示す。また、図８においては、医用画像データの取得、病理検査、医師による診断が完了した後の処理について示す。また、図９においては、記憶回路４４０に蓄積した関連情報４４３を用いて、取得した画像に対して検査結果を予測する場合の処理について示す。また、図９においては、検査結果を予測する領域がユーザによって指定される場合について示す。
【００６０】
まず、図８について説明する。図８におけるステップＳ１０１、Ｓ１０２、Ｓ１０７は、例えば、処理回路４５０が制御機能４５１及び第２の取得機能４５３に対応するプログラムを記憶回路４４０から呼び出して実行することにより実現される。また、ステップＳ１０３〜Ｓ１０６は、例えば、処理回路４５０が第１の取得機能４５２に対応するプログラムを記憶回路４４０から呼び出して実行することにより実現される。また、ステップＳ１０８は、例えば、処理回路４５０が算出機能４５４及び予測機能４５５に対応するプログラムを記憶回路４４０から呼び出して実行することにより実現される。
【００６１】
例えば、図８に示すように、本実施形態に係る医用情報処理装置４００では、まず、処理回路４５０が、生検前後の画像及び生検情報を取得する（ステップＳ１０１）。そして、処理回路４５０が、医用画像をディスプレイ４３０に表示させ、入力回路４２０を介して、生検で採取された部位を含む領域の指定を受け付ける（ステップＳ１０２）。
【００６２】
そして、処理回路４５０が、生検前後の画像を位置合わせして（ステップＳ１０３）、領域間を差分する（ステップＳ１０４）。さらに、処理回路４５０が、閾値処理を実行することで（ステップＳ１０５）、生検で採取された組織に対応する画素群を特定する。その後、処理回路４５０は、画像特徴量を算出する（ステップＳ１０６）。
【００６３】
そして、処理回路４５０が、画像特徴量と生検情報を対応付けた関連情報を生成して、記憶回路４４０に格納する（ステップＳ１０７）。その後、処理回路４５０が、関連情報に基づいて、生検が実施されていない部位の生検の検査結果を予測する（ステップＳ１０８）。
【００６４】
次に、図９について説明する。図９におけるステップＳ２０１、Ｓ２０２、Ｓ２０５は、例えば、処理回路４５０が制御機能４５１に対応するプログラムを記憶回路４４０から呼び出して実行することにより実現される。また、ステップＳ２０３は、例えば、処理回路４５０が算出機能４５４に対応するプログラムを記憶回路４４０から呼び出して実行することにより実現される。Ｓ２０４は、例えば、処理回路４５０が予測機能４５５に対応するプログラムを記憶回路４４０から呼び出して実行することにより実現される。
【００６５】
例えば、図９に示すように、本実施形態に係る医用情報処理装置４００では、まず、処理回路４５０が、病理検査の検査結果を予測する対象部位を含む画像を取得する（ステップＳ２０１）。ここで、病理検査の検査結果を予測する対象部位を含む画像は、関連情報４４３の生成に用いられた画像の場合であってもよく、或いは、関連情報４４３の生成に用いられていない新たな画像の場合であってもよい。また、病理検査の検査結果を予測する対象部位を含む画像は、任意の被検体から収集された画像でよい。
【００６６】
そして、処理回路４５０は、取得した画像をディスプレイ４３０に表示させ、入力回路４２０を介して、領域の指定を受け付ける（ステップＳ２０２）。さらに、処理回路４５０は、指定された領域の画像特徴量を算出する（ステップＳ２０３）。
【００６７】
そして、処理回路４５０が、画像特徴量と関連情報に基づいて、検査結果を予測する（ステップＳ２０４）。その後、処理回路４５０が、予測した検査結果（予測結果）をディスプレイ４３０に表示させる（ステップＳ１０８）。
【００６８】
なお、図９では、医用情報処理装置４００が画像特徴量を算出する場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、医用情報処理装置４００が他の装置によって算出された画像特徴量を取得する場合であってもよい。かかる場合には、例えば、処理回路４５０は、他の装置で算出された画像特徴量と、画像特徴量が算出された画像とを取得する。そして、処理回路４５０は、取得した画像特徴量と関連情報に基づいて検査結果を予測し、取得した画像とともに予測結果を表示させる。
【００６９】
上述したように、第１の実施形態によれば、第１の取得機能４５２は、対象部位における組織が採取される前の対象部位の画像である第１の医用画像データと、組織が採取された後の対象部位の画像である第２の医用画像データとの差分情報に基づく組織の画像特徴量を取得する。第２の取得機能４５３は、組織に対する病理検査の検査結果を取得する。制御機能４５１は、組織の画像特徴量と病理検査の検査結果とを対応付けた関連情報を記憶回路４４０に格納する。従って、第１の実施形態に係る医用情報処理装置４００は、病理検査が実施された組織の画像特徴量と、その組織の病理検査の結果とを対応付けた関連情報を蓄積させることができ、この関連情報を用いることで、医用画像を基づく病理検査の検査結果の予測を精度よく実施させることを可能にする。
【００７０】
例えば、近年、癌等の治療として、特定のタンパク質や遺伝子など（分子マーカー）を標的として作用する治療薬を用いた分子標的治療が行われており、治療効果の向上と副作用の軽減とが期待されている。このような分子標的治療では、癌細胞に特異的に発現する分子（タンパク質、遺伝子）を標的とした治療薬が用いられる。ここで、分子標的治療を行う場合、治療に先立って、例えば、癌細胞に治療薬の標的分子となる分子マーカーが発現しているか否かが確認され、発現状態に応じて治療法（治療薬）が選択される。ここで、被検体の身体上の理由や、疾患の部位などの理由により、生検が実施できない場合、治療薬の標的分子となる分子マーカーが発現しているか否かを確認することができず、効果的な分子標的治療を行うことが困難となる場合がある。本願に係る医用情報処理装置４００は、このような場合でも、被検体の医用画像から分子マーカーの発現状態を予測することができ、その結果、効果的な分子標的治療を行うことを可能にする。
【００７１】
また、第１の実施形態によれば、第１の取得機能４５２は、第１の医用画像データと、第２の医用画像データとの間で非線形の位置合わせを行った後、第１の医用画像データと第２の医用画像データとの差分情報を算出することで、組織の画像特徴量を取得する。従って、第１の実施形態に係る医用情報処理装置４００は、組織採取による部位のひずみを補正したうえで、組織に対応する画素を特定することができ、採取された組織の位置をより正確に特定することを可能にする。
【００７２】
また、第１の実施形態によれば、第１の取得機能４５２は、第１の医用画像データにおいて組織の位置を含む第１の領域と、第２の医用画像データにおいて組織の位置を含む第２の領域との間で非線形の位置合わせを行い、第１の領域と第２の領域との差分情報を算出することで、組織の画像特徴量を取得する。従って、第１の実施形態に係る医用情報処理装置４００は、より狭い範囲で位置合わせを行うことができ、位置合わせの精度を向上させ、処理時間を短縮することを可能にする。
【００７３】
また、第１の実施形態によれば、第１の取得機能４５２は、差分情報が所定の閾値を超えた位置を組織の位置と判定し、当該組織の位置の画像特徴量を取得する。従って、第１の実施形態に係る医用情報処理装置４００は、採取された組織の位置をより正確に特定することを可能にする。
【００７４】
また、第１の実施形態によれば、第１の取得機能４５２は、異なる画像種における差分情報に基づく組織の画像特徴量をそれぞれ取得する。制御機能４５１は、病理検査の検査結果に、異なる画像種における組織の画像特徴量をさらに対応付けた関連情報を記憶回路４４０に格納する。従って、第１の実施形態に係る医用情報処理装置４００は、多数の情報を含む関連情報を生成することができ、精度の高い予測を行うことを可能にする。
【００７５】
また、第１の実施形態によれば、第２の取得機能４５３は、組織における分子マーカーの発現に関する検査結果を取得する。制御機能４５１は、組織の画像特徴量と組織における分子マーカーの発現に関する検査結果とを対応付けた関連情報を記憶回路４４０に格納する。従って、第１の実施形態に係る医用情報処理装置４００は、分子マーカーの発現に関する情報を蓄積することができ、分子マーカーの発現を予測することを可能にする。
【００７６】
また、第１の実施形態によれば、予測機能４５５は、記憶回路４４０に格納された関連情報に基づいて、対象部位とは異なる部位における病理検査の検査結果を予測する。従って、第１の実施形態に係る医用情報処理装置４００は、関連情報を用いて病理検査の結果を予測することを可能にする。
【００７７】
（第２の実施形態）
上述した実施形態では、各画像種で生検前後の画像を収集する場合について説明した。第２の実施形態では、１つの画像種で生検前後の画像を収集し、その他の画像種では生検前の画像のみを収集する場合について説明する。なお、第２の実施形態に係る医用情報処理装置４００は、第１の実施形態に係る医用情報処理装置４００と比較して、第１の取得機能４５２による処理内容が異なる。以下、これを中心に説明する。
【００７８】
第２の実施形態に係る第１の取得機能４５２は、第１の医用画像データ及び第２の医用画像データとは異なる画像種の組織が採取される前の対象部位の画像である第３の医用画像データと、第１の医用画像データとを位置合わせすることで、第３の医用画像データにおける組織の位置を特定し、当該第３の医用画像データにおける組織の位置の画像特徴量を取得する。図１０は、第２の実施形態に係る第１の取得機能４５２による組織に対応する画素の特定処理の一例を説明するための図である。ここで、図１０においては、画像種Ａで生検前後の医用画像データが収集され、領域間の位置合わせにより、生検採取部位に対応する画素群が特定された後の処理について示す。
【００７９】
例えば、第１の取得機能４５２は、画像種Ａの生検前画像と、画像種Ｂ〜Ｆの生検前画像とをそれぞれ位置合わせすることで、各画像上での生検採取部位に対応する画素群を特定する。ここで、上記した生検前の画像間での位置合わせにおいても、呼吸や蠕動による影響を排除するため、ひずみ補正を含む位置合わせを行う。例えば、第１の取得機能４５２は、画像種Ｂ〜Ｆについて、非線形の位置合わせ処理により、画像種Ａの領域Ｒ２と位置合わせを行う。これにより、第１の取得機能４５２は、画像種Ｂ〜Ｆの各画像において、画像種Ａの生検採取部位の画素群に対応する画素群をそれぞれ抽出することができる。
【００８０】
なお、位置合わせ対象の画像種が異なるため、画素値の持つ意味合いが異なる。したがって、第１の取得機能４５２は、異種画像どうしの画素値の関係を考慮した位置合わせ処理を行う。例えば、第１の取得機能４５２は、画像相互情報量を算出する手法などを利用して、位置合わせ処理を行うことができる。また、画像種が異なる場合、画素サイズが異なる場合もある。そこで、第１の取得機能４５２は、例えば、画素サイズが大きい画素を、画素サイズが小さい画素に合せるための補間処理を行う。
【００８１】
上述したように、第２の実施形態によれば、第１の取得機能４５２は、第１の医用画像データ及び第２の医用画像データとは異なる画像種の組織が採取される前の対象部位の画像である第３の医用画像データと、第１の医用画像データとを位置合わせすることで、第３の医用画像データにおける組織の位置を特定し、当該第３の医用画像データにおける組織の位置の画像特徴量を取得する。制御機能４５１は、病理検査の検査結果に、第３の医用画像データにおける組織の位置の画像特徴量をさらに対応付けた関連情報を記憶回路４４０に格納する。従って、第２の実施形態に係る医用情報処理装置４００は、生検後に収集する画像数を減らすことができ、被検体の負担を軽減させることを可能にする。
【００８２】
（第３の実施形態）
さて、これまで第１の実施形態について説明したが、上述した第１及び第２の実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。
【００８３】
上述した実施形態では、医用画像の画素を差分することで、生検で採取された組織に対応する画素群を特定する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、３次元の医用画像データ（ボリュームデータ）が収集されている場合、ボリュームデータのボクセル値を差分することで、組織に対応するボクセル群を特定する場合であってもよい。この場合、生検によって採取された組織を３次元で特定することができる。
【００８４】
また、上述した実施形態では、分子マーカーの発現を予測する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、ＰＥＴ装置を用いて取得できる高分子の代謝情報を画像特徴量として取得し、病理検査による診断結果と対応付けて記憶させる場合であってもよい。かかる場合には、第１の医用画像データ及び第２の医用画像データがＰＥＴ画像であり、第１の取得機能４５２は、第１の医用画像データと第２の医用画像データとの差分情報に基づいて、組織におけるトレーサの動態に基づく画像特徴量を取得する。
【００８５】
例えば、第１の取得機能４５２は、所定の癌において特異的に代謝されるタンパク質をトレーサに用いて収集されたＰＥＴ画像において組織が採取された画素群でのトレーサの動態を画像特徴量として取得する。そして、制御機能４５１は、採取された組織の診断と、画像特徴量として取得されたトレーサの動態とを関連付けた関連情報を記憶回路４４０に格納する。算出機能４５４は、組織が採取されていない部位でのトレーサの動態を取得する。予測機能４５５は、関連情報を参照して、トレーサの動態から組織が採取されていない部位が、所定の癌か否かを判定する。
【００８６】
また、上述した実施形態は、医用情報処理装置４００が、画像特徴量の取得、関連情報の格納、予測処理を行う場合を一例に挙げて説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、医用情報処理システムに含まれる複数の装置によって上記処理が分散して実行される場合であってもよい。例えば、医用画像診断装置１００に含まれる各装置において画像特徴量がそれぞれ算出され、医用情報処理装置４００が、検査装置から生検情報を取得し、医用画像診断装置１００から画像特徴量を取得して、関連情報を生成する場合であってもよい。
【００８７】
また、上述した各実施形態の説明で用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＧＰＵ(Graphics  Processing  Unit)、或いは、特定用途向け集積回路（Application  Specific  Integrated  Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple  Programmable  Logic  Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex  Programmable  Logic  Device：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field  Programmable  Gate  Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。ここで、記憶回路にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むように構成しても構わない。この場合には、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。また、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて一つのプロセッサとして構成され、その機能を実現するようにしてもよい。
【００８８】
ここで、プロセッサによって実行されるプログラムは、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）や記憶部等に予め組み込まれて提供される。なお、このプログラムは、これらの装置にインストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ（Compact  Disk）−ＲＯＭ、ＦＤ（Flexible  Disk）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記録されて提供されてもよい。また、このプログラムは、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納され、ネットワーク経由でダウンロードされることにより提供又は配布されてもよい。例えば、このプログラムは、各機能部を含むモジュールで構成される。実際のハードウェアとしては、ＣＰＵが、ＲＯＭ等の記憶媒体からプログラムを読み出して実行することにより、各モジュールが主記憶装置上にロードされて、主記憶装置上に生成される。
【００８９】
以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、医用画像を基づく病理検査の検査結果の予測を精度よく実施させることができる。
【００９０】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００９１】
４００  医用情報処理装置
４５０  処理回路
４５１  制御機能
４５２  第１の取得機能
４５３  第２の取得機能
４５４  算出機能
４５５  予測機能
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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