(57)【要約】【課題】組織や細胞が様々な形状を有する場合でも、組織・細胞の変形具合の特徴量を算出して、複数視野の画像から組織・細胞判定を実現する。【解決手段】本発明による画像診断支援装置は、組織や細胞の画像を入力する処理と、処理の対象画像から広視野および狭視野の特徴量を抽出する処理と、複数の前記特徴量を用いて、前記複数の視野の異なる対象画像毎に病変の有無および病変の確からしさを分類する処理と、前記複数の分類結果を用いて、病変の有無および病変の確からしさを判定する処理と、を実行する。【選択図】図１
2018072240.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
診断対象の組織又は細胞の切片を撮像した広視野の画像データと狭視野の画像データを入力する入力部と、
前記入力部に入力した画像データを処理して前記広視野の画像データから前記組織の画像上の特徴量を抽出するとともに前記狭視野の画像データから前記細胞の画像上の特徴量を抽出する特徴抽出部と、
前記特徴抽出部で抽出した前記広視野の画像データの特徴量から前記組織が正常か異常かを分類し、前記狭視野の画像データの特徴量から前記細胞が正常か異常かを分類する一視野判定部と、
前記一視野判定部で分類した前記広視野の画像データの分類結果と前記狭視野の画像データの分類結果とから前記診断対象の病変らしさを分類する複数視野判定部と、
前記画像データ上で前記複数視野判定部で異常と分類した前記組織又は細胞を含む領域を顕在化させる描画部と、
前記描画部で前記異常と分類した前記組織又は細胞を含む領域を顕在化させた画像を保存する記録部と
を備えたことを特徴とする画像診断支援装置。
【請求項２】
請求項１記載の画像診断支援装置であって、前記特徴抽出部で抽出した前記組織の切片の前記広視野の画像データの特徴量及び前記一視野判定部で前記組織が正常か異常かを分類した結果を用いて前記入力部に入力した画像データにおける組織が正常組織か異常組織かを分類する第１の識別器と、前記特徴抽出部で抽出した前記細胞の切片の前記狭視野の画像データの特徴量及び前記一視野判定部で前記細胞が正常か異常かを分類した結果を用いて前記入力部に入力した画像データにおける細胞が正常細胞か異常細胞かを分類する第２の識別器とを作成する学習部を更に備えることを特徴とする画像診断支援装置。
【請求項３】
請求項１記載の画像診断支援装置であって、前記一視野判定部は、前記広視野の画像データの特徴量から前記組織の変形具合を算出して前記組織が正常か異常かを分類し、前記狭視野の画像データの特徴量から前記細胞の変形具合を算出して前記細胞が正常か異常かを分類することを特徴とする画像診断支援装置。
【請求項４】
請求項１記載の画像診断支援装置であって、前記描画部は、前記複数視野判定部で異常と分類した前記組織又は細胞を含む領域を前記画像データ上で枠で囲んで前記組織又は細胞を含む領域を顕在化させることを特徴とする画像診断支援装置。
【請求項５】
請求項１記載の画像診断支援装置であって、表示画面を備えた出力部を更に備え、前記出力部の表示画面上に、前記複数視野判定部で異常と分類した前記組織又は細胞を含む領域を描画部で顕在化させた前記広視野の画像データと前記狭視野の画像データとを並べて表示することを特徴とする画像診断支援装置。
【請求項６】
診断対象の組織を撮像した広視野の画像データを入力部に入力し、
前記入力部に入力した前記広視野の画像データを特徴抽出部で処理して前記組織の画像上の特徴量を抽出し、
前記特徴抽出部で抽出した前記広視野の画像データの特徴量から一視野判定部で前記組織が正常か異常かを分類し、
前記一視野判定部で異常と分類した組織について撮像した細胞を含む狭視野の画像データを前記入力部に入力し、
前記入力部に入力した前記狭視野の画像データを特徴抽出部で処理して前記細胞の画像上の特徴量を抽出し、
前記特徴抽出部で抽出した前記狭視野の画像データの特徴量から前記一視野判定部で前記細胞が正常か異常かを分類し、
前記一視野判定部で分類した前記広視野の画像データの分類結果と前記狭視野の画像データの分類結果とから複数視野判定部で前記診断対象の病変らしさを分類し、
前記一視野判定部で異常と分類した前記組織又は前記細胞を含む領域を描画部において前記画像データ上で顕在化させ、
前記異常と分類した前記組織又は前記細胞を含む領域を顕在化させた画像データを記録部に保存する
ことを特徴とする画像診断支援方法。
【請求項７】
請求項６記載の画像診断支援方法であって、学習部において、前記特徴抽出部で抽出した前記組織の切片の前記広視野の画像データの特徴量及び前記一視野判定部で前記組織が正常か異常かを分類した結果を用いて前記入力部に入力した画像データにおける組織が正常組織か異常組織かを分類する第１の識別器と、前記特徴抽出部で抽出した前記細胞の切片の前記狭視野の画像データの特徴量及び前記一視野判定部で前記細胞が正常か異常かを分類した結果を用いて前記入力部に入力した画像データにおける細胞が正常細胞か異常細胞かを分類する第２の識別器とを作成することを特徴とする画像診断支援方法。
【請求項８】
請求項６記載の画像診断支援方法であって、前記一視野判定部において、前記広視野の画像データの特徴量から前記組織の変形具合を算出して前記組織が正常か異常かを分類し、前記狭視野の画像データの特徴量から前記細胞の変形具合を算出して前記細胞が正常か異常かを分類することを特徴とする画像診断支援方法。
【請求項９】
請求項６記載の画像診断支援方法であって、前記描画部において、前記複数視野判定部で異常と分類した前記組織又は細胞を含む領域を前記画像データ上で枠で囲んで前記組織又は細胞を含む領域を顕在化させることを特徴とする画像診断支援方法。
【請求項１０】
請求項６記載の画像診断支援方法であって、出力部の表示画面上に、前記複数視野判定部で異常と分類した前記組織又は細胞を含む領域を描画部で顕在化させた前記広視野の画像データと前記狭視野の画像データとを並べて表示することを特徴とする画像診断支援方法。
【請求項１１】
診断対象の細胞を撮像した狭視野の画像データを入力部に入力し、
前記入力部に入力した狭視野の画像データを特徴抽出部で処理して前記細胞の画像上の特徴量を抽出し、
前記特徴抽出部で抽出した前記狭視野の画像データの特徴量から一視野判定部で前記細胞が正常か異常かを分類し、
前記一視野判定部で異常と分類した細胞を含む組織を撮像して前記組織の広視野の画像データを前記入力部に入力し、
前記入力部に入力した広視野の画像データを特徴抽出部で処理して前記組織の画像上の特徴量を抽出し、
前記特徴抽出部で抽出した前記広視野の画像データの特徴量から一視野判定部で前記組織が正常か異常かを分類し、
前記一視野判定部で分類した前記狭視野の画像データの分類結果と前記広視野の画像データの分類結果とから複数視野判定部で前記診断対象の病変らしさを分類し、
前記一視野判定部で異常と分類した前記組織又は前記細胞を含む領域を描画部において前記画像データ上で顕在化させ、
前記異常と分類した前記組織又は前記細胞を含む領域を顕在化させた画像データを記録部に保存する
ことを特徴とする画像診断支援方法。
【請求項１２】
請求項１１記載の画像診断支援方法であって、学習部において、前記特徴抽出部で抽出した前記細胞の切片の前記狭視野の画像データの特徴量及び前記一視野判定部で前記細胞が正常か異常かを分類した結果を用いて前記入力部に入力した画像データにおける細胞が正常細胞か異常細胞かを分類する第１の識別器と、前記特徴抽出部で抽出した前記組織の切片の前記広視野の画像データの特徴量及び前記一視野判定部で前記組織が正常か異常かを分類した結果を用いて前記入力部に入力した画像データにおける組織が正常組織か異常組織かを分類する第２の識別器とを作成することを特徴とする画像診断支援方法。
【請求項１３】
請求項１１記載の画像診断支援方法であって、前記一視野判定部において、前記狭視野の画像データの特徴量から前記細胞の変形具合を算出して前記細胞が正常か異常かを分類し、前記広視野の画像データの特徴量から前記組織の変形具合を算出して前記組織が正常か異常かを分類することを特徴とする画像診断支援方法。
【請求項１４】
請求項１１記載の画像診断支援方法であって、前記描画部において、前記複数視野判定部で異常と分類した前記組織又は細胞を含む領域を前記画像データ上で枠で囲んで前記組織又は細胞を含む領域を顕在化させることを特徴とする画像診断支援方法。
【請求項１５】
請求項１１記載の画像診断支援方法であって、出力部の表示画面上に、前記複数視野判定部で異常と分類した前記組織又は細胞を含む領域を描画部で顕在化させた前記広視野の画像データと前記狭視野の画像データとを並べて表示することを特徴とする画像診断支援方法。
【請求項１６】
画像データを撮影する撮像部と表示部とを有する画像取得装置と、
請求項１に記載の画像診断支援装置を有するサーバーと、を有し、
前記画像取得装置は、前記サーバーに前記画像データを送信し、
前記サーバーは、前記送信された前記画像データを受信して前記画像診断支援装置で処理して判定された組織や細胞の画像と判定結果をメモリに格納するとともに、前記画像取得装置に送信し、前記画像取得装置は、前記サーバーから送信されて受信した判定結果と前記判定された組織や細胞の画像を前記表示部に表示することを特徴とする遠隔診断支援システム。
【請求項１７】
画像データを撮影する撮像部を有する画像取得・処理装置と、
請求項１に記載の画像診断支援装置を有するサーバーと、
表示装置とを有し、
前記画像取得・処理装置は、前記サーバーに前記画像データを送信し、
前記サーバーは、前記送信された前記画像データを受信して前記画像診断支援装置で処理して判定された組織や細胞の画像と識別器をメモリに格納するとともに、識別器を前記画像取得・処理装置に送信し、
前記画像取得・処理装置内の請求項１に記載の画像診断支援装置は、前記サーバーから送信されて受信した前記識別器を用いて他の組織や細胞の画像を判定するとともに、判定結果を前記表示装置に表示することを特徴とするネット受託サービス提供システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像診断支援装置及びシステム、画像診断支援方法に関し、例えば、顕微鏡に搭載したカメラなどの撮影装置によってスライドガラス上の組織・細胞切片等を撮影した画像内に含まれる特定の組織や細胞（例えば、がん等）を検出するための画像処理技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、病気の診断においては、病変部組織標本の顕微鏡観察による「病理診断」が重要な位置を占めている。病理診断では、標本作成から診断までの多くを人手に頼っており、自動化が困難である。特に、診断における病理医の能力と経験が重要であり、その個人的能力に依存している。一方で、高齢化に伴うがん患者の増加など、医療現場では病理医が不足している。以上より、病理診断を支援する画像処理技術や遠隔診断などのニーズが増加している。このように、病理診断支援に向け、病理組織か否かを判定するために、例えば、特許文献１に提案される技術がある。当該特許文献１では、高倍率画像から低倍率画像を生成し、低倍率画像で画像を簡易分類後、低倍率画像の元となる高倍率画像を用いて、病理組織を分類している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−２０３９４９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、組織・細胞画像においては、異常細胞(例：がん)のタイプや異常細胞(例：がん)の進行度合いにより、組織や細胞は様々な形状を有することがあり、異常細胞(例：がん)の進行度合いに応じて、複数の疑わしい分類に該当する場合があるため、１つの分類に絞ってしまうと誤診になるという課題がある。このため、特許文献１のように、高倍率画像から低倍率画像を生成し、低倍率画像で画像を簡易分類後、低倍率画像の元となる高倍率画像を用いて、組織・細胞を分類したとしても、１つの分類に絞ってしまうと誤検出になるという課題が存在する。また、任意の一つの視野の画像だけでは、組織・細胞を分類できない場合があるという課題がある。
【０００５】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、異常な組織や細胞(例：がん)のタイプや異常な組織や細胞(例：がん)の進行度合いにより、組織や細胞が様々な形状を有する場合でも、視野の異なる画像毎に、組織や細胞の特徴量を算出することで、１つ以上の画像から組織・細胞の分類を実現するための画像診断支援装置及びシステム、画像診断支援方法を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記した課題を解決するために、本発明では、画像診断支援装置を、診断対象の組織又は細胞の切片を撮像した広視野の画像データと狭視野の画像データを入力する入力部と、入力部に入力した画像データを処理して広視野の画像データから組織の画像上の特徴量を抽出するとともに狭視野の画像データから細胞の画像上の特徴量を抽出する特徴抽出部と、特徴抽出部で抽出した広視野の画像データの特徴量から組織が正常か異常かを分類し、狭視野の画像データの特徴量から細胞が正常か異常かを分類する一視野判定部と、一視野判定部で分類した広視野の画像データの分類結果と狭視野の画像データの分類結果とから診断対象の病変らしさを分類する複数視野判定部と、画像データ上で複数視野判定部で異常と分類した組織又は細胞を含む領域を顕在化させる描画部と、描画部で異常と分類した組織又は細胞を含む領域を顕在化させた画像を保存する記録部とを備えて構成した。
【０００７】
また、上記した課題を解決するために、本発明では、画像診断支援方法において、診断対象の組織を撮像した広視野の画像データを入力部に入力し、入力部に入力した広視野の画像データを特徴抽出部で処理して組織の画像上の特徴量を抽出し、特徴抽出部で抽出した広視野の画像データの特徴量から一視野判定部で組織が正常か異常かを分類し、一視野判定部で異常と分類した組織について撮像した細胞を含む狭視野の画像データを入力部に入力し、この入力部に入力した狭視野の画像データを特徴抽出部で処理して細胞の画像上の特徴量を抽出し、特徴抽出部で抽出した狭視野の画像データの特徴量から一視野判定部で細胞が正常か異常かを分類し、一視野判定部で分類した広視野の画像データの分類結果と狭視野の画像データの分類結果とから複数視野判定部で診断対象の病変らしさを分類し、一視野判定部で異常と分類した組織又は細胞を含む領域を描画部において画像データ上で顕在化させ、異常と分類した組織又は細胞を含む領域を顕在化させた画像データを記録部に保存するようにした。
【０００８】
更に、上記した課題を解決するために、本発明では、画像診断支援方法において、診断対象の細胞を撮像した狭視野の画像データを入力部に入力し、この入力部に入力した狭視野の画像データを特徴抽出部で処理して細胞の画像上の特徴量を抽出し、特徴抽出部で抽出した狭視野の画像データの特徴量から一視野判定部で細胞が正常か異常かを分類し、一視野判定部で異常と分類した細胞を含む組織を撮像して組織の広視野の画像データを入力部に入力し、入力部に入力した広視野の画像データを特徴抽出部で処理して組織の画像上の特徴量を抽出し、特徴抽出部で抽出した広視野の画像データの特徴量から一視野判定部で組織が正常か異常かを分類し、一視野判定部で分類した狭視野の画像データの分類結果と広視野の画像データの分類結果とから複数視野判定部で診断対象の病変らしさを分類し、一視野判定部で異常と分類した組織又は細胞を含む領域を描画部において画像データ上で顕在化させ、異常と分類した組織又は細胞を含む領域を顕在化させた画像データを記録部に保存するようにした。
【０００９】
更に、上記課題を解決するために、本発明では、遠隔診断支援システムは、画像データを撮影する撮像装置を有する画像取得装置と、上記した画像診断支援装置を有するサーバーとを有して、画像取得装置は、サーバーに画像データを送信し、サーバーは、受信した画像データを画像診断支援装置で処理して判定された組織や細胞の画像と判定結果をメモリに格納するとともに、画像取得装置に送信し、画像取得装置は、受信した判定された組織や細胞の画像と判定結果を表示装置に表示するように遠隔診断支援システムを構成した。
【００１０】
更にまた、上記課題を解決するために、本発明では、ネット受託サービス提供システムは、画像データを撮影する撮像装置を有する画像取得装置と、上記した画像診断支援装置を有するサーバーとを有して、画像取得装置は、サーバーに画像データを送信し、サーバーは、受信した画像データを画像診断支援装置で処理して判定された組織や細胞の画像と識別器をメモリに格納するとともに、識別器を画像取得装置に送信し、画像取得装置は、受信した識別器を格納し、画像取得装置内の上記した画像診断支援装置は、識別器を用いて他の組織や細胞の画像を判定するとともに、判定結果を表示装置に表示するようにネット受託サービス提供システムを構成した。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、異常組織や異常細胞(例：がん)のタイプや、異常組織や異常細胞(例：がん)の進行度合いにより、組織や細胞が様々な形状を有する場合でも、視野の異なる領域毎に、組織や細胞の特徴量を算出することで、誤検出や過検出を抑制して、１つ以上の画像から組織・細胞を分類することができるようになった。
【００１２】
本発明に関連する更なる特徴は、本明細書の記述、添付図面から明らかになるものである。また、本発明の態様は、要素及び多様な要素の組み合わせ及び以降の詳細な記述と添付される特許請求の範囲の様態により達成され実現される。
【００１３】
本明細書の記述は典型的な例示に過ぎず、本発明の特許請求の範囲又は適用例を如何なる意味に於いても限定するものではないことを理解する必要がある。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施例１乃至３に係る画像診断支援装置の機能を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施例１乃至３に係る画像診断支援装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図３Ａ】本発明の実施例１における広視野の画像を示す図である。
【図３Ｂ】本発明の実施例１における狭視野の画像を示す図である。
【図４】本発明の実施例１における広視野画像のフィルターの一例を説明するための画像を示す図である。
【図５】本発明の実施例１における広視野画像上でフィルターを一方向に移動させる状態を説明する画像を示す図である。
【図６】本発明の実施例１における広視野画像上で複数のフィルターを動作させて組織の正常/異常を判定する処理の流れを示すフロー図である。
【図７】本発明の実施例１において狭視野画像のフィルターの一例を説明するための画像を示す図である。
【図８】本発明の実施例１において狭視野画像上でフィルターを一方向に移動させる状態を説明する画像を示す図である。
【図９】本発明の実施例１における狭視野画像上で複数のフィルターを動作させて細胞の正常/異常を判定する処理の流れを示すフロー図である。
【図１０】本発明の実施例１において、広視野画像上で異常組織と疑われる箇所を検出枠で囲んで表示した状態の画像を示す図である。
【図１１】本発明の実施例１において、狭視野画像上で異常細胞と疑われる箇所を検出枠で囲んで表示した状態の画像を示す図である。
【図１２】本発明の実施例１における学習部１６の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１３】本発明の実施例１における画像診断支援装置１の全体動作を説明するためのフローチャートである。
【図１４Ａ】本発明の実施例２における狭視野画像上で検出した細胞の異常個所を囲む領域に検出枠を表示した状態の狭視野画像を示す図である。
【図１４Ｂ】本発明の実施例２における広視野画像上で検出した組織の異常個所を囲む領域に検出枠を表示した状態の広視野画像を示す図である。
【図１５】本発明の実施例２に係る画像診断支援装置１−１の全体動作を説明するためのフローチャートである。
【図１６】本発明の実施例３に係る狭視野領域と広視野領域とを同一の画像上に表示した状態の画像を示す図である。
【図１７】本発明の実施例３に係る画像診断支援装置１−２の全体動作を説明するためのフローチャートである。
【図１８】本発明の実施例４に係る画像診断支援装置を搭載した遠隔診断支援システムの概略構成を示すブロック図である。
【図１９】本発明の実施例５に係る画像診断支援装置を搭載したネット受託サービス提供システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２０】本発明の実施例１における一視野判定部１２の広視野画像における病変らしさの分布の中心を説明するための画像を示す図である。
【図２１】本発明の実施例１における一視野判定部１２の狭視野画像における病変らしさの分布の中心を説明するための画像を示す図である。
【図２２】本発明の実施例１に係る広視野画像と狭視野画像とを同一の画面上に表示した状態を示す画面の正面図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明の実施形態は、組織や細胞の変形具合を捉え、視野の異なる領域毎に異常組織(例：病変)有無を判定して異常組織(例：病変)らしさを算出し、さらに、異なる視野の判定結果から異常細胞有無や異常細胞(例：病変)らしさを判定することで、異常組織や異常細胞(例：病変)の検出漏れや誤検出抑制を実現する画像診断支援装置およびその方法を提供する。
【００１６】
本発明による画像診断支援装置は、視野の異なる対象画像から特徴量を抽出する処理と、複数の前記特徴量を用いて、前記各視野の画像が一の分類に該当するか否かを判断する処理と、前記判断処理が、複数の視野に対して終了したかを判定する処理と、を実行するものである。
【００１７】
以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。添付図面では、機能的に同じ要素は同じ番号で表示される場合もある。なお、添付図面は本発明の原理に則った具体的な実施形態と実装例を示しているが、これらは本発明の理解のためのものであり、決して本発明を限定的に解釈するために用いられるものではない。
【００１８】
本実施形態では、当業者が本発明を実施するのに十分詳細にその説明がなされているが、他の実装・形態も可能で、本発明の技術的思想の範囲と精神を逸脱することなく構成・構造の変更や多様な要素の置き換えが可能であることを理解する必要がある。従って、以降の記述をこれに限定して解釈してはならない。
【００１９】
更に、本発明の実施形態は、後述されるように、汎用コンピュータ上で稼動するソフトウェアで実装しても良いし専用ハードウェア又はソフトウェアとハードウェアの組み合わせで実装しても良い。
【００２０】
以下では「プログラムとしての各処理部（例えば、特徴抽出部等）」を主語（動作主体）として本発明の実施形態における各処理について説明を行うが、プログラムはプロセッサ（ＣＰＵ等）によって実行されることで定められた処理をメモリ及び通信ポート（通信制御装置）を用いながら行うため、プロセッサを主語とした説明としてもよい。
【実施例１】
【００２１】
＜画像診断支援装置の機能構成＞
図１は、本実施例に係る画像診断支援装置１の機能構成を示すブロック図である。本実施例に係る画像診断支援装置１は、データ入力１１０と、特徴抽出１１１と、一視野判定１１２と、複数視野判定１１３と、描画１１４と、記録１１５と、学習１１６と、制御９１と、メモリ９０の各機能を備えている。当該画像診断支援装置１は、バーチャルスライド等の組織・細胞画像取得装置内に実装しても良いし、後述する（第４乃至第５の実施例）ように、組織・細胞画像取得装置とネットワークを介して接続されるサーバー内に実装しても良い。
【００２２】
画像診断支援装置１における、データ入力１１０、特徴抽出１１１、一視野判定１１２、複数視野判定１１３、描画１１４、記録１１５、及び学習１１６の各機能は、プログラムによって実現しても良いし、モジュール化して実現しても良い。
【００２３】
データ入力１１０としては、画像データが入力される。例えば、データ入力１１０は、顕微鏡にビルトインされたカメラ等の撮像手段が、所定時間間隔で撮像した、ＪＰＧ、Ｊｐｅｇ２０００、ＰＮＧ、ＢＭＰ形式等の符号化された静止画像データ等を取得して、その画像を入力画像としてもよい。また、データ入力１１０としては、ＭｏｔｉｏｎＪＰＥＧ、ＭＰＥＧ、Ｈ．２６４、ＨＤ／ＳＤＩ形式等の動画像データから、所定間隔のフレームの静止画像データを抜き出して、その画像を入力画像としてもよい。また、データ入力１１０は、撮像手段がバスやネットワーク等を介して取得した画像を入力画像としてもよい。また、データ入力１１０は、脱着可能な記録媒体に、既に記憶されていた画像を入力画像としてもよい。
【００２４】
特徴抽出１１１は、画像から組織や細胞に関する特徴量を抽出する機能である。
【００２５】
一視野判定１１２は、抽出した特徴量から組織や細胞の変形具合を算出し、一視野に関して、正常組織か異常組織か、また、正常細胞か異常細胞かを分類する機能である。
【００２６】
複数視野判定１１３は、複数の一視野の分類結果用いて、組織・細胞を分類する機能である。
【００２７】
描画１１４は、複数視野判定１１３により分類した異常組織や異常細胞を囲むように検出枠を画像上に描画する機能である。
【００２８】
記録１１５は、描画１１４により原画像上に検出枠を描画した画像をメモリ９０に保存する機能である。
【００２９】
学習１１６は、正常の組織や細胞を正常の組織や細胞と識別するように、また、異常の組織や細胞を異常の組織や細胞と識別するように、機械学習を行って識別に必要な各パラメータ(フィルター係数、オフセット値等)を算出する機能である。
【００３０】
制御９１は、画像診断支援装置１内の各要素に接続されるプロセッサで実現される。画像診断支援装置１の各要素の動作は、上述した各構成要素の自律的な動作、又は制御９１の指示により動作する。
【００３１】
このように本実施形態の画像診断支援装置１では、特徴抽出１１１で求めた組織や細胞の変形具合を示す特徴量を用いて、一視野判定１１２により一視野に関して正常細胞か異常細胞かを分類、もしくは正常組織か異常組織かを分類し、複数視野判定１１３により複数の一視野の分類結果を用いて、組織・細胞を分類することを特徴とする。
【００３２】
＜画像診断支援装置のハードウェア構成＞
図２は、本発明の実施形態による画像診断支援装置１のハードウェア構成例を示す図である。
【００３３】
画像診断支援装置１は、各種プログラムを実行するＣＰＵ（プロセッサ）２０１と、各種プログラムを格納するメモリ２０２と、各種データを格納する記憶装置（メモリ９０に相当）２０３と、検出後画像を出力するための出力装置２０４と、ユーザによる指示や画像等を入力するための入力装置２０５と、他の装置と通信を行うための通信デバイス２０６と、を有し、これらがバス２０７によって相互に接続されている。
【００３４】
ＣＰＵ２０１は、必要に応じてメモリ２０２から各種プログラムを読み込み、実行する。
【００３５】
メモリ２０２は、プログラムとしての、入力部１０と、特徴抽出部１１と、一視野判定部１２と、複数視野判定部１３と、描画部１４と、記録部１５と、学習部１６とを格納する。
【００３６】
入力部１０は図１に示した機能構成におけるデータ入力１１０の機能を有し、特徴抽出部１１は特徴抽出１１１の機能を有し、一視野判定部１２は一視野判定１１２の機能を有し、複数視野判定部１３は複数視野判定１１３の機能を有し、描画部１４は描画１１４の機能を有し、記録部１５は記録１１５の機能を有し、学習部１６は学習１１６の機能を有している。
【００３７】
記憶装置２０３は、処理対象画像、一視野判定部１２によって生成された一視野の分類結果とその数値、複数視野判定部１３によって生成された組織・細胞の分類結果、描画部１４によって生成された検出枠を描画するための位置情報、学習部１６によって生成した後述の式（数１）と式（数２）の各パラメータ等を記憶している。
【００３８】
出力装置２０４は、ディスプレイ、プリンタ、スピーカー等のデバイスで構成される。例えば、出力装置２０４は、描画部１４によって生成されたデータをディスプレイ画面上に表示する。
【００３９】
入力装置２０５は、キーボード、マウス、マイク等のデバイスで構成される。入力装置２０５によってユーザによる指示（処理対象画像の決定を含む）が画像診断支援装置１に入力される。
【００４０】
通信デバイス２０６は、画像診断支援装置１としては必須の構成ではなく、組織・細胞画像取得装置に接続されたパソコン等に通信デバイスが含まれる場合には、画像診断支援装置１は通信デバイス２０６を保持していなくても良い。通信デバイス２０６は、例えば、ネットワークを介して接続される他の装置（例えば、サーバー）から送信されてきたデータ（画像を含む）を受信し、記憶装置２０３に格納する動作を行う。
【００４１】
本実施例に係る画像診断支援装置１は、図３Ａに示すように、広視野の画像３１０（病理組織画像）から細胞を含む組織の異常有無および異常箇所を検出する。次に、この検出した異常箇所について、図３Ｂに示すような狭視野画像３２０を求める。そして、この狭視野画像３２０から細胞の異常有無および異常箇所を検出して、検出したそれぞれの異常有無および異常箇所から病変らしさを判定する。
【００４２】
本実施例に係る画像診断支援装置１では、一視野判定部１２にて、図３Ａに示すような広視野画像で検出した異常箇所から代表画素を決定し、代表画素を中心として高解像度画像を作成、もしくは、その代表画素に対応した高倍率画像を探索して、図３Ｂに示すような狭視野画像を取得する。代表画素は、広視野画像での異常箇所内の任意画素、もしくは病変らしさが最大の画素、もしくは病変らしさの分布中心となる画素等である。例えば、分布中心は、図２０に示すように、広視野画像２０００の検出枠２０１０で囲んだ領域内における病変らしき箇所２０２１の分布の移動平均の計算結果が最大となる画素２０２０である。
【００４３】
＜各部の構成と動作＞
以下、各要素の構成と動作について詳細に説明する。
【００４４】
（ｉ）特徴抽出部１１
特徴抽出部１１は、複数の視野の特徴量を求める。一例として、広視野画像から狭視野画像の特徴量を求める例を図３Ａ及び図３Ｂに示す。例えば、図３Ａの広視野（低解像度もしくは低倍率）画像３１０の検出枠３１１で囲んだ視野１から、組織３１２の特徴量を求める。一例として、任意の組織の形状の特徴量を求めるフィルター４００を図４に示す。
【００４５】
例えば、図４に示したフィルター４００の領域１：４０１、領域２：４０２、領域３：４０３のフィルター係数wjを、各々０、１、−１とする。また、正常組織を正常組織と識別するように、また、異常組織を異常組織と識別するように、機械学習により求めたフィルター係数をwjとしてもよい。
【００４６】
すなわち、フィルター係数wjは、式（数１）に示すような係数である。式（数１）において、pjは画素値、wjはフィルター係数、biはオフセット値、mはフィルター係数の数、hは非線形関数を示す。
【００４７】
図５に示すように、式（数１）を用いて、対象画像５００（広視野画像）の左上から右下に対して、各位置におけるフィルター４０１１の計算結果を求めることで、任意の組織５０１１の形状のフィルターｉ(ｉ＝Ｔ１)の特徴量fiを求める。同様に、図６に示すように、フィルターＴ２：４０１２〜ＴＮ：４０１Ｎまでの任意の組織５０１２〜５０１Ｎの形状の特徴量を求めるフィルターについて対象画像５００（広視野画像）の左上から右下に対して各位において求めた計算結果を用いて、各フィルターＴ２：４０１２〜ＴＮ：４０１Ｎの特徴量ｆｉ（ｉ＝２〜Ｎ）を算出する。
【００４８】
広視野画像である対象画像５００の視野１の範囲サイズは、例えば機械学習を用いる場合、視野１の範囲サイズを変えながら複数回の機械学習を行い、評価用データセットに対する識別精度が最も高くなる範囲サイズとする。
【００４９】
【数１】
2018072240.tif 000003
【００５０】
また、例えば、図３Ｂの狭視野（高解像度もしくは高倍率）画像３２０の検出枠３２１で囲んだ視野２から、細胞３２２の特徴量を求める。一例として、任意の細胞の形状の特徴量を求めるフィルターを図７に示す。例えば、図７に示したフィルター７０１の、細胞の外側に相当する領域４：７０２、細胞境界に相当する領域５：７０３、細胞の内部に相当する領域６：７０４のフィルター係数wjを、各々０、１、−１とする。また、正常細胞を正常細胞と識別するように、また、異常細胞を異常細胞と識別するように、機械学習により求めたフィルター係数をwjとしてもよい。すなわち、フィルター係数wjは、式（数１）に示すような係数である。
【００５１】
図８に示すように、式（数１）を用いて、病理組織画像である対象画像８０１の左上から右下に対して、各位置におけるフィルター７０１１の計算結果を求めることで、任意の細胞の形状(ｉ＝Ｃ１)のフィルターｉの特徴量fiを求める（特徴量算出９２１１）。同様に、図９に示すように、Ｃ２からＣＮまでの任意の細胞８０２２〜８０２Ｎの形状の特徴量を求めるフィルター７０１２〜７０１Ｎを用いて、各フィルター７０１２〜７０１Ｎの特徴量を算出する（９２１２〜９２１Ｎ）。
【００５２】
狭視野画像である対象画像８０１の視野２の範囲サイズは、例えば機械学習を用いる場合、視野２の範囲サイズを変えながら複数回の機械学習を行い、評価用データセットに対する識別精度が最も高くなる範囲サイズとする。
【００５３】
（ｉｉ）一視野判定部１２
一視野判定部１２は、図６に示すように、特徴抽出部１１で求めた任意の組織の形状に関する複数のフィルターＴ１からＴＮまでの各特徴量fiを用いて、式（数２）により、入力した組織・細胞画像内の組織が正常か異常かを分類する。式（数２）において、ｗは重みの行列、ｆは入力画像から各フィルターにて求めた特徴量fiの行列、bはオフセット値、gは非線形関数、yは計算結果をそれぞれ示し、後述する学習部１６にて、機械学習により、ｗの重みとbのオフセット値を求める。
【００５４】
同様に、一視野判定部１２は、図９に示すように、特徴抽出部１１で求めた任意の細胞の形状に関する複数のフィルターＣ１からＣＮまでの各特徴量fiを用いて、式（数２）により、入力した組織・細胞画像内の細胞が正常か異常かを分類する。
【００５５】
【数２】
2018072240.tif 000004
【００５６】
（ｉｉｉ）学習部１６
学習部１６は、式（数２）により、入力した組織・細胞画像内の組織が正常組織であれば、例えば、ロジスティック回帰処理部６１０におけるロジスティック回帰処理にて、正常組織と分類するように、また、入力した組織・細胞画像内の細胞が正常細胞であれば、例えば、ロジスティック回帰処理部９３０におけるロジスティック回帰処理にて、正常細胞と分類するように、例えば、従来技術である機械学習の技術を用いて、組織や細胞の変形具合を学習する。
【００５７】
また、入力した組織・細胞画像内の組織が異常組織であれば、ロジスティック回帰処理にて、異常組織と分類するように、また、入力した組織・細胞画像内の細胞が異常細胞であれば、ロジスティック回帰処理にて、異常細胞と分類するように、組織や細胞の変形具合を学習する。例えば、機械学習の技術として、Convolutional Neural Networkを用いてもよい。
【００５８】
学習部１６は、複数の学習用画像を用いて、前記特徴抽出部１１と前記一視野判定部１２を繰り返して行い、式（数１）と（数２）に示す重みｗ、フィルター係数wj、オフセット値bとbiを求め、正常組織か異常組織かを分類する識別器および正常細胞か異常細胞かを分類する識別器を作成する。また、学習部１６は、求めた重みｗ、フィルター係数wj、オフセット値bとbiをメモリに格納する。
【００５９】
（ｉｖ）複数視野判定部１３
複数視野判定部１３は、一視野判定部１２で広視野画像から求めた異常組織(例：病変)らしさの値と、狭視野画像から求めた異常細胞(例：病変)らしさの値を用いて、病変らしさの分類結果を表示する。一例として、狭視野画像で細胞の良性や悪性の病変らしさを分類する。
【００６０】
さらに、狭視野画像だけでは悪性のタイプを分類できない場合があるので、広視野画像で組織の病変らしさを分類し、狭視野画像の分類結果と組合せることで悪性のタイプを分類可能となる。
【００６１】
例えば、狭視野画像で乳房細胞の病変有無(正常、良性、悪性等)を分類し、悪性の場合は、広視野画像で悪性のタイプ(篩状型、面疱型、充実型、乳頭状型等)を分類する。また、例えば、狭視野画像で胃の細胞の病変有無(正常、がん等)を分類し、広視野画像で深達度を分類し、がんの進行度(早期胃がん(がんが粘膜下層まで)、進行胃がん(粘膜下層を越えて筋層以上にがんが及んだ場合)等)を分類する。また、例えば、狭視野画像で乳房細胞の病変有無(正常、がん等)を分類し、広視野画像で浸潤有無(非浸潤、浸潤等)を分類する。
【００６２】
（ｖ）描画部１４
描画部１４は、一視野判定１２において、広視野画像で異常組織と分類された場合、図１０に示すように、異常組織が疑われる箇所１００１を示すために、入力した広視野画像である対象画像１０００内に異常組織が疑われる箇所１００１を囲む検出枠１０１０を描画する。一方、正常組織と分類された場合は、検出枠を入力した対象画像上に描画せず、入力した広視野画像である対象画像１０００をそのまま表示する。
【００６３】
また、狭視野画像である対象画像１１００で異常細胞と分類された場合、図１１に示すように、異常細胞が疑われる箇所１１０１を示すために、入力した狭視野画像である対象画像１１００内に異常細胞が疑われる箇所１１０１を囲む検出枠１１１０を描画する。一方、正常細胞と分類された場合は、検出枠を入力した対象画像上に描画せず、入力した対象画像１１００をそのまま表示する。また、図１０に示すように、広視野画像と狭視野画像で分類した病変らしさの結果(例えば、篩状型)を判定結果表示領域１１２０に表示する。
【００６４】
（ｖｉ）記録部１５
記録部１５は、描画部１４で入力した対象画像上に検出枠（３１１，３２１，１０１０，１１１０）を描画するための座標情報とその対象画像をメモリ９０に保存する。
【００６５】
＜画像診断支援装置の処理手順＞
図１２は、本発明の実施形態による画像診断支援装置１の学習部１６の動作を説明するためのフローチャートである。以下では、学習部１６を動作主体として記述するが、ＣＰＵ２０１を動作主体とし、ＣＰＵ２０１がプログラムとしての各処理部を実行するように読み替えても良い。
【００６６】
（ｉ）ステップ：Ｓ１２０１
入力部１０は、学習用に入力された画像を受け付け、当該入力画像を学習部１６に出力する。
【００６７】
（ｉｉ）ステップ：Ｓ１２０２
学習部１６は、上述の式１を用いて、複数のフィルターを用いて組織や細胞の特徴量fiを求める。
【００６８】
（ｉｉｉ）ステップ：Ｓ１２０３
学習部１６は、式１と式２を用いて、組織や細胞の変形具合を学習し、重みw、フィルター係数wj、オフセットb、biを算出する。
【００６９】
（ｉｖ）ステップ：Ｓ１２０４
学習部１６は、算出した重みw、フィルター係数wj、オフセットb、biをメモリ９０に保存する。
【００７０】
図１３は、本発明の実施形態による画像診断支援装置１の動作を説明するためのフローチャートである。以下では、各処理部（入力部１０、特徴抽出部１１等）を動作主体として記述するが、ＣＰＵ２０１を動作主体とし、ＣＰＵ２０１がプログラムとしての各処理部を実行するように読み替えても良い。
【００７１】
（ｉ）ステップ：Ｓ１３０１
入力部１０は、判定したい広視野画像（図３Ａの広視野画像３１０に相当）を受け付け、当該入力した広視野画像を特徴抽出部１１に出力する。
【００７２】
（ｉｉ）ステップ：Ｓ１３０２
特徴抽出部１１は、Ｓ１２０４でメモリ９０に保存したフィルター係数wj、オフセットbiをメモリ９０から読込み、上述の式（数１）を用いて、複数のフィルター（図６の４０１１〜４０１Ｎ）を用いて組織（図６の５０１１〜５０１Ｎ）の特徴量fi（図６の６０１〜６０Ｎ）を求める。
【００７３】
（ｉｉｉ）ステップ：Ｓ１３０３
一視野判定部１２は、Ｓ１２０４でメモリ９０に保存したフィルター係数w、オフセットbをメモリ９０から読込み、式（数２）により、計算結果yを算出する。
【００７４】
（ｉｖ）ステップ：Ｓ１３０４
一視野判定部１２は、算出した計算結果yと閾値Th1を比較し、広視野画像が正常組織か異常組織かを分類する(図６の６１０)。すなわち、計算結果y≧閾値Th1の場合、異常組織と分類して、処理はステップ：Ｓ１３０５に移行する。一方、計算結果y＜閾値Th1の場合、正常組織と分類して、処理はステップ：Ｓ１３０６に移行する。
【００７５】
（ｖ）ステップ：Ｓ１３０５
一視野判定部１２は、分類結果resに異常組織(例えば、１)を設定する。
【００７６】
（ｖｉ）ステップ：Ｓ１３０６
一視野判定部１２は、分類結果resに正常組織(例えば、０)を設定する。
【００７７】
（ｖｉｉ）ステップ：Ｓ１３０７
検出した組織の異常箇所に対応した狭視野画像（図３Ｂの狭視野画像３２０に相当）を取得し、当該狭視野画像を特徴抽出部１１に出力する。
【００７８】
（ｖｉｉｉ）ステップ：Ｓ１３０８
特徴抽出部１１は、Ｓ１２０４でメモリ９０に保存したフィルター係数wj、オフセットbiをメモリ９０から読込み、上述の式（数１）を用いて、複数のフィルター（図９の７０１１〜７０１Ｎ）を用いて細胞（図９の８０２１〜８０２Ｎ）の特徴量fi（図９の９２１１〜９２１Ｎ）を求める。
【００７９】
（ｉｘ）ステップ：Ｓ１３０９
一視野判定部１２は、Ｓ１２０４でメモリ９０に保存したフィルター係数w、オフセットbをメモリ９０から読込み、式（数２）により、計算結果y2を算出する。
【００８０】
（ｘ）ステップ：Ｓ１３１０
一視野判定部１２は、算出した計算結果y2と閾値Th2を比較し、狭視野画像が正常細胞か異常細胞かを分類する（図９の９３０）。すなわち、計算結果y2≧閾値Th2の場合、異常細胞と分類して、処理はステップ：Ｓ１３１１に移行する。一方、計算結果y2＜閾値Th2の場合、正常細胞と分類して、処理はステップ：Ｓ１３１２に移行する。
【００８１】
（ｘｉ）ステップ：Ｓ１３１１
一視野判定部１２は、分類結果res2に異常細胞(例えば、１)を設定する。
【００８２】
（ｘｉｉ）ステップ：Ｓ１３１２
一視野判定部１２は、分類結果res2に正常細胞(例えば、０)を設定する。
【００８３】
（ｘｉｉｉ）ステップ：Ｓ１３１３
複数視野判定部１３は、広視野での分類結果resと狭視野での分類結果res2を組合せて病変らしさを分類する。例えば、乳房については、分類結果resには、篩状型、面疱型、充実型、乳頭状型等の結果が設定される。また、分類結果res2には、正常、良性、悪性等の結果が設定される。従って、分類結果resとres2および計算結果yとy2を組合せることで、病変のタイプ(例えば、悪性で篩状型等)や病変らしさ(y＝0.89：値域(0〜1)、y2＝0.85：値域(0〜1))を求めることが可能となる。
【００８４】
（ｘｉｖ）ステップ：Ｓ１３１４
描画部１４は、異常組織や異常細胞と分類された場合は、図１０や図１１に示すように、異常組織が疑われる箇所１００１や異常細胞が疑われる箇所１１０１を示す検出枠１０１０，１１１０を対象画像１０００，１１００上に描画して表示する。描画部１４は、正常組織や正常細胞と分類された場合は、検出枠を対象画像１０００，１１００上に描画することはしない。
【００８５】
図２２に、広視野画像１０００と狭視野画像１１００を同じ画面２２００上に並べて表示した例を示す。図２２に示した例では、広視野画像１０００で異常組織が疑われる箇所１００１を囲む領域に検出枠１０１０が表示され、病変らしさの判定結果が判定結果表示領域１１２０に表示され、狭視野画像１１００で異常細胞が疑われる箇所１１０１を囲む領域に検出枠１１１０が表示されている例を示している。
【００８６】
このように、広視野画像１０００と狭視野画像１１００を同じ画面２２００上に並べて表示することにより、病変らしき箇所の詳細画像と病変らしき箇所の周辺の状態とを同一画面上で見比べることができ、画像を切替えて表示する場合と比べて、病変らしさの判定の効率をあげることができる。
【００８７】
（ｘｖ）ステップ：Ｓ１３１５
記録部１５は、描画部１４で入力した対象画像上に検出枠を描画するための座標情報とその対象画像をメモリ９０（記憶装置２０３に相当）に保存する。
【００８８】
第１の実施形態によれば、複数のフィルターで求めた組織や細胞の特徴量を用いて、組織や細胞の変形具合を学習し、重み、フィルター係数、オフセットを算出して、正常組織か異常組織かを分類する識別器および正常細胞か異常細胞かを分類する識別器を作成するため、病変検出に関して、誤検出や過検出を抑制して、画像から正常組織か異常組織か、および正常細胞か異常細胞かを分類することが可能となる。
【００８９】
また、各視野について、予め設定されている視野の異なる画像に対する識別器による分類結果を用いて、組織・細胞を分類するため、異常の組織や細胞(例：がん)の進行度に応じた異常の組織や細胞(例：がん)の病変らしさを分類することが可能となる。
【００９０】
また、一視野のみで病変らしさを判断するのではなく、視野の異なる領域について、病変か否かを分類することで、誤検出を抑制した分類を行うことが可能となる。
【００９１】
また、検出した広視野の異常組織に関して、重点的に狭視野の異常細胞の特徴を解析することで、組織の異常箇所を基点として細胞の病変らしさを分類することが可能となる。
【００９２】
本実施例によれば、画像診断支援装置１は、複数のフィルターを用いて組織や細胞の特徴量を求め、求めた特徴量を用いて組織や細胞の変形具合を機械学習する処理と、機械学習により求めた識別器を用いて、広視野画像から正常組織か異常組織かを分類する処理と、広視野画像の異常箇所を基点とした狭視野画像から正常細胞か異常細胞かを分類する処理と、予め設定されている複数の視野の分類結果を組合せて、異常の組織や細胞(例：がん)の進行度に応じた異常の組織や細胞(例：がん)の病変らしさを分類する処理と、を実行する。
【００９３】
より具体的には、式(数１)に示されるように、複数のフィルターを用いて組織や細胞の特徴量を求め、式(数２)に示されるように、正常の組織や細胞は正常の組織や細胞と判定するように、また、異常の組織や細胞は異常の組織や細胞と判定するように、組織や細胞の変形具合を機械学習して、識別器の重み、フィルター係数、オフセットを算出する。
【００９４】
そして、機械学習により求めた識別器の重み、フィルター係数、オフセットを用いることで、判定したい入力画像内の組織や細胞について、広視野画像から正常組織か異常組織かを分類し、狭視野画像から正常細胞か異常細胞かを分類することができるようになる。
【００９５】
さらに、予め設定されている複数の視野の分類結果を組合せて、異常の組織や細胞(例：がん)の進行度に応じた異常の組織や細胞(例：がん)の病変らしさを分類するので、異常の組織や細胞(例：がん)の進行度に応じた分類結果を表示することができるようになる。
【実施例２】
【００９６】
本発明の実施例２に係る画像診断支援装置１−１（図１参照）は、実施例１で図１を用いて説明した画像診断支援装置１の機能と同じ構成を多く含むが、一視野判定部１２−１の動作が実施例１の場合と異なる。従って、ここでは処理の異なる構成について図１４Ａ及び図１４Ｂ、また、図１３とは異なる全体の処理フローについて図１５を用いて説明をする。
【００９７】
本実施例における画像診断支援装置１−１は、図１４Ａに示すように、狭視野の画像１４１０の検出枠１４１１で囲んだ領域に有る細胞１４１２の異常有無および異常箇所を検出する。この検出した異常箇所については図１４Ｂに示すような広視野画像１４２０を求め、その広視野画像１４２０の検出枠１４２１で囲んだ領域に有る組織１４２２の異常有無および異常箇所を検出して、検出したそれぞれの異常有無および異常箇所から病変らしさを判定する。
【００９８】
本実施例に係る画像診断支援装置１−１では、一視野判定部１２−１にて、狭視野画像１４１０での異常箇所の代表画素を決定し、代表画素を中心として低解像度画像を作成、もしくは、その代表画素に対応した低倍率画像を探索して、広視野画像１４２０を取得する。
【００９９】
代表画素は、狭視野画像１４１０での検出枠１４１１で囲んだ領域内における異常箇所内の任意画素、もしくは病変らしさが最大の画素、もしくは病変らしさの分布中心となる画素等である。例えば、分布中心は、図２１に示す狭視野画像２１００の検出枠２１１０で囲んだ領域内における病変らしき箇所２１２１の分布の移動平均の計算結果が最大となる画素２１２０とすればよい。
【０１００】
＜各部の構成と動作＞
以下、図１と異なる各要素の構成と動作について詳細に説明する。
【０１０１】
（ｉｉ）一視野判定１１２−１
一視野判定１１２−１は、図９に示すように、特徴抽出１１１で求めた任意の細胞の形状に関する複数のフィルターＣ１：７０１１からＣＮ：７０１Ｎまでの各特徴量fiを用いて、式（数２）により、入力した組織・細胞画像内の細胞が正常か異常かを分類する。同様に、一視野判定１１２−１は、図６に示すように、特徴抽出１１１で求めた任意の組織５０１１〜５０１Ｎの形状に関する複数のフィルターＴ１：４０１１からＴＮ：４０１Ｎまでの各特徴量fiを用いて、式（数２）により、入力した組織・細胞画像内の組織が正常か異常かを分類する。
【０１０２】
＜画像診断支援装置のハードウェア構成＞
本実施例による画像診断支援装置１−１のハードウェア構成例は、一視野判定部１２−１以外は、実施例１において図２で説明した構成と同様である。本実施例における一視野判定部１２−１は、上記に説明した一視野判定１１２−１の機能を実行する。
【０１０３】
図１５は、本実施例による画像診断支援装置１−１の動作を説明するためのフローチャートである。以下では、各処理部（入力部１０、特徴抽出部１１等）を動作主体として記述するが、ＣＰＵ２０１を動作主体とし、ＣＰＵ２０１がプログラムとしての各処理部を実行するように読み替えても良い。
【０１０４】
（ｉ）ステップ：Ｓ１５０１
入力部１０は、判定したい狭視野画像（図１４Ａの画像１４１０に相当）を受け付け、当該入力画像を特徴抽出部１１に出力する。
【０１０５】
（ｉｉ）ステップ：Ｓ１５０２
特徴抽出部１１は、Ｓ１２０４でメモリ９０に保存したフィルター係数wj、オフセットbiをメモリ９０から読込み、上述の式（数１）を用いて、複数のフィルター(図９の７０１１〜７０１Ｎに相当)を用いて細胞(図９の８０２１〜８０２Ｎに相当)の特徴量fiを求める(図９の９２１１〜９２１Ｎに相当)。
【０１０６】
（ｉｉｉ）ステップ：Ｓ１５０３
一視野判定部１２−１は、Ｓ１２０４でメモリ９０に保存したフィルター係数w、オフセットbをメモリ９０から読込み、式（数２)により、計算結果yを算出する。
【０１０７】
（ｉｖ）ステップ：Ｓ１５０４
一視野判定部１２−１は、算出した計算結果yと閾値Th1を比較し、狭視野画像が正常細胞か異常細胞かを分類する。すなわち、計算結果y≧閾値Th1の場合、異常細胞と分類して、処理はステップ：Ｓ１５０５に移行する。一方、計算結果y＜閾値Th1の場合、正常細胞と分類して、処理はステップ：Ｓ１５０６に移行する。
【０１０８】
（ｖ）ステップ：Ｓ１５０５
一視野判定部１２−１は、分類結果resに異常細胞(例えば、１)を設定する。
【０１０９】
（ｖｉ）ステップ：Ｓ１５０６
一視野判定部１２−１は、分類結果resに正常細胞(例えば、０)を設定する。
【０１１０】
（ｖｉｉ）ステップ：Ｓ１５０７
検出した細胞の異常箇所に対応した広視野画像(図１４Ｂの画像１４２０に相当)を取得し、当該広視野画像を特徴抽出部１１に出力する。
【０１１１】
（ｖｉｉｉ）ステップ：Ｓ１５０８
特徴抽出部１１は、Ｓ１２０４でメモリ９０に保存したフィルター係数wj、オフセットbiをメモリ９０から読込み、上述の式(数１)を用いて、複数のフィルター(図６の４０１１〜４０１Ｎに相当)を用いて組織(図６の５０１１〜５０１Ｎに相当)の特徴量fiを求める(図６の６０１〜６０Ｎに相当)。
【０１１２】
（ｉｘ）ステップ：Ｓ１５０９
一視野判定部１２−１は、Ｓ１２０４でメモリ９０に保存したフィルター係数w、オフセットbをメモリ９０から読込み、式(数２)により、計算結果y2を算出する。
【０１１３】
（ｘ）ステップ１５１０
一視野判定部１２−１は、算出した計算結果y2と閾値Th2を比較し、広視野画像が正常組織か異常組織かを分類する。すなわち、計算結果y2≧閾値Th2の場合、異常組織と分類して、処理はステップ：Ｓ１５１１に移行する。一方、計算結果y2＜閾値Th2の場合、正常組織と分類して、処理はステップ：Ｓ１５１２に移行する。
【０１１４】
（ｘｉ）ステップ：Ｓ１５１１
一視野判定部１２−１は、分類結果res2に異常組織(例えば、１)を設定する。
【０１１５】
（ｘｉｉ）ステップ：Ｓ１５１２
一視野判定部１２−１は、分類結果res2に正常組織(例えば、０)を設定する。
【０１１６】
（ｘｉｉｉ）ステップ：Ｓ１５１３
複数視野判定部１３は、狭視野での分類結果resと広視野での分類結果res2を組合せて病変らしさを分類する。例えば、乳房については、分類結果resには、正常、良性、悪性等の結果が設定される。また、分類結果res2には、篩状型、面疱型、充実型、乳頭状型等の結果が設定される。従って、分類結果resとres2および計算結果yとy2を組合せることで、病変のタイプ(例えば、悪性で篩状型等)や病変らしさ(y＝0.85：値域(0〜1)、y2＝0.89：値域(0〜1))を求めることが可能となる。
【０１１７】
（ｘｉｖ）ステップ：Ｓ１５１４
描画部１４は、異常組織や異常細胞と分類された場合は、図１０や図１１に示すように、異常組織が疑われる箇所１００１や異常細胞が疑われる箇所１１０１を示す検出枠１０１０，１１１０を対象画像１０００又は１１００上に描画して表示する。描画部１４は、正常組織や正常細胞と分類された場合は、検出枠を対象画像１０００又は１１００上に描画することはしない。
【０１１８】
また、実施例１の場合と同様に、図２２に示したように、広視野画像１０００と狭視野画像１１００を同じ画面２２００上に並べて表示することもできる。
【０１１９】
（ｘｖ）ステップ：Ｓ１５１５
記録部１５は、描画部１４で入力した対象画像上に検出枠を描画するための座標情報とその対象画像をメモリ９０（記憶装置２０３に相当）に保存する。
【０１２０】
本実施例２によれば、複数のフィルターで求めた組織や細胞の特徴量を用いて、組織や細胞の変形具合を学習し、重み、フィルター係数、オフセットを算出して、正常組織か異常組織かを分類する識別器および正常細胞か異常細胞かを分類する識別器を作成するため、病変検出に関して、誤検出や過検出を抑制して、画像から正常組織か異常組織か、および正常細胞か異常細胞かを分類することが可能となる。
【０１２１】
また、各視野について、予め設定されている識別器による分類結果を用いて、組織・細胞を分類するため、異常の組織や細胞(例：がん)の進行度に応じた異常の組織や細胞(例：がん)の病変らしさを分類することが可能となる。
【０１２２】
また、一視野のみで病変らしさを判断するのではなく、視野の異なる領域について、病変か否かを分類することで、誤検出を抑制した分類を行うことが可能となる。
【０１２３】
また、検出した狭視野の異常細胞に関して、重点的に広視野の異常組織の特徴を解析することで、細胞の異常箇所を基点として組織の病変らしさを分類することが可能となる。
【０１２４】
本実施例によれば、画像診断支援装置１−１は、判定したい入力画像内の組織や細胞について、狭視野画像から正常細胞か異常細胞かを分類し、また、狭視野画像の異常箇所を基点とした広視野画像から正常組織か異常組織かを分類し、さらに、予め設定されている複数の視野の分類結果を組合せて、異常の組織や細胞(例：がん)の進行度に応じた異常の組織や細胞(例：がん)の病変らしさを分類するので、異常の組織や細胞(例：がん)の進行度に応じた分類結果を表示することができるようになる。
【実施例３】
【０１２５】
本発明の実施例３に係る画像診断支援装置１−２（図１参照）は、実施例１で図１を用いて説明した画像診断支援装置１の機能と同じ構成を多く含むが、一視野判定１１２−２の処理が実施例１及び実施例２の場合と異なる。従って、ここでは実施例１及び２と異なる処理について、すなわち、図１３、または、図１５で説明した実施例１又は２の処理フローとは異なる全体の処理フローについて、図１７を用いて説明をする。
【０１２６】
本実施例３に係る画像診断支援装置１−２においては、図１６に示すように、同一画像の狭視野画像から細胞の異常有無および異常箇所を検出し、同一画像の広視野画像から組織の異常有無および異常箇所を検出して、検出したそれぞれの異常有無および異常箇所から病変らしさを判定する。本実施例による画像診断支援装置１−２では、一視野判定１１２−２にて、同一画像から視野(領域の大きさ)が異なる２つの画像を取得する。
【０１２７】
＜各部の構成と動作＞
以下、図１と異なる各要素の構成と動作について詳細に説明する。
【０１２８】
（ｉｉ）一視野判定１１２−２
一視野判定１１２−２は、図１６に示す病理組織画像１６００のうち狭視野画像１６１０に関して、図９に示すように、特徴抽出１１１で求めた任意の細胞１６１１の形状に関する複数のフィルターＣ１：７０１１からＣＮ：７０１Ｎまでの各特徴量fiを用いて、式(数２)により、入力した組織・細胞画像内の細胞が正常か異常かを分類する。
【０１２９】
同様に、図１６に示す病理組織画像１６００のうち広視野画像１６２０に関して、一視野判定１１２−２は、図６に示すように、特徴抽出１１１で求めた任意の組織の形状に関する複数のフィルターＴ１：４０１１からＴＮ：４０１Ｎまでの各特徴量fiを用いて、式(数２)により、入力した組織・細胞画像内の組織が正常か異常かを分類する。
【０１３０】
＜画像診断支援装置のハードウェア構成＞
本発明の実施形態による画像診断支援装置１−２のハードウェア構成例は、図２と同様である。
【０１３１】
図１７は、本発明の実施形態による画像診断支援装置１−２の動作を説明するためのフローチャートである。以下では、各処理部（入力部１０、特徴抽出部１１等）を動作主体として記述するが、ＣＰＵ２０１を動作主体とし、ＣＰＵ２０１がプログラムとしての各処理部を実行するように読み替えても良い。
【０１３２】
（ｉ）ステップ：Ｓ１７０１
入力部１０は、判定したい狭視野画像および広視野画像を受け付け、当該入力画像を特徴抽出部１１に出力する。
【０１３３】
（ｉｉ）ステップ：Ｓ１７０２
特徴抽出部１１は、メモリ９０からフィルター係数wj、オフセットbiを読込み、上述の式（数１）を用いて、複数のフィルターを用いて細胞と組織の特徴量fiを求める。
【０１３４】
（ｉｉｉ）ステップ：Ｓ１７０３
一視野判定部１２−２は、メモリ９０からフィルター係数w、オフセットbを読込み、式２により、計算結果yを算出し、狭視野画像が正常細胞か異常細胞か、もしくは広視野画像が正常組織か異常組織かを分類する。
【０１３５】
（ｉｖ）ステップ：Ｓ１７０４
一視野判定部１２−２は、算出した計算結果yと閾値Th3を比較する。すなわち、計算結果y≧閾値Th3の場合、処理はステップ：Ｓ１７０５に移行する。一方、計算結果y＜閾値Th3の場合、処理はステップ：Ｓ１７０６に移行する。
【０１３６】
（ｖ）ステップ：Ｓ１７０５
一視野判定部１２−２は、分類結果resに異常細胞(例えば、１)もしくは異常組織(例えば、１)を設定する。
【０１３７】
（ｖｉ）ステップ：Ｓ１７０６
一視野判定部１２−２は、分類結果resに正常細胞(例えば、０)もしくは正常組織(例えば、０)を設定する。
【０１３８】
（ｖｉｉ）ステップ：Ｓ１７０７
複数視野判定部１３は、予め設定されている全ての視野について一視野判定部１２−２における一視野判定１１２−２を行うため、上記ステップ：Ｓ１７０２からＳ１７０６を繰り返す。ステップ：Ｓ１７０２からＳ１７０６のステップを繰り返すことにより、予め設定されている全ての視野について、正常細胞か異常細胞か、および正常組織か異常組織かを判定することが可能となる。
【０１３９】
複数視野判定部１３は、狭視野での分類結果resと広視野での分類結果resを組合せて病変らしさを分類する。例えば、乳房については、広視野での分類結果resには、篩状型、面疱型、充実型、乳頭状型等の結果が設定される。また、狭視野での分類結果resには、正常、良性、悪性等の結果が設定される。
【０１４０】
従って、広視野での分類結果resおよび計算結果yと狭視野での分類結果resおよび計算結果yを組合せることで、病変のタイプ(例えば、悪性で篩状型等)や病変らしさ(広視野での計算結果y＝0.89：値域(0〜1)、狭視野での計算結果y＝0.85：値域(0〜1))を求めることが可能となる。
【０１４１】
（ｖｉｉｉ）ステップ：Ｓ１７０８
描画部１４は、異常組織や異常細胞と分類された場合は、図１０や図１１に示すように、異常組織や異常細胞を示す検出枠を画像上に描画して表示する。描画部１４は、正常組織や正常細胞と分類された場合は、検出枠を画像上に描画することはしない。
【０１４２】
また、実施例１及び２の場合と同様に、図２２に示したように、広視野画像１０００と狭視野画像１１００を同じ画面２２００上に並べて表示することもできる。
【０１４３】
（ｉｘ）ステップ：Ｓ１７０９
記録部１５は、描画部１４で入力した対象画像上に検出枠を描画するための座標情報とその対象画像をメモリ９０（記憶装置２０３に相当）に保存する。
【０１４４】
第３の実施例によれば、複数のフィルターで求めた組織や細胞の特徴量を用いて、組織や細胞の変形具合を学習し、重み、フィルター係数、オフセットを算出して、正常組織か異常組織かを分類する識別器および正常細胞か異常細胞かを分類する識別器を作成するため、病変検出に関して、誤検出や過検出を抑制して、画像から正常組織か異常組織か、および正常細胞か異常細胞かを分類することが可能となる。
【０１４５】
また、各視野について、予め設定されている識別器による分類結果を用いて、組織・細胞を分類するため、異常の組織や細胞(例：がん)の進行度に応じた異常の組織や細胞(例：がん)の病変らしさを分類することが可能となる。
【０１４６】
また、一視野のみで病変らしさを判断するのではなく、視野の異なる領域について、病変か否かを分類することで、誤検出を抑制した分類を行うことが可能となる。
【０１４７】
また、同一画像内の狭視野に関して異常細胞有無を検出し、さらに、同一画像内の広視野に関して異常組織有無を検出することで、複数の病変のタイプを検出できるため、検出漏れを抑制することが可能となる。
【０１４８】
本実施例によれば、画像診断支援装置１−２は、判定したい入力画像内の組織や細胞について、同一画像内の狭視野画像から正常細胞か異常細胞かを分類し、また、同一画像内の広視野画像から正常組織か異常組織かを分類し、さらに、予め設定されている複数の視野の分類結果を組合せて、異常の組織や細胞(例：がん)の進行度に応じた異常の組織や細胞(例：がん)の病変らしさを分類するので、異常の組織や細胞(例：がん)の進行度に応じた分類結果を表示することができるようになる。
【実施例４】
【０１４９】
図１８は、本発明の実施例４による遠隔診断支援システム１８００の構成を示す機能ブロック図である。本実施例に係る遠隔診断支援システム１８００は、画像診断支援装置１、１−１又は１−２（図１８においては、単に画像診断支援装置１と表示）を有するサーバー１８０３と、画像データを撮影する撮像部１８０１を有する画像取得装置１８０５とを備えている。
【０１５０】
画像取得装置１８０５は、サーバー１８０３に画像データを送信（伝送）し、サーバー１８０３は、受信した画像データ（入力画像）を実施例１乃至３で説明した画像診断支援装置１，１−１又は１−２（以後、単に画像診断支援装置１と記載する）で処理して判定された組織や細胞の画像と判定結果を格納部１８０２のメモリに格納するとともに、画像取得装置１８０５に送信する。画像取得装置１８０５は、サーバー１８０３から受信した、画像診断支援装置１で処理して判定された組織や細胞の画像と判定結果を表示部１８０４に表示するように構成される。
【０１５１】
サーバー１８０３は、対象画像に対して画像処理するための各種プログラムを実行するプロセッサを備えた画像診断支援装置１と、画像処理の結果を格納するためのメモリを有する格納部１８０２とを備えている。
【０１５２】
そして、プロセッサを備えた画像診断支援装置１は、組織や細胞を撮像した画像を入力する処理と、 複数の対象画像から広視野および狭視野の特徴量を抽出する処理と、 複数の特徴量を用いて、複数の視野の異なる対象画像毎に病変の有無および病変の確からしさを分類する処理と、複数の分類結果を用いて、病変の有無および病変の確からしさを判定する処理と、を実行する。
【０１５３】
一方、画像取得装置１８０５は、サーバー１８０３に画像データを送信し、サーバー１８０３は、受信した画像データを画像診断支援装置１で処理して判定された組織や細胞の画像と判定結果を格納部１８０２のメモリに格納するとともに、画像取得装置１８０５に送信する。画像と判定結果を受信した画像取得装置１８０５は、受信した判定された組織や細胞の画像と判定結果を表示部１８０４に表示する。
【０１５４】
画像取得装置１８０５は、例えばバーチャルスライド装置やカメラを装備したパソコンのような装置であり、画像データを撮影する撮像部１８０１と、サーバー等１８０３から伝送されてきた判定結果を表示するための表示部１８０４と、を有している。なお、画像取得装置１８０５は、図示されてはいないが、画像データをサーバー等１８０３に送信したり、サーバー等１８０３から送信されてきたデータを受信したりする通信デバイスを有している。
【０１５５】
サーバー等１８０３は、画像取得装置１８０５から伝送されてきた画像データに対して、画像診断支援装置１と、画像診断支援装置１から出力された判定結果を格納する格納部１８０２と、を有している。なお、サーバー等１８０３は、図示されてはいないが、画像取得装置１８０５から送信されてきた画像データを受信したり、画像取得装置１８０５に判定結果データを送信したりする通信デバイスを有している。
【０１５６】
画像診断支援装置１は、撮像部１８０１で撮影した画像データ内の組織や細胞について、異常組織や異常細胞(例：がん)の有無を分類する。また、予め設定されている複数の視野の識別器による分類結果を用いて、異常組織や異常細胞(例：がん)の進行度に応じた異常組織や異常細胞(例：がん)の病変らしさの分類を行う。表示部１８０４は、サーバー等１８０３から伝送された分類結果を、画像取得装置１８０５の表示画面に表示する。
【０１５７】
画像取得装置１８０５として、撮影部を有する再生医療装置やｉＰＳ細胞の培養装置、もしくはＭＲＩや超音波画像撮像装置等を用いてもよい。
【０１５８】
本実施例によれば、地点の異なる施設等から伝送された画像内の組織や細胞について、正常組織か異常組織か、および正常細胞か異常細胞かを分類し、分類結果を地点の異なる施設等に伝送して、その施設等にある画像取得装置の表示部で分類結果を表示することで、遠隔診断支援システムを提供することが可能となる。
【実施例５】
【０１５９】
図１９は、本発明の実施例５によるネット受託サービス提供システム１９００の構成を示す機能ブロック図である。ネット受託サービス提供システム１９００は、サーバー等１９０３と、画像取得・処理装置１９０５と、を有している。
【０１６０】
本実施例に係るネット受託サービス提供システム１９００は、画像データを撮影する撮像部１９０１を有する画像取得・処理装置１９０５と、実施例１乃至３で説明した画像診断支援装置１、１−１又は１−２（図１９においては、単に画像診断支援装置１と表示）を有するサーバー１９０３とを有する。画像取得・処理装置１９０５は、サーバー１９０３に画像データを送信（伝送）し、サーバー１９０３は、受信した画像データを画像診断支援装置１、１−１又は１−２（以後、単に画像診断支援装置１と記載する）で処理して判定された組織や細胞の画像と識別器をメモリに格納するとともに、識別器を画像取得・処理装置１９０５に送信する。画像取得・処理装置１９０５は、サーバー１９０３から受信した識別器を格納し、画像取得・処理装置１９０５内の画像診断支援装置１は、識別器を用いて他の組織や細胞の画像を判定するとともに、判定結果を表示装置に表示するように構成した。
【０１６１】
画像取得・処理装置１９０５は、例えばバーチャルスライド装置やカメラを装備したパソコンのような装置であり、画像データを撮影する撮像部１９０１と、サーバー等１９０３から伝送された識別器を格納する格納部１９０４と、サーバー等１９０３から伝送された識別器を読込んで、画像取得・処理装置１９０５の撮像部１９０１にて新たに撮影した画像内の組織や細胞について、正常組織か異常組織か、および正常細胞か異常細胞かを分類する画像診断支援装置１とを有している。なお、画像取得・処理装置１９０５は、図示されてはいないが、画像データをサーバー等１９０３に送信したり、サーバー等１９０３から送信されてきたデータを受信したりする通信デバイスを有している。
【０１６２】
サーバー等１９０３は、画像取得・処理装置１９０５から伝送されてきた画像データに対して、本発明の第１や第２や第３の実施形態による画像処理を行う画像診断支援装置１と、画像診断支援装置１から出力された識別器を格納する格納部１９０２と、を有している。なお、サーバー等１９０３は、図示されてはいないが、画像取得・処理装置１９０５から送信されてきた画像データを受信したり、画像取得・処理装置１９０５に識別器を送信したりする通信デバイスを有している。
【０１６３】
画像診断支援装置１は、撮像部１９０１で撮影した画像データ内の組織や細胞について、正常の組織や細胞は正常の組織や細胞と判定するように、また、異常の組織や細胞は異常の組織や細胞と判定するように機械学習を行い、地点の異なる施設等の画像に適した識別器を作成する。
【０１６４】
格納部１９０４は、サーバー等１９０３から伝送された識別器等を格納する。
【０１６５】
画像取得・処理装置１９０５内の画像診断支援装置１は、格納部１９０４から識別器等を読込み、その識別器を用いて、画像取得・処理装置１９０５の撮像部１９０１にて新たに撮影した画像内の組織や細胞について、正常組織か異常組織か、および正常細胞か異常細胞かを分類し、画像診断支援装置１の出力装置２０４（図２参照）の表示画面に分類結果を表示する。
【０１６６】
画像取得・処理装置１９０５として、撮影部を有する再生医療装置やｉＰＳ細胞の培養装置、もしくはＭＲＩや超音波画像撮像装置等を用いてもよい。
【０１６７】
第５の実施形態によれば、地点の異なる施設等から伝送された画像内の組織や細胞について、正常の組織や細胞は正常の組織や細胞と分類するように、また、異常の組織や細胞は異常の組織や細胞と分類するように機械学習を行って識別器等を作成し、識別器等を地点の異なる施設等に伝送して、その施設等にある画像取得装置にて識別器を読込み、新たに撮影した画像内の組織や細胞について、正常組織か異常組織か、および正常細胞か異常細胞かを分類することで、ネット受託サービス提供システムを提供することが可能となる。
【０１６８】
以上説明した実施例１乃至５については、次のような変形が可能である。  
特徴抽出部１１や学習部１６では、図４や図７に示すようなフィルターを用いて複数特徴量を求めたが、ＨＯＧ等の他の特徴量を用いてもよく、同様の効果を有する。
【０１６９】
一視野判定部１２では、ロジスティック回帰を用いて組織や細胞の変形具合を機械学習したが、線形回帰やポアソン回帰等を用いてもよく、同様の効果を有する。
【０１７０】
本発明は、実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をシステム或は装置に提供し、そのシステム或は装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。
【０１７１】
また、プログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータ上のメモリに書きこまれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータのＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。
【０１７２】
さらに、実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することにより、それをシステム又は装置のハードディスクやメモリ等の記憶手段又はＣＤ−ＲＷ、ＣＤ−Ｒ等の記憶媒体に格納し、使用時にそのシステム又は装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしても良い。
【０１７３】
また、ここで述べたプロセス及び技術は本質的に如何なる特定の装置に関連することはなく、コンポーネントの如何なる相応しい組み合わせによってでも実装できる。更に、汎用目的の多様なタイプのデバイスがここで記述した方法に従って使用可能である。ここで述べた方法のステップを実行するのに、専用の装置を構築するのが有益である場合もある。
【０１７４】
また、実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。本発明は、具体例に関連して記述したが、これらは、すべての観点に於いて限定の為ではなく説明の為である。本分野にスキルのある者には、本発明を実施するのに相応しいハードウェア、ソフトウェア、及びファームウエアの多数の組み合わせがあることが解るであろう。例えば、記述したソフトウェアは、アセンブラ、Ｃ／Ｃ＋＋、ｐｅｒｌ、Ｓｈｅｌｌ、ＰＨＰ、Ｊａｖａ（登録商標）等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装できる。
【０１７５】
さらに、上述の実施形態において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていても良い。
【０１７６】
加えて、本技術分野の通常の知識を有する者には、本発明のその他の実装がここに開示された本発明の明細書及び実施形態の考察から明らかになる。記述された実施形態の多様な態様及び／又はコンポーネントは、単独又は如何なる組み合わせでも使用することが出来る。
【符号の説明】
【０１７７】
１，１−１，１−２・・・画像診断支援装置    １０・・・入力部    １１・・・特徴抽出部    １２・・・一視野判定部    １３・・・複数視野判定部    １４・・・描画部    １５・・・記録部    １６・・・学習部    １８００・・・遠隔診断支援システム    １９００・・・ネット受託サービス提供システム
【図１】
2018072240.tif 000005
【図２】
2018072240.tif 000006
【図３Ａ】
2018072240.tif 000007
【図３Ｂ】
2018072240.tif 000008
【図４】
2018072240.tif 000009
【図５】
2018072240.tif 000010
【図６】
2018072240.tif 000011
【図７】
2018072240.tif 000012
【図８】
2018072240.tif 000013
【図９】
2018072240.tif 000014
【図１０】
2018072240.tif 000015
【図１１】
2018072240.tif 000016
【図１２】
2018072240.tif 000017
【図１３】
2018072240.tif 000018
【図１４Ａ】
2018072240.tif 000019
【図１４Ｂ】
2018072240.tif 000020
【図１５】
2018072240.tif 000021
【図１６】
2018072240.tif 000022
【図１７】
2018072240.tif 000023
【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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