(57)【要約】【課題】複数の読影者が読影を行う場合に、読影結果情報を用いた診断の支援を精度良く行うための技術を提供する。【解決手段】光を照射された被検体から発生する光音響波に由来する光音響画像に対して複数の読影者が読影を行った結果である複数の読影結果情報を取得する読影結果取得手段と、複数の読影者に関する情報である読影者情報を取得する読影者情報取得手段と、読影者情報に基づいて、複数の読影結果情報のそれぞれに対応する読影を行った読影者を特定する情報を取得し、読影者を特定する情報を用いて、複数の読影結果情報のそれぞれに重み付けを行う情報処理手段を有する情報処理装置を用いる。【選択図】図１
2019069025.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
光を照射された被検体から発生する光音響波に由来する光音響画像に対して複数の読影者が読影を行った結果である複数の読影結果情報を取得する読影結果取得手段と、
前記複数の読影者に関する情報である読影者情報を取得する読影者情報取得手段と、
前記読影者情報に基づいて、前記複数の読影結果情報のそれぞれに対応する読影を行った前記読影者を特定する情報を取得し、前記読影者を特定する情報を用いて、前記複数の読影結果情報のそれぞれに重み付けを行う情報処理手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記情報処理手段は、前記複数の読影結果情報に重み付けを行った重み付き読影結果情報を用いて、前記被検体の診断を支援する情報を生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記読影結果情報は、前記被検体の血管に関する情報であり、
前記情報処理手段は、前記被検体における腫瘍の良悪性に関する情報を生成する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記情報処理手段は、前記読影者の読影の正答率、前記読影者の読影の経験、前記読影者の読影した症例数、前記読影者の読影の再現性、前記読影者の読影の傾向、のうち少なくともいずれかに基づいて、前記重み付けを行う
ことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記読影者情報取得手段は、前記読影者が前記読影結果情報を入力する際に、前記読影者に応じて入力可能な項目を変更する
ことを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記読影者情報取得手段は、前記読影者を特定する情報に基づいて、前記読影者が医師ではない場合、前記被検体における血管分岐数の入力を制限する
ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記複数の読影結果情報に重み付けを行った重み付き読影結果情報に基づいて病理検査が行われた場合、前記病理検査の結果である病理検査結果情報を取得する病理検査結果取得手段をさらに有し、
前記情報処理手段は、前記病理検査結果情報と前記読影結果情報との比較に基づいて、前記読影者情報に含まれる、前記読影者の読影に対する評価に関する情報を更新する
ことを特徴とする請求項１ないし６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
光を照射された被検体から発生する光音響波に由来する光音響画像に対して複数の読影者が読影を行った結果である複数の読影結果情報を取得する読影結果取得ステップと、
前記複数の読影者に関する情報である読影者情報を取得する読影者情報取得ステップと、
前記複数の読影結果情報のそれぞれに対応する読影を行った前記読影者情報に基づいて、前記複数の読影結果情報のそれぞれに重み付けを行う情報処理ステップと、
を有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項９】
請求項８に記載の情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置および情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
被検体に光を照射して被検体の特性情報を取得する光イメージングの研究が勧められている。その中でも、光音響トモグラフィ（ＰＡＴ：Ｐｈｏｔｏａｃｏｕｓｔｉｃ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）と呼ばれる技術が注目されている。光音響トモグラフィは、光を被検体に照射したときに光音響効果によって被検体から発生する音響波（光音響波）を検出して、被検体内の特性情報を取得する技術である。光音響トモグラフィ装置は、被検体内で発生して伝搬した光音響波を検出し、得られた信号を解析することで、被検体内部の光学特性値、特に吸収係数分布を画像化する。
【０００３】
被検体内の関心領域から発生する光音響波の初期音圧は、被検体に応じて略一定の値となるグルナイゼン係数と、関心領域の光吸収体の吸収係数と、関心領域における光量から求められる。従って、音響波検出器を用いて検出した光音響波の強度を用いて既知の画像再構成手法により初期音圧分布を求めるとともに、照射光量などに基づき光量分布を求めることで、被検体内部の吸収係数分布を取得できる。そこで、血液中に多く含まれるヘモグロビンの吸収係数分布を取得することで、被検体内部の血管分布を画像化することが可能になる。また、オキシヘモグロビンとデオキシヘモグロビンそれぞれの吸収特性が異なる２波長の光を用いて光音響測定を行うことにより、被検体内部の酸素飽和度分布を画像化することも期待されている。ここで、例えば乳がんなどの腫瘍組織の周囲は、酸素や栄養の供給を受けるために、多くの新生血管が形成されると考えられている。そこで、光音響測定により取得された光音響画像に基づいて腫瘍に関する判断を行うことが検討されている。
【０００４】
特許文献１には、超音波装置により乳房内の腫瘍位置を特定した後に、光音響測定により得られた血管の形態、本数、密度、走行状態、ヘモグロビン量、酸素飽和度などに着目して腫瘍の良悪性を判断する方法が記載されている。
【０００５】
特許文献１に記載のように、超音波装置により位置が特定された腫瘍に関し、光音響画像中の血管情報から腫瘍の良悪性を推定する場合、光音響画像はまず、読影者により読影される。読影の結果、悪性の疑いがある場合は病理検査が実施され、腫瘍の良悪性が確定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１６／０３４３１３２号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
光音響トモグラフィで取得した血管像の読影において、特に断面像の場合などは血管の連続性を確認しにくい。また、光音響トモグラフィが比較的新しい技術であることから、読影技術が確立していない。これらの理由により、光音響トモグラフィ画像を読影した診断結果は、ばらつきやすい。そこで、診断精度を向上させるために、複数の読影者で同じ光音響画像を読影する方法がある。しかし、複数読影を行った結果にばらつきが生じた場合、どの読影結果に重きを置くかを合理的に判断することが難しい。
【０００８】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、複数の読影者が読影を行う場合に、読影結果情報を用いた診断の支援を精度良く行うための技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、以下の構成を採用する。すなわち、
光を照射された被検体から発生する光音響波に由来する光音響画像に対して複数の読影者が読影を行った結果である複数の読影結果情報を取得する読影結果取得手段と、
前記複数の読影者に関する情報である読影者情報を取得する読影者情報取得手段と、
前記読影者情報に基づいて、前記複数の読影結果情報のそれぞれに対応する読影を行った前記読影者を特定する情報を取得し、前記読影者を特定する情報を用いて、前記複数の読影結果情報のそれぞれに重み付けを行う情報処理手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置である。
【００１０】
本発明は、また、以下の構成を採用する。すなわち、
光を照射された被検体から発生する光音響波に由来する光音響画像に対して複数の読影者が読影を行った結果である複数の読影結果情報を取得する読影結果取得ステップと、
前記複数の読影者に関する情報である読影者情報を取得する読影者情報取得ステップと、
前記複数の読影結果情報のそれぞれに対応する読影を行った前記読影者情報に基づいて、前記複数の読影結果情報のそれぞれに重み付けを行う情報処理ステップと、
を有することを特徴とする情報処理方法である。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、複数の読影者が読影を行う場合に、読影結果情報を用いた診断の支援を精度良く行うための技術を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】第１の実施例の装置構成を説明するブロック図
【図２】第１の実施例のサーバ構成を説明するブロック図
【図３】第１の実施例の処理フロー図
【図４】表示画面の例を説明する図
【図５】表示画面の例を説明する別の図
【図６】第３の実施例の読影者による入力画面を示す図
【図７】第３の実施例の良悪性推定を説明する図
【図８】第３の実施例の良悪性推定を説明する別の図
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に図面を参照しつつ、本発明の好適な実施の形態について説明する。ただし、以下に記載されている構成部品の寸法、材質、形状およびそれらの相対配置などは、発明が適用される装置の構成や各種条件により適宜変更されるべきものである。よって、この発明の範囲を以下の記載に限定する趣旨のものではない。
【００１４】
本発明は、被検体から伝播する音響波を検出し、被検体内部の特性情報（被検体情報）を生成し、取得する技術に関する。よって本発明は、音響波装置またはその制御方法、被検体情報取得装置またはその制御方法として捉えられる。本発明はまた、被検体情報取得方法や信号処理方法として捉えられる。本発明はまた、被検体内部の画像情報や読影者の情報を処理する情報処理装置または情報処理方法として捉えられる。本発明はまた、これらの方法をＣＰＵやメモリ等のハードウェア資源を備える情報処理装置に実行させるプログラムや、そのプログラムを格納した、コンピュータにより読み取り可能な非一時的な記
憶媒体としても捉えられる。
【００１５】
本発明の被検体情報取得装置には、被検体に光（電磁波）を照射することにより被検体内で発生した音響波を受信して、被検体の特性情報を画像データとして取得する光音響効果を利用した光音響装置を含む。この場合、特性情報とは、受信された光音響波に由来する信号を用いて生成される、被検体内の複数位置のそれぞれに対応する特性値の情報である。
【００１６】
光音響装置により取得される特性情報とは、光照射によって生じた音響波の発生源分布、被検体内の初期音圧分布、あるいは初期音圧分布から導かれる光エネルギー吸収密度分布や吸収係数分布、組織を構成する物質の濃度分布を示す。物質の濃度分布とは、例えば、酸素飽和度分布、トータルヘモグロビン濃度分布、酸化・還元ヘモグロビン濃度分布などである。
【００１７】
また、複数位置の被検体情報である特性情報を、２次元または３次元の特性分布として取得してもよい。特性分布は被検体内の特性情報を示す画像データとして生成され得る。画像データは例えば、画像再構成による３次元ボリュームデータとして生成される。
【００１８】
本発明でいう音響波とは、典型的には超音波であり、音波、音響波と呼ばれる弾性波を含む。トランスデューサ等により音響波から変換された信号（例えば電気信号）を音響信号または受信信号とも呼ぶ。ただし、本明細書における超音波または音響波という記載は、それらの弾性波の波長を限定する意図ではない。光音響効果により発生した音響波は、光音響波または光超音波と呼ばれる。光音響波に由来する信号（例えば電気信号）を光音響信号とも呼ぶ。光音響信号から画像再構成等により生成された画像を、光音響画像と呼ぶ。
【００１９】
生体を画像診断する様々なモダリティの中で、光音響トモグラフィの歴史は比較的浅い。そのため、読影技術が固定化されておらず、読影の精度や診断の正確性は、個々の読影者の経験や技量に大きく依存する。そのため、複数の読影者による読影結果情報を突き合わせて診断を行うことが検討されている。また、読影結果情報のうち、病理検査が行われて確定結果である病理検査結果情報（病理診断結果情報とも呼ぶ）が得られたものについては、読影者の技量や傾向の解析や、読影結果の補正や、読影者の技量向上のためのトレーニングへの利用が期待できる。
【００２０】
＜第１の実施例＞
（基本的構成）
図１に実施例の情報処理装置１の概略構成を示す。サーバ１０１は、各モダリティにより得られた画像データや、読影結果情報、読影者情報などを処理する。病理検査が行われた場合は、病理検査結果情報も処理する。データベース１１１はサーバ１０１から受け取った各種のデータを保存し、要求に応じて出力する。
オーダ用端末１２１は、被検者（患者）を診察した診察者（医師など）が各モダリティでの検査をオーダするための端末である。本実施例での主なモダリティは光音響トモグラフィである。光音響装置１３１は、検査者（技師など）の操作に従って被検者の一部である被検体を光音響トモグラフィ測定し、光音響画像データ２３１をサーバ１０１に送信する。図には、他に超音波エコー測定を行う超音波装置を示した。超音波装置１３２は検査者の操作に従って被検体を超音波エコー測定し、超音波画像データ２３２をサーバ１０１に送信する。
【００２１】
読影者用端末１４１は、読影者（読影医や技師など）が被検体の光音響画像を読影するための端末である。読影者用端末１４１には、サーバ１０１を介してデータベース１１１
から読み出された画像データ２４１に基づく画像が表示される。読影者は、ディスプレイ等の表示手段に表示された画像から得られた所見を、キーボード等の入力手段を用いて入力する。この読影結果情報２４２は、読影者を特定し得る情報である読影者情報２４５とともにサーバ１０１に送信される。所見としては、腫瘍の有無や位置や規模、あるいは血管の本数や分岐などが挙げられる。また本実施例の構成の場合、まず超音波画像に基づき腫瘍を特定した後、光音響画像から血管を読影してもよい。
【００２２】
本発明では、読影者は複数人存在する。なお、システムが各読影者用に複数の読影者用端末を備えても構わないし、１つの読影端末を複数人で利用しても構わない。また、読影する場所についても、同一の場所でも構わないし、データを共有し、遠隔読影を実施しても構わない。
【００２３】
読影の結果、病理検査が必要だと判断された場合、病理検査担当者に病理検査が発注される。病理検査担当者は、病理検査結果情報２５１を病理検査担当者用端末１５１から入力し、サーバ１０１に送信する。病理検査担当者とは例えば、組織採取した医師、生検作業を担う技師、所見付けをした病理医である。
【００２４】
以上により、所望のモダリティで撮像された画像データが、読影者情報、読影結果情報、病理検査結果情報と共にデータベース１１１に保存される。
【００２５】
なお、以上の構成は一つの適用例を示したものである。モダリティとしてＣＴ、ＭＲＩ、Ｘ線装置その他を用いてもよい。また、診察者、読影者、病理検査担当者は異なる人物でもようし、同一人物でもよい。オーダ用、読影用、病理検査用の各端末も同一のものでもよい。逆に、オーダ用、読影用、病理検査用の各端末のロケーションが分散していてもよい。また、必ずしも全ての情報処理をサーバ１０１が集中して行う必要は無いし、全てのデータをデータベース１１１に集約する必要も無い。サーバやデータベースが、機能毎またはロケーション毎に分散していても構わない。
【００２６】
（具体的構成）
サーバ１０１は、典型的にはＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）形式の画像データを管理し送受信できるＤＩＣＯＭサーバである。サーバ１０１
は、光音響画像データ２３１や超音波画像データ２３２を受信してデータベース１１１に保存する機能や、各画像データと、読影者情報２４５、読影結果情報２４２、病理検査結果情報２５１とを紐付けまたは統合する機能などを備えている。また後述するように、複数の読影者それぞれに重み係数を決定して重み付けを行ったり、決定された重み係数と読影結果情報に基づいて診断の支援となる情報を出力したりできる。
【００２７】
データベース１１１に保存されるデータとしては、患者の特性に関する患者情報、検査に関する検査情報、画像データに関する画像情報、読影者に関する読影者情報、読影結果情報、病理検査結果情報が考えられる。なお、データベース１１１に保存されるデータはＤＩＣＯＭ形式に限定されず、その他のデータ規格や、装置独自の形式でも良い。ＤＩＣＯＭ形式を用いる場合、本実施例のＤＩＣＯＭヘッダには、読影結果情報、病理検査の有無、腫瘍の良悪性に関する確定診断結果を含む病理検査結果情報、良悪性推定結果の正誤などの読影者の技量に関する情報、などが保存される。患者の電子カルテには、読影結果情報、病理検査が実施されたかどうかの情報、病理検査結果情報などが保存される。
【００２８】
読影者情報には、読影者を特定するための情報と、読影者の読影に対する評価に関する情報とが含まれる。典型的には、前者は、氏名や読影者ＩＤ等であり、後者は、過去の読影の傾向、技量の評価値、技量に関する他者からの評価結果などである。
【００２９】
読影結果情報は例えば、腫瘍の有無、腫瘍の位置やサイズ、腫瘍が良性か悪性かについての見解、カテゴリー分類、病理検査を実施する必要性の有無、などである。より細かい情報、例えば、画像中のある領域に存在する血管の本数や密度、その領域の酸素飽和度についても、読影結果情報に含まれ得る。
【００３０】
患者情報は例えば、氏名や患者ＩＤ等の患者を特定する情報、年齢、性別、病歴などである。
検査情報は例えば、モダリティ、日付、装置情報、装置稼働パラメータなどである。
画像情報は例えば、画像サイズやビット数などである。
病理検査結果情報は例えば、病理検査担当者の氏名やＩＤ等の病理検査担当者を特定する情報、腫瘍が良性か悪性かについての情報などである。
【００３１】
サーバ１０１としては、ＣＰＵやメモリ、通信手段、入出力手段などを備える情報処理装置（例えばワークステーションやＰＣ）が好適である。ＤＩＣＯＭ形式のデータを処理するプログラムをインストールすることで、かかる情報処理装置をサーバ１０１として機能させることができる。データベース１１１としては、ＨＤＤやＳＳＤなどの記憶装置が好適である。
【００３２】
オーダ用端末１２１は、典型的にはオーダリングシステムを構成する情報処理端末である。サーバ１０１と同様の情報処理装置を用いてもよく、診察者への情報提示機能と診察者からの入力受付機能のみを持つシンクライアント端末を用いてもよい。
【００３３】
光音響装置１３１は、光を発生させる光源、光を被検体まで導く光学系、被検体から発生した光音響波を受信して光音響信号に変換する探触子、光音響信号を処理して再構成し、光音響画像データ２３１を生成する信号処理部などを有する。
【００３４】
光源としてはレーザ、発光ダイオード、フラッシュランプ等を利用できる。また、波長可変光源を用いることで、被検体内部の酸素飽和度や物質濃度を取得できる。光学系には、光ファイバ、ミラー、プリズム、レンズ等の光学部材を利用できる。
【００３５】
探触子は、音響波を電気信号に変換するための、圧電素子、静電容量式素子、ファブリペロー素子などの素子を備える。探触子に複数の素子をリニア状またはアレイ状に配置することで、測定速度や画像精度が向上する。探触子はハンドヘルド型であってもよい。また、探触子と被検体の相対位置を機械的に変化させる走査機構を設けてもよい。
【００３６】
信号処理部は、電気信号をデジタル変換するＡＤコンバータ、電気信号を増幅するアンプ、既知の画像再構成手法を実行する情報処理回路を含む。なお、光音響装置１３１ではなく、サーバ１０１が画像再構成処理を行っても構わない。その場合、サーバ１０１は光音響装置１３１からデジタル光音響信号を受信する。
【００３７】
超音波装置１３２は、探触子と信号処理部などを有する。探触子は、超音波を被検体に送信し、被検体から反射した超音波エコーを受信して超音波信号に変換する。信号処理部は、超音波信号を処理して再構成し、被検体内部の組織の音響インピーダンスの違いを反映した超音波画像データ２３２を生成する。探触子には、光音響装置と同様の素子を利用できる。超音波の送信と受信に同じ探触子を用いてもよく、送信用と受信用の探触子を別々に設けてもよい。信号処理部についても光音響装置と同様の構成を利用できる。また、同一の装置が光音響トモグラフィと超音波エコー測定を行ってもよい。
【００３８】
読影者用端末１４１は、読影者が用いる情報処理端末である。サーバ１０１と同様の情報処理装置にＤＩＣＯＭビューアプログラムをインストールした端末を用いてもよいし、
読影者への情報提示機能と読影者からの入力受付機能のみを持つシンクライアント端末を用いてもよい。本実施例では、読影者が手動で端末を介して読影者情報および読影結果情報を入力する。
【００３９】
病理検査担当者用端末１５１は、病理検査担当者が病理検査結果を入力するために用いる情報処理端末である。病理検査担当者用端末１５１としても、サーバ１０１と同様の情報処理装置またはシンクライアント端末を利用できる。また、病理検査結果情報を手動で入力するのではなく、注射等により被検者から得られた検体を解析した病理検査装置が、サーバ１０１に直接病理検査結果を送信してもよい。
【００４０】
（サーバおよびデータベース）
図２に、サーバ１０１とデータベース１１１の機能ブロックの一例を示す。本図は、サーバとデータベースの諸機能をブロックとして表した模式図である。したがって、各ブロックは必ずしも回路等の物理的な構成を備えていなくてもよく、プログラムモジュールや仮想的なテーブルとして実装されてもよい。なお、上述の構成要素の一部（例えば、光音響装置や超音波装置における信号処理部や、各端末としてシンクライアントを用いる場合におけるサーバ機能部分）を、サーバ１０１に含めてもよい。サーバ、データベースおよび各端末等を含めて本実施例の情報処理装置と考えてもよいし、サーバ部分が情報処理装置であると考えてもよい。
【００４１】
サーバ１０１において、測定結果取得部１０３は、光音響画像データ２３１と超音波画像データ２３２を測定装置から受信する。読影結果取得部１０４は、読影結果情報２４２を読影者用端末１４１から受信する。病理検査結果取得部１０５は、病理検査結果情報２５１を病理検査担当者用端末１５１から受信する。画像データ処理部１０６は、必要に応じて画像データに各種のデータ加工処理（例えば、所定形式への変換や読影に適した画像への補正処理など）を行う。判断結果取得部１０７は、診断支援等に関する判断処理の結果を取得する。なお、判断結果取得部１０７自身が判断部として機能して、判断を行うこともできる。読影者情報取得部１０８は、読影結果情報と関連付けられた読影者情報を取得する。重み付け処理部１０９は、診断支援において各読影者の読影結果情報に与える重み係数を決定し、読影結果情報に対する重み付け処理を行う。
【００４２】
データベース１１１において、測定結果ＤＢ１１１３は光音響画像データと超音波画像データを保存する。読影結果ＤＢ１１１４は読影結果情報を保存する。病理検査結果ＤＢ１１５は病理検査結果情報を保存する。画像データＤＢ１１１６は、画像データ１０６によって処理された画像データを保存する。判断結果ＤＢは判断処理の結果を保存する。読影者情報ＤＢ１１１８は読影者情報を保存する。重み付け情報ＤＢ１１１９は、読影者ごとの重み係数を保存する。
【００４３】
（基本処理フロー）
図３は、基本的な処理の流れを示すフローチャートである。
ステップＳ１０１において、被検者の画像診断が必要だと判断した診察者は、オーダリングシステムのオーダ端末１２１を用いて各モダリティでの検査をオーダする。オーダを受領した技師により、光音響装置１３１を用いた光音響測定が行われて光音響画像データ２３１が生成される。また、超音波装置１３２を用いた超音波エコー測定が行われて超音波画像データ２３２が生成される。
【００４４】
ステップＳ１０２〜Ｓ１０３において、サーバ１０１の測定結果取得部１０３は、光音響画像データ２３１と超音波画像データ２３２を取得する。取得した画像データはデータベース１１１に保存される。この際に、画像データ処理部１０６によるデータ加工を行ってもよい。
【００４５】
続いて、読影者用端末１４１に画像データ２４１に基づく画像が表示され、複数の読影者に読影が要求される。画像データ２４１として光音響画像データ２３１や超音波画像データ２３２をそのまま用いてもよいし、補正処理等を行ってから利用してもよい。読影者は、読影して所見を入力する。
【００４６】
本実施例では、まず読影者は超音波画像を参照して、乳房等の被検体内部において、腫瘍の可能性がある領域の有無と、その領域の位置やサイズを特定する。続いて、光音響画像を参照して、特定した領域とその周辺領域の血管を読影し、血管情報を作成して読影結果情報に含める。血管情報は、腫瘍周辺の血管本数、腫瘍内部の血管密度、酸素飽和度等であり、読影結果情報の一部としてデータベース１０６に格納される。一般的に、悪性腫瘍の周囲には多くの血管がある。また腫瘍内部の血液は低酸素となる。よって、腫瘍周囲の血管本数、血管密度や、腫瘍内部の酸素飽和度を用いて、腫瘍の良悪性を推定できる。その他、診断に有益な情報であれば、読影結果情報に含めてよい。また、画像から推定されたＢＩ−ＲＡＤＳ（Breast Imaging Reporting and Data System）カテゴリーも、読影結果情報に含めてよい。
【００４７】
本フローにおいては、読影者は血管本数を読影結果情報として入力する。なお、上記のように読影者自身が腫瘍の有無や良悪性を推定し、読影結果情報に含めてもよい。また、読影者は血管本数、血管密度あるいは酸素飽和度の推定のみを行い、それらのデータに基づいて、サーバ１０１にインストールされた読影支援用ソフトウェアが腫瘍の良悪性を推定しても良い。読影支援用ソフトウェアは、サーバを読影支援部として機能させると考えることができる。
【００４８】
各読影者は、ＩＤや氏名などの識別情報とともに所見を入力する。そしてステップＳ１０４において、サーバ１０１の読影結果取得部１０４が、複数の読影者による複数の読影結果情報２４２を取得する。また、読影者情報取得部１０８が、各読影結果情報に関連付けられた読影者情報２４５を取得する。
【００４９】
ステップＳ１０５において、重み付け処理部１０９が各読影者の重みを決定する。ここでは、読影者の識別情報をキーとして重み付け情報ＤＢ１１１９から重みを取得する。重み付け情報ＤＢには、予め各読影者の重み係数が格納されている。典型的には、重みは読影者の過去の経験（例えば、正答率、読影再現性、経験年数、読影症例数、傾向など）に基づいて決定されている。
【００５０】
読影者の重みとして正答率を用いる場合、過去の読影数のうち、読影者による読影結果と病理検査により得られた確定診断結果が合致した数の割合を利用できる。過去の読影数として、例えば直近の５０症例の読影を元に計算してもよいし、過去全ての読影を元に計算してもよい。また、最近の読影例ほど正答率への寄与が大きくなるように加重平均を行ってもよい。また、正答率に限らず、読影者の読影能力を反映できる情報であれば重みとして利用できる。
【００５１】
そして、判断結果取得部１０７が、複数の読影結果情報と、各読影者の重みを用いて、腫瘍の良悪性に関する判断支援情報を生成する。すなわち判断結果取得部は、各読影結果情報に含まれる血管本数に各読影者の重みに基づく重み付けを行うことで、重み付き読影結果情報を生成する。そして、重み付き読影結果情報（血管情報）が所定の閾値を超えるかどうかに基づいて腫瘍の良悪性を自動的に推定して医師に提示する。閾値については、医師あるいは読影者が設定してもよいし、データベースに保存されている過去の結果を参照して決定しても構わない。なお、サーバの側で良悪性推定を行うのではなく、読影結果情報と読影者の重みを提示して最終判断を仰いでも構わない。最終判断を行う者としては
オーダを行った医師が好ましいが、読影者の中から選定しても構わないし、読影者以外の人でもよい。
【００５２】
サーバ１０１は、表示手段（例えばディスプレイ）を用いて、良悪性判定の結果を医師に提示する。医師は、良悪性判定結果のほかに、読影結果情報自身や、読影者情報、各読影者の重み係数に基づいて、病理検査が必要かどうかを判断し、入力手段（例えばキーボード）を用いてサーバ１０１に判断結果を入力する。そして、ステップＳ１０６において、サーバ１０１の判断結果取得部１０７は、入力された判断結果を取得し、後続の処理を決定する。
【００５３】
病理検査が必要な場合（Ｓ１０６＝Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１０７に進み、病理検査担当者にオーダが出力される。なお、医師による病理検査要否判断において、読影支援用ソフトウェアが病理検査の必要性判断を支援する場合、判断結果取得部１０７は読影支援用ソフトウェアから読影結果を受信する。また、読影結果情報２４２に基づいて、サーバ１０１が病理検査の必要性を判断し、病理検査者にオーダを行うことも考えられる。一方、病理検査が必要ではない場合（Ｓ１０６＝Ｎｏ）、経過観察となる（ステップＳ１１０）。
【００５４】
オーダを受けた病理検査担当者は、病理検査を行って確定結果を取得し、その結果を病理検査担当者用端末から入力する。ステップＳ１０７において、サーバ１０１の病理検査結果取得部１０５が、病理検査結果情報２５１を取得する。病理検査結果情報には、確定診断として得られた腫瘍の良悪性情報が含まれる。病理検査結果情報は病理検査結果ＤＢに格納される。
【００５５】
ステップＳ１０８において、サーバ１０１は、取得した病理検査結果情報２５１と、読影結果情報２４２を比較し、読影の正誤を判定する。正誤判定の結果は、読影結果情報や読影者情報と関連付けて保存される。なお、データの関連付けの方法は任意である。各データを別々のテーブルに格納してキーにより関連付けてもよいし、データテーブルを統合してもよい。読影により悪性腫瘍だと推定された場合、データベースには、画像データ、読影結果情報、読影者情報、病理検査結果情報、良悪性推定結果の正誤、が紐付けられて格納されることになる。
【００５６】
ステップＳ１０９において、重み付け処理部１０９は、正誤の判定結果に基づいて、正しく読影をした読影者の重みが増加し、読影を誤った読影者の重みが減少するように、重み付け情報ＤＢ１１１９を更新する。このとき、読影者情報ＤＢ１１１８に重みの更新に関する情報を記録してもよい。
【００５７】
上記フローにより、各読影者の重み情報に基づいて重み付き読影結果情報が生成され、医師による判断が支援される。このように重みを用いることで、複数の読影者により読影結果がばらついた際、それぞれの読影者の読影能力を考慮し、読影情報に重み付けを実施することが可能となる。その結果、合理的に腫瘍の良悪性判別が実施できる。そのため、読影結果情報を用いた診断支援の精度が向上する。それに加えて、読影の正誤判定に基づいて各読影者の重みを更新すれば、次回以降の判断処理の精度がさらに向上する。
【００５８】
＜第２の実施例＞
本実施例では、複数の読影結果情報に含まれる血管本数にばらつきがある場合に、各読影者の過去の正答率から重みを決定し、腫瘍の良悪性推定を行う方法を述べる。上述したように、腫瘍組織の周囲には新生血管が形成されやすいと考えられているため、ある領域における血管本数は、良悪性を推定するための読影情報として利用されている。
【００５９】
本実施例では、図３のステップＳ１０４において、３人の読影者が１台のパソコンを用い、それぞれが独立に腫瘍周囲の血管本数をカウントし、読影者の識別情報と血管本数を入力する。なお識別情報は、氏名など読影者を識別可能な情報であればよい。読影結果取得部は、血管本数を取得する。また、読影者情報取得部は、読影者ＩＤをキーとして過去の正答率を取得する。表１は、３人の読影者による読影結果情報に含まれる血管本数と、各読影者の過去の正答率を示すテーブルである。ここでの正答率は読影者の過去の良悪判定と病理検査結果の対比から得られる値である。
【表１】
2019069025.tif 000003
【００６０】
重み付け処理部は、各読影者による血管本数と、過去の正答率から決定される重みに基づいて、重み付けされた血管本数を算出する。本実施例の場合、重み付き平均血管本数は、約１３本となる。本実施例では重み付き平均の算出に式（１）を用いている。
【数１】
2019069025.tif 000004
なお、ｉは読影者ＩＤ（１〜３）、ｘは血管本数である。ｗは重みであり、本実施例では過去の正答率である。
【００６１】
重み付け処理部は、重み付けされた血管本数が予め定められた閾値を超えた場合に悪性腫瘍と推定する。本実施例では、所定の閾値を１６とする。したがって推定結果は良性となる。良悪性推定結果は、データベースに格納される。
【００６２】
本実施例の方法によれば、読影結果がばらついた場合でも、各読影者の読影能力を考慮し、読影情報に重み付けを実施することができる。その結果、診断に有益な情報を提供できるので、病理検査が必要な場合は適切に病理検査を実施し、病理検査が不要な場合は無駄な生検を伴う病理検査を行わないようにできる。
【００６３】
＜変形例＞
サーバは、良悪性判定結果などの情報をデータベースに格納することに加えて、医師や読影者が確認できるような形式でディスプレイ等の表示手段に表示することも好ましい。図４、図５は、表示画面の例を説明するための図である。
【００６４】
図４（ａ）は、患者ＩＤと良悪性の推定結果が表示されている。この画面は、例えば、医師や読影者が電子カルテを確認するときに、オーダ用端末や読影者用端末の表示手段に表示される。図４（ｂ）は、推定結果だけでなく、その推定を行った根拠となるデータも表示する例である。すなわち、表１に示したような各読影者の読影結果情報や正答率、重み付け平均値、および所定の閾値も用事される。
【００６５】
図４（ｃ）は、読影者情報ＤＢに保存されている、各読影者の読影の傾向を示す情報を表示する例である。ここで、血管本数のカウントは血管の連続性を確認しながら実施するため、読影者による個人差が生じやすい。例えば、ある読影者が血管本数を多めにカウン
トする傾向にある場合、当該読影者の読影結果情報に基づく推定結果は、悪性になりやすい。そこで図４（ｃ）の例では、個人差による推定結果の影響を低減させるため、読影者の傾向や癖を表示している。
【００６６】
読影の傾向を示す情報としては、血管本数の見積もりの傾向（多くカウントする／少なくカウントする）、読影再現性（同じ画像を読影したときの再現度が高い／低い）、最終判断の傾向（良性と評価しがち／悪性と評価しがち）、などがある。
【００６７】
図５（ａ）は、読影者１の読影結果情報と、複数の読影者の間の重み付き平均を示している。このような画面は、特定の読影者の読影結果情報や読影能力を確認するために利用できる。図５（ｂ）は、各読影者の正答率を示している。図５（ａ）、図５（ｂ）のように項目を制限することで、目的に適合した画面を表示できる。図５（ｃ）は、上述した各項目の他に、最終決定者に最終判断を仰ぐメッセージを表示する例である。
【００６８】
このように、本変形例によれば、複数の読影者による読影結果情報を、読影者情報や推定結果などと合わせて表示することにより、医師による判断を適切に支援できる。
【００６９】
＜第３の実施例＞
本実施例では、複数の、読影能力に違いがあると想定される読影者がそれぞれ読影を行う場合に、読影能力を考慮して重み付け処理や良悪性判定を行う方法を説明する。読影者の属性として、医師免許を持たない技師と、医師免許を持つ読影医を想定する。本実施例の読影の対象は、血管本数と血管分岐数である。
【００７０】
本実施例において、読影者が読影者用端末から入力を開始すると、まず読影者ＩＤ（または氏名）の入力を要求される。すると読影者ＩＤに基づいて読影者が技師であるか読影医であるかが判断され、読影者用端末の表示手段に、技師であれば技師モードで、医師であれば読影医モードで、読影結果の入力画面が表示される。なお、医師か否かの判断は、読影者用端末から読影者ＩＤを受信したサーバが読影者情報ＤＢを参照して行ってもよいし、予め読影者情報を格納された読影者用端末が行ってもよい。
【００７１】
読影者が医師の場合には、外科手術などの経験に基づいて、腫瘍の血管の状態を把握している可能性が高い。そこで読影医モードの読影結果入力画面では、図６（ｂ）に示すように、血管本数および血管分岐数が入力可能となる。一方、読影者が技師の場合、図６（ａ）に示すように、血管本数だけが入力可能となる。すなわち、読影者情報から読影者の属性を取得し、読影者が医師ではない場合には血管分岐数の入力を制限する。なお、この例では血管本数の閾値は１６、血管分岐数の閾値は５であり、それぞれこの数値を超えた場合に悪性と推定する。
【００７２】
図７に、３名の技師と２名の読影医の読影結果を示す。左端の列は読影結果の通し番号を示し、読影者を問わず血管本数と血管分岐数を含めた読影結果の総数は７つである。本実施例では、読影結果の総数における多数決により、良悪性を判定する。２番目の列は読影者（技師１〜３、医師１〜２）を示す。３番目および４番目の列は、各読影結果である。そして右端の列は、各読影結果を上記の閾値と比較して得られる、個別の良悪性の推定結果である。良性推定結果が３、悪性推定結果が４であるため、最終的な推定結果は悪性となる。
【００７３】
画像データ、読影結果情報、病理検査の有無を示す情報、病理検査結果情報、良悪性推定結果の正誤、などの項目がデータベースに紐付けられて格納される。また、良悪性推定結果の正誤に応じて読影者情報の正答率が更新される。
【００７４】
本実施例によれば、読影者が技師か読影医かどうかでモードを切り分け、入力できる情報を変更することで、より読影者の読影能力を考慮した重み付けが可能となる。その結果、合理的に腫瘍の良悪性判別が実施することができる。
【００７５】
＜変形例＞
なお、本実施例では、サーバの側で最終的な推定まで行った。しかし、最終的な推定を医師等が行うための情報を提示するだけに留めてもよい。図８は、図７で示した情報と、多数決の結果「悪性疑い」がある旨のみを医師に提示し、最終的な決定を促すための画面である。なお、最終決定者は、あらかじめ決定されていてもよいし、読影者情報ＤＢなどを参照して適切な最終決定者を選択してもよい。適切な最終決定者として例えば、経験年数が長い読影医などがある。
【００７６】
さらに本実施例において、第１の実施例のように、読影を行う各技師や各読影医の正答率などに基づいて重み付けを行ってもよい。これにより、読影者の能力と属性に応じてさらに適切な判断が可能になる。
【００７７】
＜第４の実施例＞
本実施例では、複数の読影者について、同じ画像を読影したときの読影結果のばらつきに基づいて良悪性を推定する方法を述べる。読影者の人数は３人であり、読影対象は血管本数とする。
【００７８】
３人の読影者は、異なる場所でそれぞれの読影者用端末を用いて遠隔読影を実施する。読影の場所は、読影施設、読影者の自宅など、良悪性推定装置と通信可能に接続されていれば、どこでもよい。読影者は、読影者ＩＤまたは氏名と、読影した血管本数を入力してサーバに送信する。すべての読影結果情報を受信すると、サーバは読影者情報ＤＢに保存された読影者ごとの読影の再現性を参照して読影結果に対する重みを決定し、重み付き血管本数を算出し、表示する。
【００７９】
なお、「再現性」とは、同じ画像を読影した際に生じる読影結果のばらつき、すなわち標準偏差（σ）を示す。本実施例においては、過去に、同じ画像を複数回読影した際の血管本数の標準偏差を用いて重みを取得する。この重みは、式（２）で計算される。
【数２】
2019069025.tif 000005
ここで、ｉは読影者のＩＤ（１〜３）である。ｗは重みであり、σは標準偏差である。
【００８０】
表２に３名の読影者の読影結果を示す。各読影者による血管本数読影結果はそれぞれ、１５本、９本、２７本であり、再現性（σ）がそれぞれ、４、２、７である。この場合、重みは０．０６、０．２５、０．０２となり、重み付き平均は約１１本となる。ここで、血管本数の良悪性判定の閾値＝１６とすると、本実施例においては良性と推定される。
【表２】
2019069025.tif 000006
【００８１】
以上のように、本実施例によれば、読影者の能力として再現性を考慮した重みづけを実施できるため、診断のばらつきが少ない読影者の判断の寄与度が大きくなる。その結果、より正確な推定を行うこととなり、したがって、不要な検査を減らして患者の負担を軽減させたり、必要な検査をし損ねたりすることがなくなる。なお、本実施例の重み付けに、第１の実施例や第２の実施例の重み付けの手法を組み合わせてもよい。
【００８２】
（その他の実施例）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【符号の説明】
【００８３】
１：情報処理装置、１０４：読影結果取得部、１０８：読影者情報取得部、１０９：重み付け処理部、１１１：データベース
【図１】
2019069025.tif 000007
【図２】
2019069025.tif 000008
【図３】
2019069025.tif 000009
【図４】
2019069025.tif 000010
【図５】
2019069025.tif 000011
【図６】
2019069025.tif 000012
【図７】
2019069025.tif 000013
【図８】
2019069025.tif 000014