(57)【要約】【課題】  クラウドサーバシステム等によって、利用者の情報端末から診断用サーバ群にアップロードされる被験者画像の正誤を自動的に判定し、診断対象である真正な病理画像についてのみ画像解析診断を行うと共に前記被験者画像の品質評価も行うことで、癌等の総合的な遠隔診断を可能とする。【解決手段】  診断を受け付ける診断受付部（３００２）および診断結果のウェブ画面構成部（３００３）等を有するウェブインターフェース部（３００１）と、前記診断受付部（３００２）で受け付けた診断要求の許否を判定する計算実行許可部（３００５）と、前記診断受付部（３００２）で受信した被験者画像の正誤を判断する被験者画像判別評価部（３００６）および前記被験者画像の解析診断を行う画像診断部（３００７）を有する計算実行部（３０１０）とを備えた複数のサーバ群を有する遠隔診断システム。【選択図】  図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報端末から被験者の診断を受け付ける診断受付部、診断結果を表示する診断結果ウェブ画面構成部およびウェブ用インターフェースを有するウェブインターフェース部と、前記診断受付部で受け付けた診断要求に対して診断の許否を判定する計算実行許可部と、前記診断受付部で受信した被験者画像の正誤を判断する被験者画像判別評価部および前記被験者画像の診断を行う画像診断部を有する計算実行部とを備えた複数のサーバ群で構成され、少なくとも、前記計算実行許可部を有するサーバと前記ウェブインターフェース部を有するサーバが別のサーバで構成されている、癌等の遠隔診断用複合サーバ装置。
【請求項２】
ウェブインターフェース部を有する第一サーバと、計算実行許可部および計算実行部を有する第二サーバとで構成される、請求項１記載の遠隔診断用複合サーバ装置。
【請求項３】
ウェブインターフェース部および計算実行部を有する第一サーバと、計算実行許可部を有する第二サーバとで構成される、請求項１記載の遠隔診断用複合サーバ装置。
【請求項４】
ウェブインターフェース部を有する第一サーバと、計算実行部を有する第二サーバと、計算実行許可部を有する第三サーバとで構成される、請求項１記載の遠隔診断用複合サーバ装置。
【請求項５】
被験者画像判別評価部での被験者画像の正誤判断が、オートホワイトバランス処理による画像の色味差の標準化と自動輝度補正処理による画像の明度差の標準化とＨＳＶ平均値および標準偏差の所定範囲判定とによって行われることを特徴とする、請求項１〜請求項４のうちのいずれか一項記載の遠隔診断用複合サーバ装置。
【請求項６】
被験者画像判別評価部が、被験者画像の品質判定も行なう請求項１〜請求項５のうちのいずれか一項記載の遠隔診断用複合サーバ装置。
【請求項７】
被験者画像判別評価部による画像品質判定が、画像上のゴミ検出、画像上の染色ムラ検出および画像上のピント合致量のうちの少なくとも一以上の計算用パラメータによって行われる請求項６記載の遠隔診断用複合サーバ装置。
【請求項８】
少なくとも利用者のＩＤやパスワードを含む利用者情報および利用者ログが蓄積された利用者データベースと、少なくとも被験者の管理番号を含む被験者情報、被験者画像、被験者画像の品質判定情報、診断結果画像および診断結果情報のいずれかが蓄積された被験者データベースとを更に有する、請求項１〜請求項７のうちのいずれか一項記載の遠隔診断用複合サーバ装置。
【請求項９】
第一サーバと第二サーバとを用いた癌等の遠隔診断方法であって、第一サーバで、利用者からのログイン制御を行うステップと、ログインした利用者の確認と該利用者の履歴保存を行うステップと、被験者情報および被験者画像を受信するステップと、受信した被験者情報および被験者画像を保存するステップと、保存した被験者情報および被験者画像並びに利用者情報を第二サーバへ送信するステップと、第二サーバで、受信した前記利用者情報等から所定の判断パラメータに基づいて計算実行の許否を判定するステップと、計算実行許可の場合に、計算実行指令を出力するステップと、所定の計算パラメータに基づいて、前記被験者画像が真正なものであるか否かを判断するステップと、画像が真正な病理画像であると判断された際に、該画像の品質判定を行うステップと、前記画像を所定の計算パラメータに基づいて画像解析診断を行うステップと、該診断結果および前記画像品質結果を前記第一サーバに送信するステップと、第一サーバで前記診断結果および前記画像品質結果のウェブ画面を作成するステップとを有する、遠隔診断方法。
【請求項１０】
第一サーバと第二サーバとを用いた癌等の遠隔診断方法であって、第一サーバで、利用者からのログイン制御を行うステップと、ログインした利用者の確認と該利用者の履歴保存を行うステップと、被験者情報および被験者画像を受信するステップと、受信した被験者情報および被験者画像を保存するステップと、保存した被験者情報および被験者画像並びに利用者情報を第二サーバへ送信するステップと、第二サーバで、受信した前記利用者情報等から所定の判断パラメータに基づいて計算実行の許否を判定するステップと、計算実行許可の場合に、計算実行指令を第一バへ送信するステップと、第一サーバで、所定の計算パラメータに基づいて、前記被験者画像が真正なものであるか否かを判断するステップと、画像が真正な病理画像であると判断された際に、該画像の品質判定を行うステップと、前記画像を所定の計算パラメータに基づいて画像解析診断を行うステップと、該診断結果および前記画像品質結果のウェブ画面を作成するステップとを有する、遠隔診断方法。
【請求項１１】
第一サーバと第二サーバと第三サーバとを用いた癌等の遠隔診断方法であって、第一サーバで、利用者からのログイン制御を行うステップと、ログインした利用者の確認と該利用者の履歴保存を行うステップと、被験者情報および被験者画像を受信するステップと、受信した被験者情報および被験者画像を保存するステップと、保存した被験者情報および被験者画像並びに利用者情報を第三サーバへ送信するステップと、第三サーバで、受信した前記利用者情報等から所定の判断パラメータに基づいて計算実行の許否を判定するステップと、計算実行許可の場合に、計算実行指令を第二サーバへ送信するステップと、第二サーバで、所定の計算パラメータに基づいて、前記被験者画像が真正なものであるか否かを判断するステップと、画像が真正な病理画像であると判断された際に、該画像の品質判定を行うステップと、前記画像を所定の計算パラメータに基づいて画像解析診断を行うステップと、該診断結果および前記画像品質結果を第一サーバへ送信するステップと、第一サーバで受信した前記該診断結果および前記画像品質結果のウェブ画面を作成するステップを有する、遠隔診断方法。
【請求項１２】
被験者画像の正誤判断が、オートホワイトバランス処理による画像の色味差の標準化と自動輝度補正処理による画像の明度差の標準化とＨＳＶ平均値および標準偏差の所定範囲判定とによって行われることを特徴とする、請求項９〜請求項１１のうちのいずれか一項記載の遠隔診断方法。
【請求項１３】
被験者画像の品質判定が、画像上のゴミ検出、画像上の染色ムラ検出および画像上のピント合致量のうちの少なくとも一以上の計算用パラメータによって行われる請求項１２記載の遠隔診断方法。
【請求項１４】
複数のコンピュータを、情報端末から被験者の診断を受け付ける診断受付部、診断結果を表示する診断結果ウェブ画面構成部およびウェブ用インターフェースを有するウェブインターフェース部と、前記診断受付部で受け付けた診断要求に対して診断の許否を判定する計算実行許可部と、前記診断受付部で受信した被験者画像の正誤を判断する被験者画像判別評価部および前記被験者画像の診断を行う画像診断部を有する計算実行部として機能させるためのプログラムであり、且つ少なくとも、一のコンピュータを前記計算実行許可部として機能させ、前記一のコンピュータとは異なる他のコンピュータを前記ウェブインターフェース部として機能させるためのプログラム。
【請求項１５】
計算実行部の被験者画像判別評価部が、更に、被験者画像の画像上のゴミ検出、画像上の染色ムラ検出および画像上のピント合致量のうちの少なくとも一以上の計算用パラメータに基づく画像品質判定も行うものとして機能させるための請求項１４記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、染色済みの病理スライド画像をデジタル化した「バーチャル・スライド画像」をクラウドサーバシステムによって、情報端末側からサーバ側に送信し、該サーバ側で大腸癌や胃癌等の病理診断を画像処理によって行い、その結果を前記情報端末側のブラウザで表示する癌等の遠隔診断用複合サーバ装置、遠隔診断方法および遠隔診断プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ＷＳＩ（ホール・スライド・イメージ）またはバーチャル・スライドと呼ばれるデジタル病理画像を用いて、病理医師等が目視で読影作業を行って、大腸癌や胃癌等といった癌診断を行うことは現在、一般に実施されている。
【０００３】
また、前記診断作業をパーソナルコンピュータ等を用いて自動化することが、現在、種々の研究機関等で検討されているが、所謂、機械学習やディーププラーニング等といったＡＩ（人工知能）的な処理によって診断を実施しようとしているケースが多く、未だ診断精度や診断速度といった点で実用化レベルに達していないのが実情である。
【０００４】
このような実情に鑑みて、数学における階層ホモロジー法を応用して、癌細胞の接触状態を数学的に解析し、主に大腸癌の分野で高い精度の自動診断を可能とした画像処理技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第５５２２４８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
前述した数学における階層ホモロジー法を応用した画像処理技術による自動診断エンジンを通信ネットワークにおけるサーバ上に設ければ、情報通信（ＩＴ、ＩＣＴ）を介して遠隔での広範な癌等の診断が可能となる。
【０００７】
しかしながら、前述したワールドワイドな自動診断を実行するサーバを通信ネットワーク上に置く場合、近年、深刻化するサイバー攻撃や不正アクセス等によって、診断システムが停止されたり、ソフトウェアの不正コピー、或いは自動診断に関する個人情報等の流出といったセキュリティの問題が生ずる。また、自動診断を要求する前記情報端末側から種々の要因によって、癌等の病理画像ではない診断対象外の別異の画像が送信されることも想定される。
【０００８】
本発明の目的は、前述した癌等の遠隔診断における種々の問題を一挙に解決することができる遠隔診断用複合サーバ装置、遠隔診断方法および遠隔診断プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
請求項１記載の本発明は、情報端末から被験者の診断を受け付ける診断受付部、診断結果を表示する診断結果ウェブ画面構成部およびウェブ用インターフェースを有するウェブインターフェース部と、前記診断受付部で受け付けた診断要求に対して診断の許否を判定する計算実行許可部と、前記診断受付部で受信した被験者画像の正誤を判断する被験者画像判別評価部および前記被験者画像の診断を行う画像診断部を有する計算実行部とを備えた複数のサーバ群で構成され、少なくとも、前記計算実行許可部を有するサーバと前記ウェブインターフェース部を有するサーバが別のサーバで構成されている、癌等の遠隔診断用複合サーバ装置である。
【００１０】
請求項２記載の本発明は、前記請求項１記載の遠隔診断用複合サーバ装置について、ウェブインターフェース部を有する第一サーバと、計算実行許可部および計算実行部を有する第二サーバとで構成されることを特徴とする。
【００１１】
請求項３記載の本発明は、前記請求項１記載の遠隔診断用複合サーバ装置について、ウェブインターフェース部および計算実行部を有する第一サーバと、計算実行許可部を有する第二サーバとで構成されることを特徴とする。
【００１２】
請求項４記載の本発明は、前記請求項１記載の遠隔診断用複合サーバ装置について、  ウェブインターフェース部を有する第一サーバと、計算実行部を有する第二サーバと、計算実行許可部を有する第三サーバとで構成されることを特徴とする。
【００１３】
請求項５記載の本発明は、前記請求項１〜請求項４のうちのいずれか一項記載の遠隔診断用複合サーバ装置について、被験者画像判別評価部での被験者画像の正誤判断が、オートホワイトバランス処理による画像の色味差の標準化と自動輝度補正処理による画像の明度差の標準化とＨＳＶ平均値および標準偏差の所定範囲判定とによって行われることを特徴とする。
【００１４】
請求項６記載の本発明は、前記請求項１〜請求項５のうちのいずれか一項記載の遠隔診断用複合サーバ装置について、者画像判別評価部が、被験者画像の品質判定も行なうことを特徴とする。
【００１５】
請求項７記載の本発明は、前記請求項６記載の遠隔診断用複合サーバ装置について、被験者画像判別評価部による画像品質判定が、画像上のゴミ検出、画像上の染色ムラ検出および画像上のピント合致量のうちの少なくとも一以上の計算用パラメータによって行われることを特徴とする。
【００１６】
請求項８記載の本発明は、前記請求項１〜請求項７のうちのいずれか一項記載の遠隔診断用複合サーバ装置について、少なくとも利用者のＩＤやパスワードを含む利用者情報および利用者ログが蓄積された利用者データベースと、少なくとも被験者の管理番号を含む被験者情報、被験者画像、被験者画像の品質判定情報、診断結果画像および診断結果情報のいずれかが蓄積された被験者データベースことを特徴とする。
【００１７】
請求項９記載の本発明は、第一サーバと第二サーバとを用いた癌等の遠隔診断方法であって、第一サーバで、利用者からのログイン制御を行うステップと、ログインした利用者の確認と該利用者の履歴保存を行うステップと、被験者情報および被験者画像を受信するステップと、受信した被験者情報および被験者画像を保存するステップと、保存した被験者情報および被験者画像並びに利用者情報を第二サーバへ送信するステップと、第二サーバで、受信した前記利用者情報等から所定の判断パラメータに基づいて計算実行の許否を判定するステップと、計算実行許可の場合に、計算実行指令を出力するステップと、所定の計算パラメータに基づいて、前記被験者画像が真正なものであるか否かを判断するステップと、画像が真正な病理画像であると判断された際に、該画像の品質判定を行うステップと、前記画像を所定の計算パラメータに基づいて画像解析診断を行うステップと、該診断結果および前記画像品質結果を前記第一サーバに送信するステップと、第一サーバで前記診断結果および前記画像品質結果のウェブ画面を作成するステップとを有する遠隔診断方法である。
【００１８】
請求項１０記載の本発明は、第一サーバと第二サーバとを用いた癌等の遠隔診断方法であって、第一サーバで、利用者からのログイン制御を行うステップと、ログインした利用者の確認と該利用者の履歴保存を行うステップと、被験者情報および被験者画像を受信するステップと、受信した被験者情報および被験者画像を保存するステップと、保存した被験者情報および被験者画像並びに利用者情報を第二サーバへ送信するステップと、第二サーバで、受信した前記利用者情報等から所定の判断パラメータに基づいて計算実行の許否を判定するステップと、計算実行許可の場合に、計算実行指令を第一バへ送信するステップと、第一サーバで、所定の計算パラメータに基づいて、前記被験者画像が真正なものであるか否かを判断するステップと、画像が真正な病理画像であると判断された際に、該画像の品質判定を行うステップと、前記画像を所定の計算パラメータに基づいて画像解析診断を行うステップと、該診断結果および前記画像品質結果のウェブ画面を作成するステップとを有する遠隔診断方法である。
【００１９】
請求項１１記載の本発明は、第一サーバと第二サーバと第三サーバとを用いた癌等の遠隔診断方法であって、第一サーバで、利用者からのログイン制御を行うステップと、ログインした利用者の確認と該利用者の履歴保存を行うステップと、被験者情報および被験者画像を受信するステップと、受信した被験者情報および被験者画像を保存するステップと、保存した被験者情報および被験者画像並びに利用者情報を第三サーバへ送信するステップと、第三サーバで、受信した前記利用者情報等から所定の判断パラメータに基づいて計算実行の許否を判定するステップと、計算実行許可の場合に、計算実行指令を第二サーバへ送信するステップと、第二サーバで、所定の計算パラメータに基づいて、前記被験者画像が真正なものであるか否かを判断するステップと、画像が真正な病理画像であると判断された際に、該画像の品質判定を行うステップと、前記画像を所定の計算パラメータに基づいて画像解析診断を行うステップと、該診断結果および前記画像品質結果を第一サーバへ送信するステップと、第一サーバで受信した前記該診断結果および前記画像品質結果のウェブ画面を作成するステップを有する遠隔診断方法である。
【００２０】
請求項１２記載の本発明は、前記請求項９〜請求項１１のうちのいずれか一項記載の遠隔診断方法について、被験者画像の正誤判断が、オートホワイトバランス処理による画像の色味差の標準化と自動輝度補正処理による画像の明度差の標準化とＨＳＶ平均値および標準偏差の所定範囲判定とによって行われることを特徴とする。
【００２１】
請求項１３記載の本発明は、前記請求項１２記載の遠隔診断方法について、被験者画像の品質判定が、画像上のゴミ検出、画像上の染色ムラ検出および画像上のピント合致量のうちの少なくとも一以上の計算用パラメータによって行われることを特徴とする。
【００２２】
請求項１４記載の本発明は、複数のコンピュータを、情報端末から被験者の診断を受け付ける診断受付部、診断結果を表示する診断結果ウェブ画面構成部およびウェブ用インターフェースを有するウェブインターフェース部と、前記診断受付部で受け付けた診断要求に対して診断の許否を判定する計算実行許可部と、前記診断受付部で受信した被験者画像の正誤を判断する被験者画像判別評価部および前記被験者画像の診断を行う画像診断部を有する計算実行部として機能させるためのプログラムであり、且つ少なくとも、一のコンピュータを前記計算実行許可部として機能させ、前記一のコンピュータとは異なる他のコンピュータを前記ウェブインターフェース部として機能させるためのプログラムである。
【００２３】
請求項１５記載の本発明は、前記請求項１４記載のプログラムについて、計算実行部の被験者画像判別評価部が、更に、被験者画像の画像上のゴミ検出、画像上の染色ムラ検出および画像上のピント合致量のうちの少なくとも一以上の計算用パラメータに基づく画像品質判定も行うものとして機能させるためのものである。
【発明の効果】
【００２４】
前述した本発明に係る複合サーバ装置等によれば、癌等の遠隔診断を担うサーバの機能を分割して、それぞれの通信ネットワーク環境や各国のサイバー法等の法規制等に対応した遠隔診断システムを構築することができるため、前述したセキュリティ上のリスクを大幅に低減できると同時に、ユーザの要望に的確に対応し得る柔軟なカスタマイズが可能となる。
【００２５】
また、クラウドサーバシステムによる癌等の遠隔診断においては、情報端末側から診断対象ではない画像がサーバ側にアップロードされたり、或いは画像診断に支障をきたす程に鮮明でない画像の送信が想定されるが、本発明に係る自動診断システムによれば、情報端末側から診断対象外の画像が送信されてきた場合には、自動的に診断解析が拒否され、また前記不鮮明な病理画像が送信されてきた場合には、癌等の診断結果と共に、画像品質の評価点を減点して表示することで診断結果の精度（信頼度）も示されるという格別の利点を有する。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の遠隔診断システムの概要を示す全体図である。
【図２】本発明で使用するコンピュータの一例を示す機能ブロック図である。
【図３】本発明の複合サーバ装置に係る機能ブロック図である。
【図４】本発明の複合サーバ装置の構成例１を示す概念図である。
【図５】本発明の複合サーバ装置の構成例２を示す概念図である。
【図６】本発明の複合サーバ装置の構成例３を示す概念図である。
【図７】診断結果ウェブ画面の構成例を示す図である。
【図８】計算実行許可の判断基準の一例を示すテーブルである。
【図９】本発明に係る複合サーバ装置の構成例１における処理の手順を示すフローチャートである。
【図１０】情報端末における画像フォルダの記憶状況を示す図である。
【図１１】本発明に係る複合サーバ装置の構成例２における処理の手順を示すフローチャートである。
【図１２】本発明に係る複合サーバ装置の構成例３における処理の手順を示すフローチャートである。
【図１３】画像判別評価部における画像判別処理の一例を示すフローチャートである。
【図１４】画像判別評価部における画像上のゴミの検出・処理の一例を示すフローチャートである。
【図１５】画像上のゴミ検出の状態を示す図である。
【図１６】画像判別評価部における画像上の染色ムラの検出・処理の一例を示すフローチャートである。
【図１７】画像上の染色ムラ処理の状態を示す図である。
【図１８】画像判別評価部における画像上のピント合致率に係る計算・処理の一例を示すフローチャートである。
【図１９】画像上のピント合致率判定の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
次に、本発明を癌の遠隔診断に適用した場合の実施形態について、図面にしたがって説明するが、本発明はかかる実施形態に限定されるものではない。
【００２８】
図１に示すように、本実施形態に係る癌の遠隔診断システムは、全体構成が所謂、クラウドサーバシステムであって、クラウドを構成する遠隔診断サイト（０００１）のサーバ群（０００６）（０００７）（０００８）と、インターネット等の通信ネットワークを介して前記遠隔診断サイト（０００１）のサーバ群（０００６）（０００７）（０００８）にアクセスする多数のパーソナルコンピュータ等の情報端末（０００２）〜（０００４）と、これら情報端末（０００２）〜（０００４）のそれぞれに接続された病理スキャナ（図示せず）を有する。
【００２９】
なお、前記遠隔診断サイト（０００１）におけるサーバ群（０００６）（０００７）（０００８）は、全て同じ所在地に置かれる場合だけでなく、セキュリティ強化の面や各国ごとのサイバー法の観点等を考慮して適宜、別の場所に置かれる場合もある。
【００３０】
そして、前述した癌の遠隔診断システムにおいて、情報端末（０００２）〜（０００４）と各病理スキャナ（図示せず）は、例えば各地の病院、或いは地域の各種クリニックといった医療関係機関の他、大学等の教育・研究機関等、種々の場所に広範囲に設置され得る。そして、通常、前記情報端末（０００２）〜（０００４）と各病理スキャナは、前述した各施設における医師や担当検査技師或いは教授等が利用者として操作し、各施設における患者等が被験者として自己の病理画像の診断を受けるようになされている。
【００３１】
なお、本システムは、情報端末（０００２）〜（０００４）について、所謂、マルチデバイス対応とし、前記パーソナルコンピュータの他、タブレット端末等といった種々のものを使用し得る。また、本実施形態に係るクラウドサーバシステムにおけるクラウドは、前述した遠隔診断サイト（０００１）において、例えば、クラウド基盤層と、その上層のクラウドサービス層およびクラウドアプリケーション層といった階層で構成される複数のサーバ装置によって実現され、後述するような癌の診断並びにその画像の判別および品質判定に関するサービスを提供するものである。
【００３２】
また、本発明で使用するサーバ装置は、少なくともコンピュータハードウェアおよびその上で実行されるコンピュータプログラムによって機能するものである。
【００３３】
図２に示すように、前記コンピュータ（２００１）としては、例えばＣＤ−ＲＯＭドライブ（２００２）の他、ＭＰＵ（２００３）と、該ＭＰＵ（２００３）および前記ＣＤ−ＲＯＭドライブ（２００２）に接続されたバス（２００４）と、前記プログラム等を記憶するためのＲＯＭ（２００５）と、前記ＭＰＵ（２００３）に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ（２００６）と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク（２００７）等を含む。ただし、これら構成は一例であって、他のハードウェア構成で実現されても良い。
【００３４】
図３に示すように、前記遠隔診断サイト（０００１）におけるサーバ群（０００６）（０００７）（０００８）は、全体として、以下に述べるような機能を有する。そして、これらサーバ群は、少なくとも２以上であって、要求される状況に応じて更に多数のサーバが用いられる。
【００３５】
より詳細には、癌の遠隔診断用の前記サーバ群（０００６）（０００７）（０００８）は、情報端末（０００２）〜（０００４）から癌の診断を受け付ける癌診断受付部（３００２）、癌の診断結果を表示する診断結果ウェブ画面構成部（３００３）およびウェブ用インターフェース（３００４）を有するウェブインターフェース部（３００１）と、前記癌診断受付部（３００２）で受け付けた診断要求に対して診断の許否を判定する計算実行許可部（３００５）と、前記癌の診断受付部（３００２）にアップロードされた画像の正誤を判断する被験者画像判別評価部（３００６）および癌自体の画像診断を行う画像診断部（３００７）を有する計算実行部（３０１０）を備えた複数のサーバで構成され、後述するように、少なくとも、前記計算実行許可部（３００５）を有するサーバと前記ウェブインターフェース部（３００１）を有するサーバが別のサーバで構成されている。
【００３６】
前記ウェブインターフェース部（３００１）における癌の診断受付部（３００２）は、ウェブ用インターフェース（３００４）を介して利用者がログイン（３００８）して利用者情報、被験者情報および被験者画像（病理画像）等を受信する（３００９）機能を有する。
【００３７】
また、本実施形態に係る癌の遠隔診断用サーバ群（０００６）（０００７）（０００８）は、利用者ログ（３０１２）や利用者情報（３０１３）等が蓄積される利用者データベース（３０１１）と、被験者情報（３０１４）、被験者画像（３０１５）および該画像の品質情報（３０１６）、診断結果画像（３０１７）および診断結果情報（３０１８）等が蓄積される被験者データベース（３０１９）を有する。
【００３８】
前記計算実行許可部（３００５）は、より詳細には、計算実行許可の判断を行う計算実行判断部（３０２１）と計算実行ログ（３０２２）に係る機能を有するものであり、通常、ソフトウェアによって実現されるが、専用のハード（回路構成）でも実現され得る。
【００３９】
前記被験者画像判別評価部（３００６）は、前述した画像の正誤判断を行う他、画像が診断対象である場合に、後述の手法によって、該画像の品質判定をも行うものであり、ソフトウェア等で実現される。
【００４０】
前記ウェブ用インターフェース（３００４）は、ウェブブラウザによる前記情報端末（０００２）〜（０００４）との通信接続を行なう機能を有するものであり、モデム（＋ドライバ）や通信モジュールによって実現される。
【００４１】
癌の診断受付部（３００２））は、前述した通り、情報端末（０００２）〜（０００４）からのアクセスによって前述した利用者データベース（３００１）に記憶される利用者のログインＩＤやパスワードと前記アクセスしたものを照合してログイン（３００８）の可否を実行する機能を有するものであり、通信デバイスとログイン制御のソフトウェア等により実現される。
【００４２】
前記診断結果ウェブ画面構成部（３００３）は、ウェブ用ＨＴＭＬによるファイル等形成機能を有するものであって、通常、作成ソフトウェアによって実現されるが専用回路で形成しても良い。
【００４３】
図７に示すように、前記ウェブ画面としては、被験者や利用者のＩＤ、診断点数（Evaluation Point）、画像品質の精度に係る信頼度（Reliability）および分析画像（Analysis Image）等で構成される。前記品質判定としての信頼度は、最高評価が５つ星で、後述する減点処理によって４つ星から１つ星までの下位評価で表示される。
【００４４】
前記利用者データベース（３０１１）は、前述した通り、利用者の利用履歴等に関する利用者ログ（３０１２）と、利用者のログインＩＤやパスワードおよび所属機関の他、当該遠隔診断システムを利用するための課金に係るポイント等といった種々の利用者情報（３０１３）が記憶・蓄積されるものである。
【００４５】
前記被験者データベース（３０１９）は、より詳細には、被験者の管理番号、年齢および性別といった被験者情報（３０１４）、被験者の病理画像（３０１５）、該画像の品質判定情報（３０１６）、前述した診断結果に係る画像（３０１７）および診断結果自体の情報（３０１８）等が記憶されているが、通常、被験者の氏名や住所、電話番号といった被験者の個人情報は含まれない。ただし、セキュリティ上のリスクが完全に解消されている場合には、例外的に個人情報を含めても良い。
【００４６】
前記各データベース（３０１１）（３０１９）は、通常、ハードディスク等の記録媒体と記録するソフトウェアによって実現される。
【００４７】
前記計算実行許可部（３００５）における計算実行判断部（３０２１）は、前述した通り、癌の診断受付部（３００２）で受け付けた診断要求に対してパラメータとなる所定の判断用テーブルに基づいて診断の許否を判定する機能を有するものである。
【００４８】
図８に示すように、前記計算実行許可部（３００５）による計算実行の許否に関する判断用テーブルとしては、例えば利用者が当該遠隔診断システムを利用する際の課金に対する支払のための所有ポイントや一日ごと又は一か月ごとの利用回数制限、画像判別履歴や画像品質履歴、或いは阻害事由（不正コピー疑念、ウィルス感染疑念）等の項目が挙げられ、これらの情報は例えば、利用者ＩＤ等の利用者識別子と対となっている。そして、前記判断テーブルにおけるいずれの項目についても診断拒否に該当しない場合に、診断許可と判定され、いずれかの項目について診断拒否事由に該当する場合、例えば、所有ポイントが不足しているとか、アップロードされた画像が診断対象外の画像であって、所定の許容範囲内を超えてエラー画像がアップロードされたとか、或いは常に画像品質が極度に劣悪で診断を行えないレベルであるとか、本システムへの進入にスパイウェア等の悪意的アクセスのおそれがあるといった場合である。そのため、利用者によって、恒久的に診断拒否がされる場合と利用者の状況変更によって診断が許可される場合がある。
【００４９】
前記被験者画像判別評価部（３００６）は、後述する通り、被験者画像として送信された画像が診断対象となる癌診断に関わる病理画像であるか否か判断し、また病理画像であった場合に、後述の手法によって、その画像自体の品質を評価する機能を有するものであり、通常、ソフトウェアによって実現される。
【００５０】
前記計算実行部（３０１０）は、前述した通り、被験者画像判別評価部（３００６）の他、利用者の情報端末（０００２）〜（０００４）から送信される病理画像について、計算処理に基づく画像解析によって、癌の診断を行う機能を有する画像診断部（３００７）を有するものであり、通常、ソフトウェアによって実現される。
【００５１】
前記計算処理に基づく画像診断の手法は、本発明では特に限定されないが、例えば、既に公開されている国際公開ＷＯ２０１０／０８７１１２に記載のような階層ホモロジー法に係る大腸癌分化度を調べ、更にその数値化を行うといった癌診断のため画像解析方法やヒストグラムを用いた二値化画像処理による方法等、種々のものが適用され得る。
【００５２】
図４に示すように、前述した各機能部を有するサーバ群の構成例１としては、前記ウェブインターフェース部（３００１）、利用者データベース（３０１１）および被験者データベース（３０１９）を有する第一サーバ（４００１）と、前記計算実行許可部（３００５）および計算実行部（３０１０）を有する第二サーバ（４００２）とで構成される。
【００５３】
前述した複合サーバ装置の場合、第一サーバ（４００１）のみに利用者データベース（３０１１）および被験者データベース（３０１９）があり、これらのデータベース（３０１１）（３０１９）に含まれる情報は第二サーバ（４００２）には送信されず、第二サーバ（４００２）へは癌診断のための被験者画像等の個人が特定されないデータのみが送信され、また第一サーバ（４００１）に特化した強固なセキュリティを構築し易いため、個人情報の保護強化が図られる。
【００５４】
また、癌診断のための計算実行に係る機能を担う第二サーバ（４００２）は、これを日本国内等の安全な場所に設置することで診断計算に関する重要な知的財産が不正にコピーされる事態を有効に回避し得る。そして、このような構成の複合サーバ装置は、個人情報を海外に流出できない法令を有する国家に、前記第一サーバ（４００１）だけを設置すれば足りるため、有益なものとなり得る。
【００５５】
更に、前記構成の複合サーバ装置によれば、第二ザーバ（４００２）に計算用のプロトコルを設定した、ＡＰＩ（アプリケーション・インターフェース）を設けることで、第一サーバ（４００１）のウェブインターフェース部（３００１）を、種々の企業や研究施設、医療機関等で任意のウェブデザインや使用言語で構築することができ、また前記計算機能部分の外部機関への流出のリスクが解消される。
【００５６】
図５に示すように、サーバ群の構成例２としては、ウェブインターフェース部（３００１）、利用者データベース（３０１１）および被験者データベース（３０１９）、および計算実行部（３０１０）を有する第一サーバ（５００１）と、計算実行許可部（３００５）を有する第二サーバ（５００２）とで構成される。
【００５７】
前述した複合サーバ装置の場合、各データベースサーバ（３０１１）（３０１９）の他、本システムの機能部分を担う計算実行部（３０１０）が第一サーバ（５００１）に集まった形態となるが、該第一サーバ（５００１）が稼働するトリガーとなるのは、第二サーバ（５００２）にある計算実行許可部（３００５）であって、該部（３００５）が実行要求に係るＩＰアドレスやＩＤコード等に基づいて計算実行の許可を第一サーバ（５００１）に送信しない限り、第一サーバ（５００１）は機能しないこととなる。そのため、第一サーバ（５００１）を不正に起動させたり、第一サーバ（５００１）に対する不正コピーの阻止に第二サーバ（５００２）が寄与し、該第二サーバ（５００２）が第一サーバ（５００１）のセキュリティを強化する役割を担うのである。また、この場合、特に本システム稼働のトリガーとなる第二サーバ（５００２）を日本国内等の信頼性の高い環境に置くことで運用の堅実性が高められる。
【００５８】
そのため、このような複合サーバ装置は、例えば、個人情報だけでなく、病理画像も国外に送信することを規制している厳格な法令を有する国家において有効なものとなる。
【００５９】
図６に示すように、サーバ群の構成例３としては、ウェブインターフェース部（３００１）、利用者データベース（３０１１）および被験者データベース（３０１９）を有する第一サーバ（６００１）と、計算実行部（３０１０）を有する第二サーバ（６００２）と、計算実行許可部（３００５）を有する第三サーバ（６００３）とで構成される。
【００６０】
前述した複合サーバ装置の場合、本システムを担うサーバが第一サーバ（６００１）、第二サーバ（６００２）および第三サーバ（６００３）の三つに分散されるため、リスク管理の面で最も優れたものとなる。すなわち、第一サーバ（６００１）では利用者や被験者の個人情報の保護に特化したセキュリティ体制とし、第二サーバ（６００２）では画像の判別・品質判定および計算実行に関する知的財産情報の保護に特化したセキュリティ体制とし、機能トリガーとなる実行許可やログ管理を第三サーバ（６００３）が専有することなる。
【００６１】
次に、図９に示すように、前述したサーバ群の構成例１における処理の一例について説明すると、以下の通り、第一サーバ（４００１）と第二サーバ（４００２）とによる連携によって、癌の遠隔診断が行われる。
【００６２】
すなわち、先ず、第一サーバ（４００１）では、前記情報端末（０００２）〜（０００４）を使った利用者からのログイン制御を行ない（Ｓ９００１）、所定のログインＩＤやパスワード等によって利用者確認と該利用者の履歴保存を行う（Ｓ９００２）。次に、利用者の情報端末（０００２）〜（０００４）からの被験者情報と該被験者画像等を受信し（Ｓ９００３）、これらを保存する（Ｓ９００４）。その後、前述した利用者情報や被験者画像等を第二サーバ（４００２）へ転送する（Ｓ９００５）。
【００６３】
第二サーバ（４００２）では、第一サーバ（４００１）からの前記利用者情報や被験者情報等を受信し（Ｓ９００６）、該情報に対し、前述した計算実行許可の判断パラメータに基づいて、計算実行の許否を判定する（Ｓ９００７）。そして、計算実行許可の場合には、計算実行指令が出力され（Ｓ９００８）、前記被験者情報に付随する被験者画像と画像判別のための計算用パラメータに基づいて、その色調、輝度等の標準化調整が行われ（Ｓ９００９）、最終的に被験者画像が真正な診断対象画像であるか否かを判断する（Ｓ９０１０）。この際、前記画像判別のための計算用パラメータとしては、前記の通り、画像の色調や輝度等が挙げられる。
【００６４】
すなわち、図１０に示すように、情報端末（０００２）〜（０００４）は、クラウド型である当該癌遠隔診断システムにおいて、通常、専用の端末ではないため、画像フォルダ（０１０１）には、前記描画スキャナ（図示せず）によって取得した病理画像（０１０２）以外に、テストパターン画像（０１０３）や一般写真等といった無関係の画像がランダムに記憶されている場合があり、誤ってこれら画像が送信された場合には、自動的に診断評価は行わず、エラーと判断し、エラー結果が最終的にウェブインターフェース部（３００１）に送信される。
【００６５】
一方、図９に示すように、前記画像判別ステップ（Ｓ９０１０）で、画像が真正な病理画像であると判断された際には、後述する染色ムラの判定（Ｓ９０１１）、ピント合致率の判定（Ｓ９０１２）、および画像上のゴミ検出・ゴミ取り処理が行われ（Ｓ９０１３）、これら処理の後、画像の品質判定が実行される（Ｓ９０１４）。また、これと同時に、例えば既知の階層ホモロジー法による数学的計算を駆使した病理画像解析によって大腸癌等の癌診断が行われ（Ｓ９０１５）、その結果と共に前記画像品質判定による信頼度評価と処理済み画像（例：大腸癌画像）等が第一サーバ（４００１）へ転送される（Ｓ９０１６）。
【００６６】
次に、第一サーバ（４００１）では、前記各情報や画像等を受信して、その内容に基づいてウェブ画面の構成が行われ（Ｓ９０１７）、その計算結果等が履歴として保存される（Ｓ９０１８）。なお、前述した画像が真正な病理画像でなかった場合には、エラーのウェブ画面が作成される。
【００６７】
そして、最終的に利用者の情報端末（０００２）〜（０００４）からのアクセスによって前述した図７の診断結果ウェブ画面が閲覧表示される。
【００６８】
次に、図１１に示すように、前記サーバ群の構成例２における処理の一例について説明すると、以下の通り、第一サーバ（５００１）と第二サーバ（５００２）とによる連携によって、癌の遠隔診断が行われる。
【００６９】
すなわち、先ず、第一サーバ（５００１）では、前記情報端末（０００２）〜（０００４）を使った利用者からのログイン制御を行ない（Ｓ１１０１）、所定のログインＩＤやパスワード等によって利用者確認と該利用者の履歴保存を行う（Ｓ１１０２）。次に、利用者の情報端末（０００２）〜（０００４）からの被験者情報と被験者画像等を受信し（Ｓ１１０３）、これらを保存する（Ｓ１１０４）。その後、前述した利用者情報や被験者画像等を第二サーバ（５００２）へ送信する（Ｓ１１０５）。
【００７０】
第二サーバ（５００２）では、第一サーバ（４００１）からの前記利用者情報や被験者画像等を受信し（Ｓ１１０６）、該情報に対し、前述した計算実行許可の判断パラメータに基づいて、計算実行の許否を判定する（Ｓ１１０７）。そして、計算実行許可の場合には、第一サーバ（５００１）へ計算実行指令が送信される（Ｓ１１０８）。
【００７１】
そして、第一サーバ（５００１）では、前記被験者情報に付随する被験者画像と画像判別のための計算用パラメータに基づいて、その色調、輝度等の標準化調整が行われ（Ｓ１１０９）、最終的に被験者画像が真正なものであるか否かを判断する（Ｓ１１１０）。この際の判断処理自体は前記構成例１と同様である。
【００７２】
そして、前記画像判別ステップ（Ｓ１１１０）で、画像が真正な病理画像であると判断された際に、後述する染色ムラの判定（Ｓ１１１１）、ピント合致率の判定（Ｓ１１１２）、および画像上のゴミ検出・ゴミ取り処理が行われ（Ｓ１１１３）、これら処理の後、画像の品質判定が実行される（Ｓ１１１４）。また、これと同時に、例えば前記階層ホモロジー法による数学的計算を駆使した病理画像分析によって大腸癌等の癌診断が行われ（Ｓ１１１５）、その結果と共に前記画像品質判定による信頼度評価と処理済み画像（例：大腸癌画像）等が作成・実行される（Ｓ１１１６）。更に、第一サーバ（４００１）では、前記各情報や画像等を受信して、その内容に基づいてウェブ画面の構成が行われ（Ｓ１１１７）、その計算結果等が履歴として保存される（Ｓ１１１８）。なお、前述した画像が真正な病理画像でなかった場合には、エラーのウェブ画面が作成される。
【００７３】
次に、図１２に示すように、前記サーバ群の構成例３における処理の一例について説明すると、以下の通り、第一サーバ（６００１）と第二サーバ（６００２）と第三サーバ（６００３）による連携によって、癌の遠隔診断が行われる。
【００７４】
すなわち、先ず、第一サーバ（６００１）では、前記情報端末（０００２）〜（０００４）を使った利用者からのログイン制御を行ない（Ｓ１２０１）、所定のログインＩＤやパスワードによって利用者確認と該利用者の履歴保存を行う（Ｓ１２０２）。次に、利用者の情報端末（０００２）〜（０００４）からの被験者情報と該被験者画像を受信し（Ｓ１２０３）、これらを保存する（Ｓ１２０４）。その後、前述した利用者情報や被験者等を第三サーバ（６００３）へ送信する（Ｓ１２０５）。
【００７５】
第三サーバ（６００３）では、第一サーバ（６００１）からの前記利用者情報や被験者情報等を受信し（Ｓ１２０６）、該情報に対し、前述した計算実行許可の判断パラメータに基づいて、計算実行の許否を判定する（Ｓ１２０７）。そして、計算実行許可の場合には、第二サーバ（６００２）へ計算実行指令が送信される（Ｓ１２０８）。
【００７６】
第二サーバ（６００２）では、前記被験者情報に付随する被験者画像と画像判別のための計算用パラメータに基づいて、その色調、輝度等の標準化調整が行われ（Ｓ１２０９）、最終的に被験者画像が真正な診断対象画像であるか否かを判断する（Ｓ１２１０）。この際の判断処理自体は前記構成例１と同様である。
【００７７】
そして、前記画像判別ステップ（Ｓ１２１０）で、画像が真正な病理画像であると判断された際に、後述する染色ムラの判定（Ｓ１２１１）、ピント合致率の判定（Ｓ１２１２）、および画像上のゴミ検出・ゴミ取り処理が行われ（Ｓ１２１３）、これら処理の後、画像の品質判定が実行される（Ｓ１２１４）。また、これと同時に、例えば既知のホモロジー法による数学的計算を駆使した病理画像分析によって大腸癌等の癌診断が行われ（Ｓ１２１５）、その結果と共に前記画像品質判定による信頼度評価と処理済み画像（例：大腸癌画像）等
が作成・実行される（Ｓ１２１６）。更に、第一サーバ（６００１）では、前記各情報や画像等を受信して、その内容に基づいてウェブ画面の構成が行われ（Ｓ１２１７）、その計算結果等が履歴として保存される（Ｓ１２１８）。
【００７８】
なお、上述した複合サーバ装置の構成例１〜構成例３における処理例では、いずれも先ず利用者や被験者等の情報を取得した後、被験者画像の判別を行なっているが、当該システムの処理速度を優先する場合には、先ず被験者画像の判別を先に行って、診断対象の病理画像ではない場合には、即座にその後の情報処理を行わないようにする場合もある。このような場合、利用者情報等の取得や利用者ログといった処理が省略されるため、システム全体として負荷が低減される。
【００７９】
図１３に示すように、前述した被験者画像判別評価部（３００６）における画像の自動判別処理の一例について説明すると、自動判別の大きな流れとしては、先ずオートホワイトバランス（ＡＷＢ）処理を行なって画像毎の色味の差を標準化し（Ｓ１３０１）、次に自動輝度補正処理を行なって画像毎の明度差を標準化し（Ｓ１３０２）、最後に判別パラメータに基づく画像の判別を行なう（Ｓ１３０３）。なお、これら判別で判別パラメータの設定は人的でも深層学習法に基いても良い。
【００８０】
より詳細には、先ず前記色味の差の標準化（Ｓ１３０１）として、ＲＧＢ画像をＹＵＶに変換し（Ｓ１３０１Ａ）、その輝度分布から背景部抽出し（Ｓ１３０１Ｂ）、該背景部を無彩色と仮定して（Ｓ１３０１Ｃ）、その無彩色目標値を決めてピクセル毎のＲＧＢ値を乗算演算で補正する（Ｓ１３０１Ｄ）。その後、前記明度の差の標準化（Ｓ１３０２）として、ＲＧＢ画像をグレースケール変換し（Ｓ１３０２Ａ）、該グレースケール画像から平均輝度を算出し（Ｓ１３０２Ｂ）、次に高輝度領域が少なく、病理部が多いか否かを検知し（Ｓ１３０２Ｃ）、ＮＯの場合は当該判定結果として即座に病理画像ではないという判定結果を出す。一方、上記処理がＹＥＳの場合には、所定の輝度目標値を基にＲＧＢピクセル輝度を加減演算補正する（Ｓ１３０２Ｄ）。そして、最終的な判別処理（Ｓ１３０３）として、ＲＧＢ画像をＨＳＶに変換し（Ｓ１３０３Ａ）、ピクセル毎のＨＳＶ平均値と標準偏差を求め（Ｓ１３０３Ｂ）、前記ＨＳＶ平均値と標準偏差が所定の範囲内に収まっているか否かを判断する（Ｓ１３０３Ｃ）。この際、最終的に所定範囲内であれば、診断対象の病理画像と判定し、所定範囲内に収まっていない場合には、診断対象外の画像と判定する。
【００８１】
次に、前記被験者画像判別評価部（３００６）における画像品質評価である（１）ゴミ検出、（２）染色ムラ検出、（３）ピント合致量検出について説明する。
【００８２】
図１４および図１５に示すように、先ず、（１）ゴミ検出方法の一例について説明すると、ＲＧＢ画像をＨＳＶ画像に変換し（Ｓ１４０１）、その後、ＨＳＶヒストグラムの取得（Ｓ１４０２）とＲＧＢヒストグラムの取得（Ｓ１４０３）を並行して行い、次に、それぞれの前記ヒストグラムの平滑化を実施し（Ｓ１４０４）（Ｓ１４０５）、その後、ＲＧＢ、ＨＳＶの両ヒストグラムに対して、双峰性および所定閾値範囲での分離によるゴミ領域を検出する（Ｓ１４０６）。更に、ゴミ削除用の背景ＲＧＢ平均値を求め（Ｓ１４０７）、その後、ゴミ量を閾値判定して（Ｓ１４０８）、信頼度が高いか否かをみる。そして、信頼度が高い場合には当該ゴミ取り処理が完了するが、信頼度が低い場合には、ゴミ部分の抽出と参照用画像の合成を行い（Ｓ１４０９）、画像品質評価を減点すると共に、前記ゴミの自動補正を行う（Ｓ１４１０）。
【００８３】
図１５に示すように、前記ゴミの画像処理は、同図（ａ）に示す受信画像について、同図（ｂ）に示すように、ゴミＶＤの領域を検出し、最終的には同図（ｃ）の通り、ゴミＶＤが削除される。
【００８４】
図１６および図１７に示すように、（２）染色ムラの自動判定および補正に係る処理の一例について説明すると、先ずＲＧＢ画像をＨＳＶ画像に変換し（Ｓ１６０１）、ＨＳＶヒストグラムを取得し（Ｓ１６０２）、次に、その平滑化を行い（Ｓ１６０３）、その後、前記色相ヒストグラムに対し幾何学的処理を行う（Ｓ１６０４）。そして、閾値処理によって染色ムラの面積を算出し（Ｓ１６０５）、該面積が所定の範囲内か否かを判定し（Ｓ１６０６）、所定の範囲の場合には当該処理が終了するが、所定範囲を超えている場合には染色ムラの抽出と参照用画像の合成および自動補正と共に画像品質評価を減点する（Ｓ１６０７）。
【００８５】
図１７に示すように、前記染色ムラの判定・補正は、同図（ａ）の受信画像について、同部（ｂ）の通り、病理画像の色ムラ判定と色ムラ部分（１７０１）の特定を行う。
【００８６】
図１８および図１９に示すように、（３）ピント合致量検出の処理の一例について説明すると、先ず、ＲＧＢ画像をグレースケールに変換し（Ｓ１８０１）、次に微分型フィルターで輪郭を抽出し（Ｓ１８０２）、局所平均二値化を行なう（Ｓ１８０３）。その後、ピント合致量またはピント合致比率を算出し（Ｓ１８０４）、ピント合致度を閾値判定し（Ｓ１８０５）、その結果が所定の範囲内か否かを判定し（Ｓ１８０６）、所定の範囲に達している場合には減点処理をせず当該処理が終了するが、所定の範囲に達していない場合には、その度合いによって減点処理すると共に、ピント合成画像（参照用）を作成する（Ｓ１８０７）。
【００８７】
図１９に示すように、前記ピントの画像品質評価のための処理は、同図（ａ）の受信画像について、同図（ｂ）の通り、ピント合致量（率）の判定で合致部分（１９０１）を表示して行う。
【産業上の利用可能性】
【００８８】
本発明によれば、遠隔での癌などの病理画像の診断が広範囲且つ自動的に行え、しかもシステム全体のセキュリティおよび個人情報の確保や各国サイバー法等への柔軟な対応が可能となるため、医療分野や健康管理分野等において幅広い利用が期待できる。
【符号の説明】
【００８９】
（０００１）  遠隔診断サイト
（０００２）〜（０００４）  情報端末
（０００６）〜（０００８）  サーバ群
（３００１）  ウェブインターフェース部
（３００２）  診断受付部
（３００３）  ウェブ画面構成部
（３００４）  ウェブ用インターフェース
（３００５）  計算実行許可部
（３００６）  被験者画像判別評価部
（３００７）  画像診断部
（３０１０）  計算実行部
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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