(57)【要約】【課題】光音響画像の読影に有効なデータベースを構築する方法を提供する。【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を取得する画像取得手段と、光音響画像に対する読影の結果である読影結果情報を取得する読影結果取得手段と、被検体に対する生検の結果である生検結果情報を取得する生検結果取得手段と、光音響画像、読影結果情報、および生検結果情報を関連付けたデータを生成するデータ生成手段を有する情報処理装置を用いる。【選択図】図１
2019051221.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を取得する画像取得手段と、
前記光音響画像に対する読影の結果である読影結果情報を取得する読影結果取得手段と、
前記被検体に対する生検の結果である生検結果情報を取得する生検結果取得手段と、
前記光音響画像、前記読影結果情報、および前記生検結果情報を関連付けたデータを生成するデータ生成手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記読影結果情報は、前記被検体の血管本数、血管密度および酸素飽和度の少なくともいずれかを含み、
前記生検結果情報は、前記被検体における腫瘍の有無を示す情報および腫瘍の良悪性を示す情報の少なくともいずれかを含む
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】
前記データ生成手段は、前記読影を行った読影者を示す情報、前記読影結果情報、および前記生検結果情報を関連付けた前記データを生成し、
前記データに基づいて、前記読影を行った読影者の読影能力を評価する読影者評価手段をさらに有する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記読影者評価手段は、前記読影結果情報と、前記生検結果情報とを比較することにより、前記読影能力を評価する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記読影者評価手段は、前記読影能力を評価した結果に応じて、読影に関するトレーニングモードを実行する
ことを特徴とする請求項３または４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記読影者評価手段は、所定の数の症例に関する前記読影結果情報に基づいて、前記読影者の読影能力を評価する
ことを特徴とする請求項３ないし５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記読影を行った読影者の読影の傾向を評価する傾向評価手段をさらに有する
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】
前記データ生成手段は、前記読影を行った読影者を示す情報、前記読影結果情報、および前記生検結果情報を関連付けた前記データを生成し、
前記傾向評価手段は、前記データに基づいて、前記読影の傾向を評価する
ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記傾向評価手段は、前記読影結果情報に含まれる血管本数と、前記血管本数より推定される腫瘍の良悪性と、前記生検結果情報とに基づいて、前記読影者が血管本数をカウントするときの傾向を評価する
ことを特徴とする請求項７または８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記読影結果情報に基づいて前記被検体における腫瘍の良悪性を判断する読影支援手段をさらに有し、
前記傾向評価手段は、前記読影者の読影の傾向に応じて、前記読影支援手段のパラメータを調整する
ことを特徴とする請求項７ないし９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
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する読影の結果である読影結果情報を取得する読影結果取得手段と、
前記被検体に対する生検の結果である生検結果情報を取得する生検結果取得手段と、
前記読影結果情報と前記生検結果情報とを関連付けたデータを生成するデータ生成手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項１２】
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する読影の結果である読影結果情報を取得する読影結果取得手段と、
前記読影結果情報に基づいて前記被検体に生検が行われたかどうかを示す情報である生検結果フラグを取得する生検結果取得手段と、
前記光音響画像、前記読影結果情報、および前記生検結果フラグを関連付けたデータを生成するデータ生成手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項１３】
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を取得する画像取得ステップと、
前記光音響画像に対する読影の結果である読影結果情報を取得する読影結果取得ステップと、
前記被検体に対する生検の結果である生検結果情報を取得する生検結果取得ステップと、
前記光音響画像、前記読影結果情報、および前記生検結果情報を関連付けたデータを生成するデータ生成ステップと、
を有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項１４】
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する読影の結果である読影結果情報を取得する読影結果取得ステップと、
前記被検体に対する生検の結果である生検結果情報を取得する生検結果取得ステップと、
前記読影結果情報と前記生検結果情報とを関連付けたデータを生成するデータ生成ステップと、
を有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項１５】
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する読影の結果である読影結果情報を取得する読影結果取得ステップと、
前記読影結果情報に基づいて前記被検体に生検が行われたかどうかを示す情報である生検結果フラグを取得する生検結果取得ステップと、
前記光音響画像、前記読影結果情報、および前記生検結果フラグを関連付けたデータを生成するデータ生成ステップと、
を有することを特徴とする情報処理方法。
【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進められている。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生検が実施され、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】
しかしながら、読影は主観評価であるため、読影者による個人差がある。確定診断である生検が実施されることで読影の正誤が分かるが、読影結果と生検結果を関連付けるデータベースがないと、得られた情報の充分な活用が図れない。また、光音響画像と読影結果の関連付けも充分にはなされていない。
【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、光音響画像の読影に有効なデータベースを構築する方法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を取得する画像取得手段と、
前記光音響画像に対する読影の結果である読影結果情報を取得する読影結果取得手段と、
前記被検体に対する生検の結果である生検結果情報を取得する生検結果取得手段と、
前記光音響画像、前記読影結果情報、および前記生検結果情報を関連付けたデータを生成するデータ生成手段と、
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する読影の結果である読影結果情報を取得する読影結果取得手段と、
前記被検体に対する生検の結果である生検結果情報を取得する生検結果取得手段と、
前記読影結果情報と前記生検結果情報とを関連付けたデータを生成するデータ生成手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置である。
【００１１】
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する読影の結果である読影結果情報を取得する読影結果取得手段と、
前記読影結果情報に基づいて前記被検体に生検が行われたかどうかを示す情報である生検結果フラグを取得する生検結果取得手段と、
前記光音響画像、前記読影結果情報、および前記生検結果フラグを関連付けたデータを生成するデータ生成手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置である。
【００１２】
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を取得する画像取得ステップと、
前記光音響画像に対する読影の結果である読影結果情報を取得する読影結果取得ステップと、
前記被検体に対する生検の結果である生検結果情報を取得する生検結果取得ステップと、
前記光音響画像、前記読影結果情報、および前記生検結果情報を関連付けたデータを生成するデータ生成ステップと、
を有することを特徴とする情報処理方法である。
【００１３】
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する読影の結果である読影結果情報を取得する読影結果取得ステップと、
前記被検体に対する生検の結果である生検結果情報を取得する生検結果取得ステップと、
前記読影結果情報と前記生検結果情報とを関連付けたデータを生成するデータ生成ステップと、
を有することを特徴とする情報処理方法である。
【００１４】
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する読影の結果である読影結果情報を取得する読影結果取得ステップと、
前記読影結果情報に基づいて前記被検体に生検が行われたかどうかを示す情報である生検結果フラグを取得する生検結果取得ステップと、
前記光音響画像、前記読影結果情報、および前記生検結果フラグを関連付けたデータを生成するデータ生成ステップと、
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】
【００１５】
本発明によれば、光音響画像の読影に有効なデータベースを構築する方法を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【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】第２の実施例の処理フロー図
【図５】第３の実施例の処理フロー図
【図６】第３の実施例の血管本数と症例数を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１７】
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。
【００１８】
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、情報処理装置または情報処理方法としても捉えられる。情報処理の中でも特に、被検体内部の画像情報を処理することから、画像情報処理装置または画像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。
【００１９】
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。
【００２０】
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。
【００２１】
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。
【００２２】
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。
【００２３】
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ため、基礎となるデータも少ない。さらに、読影技術が固定化されていないため、読影の正確性は、個々の読影者の経験や技量に大きく依存する。そのため、読影者の知見を集積してデータベース化し、画像の読影者の技量向上や教育に利用することが期待されている。データベースとは例えば、光音響画像と、その読影結果と、（生検が実施された場合は）生検結果とを関連付けたものである。特に、作成されたデータのうち、生検が行われて確定結果である生検結果が得られたものについては、読影結果と生検結果の対応付けを行うことにより、読影者の技量や癖や傾向を解析したり、画像の特徴と生検結果との比較を行ったりすることも考えられる。さらに、読影の傾向に基づいて読影結果の補正や読影者のトレーニングにも利用できる。
【００２４】
＜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を処理する。データベース１１１はサーバ１０１から受け取った画像データを保存し、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。本実施例でのモダリティは光音響トモグラフィと超音波エコー測定とする。光音響装置１３１は、検査者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。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。
【００２５】
読影者用端末１４１は、読影者（読影医など）が被検体の画像（光音響画像または超音波画像）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。読影者の所見などの読影結果情報２４２はサーバ１０１に送られる。
【００２６】
読影の結果、生検が必要だと判断された場合、生検担当者に生検が発注される。生検担当者は、生検結果情報２５１を生検担当者用端末１５１から入力し、サーバ１０１に送信する。なお、生検担当者とは、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などを指す。
以上により、診察者が必要だと判断したモダリティでの撮像が行われ、読影者の所見や生検結果と共にデータベース１１１に保存される。
【００２７】
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、生検担当者は異なる人物でも同一人物でもよい。オーダ用、読影用、生検用の各端末も同一のものでもよい。逆に、オーダ用、読影用、生検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。
【００２８】
（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・送受信する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、読影結果情報２４２や生検結果情報２５１とを紐付けまたは統合する機能などを備えている。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。
【００２９】
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、生検結果情報が考えられる。
患者情報は例えば、氏名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。
【００３０】
読影者情報は例えば、氏名等の読影者を特定する情報、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。
読影結果情報は例えば、腫瘍が良性か悪性かについての見解、カテゴリー分類、生検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。また、読影者が読影に要した時間については、読影者情報と読影結果情報のいずれに含めてもよい。
生検結果情報は例えば、生検担当者、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、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、データベースマネジメントシステムによって制御されるＨＤＤやＳＳＤなどの記憶装置が好適である。サーバ上で動作する機能ブロック群のうち、データベースの制御に関する処理を行う機能ブロックは、本発明のデータ生成手段に相当すると考えてよい。本発明のデータ生成手段にはさらに、データベース自体を含めてもよい。
【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。探触子は、音響波を電気信号に変換する素子を含む。素子としては、圧電素子、静電容量式素子、ファブリペロー素子など何を用いてもよい。探触子に複数の素子をリニア状またはアレイ状に設けることで、測定速度や画像精度が向上する。
【００３５】
なお、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。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。
【００３６】
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。
【００３７】
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、光音響装置と超音波装置を別々に設けるのではなく、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。なお、本実施例では目視確認により読影が行われ、読影者が手動で端末を介して読影結果情報を入力している。しかし、読影者として、自然人ではなく人工知能（ＡＩ）等を活用したソフトウェアを用いてもよい。その場合、読影用ソフトウェアをサーバ１０１に配置してもよい。
【００３９】
生検担当者用端末１５１は生検担当者が生検結果を入力するために用いる情報処理端末である。生検担当者用端末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、生検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生検装置が、サーバ１０１に直接生検結果を送信してもよい。
【００４０】
（サーバの機能ブロック）
図２は、サーバ１０１の機能ブロックを示す。本図は、サーバが行う各機能を模式的にブロックとして表したものである。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として仮想的に実現されてもよい。あるいは逆に、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、サーバ部分を取り上げて情報処理装置と考えてもよい。
【００４１】
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。生検結果取得部１０５は、生検結果情報２５１を生検担当者用端末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。判断部１０７は、実施例において後述する判断処理を行う。サーバは、その他にも、読影者情報を取得する読影者情報取得部などを備えていてもよい。測定結果取得部は、本発明の画像取得手段に相当する。読影結果取得部は、本発明の読影結果取得手段に相当する。生検結果取得部は、本発明の生検結果取得手段に相当する。
【００４２】
（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。オーダを受領した検査者により、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。
【００４３】
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。
【００４４】
画像データが取得されると、読影者に読影が要求される。読影者は、読影者用端末１４１に表示された、画像データ２４１に基づく画像を読影して所見を入力する。画像データ２４１は、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。
【００４５】
本実施例では、読影者は、まず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、読影結果情報煮含めてよい。
【００４６】
なお、読影者自身が、光音響画像から腫瘍の良悪性を推定し、読影結果情報に含めてもよい。また、読影者は血管本数、血管密度および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。
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、読影結果情報２４２を取得する。
【００４７】
サーバ１０１は、提示装置（例えばディスプレイ）を用いて読影結果情報２４２を医師に提示する。医師は、読影結果に含まれる読影者の所見等に基づいて、生検が必要かどうかを判断し、入力装置（例えばマウスやキーボード）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Ｓ１０５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。
【００４８】
生検が必要な場合（Ｓ１０５＝Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１０６に進み、生検担当者にオーダが出力される。なお、医師による生検要否判断において、読影支援用ソフトウェアが生検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が生検の必要性を判断し、生検担当者にオーダを行うことも考えられる。また、そもそもの読影を、サーバ１０１にインストールされた読影用ソフトウェアが行うことも考えられる。
【００４９】
一方、生検が必要ではない場合（Ｓ１０５＝Ｎｏ）、経過観察となる。処理はステップＳ１０９に進み、読影結果情報２４２と各モダリティでの画像データが関連付けられて、データベース１１１に保存される。
【００５０】
オーダを受けた生検担当者は、生検を行って確定結果を取得し、その結果を生検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の生検結果取得部１０５が、生検結果情報２５１を取得する。ステップＳ１０８において、サーバ１０１は、読影結果情報２４２、生検結果情報２５１および各モダリティでの画像データを関連付けてデータベース１１１に保存する。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。また、読影者または読影支援用ソフトウェアによる良悪性の推定が正しかったかどうかを示す情報を格納してもよい。
【００５１】
また、光音響画像データまたは超音波画像データを格納するテーブルや、読影結果情報を格納するテーブルに、当該画像データや読影結果に対応する生検結果が存在するかどうかを示す情報（生検結果フラグ）を付加することも好ましい。また、読影結果情報や生検結果の有無について、被検者の電子カルテに保存するとよい。
【００５２】
上記フローにより、読影者や生検担当者の知見を集積した有益なデータベースを構築できる。データベースには少なくとも、画像データ、読影結果情報、（生検が行われた場合は）生検結果情報を関連付けて保存される。その他にも、患者情報、読影者情報、画像情報などを関連付けてもよい。
【００５３】
本実施例によって構築されたデータベースを元に、画像の特徴と読影結果や生検結果を比較することで、比較的新規なモダリティである光音響トモグラフィの読影技術の向上に利用できる。特に、生検結果が得られたデータについては、読影者の所見の正誤の判断や、読影結果と生検結果の対応付けを行うことによる読影者の技量や癖や傾向の解析に利用できる。また、その傾向に基づく読影者のトレーニングなどにも利用できる。また、画像、読影結果、確定診断である生検結果を教師データとした機械学習による、読影用ソフトウェアや読影支援用ソフトウェアの開発にも利用できる。
【００５４】
（変形例）
本実施例において、画像データや読影結果に関連付けてデータベースに格納する情報として、生検結果情報そのものではなく、上述の生検結果フラグのみを用いても構わない。医師は、データベースの生検結果フラグを参照することで生検結果が存在するかどうかを把握して、今後の診断方針を建てる際の参考にすることができる。
【００５５】
＜第２の実施例＞
本実施例では、データベースを読影者のトレーニングに使用する場合について述べる。情報処理装置１の構成は第１の実施例と同様である。図４は、本実施例のフローチャートである。図３と同じ処理については同じ符号を付し、説明を省略する。また、本実施例のサーバ１０１は、プログラムに従って動作することにより、読影の正誤を判断する判断部や、読影者の能力を評価・検討し、トレーニング内容を決定して実施する読影者評価部として機能し得る。
【００５６】
ステップＳ１０１〜Ｓ１０７，Ｓ１０９については、第１の実施例と同様である。
読影結果情報に含まれる読影者の所見に基づいて生検が行われた後、ステップＳ２０１において、生検により得られた確定診断結果に基づいて、読影結果情報の正誤に関する判断が行われる。ここでは、サーバ１０１の判断部が生検結果情報と読影結果情報を突き合
わせて正誤を判断してもよい。また、スーパーバイザー等が正誤判断を行い、その結果をサーバ１０１に入力してもよい。正誤判断対象は、典型的には腫瘍の有無や良悪性に関する情報である。その他、読影結果情報と生検結果情報を突き合わせて得られる情報であれば、読影者評価部が評価して構わない。
【００５７】
ステップＳ２０２においては、図３のステップＳ１０８に加えて、読影結果情報の正誤に関する判断結果が、その他のデータと関連付けられて保存される。関連付けの対象は様々であり、読影者情報や読影結果情報だけでなく、患者情報や生検結果情報や画像情報と関連付けてもよい。関連付けの方法も様々であり、キーによる相互参照でもよく、複数のデータを統合してもよい。
【００５８】
ステップＳ２０３においては、読影者評価部が、読影者の能力が充分かどうかを判断する。読影者評価部は、データベースを参照して、ある読影者の過去の読影結果情報およびその正誤に基づいて、読影者の正答率を計算する。正答率は、過去全ての読影を元に計算してもよいし、直近の所定の数の症例（例えば５０症例）の読影を元に計算してもよい。
読影能力が充分だと判断されれば（Ｓ２０３＝Ｙｅｓ））、処理は終了する。
【００５９】
一方、読影者の正答率が所定の基準未満の場合（Ｓ２０３＝Ｎｏ））、読影者に対するトレーニングが実施される。このとき、トレーニングを行うためのトレーニングモードが実行される。トレーニングモードの一例として、読影者評価部が、表示装置（表示手段）に超音波画像、光音響画像および生検結果を表示し、読影者に対して理解を促すことができる。このとき、参考情報として、良性腫瘍の光音響画像と悪性腫瘍の光音響画像を併せて表示してもよい。その他、トレーニングに役立つようないかなる方法も採用できる。
【００６０】
このように、本発明によって構築されたデータベースを用いれば、各読影者の読影能力を評価できるようになる。また、必要に応じ、読影者のトレーニングを実施できるので、読影者の読影能力が向上する。
【００６１】
＜第３の実施例＞
本実施例では、データベースを読影者の読影傾向の把握に使用する場合について述べる。情報処理装置１の構成は第１の実施例と同様である。図５は、本実施例のフローチャートである。図３、図４と同じ処理については同じ符号を付し、説明を省略する。また、本実施例のサーバ１０１は、プログラムに従って動作することにより、読影の正誤を判断する判断部や、読影者の読影の傾向を評価し、読影支援用ソフトウェアを調整する傾向評価部として機能し得る。
【００６２】
ステップＳ１０１〜Ｓ１０７，Ｓ１０９については、第１の実施例と同様である。また、ステップＳ３０１〜Ｓ３０２については、第２の実施例と同様である。なお、本実施例のステップＳ１０４においては、読影支援用ソフトウェアがサーバを読影支援部として機能させる。読影支援用ソフトウェアは、読影者の所見に含まれる血管本数に基づいて腫瘍の良悪性を推定する。
【００６３】
ここで、上述したように、腫瘍周囲には新生血管が発達するために、血管本数が多い方が悪性腫瘍である可能性が高いとされている。そこで本実施例の読影支援用ソフトウェアは、読影者がカウントした血管本数が所定の閾値以上の場合に、悪性腫瘍が存在すると推定する。このときの閾値は、一般的な情報を元に予め決定された値である。しかし、血管本数のカウントは主観評価で行われるため、読影者による個人差がある。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がある場合、実際には悪性腫瘍では無い症例の多くを悪性腫瘍だと判定してしまう。しかし、生検は患者の身体に与える負担が大きいため、不必要な生検を減らすことが望まれる。
【００６４】
そこで本実施例では、ステップＳ３０１において、傾向評価部が読影者の読影の傾向を評価する。傾向評価部は、データベースに保存された読影結果情報、生検結果情報や、読影の正誤に関する判断結果を参照し、読影の傾向を評価する。例えば、読影結果情報に含まれるカウント数に基づいて悪性腫瘍だと判断されて生検が実施された症例のうち、実際には良性腫瘍だったものの割合が多ければ、当該読影者は、血管本数を多めにカウントする傾向が有ることが分かる。また、他のモダリティの検査や以前の検査によって血管本数が予測されている場合は、少なくとも読影者を示す情報と読影結果情報を関連付けたデータを用いて読影の傾向を評価できる。
【００６５】
ステップＳ３０２では、読影者の読影の傾向に基づいて、傾向評価部が読影支援用ソフトウェアのパラメータを調整する。例えば、血管本数を多めにカウントする読影者については、良悪性を推定するための血管本数の閾値を高めに変更する。
【００６６】
図６を用いて、より詳しく説明する。本図は、データベースからある読影者の多数のデータ（例えば直近の５０症例）から作成されたグラフである。取得したデータの各エントリには、少なくとも「当該読影者によりカウントされた血管本数」と「生検により得られた確定診断の結果が、良性と悪性のどちらであったか」を示す情報が含まれている。本図では、良性症例と悪性症例の２つの系列ごとに、横軸を血管本数、縦軸を症例数としてプロットした結果を示す。実線は良性と確定した症例の系列であり、破線は悪性と確定した症例の系列である。一点鎖線は、生検を行うかどうかの目安となる初期設定の閾値Ｔｈ１である。したがって、カウントされた血管本数がＴｈ１以上の場合は生検が実施され、Ｔｈ１未満であれば生検は行われない。
【００６７】
本図を見ると、カウント本数がＴｈ１以上の領域であっても、ほとんどの症例で良性腫瘍という確定診断が下されている。これは、不必要な生検が多数行われたことを意味する。そこで本実施例のステップＳ３０２では、閾値をＴｈ１から、二点鎖線で示されるＴｈ２に変更する。閾値の変更は、まとまった症例数が得られてから行ってもよく、一つの症例ごとに行ってもよい。
【００６８】
本数の設定方法は様々である。例えば、本数を少なめにカウントする読影者については閾値を低くしてもよい。また、被検体の部位に通常存在する血管本数に基づいて、閾値に下限を設けても良い。本実施例は、血管本数以外にも、血管密度、酸素飽和度など、様々な値に適用できる。
【００６９】
以上、本実施例によれば、読影者ごとに症例に基づいて読影の傾向を把握して良悪性推定の感度を適切に調整できるので、悪性腫瘍を見逃すこと無く、不必要な生検を低減できるようになる。
【００７０】
＜第４の実施例＞
本実施例では、複数の読影者が行った読影結果情報に基づいて読影者のトレーニングを行う方法を述べる。まず、同一の症例に関する光音響画像を、複数（例えば５人）の読影者が独立に読影する。５人分の読影結果情報がデータベースに保存されると、サーバ１０１はそれぞれの読影者を比較する。比較は、症例ごとに行っても良いし、ある程度の数が集まってから行ってもよい。
【００７１】
例えば、ある読影者がカウントした血管本数の平均が、他の４人の読影者のカウント数の平均と著しく異なる場合、この読影者には読影の再トレーニングの受講が促される。
また、読影者ごとに良悪性推定結果の正誤を解析し、読影者ごとに得意・不得意な症例を割り出すことができる。例えば比較的大きな腫瘍に関して正答率が低い読影者の場合、
このような症例に特化したトレーニングの受講が促される。
【００７２】
このように、データベースに保存された読影者ごとの読影能力を評価することで、読影者全員の読影能力を常に高いレベルに維持することが可能となる。
【符号の説明】
【００７３】
１：情報処理装置、１０４：読影結果取得部、１０５：生検結果取得部、１１１：データベース
【図１】
2019051221.tif 000003
【図２】
2019051221.tif 000004
【図３】
2019051221.tif 000005
【図４】
2019051221.tif 000006
【図５】
2019051221.tif 000007
【図６】
2019051221.tif 000008