(57)【要約】  本発明の罹患率評価装置は、身体の部位に関連付けて、部位を撮像した撮像時点の異なる２つの画像の差分と、疾病名と、が記憶される診断情報を格納する記憶部と、ユーザが画像の特徴量のカテゴリと、診断対象となる部位を入力するのを受け付け、受け付けたカテゴリについて、診断対象者の診断対象となる部位を撮像した撮像時点の異なる２つの画像の差分を算出し、診断対象となる部位と、算出した差分とを検索キーとして、診断情報を検索し、該当するレコードの疾病名を取得し、該当したレコードの数が部位を有するレコードの数に対して占める比率に基づいて罹患率を算出し、取得した疾病名ごとに、算出した罹患率を表示する制御部と、を備えることを特徴とする。
2015029135.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
身体の部位に関連付けて、前記部位を撮像した撮像時点の異なる２つの画像の差分と、疾病名と、が記憶される診断情報を格納する記憶部、及び、
ユーザが診断対象となる前記部位を入力するのを受け付ける入力部と、
前記ユーザが画像の特徴量のカテゴリを入力するのを受け付ける差分画像算出部と、
前記受け付けたカテゴリについて、診断対象者の診断対象となる部位を撮像した撮像時点の異なる２つの画像の差分を算出する変化率算出部と、
診断対象となる前記部位と、前記算出した差分とを検索キーとして、前記診断情報を検索し、該当するレコードの疾病名を取得し、前記該当したレコードの数が前記部位を有するレコードの数に対して占める比率に基づいて罹患率を算出する罹患率算出部と、
前記取得した疾病名ごとに、前記算出した罹患率を表示する出力部と、
を有する制御部
を備えることを特徴とする罹患率評価装置。
【請求項２】
前記差分は、
前記部位を撮像した撮像時点の異なる２つの画像から取得される値の変化量及び／又は絶対量であること、
を特徴とする請求項１に記載の罹患率評価装置。
【請求項３】
前記制御部は、
前記受け付けた部位と、前記算出した差分と、前記取得した疾病名とを有するレコードを前記診断情報の新たなレコードとして加えること、
を特徴とする請求項２に記載の罹患率評価装置。
【請求項４】
前記記憶部は、
前記部位及び前記カテゴリに関連付けて、前記差分が正常であると診断される数値範囲が記憶される判定情報を格納し、
前記制御部は、
前記診断対象となる部位と、前記受け付けたカテゴリと、前記算出した差分とを検索キーとして、前記判定情報を検索し、該当するレコードの数値範囲を取得し、
前記取得した数値範囲に前記算出した差分が含まれるか否かに応じて、前記診断対象となる部位が正常であるか否かを判定すること、
を特徴とする請求項３に記載の罹患率評価装置。
【請求項５】
前記差分は、
撮像時点の異なる３つ以上の前記画像の差分の推移を時系列で示すものであること、
を特徴とする請求項４に記載の罹患率評価装置。
【請求項６】
前記受け付けたカテゴリは、
複数のカテゴリであり、
前記制御部は、
前記複数のカテゴリについて、前記罹患率を算出すること、
を特徴とする請求項５に記載の罹患率評価装置。
【請求項７】
前記制御部は、
前記診断対象となる部位を撮像した撮像時点の異なる２つの画像の差分のみが表示された画像を表示すること、
を特徴とする請求項６に記載の罹患率評価装置。
【請求項８】
前記制御部は、
前記算出した差分を、
所定の長さの期間についての差分に換算すること、
を特徴とする請求項７に記載の罹患率評価装置。
【請求項９】
前記制御部は、
２組の対応点同士を重ね合わせることによって、前記診断対象となる部位を撮像した撮像時点の異なる２つの画像の位置合わせを行うこと、
を特徴とする請求項８に記載の罹患率評価装置。
【請求項１０】
制御部は、
入力装置を介してユーザが画像の特徴量のカテゴリと、診断対象となる身体の部位を入力するのを受け付け、
前記受け付けたカテゴリについて、診断対象者の診断対象となる部位を撮像した撮像時点の異なる２つの画像の差分を算出し、
診断対象となる前記部位と、前記算出した差分とを検索キーとして、前記部位に関連付けて、前記部位を撮像した撮像時点の異なる２つの画像の差分と、疾病名と、が記憶される診断情報を検索し、該当する疾病名を取得し、
前記該当したレコードの数が前記部位を有するレコードの数に対して占める比率に基づいて罹患率を算出し、
前記取得した疾病名ごとに、前記算出した罹患率を表示すること、
を特徴とする、前記制御部を備える罹患率評価装置の罹患率評価方法。
【請求項１１】
罹患率評価装置の記憶部に対して、
身体の部位に関連付けて、前記部位を撮像した撮像時点の異なる２つの画像の差分と、疾病名と、が記憶される診断情報を格納させ、
前記罹患率評価装置の制御部に対して、
ユーザが画像の特徴量のカテゴリと、診断対象となる前記部位を入力するのを受け付け、
前記受け付けたカテゴリについて、診断対象者の診断対象となる部位を撮像した撮像時点の異なる２つの画像の差分を算出し、
診断対象となる前記部位と、前記算出した差分とを検索キーとして、前記診断情報を検索し、該当するレコードの疾病名を取得し、
前記該当したレコードの数が前記部位を有するレコードの数に対して占める比率に基づいて罹患率を算出し、
前記取得した疾病名ごとに、前記算出した罹患率を表示する処理を実行させること、
を特徴とする前記罹患率評価装置を機能させるための罹患率評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、罹患率評価装置、罹患率評価方法及び罹患率評価プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近時、コンピュータが医用画像を分析し、異常があるか否かの判断、想定される疾病名の特定等を行う又は支援する技術が多く存在する。
特許文献１の画像表示装置は、診断画像中の異常陰影の候補領域より異常陰影らしさを表す特徴量を取得し、予め記憶している医用画像のうちから特徴量が類似するものを検索し、診断画像及び該当する医用画像を対比可能に表示する。
特許文献２の診断支援装置は、データベースに診断済の参照画像を蓄積しておく。そして、診断画像の病変位置の画像的な特徴量を抽出し、抽出した特徴量を参照画像のそれぞれの特徴量と比較し、類似度を演算する。さらに、類似度の高い複数の参照画像を選択し、疾病名ごとに類似度の平均値である病名確率を表示する。【０００３】
特許文献３の診断支援装置は、被検者の病変部の情報を含む検査履歴情報を記憶しておく。そして、検査履歴情報に応じて、被検者から得たデータを処理する際に処理対象とすべき病変部の大きさを変更する。また、検査履歴情報に応じて病変の発生確率を計算し、発生確率に応じて、病変部の処理方法を変更する。
特許文献４の画像収集装置は、画像を収集し、異常の種類及び進行程度を検出する。そして、進行程度が所定の範囲内にある場合、追加検査が必要であることを出力し、追加検査の検査条件を決定する。【０００４】
特許文献５の通院者選定装置は、患者候補者の疾病の種類、発生日時、発生場所等を含む疾病情報に基づいて、患者候補者の仮想患者データを取得し、患者候補者が通院を要するか否かを決定する。
非特許文献１の研究は、軽度認知障害患者の脳のＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）画像を時系列で比較している。そして、調査対象となったすべての患者について、脳萎縮が実際に生じていることを報告している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−３４５８５号公報（請求項１、段落００３１）
【特許文献２】特許第４０２１１７９号公報（請求項７、段落００２６）
【特許文献３】特許第５１５９２４２号公報（請求項１、３等）
【特許文献４】特許第３４９５３２７号公報（請求項１等）
【特許文献５】特開２０１０−１１３４７７号公報（請求項１等）
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】中村賢治、外３名、“認知症支援のための経時差分画像の研究”、［online］、平成２１年３月、第１回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム、発表番号Ｅ３−４、[平成２５年４月１１日検索]、インターネット（URL:http://db-event.jpn.org/deim2009/proceedings/files/E3-4.pdf）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１、２及び３の装置は、２つの医用画像を比較する際にそれぞれの画像の「特徴量」を算出し、さらに、２つの「特徴量」から「類似度を」算出する（例えば、特許文献２の段落００２６参照）。このとき、「特徴量」は、医用画像から取得される複数の物理量を成分とする多次元のベクトルである。当該複数の成分としては、体積、明度、円形度等を含む多くのものが想定されている。このような物理量をすべて取得するためには、医用画像の画質が相当程度に高いことが必須の条件となる。しかしながら、一般に、集団健康診断、人間ドック、１年未満の短周期健康診断等は、多人数について行われ、その回数も多い。このような場合、技術面及びコスト面の制約があることが多く、情報量の多い高画質の画像を取得することは困難である。【０００８】
特許文献４の画像収集装置は、異常の進行程度を検出するが、この検出は、過去に異常診断がなされた精密診断の例が存在することを前提としている。したがって、特許文献４の装置も、高画質の画像を取得することが期待できない場合には不向きである。【０００９】
特許文献５の通院者選定装置は、既に何らかの異常があり実際に通院履歴を有する患者を対象としており、新たに診断対象となる患者に対して何らかの診断を下すものではない。非特許文献１の研究は、過去に軽度認知障害であると診断された患者の画像を利用している。両者とも、集団健康診断、人間ドック、１年未満の短周期健康診断等の対象者に多く含まれる健常者を対象とするものではない。
そこで、本発明は、集団健康診断等のように短時間に大人数の医用画像を撮像する必要がある場合に、必ずしも高画質ではない画像に基づいて異常の有無を判定し、疾病名ごとに罹患の可能性を算出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の罹患率評価装置は、身体の部位に関連付けて、部位を撮像した撮像時点の異なる２つの画像の差分と、疾病名と、が記憶される診断情報を格納する記憶部と、ユーザが画像の特徴量のカテゴリと、診断対象となる部位を入力するのを受け付け、受け付けたカテゴリについて、診断対象者の診断対象となる部位を撮像した撮像時点の異なる２つの画像の差分を算出し、診断対象となる部位と、算出した差分とを検索キーとして、診断情報を検索し、該当するレコードの疾病名を取得し、該当したレコードの数が部位を有するレコードの数に対して占める比率に基づいて罹患率を算出し、取得した疾病名ごとに、算出した罹患率を表示する制御部と、を備えることを特徴とする。
その他の手段については、発明を実施するための形態のなかで説明する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、集団健康診断等のように短時間に大人数の医用画像を撮像する必要がある場合に、必ずしも高画質ではない画像に基づいて異常の有無を判定し、疾病名ごとに罹患の可能性を算出することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】既存技術を説明する図である。
【図２】本実施形態の特徴を説明する図である。
【図３】本実施形態の特徴を説明する図である。
【図４】本実施形態の特徴を説明する図である。
【図５】本実施形態の特徴を説明する図である。
【図６】罹患率評価装置の構成図である。
【図７】画像管理情報の一例を示す図である。
【図８】異常判定情報の一例を示す図である。
【図９】医師診断情報の一例を示す図である。
【図１０】時系列グラフの類型を説明する図である。
【図１１】第１の処理手順のフローチャートである。
【図１２】第２の処理手順のフローチャートである。
【図１３】診断結果表示画面の一例を示す図である。
【図１４】診断結果表示画面の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以降、本発明を実施するための形態（「本実施形態」という）を、図等を参照しながら説明する。
【００１４】
（既存技術）
図１に沿って、既存技術の例を説明する。当該例は、前記した文献のなかでは、「特許文献２」（段落００２６等）に最も近い。診断対象となる患者のある部位（図１の例では脳である）についての現在の医用画像１０２が取得されている。一方、他の患者の当該部位についての過去の医用画像１０１が蓄積されている。医用画像１０１は多くの患者の当該部位を撮像したものであり、医用画像を一意に特定する医用画像ＩＤ１０３が付されている。一方、医用画像ＩＤに関連付けて、医師が診断した疾病名が記憶されている対応情報１０４が存在する。
【００１５】
既存技術の装置は、第１に、「面積」、「明度」等、ｎ種類の特徴ごとに、医用画像１０２の特徴量を抽出する。当該装置は、第２に、このような多くの特徴量ｑｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）を成分として有する「特徴量ベクトルＱ」を作成する。各ベクトルの成分に付した数字は、例えば、「１」が「面積」の特徴量を示し、「２」が「明度」の特徴量を示している。当該装置は、第３に、過去の医用画像１０１のすべてについて、同様に「特徴量ベクトルＰ」を作成する。当該装置は、第４に、類似度Ｓを算出する。類似度Ｓは、特徴量ベクトルＱと、任意の１つの特徴量ベクトルＰを入力として、以下の数式１によって算出されるスカラー量である。
【００１６】
Ｓ＝Ｗｔ（Ｅ−（Ｑ−Ｐ））／｜Ｗ｜      （数式１）
ここで、「Ｅ」は、ｎ個の各成分がすべて「１」であるベクトルである。「Ｗ」は、各特徴量の重みをｎ個の成分として有するベクトルである。「｜Ｗ｜」は、ベクトル「Ｗ」の成分の和（スカラー量）である。「Ｗｔ」はベクトル「Ｗ」の「転置行列」であり、「Ｗｔ」に対して右からベクトル「Ｅ−（Ｑ−Ｐ）」を乗算すると、スカラー量が算出される。一般的に、ベクトル「Ｐ」及び「Ｑ」の各成分は０〜１の範囲に正規化されている。
【００１７】
このような前提において、医用画像１０１と医用画像１０２とが完全に一致するとき、Ｐ＝Ｑ、すなわち、すべてのｉ（ｉ＝１，２，・・・ｎ）について、ｐｉ＝ｑｉであるので、Ｓ＝１となる。医用画像１０１と医用画像１０２とが完全に相違するとき、Ｑ−Ｐ＝１、すなわち、すべてのｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）について、ｑｉ−ｐｉ＝１であるので、Ｓ＝０となる。Ｓは、過去の医用画像１０１の数だけ算出される。
【００１８】
当該装置は、第５に、このような類似度Ｓと過去の医用画像とを１対１に対応させて、対応情報１０４を完成する。当該装置は、第６に、類似度が最も大きい（「１」に近い）過去の医用画像に対応する疾病名を、現在の診断対象となる患者の疾病名として特定する。
【００１９】
図１の例では、以下のような不具合が発生する。
・そもそも、多くの種類の特徴量が取得できるような高画質の医用画像は一般的に期待できない。
・充分に高い画質を有さない医用画像同士を比較すると、一応の計算はできるが、無意味な結果が出力される。例えば、差異を検出できない結果、すべての過去の医用画像に対して同じような水準の類似度が算出される。
・処理に必要な時間が長い。
・時間軸に沿った変化という考え方を有することなく、特徴量の水準自体を比較している。したがって、健常な対象患者の医用画像の特徴量が、罹患した患者の医用画像の特徴量と偶然に類似し、何らかの疾病に罹患していると誤診断される場合もある。
【００２０】
図２〜図５に沿って、本実施形態の情報処理の概要を説明する。詳細については、別途フローチャートに沿って後記する。
まず、図２を説明する。診断対象となる患者のある部位（図２の例でも脳である）について過去の医用画像１１１が取得されている。一方、当該患者の当該部位について現在の医用画像１１２も取得されている。本実施形態の罹患率評価装置１（図６）は、過去の診断例１１４を利用することができる。診断例１１４は、様々なものが想定できる。ここでは、例えば、変化率と診断件数との関係を示す２次元のグラフが、疾病ごとに複数用意されている。例えば１００件の過去の診断例において、「脳の面積が５％縮小した結果、認知症と診断された例が５件ある」、「脳の面積が８％縮小した結果、認知症と診断された例が１０件ある」、・・・のような情報が存在するとする。そして、「−５％，５件」、「−８％，１０件」、・・・の点をプロットすることによって、「認知症」についてのグラフが作成される。同様に、「軽度認知障害」、「脳腫瘍」、・・・のグラフが作成される。
【００２１】
本実施形態の罹患率評価装置１は、第１に、ある１つの特徴量（のカテゴリ）を決定する。決定した特徴量が例えば「面積」であったとする。罹患率評価装置１は、第２に、特徴量の差分を抽出する。「面積」の差分は、単に、医用画像１１１に脳として表現された部分の断面積と、医用画像１１２に脳として表現された部分の断面積のとの差分である。差分は、画素数を面積に換算することによって、数値（単位：ｃｍ２）としても表現されうる。また、医用画像１１１には存在し、医用画像１１２には存在しない、特定の画素値を有する部分（収縮した部分である）として、医用画像１１３のようにも表現され得る。
【００２２】
罹患率評価装置１は、第３に、差分の変化率Ｒ（百分率）を以下の数式２によって算出する。
Ｒ＝（ｑ１−ｐ１）／ｐ１×１００    （数式２）
ここで、ｐ１は、医用画像１１１の脳の面積である。ｑ１は、医用画像１１２の脳の面積である。
罹患率評価装置１は、第４に、差分をすべてのグラフに当てはめて、それぞれの疾病ごとに診断件数を取得する。罹患率評価装置１は、第５に、診断件数の大きい順に、疾病名と罹患率とを関連付けて表示する。罹患率とは、例えば、取得された診断件数を、当該部位についての（すべての疾病を通じての）全診断件数で除算した数値（百分率）である。
【００２３】
次に、図３を説明する。図２の例に比して、図３においては特徴量が「明度」であることだけが異なっている。「明度」の差分は、単に、医用画像１１１に脳として表現された部分の明度（例えば、各画素の０〜２５５のグレースケールの平均値）と、医用画像１１２に脳として表現された部分の明度との差分である。差分は、無単位の数値として表現され得る。また、差分の大きさに応じて予め決定された色彩等を付して、医用画像１１３のようにも表現され得る。
【００２４】
脳の疾病には、「面積」の変化として発症するもの、「明度」の変化として発症するもの、他の特徴量の変化として発症するもの等、様々なものが存在する。ユーザは、ある１つの特徴量の変化率をキーとして疾病名を検索することもできる。また、複数の特徴量の変化率の組合せ（例えば、「面積」は縮小し、かつ、「明度」は増加する）をキーとして疾病名を検索することもできる。
【００２５】
続いて、図４を説明する。図４は、図２（「面積」が特徴量）に類似している。図２においては、面積の変化率は単一の数値である。これに対し、図４においては、面積の変化率は、時系列に沿った変化の推移を示す複数の数値であることが大きく異なる。診断対象となる患者のある部位（脳である）の過去の医用画像１２１が取得されている。一方、当該患者の当該部位の現在及び近い過去の医用画像１２２も複数取得されている。
【００２６】
罹患率評価装置１は、第１に、医用画像１２２のそれぞれ（現在ｎｏｗ、前回ｎｏｗ−１、前々回ｎｏｗ−２）と、基準となる最も古い過去（ｓｔｄ）の医用画像１２１との差分を抽出（符号１２３）し、基準に対する差分の変化率１２４を算出する。差分の変化率は、医用画像１２２の枚数だけ算出されることになる。罹患率評価装置１は、第２に、変化率の時系列グラフ１２５を作成する。罹患率評価装置１は、第３に、変化率の時系列グラフ１２５を、複数の「類型」に当てはめる（符号１２６）。「類型」とは、過去の診断例に基づいて作成された、変化率の時系列グラフのパターンである（詳細後記）。
【００２７】
罹患率評価装置１は、第４に、作成した時系列グラフ１２５に最も近似する「類型」を特定する。罹患率評価装置１は、第５に、特定した類型を有する疾病名を、その疾病の診断件数をその類型の全診断件数で除算した百分率である罹患率に関連付けて表示する。なお、罹患率評価装置１は、過去の診断例に基づいて、類型に関連付けて、１又は複数の疾病と、その診断件数とが記憶された対応情報１２７を作成するものとする。
【００２８】
さらに、図５を説明する。図４の例に比して、図５においては特徴量が「明度」であることだけが異なっている。
【００２９】
脳の疾病には、「面積」の変化の時系列の推移として発症するもの、「明度」の変化の時系列の推移として発症するもの、他の特徴量の変化の時系列の推移として発症するもの等、様々なものが存在する。ユーザは、ある１つの特徴量の変化の時系列の推移をキーとして疾病名を検索することもできる。また、複数の特徴量の変化の時系列の推移の組合せ（例えば、「面積」は縮小と拡大を繰り返し、かつ、「明度」は単純に増加し続ける）をキーとして疾病名を検索することもできる。
【００３０】
（機器構成）
図６に沿って、罹患率評価装置１の構成を説明する。罹患率評価装置１は、一般的なコンピュータである。罹患率評価装置１は、中央制御装置１１、キーボード、マウス、タッチスクリーン等の入力装置１２、ディスプレイ等の出力装置１３、主記憶装置１４、補助記憶装置１５及び通信装置１６を有する。これらはシステムバスによって相互に接続されている。
【００３１】
主記憶装置１４における、相対位置補正部２１、差分画像算出部２２、変化率算出部２３、異常有無判定部２４、罹患率算出部２５及び入出力制御部２６は、プログラムである。以降、「○○部は」と主体を記した場合は、中央制御装置１１が、補助記憶装置１５から各プログラムを読み出し、主記憶装置１４にロードしたうえで、各プログラムの機能（詳細後記）を実現するものとする。補助記憶装置１５は、画像管理情報３１、異常判定情報３２、医師診断情報３３及び医用画像３４を記憶している。これらの詳細については後記する。
なお、「入力部」及び「出力部」には、入出力制御部２６が相当する。
【００３２】
罹患率評価装置１は、ネットワーク４を介して端末装置２と通信可能に接続されている。端末装置２もまた一般的なコンピュータであり、相互にバスで接続された中央制御装置、キーボード、マウス、タッチスクリーン等の入力装置、ディスプレイ等の出力装置、主記憶装置、補助記憶装置及び通信装置（図示せず）を有する。
撮像装置３は、身体から医用画像を撮像する機器である。撮像装置３によって撮像される医用画像は多種であるが、例えば、ＣＴ（Computed Tomography）画像、ＭＲＩ画像、ＰＥＴ（Position Emission Tomography）画像、Ｘ線画像、超音波画像、内視鏡画像等であり得る。そして撮像装置３は、撮像した画像を、罹患率評価装置１及び端末装置２を含むコンピュータが処理可能なデジタル画像（画素とその画素値から構成される）として出力できるものとする。
【００３３】
一般的に、罹患率評価装置１、端末装置２及び撮像装置３は、医院等に配置されることが多い。医師等は、健康診断等の機会に撮像装置３を使用して患者（健常者も含む）の身体の医用画像を取得する。そして、医師等は、その医用画像を端末装置２に入力し、例えば、出力装置（ディスプレイ）にその医用画像を表示する。そして、その医用画像を、ネットワーク４を介して罹患率評価装置１に送信する。すると、罹患率評価装置１は、受信した医用画像を用いて「診断結果」を作成し、端末装置２に返信する。
【００３４】
図６においては、複数の端末装置２が１つの罹患率評価装置１にアクセスすることを前提としている。しかしながら、罹患率評価装置１と端末装置２とが、１つの筐体に纏められた構成となっていてもよい。さらに、罹患率評価装置１は、例えば、身体の部位（脳、肺、・・・）ごと、医療科（脳神経科、循環器科、・・・）ごと等に複数の筐体に分かれた構成となっていてもよい。
【００３５】
端末装置２等を使用するユーザは、医師以外の者、例えば、生命保険会社の従業員、健常者を含む患者自身等であってもよい。
健康ブームを反映し、自身又は医師等が撮像した医用画像を収集し、自身の健康状態を管理する者も近時は多い。そして、膨大な量の医師の診断例は、公表されるべきものではない。しかしながら、将来的な法令の見直し又は契約締結等の便宜によって、匿名性を維持するという条件つきで診断例が公表されることも想定され得る。すると、自身の健康状態を管理する者は、自身で診断例を入手し本実施形態の罹患率評価装置１を操作することもできる。さらに、健康関連の事業者が、医師等から診断例を入手し、一般の顧客からその顧客の医用画像を受け取り、罹患率評価装置１を操作することによって、顧客に対して診断サービスを提供することも可能になる。
【００３６】
（画像管理情報）
図７に沿って、画像管理情報３１を説明する。画像管理情報３１においては、患者ＩＤ欄２０１に記憶された患者ＩＤに関連付けて、患者氏名欄２０２には患者氏名が、画像ＩＤ欄２０３には画像ＩＤが、撮像装置ＩＤ欄２０４には撮像装置ＩＤが、撮像時点欄２０５には撮像時点が、部位名欄２０６には部位名が、画像ファイル名欄２０７には画像ファイル名が記憶されている。
【００３７】
患者ＩＤ欄２０１の患者ＩＤは、患者を一意に特定する識別子である。本実施形態において、「患者」とは、その身体の画像を取得される対象者一般を意味する。つまり「患者」は、罹患していない「健常者」も含む概念である。
患者氏名欄２０２の患者氏名は、患者の氏名である。
画像ＩＤ欄２０３の画像ＩＤは、医用画像を一意に特定する識別子である。
撮像装置ＩＤ欄２０４の撮像装置ＩＤは、撮像装置３を一意に特定する識別子である。
撮像時点欄２０５の撮像時点は、医用画像が撮像された時点の年月日である。
部位名欄２０６の部位名は、患者の身体の一部（部位）の名称である。部位名は、例えば、脳、延髄等の神経中枢、心臓、肺等の臓器、骨盤、大腿骨等の骨格であってもよい。
画像ファイル名欄２０７の画像ファイル名は、デジタル画像情報としての医用画像の名称である。
【００３８】
（異常判定情報）
図８に沿って、異常判定情報３２を説明する。異常判定情報３２においては、部位名欄２１１に記憶された部位名に関連付けて、特徴量欄２１２には特徴量が、優先度欄２１３には優先度が、正常変化率範囲欄２１４には正常変化率範囲が、正常変化量範囲欄２１５には正常変化量範囲が、単位欄２１６には単位が、変化期間２１７には変化期間が記憶されている。
【００３９】
部位名欄２１１の部位名は、図７の部位名と同じである。
特徴量欄２１２の特徴量は、医用画像から取得することができるその部位の物理量のカテゴリである。特徴量は、主として部位の形状、性状等を表現するものであるが、それらの具体例については後記する。なお、以降では、罹患率評価装置１は、異なる２時点の特徴量の差分を取得し、その差分に基づいて、過去の診断例から疾病名（候補）ごとの罹患率を推定する（詳細後記）。
優先度欄２１３の優先度は、１つの部位名に対応する特徴量が複数存在する場合に、それらの特徴量相互間での優先順位である。数字が小さいほど優先度が高い。
【００４０】
正常変化率範囲欄２１４の正常変化率範囲は、医師等が正常であると診断する変化率の上限及び下限の組合せである。上限及び下限は、常に「０」を中心として等間隔である必要はない。例えば、上限が「＋３％」であり、下限が「−２％」であってもよい。変化率は、特徴量が変化する割合（百分率）である。変化率は以下の数式３によって算出される。
変化率＝（変化前の特徴量−変化後の特徴量）／変化前の特徴量×１００
（数式３）
正常変化量範囲欄２１５の正常変化量範囲は、医師等が正常であると診断する変化量の上限及び下限の組合せである。変化量は、特徴量が変化する絶対量である。変化量は以下の数式４によって算出される。
変化量＝変化前の特徴量−変化後の特徴量      （数式４）
【００４１】
単位欄２１６の単位は、特徴量の単位である。無単位である場合もある。本実施形態において、「明度」のように、例えば８ビットの２進数（十進数では０〜２５５）で表現される特徴量は、「無単位」としている。
変化期間２１７の変化期間は、特徴量の変化率及び変化量が、どれだけの期間に亘る変化率及び変化量に換算されたものであるかを示す。例えば、変化期間「１ヶ月」の変化率「＋１％」は、ある特徴量が、１２ヶ月で「＋１２％」変化すること、６ヶ月で「＋６％」変化すること、半月で「＋０.５％」変化すること、・・・を等しく示す。同様に、変化期間「１ヶ月」の変化量「＋１」は、例えば、ある特徴量が、１２ヶ月で「＋１２」変化すること、６ヶ月で「＋６」変化すること、半月で「＋０.５」変化すること、・・・を等しく示す。
なお、図８おいて、「・・・」は、各欄に記憶されている数値を省略的に表現したものであり、その欄に数値が存在しない訳ではない。
【００４２】
（特徴量の具体例）
いま、「脳」の医用画像を想定する。当該医用画像は、例えば図２の符号１１１のようなＭＲＩ画像であるとする。
「面積」：罹患率評価装置１は、例えば、医用画像の画素のうち、輪郭によって閉じられた領域内にあり、かつ、特定の範囲の画素値を有する画素の数を数え、その数を所定の規則に従って面積に換算する等によって、脳の面積（正確には断面積）を算出することができる。
【００４３】
「明度」：罹患率評価装置１は、例えば、医用画像のうち、輪郭によって閉じられた領域内にある画素の画素値（例えば、０〜２５５のグレースケール）の平均値を算出する等によって、脳の明度を算出することができる。さらに、領域を細分化し、それぞれの細分化された領域における画素値の平均値の分散を算出することによって、「明度分散」を求めることもできる。
【００４４】
「円形度」：罹患率評価装置１は、例えば、医用画像のうち、輪郭によって閉じられた領域の縦横比率を算出する、輪郭の形状等をテンプレートに当てはめる等によって、脳の円形度（正確には断面の円形度）を算出することができる。
【００４５】
他の例として、「胃」の内視鏡画像（カラー画像）を想定する。
「色彩」：罹患率評価装置１は、例えば、撮像された領域内にある画素の画素値（例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂごとに０〜２５５）の平均値を算出する等によって、胃の内壁の色彩（色相）を算出することができる。
「テクスチャ」：罹患率評価装置１は、例えば、撮像された領域内にある画素について、空間周波数分析、フーリエ変換等を行うことによって、胃の内壁のテクスチャ統計量（凹凸、質感等）を算出することができる。
【００４６】
さらに他の例として、「肺」のＸ線画像を想定する。
「結節数」：罹患率評価装置１は、例えば、直線状の輪郭（肋骨）間にある所定の明度及び円形度を有する陰影の数を数えることによって、肺の中に存在する結節（腫瘍等の病巣であることが多い）の数を算出することができる。
【００４７】
その他、具体的な例は挙げないものの、罹患率評価装置１は、既存の技術を使用して、特定の部位の「血流速度」、「温度」、「彩度」等、他の特徴量を取得することもできる。
図８に示したように、１つの部位に対して、複数の特徴量が対応している。もちろん、特定の特徴量は、ある部位については取得され易く、他の部位については取得されにくい（又は、そもそも想定することができない）等の個別事情は存在する。ただし、図８においては、説明の単純化のため、このような個別事情は捨象した。
【００４８】
（医師診断情報）
図９に沿って、医師診断情報３３を説明する。医師診断情報３３においては、患者ＩＤ欄２２１に記憶された患者ＩＤに関連付けて、医師ＩＤ欄２２２には医師ＩＤが、診断画像ＩＤ欄２２３には診断画像ＩＤが、部位名欄２２４には部位名が、変化率欄２２５には変化率が、変化量２２６には変化量が、疾病名欄２２７には疾病名が、診断時点欄２２８には診断時点が記憶されている。
【００４９】
患者ＩＤ欄２２１の患者ＩＤは、図７の患者ＩＤと同じである。
医師ＩＤ欄２２２の医師ＩＤは、患者を診断した医師を一意に特定する識別子である。
診断画像ＩＤ欄２２３の診断画像ＩＤは、図７の画像ＩＤと同じである。但し、ここでは、特徴量を比較する基準となる医用画像（図２〜図５における特徴量「ｐ」を有する医用画像）の画像ＩＤ、及び、特徴量を比較する対象となる医用画像（図２〜図５における特徴量「ｑ」を有する医用画像）の画像ＩＤの組合せである。
部位名欄２２４の部位名は、図７の部位名と同じである。但し、ここでの部位名は、患者の自覚症状に基づく部位名であってもよく、医師の目から見てその部位に疾病が存在するか否かは問われていない。
【００５０】
変化率欄２２５の変化率は、各特徴量の変化率を成分に有するベクトルである。図８において、部位名「脳」についての特徴量は、優先度の高い順に「面積」、「明度」、「温度」、「色彩」、「円形度」及び「テクスチャ」である。図９の変化率のベクトルの成分は、これらの特徴量の変化率をこの順に並べたものである。すなわち、例えば、図９の１行目のレコードにおいて、（面積の変化率，明度の変化率，・・・）＝（＋０％，＋０％，・・・）となっている。変化率のベクトルが、すべての特徴量の変化率についての成分を有するとは限らない。例えば、脳について「面積」及び「明度」だけを問題にする場合、その他の特徴量は記憶されない。この場合、変化率は、（面積の変化率，明度の変化率，温度の変化率，色彩の変化率，・・・）＝（＋０％，＋０％，*，*，・・・）となる。「*」は、値が存在しないことを示す。
【００５１】
変化量２２６の変化量は、各特徴量の変化の絶対量を成分に有するベクトルである。変化率と同様に、例えば、図９の１行目のレコードにおいて、（面積の変化量，明度の変化量，・・・）＝（＋０，＋０，・・・）となっている。「*」についても、変化率と同様である。
疾病名欄２２７の疾病名は、医師が、診断画像ＩＤが特定する医用画像、変化率及び変化量を参照したうえで、自身の見解にも基づいて診断した疾病の名称である。医師の目から見てその部位に疾病が存在しない場合は、「（該当なし）」が記憶される。
診断時点欄２２８の診断時点は、医師が診断した時点の年月日である。
【００５２】
図９の３行目〜６行目のレコードと、図７に注目すると以下のことがわかる。
・患者ＩＤが「Ｐ００２」である患者「小泉二郎」は、脳に異常があると自覚している。
・「小泉二郎」は、医師「Ｄ００２」の治療を４回受けている。その４回の年月日は、「２０１２０４１５」、「２０１２０５１５」、「２０１２０６１５」及び「２０１２０７１５」である。
・医師「Ｄ００２」は、最初の診断時点「２０１２０４１５」において、医療画像「Ｉ１０１」及び「Ｉ１０２」を比較している。医療画像「Ｉ１０１」は、最初の診断時点よりも前の時点「２０１２０３１５」において取得されたものである。小泉二郎は、最初の診断時点において医用画像「Ｉ１０１」を医師「Ｄ００２」に持ち込んでいる。そして、医療画像「Ｉ１０２」は、医師「Ｄ００２」が自ら、撮像装置「Ｍ００４」を使用して、最初の診断時点に取得したものである。
【００５３】
・医師「Ｄ００２」は、その後３度の診断時点に、その都度撮像装置「Ｍ００４」を使用して医用画像を取得し、取得した画像「Ｉ１０３」、「Ｉ１０４」及び「Ｉ１０５」を、医用画像「Ｉ１０１」と比較している。
・脳の「面積」については、変化率「−１％」が継続し、変化量「−５」が継続している。これらの数値は、「変化期間１ヶ月」の変化率（量）に換算されたものである。結局、月間に変化率では「−１％」ずつ、変化量では「−５ｃｍ２」ずつ、脳の面積が収縮し続けていることになる。
・脳の「明度」については、変化率が「＋４％，−４％，＋６％，−２％」のように推移し、変化量が「＋８，−８，＋１２％，−４％」のように推移している。結局、明度は、大きく増加、減少の振幅を繰り返しながら、傾向的には増加している。
・医師「Ｄ００２」は、最初の診断時点以降一貫して「軽度認知障害」であるとの診断を下している。
【００５４】
（類型）
図１０に沿って、時系列グラフの類型を説明する。図９における３行目〜６行目のレコードは、患者「Ｐ００２」についてのレコードである。これらのレコードが、図１０の時系列グラフ２３１及び２３２に対応している。図９の３行目〜６行目のレコードの変化率欄２２５に記憶されているそれぞれのベクトルの１番目（最も左）の成分に注目する。当該成分は、脳の面積の変化率を示しており、上のレコードから順に、すなわち時系列で、「−１％」、「−１％」、「−１％」及び「−１％」である。この時系列の推移をグラフ化したものが、図１０の時系列グラフ２３１である。同様に、図９の３行目〜６行目のレコードの変化率欄２２５に記憶されているそれぞれのベクトルの（左から）２番目の成分に注目する。当該成分は、脳の明度の変化率を示しており、上のレコードから順に、すなわち時系列で、「＋４％」、「−４％」、「＋６％」及び「−２％」である。この時系列の推移をグラフ化したものが、図１０の時系列グラフ２３２である。
【００５５】
図９における７行目〜１０行目のレコードは、患者「Ｐ００３」についてのレコードである。これらのレコードが、図１０の時系列グラフ２３３及び２３４に対応している。図９の７行目〜１０行目のレコードの変化率欄２２５に記憶されているそれぞれのベクトルの１番目（最も左）の成分に注目する。当該成分は、肺の結節数の変化率を示しており、上のレコードから順に、すなわち時系列で、「＋３％」、「＋３％」、「＋４％」及び「＋４％」である。この時系列の推移をグラフ化したものが、図１０の時系列グラフ２３３である。同様に、図９の７行目〜１０行目のレコードの変化率欄２２５に記憶されているそれぞれのベクトルの（左から）２番目の成分に注目する。当該成分は、肺の明度分散の変化率を示しており、上のレコードから順に、すなわち時系列で、「＋２％」、「＋２％」、「＋３％」及び「＋３％」である。この時系列の推移をグラフ化したものが、図１０の時系列グラフ２３４である。
【００５６】
以上では、変化率をグラフ化する例を説明した。しかしながら、同様に、変化量をグラフ化することも可能である。次に、これらの時系列グラフを、その形状及び位置等に基づいてグループ分け（パターン化）することを考える。そのグループ分けの一例を「類型一覧」３５として示す。
【００５７】
（類型一覧）
図１０の類型一覧３５においては、類型欄２４１に記憶された類型に関連付けて、符号の推移欄２４２には符号の推移が、増減傾向欄２４３には増減傾向が、時系列グラフの例欄２４４には時系列グラフの例が記憶されている。
類型欄２４１の類型は、類型を一意に識別する識別子である。類型とは、ここでは「符号の推移」及び「増減傾向」の組合せである。
符号の推移欄２４２の符号の推移は、変化率の符号がどのように変化するかを示している。
増減傾向欄２４３の増減傾向は、変化率の水準が傾向的にどのように推移するかを示している。
時系列グラフの例欄２４４の時系列グラフの例は、類型に該当する時系列グラフの符号である。時系列グラフ２３１は、類型「ａ」に属し、時系列グラフ２３２は、類型「ｂ」に属し、時系列グラフ２３３及び２３４は、いずれも類型「ｃ」に属することがわかる。
【００５８】
以上で説明した符号の推移及び増減傾向の組合せはあくまでも例である。これらのほかにも、時系列グラフの凹凸（２次導関数の符号）、変曲点の数、時系列グラフが横軸（変化率＝０）と交差する回数、横軸との距離（振幅）、積分値（時系列グラフと横軸との間の面積）、周波数、波長、収束値（漸近線）の有無、収束値の水準、非連続な複数の曲線となる場合のこれらの時系列的な推移等の組合せが、類型として想定可能である。つまり、類型とは、一般的に、時系列グラフを数学的、物理学的に処理した結果に応じて、時系列グラフを重複なく分類できるものであればなんでもよい。
【００５９】
（処理手順）
以降において本実施形態の処理手順を説明する。処理手順は２つ存在し、これらは、基本となる第１の処理手順、及び、その発展型である第２の処理手順である。罹患率評価装置１は、いずれかを実行することによって、罹患率を算出することができる。
【００６０】
（第１の処理手順）
図１１に沿って、第１の処理手順を説明する。なお、第１の処理手順を開始する時点において、画像管理情報３１、異常判定情報３２及び医師診断情報３３が、完成された状態で補助記憶装置１５に格納されているものとする。さらに、画像管理情報３１に画像ＩＤが記憶されているすべての医用画像３４が、補助記憶装置１５に格納されているものとする。そして、説明の簡略化のため、罹患率評価装置１と端末装置２とが１つの筐体に纏められた構成となっているものとする。つまり、医師等のユーザは、罹患率評価装置１の入力装置１２等を操作しているものとする。
【００６１】
ステップＳ３０１において、入出力制御部２６は、比較対象の医用画像を取得する。具体的には、入出力制御部２６は、医師等のユーザが、入力装置１２を介して患者ＩＤ、部位名及び医用画像を入力するのを受け付ける。ここで入力される医用画像は、現在の医用画像（図２の符号１１２）であり、以降では「比較対象医用画像」と呼ぶことがある。また、ここで受け付けた患者ＩＤ及び部位名を、以降ではそれぞれ「対象患者ＩＤ」及び「対象部位名」と呼ぶことがある。
【００６２】
ステップＳ３０２において、入出力制御部２６は、比較基準の医用画像を取得する。具体的には、入出力制御部２６は、第１に、対象患者ＩＤ及び対象部位名を検索キーとして、画像管理情報３１（図７）を検索し、該当したレコードのうち撮像時点が最も新しいレコードを取得する。
入出力制御部２６は、第２に、ステップＳ３０２の「第１」において取得したレコードの画像ＩＤを有する医用画像を、補助記憶装置１５から取得する。補助記憶装置１５に格納されているすべての医用画像には、画像ＩＤが付されているものとする。ここで取得された医用画像を、以降では「比較基準医用画像」と呼ぶことがある。
【００６３】
ステップＳ３０３において、相対位置補正部２１は、医用画像の位置合わせを行う。ここで一旦図２に戻って、比較基準医用画像１１１及び比較対象医用画像１１２に注目する。両者の画像は、対象となった患者及び部位が同じであるが、それらの画像を取得した撮像装置が異なっている場合もある。さらに、両者の画像が同じ撮像装置で取得されたものであったとしても、それぞれの撮像時点における撮像装置の設定条件、撮像環境等が異なる場合もある。すると、両者の画像は、そのままの状態で比較することができなくなる。そこで、両者の画像を重ね合わせて差分を取得する（符号１１３）前段階として、両者の画像の位置合わせをすることが必要になる。
【００６４】
具体的には、相対位置補正部２１は、第１に、比較基準医用画像のなかから、骨格等の経時変化の少ない点を２つ選択する。このような２点をどのように選択するかは、部位によって異なる。脳の医用画像の場合は、このような２点は、例えば、頭骨の重心１１１ａ（図２）及び頭骨の頂点１１１ｂ（図２）である。以降、脳の場合を例にして説明を続ける。
相対位置補正部２１は、第２に、比較対象医用画像のなかから、ステップＳ３０３の「第１」において選択した２つの点に対応する点（図２の点１１２ａ及び１１２ｂ）を選択する。
相対位置補正部２１は、第３に、比較対象医用画像と比較基準医用画像とを同一平面に重ねて置く。そして、点１１２ａが点１１１ａに重なり、かつ、点１１２ｂが点１１１ｂに重なるように、比較対象医用画像を全体的に縮小又は拡大する。このようにして縮小又は拡大された比較対象医用画像を、以降では「位置補正後比較対象医用画像」と呼ぶことがある。
【００６５】
ステップＳ３０４において、差分画像算出部２２は、比較すべき特徴量を決定する。具体的には、差分画像算出部２２は、第１に、対象部位名を検索キーとして異常判定情報３２（図８）を検索し、該当したすべてのレコードを出力装置１３に表示する。
差分画像算出部２２は、第２に、ユーザが、ステップＳ３０４の「第１」において表示したレコードの特徴量のうちから、入力装置１２を介して１又は複数の特徴量（のカテゴリ）を選択するのを受け付ける。このとき、差分画像算出部２２は、ユーザが特徴量のカテゴリの数を入力するのを受け付けてもよい。例えば「２」が入力された場合、差分画像算出部２２は、異常判定情報３２のうち、対象部位名を有し、優先度が「２」以下であるレコードの特徴量（「面積」及び「明度」）が選択されたものと看做す。ここでは「面積」のみが選択されたものとして以降の説明を続ける。ここで選択された特徴量を、以降では「選択特徴量」と呼ぶことがある。
差分画像算出部２２は、第３に、ユーザが入力装置１２を介して「変化率」及び「変化量」のうちのいずれかを選択するのを受け付ける。ここでは「変化率」が選択されたものとして以降の説明を続ける。
【００６６】
ステップＳ３０５において、差分画像算出部２２は、差分画像を作成する。具体的には、差分画像算出部２２は、第１に、比較基準医用画像及び位置補正後比較対象医用画像を重ね合わせ、和集合領域内の任意の画素について、比較対象医用画像の画素値から、比較基準医用画像の画素値を減算する。ここで、「和集合領域」とは、比較基準医用画像における脳の輪郭内領域と、位置補正後比較対象医用画像における脳の輪郭内領域との和集合部分（いずれかが該当する部分）である。差分画像算出部２２は、当該処理を、和集合領域内のすべての位置にある画素について実行してもよい。また、和集合領域において、左から右へさらに上から下へ、１番目、２番目、３番目、・・・のように画素の位置を特定した場合において、例えば「１０の整数倍」番目の位置の画素についてのみ処理（間引き処理）を行ってもよい。
【００６７】
差分画像算出部２２は、第２に、ステップＳ３０５の「第１」の減算結果がある閾値を超える画素を特定する。通常、脳の組織が撮像されている画素の画素値と、そうでない（脳内空間の）画素の画素値との間には有意な差が存在する。
差分画像算出部２２は、第３に、ステップＳ３０５の「第２」において特定した画素の画素値を所定の画素値（たとえば「白」を表す画素値）とし、その他の画素の画素値を他の所定の画素値（たとえば「黒」を表す画素値）とする差分画像を作成する。当該差分画像によれば、ユーザは、部位のどの箇所が縮小又は拡大しているかを容易に視認できる。
【００６８】
ステップＳ３０６において、変化率算出部２３は、変化率等を算出する。具体的には、変化率算出部２３は、第１に、比較基準医用画像の画素のうち、脳の輪郭内の領域に属する画素の数を数え、さらに、その数に対して所定の換算係数を乗算した結果を、面積「ｐ」とする。
変化率算出部２３は、第２に、比較対象医用画像の画素のうち、脳の輪郭内の領域に属する画素の数を数え、さらに、その数に対して当該換算係数を乗算した結果を、面積「ｑ」とする。
変化率算出部２３は、第３に、変化率（（ｑ−ｐ）／ｐ×１００）を算出する。なお、ステップＳ３０４の「第３」において「変化量」受け付けた場合は、変化率算出部２３は、変化量（ｑ−ｐ）を算出する。
変化率算出部２３は、第４に、比較基準医用画像の撮像時点と比較対象医用画像の撮像時点の日数の差分を用いて、ステップＳ３０６の「第３」において算出した変化率を、変化期間における変化率に換算する。例えば、日数の差分が「５０日」であり、選択特徴量に対応する「変化期間」が１ヶ月である場合、ステップＳ３０６の「第３」において算出した変化率に「３０／５０」を乗算する。
【００６９】
ステップＳ３０７において、異常有無判定部２４は、異常の有無を判定する。具体的には、異常有無判定部２４は、第１に、対象部位名及び選択特徴量を検索キーとして、異常判定情報３２（図８）を検索し、該当したレコードの正常変化率範囲を取得する。なお、ステップＳ３０４の「第３」において「変化量」を受け付けた場合は、異常有無判定部２４は、正常変化量範囲を取得する。
異常有無判定部２４は、第２に、ステップＳ３０６の「第４」において換算した変化率が、ステップＳ３０７の「第１」において取得した正常変化率範囲内にあるか否かを判定し、範囲内にある場合は判定結果「正常」を生成し、範囲内にない場合は判定結果「異常」を生成する。
【００７０】
ステップＳ３０８において、罹患率算出部２５は、罹患率を算出する。具体的には、罹患率算出部２５は、第１に、医師診断情報３３（図９）から、以下の条件１及び条件２をすべて満たすレコードを取得する。
（条件１）部位名（欄２２４）が対象部位名に一致する。
（条件２）選択特徴量に対応する変化率（欄２２５）が、ステップＳ３０６の「第４」において換算した変化率に一致する。又は、完全に一致しないまでも所定の誤差範囲内に含まれる。
いま、対象部位名が「脳」であり、選択特徴量が「面積」であり、ステップＳ３０６の「第４」において換算した変化率が「−１％」であるとする。すると、図９の３行目〜６行目及び１１行目のレコードが取得される。
【００７１】
罹患率算出部２５は、第２に、ステップＳ３０８の「第１」において取得したすべてのレコードの疾病名を取得する。そして、取得した疾病名ごとに、取得したレコードの数を保持する。ここでは、「（軽度認知障害，４），（認知症，１）」が保持されることになる。
罹患率算出部２５は、第３に、「条件１」のみを満たすレコードの数（対象部位レコード数）を数える。ここでは、対象部位レコード数は「７」である。
罹患率算出部２５は、第４に、ステップＳ３０８の「第１」において取得したすべてのレコードの疾病名ごとに、その疾病名のレコードの数を対象部位レコード数で除算した値（罹患率）を保持する。ここでは、「（軽度認知障害，５７％），（認知症，１４％）」が保持されることになる。「５７％」は、４／７×１００の計算結果であり、「１４％」は、１／７×１００の計算結果である。
【００７２】
ステップＳ３０９において、入出力制御部２６は、診断結果を表示する。具体的には、入出力制御部２６は、診断結果表示画面５１ａ（図１３）を出力装置１３に表示し、診断結果表示画面５１ａの以下の欄にそれぞれ以下の情報を表示する。
・患者ＩＤ欄１３１：対象患者ＩＤ
・患者氏名欄１３２：対象患者ＩＤが特定する患者氏名
・部位名欄１３３：対象部位名
・「前回」欄１３４ａ：比較基準医用画像
・前回時点欄１３４ｂ：比較基準医用画像の撮像時点
・「今回」欄１３５ａ：位置補正後比較対象医用画像
・今回時点欄１３５ｂ：比較対象医用画像の撮像時点
・「差分」欄１３６：差分画像
【００７３】
判定結果表１３７は、特徴量欄１３７ａ、変化率欄１３７ｂ、変化量欄１３７ｃ及び判定結果欄１３７ｄを有する。特徴量欄１３７ａには、対象部位名に対応する特徴量がすべて表示される。そして、入出力制御部２６は、選択特徴量を有する行の変化率欄１３７ｂ（又は変化量欄１３７ｃ）に、ステップＳ３０６の「第４」において換算した変化率（又は変化量）を表示する。さらに、判定結果欄１３７ｄに、ステップＳ３０７の「第２」において生成した判定結果を表示する。なお、「*」は、その欄について処理が実行されなかったことを示している。
【００７４】
罹患率表１３８は、疾病名欄１３８ａ、罹患率欄１３８ｂ及び確定欄１３８ｃを有する。入出力制御部２６は、ステップＳ３０８の「第４」において保持した「（軽度認知障害，５７％），（認知症，１４％）」のような疾病名と罹患率の組合せを、疾病名欄１３８ａ及び罹患率欄１３８ｂに表示する。
【００７５】
ステップＳ３１０において、入出力制御部２６は、診断結果を登録する。具体的には、入出力制御部２６は、第１に、医師等のユーザが、罹患率表１３８のいずれかの行の確定欄１３８ｃに表示されているチェックボックスにチェックマークを入力し、「確定結果登録」ボタン１３９を押下するのを受け付ける。医師等のユーザは、比較基準医用画像１３４ａ、位置補正後比較対象画像１３５ａ、差分画像１３６及び判定結果表１３７を確認し、自身の見解に基いてチェックマークを入力する。罹患率表１３８の罹患率が最も高い行にチェックマークが入力されなければならない訳ではない。さらに、罹患率が表示されている疾病名のうちに適当であると判断できる疾病名が表示されていない場合もある。この場合、ユーザは、疾病名欄１３８ａの二重線の下の領域から適当であると思われる疾病名を選択する。そして、二重線の下のチェックボックスにチェックマークを入力し、「確定結果登録」ボタン１３９を押下する。なお、ユーザが、いずれのチェックボックスにもチェックマークを入力することなく「確定結果登録」ボタン１３９を押下した場合、入出力制御部２６は、疾病名「（該当なし）」が選択されたものと看做す。
【００７６】
入出力制御部２６は、第２に、医師診断情報３３（図９）の新たなレコードを作成し、当該新たなレコードの以下の欄にそれぞれ以下の情報を記憶する。
・患者ＩＤ欄２２１：対象患者ＩＤ
・医師ＩＤ欄２２３：ユーザ自身の医師ＩＤ
・診断画像ＩＤ欄２２３：比較基準医用画像の画像ＩＤ、及び、新たに採番された比較対象医用画像の画像ＩＤ
・部位名欄２２４：対象部位名
・変化率欄２２５（又は変化量欄２２６）の選択特徴量に対応する成分の位置：ステップＳ３０６の「第４」において換算した変化率（又は変化量）
・変化率欄２２５（又は変化量欄２２６）のその他の成分の位置：「*」
・疾病名欄２２７：入力されたチェックマークに対応する疾病名又は「（該当なし）」
・診断時点欄２２８：現時点の年月日
その後、第１の処理手順を終了する。
【００７７】
（第２の処理手順）
図１２に沿って、第２の処理手順を説明する。なお、第２の処理手順を開始する時点において、第１の処理手順と同じ前提が成立しているものとする。
【００７８】
ステップＳ４０１において、入出力制御部２６は、比較対象の医用画像を取得する。ステップＳ４０１の処理は、第１の処理手順のステップＳ３０１と同じである。
【００７９】
ステップＳ４０２において、入出力制御部２６は、比較基準の医用画像を取得する。具体的には、入出力制御部２６は、第１に、対象患者ＩＤ及び対象部位名を検索キーとして、画像管理情報３１（図７）を検索し、該当したレコードのうち撮像時点が新しい順に所定の数だけレコードを取得する。ここでは、所定の数は「３」であるとして以降の説明を続ける。
入出力制御部２６は、第２に、ステップＳ４０２の「第１」において取得したレコードの画像ＩＤを有する医用画像を、補助記憶装置１５から取得する。補助記憶装置１５に格納されているすべての医用画像には、画像ＩＤが付されているものとする。ここで取得された医用画像のうち最も撮像時点が古いものを、以降では「比較基準医用画像」と呼び、それ以外のもの（２つ）を「中間医用画像」と呼ぶことがある。
【００８０】
ステップＳ４０３において、相対位置補正部２１は、医用画像の位置合わせを行う。ステップＳ４０３の処理は、第１の処理手順のステップＳ３０３と同じである。ただし、相対位置補正部２１は、「中間医用画像」についても「比較基準医用画像」に対する位置合わせを行い、「位置補正後中間医用画像」を作成するものとする。
【００８１】
ステップＳ４０４において、差分画像算出部２２は、比較すべき特徴量を決定する。ステップＳ４０４の処理は、第１の処理手順のステップＳ３０４と同じである。
【００８２】
ステップＳ４０５において、差分画像算出部２２は、差分画像を作成する。ステップＳ４０５の処理は、第１の処理手順のステップＳ３０５と同じである。ただし、差分画像算出部２２は、以下のすべての差分画像を作成するものとする。
・「比較基準医用画像」と「位置補正後中間医用画像のうち撮像時点が早いもの」との差分画像
・「位置補正後中間医用画像のうち撮像時点が早いもの」と「位置補正後中間医用画像のうち撮像時点が遅いもの」との差分画像
・「位置補正後中間医用画像のうち撮像時点が遅いもの」と「位置補正後比較対象医用画像」との差分画像
【００８３】
ステップＳ４０６において、変化率算出部２３は、変化率等を算出する。ステップＳ４０６の処理は、第１の処理手順のステップＳ３０６と同じである。ただし、変化率算出部２３は、以下の変化率（又は変化量）をすべて算出するものとする。
・「中間医用画像のうち撮像時点が早いもの」の「比較基準医用画像」に対する変化率（又は変化量）
・「中間医用画像のうち撮像時点が遅いもの」の「比較基準医用画像」に対する変化率（又は変化量）
・「比較対象医用画像」の「比較基準医用画像」に対する変化率（又は変化量）
ここでは、変化率算出部２３は、撮像時点の異なる３つの医用画像について、基準となる医用画像との変化率を取得していることになる。もちろん、撮像時点の異なる４つ以上の医用画像について、基準となる医用画像との変化率を取得することも可能である。
【００８４】
ステップＳ４０７において、異常有無判定部２４は、異常の有無を判定する。具体的には、異常有無判定部２４は、第１に、対象部位名及び選択特徴量を検索キーとして、異常判定情報３２（図８）を検索し、該当したレコードの正常変化率範囲を取得する。なお、ステップＳ４０４（Ｓ３０４）の「第３」において「変化量」を受け付けた場合は、異常有無判定部２４は、正常変化量範囲を取得する。
異常有無判定部２４は、第２に、ステップＳ４０６（Ｓ３０６）の「第４」において換算したすべての変化率が、ステップＳ４０７の「第１」において取得した正常変化率範囲内にあるか否かを判定し、すべての変化率が範囲内にある場合は判定結果「正常」を生成し、それ以外の場合は判定結果「異常」を生成する。
【００８５】
ステップＳ４０８において、罹患率算出部２５は、過去の診断例を分類する。具体的には、罹患率算出部２５は、第１に、医師診断情報３３（図９）から、以下の条件３〜条件５をすべて満たすレコードを取得する。
（条件３）部位名（欄２２４）が対象部位名に一致する。
（条件４）選択特徴量に対応する変化率（「*」でないもの）が、変化率欄２２５に記憶されている。
（条件５）患者ＩＤが対象患者ＩＤではない。
【００８６】
罹患率算出部２５は、第２に、ステップＳ４０８の「第１」において取得したレコードを患者ＩＤごとにソートし、患者ＩＤごとのレコード群を作成する。
罹患率算出部２５は、第３に、ステップＳ４０８の「第２」において作成したレコード群のうち、そのレコード群に属するレコードの数が所定の数に満たないものを削除する。この場合の所定の数は、例えば「４」である。つまり、「４」以上のレコードがあれば、それらのレコードに基づく変化率の時系列の推移は、有意なものとして扱い得る。
【００８７】
罹患率算出部２５は、第４に、ステップＳ４０８の「第３」において削除されずに残ったレコード群に基づいて、その患者についての選択特徴量の時系列グラフを作成する。つまり、罹患率算出部２５は、例えば、対象部位「脳」及び選択特徴量「面積」についての変化率の時系列グラフ（例えば、図１０の符号２３１参照）を、患者ＩＤごとに作成することになる。ここで、時系列グラフを作成する方法は、ステップＳ４０６において説明した方法に準ずる。
【００８８】
罹患率算出部２５は、第５に、複数の類型を作成し、ステップＳ４０８の「第４」において作成した時系列グラフを、作成した類型で分類する。そして、時系列グラフの患者ＩＤ、類型及び疾病名を相互に関連付けて一時的に保持する。類型とは、時系列グラフを数学的、物理学的に任意の方法で処理した結果に応じて、時系列グラフを重複なく分類する場合のそれぞれのパターンを意味する（図１０に沿って前記した）。このとき一時的に保持される情報は、例えば「（Ｐ００１，類型ｄ，軽度認知障害），（Ｐ００２，類型ｅ，認知症），（Ｐ００３，類型ｆ，脳腫瘍），（Ｐ００４，類型ｇ，脳膜炎），（Ｐ００６，類型ｄ，軽度認知障害），（Ｐ００７，類型ｆ，脳腫瘍），（Ｐ００９，類型ｇ，脳膜炎），・・・」である。以降では、「（患者ＩＤ，類型，疾病名）」を「分類済情報」と呼ぶことがある。１つの分類済情報が１つの時系列グラフに対応する。
【００８９】
ステップＳ４０９において、罹患率算出部２５は、比較対象の医用画像に至る画像の変化の推移を分類する。具体的には、罹患率算出部２５は、第１に、ステップＳ４０６において算出した複数の変化率に基づいて、比較基準医用画像から中間医用画像を経て比較対象医用画像に至る（対象患者ＩＤの患者についての）変化率の時系列グラフを作成する。
罹患率算出部２５は、第２に、ステップＳ４０９の「第１」において作成した時系列グラフが、ステップＳ４０８の「第５」において作成した類型のうちのいずれに該当するかを決定する。このとき決定した類型を、以降「患者類型」と呼ぶことがある。
【００９０】
ステップＳ４１０において、罹患率算出部２５は、罹患率を算出する。具体的には、罹患率算出部２５は、第１に、ステップＳ４０８の「第５」において保持した分類済情報のうち、患者類型を有するものの数を、疾病名ごとに数える。そして、数えた数を疾病名に関連付けて一時的に記憶する。このとき一時的に保持される情報は、例えば「（軽度認知障害，８），（認知症，４），（脳膜炎，２），・・・」である。
【００９１】
罹患率算出部２５は、第２に、ステップＳ４１０の「第１」において数えた疾病名ごとの数（８，４，２，・・・）を、患者類型を有する分類済情報の総数で除算し、その結果である百分率を、疾病名に関連付けて一時的に保持する。いま、患者類型を有する分類済情報の総数が「２０」であったとする。すると、前記の例では、罹患率算出部２５は、「（軽度認知障害，４０％），（認知症，２０％），（脳膜炎，１０％），・・・」を保持することになる。「４０％」は、８／２０×１００の計算結果であり、「２０％」は、４／２０×１００の計算結果であり、「１０％」は、２／２０×１００の計算結果である。
【００９２】
ステップＳ４１１において、入出力制御部２６は、診断結果を表示する。具体的には、入出力制御部２６は、診断結果表示画面５１ｂ（図１４）を出力装置１３に表示し、診断結果表示画面５１ｂの以下の欄にそれぞれ以下の情報を表示する。
・患者ＩＤ欄１３１：対象患者ＩＤ
・患者氏名欄１３２：対象患者ＩＤが特定する患者氏名
・部位名欄１３３：対象部位名
・「基準」欄１４０ａ：比較基準医用画像
・「前々回」欄１４０ｂ：位置補正後中間医用画像のうち撮像時点が早いもの
・「前回」欄１４０ｃ：位置補正後中間医用画像のうち撮像時点が遅いもの
・「今回」欄１４０ｄ：位置補正後比較対象医用画像
・基準時点欄１４１ａ：比較基準医用画像の撮像時点
・前々回時点欄１４１ｂ：中間医用画像のうち撮像時点が早いものの撮像時点
・前回時点欄１４１ｃ：中間医用画像のうち撮像時点が遅いものの撮像時点
・今回時点欄１４１ｄ：比較対象医用画像の撮像時点
・欄１４２ａ：比較基準医用画像と、位置補正後中間医用画像のうち撮像時点が早いものとの差分画像
・欄１４２ｂ：位置補正後中間医用画像のうち撮像時点が早いものと、位置補正後中間医用画像のうち撮像時点が遅いものとの差分画像
・欄１４２ｃ：位置補正後中間医用画像のうち撮像時点が遅いものと、位置補正後比較対象医用画像との差分画像
・欄１４３：ステップＳ４０９の「第１」において作成した時系列グラフ
【００９３】
判定結果表１３７については、図１３についての説明がそのままあてはまる。しかしながら、変化率（又は変化量）は、下限及び上限の組合せ（時系列グラフの上下の振れ幅を示す）で表示される。罹患率表１３８についても、図１３についての説明がそのままあてはまる。
【００９４】
ステップＳ４１２において、入出力制御部２６は、診断結果を登録する。具体的には、入出力制御部２６は、第１に、第１の処理手順のステップＳ３１０の「第１」及び「第２の」の処理と同じ処理を実行する。
【００９５】
入出力制御部２６は、第２に、医師診断情報３３（図９）から、対象患者ＩＤを有するレコードを取得する。そして、取得したレコードの疾病名を、入力されたチェックマークに対応する疾病名又は「（該当なし）」に更新して上書きする。医師診断情報３３に対象患者ＩＤを有するレコードが存在しない場合は、なにもしない。
その後、第２の処理手順を終了する。
【００９６】
（変形例１）
第１の処理手順のステップＳ３０４の「第２」において、複数の「選択特徴量」（カテゴリ）が選択された場合の処理は以下の通りである。
（１）差分画像算出部２２等は、ステップＳ３０５〜Ｓ３０８の処理を、選択特徴量ごとに繰り返す。
（２）入出力制御部２６は、ステップＳ３０９の処理については、以下を除いて、前記したステップＳ３０９の処理内容と同じ処理を実行する。
・「差分」欄１３６（図１３）において、複数の選択特徴量についての差分画像を表示する。「面積」の差分画像（５秒間）→「明度」の差分画像（５秒間）→・・・のようにスライド型式で表示してもよい。
・判定結果表１３７の選択特徴量のそれぞれを有するすべての行に変化率（又は変化量）及び判定結果を表示する。
・罹患率欄１３８ｂにおいて、罹患率を、「（面積，明度，温度，色彩，・・・）＝（２０％，１５％，*，１０％，・・・）」のように、選択特徴量に関連付けて表示する。
（３）入出力制御部２６は、ステップＳ３１０の処理については、前記したステップＳ３１０の処理内容と同じ処理を実行する。
【００９７】
（変形例２）
第２の処理手順のステップＳ４０４（Ｓ３０４）の「第２」において、複数の「選択特徴量」（カテゴリ）が選択された場合の処理は以下の通りである。
（１）差分画像算出部２２等は、ステップＳ４０５〜Ｓ４１０の処理を、選択特徴量ごとに繰り返す。
（２）入出力制御部２６は、ステップＳ４１１の処理については、以下を除いて、前記したステップＳ４１１の処理内容と同じ処理を実行する。
・「差分」欄１４２ａ、１４２ｂ及び１４２ｃ（図１４）において、複数の選択特徴量についての差分画像を表示する。スライド型式で表示してもよい。
・欄１４３において、複数の選択特徴量についての時系列グラフを表示する。スライド型式で表示してもよい。
・判定結果表１３７の選択特徴量のそれぞれを有するすべての行に変化率（又は変化量）の上限及び下限の組合せ並びに判定結果を表示する。
・罹患率欄１３８ｂにおいて、罹患率を、「（面積，明度，温度，色彩，・・・）＝（２０％，１５％，*，１０％，・・・）」のように、選択特徴量に関連付けて表示する。
（３）入出力制御部２６は、ステップＳ４１２の処理については、前記したステップＳ４１２の処理内容と同じ処理を実行する。
【００９８】
（実施形態の効果）
本実施形態の罹患率評価装置１は、以下の効果を奏する。
（１）罹患率評価装置１は、受け付けた特徴量の差分を使用して過去の診断例を検索する。このとき、特徴量のカテゴリの数を限定すれば、過去の診断例の医用画像についても、受け付ける医用画像についても高画質であることが求められない。したがって、定期健康診断等のような、必ずしも高画質を要求し得ない大量データを有効に利用できる。さらに、罹患率評価装置１は、差分を算出する。したがって、同一の撮像機器３が撮像した医用画像を継続使用すれば、撮像機器固有の計測誤差（画像の歪み等）を消去することができる。
（２）罹患率評価装置１は、差分の「率」と「量」のいずれか又は両者を使用する。したがって、特徴量のカテゴリに応じて多面的な罹患率の評価が可能になる。
【００９９】
（３）罹患率評価装置１は、診断結果を、医師診断情報３３としてフィードバックする。したがって、使用回数が増加するほど、医用画像の撮像の都度発生するランダムな計測誤差の影響が相対的に小さくなり、診断精度が向上する。
（４）罹患率評価装置１は、特徴量のカテゴリに応じて「異常」又は「正常」の判定を行う。したがって、どのカテゴリの特徴量に大きな変化が生じているかを容易に知ることができる。
（５）罹患率評価装置１は、異なる３以上の時点での変化の推移を使用して診断例を検索する。したがって、診断結果がより長期的な視点を反映したものになり、患者の受診心理に対しても好影響を及ぼす。
【０１００】
（６）罹患率評価装置１は、複数のカテゴリの特徴量を使用する。したがって、部位や疾病の特性に即した特徴量を柔軟かつ機動的に使用することができる。
（７）罹患率評価装置１は、差分画像を表示する。したがって、差分の変化を容易に視認することができる。
（８）罹患率評価装置１は、差分を所定の長さの期間についての差分に換算する。したがって、差分は、部位、疾病及び特徴量のカテゴリに応じて、感覚的に理解し易く、かつ、比較し易いものになる。
（９）罹患率評価装置１は、医用画像の位置合わせを行う。したがって、設定条件や撮像環境が異なる医用画像同士の比較が可能になる。
【０１０１】
なお、本発明は前記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前記した実施例は、本発明を分かり易く説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
また、前記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウエアで実現してもよい。また、前記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウエアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
また、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、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆どすべての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【符号の説明】
【０１０２】
１      罹患率評価装置
２      端末装置
３      撮像装置
４      ネットワーク
１１    中央制御装置（制御部）
１２    入力装置
１３    出力装置
１４    主記憶装置（記憶部）
１５    補助記憶装置（記憶部）
１６    通信装置
２１    相対位置補正部
２２    差分画像算出部
２３    変化率算出部
２４    異常有無判定部
２５    罹患率算出部
２６    入出力制御部
３１    画像管理情報
３２    異常判定情報
３３    医師診断情報
３４    医用画像
５１ａ、５１ｂ  診断結果表示画面
【図１】
2015029135.tif 000003
【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】
2015029135.tif 000015
【図１４】
2015029135.tif 000016
【国際調査報告】
2015029135.tif 000017
2015029135.tif 000018
2015029135.tif 000019
2015029135.tif 000020
2015029135.tif 000021
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