(57)【要約】【課題】異なる環境（異なる病院）において生成された医用画像を、１つの症例情報データベースに登録し、類似症例の検索に利用するときに、医用画像の画質のばらつきによる検索精度の低下を防ぐ。【解決手段】症例登録システム２は、登録要求受付部２１と症例画像生成部２２と登録部２５を備える。登録要求受付手段２１は、病院などの診療システムから医用画像を含む登録要求を受け付ける。症例画像生成手段２２は、登録要求に含まれる医用画像を画像処理手段２３に処理させることにより、画質が均質で且つ検索に適した症例画像を生成する。登録手段２５は、生成された症例画像を含む症例情報を、症例データベースに登録する。【選択図】図３
2008217426.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
診療情報を生成する少なくとも１つの診療システムに接続され、前記診療情報に含まれる情報のうち医用画像を含む少なくとも一部の情報を、症例情報として症例データベースに登録する症例登録システムであって、
前記診療システムから、前記医用画像を含む登録要求を受け付ける登録要求受付手段と、
それぞれ異なる画像処理を行う複数種類の画像処理手段と、
前記登録要求受付手段が受け付けた登録要求に含まれる医用画像を、前記複数種類の画像処理手段の中の一または複数の画像処理手段に処理させることにより、症例検索に用いる症例画像を生成する症例画像生成手段と、
前記症例画像生成手段により生成された症例画像を含む症例情報を、前記症例データベースに登録する登録手段とを備えた症例登録システム。
【請求項２】
前記登録手段が、前記医用画像および前記症例画像を含む症例情報を、前記症例データベースに登録することを特徴とする症例登録システム。
【請求項３】
前記症例データベースに登録済みの症例情報の中から所与の画像と特徴が類似する症例画像を含む症例情報を検索する類似症例検索手段をさらに備えることを特徴とする請求項１または２のいずれか１項記載の症例登録システム。
【請求項４】
前記症例画像生成手段が生成した症例画像を前記所与の画像として前記類似症例検索手段による検索を実行し、該検索の結果に基づいて前記症例画像生成手段が生成した症例画像の画質を検証する画質検証手段をさらに備えることを特徴とする請求項３記載の症例登録システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、病院や診療所が診察の過程で取得あるいは生成した診療情報を、症例情報として所定のデータベースに登録するときに用いられる症例登録システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医療の分野では、被写体撮影により生成された医用画像をモニタに表示して、医用画像中の陰影を観察（以下、読影）することにより病気の有無、種類、状況などを診断することが行われている。また、そのような診断を支援する機能として、読影を行うときに、データベースに登録されている症例情報の中から、検査で得られた画像の特徴が類似する症例の情報を抽出し、診断の際の参考情報として表示する機能が提供されている。例えば特許文献１や特許文献２には、診断画像から病変位置を抽出し、抽出された病変位置の画像的な特徴を表す特徴量を算出し、データベースに蓄積された参照用画像の特徴量と診断画像の特徴量とを照合することにより、診断画像に対する参照画像の類似度を求め、類似度が高い参照画像、さらには類似度が高い参照画像についての所見などの情報を表示する装置および方法が示されている（特許文献１）。
【０００３】
また、近年、ネットワークの普及やセキュリティ技術の進化により、複数の病院で、各病院で得られた症例情報を共有することも提案されるようになった。例えば特許文献２には、ネットワーク上に共有のデータベースを設置し、各病院が登録した診断画像、治療経過、投薬履歴などを互いに参照し、利用できるようにすることで、医療情報を流通させるシステムが示されている。
【特許文献１】特開２００２−２３０５１８号公報
【特許文献２】特開２００３−１７３３７２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献２に開示されたシステムは、特許文献１に開示されたシステムのように画像の特徴量照合により類似する症例を検索するものではない。しかし、複数の病院にまたがるシステムでも、画像中の陰影などの特徴が類似する症例の情報を参照したいという要望は当然にあるので、特許文献２に開示されたような広域医療ネットワークシステムにも、特許文献１が示すような類似画像の検索機能を設けることが望まれている。
【０００５】
しかし、病院から供給される症例画像の質は、病院に設置されたモダリティのメーカ、機種、撮影条件あるいは撮影後の画像処理などに大きく依存する。このため、各病院から提供された症例情報をそのままデータベースに登録してしまうと、特徴の比較に適した画質の画像は検索において抽出されやすく、特徴の比較に適さない画質の画像は有用な情報でも検索時には抽出されにくいといった問題が起こり得る。すなわち、登録される画像の画質にばらつきがあると、高精度な検索を実現することができず、また検索の精度を常に一定に保つこともできない。
【０００６】
そこで、本発明は、複数の病院が、取得した症例情報をデータベースに銘銘登録して共有するシステムでも、画像の特徴が類似する症例情報を精度よく抽出できるようにすることを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、上記課題を解決するための手段として、診療情報を生成する少なくとも１つの診療システムに接続され、診療情報に含まれる情報のうち医用画像を含む少なくとも一部の情報を症例情報として症例データベースに登録する症例登録システムを提供する。
【０００８】
この症例登録システムは、診療システムから、医用画像を含む登録要求を受け付ける登録要求受付手段を備える。登録要求は、診療システムにより、医用画像を含む所定フォーマットのデータとして生成され、診療システムから症例登録システムに転送される。転送は、ネットワークを介した転送でも、記録メディアを介した転送でもよい。
【０００９】
登録要求に含まれる医用画像の画質は、その画像を生成した診療システムに依存するが、症例検索に利用される症例画像は、標準化（正規化）されていることが好ましい。このため、本発明の症例登録システムは、画像処理手段と、症例画像生成手段とを備え、これらの手段により医用画像を標準化する。画像処理手段は複数種類あり、選択的にもしくは組み合わせて利用される。症例画像生成手段は、登録要求受付手段が受け付けた登録要求に含まれる医用画像を、前述した複数種類の画像処理手段の中の一または複数の画像処理手段に処理させることにより、標準化された画像、すなわち症例画像を生成する。
【００１０】
また、症例登録システムは、症例画像生成手段により生成された症例画像を含む症例情報を、症例データベースに登録する登録手段を備える。登録手段が登録する症例情報は、症例画像のみならず登録要求に含まれていたオリジナルの医用画像を含んでいてもよい。
【００１１】
上記症例登録システムの構成によれば、症例データベースに登録される症例画像の画質を均質で、検索に適した画質とすることができ、十分な検索精度を確保することができる。
【００１２】
この症例登録システムは、さらに、症例データベースに登録済みの症例情報の中から所与の画像と特徴が類似する症例画像を含む症例情報を検索する類似症例検索手段を備えていてもよい。すなわち、症例登録システムは、症例の検索機能を併せ持つシステムとしてもよい。
【００１３】
症例登録システムが類似症例検索手段を備えるときは、症例画像生成手段が生成した症例画像の画質を検証する画質検証手段をさらに備えるようにしてもよい。画質検証手段は、症例画像生成手段が生成した症例画像を所与の画像として類似症例検索手段による検索を実行する。そして検索の結果に基づいて、症例画像生成手段が生成した症例画像の画質を検証する。画質検証手段を設けておけば、検証の結果画像の画質が不十分と判断されたときに症例画像生成手段により症例画像を再生成してから登録することができる。これにより、症例データベースに登録される症例画像の画質は、さらに均質で、検索に適した画質となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
図１に、本発明を導入した医療情報処理システムの概略構成を示す。図に示すように、この医療情報処理システムは、病院あるいはクリニックにおいて診療情報を生成し管理する診療システム１ａ、１ｂおよび１ｃと、症例情報データベース４への症例情報の登録および症例情報データベース４からの症例情報の検索を実行する症例登録／検索システム２と、それらを接続するネットワーク３（インターネットもしくは専用回線）により構成される。このうち、症例登録／検索システム２が、本発明の症例登録システムの一実施形態に相当する。なお、症例情報データベース４は、図に例示するように症例登録／検索システム２に直接接続されていてもよいし、ローカルエリアネットワーク１９に接続されていてもよい。
【００１５】
図２に、診療システム１ａの構成を示す。診療システム１ａは、撮影装置（以下、モダリティ）（Ｍ）１１、検査技師用ワークステーション（ＷＳ：WorkStation）１２、放射線科医用ワークステーション（ＷＳ）１３、診察医用ワークステーション（ＷＳ）１４、画像情報データベース１５、読影レポートデータベース１６、カルテ情報データベース１７、およびそれら３種類のデータベースを管理するデータベースマネージメントサーバ１８（ＤＢＭＳ：DataBase Management Server）により構成される。各装置は、ローカルエリアネットワーク１９を介して互いに通信可能な状態で接続されている。なお、図２では、説明の便宜上、各種装置が１台ずつしかない構成を示しているが、ローカルエリアネットワーク１９には、モダリティ１１として複数且つ多種類のモダリティが接続されている。また、検査技師用ワークステーション１２、放射線科医用ワークステーション１３、診察医用ワークステーション１４も、検査技師、放射線科医、診察医の人数に応じて、それぞれ複数台あるものとする。
【００１６】
モダリティ１１は、被写体を撮影することにより画像データを生成し、その画像データにＤＩＣＯＭ規格で規定された付帯情報を付加して、画像情報として出力する装置である。モダリティ１１は、被写体撮影から画像データの生成までの処理を一括して行うタイプのモダリティでも、撮影画像を記録シートに記録する撮像装置と記録シートから画像を読み取って画像データを生成する読取装置とが分離したタイプのモダリティでもよい。具体例としては、Ｘ線単純撮影装置、ＣＴ（Computed Tomography）、ＭＲ（Magnetic Resonance）、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）、超音波撮影装置などが挙げられる。
【００１７】
検査技師用ワークステーション１２は、汎用の処理装置（コンピュータ）と１台または２台の高精細ディスプレイとキーボード・マウスなどの入力機器により構成される。処理装置には、検査技師の作業を支援するためのソフトウェアが組み込まれている。検査技師用ワークステーション１２は、そのソフトウェアプログラムの機能により、モダリティ１１からＤＩＣＯＭに準拠した画像情報を受信し、受信した画像情報に含まれる画像データと付帯情報の内容を画面に表示することで検査技師に確認を促す。そして、検査技師による確認が済んだ画像情報を、ローカルネットワーク１９を介してＤＢＭＳ１８に転送し、その画像情報の画像情報データベース１５への登録を要求する。
【００１８】
ＤＢＭＳ１８は、汎用の比較的処理能力の高いコンピュータにＤＢＭＳの機能を提供するソフトウェアプログラムを組み込んだものである。ＤＢＭＳ１８は、登録を要求されたデータをＤＢＭＳ１８に接続された大容量ストレージに保存し、登録済みのデータに対し閲覧要求があったときには検索条件に適ったデータを抽出して提供する。但し、データの保存場所は、ローカルエリアネットワーク１９に接続されているＮＡＳ（Network Attached Storage）やＳＡＮ（Storage Area Network）であってもよい。
【００１９】
ＤＢＭＳ１８は、画像情報の登録要求を受け付けると、その画像情報をデータベース用のフォーマットに整えて画像情報データベース１５に登録する。
【００２０】
画像情報は、例えばＸＭＬやＳＧＭＬデータとして管理され、被写体画像を表す画像データと、少なくとも被写体を識別するための患者番号、検査を識別するための検査番号、個々の画像を識別するための画像番号を含む付帯情報とにより構成される。付帯情報としては、この他、画像情報ごとに割り振られるユニークなＩＤ（ＵＩＤ）、その画像情報が生成された検査日、検査時刻、その画像情報を取得するための検査で使用されたモダリティの種類、患者氏名、年齢、性別などの患者情報、検査部位（撮影部位）、撮影条件（造影剤の使用有無／使用された色素、放射線核種、放射線量など）、１回の検査で複数の画像を取得したときのシリーズ番号あるいは採取番号などの情報が含まれている。
【００２１】
ＤＢＭＳ１８は、放射線科医用ワークステーション１３からの閲覧要求をローカルエリアネットワーク１９を介して受信すると、上記画像情報データベース１５に登録されている画像情報を検索し、抽出された画像情報を要求元の放射線科医用ワークステーション３に送信する。
【００２２】
放射線科医用ワークステーション１３は、放射線科医が画像の読影に利用する装置であり、処理装置と１台または２台の高精細ディスプレイとキーボード・マウスなどの入力機器により構成される。この処理装置には、放射線科医による診断を支援する機能、例えば画像中の病変らしき部分を自動検出して強調表示する機能や、読影レポートの作成を支援する機能が組み込まれている。放射線科医用ワークステーション１３は、読影画面において読影対象画像その他診断に使用する情報の閲覧を要求する操作が行われると、ＤＢＭＳ１８に対して閲覧要求を送信し、読影もしくは診断に必要な画像情報を取得する。そして、その画像情報をモニタ画面に表示し、放射線科医からの要求に応じて病変の自動検出処理などを実行する。
【００２３】
さらに、放射線科医用ワークステーション１３は、読影レポートの作成を支援するレポート作成画面をモニタに表示し、放射線科医から読影に基づいて行った診断（所見など）の内容を示すテキストが入力されたときに、入力された情報と読影の対象とされた画像（以下、読影対象画像）を記録した読影レポートを生成する。読影対象画像が複数あるときは、読影レポートには、診断に与えた影響が最も大きい代表的な画像（以下、代表画像）を記録する。放射線科医用ワークステーション１３は、生成した読影レポートを、ローカルエリアネットワーク１９を介してＤＢＭＳ１８に転送し、その読影レポートの読影レポートデータベース１６への登録を要求する。ＤＢＭＳ１８は、読影レポートの登録要求を受け付けると、その読影レポートをデータベース用のフォーマットに整えて読影レポートデータベース１６に登録する。
【００２４】
読影レポートは、例えばＸＭＬやＳＧＭＬデータとして管理され、読影対象画像もしくは代表画像を表す画像データと、画像の読影時に画像情報の付帯情報を参照することで取得された検査番号、患者番号、画像番号などの情報と、所見、所見の確信度を示す情報などにより構成される。このうち、画像データは、画像情報に含まれている画像データをそのままコピーしたものでもよいが、画像情報に含まれている画像データよりも画素数が少ない（間引きされた）縮小画像データでもよい。また、画像データは、画像情報データベース１５内の画像データの保管場所（フォルダなど）およびファイル名を示すリンク情報であってもよい。また、読影レポートには、画像データとともに、読影の際に、その画像データについて設定されたＲＯＩを示す座標情報を記録しておくことが好ましい。なお、ＲＯＩを示す座標情報は、読影レポートのみならず、画像情報の付帯情報に記録しておいてもよい。
【００２５】
ＤＢＭＳ１８は、診察医用ワークステーション１４からの閲覧要求をネットワークを介して受信すると、読影レポートデータベース６に登録されている読影レポートを検索し、抽出された画像情報を要求元の診察医用ワークステーション１４に送信する。
【００２６】
診察医用ワークステーション１４は、診察医が読影レポートおよび読影の対象とされた画像を参照するのに利用する装置であり、処理装置と１台または２台の高精細ディスプレイとキーボード・マウスなどの入力機器により構成される。この処理装置には、各患者の診察、検査、治療（投薬など）の履歴を電子データとして記録に残すためのカルテ情報作成機能と、検査のオーダー情報を作成して放射線科のオーダーシステム（図示せず）に送信する検査オーダー機能が組み込まれている。
【００２７】
診察医用ワークステーション１４は、患者の初診時に、患者情報、診察目的などを記録したカルテ情報を新規に作成し、ローカルエリアネットワーク１９を介してＤＢＭＳ１８に転送し、そのカルテ情報のカルテ情報データベース１７への登録を要求する。ＤＢＭＳ１８は、カルテ情報の登録要求を受け付けると、そのカルテ情報をデータベース用のフォーマットに整えてカルテ情報データベース１７に登録する。
【００２８】
また、診察医用ワークステーション１４は、診察の過程で、上記検査オーダー機能により検査がオーダーされたときは、放射線科のシステムから通知された検査番号、検査日などをカルテ情報に追加する。さらに、検査が終了して放射線科医により読影レポートが作成され、診察医により読影レポートが参照されたときに、読影レポートに記録されている一部の情報（例えば放射線科医の所見情報）を、カルテ情報に追加する。
【００２９】
一方、カルテ情報には、診察医が自ら入力した情報も随時追加される。例えば、血液検査など撮影を伴わない検査の場合には、診察医が検査結果を参照して入力した所見情報が、カルテ情報に追加される。また、投薬その他の治療の記録も、診察医が入力した情報が、カルテ情報に追加される。診察医用ワークステーション１４は、更新されたカルテ情報もしくは変更部分のみを示す差分情報をＤＢＭＳ１８に転送し、該当するカルテ情報の更新を要求する。
【００３０】
ＤＢＭＳ１８は、カルテ情報の更新要求を受け付けたときには、カルテ情報データベース１７を検索して該当するカルテ情報をメモリ上に呼び出し、メモリ上で内容を更新した後、更新されたカルテ情報をストレージに書き込む。これにより、カルテ情報データベース７の内容が更新される。
【００３１】
カルテ情報は、例えばＸＭＬやＳＧＭＬデータとして管理され、前述したように、初診時に登録された患者情報、その患者の受信歴、検査歴、投薬をはじめとする治療暦、その他、既往症、持病、アレルギーなど、診察、治療に必要な情報が記録されている。本実施形態では、カルテ情報の中に、少なくとも患者番号と、過去に行われた検査を特定する検査番号の２つの情報が記録されているものとする。なお、カルテ情報には、画像データは含まれていないが、検査歴の一項目として、読影レポートと同様の縮小画像データや画像情報へのリンク情報を記録しておいてもよい。
【００３２】
ここで、前述したとおり、画像情報データベース１５に登録されている画像情報と読影レポートデータベース１６に登録されている読影レポートは、放射線科医用ワークステーション１３による画像診断の過程で互いに関連付けられる。また、読影レポートデータベース１６に登録されている読影レポートとカルテ情報データベース１７に登録されているカルテ情報は、診察医ワークステーション１４によりカルテ情報が作成、更新される過程で互いに関連付けられる。これにより、画像情報、読影レポート、カルテ情報の３種類の情報が関連付けられ、一組の診療情報が生成される。
【００３３】
なお、本実施形態では、診療システム１ｂは診療システム１ａとほぼ同様の構成を有する。但し、システムの構成は同じでも、画像の画質や、画像に付帯させる情報の種類は、モダリティ１１のメーカ、種類、機種、さらには検査技師、放射線科医、診察医が行う操作にも依存するので、診療システム１ａにより生成される診療情報の質と診療システム１ｂにより生成される診療情報の質は、必ずしも同じにはならない。また、診療システム１ｃは、診療システムの構成そのものが診療システム１ａと異なる。したがって、診療システム１ａにより生成される診療情報の質と診療システム１ｃにより生成される診療情報の質も、必ずしも同じにはならない。
【００３４】
図３に  症例登録／検索システム２の概略構成を示す。症例登録／検索システム２は、汎用の比較的処理能力の高いコンピュータに、以下に説明する各処理部の機能を提供するソフトウェアプログラムを組み込んだものである。これにより、汎用のコンピュータは、登録要求受付部２１、症例画像生成部２２、画像処理部２３、画質検証部２４、登録部２５、検索要求受付／出力部２６および類似症例検索部２７を備えた症例登録／検索システムとして機能する。以下、各部の処理について説明する。
【００３５】
登録要求受付部２１は、ネットワークや記録メディアを介してコンピュータに入力されるデータを受信する。そして受信したデータが所定の要件を満たすデータであるときは、そのデータを登録要求として受け付け、症例画像生成部２２に供給する。一方、受信したデータが未知のフォーマットのデータであるときには、エラーメッセージを出力する。
【００３６】
登録要求には、診療システム１ａ〜１ｃにより生成された診療情報のうち、症例情報として利用可能な情報が含まれている。例えば登録要求に含まれる画像情報としては、被写体画像を表す画像データ、モダリティの種類、検査部位、撮影条件、シリーズ番号あるいは採取番号などの情報がある。一方、患者氏名などの個人情報および患者番号、検査番号など診療システムに固有の情報は、登録要求には含まれない。登録要求には、画像情報以外に、読影レポートあるいはカルテ情報に記録されている疾患名や所見の情報が含まれる。
【００３７】
症例画像生成部２２は、登録要求に含まれる画像データから、症例検索に適した画質の症例画像を生成する。図４は、症例画像生成部２２が行う症例画像生成処理を示すフローチャートである。症例画像生成部２２は、登録要求受付部から供給された画像情報を参照する（Ｓ１０１）。そして画像情報に基づいて画像データに施す画像処理を選択するとともに、その画像処理を実行するときの処理パラメータを決定する（Ｓ１０２）。
【００３８】
画像処理および処理パラメータは、生成される症例画像の画質が均質で且つ検索に適した画質となるように決定しなければならないが、画質を均質で且つ検索に適したものとするための画像処理および処理パラメータは、処理の対象となる画像データが取得された環境によって異なるものであり、一意には定まらない。このため、本実施形態では、モダリティ情報および撮影条件の組み合わせと、画像処理の種類およびパラメータの組み合わせとの対応付けを予めメモリに記憶しておく。そして、登録要求を受け付けたときには、登録要求に含まれるモダリティ情報などを参照し、メモリに記憶された対応付けの中から該当する対応付けを探索し、対応する画像処理およびパラメータを選択する。メモリに記憶しておく対応付けは、例えば、「ＣＴ・スライス厚５ミリ」であれば「鮮鋭化フィルタ・パラメータＸ」、「ＣＴ・スライス厚１ミリ」であれば「平滑化フィルタ・パラメータＹ」といった対応付けが考えられる。また、画像の粗密やノイズの多少はモダリティのメーカや機種に依存するため、「所定メーカの所定機種」に対し「ノイズ除去処理」といった画像処理を対応づけておいてもよい。また、１つのモダリティ情報あるいは撮影条件に対し、複数の画像処理を対応づけてもよい。
【００３９】
画像処理は、症例登録／検索システム２が備える画像処理部２３により実行される。画像処理部２３は、詳細には、複数種類の画像処理１〜Ｎを実行するＮ個の画像処理部からなる。症例画像生成部２２は、ステップＳ１０２において選択した画像処理を実行する画像処理部に対し、画像データおよび決定したパラメータを入力する（Ｓ１０３）。そして、画像処理部が出力した処理済画像を、症例画像として画質検証部２４に供給する（Ｓ１０４）。
【００４０】
画質検証部２４は、症例画像の画質が均質で且つ検索に適したものであるか否かを検証する。図５は、画質検証部２４が行う画質検証処理を示すフローチャートである。画質検証部２４は、症例画像生成部２２から供給された症例画像を類似症例検索部２７に入力する。類似症例検索部２７は、画像が入力されると、その画像と特徴が類似する画像を含む症例を検出する。画質検証部２４は、検出された症例の中から、登録しようとしている症例画像と疾患名が同じものを抽出する。登録しようとしている症例画像の疾患名は登録要求に含まれており、症例情報データベース４に登録されている症例情報にもまた疾患名の情報が含まれているので、抽出はそれらの疾患名の情報を照合することにより行う。画質検証部２４は、検出された症例のうち疾患名が同じ症例の割合を計算し、その割合を所定の割合と比較する（Ｓ２０２）。計算した割合が所定の割合よりも大きければ、症例画像を登録部２５に供給し、小さければ、症例画像生成部２２に再処理を指示する（Ｓ２０４）。再処理を指示された症例画像生成部２２は、例えばパラメータの値を±１するなど、画像処理の内容を変更し、再度症例画像を生成する。あるいは、画質検証部２４は、再処理によっても一定の画質を確保することはできないと判断したときは、登録を拒絶するメッセージを出力してもよい。または、所定回数再処理を指示してもなお、登録に値する画質が得られなかったときに、登録を拒絶するメッセージを出力するようにしてもよい。
【００４１】
画質を検証する方法は、上記方法に限らず、種々考えられる。例えば、症例画像データベース４に予め検証用の症例を登録しておき、類似症例検索によりその検証用症例が抽出されたか否かによって、登録に値するか否かを検証してもよい。あるいは、症例画像データベース４に予め検証用の症例を複数登録しておき、そのうちいくつの症例が抽出されたかによって検証してもよい。また、類似症例検索により抽出された症例をすべてモニタに表示し、モニタ上の画像を観察した医師の判断を取り入れるべくキーボードなどからの入力を受け付けてもよい。
【００４２】
また、症例画像生成部２２において、処理パラメータを少しずつ変えて複数の症例画像を生成し、その複数の症例画像をまとめて画質検証部２４に供給し、画質検証部２４において複数の症例画像の中から一の症例画像を選択する形態も考えられる。この場合、画質検証部２４は、各症例画像について類似症例検索を行い、検索結果を対比することにより、症例画像の検証を行う。
【００４３】
登録部２５は、画質検証部２４から供給された検証済みの症例画像を、登録要求に含まれていた疾患名その他の情報とともに、１つの症例情報として、症例情報データベース４に登録する。本実施形態では、症例情報は、疾患別にクラス分けされて登録されるが、このクラス分けは、登録要求に含まれている疾患名ではなく、症例画像の特徴に基づいて行われる。
【００４４】
疾患クラスの決定は、所定の分類器を用いて行う。一般に、分類器としては、決定木、ベイズ判別器、線形判別器（例えば、ＬＤＡ：Linear Discriminant Analysis）、非線形判別器（例えば、ＳＶＭ：Support Vector Machine）などが知られている。分類器は、例えば、ＲｕｌｅＱｕｅｓｔ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ社から提供されているデータマイニングツールＣ５．０のような市販のソフトウェアを利用して作成することができる。分類器は特定のデータに対して重みをつけた学習を行うことができる分類器であれば、種類は問わないが、本実施形態では、分類器として決定木を採用している。決定木は、入力データを様々な判定条件に基づいて木の枝葉のように分類していくモデルである。
【００４５】
図６に、画像を、５つの疾患クラスに分類する決定木を例示する。この決定木は、まず画像のＲＯＩから算出された特徴量Ｆ１の値が閾値Ｔｈ１より大きいか否かを判定条件として、その画像が、疾患クラス１，３、５と、疾患クラス２，４のいずれに属するかを判断する。さらに、疾患クラス１，３，５に属すると判断したときには、続いて特徴量Ｆ２の値が閾値Ｔｈ２より大きいか否かを判定条件として、疾患クラス１，３と、疾患クラス５のいずれに属するかを判断する。疾患クラス５に属すると判断したときは、その時点で、その画像の属する疾患クラスが確定する。疾患クラス１，３に属すると判断したときは、さらに特徴量Ｆ２の値が閾値Ｔｈ３より大きいか否かを判定条件として、その画像が、疾患クラス１と、疾患クラス３のいずれに属するかを判断する。同様に、最初の判定において、疾患クラス２，４に属すると判断したときには、特徴量Ｆ２の値が閾値Ｔｈ４より大きいか否かを判定条件として、その画像が、疾患クラス２と疾患クラス４のいずれに属するかを判断する。
【００４６】
分類の基準となる判定条件は、データベースに登録されている症例情報に含まれる画像を対象とした学習を行うことにより決定する。判定条件は、データベースの運用を開始する前の学習で確定してしまってもよいが、データベースに登録される症例情報は増加するものであるため、運用が開始された後も定期的に学習を行って判定条件を更新することが望ましい。
【００４７】
例えば、図６に例示した分類器の判定条件Ｆ１＞Ｔｈ１における閾値Ｔｈ１の値は、次のような学習を行うことにより決定できる。図7は、横軸を特徴量Ｆ１の値、縦軸を特徴量Ｆ１の値がその値となる頻度としたヒストグラムを示している。データベースに登録されている症例情報はいずれも登録時に疾患クラスが確定しているので、登録されている症例情報を学習用サンプルとしてヒストグラムを作成した場合、図に例示するように、各疾患クラスの特徴量の分布を求めることができる。これにより、例えば、ヒストグラムにおいてエントロピーが最大となるような特徴量Ｆ１の値を探索し、閾値Ｔｈ１をその値（図５参照）に定めることができる。同様に、他の閾値Ｔｈ２〜Ｔｈ４も、横軸を特徴量Ｆ２としたヒストグラムを生成することにより定めることができる。閾値Ｔｈ１〜Ｔｈ４は、理想的には各クラスに属する症例情報が単一の疾患に係る症例情報となるように定めることが望ましいが、必ずしも１クラス１症例となるようなクラス分けでなくてもよい。
【００４８】
上記のような学習では、ヒストグラムの作成に使用する学習用サンプルの中に所定の疾患のサンプルを多く含ませたり、所定の疾患のサンプルに対する重み付けを高くすることで、学習により決定される閾値を意図的に変化させることができる。すなわち、学習方法を異ならせることで、分類器の特性を異ならせることができる。例えば、前述したデータマイニングツールＣ５．０には、特定の学習用サンプルに特に重みをつけて学習させる“differential misclassification costs”というオプションがある。このオプションを利用して、所定の症例に係る画像に重みをおいた学習を行わせれば、これらの症例の分類に適した分類器を作成することができる。
【００４９】
図８は、登録部２５が症例情報データベース４に登録する症例情報５のデータフォーマットの概要を示す図である。症例情報５は、ヘッダ領域５１、２つの画像領域５２、５３およびリンク領域により構成される。ヘッダ領域５１には、分類器により決定された疾患クラスの情報と、登録要求に含まれていた画像以外の情報が記録される。画像領域５２には、症例画像生成部２２により生成され、画質検証部２４により検証された検索用の症例画像が記録される。画像領域５３には、登録要求に含まれていたオリジナルの症例画像５３が記録される。また、リンク領域には、その登録要求の送信元の診療システムが保管する診療情報へのリンクが記録される。オリジナルの症例画像や診療情報へのリンクは症例情報における必須項目ではないが、類似症例を検索する者の中にはオリジナルの情報を参照したいと考える者もいることが予想される。よって、これらの情報も症例情報に含めておくことが望ましい。
【００５０】
検索要求受付／出力部２６は、症例情報データベース４に登録されている症例情報の検索要求を受け付け、類似症例検索部２７に対し検索を要求し、得られた検索結果を所定の表示フォーマットで出力する。検索要求は、ネットワークを介して受け付けてもよいし、キーボード入力により直接受け付けてもよい。
【００５１】
類似症例検索部２７は、画質検証部２４または検索要求受付／出力部２６から画像データの供給を受け、症例情報データベース４の中から、その画像と類似する画像を含む症例情報を抽出する。
【００５２】
本実施形態では、類似症例検索部２７は、画像データから算出された特徴量群Ｆ１〜Ｆｎの値（ｉ１，ｉ２、・・・ｉｎ）をｎ次元の特徴量空間における点（特徴量ベクトル）とみなし、２つの画像に対応する点の特徴量空間における距離（例えば、ユークリッド距離）に基づいて類似度を判定する。類似度は、特徴量空間における距離が短いほど高く、距離が長いほど低くなる。図９はｎ＝２の場合の２次元の特徴量空間を例示した図であり、読影対象画像に対応する点を○印、各症例情報の画像情報に対応する点を×印として示している。図の例では、症例ａの画像が、供給された画像に最も類似しており（最も類似度が高く）、以降、症例ｐ、症例ｂ、症例ｃ，ｄ，ｅ、ｆの順に、類似度は低くなる。
【００５３】
前述したように、症例情報データベース４に登録されている症例情報５は、疾患別にクラス分けされている。図９に例示する特徴量空間は５つの領域に分割されているが、この各領域がそれぞれ１つのクラスに相当する。類似症例検索部２７は、各クラスを判断するための分類器を備えており、供給された画像データについて算出された特徴量群の値は、各分類器に入力される。これにより、まず供給された画像データが属するクラスが決定される。
【００５４】
本実施形態では、類似度の判定は、原則として、供給された画像データと同じクラスに属する症例情報のみを対象として行う。例えば、図９の例では、症例ａ〜ｆのみが類似度判定の対象とされる。但し、図に例示した症例ｐのように、クラスが異なっても類似度が比較的高い場合もある。よって、供給された画像データと同じクラスに属する症例情報のみを対象として類似度判定を行った後、さらに特徴量空間において隣接するクラスに属する症例情報を対象として類似度判定を行うようなアルゴリズムとしてもよい。
【００５５】
類似症例検索部２７は、類似度判定を行った後、症例情報を類似度の高い順に並べたリストを出力する。例えば、類似度が高い順に予め定められた件数（例えば４件）の症例情報をリスト出力する。あるいは、類似度が所定の閾値を越えているものをすべてリスト出力することとし、閾値を越えるものがなければ該当症例なしとして何も出力しないようにしてもよい。
【００５６】
以上に説明したように、本実施形態の症例登録システムは、システム構成、使用モダリティ、診療方針が異なる複数の病院あるいはクリニックから提供された画像データを、そのままの状態ではなく、画質が均質且つ検索に適したものとなるように処理してから、症例情報データベースに登録する。さらには、画像処理を施した後の画像データが、画質が均質且つ検索に適したものといえるか否か、登録前に検証を行う。また、検証は、実際に類似症例検索を行った結果に基づいて、客観的に行う。このため、病院、クリニックごとに提供する症例画像の画質にバラつきがあったとしても、症例情報データベース４に登録される症例画像は常に均質なものとなり、類似症例検索を行ったときには、どの病院、クリニックから提供された症例画像も、同じ条件で、精度良く抽出される。よって、本実施形態の症例登録システムによれば、診療システムの事情に拘わらず多数の病院、クリニックから症例情報を収集することができ、且つ収集した症例情報を対象とした類似症例検索において常に安定した検索結果を得ることができる。
【００５７】
なお、上記実施形態の症例登録／検索システム２は、登録機能と検索機能とを兼ね備えたシステムであるが、本発明の症例登録システムは登録の機能のみを備えるものであってもよい。また、画質の検証は行うほうが好ましいものの必須ではなく、症例画像生成部２２により生成した症例画像を、そのまま登録部２５により登録する形態も考えられる。また、画質の検証は、類似症例検索の結果に基づく検証に限らず、他の手法を用いて行ってもよい。その他、本発明の実施形態としては、種々の変形例が考えられる。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】医療情報処理システムの構成を例示した図
【図２】診療システムの構成を例示した図
【図３】本発明の一実施形態における症例登録システム（症例登録／検索システム）の構成を示す図
【図４】症例画像生成部の処理を示すフローチャート
【図５】画質検証部の処理を示すフローチャート
【図６】分類器（決定木）による分類例を示した図
【図７】分類器の学習方法について説明するための図
【図８】症例情報のフォーマットの一例を示す図
【図９】類似度を判定する手法について説明するための図
【符号の説明】
【００５９】
３  ネットワーク、  ４  症例情報データベース、  ５  症例情報
【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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