(57)【要約】【課題】画像読影者が下した初期診断の結果に対する誤診の可能性について具体的に知る。【解決手段】被写体画像の全体および／または一部である検索対象画像と、この検索対象画像に対する初期診断結果の入力を受け付け、過去の症例に係る被写体画像を当該被写体画像に対する初期診断結果および確定診断結果と対応付けて多数記憶する記憶手段の中から、入力された検索対象画像と画像の特性が類似している部分を有する類似画像であって確定診断結果が入力された初期診断結果と異なる類似誤診画像を検索する。そして、例えば、類似誤診画像が検索されたときに報知したり、誤診の内訳を統計的に算出して出力したりする。【選択図】図１
2007275408.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体画像を、該被写体画像に対する初期診断結果および確定診断結果と対応付けて多数記憶する記憶手段と、
被写体画像の全体および／または一部である検索対象画像の入力を受け付ける画像入力手段と、
前記検索対象画像に対する初期診断結果の入力を受け付ける診断結果入力手段と、
前記記憶手段に記憶されている被写体画像の中から、前記入力された検索対象画像と画像の特性が類似している部分を有する類似画像であって確定診断結果が前記入力された初期診断結果と異なる類似画像を検索する検索手段とを備えたことを特徴とする類似画像検索装置。
【請求項２】
前記検索手段が、前記類似画像であって初期診断結果が前記入力された初期診断結果と同じであり確定診断結果が前記入力された初期診断結果と異なる類似誤診画像を検索するものであり、
前記検索された類似誤診画像の数が所定数以上であるときに報知する報知手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１記載の類似画像検索装置。
【請求項３】
前記検索手段により検索された類似画像の数に関する統計的指標を算出する統計的指標算出手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１または２記載の類似画像検索装置。
【請求項４】
前記検索手段が、前記類似画像であって初期診断結果および確定診断結果が前記入力された初期診断結果と同じである類似正診画像と、前記類似画像であって初期診断結果が前記入力された初期診断結果と同じであり確定診断結果が前記入力された初期診断結果と異なる類似誤診画像とを検索するものであり、
前記統計的指標が、前記類似正診画像と前記類似誤診画像の合計数に対する前記類似誤診画像の数の割合で表される誤診率であることを特徴とする請求項３記載の類似画像検索装置。
【請求項５】
被写体画像の全体および／または一部である検索対象画像の入力を受け付ける画像入力ステップと、
前記検索対象画像に対する初期診断結果の入力を受け付ける診断結果入力ステップと、
被写体画像を該被写体画像に対する初期診断結果および確定診断結果と対応付けて多数記憶する記憶手段の中から、前記入力された検索対象画像と画像の特性が類似している部分を有する類似画像であって確定診断結果が前記入力された初期診断結果と異なる類似画像を検索する検索ステップとを有することを特徴とする類似画像検索方法。
【請求項６】
コンピュータを、
被写体画像を、該被写体画像に対する初期診断結果および確定診断結果と対応付けて多数記憶する記憶手段と、
被写体画像の全体および／または一部である検索対象画像の入力を受け付ける画像入力手段と、
前記検索対象画像に対する初期診断結果の入力を受け付ける診断結果入力手段と、
前記記憶手段に記憶されている被写体画像の中から、前記入力された検索対象画像と画像の特性が類似している部分を有する類似画像であって確定診断結果が前記入力された初期診断結果と異なる類似画像を検索する検索手段として機能させることにより、該コンピュータを類似画像検索装置として機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象となる画像に類似した画像を検索する類似画像検索装置および方法並びにそのためのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、被写体のＸ線画像やＣＴ画像等を読影してその被写体を診断する画像診断が種々の分野で行われている。画像診断では、読影者が被写体の異常部分が示す画像上の特徴を探索して診断するが、画像上の特徴が類似する複数の異なる種類の異常が存在することもあり、診断に迷うことも少なくない。このような問題を解消するには、例えば、過去の症例を参照しながら診断することが有効であると考えられる。
【０００３】
そこで、被写体画像に対する初期診断結果（画像診断結果）と確定診断結果（画像診断後に行われた病理検査等の結果に基づく確定的な診断の結果）とが異なる、いわゆる誤診のあった症例に係る症例情報を、後に指定して参照することが可能な形態で症例データベースに保存する方法が提案されている（特許文献１）。
【０００４】
また、１つの被写体画像について２人以上の読影者が読影し所見が異なった場合に、その所見の異なる箇所（被写体画像中の複数の箇所に所見が付されている場合にその所見が異なる箇所）が判別可能な形態で画像を表示する方法が提案されている（特許文献２）。
【０００５】
また、診断対象の画像に類似した画像の過去の症例を参照しながら診断できるように、過去に診断された画像とそのときの診断結果や所見等が含まれる診断レポートとが多数保存されている症例データベースの中から、診断対象の画像に類似した画像とその診断レポートを検索し、その検索結果を表示する方法が本出願人により提案されている（特許文献３，４）。
【０００６】
このような上記に掲げた方法によれば、いずれも診断の精度を高める上で有効な材料を提供することができる。
【特許文献１】特開平５−１０１１２２号公報
【特許文献２】特開２００４−１９９６９１号公報
【特許文献３】特開２００５−０６５７２８号公報
【特許文献４】特開２００４−００５３６４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、読影者は、誤診防止のため、自分自身が下した初期診断（画像診断）の結果に対する誤診の可能性について具体的に知りたい場合があるが、上記に掲げた方法ではそれを実現することはできない。
【０００８】
本発明は、上記事情に鑑み、読影者自身が下した初期診断の結果に対する誤診の可能性について具体的に知ることができる類似画像検索装置および方法並びにそのためのプログラムを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の類似画像検索装置は、被写体画像を、該被写体画像に対する初期診断結果および確定診断結果と対応付けて多数記憶する記憶手段と、被写体画像の全体および／または一部である検索対象画像の入力を受け付ける画像入力手段と、前記検索対象画像に対する初期診断結果の入力を受け付ける診断結果入力手段と、前記記憶手段に記憶されている被写体画像の中から、前記入力された検索対象画像と画像の特性が類似している部分を有する類似画像であって確定診断結果が前記入力された初期診断結果と異なる類似画像を検索する検索手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１０】
ここで、初期診断結果とは、確定診断の前に行われる診断の結果を意味するものであり、例えば、画像診断の結果を考えることができる。また、確定診断結果とは、初期診断の後に行われる確定的な診断の結果を意味するものであり、例えば、病理検査の結果等を踏まえて行われる診断の結果を考えることができる。
【００１１】
また、前記記憶手段とは、いわゆるデータベースを意味するものであるが、これは単一のデータベースである必要はなく、複数のデータベースであってもよい。例えば、単一の施設内に存在する複数のデータベースからなるものであってもよいし、ネットワークを介して接続可能な複数の異なる施設に散在する複数のデータベースであってもよい。すなわち、各施設に存在するデータベース内の情報を共有化して利用する形態を含むものである。
【００１２】
本発明の類似画像検索装置において、前記検索手段を、前記類似画像であって初期診断結果が前記入力された初期診断結果と同じであり確定診断結果が前記入力された初期診断結果と異なる類似誤診画像を検索するものとし、前記検索された類似誤診画像の数が所定数以上であるときに報知する報知手段をさらに備えるようにしてもよい。
【００１３】
また、本発明の類似画像検索装置において、前記検索手段により検索された類似画像の数に関する統計的指標を算出する統計的指標算出手段をさらに備えるようにしてもよい。
【００１４】
また、本発明の類似画像検索装置において、前記検索手段を、前記類似画像であって初期診断結果および確定診断結果が前記入力された初期診断結果と同じである類似正診画像と、前記類似画像であって初期診断結果が前記入力された初期診断結果と同じであり確定診断結果が前記入力された初期診断結果と異なる類似誤診画像とを検索するものとし、前記統計的指標を、前記類似正診画像と前記類似誤診画像の合計数に対する前記類似誤診画像の数の割合で表される誤診率としてもよい。
【００１５】
前記検索手段は、例えば、前記検索対象画像と画像の特性が類似している部分を有する類似画像を検索する際に、前記検索対象画像に対する特徴量を算出し、前記記憶手段に記憶されている被写体画像に対する特徴量を取得し、この特徴量同士を比較して検索対象画像と記憶手段に記憶されている被写体画像との間の類似度を算出し、該類似度が高い順に上位所定数に含まれる画像を類似画像として検索するものとすることができる。
【００１６】
ここで、特徴量とは、例えば、画像中に表れている陰影の、形状、大きさ、濃淡パターン特性、位置、方向、数や、画像全体の濃淡パターン特性、構造物（肺、心臓など）の形状や大きさなどを表す指標値のほか、検出された異常陰影の悪性度合い等を判断するために用いられる指標値（例えば、腫瘤陰影の場合には、円形度、輪郭のエッジ情報、領域の濃度ヒストグラム情報など；特開平９-１６７２３８号公報参照）など、画像データに基づいて類似性を判定することが可能な種々のものを意味するものである。なお、画像に関心領域が設定されている場合には、その関心領域の画像中に表れている陰影の、形状、大きさ、濃淡パターン特性等を表す指標値も前記特徴量に含まれる。
【００１７】
本発明の類似画像検索装置において、前記記憶手段を、前記被写体画像とともに前記被写体画像に関連する診断データを記憶するものとし、前記検索手段により検索された類似画像を特定する情報とともに該類似画像に関連する診断データの情報を表示する表示手段をさらに備えるようにしてもよい。
【００１８】
ここで、診断データは、初期診断結果（疾患名）、確定診断結果のほか、治療方針、所見、患者名、担当医師名、撮影日時、経過観察情報、誤診原因、誤診・正診に関する診断ポイント等を含むものとすることができる。
【００１９】
本発明の類似画像検索方法は、被写体画像の全体および／または一部である検索対象画像の入力を受け付ける画像入力ステップと、前記検索対象画像に対する初期診断結果の入力を受け付ける診断結果入力ステップと、被写体画像を該被写体画像に対する初期診断結果および確定診断結果と対応付けて多数記憶する記憶手段の中から、前記入力された検索対象画像と画像の特性が類似している部分を有する類似画像であって確定診断結果が前記入力された初期診断結果と異なる類似画像を検索する検索ステップとを有することを特徴とするものである。
【００２０】
本発明のプログラムは、コンピュータを、被写体画像を、該被写体画像に対する初期診断結果および確定診断結果と対応付けて多数記憶する記憶手段と、被写体画像の全体および／または一部である検索対象画像の入力を受け付ける画像入力手段と、前記検索対象画像に対する初期診断結果の入力を受け付ける診断結果入力手段と、前記記憶手段に記憶されている被写体画像の中から、前記入力された検索対象画像と画像の特性が類似している部分を有する類似画像であって確定診断結果が前記入力された初期診断結果と異なる類似画像を検索する検索手段として機能させることにより、該コンピュータを類似画像検索装置として機能させることを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００２１】
本発明の類似画像検索装置および方法によれば、被写体画像の全体および／または一部である検索対象画像と、この検索対象画像に対する初期診断結果の入力を受け付け、被写体画像を当該被写体画像に対する初期診断結果および確定診断結果と対応付けて多数記憶する記憶手段の中から、入力された検索対象画像と画像の特性が類似している部分を有する類似画像であって確定診断結果が入力された初期診断結果と異なる類似画像を検索するようにしているので、画像の類似性と診断結果の非同一性とを考慮して診断対象と類似性の高い過去の誤診症例の存在を確認することができ、読影者自身が下した初期診断の結果に対する誤診の可能性について具体的に知ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。
【００２３】
図１は、本発明の実施形態による類似画像検索システムの構成を示すブロック図である。この類似画像検索システムは、被写体である患者のある部位を撮影装置で撮影して得られた診断対象となる医用画像と、その医用画像に対する初期診断（画像診断）時の疾患名とが入力されると、画像の特性が診断対象の医用画像に類似する類似画像であって、初期診断時の疾患名がその診断対象の医用画像に対する初期診断時の疾患名と同じであり、初期診断の後に行われる確定診断時の疾患名がその診断対象の医用画像に対する初期診断時の疾患名と異なる、いわゆる誤診症例に係る画像をデータベースから検索し、その検索結果に基づいて、診断対象の医用画像に対する初期診断について誤診の可能性がある場合に警告を出したり、その過去の誤診症例に関する統計的な情報を表示したりするものである。なお、ここでは、特に画像と画像データの区別をせずに説明を行う。
【００２４】
本実施形態による類似画像検索システムは、患者のある部位を撮影装置で撮影して得られた医用画像であって過去の症例に係る画像である症例画像（被写体画像）を、当該症例画像に対する初期診断結果としての初期診断時の疾患名（以下、初期疾患名という）および確定診断結果としての確定診断時の疾患名（以下、確定疾患名という）を含む診断データと対応付けて多数記憶する症例データベース（記憶手段）１０と、診断対象となる医用画像Ｓ１の入力を受け付ける診断対象画像入力部２０と、入力された医用画像Ｓ１上で関心領域（以下、ＲＯＩという）を指定するＲＯＩ指定部３０と、医用画像Ｓ１および医用画像Ｓ１上のＲＯＩを示すＲＯＩ画像Ｓ１′の入力を検索対象として受け付ける検索対象画像受付部（画像入力手段）４０と、医用画像Ｓ１に対する初期疾患名Ｎ１の入力を受け付ける疾患名入力部（診断結果入力手段）５０と、症例データベース１０に記憶されている症例画像の中から医用画像Ｓ１およびＲＯＩ画像Ｓ１′と画像の特性が類似する部分を有する類似画像ＬＳを抽出し、抽出された類似画像ＬＳの中で、初期疾患名が入力された初期疾患名Ｎ１と同じであり確定疾患名が入力された初期疾患名Ｎ１と異なる類似誤診画像ＬＷ等を検索する検索部（検索手段）６０と、検索部６０により検索された類似誤診画像ＬＷ等の数に関する統計的指標を算出する統計的指標算出部（統計的指標算出手段）７０と、検索部６０により検索された類似誤診画像ＬＷの数が所定数以上のときに誤診の可能性があることを読影者に報知する報知部（報知手段）８０と、入力された医用画像Ｓ１や、統計的指標算出部７０により算出された統計的指標等をモニタ画面に表示する表示部９０とを備える。
【００２５】
症例データベース１０は、過去の症例に係る医用画像である症例画像を多数記憶する画像データベース１１と、各症例画像に関連する診断データを記憶している診断データベース１２から構成されている。
【００２６】
画像データベース１１には、被写体である患者のある部位をＣＴ撮影装置、ＭＲＩ撮影装置、ＰＥＴ撮影装置、Ｘ線撮影装置等により撮影して得られた、ＣＴ画像、ＭＲＩ画像、ＰＥＴ画像、単純Ｘ線画像等の医用画像であって過去に診断されたものである症例画像が被写体毎や診断毎に多数記憶されている。なお、これら症例画像には、過去の診断時に行われた処理によって得られた処理結果情報が添付されている。この処理結果情報には、その画像に対して算出された種々の特徴量や画像上で設定されたＲＯＩの位置の情報、そのＲＯＩの画像に対して算出された特徴量等が含まれる。
【００２７】
また、診断データベース１２には、画像データベース１１に記憶されている各症例画像に関連する診断データが、各症例画像と対応付けされた状態で記憶されている。この診断データには、初期疾患名を含む初期診断情報、確定疾患名を含む確定診断情報、治療方針、所見、担当医師名、撮影日時、経過観察情報、誤診原因、誤診・正診に関する診断ポイント等、診断に関する種々のデータが含まれる。なお、この診断データベース１２を構築する際には、診断データ、特に初期診断情報や確定診断情報を手動で登録して診断データベースに記憶させるようにしてもよいし、ＰＡＣＳや電子カルテのデータを自動的に収集する形態で記憶させるようにしてもよい。
【００２８】
診断対象画像入力部２０は、診断対象の画像となる医用画像Ｓ１の入力を受け付けるものであり、医用画像Ｓ１としては、例えば、ある患者の頭部、胸部または腹部のＣＴ画像、ＭＲＩ画像、ＰＥＴ画像、Ｘ線画像等を考えることができる。
【００２９】
ＲＯＩ指定部３０は、診断対象の医用画像Ｓ１上でＲＯＩを指定するものであり、オペレータが、表示部１１０のモニタ画面上に表示された医用画像Ｓ１を見ながらその画像上で、例えば病変と疑われるような部分を、マウス等の不図示の位置指示手段を用いて指定する。
【００３０】
検索対象画像受付部４０は、医用画像Ｓ１およびその一部である医用画像Ｓ１上のＲＯＩを示すＲＯＩ画像Ｓ１′の入力を検索対象として受け付けるものである。なお、本実施形態では、医用画像Ｓ１およびＲＯＩ画像Ｓ１′を検索対象として受け付けるが、医用画像Ｓ１のみ、あるいは、ＲＯＩ画像Ｓ１′のみを検索対象として受け付けるようにしてもよい。
【００３１】
疾患名入力部５０は、読影者が医用画像Ｓ１を読影して下したこの医用画像Ｓ１に対する初期疾患名Ｎ１の入力を受け付けるものであり、オペレータが初期疾患名を直接タイピングしたり、予め用意された疾患名リストの中から選択したり、あるいは、医用画像Ｓ１に初期疾患名の情報が添付されている場合には、その情報が自動的に取得される形態で初期疾患名Ｎ１の入力を受け付ける。
【００３２】
検索部６０は、症例データベース１０に記憶されている症例画像の中から医用画像Ｓ１およびＲＯＩ画像Ｓ１′と画像の特性が類似する部分を有する類似画像ＬＳを抽出し、抽出された類似画像ＬＳの中で、初期疾患名が入力された初期疾患名Ｎ１と同じであり確定疾患名が入力された初期疾患名Ｎ１と異なる類似誤診画像ＬＷ等を検索するものであり、図１に示すように、第１の特徴量取得部６１、第２の特徴量取得部６２、類似度算出部６３、検索処理部６４から構成される。
【００３３】
第１の特徴量取得部６１は、医用画像Ｓ１に対する特徴量Ｃ１を算出して取得するものであり、この特徴量としては、例えば、画像中に表れている陰影の、形状、大きさ、濃淡パターン特性、位置、方向、数や、画像全体の濃淡パターン特性、構造物（肺、心臓など）の形状や大きさなどを表す指標値等が挙げられる。なお、医用画像Ｓ１上にＲＯＩが設定されている場合には、そのＲＯＩの画像中に表れている陰影の、形状、大きさ、濃淡パターン特性等を表す指標値も特徴量として算出する。
【００３４】
第２の特徴量取得部６２は、症例画像のうち撮影モダリティが医用画像Ｓ１と同じである画像、すなわち、撮影モダリティが「ＣＴ撮影装置」である画像に対する特徴量Ｃ２を取得するものであり、症例画像に添付された処理結果情報の中に、その画像に対して既に算出された種々の特徴量や画像上で設定されたＲＯＩの画像に対して算出された特徴量等が含まれているときには、それらの特徴量を読み込んで取得し、このような特徴量が含まれていないときには、新たに特徴量を算出して取得するものである。
【００３５】
類似度算出部６３は、第１の特徴量取得部６１により取得された特徴量、すなわち、医用画像Ｓ１に係る特徴量Ｃ１と、第２の特徴量取得部６２により取得された特徴量、すなわち、症例画像に係る特徴量Ｃ２とを比較して、両画像間の類似度Ｌを算出するものである。ここで、類似度の算出方法としては公知である種々の方法が考えられるが、例えば、２つの画像について取得された各特徴量群を多次元の特徴量空間上の点で表し、この２点間のユークリッド距離が小さいほど類似度が高くなり、逆にこの距離が大きいほど類似度が小さくなるような所定の式により類似度を算出する方法が考えられる。
【００３６】
検索処理部６４は、画像データベース１１に記憶されている多数の症例画像のうち類似度Ｌが所定の閾値以上である症例画像を類似画像ＬＳとして画像データベース１１の中から検索するとともに、その類似画像ＬＳに関連する診断データを診断データベース１２の中から検索するものである。検索処理部６４は、さらに、類似画像ＬＳに関連する診断データに基づいて、類似画像ＬＳの中で、初期疾患名および確定疾患名が診断対象の医用画像Ｓ１に対する初期疾患名Ｎ１と同じである類似正診画像ＬＣ、確定疾患名が初期疾患名Ｎ１と異なる類似注意画像ＬＡ、初期疾患名が医用画像Ｓ１に対する初期疾患名Ｎ１と同じであり確定疾患名が初期疾患名Ｎ１と異なる類似誤診画像ＬＷ等を検索するものである。
【００３７】
統計的指標算出部７０は、検索部６０により検索された、類似画像ＬＳ、類似正診画像ＬＣ、類似注意画像ＬＡ、類似誤診画像ＬＷ等の数に関する統計的指標を算出するものであり、例えば、類似画像ＬＳの数に対する類似正診画像ＬＣ、類似注意画像ＬＡ、類似誤診画像ＬＷの数の割合や、類似正診画像ＬＣの数と類似誤診画像ＬＷの数の合計数に対する類似誤診画像ＬＷの数の割合で表される誤診率等を統計的指標として算出する。また、統計的指標算出部７０は、誤診の内訳、すなわち、確定疾患名の種類毎のその割合等も求める。
【００３８】
報知部８０は、検索部６０により検索された類似誤診画像ＬＣの数が所定数以上のときに誤診の可能性があることを読影者に報知するものであり、本実施形態では、類似誤診画像ＬＣの数が１つ以上のときに、電子音を発するとともに表示部９０のモニタ画面上に「警告：誤診しやすい症例！」と表示させるものである。
【００３９】
表示部９０は、入力された医用画像Ｓ１や、統計的指標算出部７０により算出された統計的指標、上記の誤診の可能性があることを喚起する情報等をモニタ画面に表示するものである。
【００４０】
次に、以上のように構成された本実施形態の類似画像検索システムの作用について説明する。図２は、本実施形態による類似画像検索システムにおける処理フローを示す図である。なお、ここでは、診断対象となる医用画像をある患者の胸部のＣＴ画像として説明する。
【００４１】
まず、診断対象画像入力部２０が、診断対象となる、ある患者の医用画像Ｓ１の入力を受け付け、表示部９０がその医用画像Ｓ１をモニタ画面上に表示する（ステップＳＴ１）。
【００４２】
図３は、診断対象となる医用画像Ｓ１としての、ある患者の胸部のＣＴ画像を示したものである。なお、この医用画像Ｓ１の左肺部分には腫瘤陰影と疑われる円形の陰影Ｑが表れている。
【００４３】
ここで、オペレータが、表示部９０のモニタ画面上に表示されている医用画像Ｓ１に対し病変部と疑われる領域を指定すると、ＲＯＩ指定部３０が、その指定された領域を医用画像Ｓ１上のＲＯＩとして設定する（ステップＳＴ２）。
【００４４】
図４は、オペレータが、医用画像Ｓ１上で病変部と疑われる陰影Ｑを囲む領域をＲＯＩとして指定した様子を示したものであり、医用画像Ｓ１上に記号Ｒ１で示すＲＯＩが設定されている。
【００４５】
また、オペレータは、読影者が医用画像Ｓ１を読影して下した初期診断結果としての疾患名を入力し、疾患名入力部５０がその入力された疾患名を初期疾患名Ｎ１として受け付ける（ステップＳＴ３）。
【００４６】
ここで、オペレータが、画面上に設けられた「類似画像検索ボタン」をクリックすると、検索対象画像受付部４０が、医用画像Ｓ１およびＲＯＩ画像Ｓ１′の入力を検索対象として受け付け（ステップＳＴ４）、検索部６０が、その医用画像Ｓ１、ＲＯＩ画像Ｓ１′および初期疾患名Ｎ１に基づいて検索を開始する。
【００４７】
まず、第１の特徴量取得部６１が、医用画像Ｓ１に対する特徴量とＲＯＩ画像Ｓ１′に対する特徴量とを含む特徴量Ｃ１を算出して取得する（ステップＳＴ５）。第１の特徴量取得部６１により医用画像Ｓ１に係る特徴量が取得されると、第２の特徴量取得部６２が、画像データベース１１に記憶されている症例画像のうち撮影モダリティが医用画像Ｓ１と同じである画像、すなわち、撮影モダリティが「ＣＴ撮影装置」であるＣＴ画像を特定し、これらの画像に添付された処理結果情報の中に、その画像に対して既に算出された種々の特徴量や画像上で設定されたＲＯＩの画像に対して算出された特徴量等が含まれているときには、それらの特徴量を読み込んで取得し、このような特徴量が含まれていないとき、あるいは取得したい特徴量が足りないときには必要な特徴量を新たに算出して、症例画像の特徴量Ｃ２を取得する（ステップＳＴ６）。
【００４８】
医用画像Ｓ１に係る特徴量Ｃ１と、画像データベース１１に記憶されている症例画像（ＣＴ画像のみ）に係る特徴量Ｃ２が取得されると、類似度算出部６３は、医用画像Ｓ１と各症例画像との組合せに対して、この組合せを構成する両画像について取得された特徴量同士を比較して、この組合せ毎に類似度Ｌを算出する（ステップＳＴ７）。
【００４９】
上記組合せ毎に類似度Ｌが算出されると、検索処理部６４は、画像データベース１１に記憶されている多数の症例画像のうち類似度Ｌが所定の閾値以上である症例画像を類似画像ＬＳとして検索するとともに、その類似画像ＬＳに関連する診断データを診断データベース１２の中から検索する（ステップＳＴ８）。検索処理部６４は、さらに、疾患名入力部５０により入力された初期疾患名Ｎ１と各類似画像に関連する診断データに含まれる初期疾患名および確定疾患名とを比較して、類似画像ＬＳの中から、類似正診画像ＬＣ、類似注意画像ＬＡ、類似誤診画像ＬＷを検索する（ステップＳＴ９）。
【００５０】
検索部６０により各種の画像が検索されると、統計的指標算出部７０は、類似画像ＬＳの数に対する類似正診画像ＬＣ、類似注意画像ＬＡ、類似誤診画像ＬＷの数の割合や、類似正診画像ＬＣの数と類似誤診画像ＬＷの数の合計数に対する類似誤診画像ＬＷの数の割合で表される誤診率を統計的指標として算出する（ステップＳＴ１０）。
【００５１】
統計的指標算出部７０により統計的指標が算出されると、報知部８０は、類似誤診画像ＬＣの数が１つ以上あるか否かを判定し（ステップＳＴ１１）、類似誤診画像ＬＣの数が１つ以上であると判定されたときに、電子音を発するとともに表示部９０のモニタ画面上に「警告：誤診しやすい症例！」と表示させる（ステップＳＴ１２）。このとき、統計的指標算出部７０が算出した誤診率を同時に表示するようにしてもよい。
【００５２】
ここで、表示部９０は、統計的指標算出手段により算出された統計的指標をオペレータからの要求に応じてまたは自動でモニタ画面上に表示する。また、オペレータの要求に応じて、類似画像ＬＳ、類似正診画像ＬＣ、類似注意画像ＬＡ、類似誤診画像ＬＷの中の特定の画像を表示したり、その画像に関連する診断データの内容を表示したりする（ステップＳＴ１３）。
【００５３】
図５は、表示部９０のモニタ画面の例を示すものである。モニタ画面上には、左上部に医用画像Ｓ１、右上部に読影者が記入する医用画像Ｓ１に対する診断レポート（疾患名を含む）Ｍ１、左下部に誤診の可能性があることを喚起する警告表示（過去の誤診率を含む）Ａ１、右下部に過去の誤診の内訳、例えば、確定疾患名の種類毎の割合を表すグラフＧ１がそれぞれ表示されている。
【００５４】
このように、本実施形態の類似画像検索システムによれば、医用画像Ｓ１の全体およびその一部のＲＯＩ画像Ｓ１′である検索対象画像と、この検索対象画像に対する初期疾患名Ｎ１の入力を受け付け、医用画像を当該医用画像に対する初期疾患名および確定疾患名と対応付けて多数記憶する症例データベース１０の中から、入力された検索対象画像と画像の特性が類似している部分を有する類似画像ＬＳであって確定疾患名が入力された初期疾患名Ｎ１と異なる類似注意画像ＬＡを検索するようにしているので、画像の類似性と診断結果の非同一性とを考慮して診断対象と類似性の高い過去の誤診症例の存在を確認することができ、読影者自身が下した初期診断の結果に対する誤診の可能性について具体的に知ることができる。
【００５５】
また、本実施形態では、類似誤診画像ＬＷの数が１つ以上であるときに報知する報知部８０を備えているので、読影者自身が下した初期診断の結果に対して誤診の可能性があることを読影者もしくはオペレータに喚起することができ、誤診の抑制を期待することができる。
【００５６】
また、本実施形態では、検索部６０により検索された類似画像の数に関する統計的指標を算出する統計的指標算出部７０を備えているので、そのような統計的指標を見ることで、過去の類似症例を詳細に分析することができ、読影を支援するための有効な情報を提供することができる。特に誤診率は、診断対象がどの程度誤診しやすい症例であるかを具体的に知ることができる指標であり、読影者にとって直感的に理解しやすく、読影への注意力増大に強い影響を及ぼすので、誤診の抑制への寄与が大きい。
【００５７】
なお、本実施形態では、診断対象すなわち検索対象の医用画像をＣＴ画像として説明したが、もちろん、ＣＴ画像のほか、ＭＲＩ画像、ＲＩ画像、ＰＥＴ画像、Ｘ線画像等、他の撮影モダリティの画像であっても同様に類似画像検索を行うことができる。
【００５８】
また、本実施形態では、第１の特徴量取得部６１および第２の特徴量取得部６２は、予め決められた所定の種類の特徴量を取得することを想定しているが、例えば、複数の特徴量の種類のうち幾つかの種類を選択するための選択手段を備えるようにし、その選択手段により選択された種類の特徴量のみを取得するようにしてもよい。
【００５９】
また、本実施形態では、医用画像Ｓ１およびその一部であるＲＯＩ画像Ｓ１′を検索対象として用いたが、医用画像Ｓ１のみ、あるいは、ＲＯＩ画像Ｓ１′のみを検索対象として用いるようにしてもよい。また、ＲＯＩは、病変部を自動的に抽出する画像診断支援装置を用いて抽出された部分の領域をそのままＲＯＩとして設定できるようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】本実施形態による類似画像検索システムの構成図
【図２】本実施形態による類似画像検索システムにおける処理フローを示す図
【図３】診断対象かつ検索対象となる、被写体を表す医用画像を示す図
【図４】検索対象となる医用画像上でＲＯＩが設定された様子を示す図
【図５】検索結果の表示例を示す図
【符号の説明】
【００６１】
１０  症例データベース
１１  画像データベース
１２  診断データベース
２０  検索対象画像入力部
３０  ＲＯＩ指定部
４０  検索対象画像受付部
５０  疾患名入力部
６０  検索部
６１  第１の特徴量取得部
６２  第２の特徴量取得部
６３  類似度算出部
６４  検索処理部
７０  統計的指標算出部
８０  報知部
９０  表示部
【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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