(57)【要約】本開示の技術課題は、疾患情報に基づく確定診断を行いやすい診断支援装置、および診断支援プログラムを提供することである。被検眼の診断を支援するための診断支援装置であって、前記診断支援装置の制御手段は、前記被検眼の少なくとも１つの検査データに基づく疾患情報を取得し、前記疾患情報を用いて選択された着目疾患に対応する情報を出力手段に出力させることを特徴とする。これによって、疾患情報に基づく確定診断を行いやすい。
2020116351.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検眼の診断を支援するための診断支援装置であって、
前記診断支援装置の制御手段は、前記被検眼の少なくとも１つの検査データに基づく疾患情報を取得し、前記疾患情報を用いて選択された着目疾患に対応する情報を出力手段に出力させることを特徴とする診断支援装置。
【請求項２】
前記着目疾患に対応する情報は、前記疾患情報を得るために用いられた前記検査データとは異なる検査データを含むことを特徴とする請求項１の診断支援装置。
【請求項３】
前記制御手段は、ユーザによって操作される操作手段から出力された操作信号を受け付け、前記操作信号に基づいて選択された前記着目疾患に対応する情報を前記出力手段に出力させることを特徴とする請求項１または２の診断支援装置。
【請求項４】
前記制御手段は、前記ユーザによって別の着目疾患が選択される度に、前記出力手段における前記情報の出力を変更または追加することを特徴とする請求項３の診断支援装置。
【請求項５】
前記制御手段は、特定条件に基づいて選択された前記着目疾患に対応する情報を前記出力手段に出力させることを特徴とする請求項１または２の診断支援装置。
【請求項６】
前記特定条件は、前記疾患情報の確信度に基づいて設定される条件であることを特徴とする請求項５の診断支援装置。
【請求項７】
前記制御手段は、機械学習アルゴリズムによって訓練された数学モデルに前記検査データを入力することで、前記疾患情報を取得することを特徴とする請求項１〜６のいずれかの診断支援装置。
【請求項８】
前記制御手段は、データベースに蓄積された症例データのうち、前記検査データおよび／または前記疾患情報に類似する類似症例データの推移を前記出力手段に出力させることを特徴とする請求項１〜７のいずれかの診断支援装置。
【請求項９】
前記推移は、画像データ、検査値、処置内容、類似領域、または相違領域の推移、もしくはそれらの組み合わせであることを特徴とする請求項８の診断支援装置。
【請求項１０】
被検眼の診断を支援するための診断支援装置において実行される診断支援プログラムであって、前記診断支援装置のプロセッサによって実行されることで、
前記被検眼の少なくとも１つの検査データに基づく疾患情報を取得する取得ステップと、
前記疾患情報を用いて選択された着目疾患に対応する情報を出力手段に出力させる出力ステップと、
を前記診断支援装置に実行させることを特徴とする診断支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、被検眼の診断を支援する診断支援装置、および診断支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、眼科撮影装置（例えば、光干渉断層計（ＯＣＴ）、眼底カメラ、レーザ走査型検眼装置（ＳＬＯ）等）によって得られた眼科画像に基づいて、被検眼に対する種々の診断が行われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−１０４５８１号公報
【発明の概要】
【０００４】
ところで、ユーザ（例えば医師等）の診断を支援する診断支援装置において、眼科画像に基づく被検眼の疾患情報を出力させる試みがなされている。しかしながら、疾患情報を基に確定診断を行う場合、複数の撮影画像または検査値の中から関連するデータを見つけて表示させることは手間であった。
【０００５】
本開示は、従来の問題点に鑑み、疾患情報に基づく確定診断を行いやすい診断支援装置、および診断支援プログラムを提供することを技術課題とする。
【０００６】
上記課題を解決するために、本開示は以下のような構成を備えることを特徴とする。
【０００７】
（１）  被検眼の診断を支援するための診断支援装置であって、前記診断支援装置の制御手段は、前記被検眼の少なくとも１つの検査データに基づく疾患情報を取得し、前記疾患情報を用いて選択された着目疾患に対応する情報を出力手段に出力させることを特徴とする。
（２）  被検眼の診断を支援するための診断支援装置において実行される診断支援プログラムであって、前記診断支援装置のプロセッサによって実行されることで、前記被検眼の少なくとも１つの検査データに基づく疾患情報を取得する取得ステップと、前記疾患情報を用いて選択された着目疾患に対応する情報を出力手段に出力させる出力ステップと、を前記診断支援装置に実行させることを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】診断支援装置１の概略構成を示すブロック図である。
【図２】診断支援装置１の制御動作を示すフローチャートである。
【図３】自動解析の結果画面の一例を示す図である。
【図４】確定診断画面の一例を示す図である。
【図５】確定診断画面の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
＜実施形態＞
以下、本開示に係る実施形態について説明する。本開示の診断支援装置は、被検眼の診断を支援する。診断支援装置は、例えば、制御部（例えば、制御部１１）を備える。制御部は、被検眼の少なくとも１つの検査データに基づく疾患情報（例えば、疾患、所見または異常部位などの情報）を取得する。例えば、制御部は、インターネットを介してデータベース等に蓄積された疾患情報を取得してもよいし、ローカルに保存された疾患情報を取得してもよい。制御部は、疾患情報を用いて選択された着目疾患に対応する情報を出力部（例えば、表示部１５など）に出力させる。これによって、診断支援装置は、ユーザが着目疾患に対する確定診断を行う際に、対応する検査データを選別して出力させるという手間を省くことができる。なお、着目疾患は、疾患、所見または異常部位などの情報を含んでもよい。
【００１０】
なお、検査データは、被検眼の撮影画像であってもよいし、被検眼の検査値であってもよい。撮影画像としては、例えば、眼底画像、前眼部画像が挙げられる。眼底画像は、被検眼の眼底を撮影した画像である。眼底画像は、例えば、光干渉断層計（ＯＣＴ：optical coherence tomography）またはシャインプルーフカメラなどによって撮影された眼底断層画像であってもよいし、眼底カメラ、ＳＬＯ（SLO：Scanning Laser Ophthalmoscope）などによって撮影された眼底正面画像であってもよい。前眼部画像は、例えば、前眼部観察カメラによって撮影された前眼部正面画像であってもよいし、前眼部ＯＣＴ画像、徹宵像、スリットランプ画像、隅角鏡画像等であってもよい。検査値としては、例えば、眼屈折力、視力値、眼圧値、または視野検査値などである。視野検査値は、例えば、視野計側のパラメータとしては、ＭＤ値（ハンフリー視野計）、視感度閾値の平均値、ＰＳＤ（パターン標準偏差）、ＣＰＳＤ（修正パターン標準偏差）、ＳＦ（短期変動）などである。
【００１１】
なお、制御部は、着目疾患に対応する情報として撮影画像を出力させる場合、疾患、所見または異常部位の写る撮影画像を出力部に出力させてもよい。
【００１２】
なお、着目疾患に対応する情報は、例えば、疾患情報を得るために用いられた検査データとは異なる検査データを含んでもよい。これによって、診断支援装置は、ユーザが着目疾患に対する確定診断を行う際に、ユーザに付加的な情報を提供できる。例えば、制御部は、着目疾患に対応する情報として複数の検査データを出力部に出力させてもよい。
【００１３】
なお、制御部は、操作信号を受け付けてもよい。操作信号は、例えば、ユーザによって操作される操作部（例えば、操作部１６）から出力される。この場合、制御部は、操作信号に基づいて選択された着目疾患に対応する情報を出力部に出力させてもよい。例えば、制御部は、疾患情報と、疾患情報を得るために用いられた検査データを表示部に表示させてもよい。この場合、ユーザは、表示部に表示された疾患情報と検査データに基づいて着目疾患を選択してもよい。
【００１４】
なお、制御部は、ユーザによって別の着目疾患が選択される度に、出力部における情報の出力を変更または追加してもよい。例えば、制御部は、着目疾患の選択に基づいて、表示部に表示させる検査データの種類を変化させてもよい。
【００１５】
制御部は、特定条件に基づいて選択された着目疾患に対応する情報を出力部に出力させてもよい。例えば、特定条件は、疾患情報の確信度（例えば、疾患、所見、異常部位等の存在する確率）に基づいて設定される条件であってもよい。例えば、確信度の高い着目疾患に対応する情報を表示部に表示させてもよい。もちろん、特定条件は、ユーザによって設定されてもよい。
【００１６】
制御部は、機械学習アルゴリズムによって訓練された数学モデルに検査データを入力することで、疾患情報を取得してもよい。数学モデルは、例えば、検査データの入力に基づいて、複数の疾患、所見または異常部位などの各々の存在確率を出力するように構成されてもよい。
【００１７】
制御部は、データベース（例えば、データサーバ３０）に蓄積された症例データのうち、検査データおよび／または疾患情報に類似する類似症例データの推移を出力部に出力させてもよい。例えば、制御部は、検査データおよび／または疾患情報と、過去の症例データとの類似度を判定してもよい。このとき、制御部は、各データの特徴量に基づいて類似度を判定してもよい。制御部は、類似度の高い症例について、その推移を出力部に出力させる。なお、類似症例データの推移は、画像データ、検査値、処置内容、類似領域、または相違領域の推移、もしくはそれらの組み合わせであってもよい。
【００１８】
なお、類似候補の表示条件として、類似度が特定値以上となる場合、類似度の大きさに基づく条件（例えば、上位任意位まで、など）、デフォルトで設定されている条件、またはユーザが設定した条件などであってもよい。
【００１９】
なお、診断支援装置のプロセッサ（例えば、ＣＰＵ１２）は、記憶部（例えば、記憶部１３）に記憶された診断支援プログラムを実行してもよい。診断支援プログラムは、例えば、取得ステップと、出力ステップと、を含む。取得ステップは、被検眼の少なくとも１つの検査データに基づく疾患情報を取得するステップである。出力ステップは、疾患情報を用いて選択された着目疾患に対応する情報を出力部に出力させるステップである。
【００２０】
＜実施例＞
以下、本開示における典型的な実施例の１つについて説明する。本実施例の診断支援装置は、ユーザによる被検眼の診断を支援する。診断支援装置は、例えば、被検眼の少なくとも１つの検査データを取得し、診断を支援するための情報をユーザに提供する。診断支援装置は、例えば、パーソナルコンピュータ（以下、「ＰＣ」という）によって実現される。図１に示すように、診断支援装置１０は、例えば、制御部１１、通信部１４を備える。制御部１１は、診断支援装置１０を制御する。制御部１１は、制御を司るコントローラであるＣＰＵ１２と、プログラムおよびデータ等を記憶することが可能な記憶部１３を備える。記憶部１３には、ユーザの診断を支援するための診断支援プログラムが記憶されている。通信部１４は、ネットワーク６０（例えばインターネット）を介して、診断支援装置１０を他のデバイス（例えばデータサーバ３０）と接続する。
【００２１】
診断支援装置１０は、表示部１５、操作部１６等を備えてもよい。表示部１５は、検査データ、診断支援情報などを表示させる。表示部１５の表示は、制御部１１によって制御される。表示部１５には、画像を表示可能な種々のデバイス（例えば、モニタ、ディスプレイ、プロジェクタ等の少なくともいずれか）を使用できる。なお、本開示における「画像」には、静止画像も動画像も共に含まれる。操作部１６は、ユーザが各種指示を診断支援装置１０に入力するために、ユーザによって操作される。操作部１６には、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル等の少なくともいずれかを使用できる。
【００２２】
制御部１１は、眼科装置２０との間で検査データのやり取りを行うことができる。制御部１１が眼科装置２０との間で検査データのやり取りを行う方法は、適宜選択できる。例えば、制御部１１は、有線通信、無線通信、着脱可能な記憶媒体（例えばＵＳＢメモリ）等の少なくともいずれかによって、眼科装置２０との間で検査データのやり取りを行ってもよい。
【００２３】
診断支援装置１０は、ネットワーク６０を介してデータサーバ３０と接続されている。これによって、制御部１１は、データサーバ３０に蓄積された検査データを取得することもできる。データサーバ３０には、眼科装置２０とは種類の異なる眼科装置５０によって取得された検査データ等が蓄積（記憶）される。したがって、制御部１１は、複数種類（異なるモダリティ）の検査データを取得できる。
【００２４】
なお、診断支援装置１０は、ＰＣに限らず、眼科装置、タブレット端末、またはスマートフォン等の携帯端末によって実現されてもよい。また、複数のデバイスの制御部（例えば、制御部１１と、眼科装置２０の制御部２１）が協働して診断支援装置１０として機能してもよい。
【００２５】
また、本実施例では、各種処理を行うコントローラの一例としてＣＰＵを用いるが、各種デバイスの少なくとも一部に、ＣＰＵ以外のコントローラが用いられてもよい。例えば、コントローラとしてＧＰＵを採用することで、処理の高速化を図ってもよい。
【００２６】
＜眼科装置２０＞
眼科装置２０について説明する。本実施例の眼科装置２０は、被検眼の組織の断層画像等を撮影することが可能なＯＣＴ装置である。しかしながら、眼科装置２０は、ＯＣＴ装置以外の眼科装置であってもよい。例えば、眼科装置２０は、レーザ走査型検眼装置（ＳＬＯ）、眼底カメラ、シャインプルーフカメラ、角膜内皮細胞撮影装置、眼屈折力測定装置、角膜測定装置、隅角撮影装置、眼圧計、または視野計などであってもよい。
【００２７】
眼科装置２０は、各種制御処理を行う制御部２１と、撮影部２４を備える。制御部２１は、制御を司るコントローラであるＣＰＵ２２と、プログラムおよびデータ等を記憶することが可能な記憶部２３を備える。
【００２８】
撮影部２４は、被検眼の眼科画像を撮影するために必要な各種構成を備える。本実施例の撮影部２４には、ＯＣＴ光源、ＯＣＴ光源から出射されたＯＣＴ光を測定光と参照光に分岐する分岐光学素子、測定光を走査するための走査部、測定光を被検眼に照射するための光学系、被検眼の組織によって反射された光と参照光の合成光を受光する受光素子等が含まれる。
【００２９】
眼科装置２０は、被検眼の眼底の二次元断層画像および三次元断層画像を撮影することができる。詳細には、制御部２１は、スキャンライン上にＯＣＴ光（測定光）を走査させることで、スキャンラインに交差する断面の二次元断層画像を撮影する。二次元断層画像は、同一部位の複数の断層画像に対して加算平均処理を行うことで生成された加算平均画像であってもよい。また、制御部２１は、ＯＣＴ光を二次元的に走査することによって、組織における三次元断層画像を撮影することができる。例えば、制御部２１は、組織を正面から見た際の二次元の領域内において、位置が互いに異なる複数のスキャンライン上の各々に測定光を走査させることで、複数の二次元断層画像を取得する。次いで、制御部２１は、撮影された複数の二次元断層画像を組み合わせることで、三次元断層画像を取得する。
【００３０】
＜データサーバ３０＞
データサーバ３０は、検査データを蓄積する。図１の例では、データサーバ３０は、端末装置４０を介して、眼科装置５０の検査データを取得する。もちろん、データサーバ３０は、端末装置４０を介さず、眼科装置５０から直接検査データを取得してもよい。なお、データサーバ３０は、眼科装置５０だけでなく、ネットワーク６０に接続された他の眼科装置から検査データを取得してもよい。例えば、データサーバ３０は、眼科装置２０の検査データを取得し、蓄積してもよい。
【００３１】
＜端末装置４０＞
端末装置４０は、例えば、眼科装置５０との間で検査データをやり取りできるＰＣ等である。端末装置４０は、例えば、制御部４１、通信部４４を備える。制御部４１は、端末装置４０を制御する。制御部４１は、制御を司るコントローラであるＣＰＵ４２と、プログラムおよびデータ等を記憶することが可能な記憶部４３を備える。通信部４４は、ネットワーク６０（例えばインターネット）を介して、端末装置４０を他のデバイス（例えばデータサーバ３０）と接続する。端末装置４０は、表示部４５、操作部４６等を備えてもよい。
【００３２】
＜眼科装置５０＞
眼科装置５０について説明する。本実施例の眼科装置５０は、被検眼の眼圧を非接触にて測定可能な非接触式眼圧計である。しかしながら、眼科装置５０は、眼圧計以外の眼科装置であってもよい。例えば、眼科装置５０は、ＯＣＴ、ＳＬＯ、眼底カメラ、シャインプルーフカメラ、角膜内皮細胞撮影装置、眼屈折力測定装置、角膜測定装置、隅角撮影装置または視野計などであってもよい。
【００３３】
眼科装置５０は、各種制御処理を行う制御部５１と、検査部５４を備える。制御部５１は、制御を司るコントローラであるＣＰＵ５２と、プログラムおよびデータ等を記憶することが可能な記憶部５３を備える。
【００３４】
検査部５４は、被検眼の眼圧を測定するために必要な各種構成を備える。本実施例の検査部５４には、被検眼に空気を噴出する流体噴出部と、角膜の変形を検出する変形検出部等が含まれる。検査部５４は、例えば、被検眼に空気を噴出したときの圧力と、角膜の変形状態に基づいて眼圧を測定する。
【００３５】
＜疾患情報の取得について＞
診断支援装置１０は、検査データに基づいて被検眼の疾患情報を取得する。例えば、制御部１１は、記憶部１３に記憶された数学モデルを用いた自動解析によって疾患情報を取得する。数学モデルは、例えば、機械学習アルゴリズムによって訓練される。数学モデルは、例えば、被検眼における各々の疾患、所見、または異常部位が存在する確率を出力する。制御部１１は、数学モデルに検査データを入力することによって、複数の疾患等の各々の存在確率を取得する。
【００３６】
数学モデルは、数学モデル構築処理によって構築される。数学モデル構築処理では、訓練データセットによって数学モデルが訓練されることで、被検眼の疾患または所見が存在する確率を出力する数学モデルが構築される。訓練データセットには、入力側のデータ（入力用訓練データ）と出力側のデータ（出力用訓練データ）が含まれる。
【００３７】
数学モデルは、機械学習アルゴリズムに基づいて訓練データセットを学習する。機械学習アルゴリズムとしては、例えば、ニューラルネットワーク、ランダムフォレスト、ブースティング、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）等が一般的に知られている。
【００３８】
ニューラルネットワークは、生物の神経細胞ネットワークの挙動を模倣する手法である。ニューラルネットワークには、例えば、フィードフォワード（順伝播型）ニューラルネットワーク、ＲＢＦネットワーク（放射基底関数）、スパイキングニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク（リカレントニューラルネット、フィードバックニューラルネット等）、確率的ニューラルネット（ボルツマンマシン、ベイシアンネットワーク等）等がある。
【００３９】
ランダムフォレストは、ランダムサンプリングされた訓練データに基づいて学習を行って、多数の決定木を生成する方法である。ランダムフォレストを用いる場合、予め識別器として学習しておいた複数の決定木の分岐を辿り、各決定木から得られる結果の平均（あるいは多数決）を取る。
【００４０】
ブースティングは、複数の弱識別器を組み合わせることで強識別器を生成する手法である。単純で弱い識別器を逐次的に学習させることで、強識別器を構築する。
【００４１】
ＳＶＭは、線形入力素子を利用して２クラスのパターン識別器を構成する手法である。ＳＶＭは、例えば、訓練データから、各データ点との距離が最大となるマージン最大化超平面を求めるという基準（超平面分離定理）で、線形入力素子のパラメータを学習する。
【００４２】
数学モデルは、例えば、入力データと出力データの関係を予測するためのデータ構造を指す。数学モデルは、訓練データセットを用いて訓練されることで構築される。訓練データセットは、入力用訓練データと出力用訓練データのセットである。入力用訓練データには、過去に取得された被検眼の検査データが用いられる。出力用訓練データには、疾患名および疾患の位置等の診断結果のデータが用いられる。数学モデルは、ある入力用訓練データが入力された時に、それに対応する出力用訓練データが出力されるように訓練される。例えば、訓練によって、各入力と出力の相関データ（例えば、重み）が更新される。
【００４３】
本実施例では、機械学習アルゴリズムとして多層型のニューラルネットワークが用いられている。ニューラルネットワークは、データを入力するための入力層と、予測したいデータを生成するための出力層と、入力層と出力層の間の１つ以上の隠れ層を含む。各層には、複数のノード（ユニットとも言われる）が配置される。本実施例では、例えば、多層型ニューラルネットワークの一種である畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）等が用いられる。
【００４４】
また、他の機械学習アルゴリズムが用いられてもよい。例えば、競合する２つのニューラルネットワークを利用する敵対的生成ネットワーク（Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ  ａｄｖｅｒｓａｒｉａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ：ＧＡＮ）が、機械学習アルゴリズムとして採用されてもよい。
【００４５】
なお、自動解析は、クラスタリング、画素ベクトル、コサイン類似度、その他の数学的相関計算手法によって行われてもよい。
【００４６】
＜確定診断支援について＞
上記のような構成を備える診断支援装置１０の制御動作について図２を用いて説明する。診断支援装置１は、被検眼の疾患情報に基づいて、確定診断に必要な検査データをユーザに提供する。
【００４７】
（ステップＳ１：検査データの取得）
制御部１１は、例えば、眼科装置２０の記憶部１３から被検眼の検査データを取得する。例えば、制御部１１は、眼科装置２０から断層画像（ＯＣＴ画像）を取得する。ここで取得される検査データは、ステップＳ２において疾患情報を取得するために用いられる。なお、制御部１１は、通信部１４を介してネットワーク６０にアクセスし、データサーバ３０から被検眼の検査データを取得してもよい。この場合、制御部１１は、指定された個人ＩＤおよび氏名などの情報に基づいてデータサーバ３０から被検眼の検査データを取得する。
【００４８】
（ステップＳ２：疾患情報取得）
制御部１１は、例えば、ステップＳ１において入力された断層画像に基づく被検眼の疾患情報を取得する。本実施例では、制御部１１は、機械学習アルゴリズムによって訓練された数学モデルに検査データを入力することで、被検眼における複数の疾患、所見、または異常部位の各々に対する存在確率を取得する。制御部１１は、少なくとも１つの検査データを数学モデルに入力することによって、被検眼の疾患情報を取得する。本実施例において、制御部１１は、数学モデルに断層画像を入力することによって、複数の疾患等の各々の確率を取得する。なお、疾患情報は、自動解析に限らず、ユーザの入力に基づいて取得されてもよい。
【００４９】
（ステップＳ３：疾患情報出力）
制御部１１は、疾患情報を表示部１５に出力する。図３は、疾患情報を表示する結果表示画面１００の一例である。制御部１１は結果表示画面１００に、数学モデルに入力した検査データ１１０と、ボタン群１２０を表示させる。図３の例では、検査データ１１０として断層画像１１１が表示される。また、結果表示画面１００にはＥｎｆａｃｅ画像１１２が表示される。Ｅｎｆａｃｅ画像１１２は、例えば、三次元ＯＣＴデータを被検眼の正面方向から見た場合の二次元画像である。例えば、ボタン群１２０には、各疾患が割り当てられており、その疾患が存在する確率が各ボタン（ボタン１２１〜１２５）上に表示される。つまり、制御部１１は、例えば、検査データ１１０と、疾患が存在する確率（確信度）を結果表示画面１００に表示させる。図３の例では、ボタン１２１に疾患Ａ、ボタン１２２に疾患Ｂ、ボタン１２３に疾患Ｃ、ボタン１２４に疾患Ｄ、ボタン１２５に疾患Ｅがそれぞれ割り当てられている。また、各ボタン１２１〜１２５には各疾患の存在確率が表示されており、疾患Ａの確率は３９％、疾患Ｂの確率は１９％、疾患Ｃの確率は４％、疾患Ｄの確率は８％、疾患Ｅの確率は９％であることが表示されている。なお、確率は必ずしも表示しなくてもよい。
【００５０】
（ステップＳ４：選択信号受付）
ユーザは、各ボタンに表示された疾患の確率を確認し、ボタン１２１〜１２５のいずれかを選択する。例えば、ユーザは、操作部１６を操作し、ボタン１２１〜１２５のいずれかを押す。操作部１６は、ユーザの選択に基づく選択信号を制御部１１に送信する。制御部１１は、操作部１６から出力された選択信号を受け付ける。
【００５１】
（ステップＳ５：関連データの出力）
制御部１１は、ボタン１２１〜１２５のいずれかが押されたことを示す選択信号を受け付けると、選択された疾患（着目疾患）の診断画面を表示させる。図４は、診断画面１０１の一例である。制御部１１は、着目疾患に対応する情報（関連データ１３０）を診断画面１０１に表示させる。関連データ１３０は、例えば、疾患の確定診断に必要な検査データであり、自動解析に用いられていない検査データも含む。制御部１１は、選択信号を受け付けた時点でデータサーバ３０から関連データ１３０を取得してもよいし、予め被検者に関するすべての検査データをデータサーバ３０から取得し、記憶部１３に記憶しておいてもよい。
【００５２】
例えば、図４は、疾患Ａ（例えば、網膜疾患）のボタン１２１が押されたときの診断画面１０１を示す。例えば、制御部１１は、網膜の厚みを示す厚みマップ１３１、断層画像１３２、網膜厚の解析チャート１３３、正常眼の網膜厚との比較画像１３４、視感度の測定結果が重畳された眼底画像１３５、造影剤を用いて撮影された蛍光眼底画像１３６、眼圧値１３７等を診断画面１０１に表示させる。
【００５３】
なお、診断画面１０１において、自動解析に用いた検査データ（例えば、断層画像）を表示させる場合、自動解析において出力された所見検出位置を表す枠、所見検出確率マップ、または異常部位確率マップ等を重ねて表示させてもよいし、所見検出位置を拡大して表示させてもよい。また、制御部１１は、検査データを重要度順に並べて表示させてもよいし、複数の検査データを時間経過またはユーザの操作に応じて順次表示させるようにしてもよい。制御部１１は、ユーザの操作に基づいて、診断画面１０１を適宜カスタマイズしてもよい。
【００５４】
なお、制御部１１は、ボタン群１２０のいずれかが押される度に、診断画面１０１の表示を切り換えてもよい。例えば、ユーザによって疾患Ｂのボタン１２２が押されると、制御部１１は疾患Ｂの選択信号を受け取り、表示部１５の表示を制御する。例えば、疾患Ｂを診断するために必要な検査データを表示部１５に表示させる。
【００５５】
図５は、疾患Ｂ（例えば、糖尿病網膜症などの眼底血管に異常が現れる疾患）が割り当てられたボタン１２２が押されたときの診断画面１０２を示す。制御部１１は、例えば、ＯＣＴ信号に基づいて算出されたモーションコントラスト画像（ＯＣＴアンジオグラフィ）１４１、断層画像１４２、類似症例データの推移１４３を診断画面１０２に表示させる。このように、制御部１１は、着目する疾患に応じて表示部１５に表示させる検査データの種類を変更してもよい。図５の例では、類似症例の眼に対して治療法αが施されたときの６か月後の画像１４４と、１２か月後の画像１４５が表示される。また、類似症例の眼に対して治療法βが施されたときの６か月後の画像１４６と、１２か月後の画像１４７が表示される。
【００５６】
類似症例データの推移を表示する場合、例えば、制御部１１は、被検眼の検査データと、データサーバ３０に蓄積された過去の症例データとの類似度を算出する。そして、制御部１１は、特定条件を満たす類似症例データを選択し、その推移を診断画面１０２に表示する。特定条件は、例えば、類似度の高さ、症例日付の新しさ、または任意の条件式等によって設定されてもよいし、ユーザが任意に設定してもよい。なお、類似症例の各画像において、類似度、類似領域、相違度、または相違領域等を表示してもよい。
【００５７】
なお、類似度の算出方法は、機械学習、クラスタリング、画素ベクトル、各種統計手法、その他の数学的相関計算手法などが用いられてもよい。また、類似度の算出において、自動解析において出力された特徴量を使用してもよい。
【００５８】
なお、制御部１１は、例えば、診断画面１０１，１０２において、表示するべき検査データがない場合、その検査データの撮影を促す表示や、その検査データの撮影方法の表示等を行ってもよい。また、そのまま撮影できるように、撮影装置との通信を行うボタンを表示してもよい。
【００５９】
ユーザは、疾患情報に含まれる各疾患について、それぞれの診断画面に表示された関連データを確認し、最終的な診断を行う。ユーザは、最終的な診断結果を診断支援装置１０に入力してもよい。診断支援装置１０に入力された診断結果は、数学モデルの学習に利用されてもよい。
【００６０】
以上のように、本実施例の診断支援装置１０は、被検眼の疾患情報に基づいて、ユーザが確定診断を行うために必要な情報を選別して提示する。これによって、ユーザは、確定診断および治療計画を効率よく行うことができる。例えば、多数ある検査データを全て参照してから診断を行う場合に比べ、確定診断に寄与する可能性が高い検査データを優先して参照することで、少ないデータ参照数、参照時間での確定診断が可能となる。つまり、診断支援装置１０は、確定診断に寄与しない検査データをユーザが参照する手間を省くことができる。また、診断支援装置１０は、確定診断に関連する検査データを一覧で表示することで、ユーザによる所見の見落としを軽減することができる。
【００６１】
また、診断支援装置１０は、類似症例データの推移を表示させることで、ユーザが治療計画を行う際に、過去の典型的な類似症例の推移（近年の症例を含む）を参照させることができる。これによって、診断支援装置１０は、ユーザの知識を補助し、より好適な治療計画を行うことを支援することができる。
【００６２】
なお、以上の実施例では、結果表示画面１００においてユーザが疾患等を選択することによって診断画面１０１、１０２に遷移したが、特定条件に基づいて自動で診断画面１０１、１０２に移り、検査データの一覧が表示されてもよい。特定条件は、例えば、疾患等の存在する確率の大きさによって設定されてもよいし、ユーザによって任意に設定されてもよい。
【００６３】
なお、制御部１１は、自動解析において、各々の疾患の位置（詳細には、疾患が存在する可能性があると判断された位置）を結果表示画面１００等に出力させてもよい。この場合、ボタン群１２０を押すことによって診断画面１０１，１０２に表示を切り換える代わりに、疾患の位置を選択することで表示を切り換えてもよい。
【００６４】
なお、制御部１１は、同一の被検者の左眼および右眼の検査データのうち一方の検査データによって疾患情報が取得された場合、同一の被検者の他方の眼の検査データを診断画面１０１に表示させてもよい。この場合、ユーザは、一方の眼の診断結果も踏まえて他方の眼の診断を行うことができる。例えば緑内障等は、一方の眼で発症すると、他方の眼でも発症しやすい傾向がある。従って、一方の眼に関する疾患情報に基づいて、他方の眼（例えば、疾患が存在する度合いが低い方の眼）の検査データも合わせて出力することで、よって、より適切に診断が行われる。
【００６５】
なお、検査データの出力方法は、表示部１５への表示に限らない。例えば、検査データを他のデバイスへ送信してもよいし、レポートとして出力されてもよい。レポートの出力方法は、紙に印刷する方法でもよいし、特定の形式のデータ（例えばＰＤＦデータ等）で出力する方法でもよい。
【００６６】
なお、眼科装置２０は、複数の異なるモダリティの検査データを取得可能な複合装置であってもよい。この場合、制御部１１は、眼科装置２０から複数種類のモダリティの検査データを取得してもよい。制御部１１は、眼科装置２０から取得される少なくとも一部の種類の検査データを用いて自動解析を行い、その自動解析結果に基づいて他の種類の検査データを含む関連データを診断画面に表示させてもよい。
【符号の説明】
【００６７】
１０  診断支援装置
１１  制御部
１２  ＣＰＵ
１３  記憶部
１４  通信部
２０  眼科装置
３０  データサーバ
４０  端末装置
５０  眼科装置
６０  ネットワーク
【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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【国際調査報告】
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