(57)【要約】医療画像を利用した診断の支援において機械学習を利用する場合に、医療画像に関する学習データの作成に関するモチベーションを医療機関に付与することが可能な学習システム、方法及びプログラムを提供する。学習システムは、第１の学習用データの入力をユーザから受け付ける受付部と、前記第１の学習用データと判別器を作成するために用いられた第２の学習用データとの比較結果と、前記第１の学習用データを前記判別器に入力して得られる出力と前記第１の学習用データに対応する正解データとの比較結果の少なくとも一方に基づいて、前記第１の学習用データの前記判別器の学習に対する貢献度を、前記ユーザごとに算出する算出部と、前記ユーザごとに算出された貢献度に基づいて、前記ユーザへのサービスを設定するサービス設定部とを備える。
2019146358.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の学習用データの入力をユーザから受け付ける受付部と、
前記第１の学習用データと判別器を作成するために用いられた第２の学習用データとの比較結果と、前記第１の学習用データを前記判別器に入力して得られる出力と前記第１の学習用データに対応する正解データとの比較結果の少なくとも一方に基づいて、前記第１の学習用データの前記判別器の学習に対する貢献度を、前記ユーザごとに算出する算出部と、
前記ユーザごとに算出された貢献度に基づいて、前記ユーザへのサービスを設定するサービス設定部と、
を備える学習システム。
【請求項２】
前記算出部は、前記判別器の作成に用いた前記第２の学習用データを含む比較用データセットと、前記第１の学習用データとの差に基づいて前記貢献度を算出する、請求項１記載の学習システム。
【請求項３】
前記算出部は、前記第２の学習用データに含まれる画像から求められた特徴ベクトルと、前記第１の学習用データに含まれる画像から求められた特徴ベクトルとの差に基づいて前記貢献度を算出する、請求項２記載の学習システム。
【請求項４】
前記算出部は、前記判別器の作成に用いた前記第２の学習用データから作成された平均データと、前記第１の学習用データとの差に基づいて前記貢献度を算出する、請求項１記載の学習システム。
【請求項５】
前記算出部は、前記第２の学習用データに含まれる画像から作成された平均画像から求められた特徴ベクトルと、前記第１の学習用データに含まれる画像から求められた特徴ベクトルとの差に基づいて前記貢献度を算出する、請求項４記載の学習システム。
【請求項６】
前記第１の学習用データを前記判別器に入力して得られる出力に対して、前記正解データの入力を受け付ける入力部を更に備え、
前記算出部は、前記出力と前記正解データとを比較した結果に基づいて前記貢献度を算出する、請求項１から５のいずれか１項記載の学習システム。
【請求項７】
前記入力部は、前記判別器により、前記第１の学習用データに含まれる画像から抽出された領域の輪郭及びサイズの少なくとも一方の修正の入力を受け付け、
前記算出部は、前記修正の量に基づいて前記貢献度を算出する、請求項６記載の学習システム。
【請求項８】
前記算出部は、前記第１の学習用データを用いた学習の前後の判別器における画像の解析結果の精度の違いを算出し、前記精度の違いに基づいて、前記第１の学習用データの前記判別器の学習に対する貢献度を、前記ユーザごとに算出する、請求項１から７のいずれか１項記載の学習システム。
【請求項９】
前記受付部は、前記第１の学習用データとして、患者の医療画像を含むデータの入力を受け付け、
前記学習システムは、前記第１の学習用データのうち、前記患者を識別可能な識別情報を秘匿したデータを作成して保存するデータ処理部を更に備える、請求項１から８のいずれか１項記載の学習システム。
【請求項１０】
学習システムにおいて、
第１の学習用データの入力をユーザから受け付けるステップと、
前記第１の学習用データと判別器を作成するために用いられた第２の学習用データの比較結果と、前記第１の学習用データを前記判別器に入力して得られる出力と前記第１の学習用データに対応する正解データとの比較結果の少なくとも一方に基づいて、前記第１の学習用データの前記判別器の学習に対する貢献度を、前記ユーザごとに算出するステップと、
前記ユーザごとに算出された貢献度に基づいて、前記ユーザへのサービスを設定するステップと、
を備える学習方法。
【請求項１１】
第１の学習用データの入力をユーザから受け付ける機能と、
前記第１の学習用データと判別器を作成するために用いられた第２の学習用データの比較結果と、前記第１の学習用データを前記判別器に入力して得られる出力と前記第１の学習用データに対応する正解データとの比較結果の少なくとも一方に基づいて、前記第１の学習用データの前記判別器の学習に対する貢献度を、前記ユーザごとに算出する機能と、
前記ユーザごとに算出された貢献度に基づいて、前記ユーザへのサービスを設定する機能と、
をコンピュータに実現させる学習プログラム。
【請求項１２】
請求項１０記載の学習方法をコンピュータに実行させるための学習プログラムを格納した非一時的な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は学習システム、方法及びプログラムに係り、特に医療画像を利用した診断の支援のための学習を行う学習システム、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医療機関では、医療画像を利用して患者の診断が行われることがある。医療画像を利用した診断では、患者の検査部位を撮影し、医師が検査部位の医療画像の読影を行って、検査部位における病変の有無等の診断を行う。【０００３】
医師による医療画像を利用した診断を支援するために、機械学習（深層学習（Deep Learning）及びＡＩ（Artificial Intelligence）を含む。）を利用することが提案されている。【０００４】
画像の分類のための学習を行うシステムとして、特許文献１には、学習システムを含む画像分類システムが開示されている。特許文献１に記載の画像分類システムは、画像の分類を決定する分類器と、性能評価器とを備えている。この性能評価器は、画像分類の結果としての分類を正しい画像分類と比較する。特許文献１に記載の画像分類システムでは、この結果としての分類と正しい分類との一致に基づいて、画像分類システムの精度の測定を行うことができるようになっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特表２００３−５０３８０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
一般に、医療画像に含まれる器官（例えば、骨、臓器及び病変等）は、形状、サイズ及び種類が多様である。このため、医療画像を利用した診断の支援において機械学習を利用する場合に、病変の発見及び診断の精度を高めるためには、器官の種類ごとに、多様な形状及びサイズの医療画像を収集して学習を行う必要がある。【０００７】
個別の医療機関が患者から取得した医療画像を蓄積する場合、医療画像の取得先が各医療機関の患者に限定される。このため、各医療機関が、器官の種類ごとに、多様な形状及びサイズの医療画像を収集することは困難である。そこで、多様な医療画像を収集するために、複数の医療機関が共同して医療画像の収集を行い、収集した医療画像を用いて医療画像識別エンジンの学習を行うことが考えられる。【０００８】
ところで、医療画像を収集して学習を行う場合、医療画像を含む学習用データに対して正しい正解データを付与する必要がある。このような正解データは、医療画像の読影を担当する医師によって付与される。医療画像を利用した診断の支援において機械学習を利用する場合には、正しい正解データが付与された学習用データを、複数の医療機関から継続的に収集可能にして、医療画像識別エンジンの精度を向上させていくことが好ましい。【０００９】
しかしながら、１枚の医療画像に複数の病変が含まれていたり、病変のサイズが小さい場合には、専門の医師であっても、医療画像の中に含まれる病変を誤りなく発見することが困難な場合がある。また、過去の症例が比較的少ない病変（例えば、稀少疾患、又は稀少疾患ではないものの稀少な症例）については、専門の医師であっても、病変の発見及び診断が困難な場合がある。【００１０】
このように、医療画像の読影を行って学習用データの作成を行うことは、経験を積んだ専門の医師であっても、負荷が大きく、かつ、多大な時間を要する作業である。このため、医療画像識別エンジンの学習のために学習用データの作成を継続して行うことは、医療機関及び医師にとって負担が大きく、医療機関及び医師が学習用データの作成を行うことについてのモチベーションを維持することは困難であった。【００１１】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、医療画像を利用した診断の支援において機械学習を利用する場合に、医療画像に関する学習用データの作成に関するモチベーションを医療機関に付与することが可能な学習システム、方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記課題を解決するために、本発明の第１の態様に係る学習システムは、第１の学習用データの入力をユーザから受け付ける受付部と、第１の学習用データと判別器を作成するために用いられた第２の学習用データとの比較結果と、第１の学習用データを判別器に入力して得られる出力と第１の学習用データに対応する正解データとの比較結果の少なくとも一方に基づいて、第１の学習用データの判別器の学習に対する貢献度を、ユーザごとに算出する算出部と、ユーザごとに算出された貢献度に基づいて、ユーザへのサービスを設定するサービス設定部とを備える。【００１３】
第１の態様によれば、複数の医療機関から医療画像を含む学習用データを収集して、医療画像識別エンジンに学習を行わせることに加えて、この医療画像識別エンジンにおける学習への貢献度を考慮して、医療機関に対するサービスを設定することができる。これにより、医療機関に対して、学習用データの作成を行うことについてのモチベーションを与えることができるので、複数の医療機関から医療画像を継続的に収集して、医療画像識別エンジンの精度を向上させることが可能になる。【００１４】
本発明の第２の態様に係る学習システムは、第１の態様において、算出部が、判別器の作成に用いた第２の学習用データを含む比較用データセットと、第１の学習用データとの差に基づいて貢献度を算出するようにしたものである。【００１５】
本発明の第３の態様に係る学習システムは、第２の態様において、算出部が、第２の学習用データに含まれる画像から求められた特徴ベクトルと、第１の学習用データに含まれる画像から求められた特徴ベクトルとの差に基づいて貢献度を算出するようにしたものである。【００１６】
本発明の第４の態様に係る学習システムは、第１の態様において、算出部が、判別器の作成に用いた第２の学習用データから作成された平均データと、第１の学習用データとの差に基づいて貢献度を算出するようにしたものである。【００１７】
本発明の第５の態様に係る学習システムは、第４の態様において、算出部が、第２の学習用データに含まれる画像から作成された平均画像から求められた特徴ベクトルと、第１の学習用データに含まれる画像から求められた特徴ベクトルとの差に基づいて貢献度を算出するようにしたものである。【００１８】
第２から第５の態様によれば、第１の学習用データと第２の学習用データの違いの大きさを貢献度に反映させることができる。【００１９】
本発明の第６の態様に係る学習システムは、第１から第５の態様のいずれかにおいて、第１の学習用データを判別器に入力して得られる出力に対して、正解データの入力を受け付ける入力部を更に備え、算出部は、出力と正解データとを比較した結果に基づいて貢献度を算出するようにしたものである。【００２０】
本発明の第７の態様に係る学習システムは、第６の態様において、入力部が、判別器により、第１の学習用データに含まれる画像から抽出された領域の輪郭及びサイズの少なくとも一方の修正の入力を受け付け、算出部は、修正の量に基づいて貢献度を算出するようにしたものである。【００２１】
第６及び第７の態様によれば、判別器の出力に対する修正の結果を貢献度に反映させることができる。【００２２】
本発明の第８の態様に係る学習システムは、第１から第７の態様のいずれかにおいて、算出部が、第１の学習用データを用いた学習の前後の判別器における画像の解析結果の精度の違いを算出し、精度の違いに基づいて、第１の学習用データの判別器の学習に対する貢献度を、ユーザごとに算出するようにしたものである。【００２３】
本発明の第９の態様に係る学習システムは、第１から第８の態様のいずれかにおいて、受付部が、第１の学習用データとして、患者の医療画像を含むデータの入力を受け付け、学習システムが、第１の学習用データのうち、患者を識別可能な識別情報を秘匿したデータを作成して保存するデータ処理部を更に備えるようにしたものである。【００２４】
本発明の第１０の態様に係る学習方法は、学習システムにおいて、第１の学習用データの入力をユーザから受け付けるステップと、第１の学習用データと判別器を作成するために用いられた第２の学習用データの比較結果と、第１の学習用データを判別器に入力して得られる出力と第１の学習用データに対応する正解データとの比較結果の少なくとも一方に基づいて、第１の学習用データの判別器の学習に対する貢献度を、ユーザごとに算出するステップと、ユーザごとに算出された貢献度に基づいて、ユーザへのサービスを設定するステップとを備える。【００２５】
本発明の第１１の態様に係る学習プログラムは、第１の学習用データの入力をユーザから受け付ける機能と、第１の学習用データと判別器を作成するために用いられた第２の学習用データの比較結果と、第１の学習用データを判別器に入力して得られる出力と第１の学習用データに対応する正解データとの比較結果の少なくとも一方に基づいて、第１の学習用データの判別器の学習に対する貢献度を、ユーザごとに算出する機能と、ユーザごとに算出された貢献度に基づいて、ユーザへのサービスを設定する機能とをコンピュータに実現させる。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、複数の医療機関から医療画像を含む学習用データを収集して、医療画像識別エンジンに学習を行わせることに加えて、この医療画像識別エンジンにおける学習への貢献度を考慮して、医療機関に対するサービスを設定することができる。これにより、医療機関に対して、学習用データの作成を行うことについてのモチベーションを与えることができるので、複数の医療機関から医療画像を継続的に収集して、医療画像識別エンジンの精度を向上させることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】図１は、本発明の第１の実施形態に係る医療支援システムを示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の第１の実施形態に係る医療支援システムにおける処理の流れを説明するためのブロック図である。
【図３】図３は、本発明の第１の実施形態に係る学習用データを示すデータブロック図である。
【図４】図４は、本発明の第１の実施形態に係る医療画像処理装置を示すブロック図である。
【図５】図５は、医療画像の例を示す図である。
【図６】図６は、秘匿化処理済み医療画像の例を示す図である。
【図７】図７は、本発明の第１の実施形態に係る診断支援装置を示すブロック図である。
【図８】図８は、本発明の第１の実施形態に係る医療画像処理方法における処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】図９は、発明の第１の実施形態に係る診断支援方法における処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、医療画像の例を示す図である。
【図１１】図１１は、医療画像の別の例を示す図である。
【図１２】図１２は、医療画像処理方法におけるデータ処理ステップにおいて秘匿化レベルを設定する例における処理の流れを示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、本発明の第２の実施形態に係る医療支援システムを示すブロック図である。
【図１４】図１４は、本発明の第２の実施形態に係る診断支援装置を示すブロック図である。
【図１５】図１５は、本発明の第２の実施形態に係る診断支援方法における処理の流れを示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、本発明の第３の実施形態に係る医療支援システムにおける処理の流れを説明するためのブロック図である。
【図１７】図１７は、本発明の第３の実施形態に係る診断支援装置を示すブロック図である。
【図１８】図１８は、本発明の第３の実施形態に係る学習用データを示すデータブロック図である。
【図１９】図１９は、本発明の第３の実施形態に係る診断支援方法における処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下、添付図面に従って本発明に係る医療画像処理装置、方法及びプログラム並びに診断支援装置、方法及びプログラムの実施の形態について説明する。
【００２９】
［第１の実施形態］
（医療支援システム）
まず、医療支援システムの概要について、図１を参照して説明する。図１は、本発明の第１の実施形態に係る医療支援システムを示すブロック図である。
【００３０】
図１に示すように、本実施形態に係る医療支援システム（学習システム）１０は、医療機関Ｍ１、Ｍ２、…、Ｍｎにそれぞれ設置された医療画像処理装置１００−１、１００−２、…、１００−ｎ及び診断支援装置２００−１、２００−２、…、２００−ｎと、医療支援サーバ３００とを含んでいる。医療支援サーバ３００は、データ収集及び格納部３０２及び学習部３０４を含んでいる。
【００３１】
医療機関Ｍ１、Ｍ２、…、Ｍｎは、患者に対して医療を提供する施設であり、例えば、病院、歯科医院、診療所等である。この医療機関Ｍ１、Ｍ２、…、Ｍｎは、本実施形態に係る医療支援システム１０のユーザに相当する。
【００３２】
医療機関Ｍ１、Ｍ２、…、Ｍｎにそれぞれ設置された医療画像処理装置１００−１、１００−２、…、１００−ｎ及び診断支援装置２００−１、２００−２、…、２００−ｎは、ネットワーク（例えば、インターネット又はイントラネット）を介して、医療支援サーバ３００と通信可能となっている。ここで、医療画像処理装置１００−１、１００−２、…、１００−ｎ及び診断支援装置２００−１、２００−２、…、２００−ｎと医療支援サーバ３００とは、ＶＰＮ（Virtual Private Network）を介して接続されていてもよく、例えば、インターネットを利用するインターネットＶＰＮ、インターネットサービスプロバイダの外部公開されていない通信網（閉域網）を利用するＩＰ−ＶＰＮ（Internet Protocol-VPN）を利用することができる。また、医療画像処理装置１００−１、１００−２、…、１００−ｎ及び診断支援装置２００−１、２００−２、…、２００−ｎと医療支援サーバ３００とは、専用線を介して接続されていてもよい。
【００３３】
なお、医療支援サーバ３００は、医療機関Ｍ１、Ｍ２、…、Ｍｎとは別の場所（例えば、医療支援サーバ３００を用いた医療支援サービスの提供者）に設置されていてもよいし、又は、医療機関Ｍ１、Ｍ２、…、Ｍｎのうちの１つの医療機関に設置されていてもよい。
【００３４】
以下の説明では、医療機関Ｍ１、Ｍ２、…、Ｍｎの医療画像処理装置１００−１、１００−２、…、１００−ｎ、及び診断支援装置２００−１、２００−２、…、２００−ｎを、医療機関Ｍｉの医療画像処理装置１００−ｉ及び診断支援装置２００−ｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）のように省略して記載する場合がある。
【００３５】
（医療画像識別エンジンの学習及び更新）
本実施形態に係る医療支援システム１０において、診断支援装置２００−ｉは、医療画像の解析を行うための医療画像識別エンジン（学習前の判別器３５０）をそれぞれ含んでいる。
【００３６】
以下の説明では、医療機関Ｍｉから収集した学習用データ（第１の学習用データ）ＤＣｉを用いた学習を行う前の医療画像識別エンジンを学習前の判別器３５０といい、学習用データＤＣｉを用いた学習を行った後の医療画像識別エンジンを学習済みの判別器３５２という。
【００３７】
学習前の判別器３５０は、医療支援サーバ３００においてあらかじめ学習が行われて、診断支援装置２００−ｉに提供された医療画像識別エンジンである。学習前の判別器３５０の学習に用いられた学習用データを第２の学習用データという。学習用データ（第１の学習用データ）ＤＣｉと第２の学習用データは、少なくとも、医療画像と、医療画像の解析結果情報（正解データ）とを含むデータであり、医療画像識別エンジンにおける教師あり学習（Supervised Learning）に用いられるものである。なお、教師あり学習については後述する。
【００３８】
診断支援装置２００−ｉは、医療機関Ｍｉに設置された検査装置（図２の符号１５０）から、医療画像（例えば、Ｘ線画像）及び患者情報（例えば、患者の識別情報、患者ＩＤ（Identification）、患者の名前等）を取得し、学習前の判別器３５０を用いて医療画像の解析を行う。診断支援装置２００−ｉは、この解析の結果を含む診断支援情報と、医療画像とを医師に提示し、医師からの承認又は修正等の入力を受け付ける。医師により承認又は修正等の入力が行われた解析結果を含む解析結果情報は、医療画像及び患者情報とともに、医療画像処理装置１００−ｉに送信される。
【００３９】
医療画像処理装置１００−ｉは、医療画像、患者情報及び解析結果情報のうち、医師により承認又は修正の入力が行われたものに対して、患者を識別可能な識別情報を秘匿化する秘匿化処理を施して学習用データＤＣｉを生成する。
【００４０】
医療支援サーバ３００は、データ収集及び格納部３０２により、医療機関Ｍ１、Ｍ２、…、Ｍｎの医療画像処理装置１００−１、１００−２、…、１００−ｎから、学習用データＤＣ１、ＤＣ２、…、ＤＣｎをそれぞれ収集する。
【００４１】
データ収集及び格納部３０２は、学習用データＤＣ１、ＤＣ２、…、ＤＣｎを格納するためのストレージデバイスを備えている。このストレージデバイスとしては、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の磁気ディスクを含む装置、ｅＭＭＣ（embedded Multi Media Card）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等のフラッシュメモリを含む装置等を用いることができる。
【００４２】
医療支援サーバ３００の学習部３０４は、医療機関Ｍｉと同じバージョンの医療画像識別エンジンである学習前の判別器３５０を含んでいる。学習部３０４は、医療機関Ｍ１、Ｍ２、…、Ｍｎから収集した学習用データＤＣ１、ＤＣ２、…、ＤＣｎを用いて、この学習前の判別器３５０に学習を行わせる。この学習により生成された学習済みの判別器３５２は、医療支援サーバ３００から診断支援装置２００−ｉにそれぞれ送信される。これにより、診断支援装置２００−ｉ及び医療支援サーバ３００の医療画像識別エンジンが、学習前の判別器３５０から学習済みの判別器３５２に更新される。
【００４３】
医療画像識別エンジンの学習部３０４における学習に使用され、更新後のバージョンの医療画像識別エンジンである学習済みの判別器３５２の生成に用いられた学習用データＤＣｉは、第２の学習用データの中に組み入れられ、データ収集及び格納部３０２に保持される。すなわち、学習用データ（現在の第１の学習用データ）ＤＣｉは、次に第１の学習用データの収集及び学習が行われる際には第２の学習用データとして使用される。
【００４４】
医療機関Ｍ１、Ｍ２、…、Ｍｎの診断支援装置２００−１、２００−２、…、２００−ｎは、それぞれ医療支援サーバ３００から学習済みの判別器３５２を取得し、学習前の判別器３５０と置き換えることにより、医療画像識別エンジンの更新を行う。これにより、診断支援装置２００−１、２００−２、…、２００−ｎは、学習済みの判別器３５２を用いて、別の医療画像の解析を行い、解析結果を含む診断支援情報を生成して医師に提示することが可能になる。
【００４５】
（貢献度に基づくサービス設定）
医療支援サーバ３００においては、学習部３０４における学習と並行して、又は学習の実施の前後に、医療機関Ｍｉから収集した学習用データＤＣｉの評価が行われる。そして、学習用データＤＣｉの評価の結果に基づいて、医療支援サーバ３００を用いた医療支援サービスの提供者から各医療機関Ｍｉに対して提供されるサービス内容の設定が行われる。
【００４６】
算出部３０６は、学習用データＤＣｉの評価を行い、本実施形態に係る医療支援サービスのユーザである医療機関Ｍｉごとの貢献度を算出する演算装置である。貢献度の算出の具体例については後述する。
【００４７】
サービス設定部３０８は、医療機関Ｍｉごとに算出された貢献度に基づいて、各医療機関Ｍｉに提供するサービスを設定する演算装置である。サービス設定部３０８は、各医療機関Ｍｉの貢献度が高いほど、又は貢献度の順位が上位なほど、医療支援サービスを優遇するようにすることができる。サービス設定部３０８は、例えば、各医療機関Ｍｉの貢献度に応じて、医療支援サービスの料金の割引率を上げる、医療支援サービスの提供者によるサービス（医療支援サービス以外のもの（例えば、ハードウェア又はアプリケーションの提供等）を含む。）の対価として使用可能なポイントを付与するようにしてもよい。
【００４８】
本実施形態によれば、医療機関Ｍｉから医療画像を含む学習用データＤＣｉを収集して、医療画像識別エンジンに学習を行わせることに加えて、この医療画像識別エンジンにおける学習への貢献度を考慮して、医療機関Ｍｉに対するサービスを設定することができる。これにより、医療機関Ｍｉに対して、学習用データの作成を行うことについてのモチベーションを与えることができるので、複数の医療機関Ｍｉから医療画像を継続的に収集して、医療画像識別エンジンの精度を向上させることが可能になる。
【００４９】
なお、学習部３０４における学習及び医療画像識別エンジンの更新は、定期的に行われるようにしてもよい。また、学習部３０４における学習及び医療画像識別エンジンの更新は、医療支援サーバ３００に送信されて蓄積された学習用データＤＣｉの容量に応じて、例えば、医療画像の蓄積枚数が所定の枚数以上になった場合に実施されるようにしてもよい。また、学習部３０４における学習及び医療画像識別エンジンの更新の実施タイミングは、オペレータが任意に設定できるようにしてもよい。また、解析結果の修正の重要度（例えば、修正された情報の量又は種類）に応じて、重要度が高いと判断された場合に、学習部３０４における学習及び医療画像識別エンジンの更新が実行されるようにしてもよい。
【００５０】
（医療支援システムにおける処理の流れ）
次に、医療支援システムにおける処理の流れについて、図２及び図３を参照して具体的に説明する。図２は、本発明の第１の実施形態に係る医療支援システムにおける処理の流れを説明するためのブロック図であり、図３は、学習用データを示すデータブロック図である。
【００５１】
図２に示す検査装置１５０は、医療機関Ｍｉにおいて、患者の検査部位の撮影を行うための装置であり、例えば、Ｘ線撮影装置、コンピュータ断層撮影装置（ＣＴ：Computed Tomography）、ポジトロン断層撮影装置（ＰＥＴ：Positron Emission Tomography）、単一光子放射断層撮影装置（ＳＰＥＣＴ：Single Photon Emission Computed Tomography）、核磁気共鳴断層撮影装置（ＭＲＩ：Magnetic Resonance Imaging）、マンモグラフィ検査装置等である。
【００５２】
検査装置１５０は、患者の検査部位を撮影して医療画像ＩＭＧ１（例えば、Ｘ線画像）を取得する。さらに、検査装置１５０は、この患者に関する患者情報ＤＰ１（例えば、患者の識別情報、患者ＩＤ、患者の名前等）の入力を受け付けるための入力部を備える。検査装置１５０の入力部は、文字入力のためのキーボードを含んでいてもよい。また、検査装置１５０の入力部は、患者の診察券の情報を読み取る読取装置（例えば、磁気カードリーダ、ＩＣ（Integrated Circuit）カードリーダ）と、読取装置により読み取った診察券の情報を用いて、医療機関Ｍｉの患者に関する情報が格納されたデータベースを含む病院情報システム（ＨＩＳ：Hospital Information Systems）から患者情報ＤＰ１を取得する検索部とを含んでいてもよい。
【００５３】
検査装置１５０によって取得された患者の検査部位の医療画像ＩＭＧ１及び患者情報ＤＰ１は、診断支援装置２００−ｉに送信される。ここで、医療画像ＩＭＧ１及び患者情報ＤＰ１は、例えば、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）、又は一般社団法人日本画像医療システム工業会のＭＩＰＳ（Medical Image Processing Systems）規格に準拠したデータ形式で作成することが可能である。
【００５４】
本実施形態では、検査装置１５０から診断支援装置２００−ｉに送信される医療画像ＩＭＧ１及び患者情報ＤＰ１を含むファイルをＤＩＣＯＭファイルＦ１とする。患者情報ＤＰ１は、例えば、ＤＩＣＯＭファイルＦ１のタグ又はプライベートタグに含めることが可能である。なお、プライベートタグとは、モダリティメーカー（医療画像ＩＭＧ１の生成に用いられた検査装置１５０のメーカー）等が独自に定義することが可能なタグをいう。ＤＩＣＯＭファイルのタグについては後述する（表１から表３参照）。
【００５５】
診断支援装置２００−ｉは、検査装置１５０から、患者の検査部位の医療画像ＩＭＧ１及び患者情報ＤＰ１を取得する。診断支援装置２００−ｉは、学習前の判別器３５０を用いて、患者の検査部位の医療画像ＩＭＧ１を解析して、解析の結果を含む診断支援情報ＤＡ０を生成する。この診断支援情報ＤＡ０は、例えば、検査部位の領域分けの結果、検査部位に含まれる器官又は骨の領域及び輪郭の抽出結果、検査部位に病変が含まれているか否か、病変が含まれている場合には、その種類又は病変の種類の候補等の情報を含んでいる。この診断支援情報ＤＡ０は、提示部（図７の表示部２１０又は医師用端末２２０）により医師に提示され、医師による医療画像ＩＭＧ１を利用した診断を補助するために用いられる。
【００５６】
診断支援装置２００−ｉは、診断支援情報ＤＡ０に含まれる解析の結果に対して、承認又は修正の入力、及び診断支援情報ＤＡ０に含まれる病変の種類の候補の選択の入力を受け付けるための操作入力部（図７の操作部２０４又は医師用端末２２０の操作部材）を備えている。医師は、提示部に提示された診断支援情報ＤＡ０を参照しながら、医療画像ＩＭＧ１の読影を行って、操作入力部を用いて、診断支援情報ＤＡ０の承認及び修正（病変の有無及び種類に関する解析の結果の修正）を行うことができるようになっている。
【００５７】
診断支援装置２００−ｉにおいて、医師による承認又は修正を経た診断支援情報ＤＡ０を解析結果情報ＤＡ１とする。解析結果情報ＤＡ１には、診断支援情報ＤＡ０が医師によって承認されたか、又は修正されたかを示す付加情報（例えば、フラグ、及び修正の内容又は重要性を示すパラメータ）が付加されている。診断支援装置２００−ｉ（図７の制御部２０２）は、操作部２０４又は医師用端末２２０からの修正の入力を受け付けると、ＤＩＣＯＭファイルＦ１にこの解析結果情報ＤＡ１を追加してＤＩＣＯＭファイルＦ２を作成する。このとき、解析結果情報ＤＡ１及び付加情報（修正の有無を示すフラグ等）は、ＤＩＣＯＭファイルＦ２のタグ又はプライベートタグに含めることが可能である。また、解析結果情報ＤＡ１及び付加情報（修正の有無を示すフラグ等）は、ＤＩＣＯＭファイルＦ２とは別のファイルとすることも可能である。診断支援装置２００−ｉは、ＤＩＣＯＭファイルＦ２を医療画像処理装置１００−ｉに送信する。
【００５８】
例えば、心臓及び肺野領域の医療画像の場合、医療画像識別エンジンにより、心臓及び肺の領域及び輪郭を抽出して心胸郭比を計測する。医師による読影の結果、心臓及び肺の領域の検出結果に誤りが発見された場合、医師は、診断支援装置２００−ｉにおいて、心臓及び肺の領域又は輪郭を示すマーカを修正する。診断支援装置２００−ｉの制御部２０２は、この修正の入力を受け付けて、修正後の心臓及び肺の領域及び心胸郭比の計測値と、修正がなされたことを示す付加情報が格納された解析結果情報ＤＡ１を生成する。
【００５９】
また、医療画像に含まれる領域を抽出する場合、医療画像識別エンジンにより、その領域の範囲及び輪郭の検出結果並びにその性質の判別がされる。医師による読影の結果、その領域の範囲又は輪郭の検出結果若しくはその性質の判別結果（例えば、腫瘍であるか否か）に誤りが発見された場合、医師は、診断支援装置２００−ｉにおいて修正を行う。診断支援装置２００−ｉの制御部２０２は、この修正の入力を受け付けて、修正後の解析結果と、修正がなされたことを示す付加情報が格納された解析結果情報ＤＡ１を生成する。この解析結果情報ＤＡ１は、医療画像識別エンジンの学習において正解データとして使用されるものである。
【００６０】
医療画像処理装置１００−ｉは、医療画像ＩＭＧ１、患者情報ＤＰ１及び解析結果情報ＤＡ１を含むＤＩＣＯＭファイルＦ２を診断支援装置２００−ｉから取得する。そして、医療画像処理装置１００−ｉは、医師により承認又は修正の入力が行われた医療画像ＩＭＧ１、患者情報ＤＰ１及び解析結果情報ＤＡに対して、患者を識別可能な識別情報を秘匿する秘匿化処理を施して学習用データＤＣｉを作成する。
【００６１】
図３に示すように、学習用データＤＣｉは、秘匿化処理済みの医療画像ＩＭＧ２、患者情報ＤＰ２及び解析結果情報ＤＡ２を含んでいる。学習用データＤＣｉについても、ＤＩＣＯＭファイルＦ１及びＦ２と同様に、例えば、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）、又は一般社団法人日本画像医療システム工業会のＭＩＰＳ（Medical Image Processing Systems）規格に準拠したデータ形式で作成することが可能である。
【００６２】
学習用データＤＣｉは、例えば、医療画像から抽出された患者の検査部位の画像を入力とし、この患者の検査部位に対する解析結果情報を含んでおり、医師による修正又は承認を経たものを出力とする教師あり学習（Supervised Learning）用の教師データとして用いることが可能となっている。なお、教師データにおける「出力」は、教師信号、教示信号、正解データ、又はラベルと呼ばれることもある。
【００６３】
医療画像処理装置１００−ｉは、学習用データＤＣｉを医療支援サーバ３００に送信する。医療支援サーバ３００のデータ収集及び格納部３０２は、医療機関Ｍ１、Ｍ２、…、Ｍｎの医療画像処理装置１００−１、１００−２、…、１００−ｎからそれぞれ送信された学習用データＤＣ１、ＤＣ２、…、ＤＣｎを収集する。
【００６４】
医療支援サーバ３００の学習部３０４は、医療機関Ｍ１、Ｍ２、…、Ｍｎから収集した学習用データＤＣ１、ＤＣ２、…、ＤＣｎを用いて、学習前の判別器３５０に学習を行わせる。
【００６５】
学習部３０４では、例えば、教師データである学習用データＤＣ１、ＤＣ２、…、ＤＣｎから読み出された患者の検査部位の医療画像、及びこの医療画像における特徴量が学習前の判別器３５０に入力される。そして、学習部３０４では、入力された検査部位の医療画像に対して、その検査部位に対応する診断結果を示す情報と同じ出力が得られるように学習が行われる。ここで、医療画像における特徴量としては、例えば、医療画像における明度又は輝度の平均、検査部位又は病変の面積、周囲長及び扁平度、並びに検査部位又は病変を楕円に近似した場合の長軸の長さ及び患者の検査部位又は病変の特徴部（例えば、患者の検査部位に含まれる脊椎、骨又は内臓の輪郭、重心又は中心軸等）に対する長軸の傾き等を用いることができる。
【００６６】
学習前の判別器３５０及び学習済みの判別器３５２は、診断支援装置２００−ｉにおける診断支援情報の生成に用いられるデータであり、例えば、診断支援装置２００−１、２００−２、…、２００−ｎ（診断支援情報生成部２１４）の構造及び変数の値を示す情報を含んでいる。学習前の判別器３５０及び学習済みの判別器３５２としては、例えば、ニューラルネットワーク、深層学習（Deep Learning）、決定木、線形分類器、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、判別分析等を利用するものを用いることができる。
【００６７】
診断支援装置２００−ｉは、医療支援サーバ３００から学習済みの判別器３５２を取得し、医療画像識別エンジンの更新を行う。
【００６８】
検査装置１５０によって、別の医療画像（学習に用いられたことがない医療画像、例えば、新規の診療対象の患者の医療画像等）が取得されると、診断支援装置２００−ｉは、この学習済みの判別器３５２を用いて、この別の医療画像の解析を行う。そして、診断支援装置２００−ｉは、この別の医療画像に対する解析結果を示す診断支援情報を生成して、医療機関Ｍｉの医師に提示する。
【００６９】
なお、本実施形態では、医療画像処理装置１００−１、１００−２、…、１００−ｎ及び診断支援装置２００−１、２００−２、…、２００−ｎと医療支援サーバ３００とは、ネットワークを介して通信可能になっているが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、医療支援サーバ３００の管理者が、各医療機関Ｍ１、Ｍ２、…、Ｍｎを巡回して、学習用データＤＣ１、ＤＣ２、…、ＤＣｎの収集と、診断支援装置２００−１、２００−２、…、２００−ｎへの学習済みの判別器３５２の提供（医療画像識別エンジンの更新）を行うようにしてもよい。
【００７０】
また、本実施形態では、医療画像処理装置１００−ｉ及び診断支援装置２００−ｉは、別々の装置としたが、両者は同一の装置であってもよい。
【００７１】
また、本実施形態に係る医療画像処理装置１００−ｉ及び診断支援装置２００−ｉは、医療機関ＭｉにおけるＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication Systems）に含まれていてもよい。
【００７２】
（医療画像処理装置）
次に、医療画像処理装置について、図４を参照して説明する。図４は、本発明の第１の実施形態に係る医療画像処理装置を示すブロック図である。
【００７３】
本実施形態に係る医療画像処理装置１００−ｉは、制御部１０２、操作部１０４、メモリ１０６、記録部１０８、表示部１１０、医療画像受付部１１２、解析結果取得部１１４、検出部１１６、データ処理部１１８、学習用データ保存部１２０及び通信インターフェース（通信Ｉ／Ｆ：interface）１２２を含んでいる。
【００７４】
制御部１０２は、医療画像処理装置１００−ｉの各部の動作を制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）を含んでいる。制御部１０２は、バスを介して、医療画像処理装置１００−ｉの各部との間で制御信号及びデータの送受信が可能となっている。制御部１０２は、操作部１０４を介してオペレータ（医師等）からの操作入力を受け付け、バスを介してこの操作入力に応じた制御信号を医療画像処理装置１００−ｉの各部に送信して各部の動作を制御する。
【００７５】
操作部１０４は、オペレータからの操作入力を受け付ける入力装置であり、文字入力等のためのキーボード、表示部１１０に表示されるポインタ及びアイコン等を操作するためのポインティングデバイス（例えば、マウス、トラックボール等）を含んでいる。なお、操作部１０４としては、キーボード及びポインティングデバイスに代えて、又は、キーボード及びポインティングデバイスに加えて、表示部１１０の表面にタッチパネルを設けてもよい。
【００７６】
メモリ１０６は、制御部１０２等により行われる各種演算のための作業領域として使用されるＲＡＭ（Random Access Memory）、及び表示部１１０に出力される画像データを一時記憶するための領域として使用されるＶＲＡＭ（Video Random Access Memory）を含んでいる。
【００７７】
記録部１０８は、制御部１０２が使用する制御プログラム、及び診断支援装置２００−ｉから受信したデータ（ＤＩＣＯＭファイルＦ２）等を格納するストレージデバイスである。記録部１０８としては、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の磁気ディスクを含む装置、ｅＭＭＣ（embedded Multi Media Card）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等のフラッシュメモリを含む装置等を用いることができる。
【００７８】
表示部１１０は、画像を表示するための装置である。表示部１１０としては、例えば、液晶モニタを用いることができる。
【００７９】
通信Ｉ／Ｆ１２２は、ネットワークを介して、ほかの装置との間で通信を行うための手段であり、通信の方法に応じて送受信するデータの変換処理を行う。医療画像処理装置１００−ｉとほかの装置との間のデータの送受信方法としては、有線通信又は無線通信（例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネット接続等）を用いることができる。
【００８０】
医療画像受付部１１２は、診断支援装置２００−ｉから送信されたＤＩＣＯＭファイルＦ２から医療画像ＩＭＧ１及び患者情報ＤＰ１の入力を受け付ける。医療画像受付部１１２に入力される医療画像ＩＭＧ１等は、診断支援装置２００−ｉにおいて、医師による読影が行われた画像である。
【００８１】
解析結果取得部１１４は、診断支援装置２００−ｉから送信されたＤＩＣＯＭファイルＦ２から解析結果情報ＤＡ１を取得する。
【００８２】
検出部１１６は、解析結果情報ＤＡ１に、診断支援装置２００−ｉにおいて診断支援情報ＤＡ０の承認又は修正が行われたことを示す付加情報が含まれているかを判別する。そして、検出部１１６は、承認又は修正が行われたことを示す付加情報が含まれているＤＩＣＯＭファイルＦ２をデータ処理部１１８に出力する。すなわち、本実施形態では、医師による承認又は修正を経ていないＤＩＣＯＭファイルＦ２は、学習用データＤＣｉの作成には用いられないようになっている。
【００８３】
なお、本実施形態では、診断支援情報ＤＡ０の修正の有無に関わらず、すべてのＤＩＣＯＭファイルＦ２を学習用データＤＣｉの作成に用いるようにしたが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、検出部１１６は、診断支援情報ＤＡ０の修正がなされたことを示す付加情報が含まれたＤＩＣＯＭファイルＦ２に限り、すなわち、学習前の判別器３５０による解析の結果に誤りが発見されたものに限り、学習用データＤＣｉの作成に用いられるようにしてもよい。この場合、医療画像を利用した診断の精度の向上への寄与が大きい医療画像を選択的に使用することができ、学習を効果的かつ効率的に行うことが可能になる。また、医療画像を利用した診断の精度の向上への寄与が大きい医療画像を選択して学習用データＤＣｉを作成することにより、医療機関Ｍｉの貢献度を向上させることが可能になる。
【００８４】
また、本実施形態では、解析結果情報ＤＡ１に承認又は修正の有無を示す付加情報を付加するようにしたが、本発明はこれに限定されない。例えば、付加情報を用いずに、検出部１１６が、診断支援情報ＤＡ０と解析結果情報ＤＡ１の両方を取得して、これらを比較することにより、修正の有無を判別するようにしてもよい。
【００８５】
データ処理部１１８は、ＤＩＣＯＭファイルＦ２に対して、患者の識別情報を秘匿化する秘匿化処理を行う。そして、データ処理部１１８は、秘匿化処理済みの医療画像ＩＭＧ２、患者情報ＤＰ２及び解析結果情報ＤＡ２を含む学習用データＤＣｉを生成する。
【００８６】
学習用データ保存部１２０は、データ処理部１１８によって患者の識別情報の秘匿化処理が施された学習用データＤＣｉを保存するストレージデバイスである。学習用データ保存部１２０は、例えば、記録部１０８の中に設けられた記憶領域であってもよい。
【００８７】
なお、本実施形態では、学習用データＤＣｉは、医療画像処理装置１００−ｉの学習用データ保存部１２０に保存された後に、医療支援サーバ３００に送信されるようにしたが、本発明はこれに限定されるものではない。学習用データ保存部１２０は、例えば、医療画像処理装置１００−ｉからの学習用データＤＣｉのアップロードが可能であり、かつ、医療支援サーバ３００のデータ収集及び格納部３０２が学習用データＤＣｉのダウンロードが可能なクラウド上に設けられていてもよい。この場合、例えば、クラウド型のＶＰＮを利用することも可能である。
【００８８】
（秘匿化処理）
次に、データ処理部１１８による秘匿化処理について説明する。まず、患者情報ＤＰ１に対する秘匿化処理について説明する。
【００８９】
本実施形態では、患者情報ＤＰ１は、ＤＩＣＯＭファイルＦ２にタグ情報として格納される。データ処理部１１８は、ＤＩＣＯＭファイルＦ２のタグ情報のうち、患者を識別可能な識別情報を削除する。
【００９０】
ＤＩＣＯＭファイルのタグの例を表１から表３に示す。表１は、患者の識別情報に関連するタグ、表２は、医療機関Ｍｉに関連するタグ、表３は、検査の内容に関連するタグの例を示している。
【００９１】
データ処理部１１８は、表１に示す患者の識別情報に関連するタグのうち、医療画像ＩＭＧ１の解析に必要な情報を含むもの以外を削除する。例えば、表１のタグのうち、患者の年齢、喫煙の状態、患者の追加病歴及び妊娠の状態等のタグは残すようにしてもよい。なお、表１に示す患者識別情報に関連するタグをすべて削除してもよい。
【００９２】
【表１】
2019146358.tif 000003
【００９３】
【表２】
2019146358.tif 000004
【００９４】
また、データ処理部１１８は、検査の内容に関連するタグのうち、受け付け番号、検査記述及び受診時診断記述等のタグに、患者の識別情報が含まれていることも考えられる。このため、データ処理部１１８は、患者の識別情報（例えば、患者ＩＤ、患者の名前、誕生日、住所、電話番号及び職業等）を取得して、検査記述及び受診時診断記述等のタグ情報と照合し、患者の識別情報が含まれている場合には、そのタグ情報全体を削除するか、又はそのタグ情報に含まれる患者情報を伏せ字に置き換える処理を行う。なお、データ処理部１１８は、医師又は医療機関Ｍｉのオペレータがタグの内容を確認した上で、手動で情報の削除を行うようにしてもよい。
【００９５】
【表３】
2019146358.tif 000005
【００９６】
また、プライベートタグにも、患者の識別情報が含まれていることが考えられる。このため、データ処理部１１８は、患者の識別情報（例えば、患者ＩＤ、患者の名前、住所及び電話番号等）を取得してプライベートタグの内容と照合し、患者の識別情報が含まれている場合には、そのタグ情報全体を削除するか、又はそのタグ情報に含まれる患者情報を伏せ字に置き換える処理を行う。なお、データ処理部１１８は、プライベートタグをすべて削除するようにしてもよいし、医師又は医療機関Ｍｉのオペレータがプライベートタグの内容を確認した上で、手動で情報の削除を行うようにしてもよい。
【００９７】
次に、医療画像に対する患者の識別情報の秘匿化処理について、図５及び図６を参照して説明する。図５は、医療画像の例を示しており、図６は、秘匿化処理済み医療画像の例を示している。
【００９８】
図５に示す医療画像ＩＭＧ１は、患者の頭部の断層画像であり、体表面の部分が含まれている。複数の断層画像から体表面の部分を抽出して合成すると、患者の顔が再現されてしまう。
【００９９】
そこで、図６に示すように、データ処理部１１８は、医療画像ＩＭＧ１を加工して、体表面Ｌ１の近傍の領域Ａ１を削除することにより、体表データを秘匿化した秘匿化処理済み医療画像ＩＭＧ２を作成する。ここで、体表面Ｌ１の近傍の領域Ａ１は、例えば、体表面Ｌ１から診断対象の組織（例えば、脳、気管、骨等）の輪郭までの領域とすることができる。データ処理部１１８は、この領域Ａ１を背景色と同じ色で塗り潰すか、又は別の画像を重ねる処理を行う。これにより、患者の体表面の画像を秘匿化することが可能になる。
【０１００】
なお、学習用データＤＣｉには、患者の識別情報を暗号化して格納しておき、診断及び学習に必要な場合に、患者の識別情報へのアクセス権限を有するオペレータが患者情報ＤＰ１を取り出せるようにしておいてもよい。また、学習用データＤＣｉには、改ざんの検出を可能にするために、電子署名を付与してもよい。
【０１０１】
（診断支援装置）
次に、診断支援装置について、図７を参照して説明する。図７は、本発明の第１の実施形態に係る診断支援装置を示すブロック図である。
【０１０２】
本実施形態に係る診断支援装置２００−ｉは、制御部２０２、操作部２０４、メモリ２０６、記録部２０８、表示部２１０、データ取得部２１２、診断支援情報生成部２１４及び通信インターフェース（通信Ｉ／Ｆ：interface）２１６を含んでいる。
【０１０３】
制御部２０２は、診断支援装置２００−ｉの各部の動作を制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）を含んでいる。制御部２０２は、バスを介して、診断支援装置２００−ｉの各部との間で制御信号及びデータの送受信が可能となっている。制御部２０２は、操作部１０４を介してオペレータからの操作入力を受け付け、バスを介してこの操作入力に応じた制御信号を診断支援装置２００−ｉの各部に送信して各部の動作を制御する。
【０１０４】
操作部２０４は、オペレータからの操作入力を受け付ける入力装置であり、文字入力等のためのキーボード、表示部２１０に表示されるポインタ及びアイコン等を操作するためのポインティングデバイス（例えば、マウス、トラックボール等）を含んでいる。なお、操作部２０４としては、キーボード及びポインティングデバイスに代えて、又は、キーボード及びポインティングデバイスに加えて、表示部２１０の表面にタッチパネルを設けてもよい。
【０１０５】
メモリ２０６は、制御部２０２等により行われる各種演算のための作業領域として使用されるＲＡＭ（Random Access Memory）、及び表示部２１０に出力される画像データを一時記憶するための領域として使用されるＶＲＡＭ（Video Random Access Memory）を含んでいる。
【０１０６】
記録部２０８は、制御部２０２が使用する制御プログラム、及び検査装置１５０から受信したデータ（ＤＩＣＯＭファイルＦ１）等を格納するストレージデバイスである。記録部２０８としては、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の磁気ディスクを含む装置、ｅＭＭＣ（embedded Multi Media Card）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等のフラッシュメモリを含む装置等を用いることができる。
【０１０７】
表示部２１０は、画像を表示するための装置である。表示部２１０としては、例えば、液晶モニタを用いることができる。
【０１０８】
通信Ｉ／Ｆ２１６は、ネットワークを介して、ほかの装置との間で通信を行うための手段であり、通信の方法に応じて送受信するデータの変換処理を行う。医療画像処理装置１００−ｉとほかの装置との間のデータの送受信方法としては、有線通信又は無線通信（例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネット接続等）を用いることができる。
【０１０９】
医師用端末２２０は、医療機関Ｍｉの医師が医療画像等のデータの表示、及び操作入力を行うための端末である。医師用端末２２０は、通信Ｉ／Ｆ２１６を介して、診断支援装置２００−ｉから医療画像を等のデータを取得して表示し、医師からの操作入力を受け付けて、診断支援装置２００−ｉのデータの処理及び更新を行うことができる。
【０１１０】
データ取得部２１２は、検査装置１５０から、患者の医療画像ＩＭＧ１及び患者情報ＤＰ１を含むＤＩＣＯＭファイルＦ１を取得する。
【０１１１】
診断支援情報生成部２１４は、医療画像識別エンジン（学習前の判別器３５０又は学習済みの判別器３５２）を用いて、医療画像ＩＭＧ１の解析を行い、解析結果を含む診断支援情報ＤＡ０を生成して、医療画像ＩＭＧ１及び患者情報ＤＰ１とともに表示部２１０に表示させる。これにより、医師は、診断支援情報ＤＡ０を参照しながら、医療画像ＩＭＧ１の読影を行うことが可能になる。
【０１１２】
（医療画像処理方法）
次に、本実施形態に係る医療画像処理方法について、図８を参照して説明する。図８は、本発明の第１の実施形態に係る医療画像処理方法における処理の流れを示すフローチャートである。
【０１１３】
まず、医療画像処理装置１００−ｉは、医師により読影された医療画像ＩＭＧ１と、医師により診断支援情報ＤＡ０の承認又は修正が行われた解析結果情報ＤＡ１とを含むＤＩＣＯＭファイルＦ２を、診断支援装置２００−ｉから取得する。医療画像受付部１１２は、医療画像ＩＭＧ１及び患者情報ＤＰ１の入力を受け付ける（ステップＳ１０：受付ステップ）。解析結果取得部１１４は、医療画像ＩＭＧ１の解析結果情報ＤＡ１を取得する（ステップＳ１２：解析結果取得ステップ）。
【０１１４】
次に、データ処理部１１８は、ＤＩＣＯＭファイルＦ２に対して秘匿化処理を施して学習用データＤＣｉを作成し、学習用データ保存部１２０に保存する（ステップＳ１４：データ処理ステップ）。
【０１１５】
（診断支援方法）
次に、本実施形態に係る診断支援方法（学習方法を含む。）について、図９を参照して説明する。図９は、本発明の第１の実施形態に係る診断支援方法における処理の流れを示すフローチャートである。
【０１１６】
まず、医療支援サーバ３００において、データ収集及び格納部３０２は、医療機関Ｍ１、Ｍ２、…、Ｍｎからそれぞれ学習用データＤＣ１、ＤＣ２、…、ＤＣｎを収集する（ステップＳ３０）。
【０１１７】
次に、学習部３０４は、医療機関Ｍ１、Ｍ２、…、Ｍｎからそれぞれ収集した学習用データＤＣ１、ＤＣ２、…、ＤＣｎを用いて、医療画像識別エンジン（学習前の判別器３５０）に学習を行わせる（ステップＳ３２）。そして、学習済みの判別器３５２は、医療支援サーバ３００から医療機関Ｍ１、Ｍ２、…、Ｍｎに提供される（ステップＳ３４）。
【０１１８】
次に、診断支援装置２００−ｉは、通信Ｉ／Ｆ２１６を介して医療支援サーバ３００から学習済みの判別器３５２を取得して、診断支援情報生成部２１４の学習前の判別器３５０と置き換えることにより医療画像識別エンジンの更新を行う（ステップＳ５０）。
【０１１９】
次に、診断支援装置２００Ａ−ｉのデータ取得部２１２が、検査装置１５０から、診断対象の患者の医療画像を取得すると（ステップＳ５２）、診断支援情報生成部２１４は、学習済みの判別器３５２を用いて、診断対象の患者の医療画像の解析を行う（ステップＳ５４）。そして、診断支援情報生成部２１４は、診断対象の患者の医療画像の解析結果を診断支援情報ＤＡ０として提示する、すなわち、表示部２１０に表示させる（ステップＳ５６）。なお、診断支援情報ＤＡ０の提示の方法については、表示に限定されず、例えば、印刷であってもよい。
【０１２０】
また、医療支援サーバ３００において、各医療機関Ｍｉの貢献度の算出が行われる。まず、医療支援サーバ３００の算出部３０６は、各医療機関Ｍｉから収集した学習用データＤＣｉに基づいて、各医療機関Ｍｉの貢献度を算出する（ステップＳ３６）。
【０１２１】
次に、サービス設定部３０８は、ステップＳ３６において算出された各医療機関Ｍｉの貢献度に基づいて、各医療機関Ｍｉに提供するサービスを設定する（ステップＳ３８）。
【０１２２】
なお、本実施形態では、医療支援サーバ３００による学習用データＤＣｉの収集及び学習と、学習用データＤＣｉの評価及びサービス設定とを同一のタイミングで行うようにしたが、本発明はこれに限定されるものではない。学習用データＤＣｉの評価及びサービス設定は、例えば、定期的に行われるようにしてもよい。また、学習用データＤＣｉの評価及びサービス設定は、ユーザであるすべての医療機関Ｍｉから収集された学習用データＤＣｉのデータ量に基づいて、例えば、医療画像の蓄積枚数が所定の枚数以上になった場合に実施されるようにしてもよい。
【０１２３】
（貢献度の算出）
次に、貢献度の算出方法について説明する。貢献度の算出方法としては、下記の方法が考えられる。
（Ａ）学習用データ（第１の学習用データ）ＤＣｉを学習前の判別器３５０に入力して得られる出力と、学習用データＤＣｉに対応する秘匿化処理済みの解析結果情報ＤＡ２（正解データ）との比較結果に基づいて、医療機関Ｍｉの貢献度を算出する。
（Ｂ）学習用データＤＣｉと、学習前の判別器３５０を作成するために用いられた第２の学習用データとの比較結果に基づいて、医療機関Ｍｉの貢献度を算出する。
（Ｃ）学習用データＤＣｉを用いて学習を行わせた後の学習済みの判別器３５２における精度の向上の度合に基づいて、医療機関Ｍｉの貢献度を算出する。
【０１２４】
これらの貢献度の算出方法のうち、（Ａ）は、学習前の判別器３５０に学習を行わせる前後を問わず、貢献度の算出に用いることができる。（Ｂ）及び（Ｃ）は、学習前の判別器３５０に学習を行わせた後における貢献度の算出に用いることができる。
【０１２５】
（貢献度の算出方法（Ａ））
まず、貢献度の算出方法（Ａ）の具体例（例Ａ−１及び例Ａ−２）について説明する。
【０１２６】
（例Ａ−１）
例Ａ−１では、心胸郭比の計測用の医療画像識別エンジンを用いた場合について説明する。図１０は、医療画像の例（胸部Ｘ線画像）を示す図である。
【０１２７】
本例では、診断支援情報生成部２１４は、学習前の判別器３５０を用いて医療画像（胸部Ｘ線画像）を解析し、心臓及び肺の領域（肺野領域）を自動で抽出し、心胸郭比の計測を行う。診断支援情報生成部２１４による心臓領域及び肺野領域を抽出の結果は、診断支援情報ＤＡ０として、表示部２１０又は医師用端末２２０の表示画面に表示される。具体的には、図１０に示すように、心臓領域及び肺野領域を抽出の結果は、胸部Ｘ線画像に重畳して、抽出された肺野領域の左右の端部（境界）と、心臓領域の左右の端部（境界）をそれぞれ示す指示線として表示される。この指示線は、例えば、医療画像の縦方向に沿う直線又は線分であり、患者の起立方向又は背骨方向に略平行である。
【０１２８】
医師は、この指示線の表示を観察し、この指示線が心臓領域又は肺野領域の境界に位置していると判断した場合には、操作部２０４又は医師用端末２２０の操作部材を操作して、抽出結果の承認の入力を行う。制御部２０２は、操作部２０４等から承認の入力を受け付けた場合に、診断支援情報ＤＡ０に対して、医師により承認済みである旨の付加情報を付加することにより解析結果情報ＤＡ１（正解データ）を生成する。
【０１２９】
一方、医師は、この指示線の表示を観察し、この指示線が心臓領域又は肺野領域の境界からずれていると判断した際に、操作部２０４又は医師用端末２２０の操作部材を操作して正しい位置に修正する。制御部２０２は、操作部２０４等から修正の入力を受け付けた場合に、修正後の指示線の位置情報に対して、医師により修正済みである旨の付加情報、及び修正による貢献度パラメータＰ１を付加することにより解析結果情報ＤＡ１（正解データ）を生成する。
【０１３０】
例Ａ−１において、貢献度パラメータＰ１は、以下のように算出することができる。図１０に示すように、修正前後の心臓領域の幅をそれぞれＷＨ１及びＷＨ２とし、修正前後の肺野領域の幅をそれぞれＷＬ１及びＷＬ２とする。このとき、貢献度パラメータＰ１をＰ１＝｜（ＷＨ２−ＷＨ１）／ＷＨ１｜＋｜（ＷＬ２−ＷＬ１）／ＷＬ１｜とする。この貢献度パラメータＰ１は、医師による修正量に比例する値であり、学習前の判別器３５０の誤りの大きさと相関がある。このパラメータＰ１は、解析結果情報ＤＡ１に格納され、秘匿化処理済みの解析結果情報ＤＡ２にも格納される。秘匿化処理済みの解析結果情報ＤＡ２は、学習用データＤＣｉに格納されて、医療支援サーバ３００に送られる。
【０１３１】
医療支援サーバ３００の算出部３０６は、学習用データＤＣｉから貢献度パラメータＰ１を読み出して、医療機関Ｍｉの貢献度に加算する。これにより、学習前の判別器３５０の誤りの大きさと相関がある貢献度パラメータＰ１を、医療機関Ｍｉの貢献度に反映させることができるので、学習用データＤＣｉの貢献度を適切に評価することができる。
【０１３２】
（例Ａ−２）
例Ａ−２では、医療画像から所定の器官（例えば、腫瘍）の領域を抽出するための医療画像識別エンジンを用いた場合について説明する。図１１は、医療画像の例（ＣＴ画像）を示す図である。
【０１３３】
本例では、診断支援情報生成部２１４は、学習前の判別器３５０を用いて医療画像（ＣＴ画像）を解析し、腫瘍領域を自動で抽出する。診断支援情報生成部２１４による腫瘍領域を抽出の結果は、診断支援情報ＤＡ０として、表示部２１０又は医師用端末２２０の表示画面に表示される。具体的には、図１１に示すように、腫瘍領域の検出結果は、ＣＴ画像に重畳して、抽出された腫瘍領域Ａ１０を囲む曲線（閉曲線）として表示される。
【０１３４】
医師は、この閉曲線の表示を観察し、この閉曲線が腫瘍領域の境界を正しく示していると判断した場合には、操作部２０４又は医師用端末２２０の操作部材を操作して、抽出結果の承認の入力を行う。制御部２０２は、操作部２０４等から承認の入力を受け付けた場合に、診断支援情報ＤＡ０に対して、医師により承認済みである旨の付加情報を付加することにより解析結果情報ＤＡ１（正解データ）を生成する。
【０１３５】
一方、医師は、この閉曲線の表示を観察し、この閉曲線が腫瘍領域の境界からずれていると判断した際に、操作部２０４又は医師用端末２２０の操作部材を操作して正しい位置に修正する。制御部２０２は、操作部２０４等から修正の入力を受け付けた場合に、修正後の指示線の位置情報に対して、医師により修正済みである旨の付加情報、及び修正による貢献度パラメータＰ２を付加することにより解析結果情報ＤＡ１（正解データ）を生成する。
【０１３６】
例２において、貢献度パラメータＰ２は、以下のように算出することができる。図１１に示すように、修正前の腫瘍領域Ａ１０の面積をＳＡ１０、修正前の腫瘍領域Ａ１０のうち、修正後の腫瘍領域Ａ１２から除外された部分の面積をΔＡ１０、修正前の腫瘍領域Ａ１０と比較して、修正後の腫瘍領域Ａ１０に追加された部分の面積をΔＡ１２とする。このとき、貢献度パラメータＰ２をＰ２＝｜ΔＡ１０／ＳＡ１０｜＋｜ΔＡ１２／ＳＡ１０｜とする。この貢献度パラメータＰ２は、医師による修正量に比例する値であり、学習前の判別器３５０の誤りの大きさと相関がある。このパラメータＰ２は、解析結果情報ＤＡ１に格納され、秘匿化処理済みの解析結果情報ＤＡ２にも格納される。秘匿化処理済みの解析結果情報ＤＡ２は、学習用データＤＣｉに格納されて、医療支援サーバ３００に送られる。
【０１３７】
医療支援サーバ３００の算出部３０６は、学習用データＤＣｉから貢献度パラメータＰ２を読み出して、医療機関Ｍｉの貢献度に加算する。これにより、学習前の判別器３５０の誤りの大きさと相関がある貢献度パラメータＰ２を、医療機関Ｍｉの貢献度に反映させることができるので、学習用データＤＣｉの貢献度を適切に評価することができる。
【０１３８】
（貢献度の算出方法（Ｂ））
次に、貢献度の算出方法（Ｂ）の具体例（例Ｂ−１及び例Ｂ−２）について説明する。
【０１３９】
（例Ｂ−１）
例Ｂ−１では、データ収集及び格納部３０２は、学習前の判別器３５０の作成に用いられた第２の学習用データの中から、所定の枚数（例えば、１００枚）の医療画像を比較用データセットとして格納する。この比較用データセットは、医療画像の種類（例えば、Ｘ線画像又はＣＴ画像等）及び検査部位（例えば、胸部又は頭部等）ごとに作成される。
【０１４０】
算出部３０６は、医療機関Ｍｉから収集した学習用データ（第１の学習用データ）ＤＣｉと、この比較用データセットとを比較し、その比較結果に基づいて、貢献度パラメータの算出を行う。
【０１４１】
具体的には、算出部３０６は、学習用データＤＣｉに含まれる医療画像、及び比較用データセットに含まれる医療画像を学習部３０４に入力する。この例では、学習部３０４は、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Convolutional Neural Network）を含んでおり、学習用データＤＣｉに含まれる医療画像、及び比較用データセットに含まれる医療画像にそれぞれ画像処理を施し、コントラスト又は輝度等の正規化を行う。また、学習部３０４は、必要に応じて、学習用データＤＣｉに含まれる医療画像又は比較用データセットに含まれる医療画像を拡大又は縮小して、医療画像に含まれる検査部位の大きさを調整する。
【０１４２】
次に、学習部３０４は、学習用データＤＣｉに含まれる医療画像及び比較用データセットに含まれる医療画像のそれぞれに対して、畳み込みとプーリングとを繰り返し行って特徴ベクトルを抽出する。算出部３０６は、この特徴ベクトルを学習部３０４から取得し、［数１］にしたがって貢献度パラメータＰ３を算出する。このパラメータＰ３は、学習用データＤＣｉに含まれる医療画像と比較用データセットに含まれる医療画像との間の特徴の相違の大きさを定量的に示す値である。このパラメータＰ３は、解析結果情報ＤＡ１に格納され、秘匿化処理済みの解析結果情報ＤＡ２にも格納される。秘匿化処理済みの解析結果情報ＤＡ２は、学習用データＤＣｉに格納されて、医療支援サーバ３００に送られる。
【０１４３】
医療支援サーバ３００の算出部３０６は、学習用データＤＣｉから貢献度パラメータＰ３を読み出して、医療機関Ｍｉの貢献度に加算する。これにより、学習用データＤＣｉに含まれる医療画像と比較用データセットに含まれる医療画像との間の特徴の相違の大きさが反映された貢献度パラメータＰ３を、医療機関Ｍｉの貢献度に反映させることができるので、学習用データＤＣｉの貢献度を適切に評価することができる。
【０１４４】
【数１】
2019146358.tif 000006
【０１４５】
（例Ｂ−２）
例Ｂ−２では、第１の学習用データと第２の学習用データから作成された平均データ（平均画像）とを比較結果に基づいて、貢献度パラメータの算出を行う。
【０１４６】
算出部３０６は、学習用データ（第１の学習用データ）ＤＣｉを取得すると、貢献度の算出を開始する。まず、算出部３０６は、学習前の判別器３５０の作成に用いられ、データ収集及び格納部３０２に格納された第２の学習用データの中から、所定の枚数（例えば、１００枚）の医療画像をランダムに抽出して平均画像を作成する。ここで平均画像とは、医療画像間において対応する画素における画素値を加算平均して得られる画像である。医療画像間において対応する画素は、例えば、医療画像に含まれる器官の境界、中心又は重心等に基づいて、医療画像の位置合わせ又は拡縮を行うことによって決定される。ここで、平均画像の作成に用いられる医療画像は、学習用データＤＣｉと、医療画像の種類（例えば、Ｘ線画像又はＣＴ画像等）及び検査部位（例えば、胸部又は頭部等）が同じものである。
【０１４７】
算出部３０６は、医療機関Ｍｉから収集した学習用データ（第１の学習用データ）ＤＣｉと、この平均画像とを比較し、その比較結果に基づいて、貢献度パラメータの算出を行う。
【０１４８】
具体的には、算出部３０６は、学習用データＤＣｉに含まれる医療画像及び平均画像を学習部３０４に入力する。この例では、学習部３０４は、畳み込みニューラルネットワークを含んでおり、学習用データＤＣｉに含まれる医療画像、及び平均画像にそれぞれ画像処理を施し、コントラスト又は輝度等の正規化を行う。また、学習部３０４は、必要に応じて、学習用データＤＣｉに含まれる医療画像又は平均画像に含まれる医療画像を拡大又は縮小して、医療画像に含まれる検査部位の大きさを調整する。
【０１４９】
次に、学習部３０４は、学習用データＤＣｉに含まれる医療画像及び平均画像のそれぞれに対して、畳み込みとプーリングとを繰り返し行って特徴ベクトルを抽出する。算出部３０６は、この特徴ベクトルを学習部３０４から取得し、［数２］にしたがって貢献度パラメータＰ４を算出する。このパラメータＰ４は、学習用データＤＣｉに含まれる医療画像と平均画像との間の特徴の相違の大きさを定量的に示す値である。このパラメータＰ４は、解析結果情報ＤＡ１に格納され、秘匿化処理済みの解析結果情報ＤＡ２にも格納される。秘匿化処理済みの解析結果情報ＤＡ２は、学習用データＤＣｉに格納されて、医療支援サーバ３００に送られる。
【０１５０】
医療支援サーバ３００の算出部３０６は、学習用データＤＣｉから貢献度パラメータＰ４を読み出して、医療機関Ｍｉの貢献度に加算する。これにより、学習用データＤＣｉに含まれる医療画像と比較用データセットに含まれる医療画像との間の特徴の相違の大きさが反映された貢献度パラメータＰ４を、医療機関Ｍｉの貢献度に反映させることができるので、学習用データＤＣｉの貢献度を適切に評価することができる。
【０１５１】
【数２】
2019146358.tif 000007
【０１５２】
なお、貢献度パラメータＰ１からＰ４の計算式は、上記の例に限定されるものではなく、医師による修正量、又は学習前の判別器３５０の誤りの大きさを反映した数値であればよい。
【０１５３】
（貢献度の算出方法（Ｃ））
次に、貢献度の算出方法（Ｃ）について説明する。
【０１５４】
本例では、医療支援サーバ３００の学習部３０４は、医療機関Ｍｉから学習用データＤＣｉを受診する都度学習を行わせる。そして、算出部３０６は、更新の前後の医療画像識別エンジンの精度の向上の度合を正解率の差分として算出する。そして、算出部３０６は、正解率の上昇の度合に基づいて、例えば、正解率の上昇に比例するパラメータとして貢献度を算出する。
【０１５５】
本実施形態では、更新前の医療画像識別エンジンである学習前の判別器３５０と、更新後の医療画像識別エンジンである学習済みの判別器３５２に、精度検査用の医療画像を入力し、その出力を正解データとそれぞれ比較することにより、正解率を算出するようにしてもよい。また、医療画像識別エンジンの更新の前後において、医療機関Ｍｉの医師によって診断支援情報ＤＡ０の修正が行われた医療画像の枚数の割合から、正解率を算出するようにしてもよい。
【０１５６】
なお、貢献度の算出方法（Ａ）から（Ｃ）は、単独で用いることもできるし、複数の方法を組み合わせて用いることもできる。貢献度の算出方法（Ａ）から（Ｃ）の中から複数の方法を組み合わせて用いる場合には、各方法により算出された貢献度パラメータを正規化又は重み付け加算することにより、貢献度パラメータの合計を求めるようにしてもよい。
【０１５７】
（データ処理ステップの例）
次に、本実施形態に係るデータ処理ステップの例について、図１２を参照して説明する。図１２は、医療画像処理方法におけるデータ処理ステップにおいて秘匿化レベルを設定する例における処理の流れを示すフローチャートである。
【０１５８】
まず、データ処理部１１８は、ＤＩＣＯＭファイルＦ２に含まれる医療画像ＩＭＧ１を取得して、医療画像ＩＭＧ１の種類に関する情報及び解析の種類に関する情報を取得する（ステップＳ１８０）。ここで、医療画像ＩＭＧ１の種類とは、例えば、医療画像ＩＭＧ１に含まれる検査部位（例えば、頭部、胸部等）を示す情報、医療画像ＩＭＧ１の撮影方法に関する情報、医療画像ＩＭＧ１を撮影したモダリティを示す情報（例えば、ＣＴ、ＭＲＩ等）等である。解析の種類に関する情報とは、例えば、検出対象の病変に関する情報、検出対象の病変を検出するために用いられる医療画像識別エンジンを示す情報等である。
【０１５９】
次に、データ処理部１１８は、医療画像及び解析の種類に基づいて秘匿化レベルを決定する（ステップＳ１８２）。そして、データ処理部１１８は、学習用データＤＣを作成して、学習用データ保存部１２０に保存する（ステップＳ１８４）。
【０１６０】
表４は、秘匿化レベルの例を示しており、表５は、医療画像識別エンジンと秘匿化レベルとの対応関係を示している。
【０１６１】
表４に示す例では、レベルＩからレベルＩＶの順に秘匿化処理の対象となる患者の識別情報の種類が増加している。
【０１６２】
データ処理部１１８は、表５に示す秘匿化レベルにしたがって、医療画像識別エンジンの種類ごとに秘匿化レベルを決定し、ＤＩＣＯＭファイルＦ２に対して秘匿化処理を行う。例えば、脳の疾患の検出を行う場合には、頭部の画像が使用される。このため、レベルＩＶが適用され、体表データが秘匿化の対象とされる。また、頭部以外の骨折検出では、頭部の画像は使用されないためレベルＩＩが適用される。
【０１６３】
【表４】
2019146358.tif 000008
【０１６４】
【表５】
2019146358.tif 000009
【０１６５】
図１２に示す例によれば、医療画像の種類及び解析の種類に応じて、秘匿化処理の対象を選択することにより、患者の識別情報に対して適切な秘匿化処理を行うことが可能になる。
【０１６６】
［第２の実施形態］
次に、本発明の第２の実施形態について、図１３から図１５を参照して説明する。第１の実施形態は、医療支援サーバ３００において、医療画像識別エンジンの学習を行うように構成されていたのに対して、第２の実施形態は、医療機関Ｍｉ側で医療画像識別エンジンの学習が行われるように構成されている。
【０１６７】
まず、本実施形態に係る医療支援システムについて、図１３及び図１４を参照して説明する。図１３は、本発明の第２の実施形態に係る医療支援システムを示すブロック図である。図１４は、本発明の第２の実施形態に係る診断支援装置を示すブロック図である。
【０１６８】
本実施形態に係る医療支援システム１０Ａでは、医療支援サーバ３００Ａは、医療機関Ｍｉから学習用データＤＣｉを収集する。この学習用データＤＣｉは、医療支援サーバ３００Ａによって蓄積されて学習用データのセット（学習用データセットＤＣＣｉ）が生成される。この学習用データセットＤＣＣｉは、医療支援サーバ３００Ａから各医療機関Ｍｉに送信される。
【０１６９】
学習用データセットＤＣＣｉは、医療機関Ｍ１、Ｍ２、…、Ｍｎから収集した学習用データＤＣ１、ＤＣ２、…、ＤＣｎをすべて含んでいてもよい。また、学習用データセットＤＣＣｉは、学習用データＤＣ１、ＤＣ２、…、ＤＣｎのうち、送信先の医療機関Ｍｉの学習用データＤＣｉを除いたものであってもよい。
【０１７０】
本実施形態における算出部３０６は、例えば、貢献度の算出方法（Ａ）及び（Ｂ）の少なくとも一方の方法を用いて、貢献度パラメータの算出を行うことができる。
【０１７１】
本実施形態に係る診断支援装置２００Ａ−ｉは、第１の実施形態で説明した構成に加えて、学習部２１８をさらに備えている。
【０１７２】
学習部２１８は、医療支援サーバ３００Ａから取得した学習用データセットＤＣＣｉを用いて、第１の実施形態と同様、学習前の判別器２５０に学習を行わせる。なお、学習用データセットＤＣＣｉは、学習用データＤＣ１、ＤＣ２、…、ＤＣｎのうち、送信先の医療機関Ｍｉの学習用データＤＣｉを除いたものである場合には、学習用データセットＤＣＣｉに加えて、学習用データＤＣｉを用いて学習を行う。これにより、学習済みの判別器２５２が生成される。診断支援情報生成部２１４は、学習部２１８から学習済みの判別器２５２を取得し、学習前の判別器２５０と置き換えることにより、医療画像識別エンジンが更新される。
【０１７３】
なお、本実施形態に係る医療画像処理装置及び方法については、第１の実施形態を同様であるため説明を省略する。
【０１７４】
次に、本実施形態に係る診断支援方法（学習方法を含む。）について、図１５を参照して説明する。図１５は、本発明の第２の実施形態に係る診断支援方法における処理の流れを示すフローチャートである。
【０１７５】
まず、医療支援サーバ３００Ａにおいて、データ収集及び格納部３０２は、医療機関Ｍ１、Ｍ２、…、Ｍｎからそれぞれ学習用データＤＣ１、ＤＣ２、…、ＤＣｎを収集する（ステップＳ１００）。医療機関Ｍ１、Ｍ２、…、Ｍｎから収集された学習用データＤＣ１、ＤＣ２、…、ＤＣｎは、医療支援サーバ３００Ａに蓄積されて、各医療機関Ｍ１、Ｍ２、…、Ｍｎ用の学習用データセットＤＣＣ１、ＤＣＣ２、…、ＤＣＣｎが生成される。この学習用データセットＤＣＣ１、ＤＣＣ２、…、ＤＣＣｎは、医療機関Ｍ１、Ｍ２、…、Ｍｎに提供される（ステップＳ１０２）。
【０１７６】
次に、診断支援装置２００Ａ−ｉは、通信Ｉ／Ｆ２１６を介して、医療支援サーバ３００Ａから学習用データセットＤＣＣｉを取得する（ステップＳ２００）。
【０１７７】
診断支援装置２００Ａ−ｉの学習部２１８は、医療支援サーバ３００Ａから取得した学習用データセットＤＣＣｉを用いて、医療画像識別エンジン（学習前の判別器２５０）に学習を行わせる（ステップＳ２０２）。診断支援情報生成部２１４は、学習済みの判別器２５２を学習前の判別器３５０と置き換えることにより医療画像識別エンジンの更新を行う。
【０１７８】
次に、診断支援装置２００Ａ−ｉのデータ取得部２１２が、検査装置１５０から、診断対象の患者の医療画像を取得すると（ステップＳ２０４）、診断支援情報生成部２１４は、学習済みの判別器３５２を用いて、診断対象の患者の医療画像の解析を行う（ステップＳ２０６）。そして、診断支援情報生成部２１４は、診断対象の患者の医療画像の解析結果を診断支援情報ＤＡ０として表示部２１０に表示させる（ステップＳ２０８）。
【０１７９】
また、医療支援サーバ３００Ａにおいて、各医療機関Ｍｉの貢献度の算出が行われる。まず、医療支援サーバ３００Ａの算出部３０６は、各医療機関Ｍｉから収集した学習用データＤＣｉに基づいて、各医療機関Ｍｉの貢献度を算出する（ステップＳ１０４）。
【０１８０】
次に、サービス設定部３０８は、ステップＳ１０４において算出された各医療機関Ｍｉの貢献度に基づいて、各医療機関Ｍｉに提供するサービスを設定する（ステップＳ１０６）。
【０１８１】
本実施形態によれば、第１の実施形態と同様、貢献度に応じたサービス設定を行うことにより、医療機関Ｍｉに対して、学習用データの作成を行うことについてのモチベーションを与えることができる。これにより、複数の医療機関Ｍｉから医療画像を継続的に収集して、医療画像識別エンジンの精度を向上させることが可能になる。
【０１８２】
なお、第２の実施形態では、医療機関Ｍｉの診断支援装置２００Ａ−ｉが、医療支援サーバ３００Ａを介して、ほかの医療機関の医療画像処理装置１００−ｉから提供される学習用データＤＣｉを取得するようにしたが、本発明はこれに限定されない。例えば、医療機関Ｍｉの医療画像処理装置１００−ｉ及び診断支援装置２００Ａ−ｉによりＰ２Ｐ（Peer to Peer）型のネットワークを形成し、医療機関Ｍｉの診断支援装置２００Ａ−ｉが、ほかの医療機関の医療画像処理装置１００−ｉから学習用データＤＣｉを直接取得するようにしてもよい。
【０１８３】
また、第１及び第２の実施形態では、医療画像ＩＭＧ１等に対して秘匿化処理を行うようにしたが、秘匿化処理を行わない構成とすることも可能である。秘匿化処理を行わない場合、例えば、医療機関Ｍｉと医療支援サーバ３００又は３００Ａとの間を、ＶＰＮ又は専用線等の保護されたネットワークで接続してもよいし、又は医療機関Ｍｉと医療支援サーバ３００又は３００Ａとの間データの送受信を暗号化するようにしてもよい。
【０１８４】
［第３の実施形態］
次に、本発明の第３の実施形態について、図１６から図１９を参照して説明する。なお、以下の説明では、第１の実施形態と同様の構成については、同一の符号を付して説明を省略する。
【０１８５】
第１及び第２の実施形態は、医療機関Ｍｉの診断支援装置２００−ｉ及び２００Ａ−ｉに医療画像識別エンジンを設置して診断支援情報を生成するものである。これに対して、第３の実施形態は、診断支援装置２００Ｂ−ｉに医療画像識別エンジンを設置せずに、医療画像識別エンジンを用いた診断支援情報の生成サービスを、医療支援サーバ３００Ｂからネットワークを介したサービス（例えば、ウェブアプリケーションサービス又はクラウドアプリケーションサービス）として提供するものである。
【０１８６】
図１６は、本発明の第３の実施形態に係る医療支援システムにおける処理の流れを説明するためのブロック図であり、図１７は、本発明の第３の実施形態に係る診断支援装置を示すブロック図である。本実施形態では、医療機関Ｍｉと医療支援サーバ３００Ｂとの間は、ＶＰＮ又は専用線等の保護されたネットワークで接続されている。また、医療機関Ｍｉと、医療支援サーバ３００Ｂによる医療支援サービスの提供者との間では、患者の識別情報に関して秘密保持契約が締結されており、医療機関Ｍｉの患者には、患者の識別情報に関して適切なインフォームドコンセントがなされているものとする。
【０１８７】
本実施形態に係る医療支援サーバ３００Ｂは、第１の実施形態の構成に加えて、診断支援情報生成部３１０と、学習用データ生成部３１２とを備えている。一方、本実施形態に係る診断支援装置２００Ｂ−ｉは、診断支援情報生成部２１４を除いた構成となっている。
【０１８８】
医療機関Ｍｉの検査装置１５０により撮影された医療画像ＩＭＧ１を含むＤＩＣＯＭファイルＦ１は、診断支援装置２００Ｂ−ｉに入力される。本実施形態では、操作部２０４又は医師用端末２２０の操作部材を介して、医師から診断支援情報の生成の指示を受け付けると、診断支援装置２００Ｂ−ｉは、医療支援サーバ３００ＢにＤＩＣＯＭファイルＦ１を送信する。
【０１８９】
データ収集及び格納部３０２は、ＤＩＣＯＭファイルＦ１を取得して、診断支援情報生成部３１０に入力する。
【０１９０】
診断支援情報生成部３１０は、医療画像識別エンジン（学習前の判別器３５０）を用いて、ＤＩＣＯＭファイルＦ１に含まれる医療画像ＩＭＧ１の解析を行い、診断支援情報ＤＡ０を生成する。
【０１９１】
診断支援情報ＤＡ０は、診断支援情報生成部３１０から診断支援装置２００Ｂ−ｉに送信され、医療画像ＩＭＧ１とともに、診断支援装置２００Ｂ−ｉの表示部２１０又は医師用端末２２０の表示画面に表示される。
【０１９２】
医師は、この医療画像ＩＭＧ１及び診断支援情報ＤＡ０を観察して、操作部２０４又は医師用端末２２０の操作部材により、診断支援情報ＤＡ０の承認又は修正の入力を行う。制御部２０２は、診断支援情報ＤＡ０に対して承認の入力が行われた場合には、医師による承認を経たことを示す付加情報を診断支援情報ＤＡ０に付加することにより、解析結果情報（正解データ）ＤＡ１を生成する。一方、制御部２０２は、診断支援情報ＤＡ０に対して修正の入力が行われた場合には、医師による修正がなされたことを示す付加情報及び修正の内容を診断支援情報ＤＡ０に付加することにより、解析結果情報（正解データ）ＤＡ１を生成する。この解析結果情報ＤＡ１は、診断支援装置２００Ｂ−ｉの通信Ｉ／Ｆ２１６を介して、医療支援サーバ３００Ｂの学習用データ生成部３１２に送信される。
【０１９３】
学習用データ生成部３１２は、医療機関Ｍｉから収集したＤＩＣＯＭファイルＦ１に解析結果情報ＤＡ１を付加して、学習用データＤＣＢｉを生成する。図１８に示すように、学習用データＤＣＢｉは、ＤＩＣＯＭファイルＦ１に含まれていた医療画像ＩＭＧ１及び患者情報ＤＰ１に加えて、解析結果情報ＤＡ１を含んでいる。
【０１９４】
学習部３０４は、この学習用データＤＣＢｉを用いて、医療画像識別エンジン（学習前の判別器３５０）に学習を行わせる。
【０１９５】
算出部３０６は、この学習用データＤＣＢｉを用いて、例えば、貢献度の算出方法（Ａ）及び（Ｂ）の少なくとも一方の方法により貢献度の算出を行う。なお、本実施形態では、貢献度の算出方法（Ｃ）を用いることも可能である。
【０１９６】
以下、本発明の第３の実施形態に係る診断支援方法（学習方法を含む。）について、図１９を参照して説明する。図１９は、本発明の第３の実施形態に係る診断支援方法における処理の流れを示すフローチャートである。
【０１９７】
まず、診断支援装置２００Ｂ−ｉにおいて、診断支援情報ＤＡ０の生成指示の入力が受け付けられると、診断支援装置２００Ｂ−ｉから医療支援サーバ３００Ｂに、医療画像ＩＭＧ１及び患者情報ＤＰ１を含むＤＩＣＯＭファイルＦ１が送信される（ステップＳ５００）。
【０１９８】
医療支援サーバ３００Ｂのデータ収集及び格納部３０２は、ＤＩＣＯＭファイルＦ１を取得して、診断支援情報生成部３１０に入力する（ステップＳ３００）。
【０１９９】
診断支援情報生成部３１０は、学習前の判別器３５０により、医療画像ＩＭＧ１等の解析を行って、診断支援情報ＤＡ０を生成し（ステップＳ３０２）、診断支援装置２００Ｂ−ｉに送信する（ステップＳ３０４）。
【０２００】
診断支援装置２００Ｂ−ｉの制御部２０２は、診断支援情報ＤＡ０を、医療画像ＩＭＧ１とともに表示部２１０又は医師用端末２２０の表示画面に表示させる（ステップＳ５０２）。
【０２０１】
診断支援装置２００Ｂ−ｉの操作部２０４又は医師用端末２２０の操作部材を介して、診断支援情報ＤＡ０に対する医師からの承認又は修正の入力を受け付けると（ステップＳ５０４）、制御部２０２は、解析結果情報ＤＡ１を生成して、医療支援サーバ３００Ｂに送信する（ステップＳ５０６）。
【０２０２】
医療支援サーバ３００Ｂの学習用データ生成部３１２は、解析結果情報ＤＡ１を取得すると（ステップＳ３０６）、ＤＩＣＯＭファイルＦ１に解析結果情報ＤＡ１を付加して学習用データＤＣＢｉを生成する（ステップＳ３０８）。
【０２０３】
学習部３０４は、学習用データＤＣＢｉを用いて、学習前の判別器３５０に学習を行わせる（ステップＳ３１０）。これにより、医療支援サーバ３００Ｂにおいて、医療画像識別エンジンの更新が行われる。
【０２０４】
次に、医療支援サーバ３００Ｂにおいて、各医療機関Ｍｉの貢献度の算出及びサービス設定の設定が行われる。ステップＳ３１２及びＳ３１４については、定期的に行われる用にしてもよいし、学習用データＤＣｉの蓄積枚数に応じて実行されるようにしてもよい。また、貢献度の算出方法（Ｃ）を用いる場合には、ステップＳ３１２及びＳ３１４を、学習前の判別器３５０に学習を行わせた後であって、学習済みの判別器３５２による診断支援情報ＤＡ０の生成が精度の算出に十分な回数行われた後に実行するようにしてもよい。
【０２０５】
まず、医療支援サーバ３００Ｂの算出部３０６は、各医療機関Ｍｉから収集した学習用データＤＣｉに基づいて、各医療機関Ｍｉの貢献度を算出する（ステップＳ３１２）。
【０２０６】
次に、サービス設定部３０８は、ステップＳ３１２において算出された各医療機関Ｍｉの貢献度に基づいて、各医療機関Ｍｉに提供するサービスを設定する（ステップＳ３１４）。
【０２０７】
本実施形態では、サービス設定部３０８は、第１の実施形態で説明したサービスの内容に加えて、例えば、医療機関Ｍｉの診断支援装置２００Ｂ−ｉが医療支援サーバ３００Ｂを利用するときのリソースの配分を、貢献度に基づいて設定するようにしてもよい。ここで、「リソース」とは、コンピュータにおいて演算装置を用いてプログラムを実行する際に、プログラムが使用することができるハードウェアまたはハードウェアの環境をいう。また、リソースは、診断支援装置２００Ｂ−ｉからの指示に基づいて診断支援情報ＤＡ０を生成する際の、医療支援サーバ３００Ｂにおける演算装置（診断支援情報生成部３１０等）の利用率、ストレージの容量、メモリの容量、ネットワーク帯域、又は医療機関Ｍｉ（の診断支援装置２００Ｂ−ｉ）から同時にアクセス可能なアクセス数であってもよい。本実施形態では、サービス設定部３０８は、貢献度が高い医療機関Ｍｉほど、リソースを多く配分するようにすることができる。
【０２０８】
本実施形態によれば、第１及び第２の実施形態と同様、貢献度に応じたサービス設定を行うことにより、医療機関Ｍｉに対して、学習用データの作成を行うことについてのモチベーションを与えることができる。これにより、複数の医療機関Ｍｉから医療画像を継続的に収集して、医療画像識別エンジンの精度を向上させることが可能になる。
【０２０９】
なお、本実施形態においても、医療画像処理装置１００−ｉを医療機関Ｍｉに設けて、医療画像及び患者情報を送信する際に、患者の識別情報の秘匿化処理を行うようにしてもよい。
【０２１０】
［プログラムの発明について］
本発明は、コンピュータに上記の処理（学習方法）を実現させるプログラム（学習プログラム）、又は、このようなプログラムを格納した非一時的な記録媒体又はプログラムプロダクトとして実現することも可能である。このようなプログラムをコンピュータに適用することにより、コンピュータの演算手段、記録手段等に、本実施形態に係る学習方法の各ステップに対応する機能を実現させることが可能になる。
【０２１１】
各実施形態において、例えば、医療画像処理装置１００−ｉ、診断支援装置２００−ｉ、２００Ａ−ｉ及び２００Ｂ−ｉ、並びに医療支援サーバ３００、３００Ａ及び３００Ｂにおいて、各種の処理を実行する処理部（processing unit）のハードウェア的な構造は、次に示すような各種のプロセッサ（processor）として実現することが可能である。各種のプロセッサには、ソフトウェア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ：Programmable Logic Device）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などの特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路などが含まれる。
【０２１２】
１つの処理部は、これら各種のプロセッサのうちの１つで構成されていてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサ（例えば、複数のＦＰＧＡ、あるいはＣＰＵとＦＰＧＡの組み合わせ）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアントやサーバなどのコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組合せで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（ＳｏＣ：System On Chip）などに代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサを１つ以上用いて構成される。
【０２１３】
さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路（circuitry）である。
【符号の説明】
【０２１４】
１０、１０Ａ  医療支援システム
Ｍ１、Ｍ２、…、Ｍｎ  医療機関
１００−１、１００−２、…、１００−ｎ  医療画像処理装置
１０２  制御部
１０４  操作部
１０６  メモリ
１０８  記録部
１１０  表示部
１１２  医療画像受付部
１１４  解析結果取得部
１１６  検出部
１１８  データ処理部
１２０  学習用データ保存部
１２２  通信Ｉ／Ｆ
２００−１、２００−２、…、２００−ｎ、２００Ａ−１、２００Ａ−２、…、２００Ａ−ｎ、２００Ｂ−ｉ  診断支援装置
２０２  制御部
２０４  操作部
２０６  メモリ
２０８  記録部
２１０  表示部
２１２  データ取得部
２１４  診断支援情報生成部
２１６  通信Ｉ／Ｆ
２１８  学習部
２２０  医師用端末
２５０  学習前の判別器
２５２  学習済みの判別器
３００、３００Ａ、３００Ｂ  医療支援サーバ
３０２  データ収集及び格納部
３０４  学習部
３０６  算出部
３０８  サービス設定部
３１０  診断支援情報生成部
３１２  学習用データ生成部
３５０  学習前の判別器
３５２  学習済みの判別器
ＤＰ１  患者情報
ＤＰ２  秘匿化処理済み患者情報
ＤＡ０  診断支援情報
ＤＡ１  解析結果情報
ＤＡ２  秘匿化処理済み解析結果情報
ＤＣ１、ＤＣ２、…、ＤＣｎ、ＤＣＢｉ  学習用データ
ＤＣＣ１、ＤＣＣ２、…、ＤＣＣｎ  学習用データセット
Ｆ１、Ｆ２  ＤＩＣＯＭファイル
ＩＭＧ１  医療画像
ＩＭＧ２  秘匿化処理済み医療画像
Ｓ１０〜Ｓ１４  医療画像処理方法の各工程
Ｓ３０〜Ｓ３８、Ｓ５０〜Ｓ５４、Ｓ１００〜Ｓ１０６、Ｓ２００〜Ｓ２０８、Ｓ３００〜Ｓ３１４、Ｓ５００〜Ｓ５０６  診断支援方法の各工程
Ｓ１８０〜Ｓ１８４  学習用データの作成及び保存の各工程
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【手続補正書】
【提出日】令和2年7月22日(2020.7.22)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５８】
例えば、心臓及び肺の領域の医療画像の場合、医療画像識別エンジンにより、心臓及び肺の領域及び輪郭を抽出して心胸郭比を計測する。医師による読影の結果、心臓及び肺の領域の検出結果に誤りが発見された場合、医師は、診断支援装置２００−ｉにおいて、心臓及び肺の領域又は輪郭を示すマーカを修正する。診断支援装置２００−ｉの制御部２０２は、この修正の入力を受け付けて、修正後の心臓及び肺の領域及び心胸郭比の計測値と、修正がなされたことを示す付加情報が格納された解析結果情報ＤＡ１を生成する。
【国際調査報告】
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