(57)【要約】  本発明は、慢性血栓塞栓性肺高血圧症（ＣＴＥＰＨ）の放射線学的特定に関する。本発明は、人におけるＣＴＥＰＨの存在の兆候を自動的に特定するための方法、コンピュータシステム、およびコンピュータプログラム製品に関する。
2020518396.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人におけるＣＴＥＰＨの存在の兆候を特定するための方法であって、
前記人の胸部の１以上のコンピュータ断層撮影画像を受信または検索するステップと、
前記１以上のコンピュータ断層撮影画像を画像認識ソフトウェアにより分析するステップと、
前記１以上のコンピュータ断層撮影画像上のＣＴＥＰＨの存在を示す特徴を決定するステップと、
確定された前記特徴に基づいてＣＴＥＰＨの存在の確率を計算するステップと、
前記確率が所定の閾値より大きい場合に、症例の更なる判定のために前記人および／または他の人にメッセージを通報するステップと、
を含み、
これらステップは、１以上のコンピュータシステムにおけるバックグランド処理として自動的に動作する、方法。
【請求項２】
１以上のデータベースに存在するコンピュータ断層撮影画像が、自動的に検索され分析に送られる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
コンピュータ断層撮影画像が、その生成後に、前記コンピュータ断層撮影画像を生成したコンピュータシステムから受信され分析に送られる、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記１以上のコンピュータ断層撮影画像上で、特有の特徴がパターン認識法により特定されることを特徴とする、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記特有の特徴は、次のリスト、即ち、右心室および左心室の容量および／または直径の比、心室中隔の湾曲度、肺動脈と大動脈の前記肺動脈が分岐する高さでの直径比、狭窄の存在および／または深刻度、モザイク状血流の存在および／または深刻度、すりガラス陰影の存在および／または深刻度、から選択される、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
１以上の特徴が機械学習法により確定される、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
人におけるＣＴＥＰＨの存在の兆候を特定するためのコンピュータシステムであって、
前記人の胸部の１以上のコンピュータ断層撮影画像を自動的に受信または検索するための手段と、
前記１以上のコンピュータ断層撮影画像を自動的に分析するための手段と、
前記１以上のコンピュータ断層撮影画像上のＣＴＥＰＨの存在を示す特徴を自動的に特定するための手段と、
確定された前記特徴に基づいてＣＴＥＰＨの存在の確率を自動的に計算するための手段と、
所見の更なる明確化のために前記人および／または他の人にメッセージを自動的に通報するための手段と、
を含むコンピュータシステム。
【請求項８】
前記コンピュータ断層撮影画像を受信および／または検索することを可能とする受信ユニットと、
前記コンピュータ断層撮影画像を分析し前記コンピュータ断層撮影画像上のＣＴＥＰＨの存在を示す特徴を認識することを可能とする制御・演算ユニットと、
ＣＴＥＰＨの存在の確率を計算し前記確率が所定の閾値より大きいか否かを確認することを可能とする演算・確認ユニット１３０と、
前記分析の結果に関する通報を人に対して表示しまたは人に送信することを可能とする出力ユニット１４０と、
を含む、請求項７に記載のコンピュータシステム。
【請求項９】
請求項７または８に記載のコンピュータシステムであって、
前記人の胸部の１以上のコンピュータ断層撮影画像をデータベースから受信または検索する処理と、
前記１以上のコンピュータ断層撮影画像を画像認識ソフトウェアにより分析する処理と、
前記１以上のコンピュータ断層撮影画像上のＣＴＥＰＨの存在を示す特徴を決定する処理と、
確定された前記特徴に基づいてＣＴＥＰＨの存在の確率を計算する処理と、
前記確率が所定の閾値より大きい場合に、症例の更なる判定のために前記人および／または他の人にメッセージを通報する処理と、
がバックグラウンド処理として人による介入なしに自動的に動作するよう構成されるコンピュータシステム。
【請求項１０】
ＣＴシステムの一部である、請求項７〜９のいずれか一項に記載のコンピュータシステム。
【請求項１１】
ＣＴシステムからのＣＴ画像が保存されるデータベースに接続される、請求項７〜９のいずれか一項に記載のコンピュータシステム。
【請求項１２】
コンピュータシステムのメモリにロードできるコンピュータプログラムが保存されたデータ記憶媒体を含むコンピュータプログラム製品であって、
前記プログラムは、
前記人の胸部の１以上のコンピュータ断層撮影画像を受信または検索するステップと、
前記１以上のコンピュータ断層撮影画像を画像認識ソフトウェアにより分析するステップと、
前記１以上のコンピュータ断層撮影画像上のＣＴＥＰＨの存在を示す特徴を決定するステップと、
確定された前記特徴に基づいてＣＴＥＰＨの存在の確率を計算するステップと、
前記確率が所定の閾値より大きい場合に、所見の更なる判定のために前記人および／または他の人にメッセージを通報するステップと、
を前記コンピュータシステムに実行させ、
これらステップは、前記コンピュータシステムにおけるバックグランド処理として自動的に動作する、コンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、慢性血栓塞栓性肺高血圧症（ＣＴＥＰＨ）の放射線学的特定に関する。本発明は、人におけるＣＴＥＰＨの存在の兆候を自動的に特定するための方法、コンピュータシステム、およびコンピュータプログラム製品に関する。
【０００２】
慢性血栓塞栓性肺高血圧症（ＣＴＥＰＨ）は、肺高血圧症（ＰＨ）の特殊な形態である。これは、血栓の肺動脈への浸潤によって特徴づけられる。血栓は、血管に詰まって血管を完全にまたは部分的に狭窄させ、また、結合組織に変化する場合がある。まれな症例では、予後の不良な肺高血圧症が発症する。
【背景技術】
【０００３】
ＣＴＥＰＨの症状は非特異的である。初期には呼吸困難および疲労感が見られることがある。診断のための初期症状の期間は平均１４か月であり、この間に病気が重症のステージに達している患者もある。このため、正確な早期診断が特に必要である。
【０００４】
ＣＴＥＰＨの早期診断は、この病気の様々な発現形態に対し治療の選択肢があることからも重要である。
【０００５】
ＣＴＥＰＨに対し好まれる治療法は、手術による肺動脈内膜摘除術（ＰＥＡ）であり、これにより最大で７０％の患者を治療することが可能である。習熟した施設における周術期死亡率は２〜４％である。しかし、全ＣＴＥＰＨ患者の約３０〜５０％は、非手術適応に分類される。これらの患者およびＰＥＡ後に肺高血圧症が残存する患者に対し、２０１４年初めにリオシグアトによる薬剤治療が初めて承認された。
【０００６】
ＣＴＥＰＨの症例の診断または除外のための金基準は、肺換気・血流シンチグラフィである。血流シンチグラフィの陰性適中率はほぼ１００％であり、これは血流分布が適正であれば、ほぼ確実と言える確率でＣＴＥＰＨの症例から除外できることを意味する。
【発明の概要】
【０００７】
しかし問題は、ＣＴＥＰＨが比較的まれな病気であることである。まれな病気であることと複雑な診断および鑑別診断の結果、ＣＴＥＰＨは過小診断される。
【０００８】
したがって、ＣＴＥＰＨの存在の兆候を早期にかつ簡便に特定することが必要とされている。
【０００９】
本発明によれば、この目的は請求項１、４、および５の主題により達成される。好ましい実施形態は従属請求項および本明細書中に見いだされる。
【００１０】
本発明は、まず、人におけるＣＴＥＰＨの存在の兆候を特定するための方法であって、
前記人の胸部の１以上のコンピュータ断層撮影画像を受信または検索するステップと、
前記１以上のコンピュータ断層撮影画像を画像認識ソフトウェアにより分析するステップと、
前記１以上のコンピュータ断層撮影画像上のＣＴＥＰＨの存在を示す特徴を決定するステップと、
確定された前記特徴に基づいてＣＴＥＰＨの存在の確率を計算するステップと、
前記確率が所定の閾値より大きい場合に、症例の更なる判定のために前記人および／または他の人にメッセージを通報するステップと、
を含み、
これらステップは、１以上のコンピュータシステムにおけるバックグランド処理として自動的に動作する、
方法を提供する。
【００１１】
本発明は、更に、人におけるＣＴＥＰＨの存在の兆候を特定するためのコンピュータシステムであって、
前記人の胸部の１以上のコンピュータ断層撮影画像を自動的に受信または検索するための手段と、
前記１以上のコンピュータ断層撮影画像を自動的に分析するための手段と、
前記１以上のコンピュータ断層撮影画像上のＣＴＥＰＨの存在を示す特徴を自動的に特定するための手段と、
確定された前記特徴に基づいてＣＴＥＰＨの存在の確率を自動的に計算するための手段と、
所見の更なる明確化のために前記人および／または他の人にメッセージを自動的に通報するための手段と、
を含むコンピュータシステムを提供する。
【００１２】
本発明は、更に、コンピュータシステムのメモリにロードできるコンピュータプログラムが保存されたデータ記憶媒体を含むコンピュータプログラム製品であって、
前記プログラムは、
前記人の胸部の１以上のコンピュータ断層撮影画像を受信または検索するステップと、
前記１以上のコンピュータ断層撮影画像を画像認識ソフトウェアにより分析するステップと、
前記１以上のコンピュータ断層撮影画像上のＣＴＥＰＨの存在を示す特徴を決定するステップと、
確定された前記特徴に基づいてＣＴＥＰＨの存在の確率を計算するステップと、
前記確率が所定の閾値より大きい場合に、症例の更なる判定のために前記人および／または他の人にメッセージを通報するステップと、
を前記コンピュータシステムに実行させ、
これらステップは、前記コンピュータシステムにおけるバックグランド処理として自動的に動作する、
コンピュータプログラム製品を提供する。
【００１３】
以下、本発明による方法、コンピュータシステム、およびコンピュータプログラム製品を特徴づける個々の要素をより詳細に説明する。この説明においては、本発明の個々の主題（方法、コンピュータシステム、コンピュータプログラム製品）を区別しない。むしろ以下の説明は、文脈に関わらず類推により本発明のすべての主題に当てはまる。
【００１４】
人におけるＣＴＥＰＨの存在の兆候を特定する上で、本発明は人の胸部のコンピュータ断層撮影画像の自動画像分析に焦点を当てる。
【００１５】
コンピュータ断層撮影（ＣＴ）は、人体を断面画像で表すＸ線撮像法（断面撮像法）である。通常、大まかな構造物と骨が特定できるだけの従来のＸ線画像と比較すると、ＣＴ画像は細部の違いを際立たせて軟部組織を詳細に捉えることができる。Ｘ線管球がいわゆるＸ線扇型ビームを発生させ、このビームが人体を透過し、人体内で臓器や骨といった様々な構造物のために異なる程度で減弱する。Ｘ線放射体の反対側にある受け手側の検出器が異なる強さの信号を受信し、信号をコンピュータに送り、コンピュータは受け取ったデータから人体の断面画像を合成する。コンピュータ断層撮影画像（ＣＴ画像）は２Ｄまたは３Ｄで見ることができる。人体内の構造物（例えば血管）をよりよく弁別するために、ＣＴ画像生成前に造影剤を静脈に注入することができる。
【００１６】
コンピュータ断層撮影は、心臓疾患および肺疾患の診断にはよく用いられる方法である。好ましくは、ＣＴ画像はマルチスライスＣＴ画像である。
【００１７】
いわゆるマルチスライスＣＴ（ＭＤＣＴ）は、最新世代のコンピュータ断層撮影装置であり、１９９８年から臨床放射線診断に利用できるようになった。マルチスライスＣＴは広く入手可能であり、ほぼ等方性の高解像度（各空間方向にピクセルサイズ０．５〜１ｍｍの解像度）を特徴とし、これによりＣＴ画像をあらゆる空間平面で見ることが可能である。検査時間は１秒から１０秒の間で、呼吸困難や患者の協力が得られない場合でも、ほぼアーチファクトなしの画像が得られる。最新のＭＤＣＴスキャナは「デュアルエネルギー」技術を備えており、これには２つの異なるエネルギー／管電圧が同時に用いられる。エネルギーの吸収はエネルギーの強さに依存するので、例えば、局所血液循環の代わりとして造影剤投与後のヨード分布など特定の組織特性を目立たせることができる。
【００１８】
本発明の決定的な基準は自動化である。既に述べたとおり、ＣＴＥＰＨはまれな病状であり過小診断される。この病状を見落とすことは患者にとって致命的な結果をもたらし得る。そこで、本発明によれば、ＣＴＥＰＨの存在の兆候を探すために胸部のコンピュータ断層撮影画像が自動的に分析される。ここで「自動的」とは、人による介入が全く必要ないということである。本発明によれば、コンピュータプログラムが、胸部のコンピュータ断層撮影画像にアクセスできるコンピュータシステムにインストールされ、バックグランド処理として動作し、ＣＴＥＰＨの存在の兆候を探すために画像を自動的に分析する。バックグランド処理とは、使用者と直接関らず、したがってユーザインタフェースと非同期で動作する処理である。
【００１９】
本発明による方法の第１のステップにおいて、人の１以上の胸部のコンピュータ断層撮影画像が受信され、または検索される。通例、ＣＴ画像は人の胸部の構造を３次元で映像化することのできるデータセットである。したがって、通例、ＣＴ画像は、コンピュータ断層撮影像の記録時点における、その人の胸部を表す。複数のＣＴ画像は異なる時点でのその人の肺部を表すことができる。したがって、この複数のＣＴ画像に基づいて、組織構造の経時的変化を特定すること、そして例えば、病気の進行を検査することが可能である。しかし、複数ＣＴ画像が胸部の異なる領域を表すＣＴ画像であることも考えられる。
【００２０】
すでに説明したように、コンピュータ断層撮影は、心臓疾患および肺疾患の診断にはよく用いられる方法である。したがって、ＣＴＥＰＨの兆候の存在を探すために、既にデータベースに存在するＣＴ画像を検査することが考えられる。本発明の一実施形態において、ＣＴＥＰＨの兆候の存在を探すために１以上のデータベースに存在するＣＴ画像が検索し分析される。例えば、これは一定の間隔で行われてもよい。例えば、一定の間隔、例えば、毎日または毎週、ＣＴ画像が通常保存されるデータベースにある新しいＣＴ画像を検索して画像分析のために新しいＣＴ画像を取得することが考えられる。しかし、この検索は不定期に行われてもよい。この検索は、何らかの事象、例えば、新しいＣＴ画像の保存を契機とするものでもよい。好ましくは、ＣＴ画像の検索は自動的に行われる。
【００２１】
本発明によるＣＴＥＰＨの兆候の存在を探すための分析は、人の胸部から生成したＣＴ画像の、一種の標準的分析として実施することも考えられる。したがって、本発明の更なる好ましい実施形態において、人の胸部から生成されたＣＴ画像は、生成後直ちに自動的に本発明による画像分析に付される。そのような場合、関連するＣＴ画像を生成するように適合させたコンピュータシステムを、ＣＴ画像を本発明による画像分析のために送るよう構成してもよい。画像分析を実行する構成要素がＣＴ画像を受け取る。
【００２２】
本発明による方法の更なるステップにおいて、ＣＴ画像の自動分析が行われる。分析は画像認識ソフトウェアによって実施される。画像認識ソフトウェアは、特異的な（特有の）特徴の存在を探すためＣＴ画像を検査するよう構成される。
【００２３】
ＣＴＥＰＨに罹患している人のＣＴ画像は、ＣＴＥＰＨに罹患していない人には見られない特有の特徴をしばしば示す。本発明によれば、ＣＴ画像は、この特有の特徴を探すために検査される。
【００２４】
上記の分析で特定される特有の特徴として、右心室と左心室の容量および／または直径の比（ＲＶ／ＬＶ比）がある（例えば、Gonzales G et al. PLoS ONE 10(5): e0127797参照）。０．９以上のＲＶ／ＬＶ直径比は、ＣＴＥＰＨの存在の徴兆である。更なる特有の特徴として心室中隔の湾曲度がある（例えば、D. A. Moses et al., Quantification of the curvature and shape of the interventricular septum; Magnetic Resonance in Medicine, Vol. 52 (1), 2004, 154-163およびF. Haddad et al.: Septal Curvature is a marker of hemodynamic, anatomical, and electromechanical ventricular interdependence in patients with pulmonary arterial hypertension, Echocardiography Vol. 31(6) 2014, 699-707参照）。また、肺動脈が分岐する位置での肺動脈と大動脈の直径比（ＰＡ：Ａ比）を決定することもできる（例えば、A. S. Iyer et al.: CT scan-measured pulmonary artery to aorta ratio and echocardiography for detecting pulmonary hypertension in severe COPD, CHEST 2014, Vol. 145(4), 824-832参照）。０．７以上のＰＡ：Ａ比はＣＴＥＰＨの存在の更なる徴兆である。血管の特有の特徴としては、例えば、全閉塞の場合の遠位側血管部分における造影剤の不在、または縄ばしご状血栓（ｒｏｐｅ−ｌａｄｄｅｒ  ｔｈｒｏｍｂｉ）、網目、狭窄、および部分閉塞の形成がある。ＣＴＥＰＨに特異的な実質の特徴には、瘢痕、モザイク状血流（ｍｏｓａｉｃ  ｐｅｒｆｕｓｉｏｎ）、すりガラス陰影、および気管支の異常が含まれる。瘢痕は、肺血管閉塞による梗塞の結果起こり、通常、下部に局在する。モザイク状血流は、塞栓性閉塞、遠位部血管の血管再編成、および補償メカニズムによって起こる不規則な低血流・高血流領域の領域による異なる濃淡の領域からなる。低血流領域は、特に、閉塞した血管から遠位方向で観察される。というのは、これら領域では血流が減少し、したがって造影剤の濃度が減少するからである。高濃度部分は、通常、再分布によって高血流となった領域に見られ、すりガラス陰影として際立つ。この特徴および更なる特徴が文献に記載されている（例えば、J. E. Leifheit, Characterization of ground glass opacity in patients with chronic thromboembolic pulmonary hypertension compared to pulmonary hypertension of other WHO classification using Dual Energy CT [ドイツ語], Inaugural Dissertation for Attaining the Degree of Doctor of Medicine at the Justus Liebig University of Giessen, 2017参照）。
【００２５】
好ましくは、こうした特有の特徴は既存のパターン認識法によって特定される。原理的には機械学習法も考えられる（人工ニューラルネットワーク、深層学習等）。しかし、ＣＴＥＰＨに罹患している人のＣＴ画像として入手できるものは（未だ）比較的少なく、ともすれば、訓練のために入手可能なデータ数が少ないことが機械学習法にとって問題となり得る。しかし、原理的には、まずパターン認識法によりＣＴ画像中にＣＴＥＰＨに特有の特徴を特定し、ＣＴ画像がＣＴＥＰＨに特有の特徴を示した人を更なる診断法で調べ、更なる診断法でＣＴＥＰＨの存在が確認された人からのＣＴ画像を、機械学習に基づく画像認識ソフトウェアの誤り率を絶えず下げていくための機械学習用の訓練教材とすることが考えられる。機械学習に基づく画像認識ソフトウェアの誤り率がパターン認識に基づく画像認識ソフトウェアよりも低い場合には、機械学習に基づく画像認識ソフトウェアに移行することができる。
【００２６】
画像分析において、検査したＣＴ画像にＣＴＥＰＨに特異的な特徴が見つからないことが考えられる。そのような場合、ＣＴＥＰＨに特異的な特徴がＣＴ画像上に見つからなかったことを示す情報を、当該ＣＴ画像に関連付けて、または当該ＣＴ画像が生成された人に関連付けてデータベースに保存することができる。
【００２７】
ＣＴＥＰＨの存在を示す特徴が見られた場合、ＣＴＥＰＨに特異的な特徴がＣＴ画像上に特定されたことを示す情報を、当該ＣＴ画像に関連付けて、または当該ＣＴ画像が生成された人に関連付けてデータベースに保存することができる。
【００２８】
本発明による方法の更なるステップにおいて、ＣＴＥＰＨの存在の確率が確認された特徴に基づいて計算される。１００％の値は、患者がＣＴＥＰＨに罹患していることを示し、０％の値は、ＣＴＥＰＨが除外されることを示す。
【００２９】
確率は多くの異なる手法によって求め得る。例えば、１以上のＣＴ画像をいくつかの特有の特徴について検査することが考えられる。確率は、見つかった特徴の総数を試験した特徴の総数で除して求めることができる（Ｐ＝（見つかった特徴の総数）／（試験した特徴の総数））。そのような手法においては、すべての特徴に同じ価値が与えられる。または、個々の特徴に係数で重み付けをし、ＣＴＥＰＨをより確実に示す特徴に対しては、特異的でない特徴に対するよりも、確率関数においてより高い値を与えることも考えられる。さらに、特徴の深刻度を決定することも考えられる。深刻度はＣＴＥＰＨ存在の程度を示す。度合い（程度）が高いほど、特徴の出現が明確でＣＴＥＰＨ存在の確率が高い。また、１以上の決定木または回帰木を使うことも考えられる。ある特徴が他の特徴と組み合わされて初めてＣＴＥＰＨを示す場合もある。確率を確定するには更なる方法または方法の組み合わせも考えられる。
【００３０】
確率が所定の閾値より大きい場合には、ＣＴ画像の対象であった人が所定の確率でＣＴＥＰＨに罹患している可能性があり、したがって所見を明確化するため更に検査が必要であるという情報を与えるメッセージが生成される。閾値は、例えば、２０％と７０％の間であってよい。好ましくは、２０％より大きく５１％未満である。
【００３１】
本発明によれば、ＣＴＥＰＨを確定しまたは除外するため当該人を更なる診断法で調べる必要があるというメッセージが通報される。このメッセージは、例えば、当該ＣＴ画像の元になっている人物に宛てられてもよい。しかし、同人の主治医または病院の介護者またはＣＴＥＰＨの兆候がある人と接触のある他の人に対して宛てられてもよい。メッセージの通報はテキストメッセージ（ｅメール、ＳＭＳ等）またはボイスメッセージでもよい。
【００３２】
これより本発明を図面と例を参照しつつ詳細に説明するが、以下に説明し図示する特徴または特徴の組み合わせに本発明を限定することは意図していない。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】図１は、例示として本発明によるシステムを実現するための一実施形態を示す。  図１は、二重焦点検出システムとして構成されたＣＴシステム１を示す。ＣＴシステム１は、第１のＸ線管球２および対向する検出器、ならびに第２のＸ線管球４と対向する検出器５を有する。焦点／検知システム２、３および４、５はいずれも、ガントリハウジング６内で、システム軸９の回りに回転するガントリ（図示せず）上に配置されている。患者７は長手方向に可動の患者寝台８にいる。検出器出力データから再構成されるＣＴ画像のコントラストを向上させるため、患者７のスキャン前に、造影剤注入器１２で造影剤が患者７に投与される。ＣＴシステム全体の制御、並びに、必要な場合には、検出器データの評価及び断層画像またはボリュームデータとしてのＣＴ画像の再構成が制御・演算ユニット１０によって実行される。この制御・演算ユニット１０は、計測された検出器出力データおよび動作時に実行されるコンピュータプログラムデータＰｒｇ１〜Ｐｒｇｎを保存するメモリ１１を有し、基本的にシステム制御およびデータ評価の機能を担う。  本発明の一実施形態において、本発明によるコンピュータプログラムは、制御・演算ユニット１０でバックグランド処理として動作する。当該プログラムは、ＣＴＥＰＨの徴兆の存在を探すため断層画像またはボリュームデータを分析する。ＣＴＥＰＨの徴兆が特定され、計算されたＣＴＥＰＨの存在の確率が所定の閾値より大きい場合、本発明によるコンピュータプログラムは、制御・演算ユニット１０のスクリーン上に、ＣＴＥＰＨの疑いがあることを放射線科医に通知するメッセージを生成する。
【図２】図２は、本発明によるシステムの更なる実施形態の概略図である。  ＣＴシステム１は、接続１４−１を介して制御・演算ユニット１０に接続される。制御・演算ユニット１０は、ＣＴシステム１を制御し、検出器データを評価し、断層画像またはボリュームデータとしてＣＴ画像を再構成する。断層画像またはボリュームデータは、データベース１２に保存され、データベース１２に、接続１４−２を介して制御・演算ユニット１０が接続される。データベースが制御・演算ユニット１０の一部をなすことも考えられる。コンピュータシステム１３もまた接続１４−３を介してデータベース１２にアクセスできる。本発明によるコンピュータプログラムはコンピュータシステム１３で動作する。コンピュータプログラムは、ＣＴＥＰＨの存在の徴兆を探すため、データベース１２に保存されている人の胸部のＣＴ画像を分析するよう構成されている。もし徴兆が特定されない場合には、ＣＴ画像に関係する関連情報が保存される。ＣＴＥＰＨの存在の徴兆が特定された場合には、ＣＴ画像に関係する関連情報が同様に保存される。  コンピュータシステム１３にインストールされ動作するコンピュータプログラムは、ＣＴＥＰＨを示す確定された特徴に基づいて、ＣＴＥＰＨの存在の確率が計算されるよう構成される。この確率が所定の閾値より大きい場合、コンピュータプログラムは、ＣＴＥＰＨが存在するかもしれないとのメッセージを生成する。  コンピュータシステム１３にインストールされ動作するコンピュータプログラムは、コンピュータシステム１３の一部であるスクリーン上に、ＣＴＥＰＨの徴兆の存在についての通報を表示するよう構成してもよい。また、コンピュータプログラムは、ＣＴＥＰＨの徴兆の存在を示すメッセージを接続１４−４を介して制御・演算ユニット１０に送信し、次いで制御・演算ユニット１０を介して当該メッセージが例えばスクリーン上に表示されるよう構成することも考えられる。また、コンピュータシステム１０がＣＴＥＰＨの徴兆の有無に関する情報をデータベース１２から直接取得することも考えられる。また、コンピュータプログラムは、ＣＴＥＰＨの徴兆の存在を示すメッセージを接続１４−５を介して更にコンピュータシステム１５に送信し、次いでコンピュータシステム１５を介して当該メッセージを例えばスクリーン上に表示するよう構成されることも考えられる。また、コンピュータシステム１５がＣＴＥＰＨの徴兆の有無に関する情報をデータベース１２から接続１４−６を介して取得することも考えられる。図２で点線で示す構成要素は随意である。接続１４−１、１４−２、１４−３、１４−４、１４−５、および１４−６はケーブル接続、グラスファイバーベースの接続、および／または無線接続であってもよい（例えば無線通信）。
【図３】図３は、本発明によるコンピュータシステム１００の一実施形態の概略図である。  コンピュータシステム１００は、人の胸部のコンピュータ断層撮影画像が保存されたデータベース１２に接続されている。データベース１２は、コンピュータシステム１００の一部であることも考えられる。コンピュータシステム１００は、コンピュータ断層撮影画像を受信または検索することを可能とする受信ユニット１１０を含む。コンピュータシステム１００は、コンピュータ断層撮影画像を分析しコンピュータ断層撮影画像上のＣＴＥＰＨの存在を示す特徴を認識することを可能とする制御・演算ユニット１２０を含む。コンピュータシステム１００は、ＣＴＥＰＨの存在の確率を計算し確率が所定の閾値より大きいか否かを確認することを可能とする演算・確認ユニット１３０を含む。演算・確認ユニット１３０は制御・演算ユニット１２０の一部であってもよい。コンピュータシステム１００は、分析結果に関する通報を人に対して表示しまたは人に送信することを可能とする出力ユニット１４０を含む。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
以下は本発明の更なる実施形態である。
１．人におけるＣＴＥＰＨの存在の兆候を特定するための方法であって、
前記人の胸部の１以上のコンピュータ断層撮影画像を受信または検索するステップと、
前記１以上のコンピュータ断層撮影画像を画像認識ソフトウェアにより自動的に分析するステップと、
前記１以上のコンピュータ断層撮影画像上のＣＴＥＰＨの存在を示す特徴を決定するステップと、
所見の更なる明確化のために前記人および／または他の人にメッセージを通報するステップと、
を含む方法。
【００３５】
２．データベースに存在するコンピュータ断層撮影画像が検索され自動分析に送られる実施形態１に記載の方法。
【００３６】
３．コンピュータ断層撮影画像が、生成後に、前記コンピュータ断層撮影画像を生成したコンピュータシステムから受信され自動分析に送られる実施形態１に記載の方法。
【００３７】
４．人におけるＣＴＥＰＨの存在の兆候を特定するためのコンピュータシステムであって、
前記人の胸部の１以上のコンピュータ断層撮影画像を受信または検索するための手段と、
前記１以上のコンピュータ断層撮影画像を自動的に分析するための手段と、
前記１以上のコンピュータ断層撮影画像上のＣＴＥＰＨの存在を示す特徴を自動的に特定するための手段と、
所見の更なる明確化のために前記人および／または他の人にメッセージを通報するための手段と、
を含むコンピュータシステム。
【００３８】
５．コンピュータシステムのメモリにロードできるコンピュータプログラムが保存されたデータ記憶媒体を含むコンピュータプログラム製品であって、
前記プログラムは、
人の胸部の１以上のコンピュータ断層撮影画像を受信または検索するステップと、
前記１以上のコンピュータ断層撮影画像を画像認識ソフトウェアにより自動的に分析するステップと、
前記１以上のコンピュータ断層撮影画像上のＣＴＥＰＨの存在を示す特徴を決定するステップと、
所見の更なる明確化のために前記人および／または他の人にメッセージを通報するステップと、
を前記コンピュータシステムに実行させる、
コンピュータプログラム製品。
【図１】
2020518396.tif 000003
【図２】
2020518396.tif 000004
【図３】
2020518396.tif 000005
【国際調査報告】
2020518396.tif 000006
2020518396.tif 000007