"同一の被検体を撮影して得た複数の画像を用いて前記被検体を診断することを支援する画像診断支援装置であって、前記画像上における前記被検体の病変に関する診断情報と前記病変を識別する病変識別情報を関連付けて記憶する病変情報記憶部と、前記画像上の前記病変の位置を取得して前記病変識別情報と関連付けて前記病変情報記憶部に記憶させる病変位置取得部と、複数の前記画像上における前記病変が同一の病変であるか否かを前記画像上の前記病変の位置に基づき判定する病変対応判定部と、を備え、前記病変対応判定部は、前記病変情報記憶部が記憶している前記画像上の前記病変の位置を用いて、前記画像上の基準点から前記病変に対するベクトルを、複数の前記画像上における前記病変それぞれについて算出し、複数の前記画像上における各前記ベクトル間の類似度を算出し、前記類似度が所定閾値以上であれば各前記ベクトルに対応する前記病変は同一の病変であると判定し、前記類似度が前記閾値未満であれば異なる病変であると判定することを特徴とする画像診断支援装置。前記病変情報記憶部は、前記画像上における移動量が互いに異なる前記被検体上の部位毎に定義された前記所定閾値を記憶しており、前記病変対応判定部は、前記画像上の前記病変がいずれの前記部位に相当するかを特定した上で、その部位に対応する前記所定閾値を用いて前記判定を実施することを特徴とする請求項1記載の画像診断支援装置。前記病変情報記憶部は、前期被検体の身体的特徴を示す値を基にして予め体格毎に定義された体格モデルに対する前記所定閾値を記憶しており、前記病変情報記憶部は、前記被検体がいずれの体格モデルに相当するかを特定した上で、その体格モデルに対する前記所定閾値を用いて前記判定を実施することを特徴とする請求項2記載の画像診断支援装置。前記病変対応判定部は、前記被検体の身体的特徴を表すパラメータを引数として前記所定閾値を算出する関数を用いて、前記被検体の身体的特徴に対応する前記所定閾値を動的に算出し、算出した前記所定閾値を用いて前記判定を実施することを特徴とする請求項1記載の画像診断支援装置。前記病変対応判定部は、前記類似度として、複数の前記画像上における各前記ベクトルのノルムの差分値の大小に基づき前記類似度を判定するためのノルム類似度と、複数の前記画像上における各前記ベクトルが形成する角度の大きさに基づき前記類似度を判定するための角度類似度と、を用いることを特徴とする請求項1に記載の画像診断支援装置。前記病変対応判定部は、前記ベクトルのノルムが大きくなるのにともなって、複数の前記画像上における前記病変が同一の病変であると判定するために必要な前記角度類似度がより高くなるように、前記角度類似度に基づき前記判定を実施するための閾値を補正することを特徴とする請求項5に記載の画像診断支援装置。前記病変対応判定部は、前記病変情報記憶部が記憶している前記病変のなかから、複数の前記画像上で共通する部位を、前記基準点として選択することを特徴とする請求項1記載の画像診断支援装置。前記病変位置取得部は、前記病変の位置、前記病変が存在する前記被検体上の部位、前記病変に関する定量値などの診断情報、および個々の前記病変を一意に識別する識別情報を関連付けて、前記病変情報記憶部に記憶させることを特徴とする請求項1に記載の画像診断支援装置。同一の前記病変に対してその旨を示す識別子を割り当てて前記病変情報記憶部に記憶させる病変対応情報取得部を備え、前記病変対応情報取得部は、前記病変対応判定部が同一であると判定した前記病変に対して、前記病変を一意に識別する前記病変識別情報とは別に、互いに同じ値の前記識別子を割り当てて前記病変情報記憶部に記憶させ、前記病変対応判定部が同一ではないと判定した前記病変については、互いに異なる値の前記識別子を割り当てて、前記病変情報記憶部に記憶させることを特徴とする請求項1記載の画像診断支援装置。同じ値の前記識別子を割り当てられている前記病変を含む複数の前記画像を同時に画面表示する表示部を備えたことを特徴とする請求項9記載の画像診断支援装置。同一の前記病変に対してその旨を示す前記識別子を割り当てて前記病変情報記憶部に記憶させる病変対応情報取得部と、他の前記病変と同一である可能性がある複数の前記病変を含む前記画像を画面表示する表示部と、を備え、前記病変対応判定部は、前記類似度が前記所定閾値以上である前記病変が複数存在する場合は、その旨を示す情報とともに、それらの病変の画像を前記表示部に画面表示させることを特徴とする請求項1記載の画像診断支援装置。前記画像を画面表示する表示部を備え、前記病変対応判定部は、前記画像上の新たな病変の位置と、前記病変情報記憶部が格納している過去の前記病変の位置とを比較し、これらの対応関係に基づき、前記新たな病変が過去の前記病変の再発により生じたものであるか否かを判定し、前記新たな病変が過去の前記病変の再発により生じたものであると判定した場合は、その旨を前記病変情報記憶部に記憶させ、さらにその旨を前記表示部に画面表示させることを特徴とする請求項1記載の画像診断支援装置。前記病変位置取得部は、前記病変の領域を示す座標値群を受け取り、その座標値群にしたがって前記病変を代表する座標を生成し、その値を前記病変の位置として前記病変情報記憶部に格納することを特徴とする請求項1記載の画像診断支援装置。前記病変対応判定部は、複数の前記画像上における各前記ベクトルのノルムの差分値が小さいほど値が大きくなるノルム類似度と、複数の前記画像上における各前記ベクトルが形成する角度が小さいほど値が大きくなる角度類似度と、をそれぞれ算出し、前記ノルム類似度と前記角度類似度を用いて前記類似度を算出することを特徴とする請求項1記載の画像診断支援装置。同一の被検体を撮影して得た複数の画像を用いて前記被検体を診断することを支援する画像診断支援方法であって、前記画像上における前記被検体の病変に関する診断情報と前記病変を識別する病変識別情報を関連付けて記憶装置に記憶させるステップ、前記画像上の前記病変の位置を取得して前記病変識別情報と関連付けて前記記憶装置に記憶させるステップ、複数の前記画像上における前記病変が同一の病変であるか否かを前記画像上の前記病変の位置に基づき判定する病変対応判定ステップ、を有し、前記病変対応判定ステップでは、前記記憶装置が記憶している前記画像上の前記病変の位置を用いて、前記画像上の基準点から前記病変に対するベクトルを、複数の前記画像上における前記病変それぞれについて算出し、複数の前記画像上における各前記ベクトル間の類似度を算出し、前記類似度が所定閾値以上であれば各前記ベクトルに対応する前記病変は同一の病変であると判定し、前記類似度が前記閾値未満であれば異なる病変であると判定することを特徴とする画像診断支援方法。上記特許文献1に記載されている技術のように、ランドマーク間の距離関係のみを用いて画像間で対応する点を探索する場合、一方の画像上で呼吸等の生理的運動によるランドマークの移動があると、2つの画像間でランドマークの距離関係が変化してしまい、画像間で対応する点を決定することが難しくなる。本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、画像間の病変を精度良く対応付けることができる画像診断支援技術を提供することを目的とするものである。本発明に係る画像診断支援装置は、被検体画像の基準点から病変までのベクトルについて、複数の被検体画像間で類似度を算出し、類似度が所定閾値以上であるベクトルに対応する病変は、同一の病変であると判定する。本発明に係る画像診断支援装置によれば、複数の被検体画像間で高精度に病変を対応付けることができる。また、被検体画像上で手作業により病変の位置合わせをしなくても病変を対応付けることができるので、病変対応付けに要する時間を短縮することができる。<実施の形態1:用語説明>以下、複数の病変を有する症例を用いて、前回画像と今回画像の間で病変を対応付ける例について、図面を参照しつつ説明する。説明に先立って、本明細書で用いる用語を説明する。画像とは、被検体を撮像したCT画像、MRI画像、PET画像等、その他任意の医用画像である。病変を対応付ける対象である2つの画像について、撮像時期が古い方を前回画像とし、他方を今回画像とする。ただし、画像上で対応する病変を特定するに際しては必ずしも前回画像と今回画像を用いる必要はなく、その他の画像を組み合わせて判定する場合でも以下と同様の説明が成り立つことは言うまでもない。病変位置とは、画像上に描出された病変を代表する、二次元または三次元の座標である。統一病変IDとは、被検体に存在する病変を一意に特定することができる識別情報である。複数の画像上で同じ病変については、同じ値の統一病変IDが割り当てられる。統一病変IDは、病変を一意に特定することができる番号や語句等であれば、その形式は何でも構わない。病変ベクトルとは、画像上の基準点から病変までのベクトルである。2次元画像上の病変ベクトルは2次元ベクトルとなり、3次元画像上の病変ベクトルは3次元ベクトルとなる。<実施の形態1:病変特定の考え方>以下では始めに本発明における画像上の病変特定についての考え方を説明し、その後に本発明に係る画像診断支援装置の具体的な構成を説明する。図1は、本発明において画像間で病変を対応付ける際に用いる病変ベクトルの例を、基準点から見た各病変の相対位置とともに模式的に示した図である。図1左図は前回画像における各病変の相対位置を示し、図1右図は今回画像における各病変の相対位置を示す。図1の前回画像における病変a0~a3の位置と今回画像における病変b0~b3の位置は、後述する病変位置取得部によって取得される。病変位置取得部は、ユーザが指定した病変位置に基づき病変位置を取得してもよいし、病変を自動で検出するコンピュータプログラムを用いて病変位置を取得してもよい。さらに、ユーザが指定した領域やコンピュータプログラムによって取得された病変領域から病変を代表する座標を導き出す場合、病変の径の計測線の中点、複数の計測線の交点、病変の重心点、その他適切に病変を代表する座標を用いることができる。後述する基準点設定部は、病変位置取得部が取得した病変位置または別途設定した病変以外の解剖学上の特徴点のなかから、病変ベクトルの始点となる基準点を設定し、基準点の設定情報を後述する病変情報記憶部に記憶させる。基準点は、ユーザによる指定に基づき設定してもよいし、病変に限らず解剖学的な特徴点をコンピュータプログラムによって自動で検出して、基準点として設定してもよい。ただし基準点は、画像間で病変を対応付けるための基準位置となるので、画像間の差異が小さいあまり動かない位置に設定することが望ましい。例えば、前回画像と今回画像の間で同一の病変の座標、またはこれらが像間で解剖学的に一致する部位の座標を、基準点として設定することができる。図1では、病変a0と病変b0を基準点として設定した場合を示した。後述する病変対応判定部は、病変の相対位置を示す病変ベクトルを、前回画像上の基準点を始点、病変位置を終点として算出する。同様の計算を今回画像上の病変に対しても実施する。図1に示すように、基準点を病変a0と病変b0に設定した場合、各病変a1~b3に対応する病変ベクトルは、それぞれA1、A2、A3、B1、B2、B3となる。病変対応判定部は次に、前回画像における病変ベクトルと、今回画像における病変ベクトルとの間の類似度を算出する。図2は、病変ベクトル間の類似度を算出する方法を模式的に示す図である。図2では一例として、前回画像における病変ベクトルA1と今回画像における病変ベクトルB1の間の類似度を算出する例を示している。病変対応判定部は、2つの病変ベクトルそれぞれの基準点病変a0と病変b0から病変a1への病変ベクトルA1と病変b1への病変ベクトルB1が成す角度および各ベクトルのノルムを用いて、所定の計算方法にしたがって各ベクトル間の類似度を算出する。病変対応判定部は、その算出結果と所定の閾値を比較して、病変ベクトル間の類似度が閾値を超えている場合は2つの病変ベクトルが一致していると判定し、閾値を超えていない場合には一致していないと判定する。病変対応判定部は、前回画像の病変ベクトルと今回画像の病変ベクトルを特定する情報、および各病変ベクトル間の類似度を、類似度情報としてメモリ上に格納する。閾値は、例えば図2に示すように呼吸や心拍などの被検体の生理的運動によって生じる基準点および病変の移動を考慮して定めた部位別閾値を用いる。部位別閾値の具体例については後述する。後述する病変対応情報取得部は、病変対応判定部が一致すると判定した病変ベクトルを構成する病変に対して、適切な統一病変IDを生成し、後述する病変情報記憶部に記憶させる。病変情報記憶部は、少なくとも統一病変IDと、病変位置と、病変位置の取得元の画像を特定する情報とを関連付けて記憶する。その他、病変の客観的情報や、所見などを必要に応じて関連付けて記憶してもよい。<実施の形態1:装置構成>図3は、本発明の実施形態1に係る画像診断支援システムの構成図である。図3に示すように、画像診断支援システムは、画像診断支援装置101、画像サーバ102、モダリティ103を備え、各装置がネットワークを介して通信可能な状態で接続されている。画像診断支援装置101は、読影者からの要求にしたがって画像サーバ102から画像を読み出して画面表示する。画像サーバ102は、モダリティ103が生成した画像を画像データベースに保存し管理する。モダリティ103は、被検体の画像を生成する医療機器であり、具体的にはCT装置、MRI装置、超音波装置、PET装置等である。上記形態は一例を示したものであり、本発明の実施形態はこれに限定されるものでない。図4は、画像診断支援装置101の構成を示すブロック図である。画像診断支援装置101は、CPUCentralProcessingUnit201、メモリ202、表示部203、入力部204、通信I/F205、記憶部206を備える。CPU201は、後述するプログラムを実行することにより、種々の演算を実施する。メモリ202は、CPU201による演算結果を一時的に格納する。表示部203は、被検体画像の画面表示など各種の画面表示を実施する。入力部204は、ユーザからの入力をCPU201に通知する。通信I/F205は、ネットワークを介して外部装置と通信する。記憶部206は、後述する各プログラム、データなどを保存する記憶装置であり、例えばハードディスクを用いて構成することができる。図5は、記憶部206が格納する病変情報テーブル300の構成とデータ例を示す図である。病変情報テーブル300は、病変IDフィールド301、統一病変IDフィールド302、基準点フラグフィールド303、撮影日フィールド304、画像UIDフィールド305、病変位置フィールド306、腫瘍径フィールド307、部位フィールド308、病名フィールド309、所見フィールド310を有する。病変IDフィールド301は、病変情報テーブル300のレコードごとに割り振られる病変IDを格納するフィールドである。病変IDは、新たな病変の位置が記録されるごとに生成されるIDであり、実際には同じ病変であっても新たな病変として発見される毎に新規な値が割り当てられる。統一病変IDフィールド302は、病変毎に一意な識別情報である統一病変IDを格納するフィールドである。統一病変IDは、病変毎に与えられるIDであり、時系列的に異なる画像上で指摘された病変であっても、双方の病変が同一の病変である場合は、双方の病変の統一病変IDは同じ値が設定される。基準点フラグフィールド303は、病変の対応付けを行う際にどの病変が基準点に用いられたかを示す基準点フラグを格納するである。撮影日フィールド304は、画像が撮影された日付を格納するフィールドである。画像UIDフィールド305は、画像を一意に識別する画像UIDである。画像UIDは、例えば医用画像における標準的な規格である、DICOM規格に準拠したIDである。病変位置フィールド306は、画像上の病変の位置座標を格納するフィールドである。腫瘍径フィールド307は、腫瘍の径を示す値を格納するフィールドである。ここでは病変が腫瘍であることを想定したが、腫瘍以外の病変についてはその病変のサイズを格納するフィールドを設ければよい。部位フィールド308は、病変の存在する被検体上の部位を格納するフィールドである。病名フィールド309は、病変に最も関係の深い病名を格納するフィールドである。所見フィールド310は、病変に対する医師の所見を格納するフィールドである。図6は、画像診断支援装置101が病変情報テーブル300を用いて病変を対応付ける際のデータの流れを示した図である。画像診断支援装置101は、図4で説明した構成に加えて、画像表示部401、病変位置取得部402、基準点設定部403、病変対応判定部404、病変情報記憶部405、病変情報取得部406、病変対応情報取得部407を備える。画像表示部401、病変位置取得部402、基準点設定部403、病変対応判定部404、病変情報取得部406、病変対応情報取得部407は、これらの機能を実現する回路デバイスなどのハードウェアを用いて実現することもできるし、これらの機能を実装したプログラムを記憶部206に格納しておき、CPU201がそのプログラムを実行することによって実現してもよい。病変情報記憶部405は、記憶部206上の記憶領域として構成することができる。上述の病変情報テーブル300も病変情報記憶部405上に格納することができる。画像表示部401は、画像サーバ102から取得した画像を表示部203に画面表示させる。病変位置取得部402は、例えば表示部203上に画面表示された画像が描出している病変に対するユーザによる画像上での指定を受け付けて、指定された位置の座標を取得して病変位置として病変情報記憶部405に記憶させる。病変位置取得部402は上記方法の他に、コンピュータ支援診断ComputerAidedDiagnosis:CADによって検出された病変位置に基づき病変位置を取得してもよい。例えば、病変領域が検出された場合は、病変の位置を最も良く示す代表的な座標を、病変領域の重心点を求めるなどによって算出し、その座標を病変座標として病変情報記憶部405に記憶させる。病変情報取得部406は、病変位置取得部402が位置を取得した病変について、病変位置以外の病変情報である画像UID、腫瘍径、部位、病名、所見などを取得し、病変情報記憶部405内の病変情報テーブル300の対応する各フィールドに記憶させる。病変情報取得部406は、病変位置取得部402が病変位置を取得した時点で表示部203が表示している画像のUIDを、自動的に画像UIDフィールド305に格納する。画像UIDフィールド305には、病変位置を取得した断面以外の画像、つまり一度の検査で得られる画像セットを一意に示すシリーズUIDと呼ばれる情報を同時に格納してもよい。腫瘍径、部位、病名、所見については、入力部204を通してユーザの入力を受け付け、病変情報取得部405がその値を取得して病変情報テーブル300の各フィールドに格納する。腫瘍径や部位については、コンピュータ支援診断によって取得された値を取得し、病変情報記憶部405に記憶させてもよい。基準点設定部403は、病変位置取得部402が取得した病変位置のなかから、病変ベクトルの始点となる基準点を設定し、その病変が基準点である旨を基準点フラグフィールド303に格納する。基準点は、ユーザが既に位置を特定済みの病変のなかから選択し、基準点設定部403がその指定を受け取ることによって設定してもよいし、病変に限らず解剖学的な特徴点を選択してもよい。また、コンピュータプログラムによって解剖学的な特徴点を自動で抽出し、基準点として設定してもよい。ただし基準点は、画像間で同一の病変または解剖学的に一致する特徴点である。病変対応判定部404は、病変情報記憶部405が記憶している病変位置を取得し、基準点設定部403が設定した基準点を始点、各病変位置を終点として病変ベクトルを算出する。病変ベクトルは、病変を対応付ける対象である各画像に対してそれぞれ算出する。病変対応情報取得部407は、2つの病変ベクトルが一致していると病変対応判定部404が判定した場合、それら病変ベクトルの始点同士と終点同士は同一の病変を指していることになるので、今回画像の病変と前回画像の病変とに対して同一の統一病変IDを生成する。病変ベクトルが一致していないと判定した場合には、新規の統一病変IDを生成する。病変対応情報取得部407は、生成した統一病変IDを統一病変IDフィールド302に格納する。図7は、画像診断支援装置101が画像間で病変を対応付ける処理を示すフロー図である。以下。図7の各ステップについて説明する。図7:ステップS1~S2画像表示部401は、画像サーバ102から今回画像を読み込んで表示部203に画面表示させるS1。画像表示部401は次に、画像サーバ102から前回画像を読み込んで表示部203に画面表示させるS2。図7:ステップS3病変位置取得部402は、今回画像上における病変位置を取得する。読影者が表示部203上で前回画像と今回画像を比較しながら目視確認によって病変位置を指定し、病変位置取得部402がその座標を取得してもよいし、病変位置を前述のような手法で自動的に特定してもよい。後述の図8において、病変位置を画面上で指定する際に用いる画面例を説明する。図7:ステップS4基準点設定部403は、画像上の基準点を設定する。読影者が表示部203上で基準点を指定し、基準点設定部403がその座標を取得してもよいし、基準点を前述のような手法で自動的に特定してもよい。後述の図9において、基準点を画面上で指定する際に用いる画面例を説明する。図7:ステップS5病変対応判定部404は、これまでのステップの結果に基づき病変ベクトルを算出し、さらに病変ベクトル間の類似度を算出する。類似度を算出する具体的な計算手順については、図10を用いて後述する。図7:ステップS6病変対応判定部404は、ステップS5の結果に基づき、画像間で病変を対応付ける。本ステップの詳細は、図11を用いて後述する。図8は、図7のステップ3において病変位置を画面上で指定する際に用いる画面例を示す図である。図8には、読影画面の一例として読影画面601が示されている。図8に示す読影画面601は、患者名、患者ID、年齢、性別等の患者情報を示す患者情報欄602と表示パネル604を備える。表示パネル604には、被検体画像、撮像日時表示607などの画像に付帯するさまざまな情報を表示することができる。読影者がポインタ605を用いて病変位置を画面上で指定するか、または病変抽出実行ボタン603を押して自動で病変を検出するCADプログラムを起動して病変位置を取得することにより、病変位置が特定される。表示パネル604は、取得した病変位置を病変マーク606として表示する。図7のステップS4では、前回画像と今回画像それぞれにおいて基準点を設定する。基準点は、例えば読影画面601上で病変マーク606をポインタ605で選択することによって指定してもよいし、解剖学的な特徴点を自動検出して基準点としてもよい。あるいは、腫瘍径などの定量値が画像間で類似しているものを基準点として設定するなどの方法を用いてもよい。さらには、後述する図9で説明する画面上で基準点を選択してもよい。これらの方法は、場合に応じて使い分けることができる。図9は、読影画面601上で基準点を選択する際の画面表示例を示す図である。図9において、表示パネル604内には、病変マーク606を俯瞰できる前回病変俯瞰画像701、今回病変俯瞰画像702、前回断面画像703、今回断面画像704、前回病変情報705、今回病変情報706が表示されている。前回病変俯瞰画像701および今回病変俯瞰画像702は、例えばスカウト画像のように、撮像部位の全体が俯瞰できる画像や、病変がすべて描出される断面を任意断面表示機能によって表示させたものでもよい。前回病変俯瞰画像701と今回病変俯瞰画像702にはそれぞれ、前回基準点マーク707、今回基準点マーク708、その他の病変マーク606が表示される。選択されている前回基準点マーク707が位置している部位の情報が基準点設定メッセージ709に表示される。読影画面601上で基準点が選択されると、前回病変情報705の基準点の統一病変IDと部位が今回病変情報706の今回画像の基準点の統一病変IDと部位の欄にコピーされ、今回画像の基準点の部位として用いることができる。基準点設定部403は、基準点の選択結果を病変情報テーブル300に格納する。図10は、図7のステップS5において病変対応判定部404が病変ベクトル間の類似度を算出する手順を説明するフロー図である。以下、図10の各ステップについて説明する。図10:ステップS5.1病変対応判定部404は、前回画像における基準点とその他の病変の合計数が例えばm1個である場合、病変ベクトルの始点となる基準点をa0とし、病変ベクトルの終点となる病変をa1,a2,amとする。同様に、今回画像における基準点とその他の病変の合計数が例えばn1個である場合、病変ベクトルの始点となる基準点をb0とし、病変ベクトルの終点となる病変を病変b1,b2,bnとする。病変対応判定部404は、変数i,jをそれぞれ1≦i≦mおよび1≦j≦nの範囲でインクリメントさせながら、以下のステップS5.2~S5.6を繰り返し実行する。図10:ステップS5.2病変対応判定部404は、前回画像において得られる病変ベクトルをAi、今回画像において得られる病変ベクトルをBjとする。例えば、過去画像における基準点a0からa1へのベクトルをA1、基準点a0から病変a2へのベクトルをA2などのように表現し、今回画像における基準点b0から病変b1へのベクトルをB1、基準点b0から病変b2へのベクトルをB2のように表現する。病変対応判定部404は、上記のように定義したベクトルAi、Bjについて、Aiをi=1からmまで、Bjをj=1からnまで計算することによって、Aiに関してはm個の病変ベクトルを算出し、Bjに関してはn個の病変ベクトルを算出する。図10:ステップS5.3病変対応判定部404は、AiとBjのなす角度θを用いて、各病変ベクトルが形成する角度の観点で両者の類似度を表したコサイン類似度Scosを、下記式1にしたがって算出する。図10:ステップS5.3:補足コサイン類似度Scosは、AiとBjのなす角度が0°、つまり両病変ベクトルが角度的に一致しているときに最大値1をとり、角度が大きくなるにつれ値が小さくなり、90°のときに最小値0となり、90°~180°のときに負の値をとる。式1において、ある程度角度が大きくなると、類似度の値を低く抑えるように設定された重み付けパラメータwgを加味している。重み付けのパラメータwgはユーザの指示によって変更することができる。図10:ステップS5.4病変対応判定部404は、AiとBjの長さに関する類似度であるノルム類似度Snormを、下記式2にしたがって算出する。図10:ステップS5.4:補足ノルム類似度は、AiとBjのノルムが一致しているときに最大値1をとり、ノルム差が大きくなるほど小さい値をとるように規格化されている。図10:ステップS5.5病変対応判定部404は、AiとBjの間のベクトル類似度Simを、下記式3にしたがって算出する。図10:ステップS5.6病変対応判定部404は、ステップS5.5で算出した類似度Simをメモリ202に格納する。以上のステップにより、病変ベクトル間の類似度を算出する手順が終了する。上記各計算式は一例であり、別の計算式によって代替しても構わない。図11は、図7のステップS6において病変対応判定部404が各画像内の病変を対応付ける手順を説明するフロー図である。以下、図11の各ステップについて説明する。図11:ステップS6.1病変対応判定部404は、各画像上の病変ベクトルが一致しているか否かを判定する際に病変ベクトル間の類似度と比較するための閾値を、基準点が存在する部位ごとに補正する。呼吸や心拍の影響、被検体の体位の違いなどによって、臓器の位置や形状が変化するため、位置や形状が変化しやすい臓器にはその変化量を考慮して閾値設定を最適化する必要があるからである。例えば、肺のように大きく動く臓器については閾値を緩和し、類似度が他の臓器における病変ベクトルより小さい場合でも病変ベクトルが一致しているとみなす。部位毎の閾値の例については、図12を用いて後述する。図11:ステップS6.2病変対応判定部404は、各画像における病変ベクトルが一致しているか否かを判定する。病変ベクトルBjとの間の類似度が閾値以上である病変ベクトルAiの個数に応じて以後の処理を分ける。ここでは代表的な処理例として、Bjとの間の類似度が閾値以上であるAiの個数が0である場合、1である場合、2以上である場合の3パターンに分けるが、必ずしもこれに限られるものではない。Aiの個数が0である場合はステップS6.3に進み、1である場合はステップS6.4に進み、2以上である場合はステップS6.5に進む。図11:ステップS6.3病変対応判定部404は、Bjに一致するAiが存在していないため、Bjに該当する今回画像上の病変は新出病変であると判定する。病変対応情報取得部407は、新規の統一病変IDを生成する。図11:ステップS6.4病変対応判定部404は、Bjに該当する今回画像上の病変は前回画像におけるAiと同一の病変であると判定する。病変対応情報取得部407は、前回画像におけるAiに対応する病変と同一の統一病変IDを生成する。図11:ステップS6.5病変対応判定部404は、Bjに一致するAiが複数存在しているため、Bjに該当する病変と、これに合致する病変の候補である病変Bjに一致するAiに対応する病変を表示部203上でユーザに提示する。ユーザは、Bjに該当する病変と真に同一である病変を選択する。本ステップにおける画面表示例は、後述の図13で説明する。本ステップの後はステップS6.4に進み、病変対応情報取得部407は、前回画像の病変と同一の統一病変IDを生成する。図11:ステップS6.7病変対応判定部404は、病変対応情報取得部407が生成した統一病変IDを、病変情報テーブル300に格納する。図12は、記憶部206が格納している部位別閾値テーブル1000の構成とデータ例を示す図である。部位別閾値テーブル1000は、ステップS6.1において病変対応判定部404が用いる、被検体の身体部位毎に異なる判定閾値を保持するテーブルである。病変対応判定部404は、画像が被検体のどの部位に関するものであるかを特定し、その部位に対応する部位フィールド1001に対応する部位別閾値フィールド1002の値を取得する。病変対応判定部404は、その閾値の値を用いてステップS6.1を実施する。画像が被検体のどの部位に関するものであるかは、ユーザが表示部203の画面上で指定してもよいし、画像の特徴量などに基づき病変対応判定部404が判定してもよい。部位別閾値テーブル1000が保持する各レコードは、部位毎の特性に応じてあらかじめ設定されている。例えば脊柱は呼吸等の生理的運動による移動量が少ないと考えられるので、閾値を高めに設定して一致判定を厳しく実施する。ここでいう移動量とは、移動方向、移動距離など、病変ベクトル間の類似度判定に影響を与え得る量のことである。図13は、Bjに対する類似度が閾値を越えているAii=1~mの数が2以上である場合に、Bjに合致する候補となる病変を読影画面601上でユーザに選択させる画面例を示す図である。前回病変俯瞰画像701には、一致と判定された病変ベクトルと病変マーク606が表示されている。今回病変俯瞰画像702には、類似度判定の元となっている病変ベクトルと病変マーク606が表示されている。候補病変メッセージ1101には、対応付け候補となる病変が複数存在する旨のメッセージが表示されている。ポップアップ表示1102には、対応付け候補病変の類似度と、候補病変の類似度をもとにした順位が表示される。順位は、類似度のみでなくさらに腫瘍径等の定量値の類似度などを考慮して算出してもよい。前回病変情報705および今回病変情報706における候補病変に該当する欄が、認識しやすいように色付けするなどして表示される。ユーザは、前回病変俯瞰画像701と今回病変俯瞰画像702を比較しながらポインタ605で前回病変俯瞰画像701の病変マーク606を指定し、Bjと同一の病変を選択する。図14は、病変の対応付けによって生成された統一病変IDを活用して個々の病変に関する情報を提示する画面例を示す図である。表示パネル604には、病変俯瞰画像1201、断面画像1202、病変情報1203、時系列表示1204が表示されている。画面表示部401は、統一病変IDによって関連付けられた病変定量値を基に、時系列表示1204を生成する。病変情報テーブル300は、同一の病変であることを示す統一病変IDが病変定量値と関連付けて格納しているため、画面表示部401は、個々の病変ごとの定量値を時系列に記載した時系列表示1204を、要求に応じて瞬時に生成して表示部203に画面表示させることができる。これにより、診断の効率化と診断品質の向上に寄与することができる。また、統一病変IDによって病変位置と病変に関する情報と画像が関連付けられて病変情報テーブル300に格納されているため、病変に関する情報をもとに生成した時系列表示1204上のデータ点1205をポインタ605で選択することにより、該当するデータ点の元となった画像と病変マーク606、病変俯瞰画像1201、病変情報1203を瞬時に呼び出して表示することができる。これにより、関心のある時点の病変に関する様々な情報へのアクセス性を飛躍的に向上させ、病状を迅速に把握することができる。<実施の形態1:まとめ>以上のように、本実施形態1に係る画像診断支援装置101は、病変ベクトルの類似度に基づき複数の画像上の病変を対応付けるので、高速かつ高精度に自動で病変を対応付けることができる。また、本実施形態1に係る画像診断支援装置101は、統一病変IDと、種々の病変定量値や所見等を関連付けて病変情報テーブル300上に格納するので、データの時系列表示1204を始めとした病変情報を効率的に利用することが容易になり、読影の質と効率を向上させることができる。また、本実施形態1に係る画像診断支援装置101は、判定結果に応じて病変に対して適切な統一病変IDを自動生成して管理することにより、従来はできなかった個々の病変に関する情報を自動整理することが可能になり、経過観察時の病状把握やレポート作成を効率化することができる。<実施の形態2>実施形態1では、病変ベクトルのコサイン類似度Scosとノルム類似度Snormを乗算することにより、これらを総合的に評価した類似度Simを算出することを説明した。しかし、式3で説明した類似度Simが同じ場合であっても、Simを算出する元になった病変ベクトルは全く異なる場合もある。図15は、ノルムが異なる2パターンの病変ベクトルの組を例示した図である。図15aは病変ベクトルA、Bともにノルムが小さい例、図15bは病変ベクトルA、Bともにノルムが大きい例を示す。図15aにおいて、病変ベクトルA、Bそれぞれのノルムは同程度であるので、ノルム類似度Snormは高い値となる。また、病変ベクトルA、Bが形成する角度θは比較的小さいので、コサイン類似度Scosも比較的高い値となる。したがって、類似度Simの値も比較的高くなる。図15bにおいても、図15aと同様に、ノルム類似度Snorm、コサイン類似度Scos、類似度Simいずれも比較的高い値となる。図15abは、各病変ベクトルのノルムが全く異なるが、式2を用いると、図15aにおけるノルム類似度Snormと図15bにおけるノルム類似度Snormが同じ値となる場合がある。同様に式1を用いると、図15aにおけるコサイン類似度Scosと図15bにおけるコサイン類似度Scosが同じ値となる場合がある。しかるに、図15bのように病変ベクトルのノルムが大きい場合、角度θが僅かに異なるのみで、病変間の位置ずれが図15aと比べると多大になってしまう。そのため、図15bにおいてはコサイン類似度Scosを図15aよりも厳密に判定すべきであると思われる。類似する課題は、被検体の部位毎の移動特性によっても生じる。例えば、病変ベクトルのノルムはあまり変化しないが病変ベクトルがなす角度θが大きく変化するような態様で移動する部位例えば回転運動が大きい臓器が存在する。このような場合には、実際には同じ病変であっても画像毎に角度θが大きく変化し、ノルムはあまり変化しないので、コサイン類似度Scosに関しては判定基準を緩和すべきであると思われる。本発明の実施形態2では、上記検討に鑑みて、病変ベクトル間のノルムが互いに類似するか否かを判定するための閾値と、病変ベクトルがなす角度θに基づき病変ベクトル間の類似度を判定するための閾値とを個別に設定し、被検体の部位に応じて各閾値を個別に調整することとした。画像診断システムの各機器の構成は実施形態1と同様であるため、以下では差異点を中心に説明する。図16は、本実施形態2において病変対応判定部404が各画像内の病変を対応付ける手順を説明するフロー図である。本フローは、実施形態1で説明した図11に相当する。図11と同様のステップについては適宜説明を省略する。以下、図16の各ステップについて説明する。図16:ステップS6.8病変対応判定部404は、基準点が存在している部位に応じて、コサイン類似度Scosの部位別閾値とノルム類似度Snormの部位別閾値を設定する。各閾値は、例えば図12で説明した部位別閾値テーブル1000に、コサイン類似度Scosとノルム類似度Snormに分けてあらかじめ格納しておけばよい。図16:ステップS6.9病変対応判定部404は、病変ベクトルAiのノルムとBjのノルムがともに小さい場合は、コサイン類似度Scosの閾値を下げ、両病変ベクトルのノルムがともに大きい場合はコサイン類似度Scosの閾値を上げる。これにより、病変ベクトルのノルムが小さい場合はコサイン類似度Scosに対する判定基準を緩和し、大きい場合は厳しくして判定することになる。図16:ステップS6.9:補足その1具体的には、例えば病変ベクトルAiのノルムとBjのノルムがともにある閾値より小さければコサイン類似度Scosの閾値を下げ、両病変ベクトルのノルムがともにその閾値以上である場合はコサイン類似度Scosの閾値を上げる、などとすればよい。あるいは、両病変ベクトルのノルムが大きくなるのにともなって漸増的にコサイン類似度Scosの閾値を上げるようにしてもよい。いずれにしても、両病変ベクトルのノルムが大きいほどコサイン類似度Scosの閾値は大きくなる。図16:ステップS6.9:補足その2両病変ベクトルのいずれか一方のノルムのみが閾値以上であるような場合は、これら病変は異なる病変である可能性が高くなるので、本ステップは省略してもよい。両病変ベクトルのノルムが閾値を挟んで接近しているような場合には、個々の状況に応じて処理することになるであろう。もっとも、閾値を設定する時点において、本ステップを実施すべきか否か明確に判定できるような閾値を定めることが望ましいと思われる。図16:ステップS6.10病変対応判定部404は、今回画像におけるベクトルBjに対する前回画像のベクトルAiのコサイン類似度Scosが閾値を超えているか否かを判定する。コサイン類似度Scosが閾値を超えている場合はステップS6.11に進み、超えていない場合はiを1つインクリメントしてステップS6.9に戻る。図16:ステップS6.11病変対応判定部404は、今回画像におけるベクトルBjに対する前回画像のベクトルAiのノルム類似度Snormが閾値を超えているかを判定する。ノルム類似度Snormが閾値を超えている場合はステップS6.2に進み、超えていない場合はiを1つインクリメントしてステップS6.9に戻る。図16:ステップS6.2~S6.7これらのステップは、実施形態1の図11で説明したものと同様である。<実施の形態2:まとめ>以上のように、本実施形態2に係る画像診断支援装置101は、コサイン類似度Scosとノルム類似度Snormそれぞれについて、類似判定をするための閾値を個別に設定し、被検体の部位毎に各閾値を調整する。これにより、被検体の部位の移動態様に応じて判定閾値を最適化し、病変ベクトルの一致判定をより正確にすることができる。<実施の形態3>本発明の実施形態3では、被検体の体格に応じて部位別閾値を設定する構成例を説明する。その他の構成要素については実施形態1~2と同様であるため、以下では差異点を中心に説明する。本実施形態3で説明する構成は、実施形態1~2と組み合わせて用いることができる。図17は、本実施形態3において、画像診断支援装置101が病変を対応付ける際のデータの流れを示した図である。本実施形態3に係る画像診断支援装置101は、実施形態1の図6で説明した構成に加えて、被検体別閾値補正部1401を備える。その他の構成は実施形態1~2と同様である。被検体別閾値補正部1401は、後述の図18で説明する被検体情報テーブル1500と体格モデルデータテーブル1510を用いて、被検体の体格を考慮した部位別閾値を設定する。被検体別閾値補正部1401は、その機能を実現する回路デバイスなどのハードウェアを用いて構成することもできるし、その機能を実装したソフトウェアをCPU201が実行することによって実現することもできる。図18は、被検体情報テーブル1500と体格モデルデータテーブル1510の構成およびデータ例を示す図である。被検体別閾値補正部1401は、画像サーバ102に記憶されている被検体に関する情報を取得して被検体情報テーブル1500に記憶させ、体格モデルデータテーブル1510と照合することによって、被検体の体格を考慮した部位別閾値を設定する。被検体情報テーブル1500は、被検体IDフィールド1501、性別フィールド1502、年齢フィールド1503、身長フィールド1504、胸囲フィールド1505、体重フィールド1506を有する。これらフィールドは、被検体の体格や身体的特徴に関する各パラメータを保持する。体格モデルデータテーブル1510は、体格モデルIDフィールド1511、性別フィールド1512、年齢フィールド1513、身長フィールド1514、胸囲フィールド1515、体重フィールド1516、部位別閾値フィールド1517を有する。体格モデルデータテーブル1510は、様々な体格のモデルデータと、その体格に対応する部位別閾値とが関連付けて格納されている。被検体別閾値補正部1401は、被検体情報テーブル1500に格納されている被検体情報に基づき、体格モデルデータテーブル1510に格納されている体格モデルデータのなかから被検体に最も似ている体格モデルデータを探索し、対応する体格モデルデータの部位別閾値フィールド1517を取得して、病変対応判定部404に渡す。病変対応判定部404は、その部位別閾値を用いて、病変ベクトル間の類似判定を実施する。被検体別閾値補正部1401は、体格モデルデータテーブル1510を用いずに、部位別閾値を求めることもできる。例えば、下記式4に示すような、被検体情報から部位別閾値を導く関数を部位毎にあらかじめ定めておき、被検体情報テーブル1500に格納されている被検体情報をその関数に代入して部位別閾値を算出することができる。<実施の形態3:まとめ>以上のように、本実施形態3に係る画像診断支援装置101は、被検体の身体的特徴を表すパラメータを用いて部位別閾値を求め、これを用いて病変ベクトルの一致判定を実施する。これにより、例えば体の成長によって被検体の体格が変わった場合でも、閾値を自動計算して最適化することができるので、閾値設定を変更する作業によって医師の読影効率を低下させることを防ぐことができる。本実施形態3で説明した手法は、実施形態2と組み合わせることもできる。例えば、部位別閾値フィールド1517をコサイン類似度Scosとノルム類似度Snormそれぞれについて設ければ、実施形態2で説明した処理を被検体の体格毎に調整して実施することができる。式4をコサイン類似度Scosとノルム類似度Snormそれぞれについてあらかじめ定めておくことによっても同様の効果を発揮することができる。<実施の形態4>本発明の実施形態4では、過去の病変に関する病変情報の履歴を病変情報テーブル300上に保存しておくことにより、過去の病変が再発した場合にその旨を特定する構成例について説明する。その他の構成については実施形態1~3と同様であるため、以下では差異点を中心に説明する。図19は、本実施形態4における病変情報テーブル300の構成とデータ例を示す図である。本実施形態4において、病変情報テーブル300は、実施形態1で説明した各フィールドに加えて、局所再発情報フィールド311を有する。局所再発情報311は、病変が局所再発により発生したものか否かを示すフラグであり、統一病変IDフィールド302に関連付けられている。局所再発情報フィールド311は、治療によって一旦治癒消滅したと思われた病変から局所再発が起こった場合に、局所再発の基となった病変の統一病変IDフィールド302の値を格納する。病変対応判定部404は、新出病変を含む病変ベクトルに対する類似度の高い病変ベクトルを、前回画像よりも以前の画像中から、前述のいずれかの実施形態で説明した方法によって探索する。新出病変に合致する病変ベクトルが過去の画像内に存在する場合、病変対応判定部404は、その病変ベクトルを構成する病変が局所再発の基となった病変であると判定し、局所再発の基となった病変の統一病変IDフィールド302の値を新出病変の局所再発情報フィールド311に格納する。図20は、上記手法によって病変が局所再発した旨を表示する画面例を示す図である。図20に示す画面では、図14で説明した画面に加えて局所再発情報メッセージ1206を重畳表示し、腫瘍が局所再発したタイミングなどを提示している。これにより、さらに効果的な情報を医師に提示することができる。なお、本実施形態4では具体例を説明するために局所再発情報に関して説明したが、局所再発情報に限らず、統一病変IDに関連付けて記憶することによって効果的な情報を医師に提示できるその他の情報を、局所再発情報の代替として用いてもよい。<実施の形態4:まとめ>以上のように、本実施形態4に係る画像診断支援装置101は、新出病変を発見すると過去の画像からこれに一致する病変を探索し、一致する病変を発見した場合は、その病変が局所再発した旨を病変情報テーブル300上で管理する。これにより、病変に関する定量値を時系列的に提示するのみならず、新出病変と判定された病変が局所再発によるものであることを画面上で提示することができる。本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。上記実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることもできる。また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることもできる。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成を追加削除置換することもできる。上記各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部や全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、SSDSolidStateDrive等の記録装置、ICカード、SDカード、DVD等の記録媒体に格納することができる。"