專利名稱：類似病例檢索裝置以及類似病例檢索方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及用于檢索成為醫(yī)用圖像讀片的參考的類似病例的類似病例檢索裝置以及類似病例檢索方法。
背景技術(shù)：
近些年，由于CT (Computed Tomography:電腦斷層掃描)，MRI (MagneticResonance Imaging:磁共振成像)等醫(yī)用圖像裝置的發(fā)展以及普及,能夠以大容量來獲得被數(shù)字化的高精細的醫(yī)用圖像。并且，由醫(yī)師讀片完畢的醫(yī)用圖像，與讀片報告一起依次被存儲蓄積到 PACS (Picture Archiving and Communication Systems:圖像存儲與通信系統(tǒng))。在此，為了成為新的讀片的參考，開始開發(fā)了從蓄積完畢的過去病例中，檢索與讀片對象的醫(yī)用圖像類似的過去的醫(yī)用圖像。在類似圖像檢索中，與檢索對象圖像相對應(yīng)地對決定圖像間的類似度的圖像特征量進行最佳化是重要的。以往，按照進行類似圖像檢索的成為對象的臟器來設(shè)計圖像特征量的情況較多，針對臟器以外的概念級別(例如，疾病的種類、疾病的行進度、或者疾病的重癥度等)，幾乎在類似圖像檢索中采用同一個圖像特征量。作為將檢索時所使用的圖像特征量，針對臟器以外的概念級別進行動態(tài)地變更的類似圖像檢索法，公開了以下的技術(shù)。在非專利文獻I中公開的是,作為解決方法采用“customized_queries”approach(CQA:特定化-詢問方法)這兩個步驟的檢索方法。具體而言，在第一步驟，利用能夠?qū)⒓膊〉姆N類，疾病的行進度或疾病的重癥度等種類進行最佳分類的圖像特征量，來對查詢圖像進行分類。在第二步驟，利用被最佳化了的圖像特征量，來檢索類似圖像，所述最佳化用于對成為分類結(jié)果的種類中所包含的病例進一步進行的細分類。此時，每個種類的最佳的圖像特征量是不通過教師的學(xué)習(xí)(unsupervised learning)事先求出的。并且，在該文獻中，將CQA適用于肺部CT圖像，這比利用以往的一種圖像特征量來檢索類似圖像更能提高檢索復(fù)現(xiàn)率。(現(xiàn)有技術(shù)文獻)(非專利文獻)非專利文獻I Jennifer G.Dy et al.“Unsupervised Feature SelectionApplied to Content-based Retrieval of Lung Images，，，IEEE Transactions on PatternAnalysis and Machine Intelligence, vol.25, n0.3, March 2003
發(fā)明概要發(fā)明要解決的問題

然而，在上述以往的構(gòu)成中，由于圖像特征量(即，類似基準)是由被識別的疾病的種類，疾病的行進度或疾病的重癥度等而被決定的，是僅利用被決定的圖像特征量來檢索類似圖像的，因此沒有結(jié)合反映了針對讀片對象的醫(yī)用圖像的讀片者關(guān)注點的類似圖像檢索。決定圖像的類似性的指標(關(guān)注點)即使是針對特定的圖像，但是形狀、亮度、全體區(qū)域、部分區(qū)域等不同。至于利用哪個指標來檢索“類似”的圖像，只有進行類似圖像檢索的用戶本人才知道。即出現(xiàn)的問題是，若是醫(yī)用圖像檢索，即使是以根據(jù)被識別的疾病的種類、疾病的行進度或者疾病的重癥度等而被事先最佳化了的圖像特征量來進行檢索，其檢索結(jié)果也很難成為讀片者所下的診斷的依據(jù)或給讀片者在猶豫診斷時的輔助。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明為了解決上述以往的課題，目的在于提供一種能夠?qū)⒆x片者的關(guān)注點反映到類似圖像檢索的類似病例檢索裝置。解決問題所采用的手段本發(fā)明的某個局面所涉及的類似病例檢索裝置從病例數(shù)據(jù)庫中檢索包含有與成為讀片對象的醫(yī)用圖像類似的醫(yī)用圖像的病例數(shù)據(jù)，所述病例數(shù)據(jù)庫中蓄積了多個包含有醫(yī)用圖像和讀片報告的病例數(shù)據(jù)，所述讀片報告是記載了對該醫(yī)用圖像進行讀片后的結(jié)果的文本數(shù)據(jù)，該類似病例檢索裝置包括:圖像特征提取部，從讀片對象圖像中提取多個圖像特征量，所述讀片對象圖像是成為讀片對象的醫(yī)用圖像；讀片項目一致性算出部，根據(jù)第一讀片知識，算出所述圖像特征提取部所提取的多個圖像特征量針對每個讀片項目的一致性，所述第一讀片知識是示出，針對任意的讀片項目，根據(jù)從與包含有所述讀片項目的讀片報告相對應(yīng)的醫(yī)用圖像中提取的多個圖像特征量而算出的、每種圖像特征量的值的存在范圍的信息，所述任意的讀片項目是對醫(yī)用圖像的特征進行言語化后的字符串；讀片項目候補顯示部，顯示由所述讀片項目一致性算出部算出的一致性比規(guī)定閾值大的讀片項目，或者顯示從一致性大的讀片項目開始規(guī)定個數(shù)的讀片項目；讀片項目選擇部，使用戶從由所述讀片項目候補顯示部顯示的讀片項目之中，選擇讀片項目；權(quán)重決定部，針對從醫(yī)用圖像中提取的各個圖像特征量、與從針對所述醫(yī)用圖像的讀片報告中提取的各個讀片項目之間的關(guān)聯(lián)性，根據(jù)預(yù)先決定 的第二讀片知識，按照由所述圖像特征提取部提取的每個圖像特征量來決定權(quán)重，在該圖像特征量與所述讀片項目選擇部所選擇的讀片項目之間的關(guān)聯(lián)性越高的情況下，就越?jīng)Q定值大的權(quán)重；以及類似病例檢索部，以由所述權(quán)重決定部決定的每個圖像特征量的權(quán)重，對所述圖像特征提取部所提取的所述多個圖像特征量、與從被登記在病例數(shù)據(jù)庫中的病例數(shù)據(jù)所包含的醫(yī)用圖像中提取的多個圖像特征量進行加權(quán)，并進行比較，從而從所述病例數(shù)據(jù)庫中檢索包含有與所述讀片對象圖像類似的醫(yī)用圖像的病例數(shù)據(jù)。通過此構(gòu)成，根據(jù)從醫(yī)用圖像或者讀片對象圖像中提取的各個圖像特征量來計算針對各個“讀片項目”的一致性，讀片對象圖像的特征被變換為比每個單位疾病更詳細的級別的“讀片項目”，在以后的類似病例檢索處理中，以比每個單位疾病更詳細的級別來進行檢索時所利用的圖像特征量的最佳化成為可能?！白x片項目”是指，在本說明書中被定義為“讀片醫(yī)師將讀片對象的圖像的特征進行了語言化后的字符串”。按照使用的醫(yī)用圖像攝像裝置或?qū)ο笈K器等，作為讀片項目而被使用的用語幾乎是被限定的。例如有:形成葉狀、棘狀、不規(guī)則狀、邊界清晰、輪廓不清晰、低濃度、高濃度、低吸収、高吸収、磨玻璃狀、鈣化，嵌合體狀、早期染色、低回聲、高回聲、以及起毛等。若被選擇的讀片項目為，形成葉狀/棘狀/不規(guī)則狀，則可知讀片者關(guān)注形狀方面，若為低濃度/高濃度/低吸収/高吸収/磨玻璃狀，則可知讀片者則關(guān)注亮度方面。同時，由于讀片項目是醫(yī)師在制作讀片報告時的共同語言，因此，類似病例檢索裝置的用戶，即讀片者能夠容易地理解通過本裝置來推定的讀片項目的妥當性。并且，通過顯示一致性大的讀片項目，從而能夠從眾多的讀片項目中嚴格選出與從讀片對象圖像中提取的圖像特征量相關(guān)的讀片項目并顯示，因而對于類似病例檢索裝置的用戶而言，讀片項目的把握及選擇變得容易。據(jù)此，能夠進行反映了類似病例檢索裝置的用戶，即讀片者的關(guān)注點的類似病例檢索。另外，本發(fā)明不僅可以 作為具備具有這種特征的處理部的類似病例檢索裝置來實現(xiàn)，而且能夠作為將類似病例檢索裝置中所具備的特征性的處理部所執(zhí)行的處理作為步驟來實現(xiàn)的類似病例檢索方法來實現(xiàn)。并且，可以作為使計算機執(zhí)行，使作為類似病例檢索裝置中所包含的特征性的處理部的計算機發(fā)揮功能的程序或類似病例檢索方法中所包含的特征性的步驟的程序來實現(xiàn)。并且，這些程序是可以通過⑶-ROM(Compact Disc-Read OnlyMemory)等計算機可讀取的非一時性的記錄介質(zhì)或互聯(lián)網(wǎng)等通信網(wǎng)絡(luò)來流通的。發(fā)明效果通過本發(fā)明的類似病例檢索裝置，能夠提供一種將讀片者的關(guān)注點反映到類似圖像檢索的類似病例檢索裝置。


圖1是示出本發(fā)明的實施例1中的類似病例檢索裝置的構(gòu)成的方框圖。圖2是本發(fā)明的實施例1中的讀片知識制作順序的流程圖。圖3是本發(fā)明的實施例1中的圖像特征量提取順序的流程圖。圖4示出了本發(fā)明的實施例1中的腹部CT檢查的讀片報告的例子。圖5示出了從本發(fā)明的實施例1中的讀片報告中提取的讀片項目以及疾病名稱。圖6示出了從本發(fā)明的實施例1中的讀片報告中提取的讀片項目和疾病名稱，以及與讀片項目同時提取的位置與時相的信息。圖7示出了從本發(fā)明的實施例1中的讀片報告中提取的讀片項目和疾病名稱，以及與進行了邏輯性解釋的讀片項目同時提取的位置與時相的信息。圖8示出了本發(fā)明的實施例1中的用于獲得讀片知識提取的一系列數(shù)據(jù)。圖9是示出本發(fā)明的實施例1中的第一讀片知識的制作順序的流程圖。圖10示出了本發(fā)明的實施例1中的作為第一讀片知識的與某讀片項目相對應(yīng)的圖像特征量矢量的分布。圖11示出了本發(fā)明的實施例1中的作為第一讀片知識的與某讀片項目相對應(yīng)的圖像特征量的分布信息的存放形式。圖12是本發(fā)明的實施例1中的讀片項目與圖像特征量之間的相關(guān)關(guān)系(二值)的概念圖。圖13是本發(fā)明的實施例1中的讀片項目與圖像特征量之間的相關(guān)關(guān)系(多值)的概念圖。圖14是本發(fā)明的實施例1中的疾病名稱與圖像特征量之間的相關(guān)關(guān)系(二值)的概念圖。圖15是本發(fā)明的實施例1中的讀片項目與疾病名稱之間的相關(guān)關(guān)系(二值)的概念圖。圖16示出了本發(fā)明的實施例1中的作為讀片知識而提取的(圖像特征量-讀片項目)之間的相關(guān)關(guān)系的存放形式。圖17示出了本發(fā)明的實施例1中的作為讀片知識而提取的(圖像特征量-疾病名稱)之間的相關(guān)關(guān)系的存放形式。圖18示出了本發(fā)明的實施例1中的作為讀片知識而提取的(讀片項目-疾病名稱)之間的相關(guān)關(guān)系的存放形式。圖19是本發(fā)明的實施例1中的類似病例檢索順序的流程圖。圖20示出了本發(fā)明的實施例1中的類似病例檢索畫面的一個例子。圖21是用于說明本發(fā)明的實施例1中的病變位置或區(qū)域的指定的圖。圖22示出了本發(fā)明的實施例1中的作為第一讀片知識的與某讀片項目相對應(yīng)的圖像特征量的分布信息的存放形式。圖23示出了本發(fā)明的實施例1中的作為第一讀片知識的與某讀片項目相對應(yīng)的圖像特征量的分布信息的存放形式。圖24示出了本發(fā)明的實施例1中的作為第一讀片知識的與某讀片項目相對應(yīng)的圖像特征量的分布信息的存放形式。圖25示出了在本發(fā)明的實施例1中，被判斷為一致性高的讀片項目的顯示形式。圖26示出了在本發(fā)明的實施例1中，按每個圖像來顯示被判斷為一致性高的讀片項目時的顯示形式。圖27示出了在本發(fā)明的實施例1中，在顯示被判斷為一致性高的讀片項目的同時還顯示該一致性時的顯示形式。圖28示出了在本發(fā)明的實施例1中，在顯示被判斷為一致性高的讀片項目的同時還顯示該一致性時的顯示形式。圖29示出了在本發(fā)明的實施例1中，由讀片者選擇的讀片項目的顯示形式。圖30示出了本發(fā)明的實施例1中的類似病例檢索時的加權(quán)方法。圖31示出了在本發(fā)明的實施例1中，在進行類似病例檢索時通過滑動棒，來使用戶設(shè)定讀片項目間的權(quán)重的畫面的例子。圖32示出了在本發(fā)明的實施例2中，作為讀片知識而被提取的讀片項目彼此的相關(guān)關(guān)系的存放形式。圖33示出了在本發(fā)明的實施例2中，被選擇的讀片項目的顯示形式。圖34示出了在本發(fā)明的實施例2中，顯示針對被選擇的讀片項目有可能選擇錯誤時的顯示形式。圖35示出了在本發(fā)明的實施例3中，被選擇的讀片項目與不能選擇的讀片項目的顯示形式。圖36示出了 在本發(fā)明的實施例4中，從被選擇的讀片項目中推定的疾病名稱的顯示形式。圖37是示出本發(fā)明的實施例5中的類似病例檢索裝置的構(gòu)成的方框圖。
圖38是示出本發(fā)明的實施例5中的類似病例檢索的順序的流程圖。圖39是示出本發(fā)明的實施例6中的第一類似病例檢索裝置的構(gòu)成的方框圖。圖40是示出本發(fā)明的實施例6中的第二類似病例檢索裝置的構(gòu)成方框圖。圖41是本發(fā)明的實施例6中的讀片項目選擇履歷數(shù)據(jù)庫中所存儲的讀片項目的選擇履歷信息的一個例子。圖42是示出類似病例檢索裝置的其他的構(gòu)成方框圖。
具體實施例方式以下，對本發(fā)明的實施例參照附圖進行說明。另外，以下說明的實施例均為本發(fā)明的一個優(yōu)選的具體例子。以下的實施例所示的數(shù)值、構(gòu)成要素、構(gòu)成要素的連接方式、步驟、步驟的順序等僅為一個例子，本發(fā)明并非受此所限。本發(fā)明僅受限于權(quán)利要求書。因此，在以下的實施例的構(gòu)成要素中，對于示出本發(fā)明的最上位概念的獨立權(quán)利要求中沒有記載的構(gòu)成要素，雖然不是達成本發(fā)明的課題的必要因素，但作為優(yōu)選的構(gòu)成方式來進行說明。本發(fā)明的一個實施例所涉及的類似病例檢索裝置，從病例數(shù)據(jù)庫中檢索包含有與成為讀片對象的醫(yī)用圖像類似的醫(yī)用圖像的病例數(shù)據(jù)，所述病例數(shù)據(jù)庫中蓄積了多個包含有醫(yī)用圖像和讀片報告 的病例數(shù)據(jù)，所述讀片報告是記載了對該醫(yī)用圖像進行讀片后的結(jié)果的文本數(shù)據(jù)，該類似病例檢索裝置包括:圖像特征提取部，從讀片對象圖像中提取多個圖像特征量，所述讀片對象圖像是成為讀片對象的醫(yī)用圖像；讀片項目一致性算出部，根據(jù)第一讀片知識，算出所述圖像特征提取部所提取的多個圖像特征量針對每個讀片項目的一致性，所述第一讀片知識是示出，針對任意的讀片項目，根據(jù)從與包含有所述讀片項目的讀片報告相對應(yīng)的醫(yī)用圖像中提取的多個圖像特征量而算出的、每種圖像特征量的值的存在范圍的信息，所述任意的讀片項目是對醫(yī)用圖像的特征進行言語化后的字符串；讀片項目候補顯示部，顯示由所述讀片項目一致性算出部算出的一致性比規(guī)定閾值大的讀片項目，或者顯示從一致性大的讀片項目開始規(guī)定個數(shù)的讀片項目；讀片項目選擇部，使用戶從由所述讀片項目候補顯示部顯示的讀片項目之中，選擇讀片項目；權(quán)重決定部，針對從醫(yī)用圖像中提取的各個圖像特征量、與從針對所述醫(yī)用圖像的讀片報告中提取的各個讀片項目之間的關(guān)聯(lián)性，根據(jù)預(yù)先決定的第二讀片知識，按照由所述圖像特征提取部提取的每個圖像特征量來決定權(quán)重，在該圖像特征量與所述讀片項目選擇部所選擇的讀片項目之間的關(guān)聯(lián)性越高的情況下，就越?jīng)Q定值大的權(quán)重；以及類似病例檢索部，以由所述權(quán)重決定部決定的每個圖像特征量的權(quán)重，對所述圖像特征提取部所提取的所述多個圖像特征量、與從被登記在病例數(shù)據(jù)庫中的病例數(shù)據(jù)所包含的醫(yī)用圖像中提取的多個圖像特征量進行加權(quán)，并進行比較，從而從所述病例數(shù)據(jù)庫中檢索包含有與所述讀片對象圖像類似的醫(yī)用圖像的病例數(shù)據(jù)。通過此構(gòu)成，根據(jù)從醫(yī)用圖像或者讀片對象圖像中提取的各個圖像特征量來計算針對各個“讀片項目”的一致性，讀片對象圖像的特征被變換為比每個單位疾病更詳細的級別的“讀片項目”，在以后的類似病例檢索處理中，以比每個單位疾病更詳細的級別來進行檢索時所利用的圖像特征量的最佳化成為可能?！白x片項目”是指，在本說明書中被定義為“讀片醫(yī)師將讀片對象的圖像的特征進行了語言化后的字符串”。按照使用的醫(yī)用圖像攝像裝置或?qū)ο笈K器等，作為讀片項目而被使用的用語幾乎是被限定的。例如有:形成葉狀、棘狀、不規(guī)則狀、邊界清晰、輪廓不清晰、低濃度、高濃度、低吸収、高吸収、磨玻璃狀、鈣化，嵌合體狀、早期染色、低回聲、高回聲、以及起毛等。若被選擇的讀片項目為，形成葉狀/棘狀/不規(guī)則狀，則可知讀片者關(guān)注形狀方面，若為低濃度/高濃度/低吸収/高吸収/磨玻璃狀，則可知讀片者則關(guān)注亮度方面。同時，由于讀片項目是醫(yī)師在制作讀片報告時的共同語言，因此，類似病例檢索裝置的用戶，即讀片者能夠容易地理解通過本裝置來推定的讀片項目的妥當性。并且，通過顯示一致性大的讀片項目，從而能夠從眾多的讀片項目中，嚴格選出與從讀片對象圖像中提取的圖像特征量相關(guān)的讀片項目并顯示，因而對于類似病例檢索裝置的用戶而言，讀片項目的把握以及選擇變得容易。據(jù)此，能夠進行反映了類似病例檢索裝置的用戶，即讀片者的關(guān)注點的類似病例檢索。最好是，所述讀片項目一致性算出部，根據(jù)所述第一讀片知識，獲得在一致性算出中與對象讀片項目關(guān)聯(lián)的所有的圖像特征量的值的存在范圍信息；算出由所述圖像特征提取部提取的各個圖像特征量、與獲得的所述存在范圍信息的一致度；在對于基于所述第二讀片知識的與所述對象讀片項目之間的關(guān)聯(lián)性越高的圖像特征量，就越使針對該圖像特征量算出的所述一致度的權(quán)重增大的狀態(tài)下，通過對針對所述圖像特征提取部所提取的所述多個圖像特征量算出的多個所述一致度進行統(tǒng)一，從而算出所述圖像特征提取部所提取的所述多個圖像特征量針對所述對象讀片項目的一致性。根據(jù)此構(gòu)成，即使存在有多種圖像特征量的情況下，也能夠使與關(guān)注的讀片項目的關(guān)系小的圖像特征量的影響減少，從而算出一致性。
最好是，所述讀片項目候補顯示部，進一步，將讀片項目和與該讀片項目相對應(yīng)的
一致性一起顯示。根據(jù)此構(gòu)成，能夠?qū)⒈狙b置算出的讀片項目的一致性的大小提示給用戶，因此用戶能過在選擇讀片項目時進行參考。最好是，所述讀片項目候補顯示部，進一步，針對附屬于醫(yī)用圖像的讀片報告中的讀片項目彼此間的搭配程度，根據(jù)預(yù)先決定的搭配概率信息，決定由所述讀片項目選擇部選擇的讀片項目彼此間的搭配概率，在決定的所述搭配概率為規(guī)定值以下的情況下，對示出讀片項目的選擇有可能出現(xiàn)錯誤的信息進行顯示。根據(jù)此構(gòu)成，能夠?qū)㈦y于共存的讀片項目傳達給用戶，從而能夠防止用戶進行錯誤的讀片項目的選擇。最好是，所述讀片項目候補顯示部，進一步，針對附屬于醫(yī)用圖像的讀片報告中的讀片項目彼此間的搭配程度，根據(jù)預(yù)先決定的搭配概率信息，對于與所述讀片項目選擇部所選擇的讀片項目的搭配概率在規(guī)定值以下的讀片項目，顯示不能選擇。根據(jù)此構(gòu)成，能夠在選擇了讀片項目這一階段之時，將不能選擇的讀片項目傳達給用戶，從而能夠防止用戶進行錯誤的讀片項目的選擇。最好是，所述讀片項目候補顯示部，進一步，針對從附屬于醫(yī)用圖像的讀片報告中提取的、作為對醫(yī)用圖像的特征進行了言語化后的字符串的讀片項目與疾病名稱之間的關(guān)聯(lián)性，根據(jù)預(yù)先決定的關(guān)聯(lián)性信息，推定與被選擇的讀片項目的關(guān)聯(lián)性最高的疾病名稱，并顯示該被推定的疾病名稱。
根據(jù)此構(gòu)成，通過將當前選擇的讀片項目相當于哪個疾病傳達給用戶，從而對于用戶而言，能夠成為判斷選擇完畢的讀片項目的妥當性的輔助信息。本發(fā)明的其他的實施例所涉及的類似病例檢索裝置，從病例數(shù)據(jù)庫中檢索包含有與成為讀片對象的醫(yī)用圖像類似的醫(yī)用圖像的病例數(shù)據(jù)，所述病例數(shù)據(jù)庫中蓄積了多個包含有醫(yī)用圖像和讀片報告的病例數(shù)據(jù)，所述讀片報告是記載了對該醫(yī)用圖像進行讀片后的結(jié)果的文本數(shù)據(jù)，該類似病例檢索裝置包括:圖像特征提取部，從讀片對象圖像中提取多個圖像特征量，所述讀片對象圖像是成為讀片對象的醫(yī)用圖像；讀片項目一致性算出部，根據(jù)第一讀片知識，算出所述圖像特征提取部所提取的多個圖像特征量針對每個讀片項目的一致性，所述第一讀片知識是示出，針對任意的讀片項目，根據(jù)從與包含有所述讀片項目的讀片報告相對應(yīng)的醫(yī)用圖像中提取的多個圖像特征量而算出的、每種圖像特征量的值的存在范圍的信息，所述任意的讀片項目是對醫(yī)用圖像的特征進行言語化后的字符串；讀片項目設(shè)定部，將由所述讀片項目一致性算出部算出的一致性為規(guī)定值以上的讀片項目，設(shè)定為在進行類似病例檢索時使用的讀片項目；權(quán)重決定部，針對從醫(yī)用圖像中提取的各個圖像特征量、與從針對所述醫(yī)用圖像的讀片報告中提取的各個讀片項目之間的關(guān)聯(lián)性，根據(jù)預(yù)先決定的第二讀片知識，按照由所述圖像特征提取部提取的每個圖像特征量來決定權(quán)重，在該圖像特征量與所述讀片項目設(shè)定部所設(shè)定的讀片項目之間的關(guān)聯(lián)性越高的情況下，就越?jīng)Q定值大的權(quán)重；以及類似病例檢索部，以由所述權(quán)重決定部決定的每個圖像特征量的權(quán)重，對所述圖像特征提取部所提取的所述多個圖像特征量、與從被登記在病例數(shù)據(jù)庫中的病例數(shù)據(jù)所包含的醫(yī)用圖像中提取的多個圖像特征量進行加權(quán)，并進行比較，從而從所述病例數(shù)據(jù)庫中檢索包含有與所述讀片對象圖像類似的醫(yī)用圖像的病例數(shù)據(jù)。根據(jù)此構(gòu)成，針對從醫(yī)用圖像或者讀片對象圖像中提取的各個圖像特征量，在與根據(jù)讀片對象圖像推定的讀片項目之間的關(guān)聯(lián)性越高的情況下越以大的權(quán)重來加權(quán)，這樣通過對圖像特征量彼此進行比較，從而能夠檢索類似病例。這樣，在沒有用戶進行的讀片項目的選擇的情況下，能夠?qū)崿F(xiàn)利用了作為一般的讀片者的關(guān)注點的讀片項目的加權(quán)。在本裝置，由于是將一致性為規(guī)定值以上的讀片項目用于類似病例檢索的，因此能夠進行基于一般的醫(yī)師也會關(guān)注的讀片項目的類似病例檢索。最好是，所述讀片項目設(shè)定部，根據(jù)用戶過去從讀片項目的組中選擇的讀片項目的履歷信息，從所述讀片項目一致性算出部所算出的一致性為規(guī)定值以上的讀片項目中，將通過進行與所述履歴信息相同的選擇而得到的讀片項目，設(shè)定為在進行類似病例檢索時使用的讀片項目。根據(jù)此構(gòu)成，能夠利用與用戶過去選擇的讀片項目相同的讀片項目來進行類似病例檢索。因此，例如能夠利用與熟練的醫(yī)師過去所選擇的讀片項目相同的讀片項目，來進行針對新的讀片對象圖像的類似病例檢索。(實施例1)圖1是本發(fā)明的實施例1中的類似病例檢索裝置的方框圖。
類似病例檢索裝置從病例數(shù)據(jù)庫中檢索包含與讀片對象的醫(yī)用圖像類似的醫(yī)用圖像的病例數(shù)據(jù)，所述病例數(shù)據(jù)庫中蓄積有多個包含醫(yī)用圖像和讀片報告的病例數(shù)據(jù)，所述讀片報告是記載有對該醫(yī)用圖像進行讀片的結(jié)果的文本數(shù)據(jù)。類似病例檢索裝置包括:病例數(shù)據(jù)庫100、第一讀片知識數(shù)據(jù)庫110、第二讀片知識數(shù)據(jù)庫120、讀片對象圖像讀取部130、讀片對象圖像顯示部140、圖像特征提取部150、讀片項目一致性算出部160、讀片項目候補顯示部170、讀片項目選擇部180、權(quán)重決定部190、類似病例檢索部200、以及類似病例顯示部210。并且包括圖中未示出的讀片報告輸入部。病例數(shù)據(jù)庫100是存放有多個病例數(shù)據(jù)(以下，簡單稱為“病例”)的數(shù)據(jù)庫，該病例數(shù)據(jù)是由 CT (Computed Tomography:電腦斷層掃描)或 MRI (Magnetic ResonanceImaging:磁共振成像)等醫(yī)用圖像(在本說明書中將“圖像數(shù)據(jù)”簡稱為“圖像”)與讀片報告配對而構(gòu)成的，所述讀片報告是對該醫(yī)用圖像進行讀片后的結(jié)果。第一讀片知識數(shù)據(jù)庫110以及第二讀片知識數(shù)據(jù)庫120是存放有通過對多個病例進行分析而得到的讀片知識的數(shù)據(jù)庫。詳細待后述。病例數(shù)據(jù)庫100、第一讀片知識數(shù)據(jù)庫110以及第二讀片知識數(shù)據(jù)庫120被存儲在HDD (Hard Disk Drive:硬盤驅(qū)動器)等存儲裝置。讀片對象圖像讀取部120從醫(yī)用圖像攝像裝置或在外部連接的存儲裝置等中，讀取以CT或MRI等醫(yī)用圖像攝像裝置拍攝的圖像。 讀片對象圖像顯示部130由醫(yī)療用的高精細顯示器等構(gòu)成，顯示由讀片對象圖像讀取部120讀取的讀片對象圖像。圖像特征提取部160從由讀片對象圖像讀取部120讀取的讀片對象圖像中，提取多種圖像特征量。讀片項目一致性算出部160根據(jù)圖像特征提取部150所提取的多個圖像特征量和被存放在第一讀片知識數(shù)據(jù)庫110的第一讀片知識，從現(xiàn)在的讀片對象圖像中算出多個圖像特征量針對各個讀片項目的一致性。讀片項目候補顯示部170根據(jù)在讀片項目一致性算出部160算出的針對多個讀片項目的每一個的一致性，將一致性比規(guī)定閾值大的讀片項目、或者一致性大的之中的規(guī)定個數(shù)的讀片項目，作為用于使用戶選擇的候補來顯示。本類似病例檢索裝置的用戶(讀片者)是，放射科醫(yī)師、臨床醫(yī)師等進行讀片的醫(yī)師。不過，用戶并非受限于此，也會有臨床檢查技師或向醫(yī)科學(xué)生這種沒有獲得醫(yī)師資格的人的情況。讀片項目選擇部180從在讀片項目候補顯示部170顯示的讀片項目中，接受用戶的選擇結(jié)果以作為輸入。權(quán)重決定部190根據(jù)圖像特征提取部150所提取的圖像特征量、以及被存放在第二讀片知識數(shù)據(jù)庫120中的第二讀片知識，針對在圖像檢索時所使用的多個圖像特征量分別決定權(quán)重。類似病例檢索部200對圖像特征提取部150所提取的多個圖像特征量以及被登記在病例數(shù)據(jù)庫100的病例中所包含的、從醫(yī)用圖像中提取的多個圖像特征量，以在權(quán)重決定部190決定的每個圖像特征量的權(quán)重來進行加權(quán)并比較，從所述病例數(shù)據(jù)庫檢索包含與讀片對象圖像類似的醫(yī)用圖像的病例。類似病例顯示部210顯示由類似病例檢索部200檢索的類似病例。類似病例顯示部210的構(gòu)成可以是與構(gòu)成讀片對象圖像顯示部140的高精細監(jiān)視器為相同的機種，也可以將讀片對象圖像和類似病例同時顯示在讀片對象圖像顯示部140。另外，類似病例顯示部210和讀片對象圖像顯示部140的機種也可以不同。圖中未示出的讀片報告輸入部接受來自用戶的讀片報告輸入。即用戶一邊參考由讀片對象圖像顯示部140顯示的讀片對象圖像、以及由類似病例顯示部210顯示的類似病例，一邊將讀片報告輸入到圖中未不出的讀片報告輸入部。讀片報告輸入部由鍵盤或鼠標等構(gòu)成。讀片對象圖像顯示部140、讀片項目候補顯示部170、讀片項目選擇部180、類似病例顯示部210、以及圖中未示出的讀片報告輸入部構(gòu)成讀片終端220。以下，對本發(fā)明的各個部的工作進行詳細說明。<讀片知識數(shù)據(jù)庫的事前制作>在進行類似病例檢索之時，需要事前得到讀片知識，并將讀片知識存放到第一讀片知識數(shù)據(jù)庫110以及第二讀片知識數(shù)據(jù)庫120。讀片知識是從聚集的多個“病例”中得到的，該“病例”是由醫(yī)用圖像與讀片報告的配對構(gòu)成的，該讀片報告是對該醫(yī)用圖像進行讀片后的結(jié)果。作為病例，可以利用被存放于病例數(shù)據(jù)庫100中的病例，也可以利用被存放在其他的數(shù)據(jù)庫中的病例。所需的病例數(shù)是，利用各種數(shù)據(jù)挖掘算法能夠得到某些法則性以及知識所需要的數(shù)量。通常采用數(shù)百 數(shù)萬個的數(shù)據(jù)。在本實施例中，作為被存放在第一讀片知識數(shù)據(jù)庫110的第一讀片知識采用以下的信息，該信息示出針對任意的讀片項目，根據(jù)從與包含所述讀片項目的讀片報告相對應(yīng)的醫(yī)用圖像中提取的多個圖像特征量而算出的、每個圖像特征量的種類的值的存在范圍。并且，作為被存放在第二讀片知識數(shù)據(jù)庫120的第二讀片知識，采用從醫(yī)用圖像中提取的各個圖像特征量與從所述醫(yī)用圖像所對應(yīng)的讀片報告中提取的各個讀片項目之間的關(guān)聯(lián)性，即采用(圖像特征量-讀片項目)這兩項間的相關(guān)關(guān)系。作為“圖像特征量”例如有醫(yī)用圖像中的臟器或與病變部分的形狀相關(guān)的或者與亮度分布相關(guān)的圖像特征量。圖像特征量例如可以采用如下的非專利文獻中所記載的490種特征量，該非專利文獻是:“根本、清水、萩原、小畑、繩野所著‘根據(jù)來自多數(shù)特征量的特征選擇的乳房X線圖像上的腫瘤影像判別精度的改善以及快速的特征選擇法的提出(多數(shù)O特徴量如W特徴選択1二 A 3 乳房X線像上O腫瘤影判別精度O改善i高速々特徴選択法O提案)’，電子信息通信學(xué)會論文集(電子情報通信學(xué)會論文誌)-1I，Vol.J88-D-1I，N0.2，pp.416-426,2005年2月”。在本實施例也按照醫(yī)用圖像的拍攝中所使用的醫(yī)用圖像攝像裝置(醫(yī)療影像設(shè)備)或讀片的對象臟器，來采用預(yù)先規(guī)定的數(shù)十 數(shù)百種的圖像特征量?！白x片項目”是指，在本說明書中被定義為“讀片醫(yī)師將讀片對象的圖像的特征進行了語言化后的字符串”。按照使用的醫(yī)用圖像攝像裝置或?qū)ο笈K器等，作為讀片項目而被使用的用語幾乎是被限定的。例如有:形成葉狀、棘狀、不規(guī)則狀、邊界清晰、輪廓不清晰、低濃度、高濃度、低吸収、高吸収、磨玻璃狀、鈣化，嵌合體狀、早期染色、低回聲、高回聲、以及起毛等。以下，利用圖2的流程圖來說明制作讀片知識的順序。在本實施例成為對象的是，即使用的醫(yī)用圖像攝像裝置為多層面CT，對象臟器以及疾病分別為肝臟以及肝臟以及肝腫瘤。在步驟S10，從存放有用于得到讀片知識的病例的數(shù)據(jù)庫中獲得一個病例。在此，將用于得到讀片知識的病例的總數(shù)設(shè)為C個。每一個病例由醫(yī)用圖像與作為對該醫(yī)用圖像進行讀片后的結(jié)果的讀片報告的配對構(gòu)成。在醫(yī)用圖像由多層面CT裝置獲得的情況下，每一個病例將包含多張切片圖像。并且，通常在多層面CT圖像由醫(yī)師讀片的情況下，將重要的切片圖像的一張或多張作為關(guān)鍵圖像添附到讀片報告中。以下對多張的切片圖像集合或多張的關(guān)鍵圖像簡稱為“醫(yī)用圖像”或“圖像”。在步驟S11，從醫(yī)用圖像提取圖像特征量。利用圖3的流程圖對步驟Sll的處理進行詳細說明。在步驟S111，提取對象臟器的區(qū)域。在本實施例中提取肝臟區(qū)域。作為肝臟區(qū)域的提取方法，例如有利用非專利文獻:“田中、清水、小畑所著‘考慮了異常部位的濃度圖案的肝臟區(qū)域的提取方法的改善〈第二部 > (異常部位O濃度〃夕一 > ^ 考慮&肝臟領(lǐng)域抽出手法O改良〈第二報〉’，電子信息通信學(xué)會技術(shù)研究報告(電子情報通信學(xué)會技術(shù)研究報告)，醫(yī)用圖像，104 (580)，pp.7-12，2005年I月”等方法。在步驟S112，從在步驟Slll提取的臟器區(qū)域中提取病變區(qū)域。在本實施例中為從肝臟區(qū)域提取腫瘤區(qū)域。作為肝腫瘤區(qū)域提取方法，例如有利用非專利文獻:“中川、清水、一杉、小畑所著的‘根據(jù)三維腹部CT圖像的肝腫瘤影像的自動提取方法的開發(fā)〈第二部 >(三維數(shù)腹部CT像々^ O肝腫瘤影O自動抽出手法O開発〈第二報〉’，醫(yī)用圖像，102(575)，pp.89-94,2003年I月”等方法。在此，若將從第i個病例中的圖像中提取的腫瘤的數(shù)量設(shè)為Mi，則腫瘤能夠從(病例編號，腫瘤編號)的組(i，j)中來確定。在此，I < i < C，1 < j SMp并且，在本實施例中由于病變的對象是肝腫瘤，雖然稱為了 “腫瘤編號”，不過在本發(fā)明中采用共同的表現(xiàn)，稱為“病變編號”。在步驟S113，從在步驟S112提取的病變區(qū)域選擇一個區(qū)域。在步驟S114，從在步驟S113選擇的病變區(qū)域中提取圖像特征量。在本實施例中，作為圖像特征量，從非 專利文獻:“根本、清水、萩原、小畑、繩野所著‘根據(jù)多個特征量中的特征選擇的乳房X線圖像上的腫瘤影像判別精確度的改善以及快速的特征選擇法的提出(多數(shù)Θ特徴量特徴選択^ J: 3乳房X線像上Θ腫瘤影判別精度O改善i高速々特徴選択法O提案’，電子信息通信學(xué)會論文集(電子情報通信學(xué)會論文誌)D-1I，Vol.J88-D-1I，N0.2，pp.416-426，2005年2月”中所記載的490種的特征量中，選用若干個能夠適用于肝腫瘤的特征量。將該特征量數(shù)量設(shè)為NIF個。在該步驟中提取的特征量是根據(jù)(病例編號、從該病例(醫(yī)用圖像)中提取的腫瘤編號、特征量編號)的組(i，j，k)來確定的。在此為，I彡i彡C，I彡j彡Mi, I彡k彡NIF0在步驟S115，檢查在步驟S112提取的病變區(qū)域中是否有未選擇的病變，在有未選擇的病變的情況下，返回到步驟S113，在選擇了未選擇的病變區(qū)域之后，再次執(zhí)行步驟S114。在沒有未選擇的病變的情況下，即，在針對步驟S112所提取的所有的病變區(qū)域，進行了步驟S114的特征量選擇的情況下，結(jié)束圖3的流程圖的處理，返回到圖2的流程圖。在圖2的步驟S12，進行讀片報告的分析處理。具體而言，從讀片報告中提取讀片項目以及疾病名稱。在本實施例中，進行詞素分析以及文法分析，該詞素分析以及文法分析利用了存放有讀片項目的讀片項目單詞辭典以及存放有疾病名稱的疾病名稱單詞辭典。通過這些處理，提取與在各個單詞辭典中存放的單詞一致的單詞。作為詞素分析技術(shù)例如有，非專利文獻:MeCab (http://mecab.sourceforge.net)或 ChaSen (http://chasen-legacy.sourceforge.jp)等，作為文法分析技術(shù)例如有，KNP(http://nlp.kuee.kyoto-u.ac.jp/nl-resource/knp.html), CaboCha (http://chasen.0rg/ taku/software/cabocha/)等。讀片報告由于是由醫(yī)師以讀片報告獨特的表現(xiàn)來描述的情況較多，因此，希望能夠開發(fā)出對讀片報告具有針對性的詞素分析技術(shù)、文法分析技術(shù)、以及各種單詞辭典。圖4示出了腹部CT檢查的讀片報告的例子，圖5示出了從圖4的讀片報告中提取的讀片項目以及疾病名稱。讀片項目通常提取多個，疾病名稱提取一個。將從第i個病例中的讀片報告中提取的讀片項目的數(shù)量設(shè)為Ni，則讀片項目能夠根據(jù)(病例編號，讀片項目編號)的組(i，j)來確定。在此為，I彡i彡C，I彡j彡隊。并且，在圖5中雖然僅提取了讀片項目以及疾病名稱的單詞，不過也可以同時提取表示讀片報告中的病變的位置的字符串，以及表示時相的字符串。在此對時相進行補充說明。在對肝臟的病變進行鑒別時有效的方法是，快速靜脈注射造影劑，并隨著時間的經(jīng)過來進行拍攝的造影檢查。一般在肝臟的造影檢查中，對肝臟進行拍攝一般是在以下情況:造影劑流入肝動脈，多血癥腫瘤染色的動脈相；分布到腸道以及脾臟的造影劑從門靜脈流入，肝實質(zhì)主要被造影的門靜脈相；造影劑均衡地達到肝的血管內(nèi)外的平衡相；以及造影劑留置在肝的間質(zhì)組織的晚期相等。在讀片報告中描述的較多的是病變在臟器上的位置以及在造影檢查時關(guān)注的時相的信息。這樣，由于不僅是讀片項目，位置以及時相的信息也被合在一起提取，這將有用于以后將要說明的讀片知識的提取。圖6示出了與讀片項目同時提供了位置和時相的信息的例子。例如，分析圖4的讀片報告，根據(jù)“在肝S3區(qū)域發(fā)現(xiàn)早期染色”這一文節(jié)，作為“早期染色”的位置屬性“肝S3區(qū)域”被提取。同樣，根據(jù)“在晚期相出現(xiàn)洗脫(washout)”這一文節(jié)，作為“洗脫(washout)”的時相屬性“晚期相”被提取。若單純地解釋圖4的讀片報告，則如圖6所示，關(guān)于“早期染色”的時相以及關(guān)于洗脫(washout)的位置的部分成為空白。對此，通過利用讀片項目“早期染色”是與早期相相對應(yīng)的單詞這一事前知識，以及對表示示出“早期染色”的狀態(tài)的腫瘤與“在晚期相的洗脫(washout) ”的腫瘤為同一腫瘤的上下文進行解釋，被提取的位置和時相的信息則成為圖7所示那樣。在步驟S13，檢查在存放有用于得到讀片知識的病例的數(shù)據(jù)庫中是否有未獲得的病例，在有未獲得的病例 的情況下，返回步驟S10，在獲得了未獲得的病例之后，執(zhí)行步驟Sll以及S12。在沒有未獲得的病例的情況下，即針對所有的病例執(zhí)行了步驟Sll的圖像特征提取以及步驟S12的報告分析之后的情況下，進入步驟S14。由于步驟Sll與步驟S12的結(jié)果不相互依存，因此執(zhí)行順序也可以相反。在達到步驟S14之時，例如獲得圖8所示的一系列數(shù)據(jù)。即，按照每個病例獲得圖像特征量、讀片項目、以及疾病名稱。對于病例編號I的病例，在醫(yī)用圖像中包含Ml個病變，從各個病變提取的圖像特征量的個數(shù)為NF個。并且，讀片報告中的讀片項目的數(shù)量為NI個。例如，在以病變編號(1，I)所示的第一個病變中，第一個圖像特征量的值為0.851。并且，以讀片項目編號(1，1)所示的第一個讀片項目的值為“早期染色”。在圖8的例子中，各個圖像特征量為O以上I以下的數(shù)值，讀片項目以及疾病名稱為字符串。作為圖像特征量也可以使用負的值或比I大的值。并且，作為讀片項目以及疾病名稱，也可以以預(yù)先決定的單詞ID的形式來存放數(shù)據(jù)。在步驟S14，根據(jù)在步驟Sll得到的圖像特征量以及在步驟S12得到的讀片項目，提取第一讀片知識。利用圖9的流程圖對步驟S14的處理進行說明。在步驟S141，從到此為止(S14的緊前)得到的圖8的一系列數(shù)據(jù)中，選擇一個讀片項目。作為選擇的順序，例如，能夠利用在步驟S12所使用的讀片項目單詞辭典中的條目(讀片項目編號)順序。在本實施例中，讀片項目單詞辭典中的讀片項目的所有條目數(shù)量為NII個。另外，作為選擇順序，可以采用圖8的一系列數(shù)據(jù)中的出現(xiàn)順序或任意的順序的其他的方法。在步驟S142，從圖8的一系列數(shù)據(jù)中，選擇包含在步驟S141被選擇的讀片項目的讀片報告中的病例。從選擇的病例的醫(yī)用圖像中所包含的所有的病變中獲得所有種類(NIF個)的圖像特征量，將獲得的圖像特征量存放到與現(xiàn)在所選擇的讀片項目相對應(yīng)的存儲區(qū)域。在此，在一個病例中包含多個圖像或多個病變(腫瘤)的情況較多，在這種情況下，則成為在讀片報告中包含與多個病變相關(guān)的記載。例如，在造影CT検查中，以造影劑使用前以及使用后的多個時刻(即，多個時相)中的定時來進行CT攝影。因此，能夠得到多個切片圖像的集合，切片圖像的一個集合中包含多個病變(腫瘤)，從一個病變中提取多個圖像特征量。因此，能夠得到(切片圖像集合數(shù)，即攝影的時相的數(shù)量)X (從一個患者檢測出的病變數(shù))的個數(shù)的(圖像特征量的種類數(shù))維數(shù)的圖像特征量矢量。需要求出得到的多個圖像特征量矢量、與從一個讀片報告提取的疾病名稱以及多個讀片項目之間的相關(guān)關(guān)系。當然，通過利用大量的病例，雖然能夠得到正確的對應(yīng)，不過，與利用后述的病變位置和時相相同，若事先對讀片報 告的記載與對應(yīng)的圖像特征量在某種程度上進行對應(yīng)，這樣就能夠更正確地求出相關(guān)關(guān)系。在一個病例中包含有多個病變的情況下，只要得到了當前選擇的讀片項目與病變的對應(yīng)，可以存放僅從與當前選擇的讀片項目相對應(yīng)的病變中提取的特征量。將在步驟S142存放的、與當前選擇的讀片項目相對應(yīng)的圖像特征量矢量繪圖為NIF維數(shù)的特征量空間的狀態(tài)，由圖10的模式圖示出。該空間上的一點相當于從一個病變圖像(從原來的切片圖像中切取病變區(qū)域后的部分圖像)中得到的一個NIF維數(shù)的特征量矢量。在步驟S143，確認是否有還未選擇的讀片項目，若有則返回到步驟S141。若沒有則結(jié)束圖9的流程圖。在此時刻，圖10所示的與一個讀片項目相對應(yīng)的圖像特征量矢量的分布能夠得到與讀片項目的個數(shù)同等的數(shù)量。在本實施例中，針對讀片項目單詞辭典的所有條目(NII個)的每一個，能夠得到圖10所示的分布。將這些分布分別作為第一讀片知識。得到的分布，即與特征量的值的存在范圍有關(guān)的信息以圖11的形式，被存放在第一讀片知識數(shù)據(jù)庫110。圖11示出了針對NII個讀片項目，存放了從對于第i個讀片項目的NFi個病變圖像(從原來的切片圖像切取病變區(qū)域后的部分圖像)中提取的特征量矢量的狀態(tài)。從各個病變圖像提取的特征量矢量由NIF個的值(NIF維數(shù))構(gòu)成，各個值的存在范圍為
。以上是第一讀片知識的最基本的算出方法以及存放形式。對于其他的例子，在進行類似病例檢索的說明時一起說明。接著，在步驟S15，根據(jù)在步驟Sll得到的圖像特征量、在步驟S12得到的讀片項目以及疾病名稱，提取第二讀片知識。在本實施例中，將圖像特征量與讀片項目這兩項的相關(guān)關(guān)系作為讀片知識。以下，除了⑴(圖像特征量-讀片項目)之間的相關(guān)關(guān)系以外，對⑵(圖像特征量-疾病名稱)之間的相關(guān)關(guān)系和(3)(讀片項目-疾病名稱)之間的相關(guān)關(guān)系進行說明。(I)(圖像特征量-讀片項目)之間的相關(guān)關(guān)系對求出(圖像特征量，讀片項目)這一對之間的相關(guān)關(guān)系的方法進行說明。相關(guān)關(guān)系的表現(xiàn)形式雖然有多個，在此利用相關(guān)比。相關(guān)比是表示質(zhì)的數(shù)據(jù)與量的數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系的指標，由(式I)來表不。[數(shù)式I]
權(quán)利要求
1.一種類似病例檢索裝置，從病例數(shù)據(jù)庫中檢索包含有與成為讀片對象的醫(yī)用圖像類似的醫(yī)用圖像的病例數(shù)據(jù)，所述病例數(shù)據(jù)庫中蓄積了多個包含有醫(yī)用圖像和讀片報告的病例數(shù)據(jù)，所述讀片報告是記載了對該醫(yī)用圖像進行讀片后的結(jié)果的文本數(shù)據(jù)，該類似病例檢索裝置包括: 圖像特征提取部，從讀片對象圖像中提取多個圖像特征量，所述讀片對象圖像是成為讀片對象的醫(yī)用圖像； 讀片項目一致性算出部，根據(jù)第一讀片知識，算出所述圖像特征提取部所提取的多個圖像特征量針對每個讀片項目的一致性，所述第一讀片知識是示出，針對任意的讀片項目，根據(jù)從與包含有所述讀片項目的讀片報告相對應(yīng)的醫(yī)用圖像中提取的多個圖像特征量而算出的、每種圖像特征量的值的存在范圍的信息，所述任意的讀片項目是對醫(yī)用圖像的特征進行言語化后的字符串； 讀片項目候補顯示部，顯示由所述讀片項目一致性算出部算出的一致性比規(guī)定閾值大的讀片項目，或者顯示從一致性大的讀片項目開始規(guī)定個數(shù)的讀片項目； 讀片項目選擇部，使用戶從由所述讀片項目候補顯示部顯示的讀片項目之中，選擇讀片項目； 權(quán)重決定部，針對從醫(yī)用圖像中提取的各個圖像特征量、與從針對所述醫(yī)用圖像的讀片報告中提取的各個讀片項目之間的關(guān)聯(lián)性，根據(jù)預(yù)先決定的第二讀片知識，按照由所述圖像特征提取部提取的每個圖像特征量來決定權(quán)重，在該圖像特征量與所述讀片項目選擇部所選擇的讀片項目之間的關(guān)聯(lián)性越高的情況下，就越?jīng)Q定值大的權(quán)重；以及 類似病例檢索部，以由所述權(quán)重決定部決定的每個圖像特征量的權(quán)重，對所述圖像特征提取部所提取的所述多個圖像特征量、與從被登記在病例數(shù)據(jù)庫中的病例數(shù)據(jù)所包含的醫(yī)用圖像中提取的多個圖像特征量進行加權(quán)，并進行比較，從而從所述病例數(shù)據(jù)庫中檢索包含有與所述讀片對象圖像類似的醫(yī)用圖像的病例數(shù)據(jù)。
2.如權(quán)利要求1所述的類似病例檢索裝置， 所述讀片項目一致性算出部， 根據(jù)所述第一讀片知識，獲得在一致性算出中與對象讀片項目關(guān)聯(lián)的所有的圖像特征量的值的存在范圍信息； 算出由所述圖像特征提取部提取的各個圖像特征量、與獲得的所述存在范圍信息的一致度； 在對于基于所述第二讀片知識的與所述對象讀片項目之間的關(guān)聯(lián)性越高的圖像特征量，就越使針對該圖像特征量算出的所述一致度的權(quán)重增大的狀態(tài)下，通過對針對所述圖像特征提取部所提取的所述多個圖像特征量算出的多個所述一致度進行統(tǒng)一，從而算出所述圖像特征提取部所提取的所述多個圖像特征量針對所述對象讀片項目的一致性。
3.如權(quán)利要求1或者2所述的類似病例檢索裝置， 所述讀片項目候補顯示部，進一步，將讀片項目和與該讀片項目相對應(yīng)的一致性一起顯示。
4.如權(quán)利要求1至3的任一項所述的類似病例檢索裝置， 所述讀片項目候補顯示部，進一步，針對附屬于醫(yī)用圖像的讀片報告中的讀片項目彼此間的搭配程度，根據(jù)預(yù)先決定的搭配概率信息，決定由所述讀片項目選擇部選擇的讀片項目彼此間的搭配概率，在決定的所述搭配概率為規(guī)定值以下的情況下，對示出讀片項目的選擇有可能出現(xiàn)錯誤的信息進行顯示。
5.如權(quán)利要求1至3的任一項所述的類似病例檢索裝置， 所述讀片項目候補顯示部，進一步，針對附屬于醫(yī)用圖像的讀片報告中的讀片項目彼此間的搭配程度，根據(jù)預(yù)先決定的搭配概率信息，對于與所述讀片項目選擇部所選擇的讀片項目的搭配概率在規(guī)定值以下的讀片項目，顯示不能選擇。
6.如權(quán)利要求1至5的任一項所述的類似病例檢索裝置， 所述讀片項目候補顯示部，進一步，針對從附屬于醫(yī)用圖像的讀片報告中提取的、作為對醫(yī)用圖像的特征進行了言語化后的字符串的讀片項目與疾病名稱之間的關(guān)聯(lián)性，根據(jù)預(yù)先決定的關(guān)聯(lián)性信息，推定與被選擇的讀片項目的關(guān)聯(lián)性最高的疾病名稱，并顯示該被推定的疾病名稱。
7.一種類似病例檢索裝置，從病例數(shù)據(jù)庫中檢索包含有與成為讀片對象的醫(yī)用圖像類似的醫(yī)用圖像的 病例數(shù)據(jù)，所述病例數(shù)據(jù)庫中蓄積了多個包含有醫(yī)用圖像和讀片報告的病例數(shù)據(jù)，所述讀片報告是記載了對該醫(yī)用圖像進行讀片后的結(jié)果的文本數(shù)據(jù)，該類似病例檢索裝置包括: 圖像特征提取部，從讀片對象圖像中提取多個圖像特征量，所述讀片對象圖像是成為讀片對象的醫(yī)用圖像； 讀片項目一致性算出部，根據(jù)第一讀片知識，算出所述圖像特征提取部所提取的多個圖像特征量針對每個讀片項目的一致性，所述第一讀片知識是示出，針對任意的讀片項目，根據(jù)從與包含有所述讀片項目的讀片報告相對應(yīng)的醫(yī)用圖像中提取的多個圖像特征量而算出的、每種圖像特征量的值的存在范圍的信息，所述任意的讀片項目是對醫(yī)用圖像的特征進行言語化后的字符串； 讀片項目設(shè)定部，將由所述讀片項目一致性算出部算出的一致性為規(guī)定值以上的讀片項目，設(shè)定為在進行類似病例檢索時使用的讀片項目； 權(quán)重決定部，針對從醫(yī)用圖像中提取的各個圖像特征量、與從針對所述醫(yī)用圖像的讀片報告中提取的各個讀片項目之間的關(guān)聯(lián)性，根據(jù)預(yù)先決定的第二讀片知識，按照由所述圖像特征提取部提取的每個圖像特征量來決定權(quán)重，在該圖像特征量與所述讀片項目設(shè)定部所設(shè)定的讀片項目之間的關(guān)聯(lián)性越高的情況下，就越?jīng)Q定值大的權(quán)重；以及 類似病例檢索部，以由所述權(quán)重決定部決定的每個圖像特征量的權(quán)重，對所述圖像特征提取部所提取的所述多個圖像特征量、與從被登記在病例數(shù)據(jù)庫中的病例數(shù)據(jù)所包含的醫(yī)用圖像中提取的多個圖像特征量進行加權(quán)，并進行比較，從而從所述病例數(shù)據(jù)庫中檢索包含有與所述讀片對象圖像類似的醫(yī)用圖像的病例數(shù)據(jù)。
8.如權(quán)利要求7所述的類似病例檢索裝置， 所述讀片項目設(shè)定部，根據(jù)用戶過去從讀片項目的組中選擇的讀片項目的履歷信息，從所述讀片項目一致性算出部所算出的一致性為規(guī)定值以上的讀片項目中，將通過進行與所述履歴信息相同的選擇而得到的讀片項目，設(shè)定為在進行類似病例檢索時使用的讀片項目。
9.一種類似病例檢索方法，從病例數(shù)據(jù)庫中檢索包含有與成為讀片對象的醫(yī)用圖像類似的醫(yī)用圖像的病例數(shù)據(jù)，所述病例數(shù)據(jù)庫中蓄積了多個包含有醫(yī)用圖像和讀片報告的病例數(shù)據(jù)，所述讀片報告是記載了對該醫(yī)用圖像進行讀片后的結(jié)果的文本數(shù)據(jù)，該類似病例檢索方法包括: 圖像特征提取步驟，從讀片對象圖像中提取多個圖像特征量，所述讀片對象圖像是成為讀片對象的醫(yī)用圖像； 讀片項目一致性算出步驟，根據(jù)第一讀片知識，算出在所述圖像特征提取步驟所提取的多個圖像特征量針對每個讀片項目的一致性，所述第一讀片知識是示出，針對任意的讀片項目，根據(jù)從與包含有所述讀片項目的讀片報告相對應(yīng)的醫(yī)用圖像中提取的多個圖像特征量而算出的、每種圖像特征量的值的存在范圍的信息，所述任意的讀片項目是對醫(yī)用圖像的特征進行言語化后的字符串； 讀片項目候補顯示步驟，顯示在所述讀片項目一致性算出步驟算出的一致性比規(guī)定閾值大的讀片項目，或者顯示從一致性大的讀片項目開始規(guī)定個數(shù)的讀片項目； 讀片項目選擇步驟，使用戶從在所述讀片項目候補顯示步驟顯示的讀片項目之中，選擇讀片項目； 權(quán)重決定步驟，針對從醫(yī)用圖像中提取的各個圖像特征量、與從針對所述醫(yī)用圖像的讀片報告中提取的各個讀片項目之間的關(guān)聯(lián)性，根據(jù)預(yù)先決定的第二讀片知識，按照在所述圖像特征提取步驟提取的每個圖像特征量來決定權(quán)重，在該圖像特征量與在所述讀片項目選擇步驟所選擇的讀片項目之間的關(guān)聯(lián)性越高的情況下，就越?jīng)Q定值大的權(quán)重；以及類似病例檢索步驟，以在所述權(quán)重決定步驟決定的每個圖像特征量的權(quán)重，對在所述圖像特征提取步驟所提取的所述多個圖像特征量、與從被登記在病例數(shù)據(jù)庫中的病例數(shù)據(jù)所包含的醫(yī)用圖像中提取的多個圖像特征量進行加權(quán)，并進行比較，從而從所述病例數(shù)據(jù)庫中檢索包含有與所述讀片對象圖像類似的醫(yī)用圖像的病例數(shù)據(jù)。
10.一種類似病例檢索方法，從病例數(shù)據(jù)庫中檢索包含有與成為讀片對象的醫(yī)用圖像類似的醫(yī)用圖像的病例數(shù)據(jù)，所述病例數(shù)據(jù)庫中蓄積了多個包含有醫(yī)用圖像和讀片報告的病例數(shù)據(jù)，所述讀片報告是記載了對該醫(yī)用圖像進行讀片后的結(jié)果的文本數(shù)據(jù)，該類似病例檢索方法包括:` 圖像特征提取步驟，從讀片對象圖像中提取多個圖像特征量，所述讀片對象圖像是成為讀片對象的醫(yī)用圖像； 讀片項目一致性算出步驟，根據(jù)第一讀片知識，算出在所述圖像特征提取步驟所提取的多個圖像特征量針對每個讀片項目的一致性，所述第一讀片知識是示出，針對任意的讀片項目，根據(jù)從與包含有所述讀片項目的讀片報告相對應(yīng)的醫(yī)用圖像中提取的多個圖像特征量而算出的、每種圖像特征量的值的存在范圍的信息，所述任意的讀片項目是對醫(yī)用圖像的特征進行言語化后的字符串； 讀片項目設(shè)定步驟，將在所述讀片項目一致性算出步驟算出的一致性為規(guī)定值以上的讀片項目，設(shè)定為在進行類似病例檢索時使用的讀片項目；權(quán)重決定步驟，針對從醫(yī)用圖像中提取的各個圖像特征量、與從針對所述醫(yī)用圖像的讀片報告中提取的各個讀片項目之間的關(guān)聯(lián)性，根據(jù)預(yù)先決定的第二讀片知識，按照在所述圖像特征提取步驟提取的每個圖像特征量來決定權(quán)重，在該圖像特征量與在所述讀片項目設(shè)定步驟所設(shè)定的讀片項目之間的關(guān)聯(lián)性越高的情況下，就越?jīng)Q定值大的權(quán)重；以及類似病例檢索步驟，以在所述權(quán)重決定步驟決定的每個圖像特征量的權(quán)重，對在所述圖像特征提取步驟所提取的所述多個圖像特征量、與從被登記在病例數(shù)據(jù)庫中的病例數(shù)據(jù)所包含的醫(yī)用圖像中提取的多個圖像特征量進行加權(quán)，并進行比較，從而從所述病例數(shù)據(jù)庫中檢索包含有與所述讀片對象圖像類似的醫(yī)用圖像的病例數(shù)據(jù)。
11.一種程序，使計算機執(zhí)行權(quán)利要求9或者權(quán)利要求10所述的類似病例檢索方法中包含的各個步驟。`
全文摘要
類似病例檢索裝置包括圖像特征提取部(150)，從讀片對象圖像中提取多個圖像特征量；讀片項目一致性算出部(160)，根據(jù)作為示出針對各個讀片項目的每種圖像特征量的值的存在范圍的信息的第一讀片知識，算出提取的多個圖像特征量針對各個讀片項目的一致性；讀片項目候補顯示部(170)，顯示一致性大的讀片項目；讀片項目選擇部(180)，選擇讀片項目；權(quán)重決定部(190)，根據(jù)預(yù)先決定了各個圖像特征量與各個讀片項目之間的關(guān)聯(lián)性的第二讀片知識，按提取的每個圖像特征量，在該圖像特征量與被選擇的讀片項目之間的關(guān)聯(lián)性越大的情況下就越?jīng)Q定值大的權(quán)重；類似病例檢索部(200)，對提取的多個圖像特征量與從病例數(shù)據(jù)中包含的醫(yī)用圖像中提取的多個圖像特征量，按每個圖像特征量的權(quán)重來進行加權(quán)并比較，從而來檢測病例數(shù)據(jù)。
文檔編號A61B5/00GK103200861SQ20118001546
公開日2013年7月10日 申請日期2011年11月4日 優(yōu)先權(quán)日2011年11月4日
發(fā)明者近藤堅司, 高田和豐, 小塚和紀 申請人:松下電器產(chǎn)業(yè)株式會社