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JP7822738B2 - Information processing device, information processing method, and program - Google Patents
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JP7822738B2 - Information processing device, information processing method, and program - Google Patents

Information processing device, information processing method, and program

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JP7822738B2 JP2021159827A JP2021159827A JP7822738B2 JP 7822738 B2 JP7822738 B2 JP 7822738B2 JP 2021159827 A JP2021159827 A JP 2021159827A JP 2021159827 A JP2021159827 A JP 2021159827A JP 7822738 B2 JP7822738 B2 JP 7822738B2
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Description

本明細書の開示は、推論結果に基づいて、記憶装置に保存するデータを決定する情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。 The disclosure of this specification relates to an information processing device, information processing method, and program that determine data to store in a storage device based on inference results.

昨今、CTやMRIをはじめとする医用画像撮影装置の性能の向上に伴い、高精細な断層画像データを生成することができるようになった。しかしながら、読影に使用する医用画像データを保存する記憶装置の容量には限界があり、全ての症例について高精細な断層画像データを生成して保存しておくことはできない。 Recently, improvements in the performance of medical imaging devices such as CT and MRI have made it possible to generate high-resolution tomographic image data. However, there is a limit to the capacity of storage devices that store medical image data used for interpretation, and it is not possible to generate and store high-resolution tomographic image data for every case.

特許文献1には、スキャン時にユーザが指定した関心領域における医用画像データを高精細に保存し、解像度を落とした画像と合わせて閲覧する方法が開示されている。 Patent Document 1 discloses a method for saving high-resolution medical image data of a region of interest specified by the user during scanning, and viewing it together with a lower-resolution image.

特開2015-84968号公報JP 2015-84968 A

特許文献1では、高精細に保存する関心領域をユーザが指定する必要があり手間がかかった。またスキャン時に関心領域を指定した者と、読影者とが異なる場合には、読影者が意図した領域の高精細な医用画像データが作成されていないことがあった。 In Patent Document 1, the user had to specify the region of interest to be saved in high resolution, which was time-consuming. Furthermore, if the person who specified the region of interest during scanning was different from the person who interpreted the image, high-resolution medical image data of the region intended by the interpreter might not have been created.

本発明に記載の情報処理装置は、被検体を撮影した撮影データに基づいて、第一の医用画像データを取得する第一の画像取得部と、前記撮影データに基づいて、前記第一の医用画像データと異なる第二の医用画像データを取得する第二の画像取得部と、前記第二の医用画像データに対して、被検体における異常の有無に関する第一推論を行う推論部と、前記推論部による推論結果に基づいて、外部の記憶装置に保存する前記第二の医用画像データの保存形態を決定する決定部とを備え、前記推論部は、被検体における異常があると推論した場合に、前記第二の医用画像データに対して、被検体における異常の良悪性に関する第二推論をさらに行い、前記決定部は、前記第一推論により異常と判定され、前記第二推論において悪性と判断された前記第二の医用画像データと、前記第一の医用画像データとを前記記憶装置に保存するデータとして決定するように前記保存形態を決定する The information processing device described in the present invention comprises a first image acquisition unit that acquires first medical image data based on imaging data of a subject, a second image acquisition unit that acquires second medical image data different from the first medical image data based on the imaging data, an inference unit that makes a first inference regarding the presence or absence of an abnormality in the subject for the second medical image data, and a determination unit that determines a storage format of the second medical image data to be stored in an external storage device based on the inference result by the inference unit, wherein when the inference unit infers that there is an abnormality in the subject, it further makes a second inference regarding the benign or malignant nature of the abnormality in the subject for the second medical image data, and the determination unit determines the storage format so that the second medical image data that is determined to be an abnormality by the first inference and to be malignant by the second inference, and the first medical image data, are determined to be data to be stored in the storage device .

本発明によれば、ユーザの手間を削減しながら、記憶装置に保存するデータの保存形態を決定することができる。 This invention makes it possible to determine the storage format of data to be saved in a storage device while reducing the user's effort.

第一の実施形態に係る医用画像診断システムの機能構成図。FIG. 1 is a functional configuration diagram of a medical image diagnostic system according to a first embodiment. 第一の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図。FIG. 1 is a diagram showing an example of a hardware configuration of an information processing apparatus according to a first embodiment. 第一の実施形態に係る情報処理装置の処理を示すフローチャート図。FIG. 4 is a flowchart showing processing of the information processing apparatus according to the first embodiment. 第一の実施形態に係る情報処理装置の機能構成の一例を示す図。FIG. 1 is a block diagram showing an example of the functional configuration of an information processing apparatus according to a first embodiment. 第一の実施形態に係る情報処理装置の機能構成の一例を示す図。FIG. 1 is a block diagram showing an example of the functional configuration of an information processing apparatus according to a first embodiment. 第一の実施形態に係る推論結果と送信画像の種類を対応付けた対応情報を示す図。FIG. 10 is a diagram showing correspondence information that associates inference results with types of transmitted images according to the first embodiment. 第二の実施形態に係る情報処理装置の機能構成図。FIG. 10 is a functional configuration diagram of an information processing apparatus according to a second embodiment. 第二の実施形態に係る医用画像と推論結果を対応付けた対応情報の一例を示す図。FIG. 11 is a diagram showing an example of correspondence information that associates a medical image with an inference result according to the second embodiment. 第二の実施形態に係る読影端末の画面表示の一例を示す図。FIG. 11 is a diagram showing an example of a screen display of an image interpretation terminal according to the second embodiment.

以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

[第一の実施形態]
第一の実施形態では、本発明を医用画像診断システムに適用した場合の例について説明する。
[First embodiment]
In the first embodiment, an example in which the present invention is applied to a medical image diagnostic system will be described.

医療の分野では、X線CT装置(Computer Tomography)やMRI装置(Magnetic Resonance Imaging)等の撮影装置により得られた撮影データから生成される、医用画像データに基づいて診断する「画像診断」が行われている。ここで、医用画像データを観察して診断を導きだす作業を「読影」という。画像診断では、例えば主治医からの依頼に応じて、画像診断を専門とする医師である読影医が読影を行う。読影医は医用画像データから得られる所見(以下、画像所見と称する)や各種の測定値から総合的に判断して、医用画像データに描出される病変や被検体である患者の症状を特定する。そして読影医は、画像所見や測定値を利用してその診断に至った経緯を読影レポートに記載し、依頼元の主治医へ返答する。 In the medical field, "imaging diagnosis" is performed based on medical image data generated from imaging data obtained by imaging devices such as X-ray CT (Computer Tomography) and MRI (Magnetic Resonance Imaging). The process of observing medical image data and arriving at a diagnosis is called "image interpretation." In image diagnosis, an image interpretation physician, a doctor specializing in image diagnosis, interprets the images at the request of, for example, the attending physician. The image interpretation physician makes a comprehensive judgment based on the findings obtained from the medical image data (hereinafter referred to as "image findings") and various measurements to identify the lesions depicted in the medical image data and the symptoms of the patient. The image interpretation physician then uses the image findings and measurements to write an interpretation report explaining how they arrived at the diagnosis and sends it back to the requesting attending physician.

第一の実施形態に係る医用画像診断システムは、情報処理装置100、撮影装置200、記憶装置300、読影端末400により構成される。図1は、医用画像診断システムの構成の一例を示す図である。図1は、情報処理装置100の機能構成の一例を示す図でもある。 The medical image diagnostic system according to the first embodiment is composed of an information processing device 100, an imaging device 200, a storage device 300, and an interpretation terminal 400. Figure 1 is a diagram showing an example of the configuration of the medical image diagnostic system. Figure 1 also shows an example of the functional configuration of the information processing device 100.

撮影装置200は、診療に用いるデータ(信号や画像)を撮影する装置である。単純X線撮影装置(またはレントゲン装置)、CT装置、MRI装置、PET装置、PET/CT装置、SPECT装置、超音波画像診断装置、眼底カメラ(または眼底写真撮影装置)、OCT装置等の他、一般的なカメラも含む。撮影装置200で撮影されたデータ(以下、撮影データと称する)は、情報処理装置100に送信する。 The imaging device 200 is a device that captures data (signals and images) used in medical treatment. It includes plain X-ray imaging devices (or X-ray devices), CT devices, MRI devices, PET devices, PET/CT devices, SPECT devices, ultrasound imaging devices, fundus cameras (or fundus photography devices), OCT devices, etc., as well as general cameras. The data captured by the imaging device 200 (hereinafter referred to as imaging data) is transmitted to the information processing device 100.

情報処理装置100は撮影装置200及び記憶装置300と通信可能に接続され、撮影装置200から受信した撮影データを基に画像診断で使用する医用画像データを生成する。生成された医用画像データは、記憶装置300に送信する。 The information processing device 100 is communicably connected to the imaging device 200 and storage device 300, and generates medical image data to be used in image diagnosis based on the imaging data received from the imaging device 200. The generated medical image data is sent to the storage device 300.

記憶装置300は、医用画像データを電子的に保存、検索、通信するための装置であり、例えばPACS(Picture Archiving and Communication Systems)である。情報処理装置100から受信した医用画像データを保存する。 The storage device 300 is a device for electronically storing, searching, and communicating medical image data, such as a PACS (Picture Archiving and Communication Systems). It stores medical image data received from the information processing device 100.

読影端末400は、読影医が読影に用いる端末である。記憶装置300と通信可能に接続され、記憶装置300から読影対象となる医用画像データを受信し、モニタ等の出力デバイスに表示する。更に、読影医の操作に応じて、画像の閲覧、編集、レポートの作成に関する様々な処理を実行する。 The image interpretation terminal 400 is a terminal used by image interpretation physicians for image interpretation. It is communicatively connected to the storage device 300, receives medical image data to be interpreted from the storage device 300, and displays it on an output device such as a monitor. Furthermore, in response to operations by the image interpretation physician, it performs various processes related to viewing and editing images and creating reports.

なお、医用画像診断システムの構成は上記に限定しない。例えば、医療事務会計システム、診療予約システム、診療情報システム等を含む包括的なシステムであるHIS(Hospital Information Systems)を構成に加えてもよい。また、放射線科部門における撮影予約、読影管理、材料在庫管理等を行うRIS(Radiology Information Systems)や、読影レポートを管理するシステム等を構成に加えてもよい。 The configuration of the medical image diagnostic system is not limited to the above. For example, the configuration may include HIS (Hospital Information Systems), which are comprehensive systems that include a medical administrative accounting system, a medical appointment system, a medical information system, etc. Furthermore, the configuration may also include RIS (Radiology Information Systems) that handles things like imaging appointments, image reading management, and material inventory management in the radiology department, as well as a system that manages image reading reports.

図2は、情報処理装置100のハードウェア構成の一例を示す図である。 Figure 2 shows an example of the hardware configuration of the information processing device 100.

CPU11は、主として各構成要素の動作を制御する。 The CPU 11 primarily controls the operation of each component.

主メモリ12は、CPU11が実行する制御プログラムを格納したり、CPU11によるプログラム実行時の作業領域を提供したりする。 Main memory 12 stores the control programs executed by CPU 11 and provides a working area when CPU 11 executes the programs.

磁気ディスク13は、オペレーティングシステム(OS)、周辺機器のデバイスドライバ、後述する処理等を行うためのプログラムを含む各種アプリケーションソフトを実現するためのプログラムを格納する。CPU11が主メモリ12、磁気ディスク13に格納されているプログラムを実行することにより、図2に後述する情報処理装置100の機能(ソフトウェア)が実現される。 The magnetic disk 13 stores programs for implementing various application software, including an operating system (OS), device drivers for peripheral devices, and programs for performing the processes described below. The CPU 11 executes the programs stored in the main memory 12 and the magnetic disk 13 to implement the functions (software) of the information processing device 100 described below in Figure 2.

表示メモリ14は、たとえばモニタ15に表示させるための表示用データを一時記憶する。モニタ15は、たとえばCRTモニタや液晶モニタ等であり、表示メモリ14からのデータに基づいて画像やテキスト等の表示を行う。マウス16及びキーボード17は、ユーザによるポインティング入力及び文字等の入力をそれぞれ行う。 Display memory 14 temporarily stores display data to be displayed on monitor 15, for example. Monitor 15 is, for example, a CRT monitor or LCD monitor, and displays images, text, etc. based on the data from display memory 14. Mouse 16 and keyboard 17 are used by the user to input pointing and characters, etc., respectively.

上記各構成要素は、共通バス18により互いに通信可能に接続されている。 The above components are connected to each other via a common bus 18 so that they can communicate with each other.

なお、情報処理装置100の構成は上記に限定しない。例えば、情報処理装置100は複数のプロセッサを有していてもよい。また、GPUや、一部の処理をプログラムしたFPGA(Field-Programmable Gate Array)を有していてもよい。 Note that the configuration of the information processing device 100 is not limited to the above. For example, the information processing device 100 may have multiple processors. It may also have a GPU or an FPGA (Field-Programmable Gate Array) on which some of the processing is programmed.

情報処理装置100は、図1に示すように、撮影データ保存部101と、第一の画像取得部102と、第二の画像取得部103と、送信部104と、推論部105と、決定部106とを有する。 As shown in FIG. 1, the information processing device 100 includes a photographic data storage unit 101, a first image acquisition unit 102, a second image acquisition unit 103, a transmission unit 104, an inference unit 105, and a determination unit 106.

撮影データ保存部101は、撮影装置200で撮影された撮影データを保存する。 The imaging data storage unit 101 stores imaging data captured by the imaging device 200.

第一の画像取得部102は、撮影データを基にして、読影で使用される医用画像データ又は医用画像データ群を、再構成等によって生成・取得する。第一の画像取得部102によって、取得される画像を、以下では第一の医用画像データと称する。 The first image acquisition unit 102 generates and acquires medical image data or a group of medical image data used in interpretation by reconstruction or other means based on the imaging data. The images acquired by the first image acquisition unit 102 are hereinafter referred to as first medical image data.

第二の画像取得部103は、撮影データを基にして、読影で使用される医用画像データ又は医用画像データ群を生成・取得する。第二の画像取得部103で取得される医用画像データは、第一の画像取得部102で取得される第一の医用画像データとは異なる。第二の画像取得部103によって取得される医用画像データを、以下では第二の医用画像データと称する。 The second image acquisition unit 103 generates and acquires medical image data or a group of medical image data to be used in interpretation based on the imaging data. The medical image data acquired by the second image acquisition unit 103 is different from the first medical image data acquired by the first image acquisition unit 102. The medical image data acquired by the second image acquisition unit 103 will be referred to as second medical image data hereinafter.

送信部104は、後述する決定部106によって、外部の記憶装置に保存すると決定されたデータ(医用画像データ又は医用画像データ群)を、記憶装置300に送信する。例えば、送信部104は、第一医用画像データ及び第二の医用画像データを、記憶装置300に送信する。 The transmission unit 104 transmits to the storage device 300 the data (medical image data or a group of medical image data) that has been determined by the determination unit 106 (described below) to be stored in an external storage device. For example, the transmission unit 104 transmits the first medical image data and the second medical image data to the storage device 300.

推論部105は、第二の医用画像データに対して、異常の有無を推論する推論処理を実行する。推論部105は、機械学習や深層学習に基づく学習済みの推論モデルによって推論されてもよい。推論部105は、異常として、診断名や所見、良悪性鑑別に関する推論を実施する。また推論部105は、異常の有無の推論を行う第一の推論と、推論された異常に対して良悪性鑑別を行う第二の推論を行う。 The inference unit 105 performs inference processing to infer the presence or absence of an abnormality for the second medical image data. The inference unit 105 may perform inference using a trained inference model based on machine learning or deep learning. The inference unit 105 performs inference regarding the diagnosis, findings, and benign/malignant distinction for the abnormality. The inference unit 105 also performs a first inference to infer the presence or absence of an abnormality, and a second inference to distinguish benign/malignant for the inferred abnormality.

決定部106は、推論部105の推論結果に基づいて、外部の記憶装置300に保存するデータの保存形態を決定する。ここでは、第二の医用画像データを記憶装置300に保存するか否かの保存形態を決定する。決定部106によって保存すると決定された医用画像データは、送信部104を介して、記憶装置300に送信する。 The determination unit 106 determines the storage format of the data to be saved in the external storage device 300 based on the inference result of the inference unit 105. Here, the determination unit 106 determines the storage format of whether or not to save the second medical image data in the storage device 300. The medical image data that has been decided to be saved by the determination unit 106 is transmitted to the storage device 300 via the transmission unit 104.

即ち情報処理装置100は、被検体を撮影した撮影データに基づいて、第一の医用画像データを取得する第一の画像取得部102と、該撮影データに基づいて、第一と異なる第二の医用画像データを取得する第二の画像取得部103と、第二の医用画像データに対して異常の有無の推論を行う推論部105と、推論部105による推論結果に基づいて、外部の記憶装置300に保存するデータを決定する決定部106とを含み構成される。 That is, the information processing device 100 includes a first image acquisition unit 102 that acquires first medical image data based on imaging data of the subject, a second image acquisition unit 103 that acquires second medical image data different from the first based on the imaging data, an inference unit 105 that infers the presence or absence of an abnormality in the second medical image data, and a determination unit 106 that determines the data to be stored in the external storage device 300 based on the inference results by the inference unit 105.

第一の実施形態において、撮影データはCT装置で撮影された信号データであり、第一の医用画像データ及び第二の医用画像データは、信号データを再構成して得られる断層画像データであるとする。また、第一の医用画像データはスライス厚が5mmになるように生成されたThickスライスデータであり、第二の医用画像データはスライス厚が0.5mmになるように生成されたThinスライスデータであるとする。なお、第二の医用画像データは、第一の医用画像データよりも高精細な画像データである。高精細な画像データとは、スライス厚や解像度によってデータ容量が第一の医用画像データよりも大きいことを指す。 In the first embodiment, the imaging data is signal data captured by a CT device, and the first medical image data and second medical image data are tomographic image data obtained by reconstructing the signal data. The first medical image data is thick slice data generated so that the slice thickness is 5 mm, and the second medical image data is thin slice data generated so that the slice thickness is 0.5 mm. The second medical image data is image data with higher resolution than the first medical image data. High-resolution image data refers to data with a larger data volume than the first medical image data due to the slice thickness and resolution.

また、推論部105は、第二の医用画像データであるThinスライスデータから病変等の異常を抽出し、さらに推論された病変部について、良性か悪性かを推論する。なお、病変部が複数抽出された場合は、抽出された病変部のそれぞれについて推論を行ってもよい。 The inference unit 105 also extracts abnormalities such as lesions from the thin slice data, which is the second medical image data, and infers whether the inferred lesions are benign or malignant. If multiple lesions are extracted, inference may be performed for each of the extracted lesions.

図3は、情報処理装置100において、推論部105が取得された医用画像データに対して推論処理をして、決定部106が外部の記憶装置に保存するデータを決定、送信部104が記憶装置300に送信する処理の流れを示すフローチャートである。 Figure 3 is a flowchart showing the process flow in the information processing device 100, in which the inference unit 105 performs inference processing on acquired medical image data, the determination unit 106 determines the data to be stored in an external storage device, and the transmission unit 104 transmits the data to the storage device 300.

ステップS3001において、第一の画像取得部102は、撮影データから第一の医用画像データを生成・取得する。医用画像データを生成するためのパラメータは放射線技師等によって手動で設定されてもよい。 In step S3001, the first image acquisition unit 102 generates and acquires first medical image data from the imaging data. Parameters for generating the medical image data may be set manually by a radiologist or the like.

ステップS3002において、第二の画像取得部103は、撮影データから第二の医用画像データを生成・取得する。第二の画像取得部103における該処理は情報処理装置100により自動的に行い、生成のためのパラメータは推論部105への入力として最適なものを予め設定しておく。生成された画像は自動的に推論部105へ送信する。 In step S3002, the second image acquisition unit 103 generates and acquires second medical image data from the captured image data. This processing in the second image acquisition unit 103 is performed automatically by the information processing device 100, and the parameters for generation are set in advance to be optimal as input to the inference unit 105. The generated image is automatically sent to the inference unit 105.

ステップS3003において推論部105は、第二の医用画像データに対して、異常の有無を推論する第一の推論処理を適用する。また推論された異常の良悪性を推論する第二の推論処理を実行する。ここでは、推論部105は、第一の医用画像データに対して、異常の有無を推論する推論処理を適用しない。第一の医用画像データよりも、第二の医用画像データのほうが、高精細であるため、推論部105は、より詳細な特徴に基づいた推論を実施することができる。なお、推論部105で利用する学習済みの推論モデルや、推論モデルの学習データによって、第二の医用画像データに対して処理や加工をした医用画像データに対して推論を行ってもよい。推論部105は、推論処理の結果を決定部106へと送信し、次のステップへと処理を進める。 In step S3003, the inference unit 105 applies a first inference process to the second medical image data to infer the presence or absence of an abnormality. It also executes a second inference process to infer the benign or malignant nature of the inferred abnormality. Here, the inference unit 105 does not apply an inference process to infer the presence or absence of an abnormality to the first medical image data. Because the second medical image data has higher resolution than the first medical image data, the inference unit 105 can perform inference based on more detailed features. Note that inference may be performed on medical image data that has been processed or modified from the second medical image data using a trained inference model used by the inference unit 105 or learning data for the inference model. The inference unit 105 sends the results of the inference process to the determination unit 106 and proceeds to the next step.

ステップS3004において、判定部106は、推論部105の推論結果に基づいて、外部の記憶装置300に保存するデータを決定する。決定部106は、例えば、第二の医用画像データを外部の記憶装置に保存するか否かを決定する。 In step S3004, the determination unit 106 determines the data to be stored in the external storage device 300 based on the inference result of the inference unit 105. The determination unit 106 determines, for example, whether or not to store the second medical image data in the external storage device.

本実施形態では、決定部106は、推論部105で推論された異常のうち、悪性の異常が存在する場合には、第二の医用画像データがその後の診断に必要であるとして、外部の記憶装置300に保存するデータとして決定し、該決定した情報を送信部104へと送信し、次のステップへと処理を進める。決定部106は、第二の医用画像データの悪性の異常が存在する領域(関心領域)に対応する医用画像データ(第二の医用画像データの一部)を外部の記憶装置300に保存するデータとして決定してもよい。本構成によって、保存するデータの容量が小さくなるため、記憶装置300の保存容量の圧迫を防ぐことができる。 In this embodiment, if a malignant abnormality is present among the abnormalities inferred by the inference unit 105, the determination unit 106 determines that the second medical image data is necessary for subsequent diagnosis and determines that the second medical image data is to be stored in the external storage device 300, transmits the determined information to the transmission unit 104, and proceeds to the next step. The determination unit 106 may also determine that the medical image data (part of the second medical image data) corresponding to the region (region of interest) in the second medical image data where the malignant abnormality is present is to be stored in the external storage device 300. This configuration reduces the amount of data to be stored, thereby preventing pressure on the storage capacity of the storage device 300.

なお、第二の医用画像データに異常がないと推論部105が推論した場合には、決定部106は第二の医用画像データを外部の記憶装置300に保存しないと決定する。 If the inference unit 105 infers that there are no abnormalities in the second medical image data, the decision unit 106 decides not to store the second medical image data in the external storage device 300.

ステップS3005において、送信部104は、決定部106によって外部の記憶装置300に保存すると決定されたデータを記憶装置300へと送信し、処理を終了させる。 In step S3005, the transmission unit 104 transmits the data determined by the determination unit 106 to be stored in the external storage device 300 to the storage device 300, and then ends the process.

上記で説明した処理により、情報処理装置100は、推論部105によって、第二の医用画像データに悪性の病変が存在すると推論された場合に、Thinスライスデータである第二の医用画像データを外部の記憶装置300に保存することができる。 By performing the processing described above, the information processing device 100 can store the second medical image data, which is Thin slice data, in the external storage device 300 when the inference unit 105 infers that a malignant lesion is present in the second medical image data.

ここで、Thickスライスデータである第一の医用画像データは読影に原則として使用される画像データであり、外部の記憶装置300へと送信される。一方、Thinスライスデータは、読影時に補助的に使用する画像であり、読影医がThickスライスデータを観察する中で、より詳細に病変部を観察したい場合に参照される。ThinスライスデータはThickスライスデータに比べて容量が大きく、全ての症例において記憶装置300に保存することは難しい。 Here, the first medical image data, which is thick slice data, is image data that is generally used for interpretation and is sent to the external storage device 300. On the other hand, thin slice data is an image that is used as an auxiliary during interpretation and is referenced when the radiologist wants to observe the lesion in more detail while observing the thick slice data. Thin slice data has a larger capacity than thick slice data, and it is difficult to store it in the storage device 300 for all cases.

本実施形態によって、悪性の病変が第二の医用画像データに存在すると推論された場合には、読影医による読影に先立ってThinスライスデータを記憶装置300に送信することができる。事前にThinスライスデータを記憶しておくことで、読影医が高精細な医用画像データを参照したい場合において、スピーディに高精細な医用画像データを参照することができる。また、推論部105による推論結果に基づいて、決定部106が記憶装置300に保存するデータを決定しているため、不要な画像データが保存されることによる記憶装置300の保存容量の圧迫を防ぐことができる。 In this embodiment, if it is inferred that a malignant lesion is present in the second medical image data, thin slice data can be transmitted to the storage device 300 prior to interpretation by the radiologist. Storing thin slice data in advance allows the radiologist to quickly refer to high-resolution medical image data when they wish to do so. Furthermore, because the determination unit 106 determines the data to be stored in the storage device 300 based on the inference results of the inference unit 105, it is possible to prevent the storage capacity of the storage device 300 from being overwhelmed by unnecessary image data being stored.

(第一の実施形態の変形例1)
上記で説明した第二の画像取得部103は、第二の医用画像データとして、第一の医用画像データよりも薄いスライス厚の断層画像データを生成・取得したが、他の画像データを第二の医用画像データとして生成・取得してもよい。
(Modification 1 of the first embodiment)
The second image acquisition unit 103 described above generates and acquires, as the second medical image data, tomographic image data with a slice thickness thinner than that of the first medical image data, but other image data may also be generated and acquired as the second medical image data.

第二の画像取得部103は、例えば、スライス厚は同一で解像度が第一の医用画像データよりも高くなるように、信号データ等の撮影データを再構成して第二の医用画像データを生成・取得してもよい。また、第二の画像取得部103によって、生成される画像データは1種類でなくてもよく、推論部105の入力に合わせて複数種類の医用画像データを生成してもよい。なお、第二の医用画像の生成元となるデータは信号データに限らず、第一の医用画像データを使用してもよいし、信号データと第一の医用画像データとを組み合わせて使用してもよい。 The second image acquisition unit 103 may generate and acquire second medical image data by reconstructing imaging data such as signal data so that the slice thickness is the same but the resolution is higher than that of the first medical image data. Furthermore, the second image acquisition unit 103 does not have to generate one type of image data; multiple types of medical image data may be generated in accordance with the input from the inference unit 105. The data from which the second medical image is generated is not limited to signal data; the first medical image data may be used, or a combination of signal data and the first medical image data may be used.

これにより、読影の補助としてより有用な生成される第二の医用画像データを送信することが可能となる。 This makes it possible to transmit the generated second medical image data, which is more useful as an aid to interpretation.

(第一の実施形態の変形例2)
上記で説明した送信部104は第一の医用画像データと第二の医用画像データを記憶装置300に送信しているが、さらに他の医用画像データを合わせて送信してもよい。
(Modification 2 of the First Embodiment)
The transmitting unit 104 described above transmits the first medical image data and the second medical image data to the storage device 300, but may also transmit other medical image data together.

例えば図4及び図5に示すように、情報処理装置100が、さらに第三画像生成部107を有し、第三の画像取得部107が生成する第三の医用画像データも合わせて、送信部104が外部の記憶装置300へと送信するようにしてもよい。 For example, as shown in Figures 4 and 5, the information processing device 100 may further include a third image generation unit 107, and the transmission unit 104 may transmit the third medical image data generated by the third image acquisition unit 107 to the external storage device 300.

ここで、図4は、放射線技師がその後の診断に必要であると推測して、第三の画像取得部107を介して、第三の医用画像データを生成・取得する場合の機能構成を示した図である。 Here, Figure 4 shows the functional configuration when a radiologist predicts that third medical image data will be necessary for subsequent diagnosis and generates and acquires it via the third image acquisition unit 107.

一方、図5は、第三の画像取得部107が推論部105の推論結果に基づいて、自動的に第三の医用画像データを生成・取得する場合を表す。第三の画像取得部107が第三の医用画像データを自動的に生成する場合には、図6(a)に示すような対応情報を用いる。第三の画像取得部107は、第二医用画像データに対する推論部105の推論結果に基づいて、対応情報を参照し生成する医用画像データを決定する。第三の画像取得部107は、第一の画像取得部102及び第二の画像取得部103が取得していない種類の医用画像データを第三の医用画像データとして生成・取得する。 On the other hand, Figure 5 shows a case where the third image acquisition unit 107 automatically generates and acquires third medical image data based on the inference result of the inference unit 105. When the third image acquisition unit 107 automatically generates third medical image data, it uses correspondence information such as that shown in Figure 6 (a). The third image acquisition unit 107 determines the medical image data to be generated by referencing the correspondence information based on the inference result of the inference unit 105 for the second medical image data. The third image acquisition unit 107 generates and acquires, as third medical image data, medical image data of a type that has not been acquired by the first image acquisition unit 102 or the second image acquisition unit 103.

これにより、第二の医用画像データに加えて、さらに第三の医用画像データを読影に先立って記憶装置300に送信することが可能となる。 This makes it possible to transmit third medical image data, in addition to the second medical image data, to the storage device 300 prior to interpretation.

(第一の実施形態の変形例3)
上記で説明判定部106が、第二の医用画像データを外部の記憶装置300へ保存するか否かを判定する例について説明した。しかしながら、決定部106は、第一の医用画像データや、第三の医用画像データに対しても、保存の要否を決定してもよい。例えば決定部106は、図6(a)に示すような対応情報を参照し、推論部105の推論結果から外部の記憶装置300へと保存する画像の種類を決定する。これにより、読影の補助として有用な医用画像データを医用画像診断システムの構成に合わせて選択的に送信することが可能となる。
(Modification 3 of the first embodiment)
The above describes an example in which the explanation determination unit 106 determines whether or not to store the second medical image data in the external storage device 300. However, the determination unit 106 may also determine whether or not to store the first medical image data and the third medical image data. For example, the determination unit 106 refers to the correspondence information shown in FIG. 6A and determines the type of image to store in the external storage device 300 based on the inference result of the inference unit 105. This makes it possible to selectively transmit medical image data useful as an aid to interpretation in accordance with the configuration of the medical image diagnostic system.

(第一の実施形態の変形例4)
上記で説明した推論部105は病変等の異常に対して、さらに良悪性について推論を行ったが、別の推論を行ってもよい。例えば、病変等の異常に対して、さらに画像所見について推論を行ってもよい。また決定部106は、図6(b)に示すような表を持つなどして、推論部105の推論結果に応じて、外部の記憶装置300に保存する医用画像データを決定する。なお、推論部105が良悪性の推論と画像所見の推論の両方を行い、決定部106が、それらの結果を基に記憶装置300に保存する医用画像データを決定してもよい。例えば決定部106は、肺のCT画像データにおいて、ある病変が悪性であり、かつスピキュラのような細かい画像所見が得られる場合にThinスライスデータを記憶装置300に保存する医用画像データとして決定する。また、推論部105は病変の検出を行い、決定部106は病変の数に応じて外部の記憶装置300に保存する医用画像データを決定してもよい。
(Fourth Modification of the First Embodiment)
Although the inference unit 105 described above further infers whether an abnormality such as a lesion is benign or malignant, other inferences may also be performed. For example, further inferences may be performed on imaging findings for abnormalities such as lesions. Furthermore, the determination unit 106 may have a table such as that shown in FIG. 6B and determine the medical image data to be stored in the external storage device 300 based on the inference results of the inference unit 105. The inference unit 105 may perform both inferences on benign or malignant status and on imaging findings, and the determination unit 106 may determine the medical image data to be stored in the storage device 300 based on these results. For example, in pulmonary CT image data, if a lesion is determined to be malignant and fine imaging findings such as spicules are obtained, the determination unit 106 may determine thin slice data as the medical image data to be stored in the storage device 300. Furthermore, the inference unit 105 may detect lesions, and the determination unit 106 may determine the medical image data to be stored in the external storage device 300 based on the number of lesions.

また、現在処理している撮影データよりも、以前の撮影データがある場合には、推論部105は病変の大きさや形状の変化を求め、決定部106は、その結果に基づいて外部の記憶装置に保存する医用画像データを決定してもよい。 Furthermore, if there is imaging data older than the imaging data currently being processed, the inference unit 105 may determine changes in the size and shape of the lesion, and the determination unit 106 may determine the medical image data to be stored in an external storage device based on the results.

また、推論部105は、病変以外の診療情報も合わせて用いて、「診断前」、「治療中」、「経過観察」等の診療フェーズや予後の予測を行い、決定部106はその結果に基づいて、外部の記憶装置300に保存するデータを決定してもよい。 The inference unit 105 may also use medical information other than the lesion to predict the medical phase, such as "pre-diagnosis," "treatment," or "follow-up observation," and the prognosis, and the determination unit 106 may determine the data to be stored in the external storage device 300 based on the results.

これにより、決定部106は外部の記憶装置300に保存するか否かの決定をより正確にすることが可能となる。 This allows the decision unit 106 to make a more accurate decision on whether to save to the external storage device 300.

(第一の実施形態の変形例5)
図6(a)(b)に示すような、推論部105の推論結果と、外部の記憶装置300に保存するデータの種類との対応情報は、情報処理装置100に対して複数所持してもよい。例えば読影医ごとに対応情報を用意し、決定部106は、読影する読影医に合わせて保存する画像の種類を変えてもよい。これにより、決定部106は、読影医の好みに合わせた医用画像データを、読影に先立って記憶装置300に送信することが可能となる。なお、図6(a)(b)に示す対応表に読影医の名前又はIDを追加する方法でも、同様の効果を得ることができる。
(Fifth Modification of the First Embodiment)
The information processing device 100 may have multiple pieces of correspondence information between the inference results of the inference unit 105 and the types of data to be saved in the external storage device 300, as shown in Figures 6(a) and 6(b). For example, correspondence information may be prepared for each radiologist, and the determination unit 106 may change the type of image to be saved depending on the radiologist who will be interpreting the images. This allows the determination unit 106 to transmit medical image data that matches the preferences of the radiologist to the storage device 300 prior to interpretation. Note that a similar effect can be achieved by adding the name or ID of the radiologist to the correspondence table shown in Figures 6(a) and 6(b).

[第二の実施形態]
第一の実施形態において、記憶装置300に保存された第一の医用画像データ、第二の医用画像データは、読影端末400を介して読影医が閲覧する。
[Second embodiment]
In the first embodiment, the first medical image data and the second medical image data stored in the storage device 300 are viewed by an image-interpreting doctor via the image-interpreting terminal 400 .

本実施形態では、推論部105の推論結果を記憶装置300にさらに保存することで、第一の医用画像データと第二の医用画像データとをさらに効率的に閲覧することを可能とする。第二の実施形態では、第一の実施形態と同様に、第一医用画像データはThickスライスデータで、第二の医用データはThinスライスデータあるとして説明をする。また、推論部105は、Thinスライスデータに対して推論処理を実施し、病変部等の異常を推論する第一の推論をし、推論された異常に対して良性か悪性かを推論する第二の推論を実施する。 In this embodiment, the inference results of the inference unit 105 are further stored in the storage device 300, making it possible to view the first medical image data and the second medical image data more efficiently. In the second embodiment, as in the first embodiment, the first medical image data will be described as thick slice data, and the second medical data as thin slice data. Furthermore, the inference unit 105 performs inference processing on the thin slice data, making a first inference to infer abnormalities such as lesions, and a second inference to infer whether the inferred abnormality is benign or malignant.

図7は、第二の実施形態における情報処理装置100の機能構成の一例を示す図である。第一の実施形態における情報処理装置100の機能に加え、画像対応生成部108を有する。画像対応生成部108は、推論部105の推論結果を元に、第一の医用画像及び第二の医用画像のスライス位置、それぞれのスライス画像データにおける病変部の位置と大きさ、更にそれぞれの病変に対する良悪性の分類結果を対応付けた対応表を作成する。ここで画像対応生成部108は、作成する対応表の例を図8に示す。なお、同等の情報が保存されるのであれば保存形式は問わず、XML等で保存してもよい。画像対応生成部108が作成した対応表は、第一の医用画像データ及び第二の医用画像データと関連付けて、記憶装置300に保存する。 Figure 7 is a diagram showing an example of the functional configuration of the information processing device 100 in the second embodiment. In addition to the functions of the information processing device 100 in the first embodiment, it has an image correspondence generation unit 108. Based on the inference results of the inference unit 105, the image correspondence generation unit 108 creates a correspondence table that associates the slice positions of the first medical image and the second medical image, the position and size of the lesion in each slice image data, and the benign/malignant classification results for each lesion. An example of the correspondence table created by the image correspondence generation unit 108 is shown in Figure 8. Note that as long as equivalent information is saved, any storage format is acceptable, and the data may be saved in XML or the like. The correspondence table created by the image correspondence generation unit 108 is associated with the first medical image data and the second medical image data and saved in the storage device 300.

図9は、読影端末400の画面表示の一例である。第二の実施形態において、読影端末400は、記憶装置300から読影対象の第一の医用画像データ及び第二の医用画像データ及び図8に示す対応情報を取得し、適宜参照することで以下の処理を実現する。 Figure 9 is an example of a screen display on the image interpretation terminal 400. In the second embodiment, the image interpretation terminal 400 acquires the first and second medical image data to be interpreted and the correspondence information shown in Figure 8 from the storage device 300, and performs the following processing by appropriately referencing them.

画像表示部401には、第一の医用画像データ又は第二の医用画像データのスライスデータを表示する。表示するスライスデータは、スライス位置調節部402により変更することができる。表示されているスライスデータ上に病変が存在し、かつ病変の推論結果が悪性である場合は、その位置や大きさに基づき病変提示枠403を表示する。なお、病変の推論結果が良性である場合にも病変提示枠403を表示してもよく、その場合は悪性の場合と良性の場合で枠の色や太さを変える等して区別可能にする。 The image display unit 401 displays slice data of the first medical image data or the second medical image data. The slice data to be displayed can be changed by the slice position adjustment unit 402. If a lesion is present on the displayed slice data and the inferred result of the lesion is malignant, a lesion presentation frame 403 is displayed based on its position and size. Note that the lesion presentation frame 403 may also be displayed when the inferred result of the lesion is benign, in which case the malignant and benign cases can be distinguished by changing the frame color or thickness, for example.

画像選択部404には、第一の医用画像データ及び第二の医用画像データのプレビューを選択可能に表示する。プレビューが選択されると、画像表示部401に選択された医用画像データを表示する。その際、元々表示されていた医用画像データのスライス位置に対応するスライスデータを表示する。 The image selection unit 404 displays selectable previews of the first medical image data and the second medical image data. When a preview is selected, the selected medical image data is displayed on the image display unit 401. At that time, slice data corresponding to the slice position of the medical image data originally displayed is displayed.

なお、画面表示は上記に限ったものではない。例えば病変の一覧を別途表示して、選択した病変を含むスライスデータを画像表示部401に表示するようにしてもよい。 Note that the screen display is not limited to the above. For example, a list of lesions may be displayed separately, and slice data containing the selected lesion may be displayed on the image display unit 401.

以上で説明した処理により、推論部105の推論結果を活用して、第一の医用画像データと第二の医用画像データの表示を切替えながら効率的に読影を進めることができるようになる。 The processing described above makes it possible to utilize the inference results of the inference unit 105 to efficiently proceed with interpretation by switching between the display of the first medical image data and the second medical image data.

(第二の実施形態の変形例1)
上記で説明した画像対応生成部108は、情報処理装置100に含まれなくてもよい。例えば画像対応生成部108が記憶装置300や読影端末400に含まれるように構成してもよい。この場合は、推論部105の推論結果をそのまま記憶装置300に保存しておき、読影時に図8に示す対応情報と同等の情報を生成することで、同等の効果を得ることができる。
(Modification 1 of the second embodiment)
The image correspondence generation unit 108 described above does not have to be included in the information processing device 100. For example, the image correspondence generation unit 108 may be configured to be included in the storage device 300 or the interpretation terminal 400. In this case, the inference result of the inference unit 105 is stored as is in the storage device 300, and information equivalent to the correspondence information shown in Fig. 8 is generated during interpretation, thereby achieving the same effect.

(第二の実施形態の変形例2)
なお決定部106は、推論部105による推論結果に基づいて、異常があると推論された含まれるスライスや領域を含む部分画像データを外部の記憶装置300に保存するデータとして決定してもよい。
(Modification 2 of the second embodiment)
The determining unit 106 may determine, based on the inference result by the inference unit 105, partial image data including slices or regions inferred to contain abnormalities as data to be stored in the external storage device 300.

これにより、記憶装置300に保存するデータ量を必要最低限に抑えることができるようになる。 This allows the amount of data stored in the storage device 300 to be kept to a minimum.

[変形例]
本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(たとえば、ASIC)によっても実現可能である。
[Modification]
The present invention can also be realized by supplying a program that realizes one or more of the functions of the above-described embodiments to a system or device via a network or a storage medium, and having one or more processors in the computer of the system or device read and execute the program.The present invention can also be realized by a circuit (e.g., an ASIC) that realizes one or more of the functions.

上述の各実施形態における診断支援装置は、単体の装置として実現してもよいし、複数の装置を互いに通信可能に組合せて上述の処理を実行する形態としてもよく、いずれも本発明の実施形態に含まれる。共通のサーバ装置あるいはサーバ群で、上述の処理を実行することとしてもよい。診断支援装置および情報処理システムを構成する複数の装置は所定の通信レートで通信可能であればよく、また同一の施設内あるいは同一の国に存在することを要しない。 The diagnostic support device in each of the above-described embodiments may be realized as a single device, or multiple devices may be combined to communicate with each other and execute the above-described processing; both are included in the embodiments of the present invention. The above-described processing may also be executed by a common server device or server group. The multiple devices that make up the diagnostic support device and information processing system only need to be able to communicate at a specified communication rate, and do not need to be located in the same facility or the same country.

本発明の実施形態には、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムを、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータが該供給されたプログラムのコードを読みだして実行するという形態を含む。 Embodiments of the present invention include those in which a software program that realizes the functions of the above-described embodiments is supplied to a system or device, and the computer in that system or device reads and executes the code of the supplied program.

したがって、実施形態に係る処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明の実施形態の一つである。また、コンピュータが読みだしたプログラムに含まれる指示に基づき、コンピュータで稼働しているOSなどが、実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。 Therefore, the program code installed on a computer to implement the processing according to the embodiments is also an embodiment of the present invention. Furthermore, the OS or other software running on the computer may perform some or all of the actual processing based on instructions contained in the program read by the computer, and this processing may also implement the functions of the aforementioned embodiments.

上述の実施形態を適宜組み合わせた形態も、本発明の実施形態に含まれる。 Appropriate combinations of the above-mentioned embodiments are also included in the embodiments of the present invention.

102 第一の画像取得部
103 第二の画像取得部
105 推論部
106 決定部
102 First image acquisition unit 103 Second image acquisition unit 105 Inference unit 106 Determination unit

Claims (11)

被検体を撮影した撮影データに基づいて、第一の医用画像データを取得する第一の画像取得部と、
前記撮影データに基づいて、前記第一の医用画像データと異なる第二の医用画像データを取得する第二の画像取得部と、
前記第二の医用画像データに対して、被検体における異常の有無に関する第一推論を行う推論部と、
前記推論部による推論結果に基づいて、外部の記憶装置に保存する前記第二の医用画像データの保存形態を決定する決定部と
を有し、
前記推論部は、被検体における異常があると推論した場合に、前記第二の医用画像データに対して、被検体における異常の良悪性に関する第二推論をさらに行い、
前記決定部は、前記第一推論により異常と判定され、前記第二推論において悪性と判断された前記第二の医用画像データと、前記第一の医用画像データとを前記記憶装置に保存するデータとして決定するように前記保存形態を決定することを特徴とする情報処理装置。
a first image acquisition unit that acquires first medical image data based on imaging data obtained by imaging the subject;
a second image acquisition unit that acquires second medical image data different from the first medical image data based on the imaging data;
an inference unit that performs a first inference regarding the presence or absence of an abnormality in a subject based on the second medical image data;
a determination unit that determines a storage format of the second medical image data to be stored in an external storage device based on an inference result by the inference unit ,
When the inference unit infers that there is an abnormality in the subject, the inference unit further performs a second inference regarding whether the abnormality in the subject is benign or malignant for the second medical image data;
The information processing device is characterized in that the determination unit determines the storage format so that the second medical image data, which is determined to be abnormal by the first inference and malignant by the second inference, and the first medical image data are determined to be data to be stored in the storage device .
前記第二の医用画像データは、前記第一の医用画像データよりも高精細な画像データであることを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 2. The information processing apparatus according to claim 1 , wherein the second medical image data is image data with higher resolution than the first medical image data. 前記第二の医用画像データは断層画像データであって、第一の医用画像データよりも断層の厚みが薄いことを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。 3. The information processing apparatus according to claim 1 , wherein the second medical image data is tomographic image data, and the thickness of the tomographic layer is thinner than that of the first medical image data. 前記第一の医用画像データがThickスライスデータ、前記第二の医用画像データがThinスライスデータであることを特徴とする請求項に記載の情報処理装置。 4. The information processing apparatus according to claim 3 , wherein the first medical image data is thick slice data, and the second medical image data is thin slice data. 前記推論部は、学習済みの推論モデルを用いて、前記第一推論することを特徴とする請求項1乃至のいずれか一項に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 1 , wherein the inference unit performs the first inference using a trained inference model. 前記決定部は、前記推論部が前記第二の医用画像データに被検体における異常がないと推論した場合に、前記第二の医用画像データを前記外部の記憶装置に保存しないことを決定することを特徴とする請求項1乃至のいずれか一項に記載の情報処理装置。 The information processing device according to any one of claims 1 to 5, characterized in that the decision unit decides not to store the second medical image data in the external storage device when the inference unit infers that the second medical image data does not contain any abnormalities in the subject. 前記決定部は、前記推論部による推論結果をさらに、前記外部の記憶装置に保存するデータとして決定することを特徴とする請求項1乃至のいずれか一項に記載の情報処理装置。 7. The information processing apparatus according to claim 1 , wherein the determination unit further determines the inference result by the inference unit as data to be stored in the external storage device. 前記決定部が決定した前記外部の記憶装置に保存するデータを、前記外部の記憶装置に送信する送信部をさらに有することを特徴とする請求項1乃至のいずれか一項に記載の情報処理装置。 8. The information processing apparatus according to claim 1, further comprising a transmitting unit that transmits the data to be stored in the external storage device determined by the determining unit to the external storage device. 前記決定部は、さらに前記撮影データを外部の記憶装置に保存するデータとして決定することを特徴とする請求項1乃至のいずれか一項に記載の情報処理装置。 9. The information processing apparatus according to claim 1, wherein the determination unit further determines the captured data as data to be stored in an external storage device. コンピュータによって実行される情報処理方法であって、
被検体を撮影した撮影データに基づいて、第一の医用画像データを取得する第一の画像取得ステップと、
前記撮影データに基づいて、前記第一の医用画像データと異なる第二の医用画像データを取得する第二の画像取得ステップと、
前記第二の医用画像データに対して、被検体における異常の有無に関する第一推論を行う推論ステップと、
前記推論ステップにおける推論結果に基づいて、外部の記憶装置に保存する前記第二の医用画像データの保存形態を決定する決定ステップと
を有し、
前記推論ステップは、被検体における異常があると推論した場合に、前記第二の医用画像データに対して、被検体における異常の良悪性に関する第二推論をさらに行い、
前記決定ステップは、前記第一推論により異常と判定され、前記第二推論において悪性と判断された前記第二の医用画像データと、前記第一の医用画像データとを前記記憶装置に保存するデータとして決定するように前記保存形態を決定することを特徴とする情報処理方法。
1. A computer-implemented information processing method, comprising:
a first image acquisition step of acquiring first medical image data based on imaging data obtained by imaging the subject;
a second image acquisition step of acquiring second medical image data different from the first medical image data based on the imaging data;
an inference step of performing a first inference regarding the presence or absence of an abnormality in the subject based on the second medical image data;
a determination step of determining a storage format of the second medical image data to be stored in an external storage device based on an inference result in the inference step ,
the inference step further performs a second inference regarding whether the abnormality in the subject is benign or malignant for the second medical image data when it is inferred that there is an abnormality in the subject;
An information processing method characterized in that the determination step determines the storage format so that the second medical image data, which is determined to be abnormal by the first inference and malignant by the second inference, and the first medical image data are determined to be data to be stored in the storage device .
請求項1に記載の情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。 A program for causing a computer to execute the information processing method according to claim 10 .
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Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003204960A (en) 2002-01-10 2003-07-22 Toshiba Corp Computer tomography equipment
JP2006326287A (en) 2005-04-26 2006-12-07 Toshiba Corp Medical image filing device
JP2011115279A (en) 2009-12-01 2011-06-16 Shizuoka Prefecture Case image search apparatus, method and program
WO2014129076A1 (en) 2013-02-22 2014-08-28 株式会社日立メディコ Medical image data management system, medical image data management device, and medical image data management program
JP2016032632A (en) 2014-07-28 2016-03-10 株式会社東芝 X-ray ct apparatus and image processing apparatus
JP2020006056A (en) 2018-07-12 2020-01-16 コニカミノルタ株式会社 Information collection processing apparatus, information collection processing method, and program
JP2020181289A (en) 2019-04-24 2020-11-05 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 Medical information processing apparatus, ordering system, and program
WO2021157181A1 (en) 2020-02-04 2021-08-12 富士フイルム株式会社 Image setting device, method, and program

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3512443B2 (en) * 1993-09-24 2004-03-29 株式会社東芝 Computer tomography equipment
JPH11312200A (en) * 1998-04-28 1999-11-09 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Medical image database device

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003204960A (en) 2002-01-10 2003-07-22 Toshiba Corp Computer tomography equipment
JP2006326287A (en) 2005-04-26 2006-12-07 Toshiba Corp Medical image filing device
JP2011115279A (en) 2009-12-01 2011-06-16 Shizuoka Prefecture Case image search apparatus, method and program
WO2014129076A1 (en) 2013-02-22 2014-08-28 株式会社日立メディコ Medical image data management system, medical image data management device, and medical image data management program
JP2016032632A (en) 2014-07-28 2016-03-10 株式会社東芝 X-ray ct apparatus and image processing apparatus
JP2020006056A (en) 2018-07-12 2020-01-16 コニカミノルタ株式会社 Information collection processing apparatus, information collection processing method, and program
JP2020181289A (en) 2019-04-24 2020-11-05 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 Medical information processing apparatus, ordering system, and program
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