特開 2023-151303 医療支援装置、医療支援装置の作動方法及び作動プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023151303

(43)【公開日】2023-10-16

(54)【発明の名称】医療支援装置、医療支援装置の作動方法及び作動プログラム

(51)【国際特許分類】

   A61B 6/03 20060101AFI20231005BHJP

【ＦＩ】

A61B6/03 360T

A61B6/03 360P

A61B6/03 360Q

A61B6/03 360D

【審査請求】未請求

【請求項の数】12

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022060859

(22)【出願日】2022-03-31

(71)【出願人】

【識別番号】306037311

【氏名又は名称】富士フイルム株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001519

【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】伊藤 広貴

【テーマコード（参考）】

4C093

【Ｆターム（参考）】

4C093AA22

4C093AA26

4C093DA04

4C093EE01

4C093FF17

4C093FF19

4C093FF32

4C093FF35

4C093FG01

4C093FG13

4C093FG16

(57)【要約】

【課題】従来よりもユーザの利便性を向上させた医療支援装置、医療支援装置の作動方法及び作動プログラムを提供する。
【解決手段】医療支援装置のプロセッサは、医用画像を画像解析することによって検出された異常信号領域を識別可能に表示する第１表示制御と、異常信号領域について、操作指示によって分類されたグループ毎に表示態様を変化させる第２表示制御とを実行する。
【選択図】図１３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

プロセッサを備えた医療支援装置であって、
前記プロセッサは、
医用画像を画像解析することによって検出された異常信号領域を識別可能に表示する第１表示制御と、
前記異常信号領域について、操作指示によって分類されたグループ毎に表示態様を変化させる第２表示制御とを実行する、医療支援装置。

【請求項2】

前記プロセッサは、
前記第１表示制御において、前記異常信号領域を、信号値に応じて第１異常信号領域と第２異常信号領域の少なくとも２つに分類し、分類された前記第１異常信号領域と前記第２異常信号領域とで前記表示態様を変化させる、請求項１に記載の医療支援装置。

【請求項3】

前記第１異常信号領域は、前記信号値が相対的に高い高信号領域であり、
前記第２異常信号領域は、前記信号値が相対的に低い低信号領域である、請求項２に記載の医療支援装置。

【請求項4】

前記プロセッサは、
前記画像解析で検出された全ての前記異常信号領域を表示する第１リストと、前記グループ毎に生成され、前記グループに分類された前記異常信号領域を表示可能な第２リストとを含む操作画面を表示し、
前記操作画面を通じて、前記第１リストに表示された前記異常信号領域を前記グループに分類する前記操作指示を受け付けて、
前記グループに分類された前記異常信号領域を前記第２リストに表示する、請求項１～請求項３のうちのいずれか１項に記載の医療支援装置。

【請求項5】

前記グループは、ユーザが任意に設定可能であり、
前記プロセッサは、前記グループ毎に前記第２リストを表示する、請求項４に記載の医療支援装置。

【請求項6】

前記グループは、前記異常信号領域の所見毎に設定可能であり、
前記プロセッサは、前記第２リストのグループ名として前記所見の名称を表示する、請求項５に記載の医療支援装置。

【請求項7】

前記医用画像は脳が描出された脳画像であり、
前記所見は、前記脳内における、梗塞、出血、ＬＶＯ、Ｈｙｐｅｒｄｅｎｓｅ ｓｉｇｎ、及び石灰化のうちのいずれかを含む、請求項６に記載の医療支援装置。

【請求項8】

前記プロセッサは、
複数の前記異常信号領域に、信号値に応じて分類された第１異常信号領域と第２異常信号領域がある場合において、
前記第１異常信号領域が前記第２異常信号領域に対して予め設定された位置関係に有るか否かを判定し、
前記位置関係の判定結果に応じて前記第１異常信号領域の表示態様を変化させる第３表示制御を実行可能である、請求項１～請求項７のうちのいずれか１項に記載の医療支援装置。

【請求項9】

前記第１異常信号領域は、前記信号値が相対的に高い高信号領域であり、
前記第２異常信号領域は、前記信号値が相対的に低い低信号領域である、請求項８に記載の医療支援装置。

【請求項10】

前記位置関係の有無は、前記医用画像に描出された臓器における同一の解剖学的領域内に、前記第１異常信号領域と前記第２異常信号領域とが存在するか否かである、請求項８又は請求項９に記載の医療支援装置。

【請求項11】

プロセッサを備えた医療支援装置の作動方法であって、
前記プロセッサは、
医用画像を画像解析することによって検出された異常信号領域を識別可能に表示する第１表示制御と、
前記異常信号領域について、操作指示によって分類されたグループ毎に表示態様を変化させる第２表示制御とを実行する、医療支援装置の作動方法。

【請求項12】

医療支援装置としてコンピュータを機能させる作動プログラムであって、
医用画像を画像解析することによって検出された異常信号領域を識別可能に表示する第１表示制御と、
前記異常信号領域について、操作指示によって分類されたグループ毎に表示態様を変化させる第２表示制御とをコンピュータに実行させる、医療支援装置の作動プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示の技術は、医療支援装置、医療支援装置の作動方法及び作動プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、医用画像の一例である脳画像の信号値に基づいて出血領域を判定する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１９－２１３７８５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

本開示に係る技術は、医用画像の異常信号領域の表示に関し、従来よりもユーザの利便性を向上させた医療支援装置、医療支援装置の作動方法及び作動プログラムを提供する。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本開示の技術に係る医療支援装置は、プロセッサを備えた医療支援装置であって、プロセッサは、医用画像を画像解析することによって検出された異常信号領域を識別可能に表示する第１表示制御と、異常信号領域について、操作指示によって分類されたグループ毎に表示態様を変化させる第２表示制御とを実行する。

【0006】

本開示の技術に係る医療支援装置の作動方法は、プロセッサを備えた医療支援装置の作動方法であって、プロセッサは、医用画像を画像解析することによって検出された異常信号領域を識別可能に表示する第１表示制御と、異常信号領域について、操作指示によって分類されたグループ毎に表示態様を変化させる第２表示制御とを実行する。

【0007】

本開示の技術に係る医療支援装置の作動プログラムは、医療支援装置としてコンピュータを機能させる作動プログラムであって、医用画像を画像解析することによって検出された異常信号領域を識別可能に表示する第１表示制御と、異常信号領域について、操作指示によって分類されたグループ毎に表示態様を変化させる第２表示制御とをコンピュータに実行させる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】医療支援装置を示す図ある。

【図2】医療支援装置のハードウェア構成を示す図である。

【図3】医療支援処理の全体の処理手順を示すフローチャートである。

【図4】第１表示制御の処理手順を示すフローチャートである。

【図5】異常信号検出、第１表示制御及び第１リスト表示の処理を模式的に示す図である。

【図6】画像表示画面の一例を示す図である。

【図7】高信号領域の解析結果が表示された画像表示画面の一例である。

【図8】低信号領域の解析結果が表示された画像表示画面の一例である。

【図9】第１リスト及び断層画像のそれぞれの異常信号領域の対応関係を示す方法の一例を示す図である。

【図10】異常信号領域分類前の第２リストが表示された画像表示画面の一例である。

【図11】異常信号領域分類後の第２リストが表示された画像表示画面の一例である。

【図12】第２リスト設定情報の一例を示す図である。

【図13】第１表示制御と第２表示制御を模式的に示す図である。

【図14】第２実施形態の医療支援処理の処理手順を示すフローチャートである。

【図15】第３表示制御の模式的に示す図である。

【図16】第１表示制御の変形例を示す図である。

【図17】第２表示制御と第３表示制御の組み合わせ例を示す図である。

【図18】心臓画像を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

［第１実施形態］
図１に示す医療支援装置１１は、ディスプレイ１６を備えており、被検者ＰＴの断層画像３２Ａをディスプレイ１６に出力する。断層画像３２Ａは、「医用画像」の一例である。医療支援装置１１は、例えば、通信可能に接続された画像データベース３３から断層画像群３２を取得する。画像データベース３３は、例えば、ＰＡＣＳ（Ｐｉｃｔｕｒｅ Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）サーバであり、断層画像群３２を格納する。断層画像撮影装置３１は、断層画像群３２を撮影する。断層画像撮影装置３１は、本例ではＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置である。ＣＴ装置は、周知のように、放射線源と放射線検出器とを被検者ＰＴの体軸回りに回転させながらＣＴ値を取得する。ＣＴ値の取得は、放射線源と放射線検出器とを被検者ＰＴの体軸方向に走査することにより体軸方向の各位置で行われる。ＣＴ値は、被検者ＰＴの体内の放射線吸収値である。ＣＴ装置は、体軸回りの各方向で取得したＣＴ値に基づいて画像再構成処理を行うことにより断層画像３２Ａを生成する。各断層画像３２Ａは体軸方向のスライス厚に応じて生成された二次元の画像であり、断層画像群３２は、体軸方向の各位置に対応する複数の断層画像３２Ａの集合である。断層画像群３２は、断層画像撮影装置３１から画像データベース３３に出力される。

【0010】

図２において、医療支援装置１１のハードウェア構成の一例を示す。医療支援装置１１は、本開示の技術に係る「医療支援装置」及び「コンピュータ」の一例であり、プロセッサ４１、受付デバイス４２、ディスプレイ１６、ＲＡＭ（Random access memory）４３、ストレージ４４、通信Ｉ／Ｆ４５、及び外部Ｉ／Ｆ４６を備えている。これらの各部は、バス４８に接続されており、相互に通信可能である。

【0011】

医療支援装置１１は、受付デバイス４２を通じて医師などのユーザによって操作される。受付デバイス４２は、図示しないキーボード及びマウス等を有しており、操作者からの指示を受け付ける。受付デバイス４２としては、タッチパネル等のタッチ入力を受け付けるデバイス、マイク等の音声入力を受け付けるデバイス、及びカメラ等のジェスチャ入力を受け付けるデバイス等でもよい。

【0012】

ディスプレイ１６としては、例えば、ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ又は液晶ディスプレイ等が挙げられる。ディスプレイ１６には、断層画像３２Ａ等の医用画像の他、各種の情報が表示される。

【0013】

プロセッサ４１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）であり、制御プログラムに従って医療支援装置１１の各部を統括的に制御し、かつ各種のアプリケーションプログラムに従って各種の処理を実行する。

【0014】

ストレージ４４は、各種プログラム及び各種の設定情報５０等を記憶する不揮発性の記憶装置である。ストレージ４４としては、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）及びＳＳＤ（Solid State Drive）が挙げられる。また、ストレージ４４には、コンピュータを医療支援装置１１として機能させるための医療支援プログラム４９が格納されている。設定情報５０には、後述するように断層画像３２Ａの表示に関する設定情報等が含まれる。

【0015】

ＲＡＭ４３は、一時的に情報が記憶されるメモリであり、プロセッサ４１によってワークメモリとして用いられる。ＲＡＭ４３としては、例えば、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）又はＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等が挙げられる。

【0016】

通信Ｉ／Ｆ４５は、ＬＡＮ（Local Area Network）及び／又はＷＡＮ（Wide Area Network）等のネットワーク（図示省略）に接続されており、有線又は無線の各種の通信規格で規定された通信プロトコルに従って伝送制御を行う。プロセッサ４１は、画像データベース３３から通信Ｉ／Ｆ４５を介して断層画像３２Ａを取得する。

【0017】

外部Ｉ／Ｆ４６は、例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）インタフェースであり、プリンタ及びメモリカードなどの周辺機器との接続に用いられる。

【0018】

プロセッサ４１は、ストレージ４４から医療支援プログラム４９を読み出し、医療支援プログラム４９をＲＡＭ４３上で実行することにより医療支援処理を行う。医療支援処理は、プロセッサ４１が画像解析部４１Ａ及び表示制御部４１Ｂとして動作することによって実現される。医療支援プログラム４９は、本開示の技術に係る「医療支援装置の作動プログラム」の一例である。

【0019】

プロセッサ４１は、画像解析部４１Ａとして機能することにより、断層画像３２Ａを画像解析する。また、プロセッサ４１は、表示制御部４１Ｂとして機能することにより、断層画像３２Ａ及び断層画像３２Ａの解析結果のディスプレイ１６への表示を制御する。

【0020】

医療支援装置１１は、断層画像３２Ａにおいて信号値が異常な異常信号領域を解析結果として表示することにより、診断に有用な情報を提供する。異常信号領域とは、医用画像の臓器が描出されている領域において、正常な場合と比較して、信号値が異常値を示す領域をいう。具体的には、異常信号領域は、周辺の領域の信号値（周辺の代表値（平均値、中央値）を含む）と比較して信号値の差が大きい領域、ある領域の正常な信号値との乖離が大きな領域（例えば閾値との差が許容範囲外の領域）などであり、このような領域として機械学習モデルが検出した領域を含む。

【0021】

ＣＴ値は、本開示の技術に係る「信号値」の一例である。ＣＴ値は、放射線（例えばＸ線）吸収値であるが、より具体的には、水を「０」、空気を「－１０００」として、体内の各部の放射線吸収値を数値化したものであり、ＣＴ値の単位は「ＨＵ：Ｈｏｕｎｓｆｉｅｌｄ Ｕｎｉｔ」である（図５など参照）。ＣＴ値は、断層画像３２Ａにおいては輝度値として表現される。Ｘ線の吸収が大きいほど、信号値であるＣＴ値は高くなり、断層画像３２Ａにおいては濃度が低く表示される（白に近づく）。反対に、Ｘ線の吸収が小さいほど、信号値であるＣＴ値は低くなり、断層画像３２Ａにおいては濃度が高く表示される（黒に近づく）。例えば、骨と軟部組織を比較すると、骨の方がＸ線の吸収が大きいため、骨はＣＴ値が高く、断層画像３２Ａにおいて濃度が低い（白色に近い）。反対に、軟部組織はＣＴ値が低く、断層画像３２Ａにおいて濃度は高い（黒色に近い）。

【0022】

異常信号領域には、一例として、信号値が相対的に高い高信号領域と、信号値が相対的に低い低信号領域とがある。信号値の正常な範囲は、例えば、臓器の部位毎に決まっており、高信号領域は、正常な範囲よりも信号値が高く、低信号領域は、正常な範囲よりも信号値が低い。高信号領域は、本開示の技術に係る「第１異常信号領域」の一例であり、低信号領域は、本開示の技術に係る「第２異常信号領域」の一例である。

【0023】

図３は、プロセッサ４１が実行する医療支援処理の手順の全体を示すフローチャートの一例であり、図４は図３に示す処理の一部の手順を示すフローチャートの一例である。以下において、図３及び図４のフローチャートに加えて、図５～図１２の画像表示画面例などを適宜参照しながら、プロセッサ４１が実行する医療支援処理を説明する。

【0024】

図３に示すように、ステップＳ１１００において、プロセッサ４１は、画像解析により断層画像３２Ａの異常信号領域を検出する。次に、ステップＳ１２００において、検出した異常信号領域を識別可能に表示する。ステップＳ１２００の処理を第１表示制御という。

【0025】

ステップＳ１２００の第１表示制御は、より具体的には、図４に示す手順で行われる。プロセッサ４１は、まず、ステップＳ１２１０において、プロセッサ４１は、検出された異常信号領域を、本例では高信号領域と低信号領域とに分類する。そして、プロセッサ４１は、ステップＳ１２２０において、断層画像３２Ａにおいて高信号領域と低信号領域の表示態様を変化させて表示する。

【0026】

さらに、プロセッサ４１は、図３に示すステップＳ１３００において、断層画像３２Ａ内の異常信号領域の表示とは別に、検出された異常信号領域の一覧を第１リスト５１（図５など参照）として表示する。

【0027】

図５を用いて、ステップＳ１１００からステップＳ１３００の処理を模式的に説明する。断層画像３２Ａは、一例として、脳のアキシャル断面が描出された脳画像である。プロセッサ４１は、ステップＳ１１００において、断層画像３２Ａに対する画像解析として、例えば機械学習モデルを用いたセマンティックセグメンテーションを行うことにより、断層画像３２Ａ内の異常信号領域を検出する。

【0028】

機械学習モデルとしては、例えば、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network：ＣＮＮ）の一例であるＵＮＥＴなどである。ＵＮＥＴは、画像内の物体及び領域などを識別する画像認識に用いられる代表的な機械学習モデルである。ＵＮＥＴは、入力画像の画像サイズを段階的に縮小させながら、画像サイズが異なる階層毎に複数種類のフィルタリング処理を行うことにより画像の特徴量を抽出する。画像サイズが異なる階層毎に特徴量を抽出することにより、画像の大局的な特徴量及び局所的な特徴量を抽出することができる。ＵＮＥＴは、こうした特徴量に基づいて画像内の異常信号領域を識別し、識別した異常信号領域がセグメンテーションされた画像を出力する。

【0029】

機械学習モデルは、例えば、過去の症例画像と症例画像内の異常信号領域にラベリングが施された正解データとを学習データとして学習が行われる。ここで、異常信号領域にラベリングを施すとは、例えば、異常信号領域に含まれる画素に、正常信号領域に含まれる画素に付されるラベルとは異なる異常信号領域を示すラベルを付すことを示す。なお、異常信号領域について、さらに高信号領域と低信号領域とを区別して、機械学習モデルに識別させたい場合は、高信号領域と低信号領域とに異なるラベルを付した正解データを使用して学習させる。なお、異常信号領域を検出するための画像解析手法としては、機械学習モデルを用いたものに限定されず、パターンマッチングなどのルールベースの画像解析手法を用いてもよい。

【0030】

そして、プロセッサ４１は、ステップＳ１２００において、検出された異常信号領域について第１表示制御を実行する。図５において、プロセッサ４１によって画像解析された解析後の２枚の断層画像３２Ａは、左側の断層画像３２Ａが、異常信号領域として高信号領域Ｈを含む画像であり、右側の断層画像３２Ａが、異常信号領域として低信号領域Ｌを含む画像である。高信号領域Ｈと低信号領域Ｌとは、それぞれ他の領域と識別可能な表示態様で表示される。

【0031】

ここで、表示態様とは、色、輝度、及び模様などのいずれかを含む概念である。色は、例えば、色相、彩度、及び明度のいずれかを含み、模様は、例えば、ハッチング等を含む概念である。また、矩形を含む多角形、円などで異常信号領域を囲うバウンディングボックスの形態も表示態様に含まれる。要するに、表示態様は、他の領域と識別可能な態様をすべて含む概念である。本例においては、モノクロの断層画像３２Ａ内において、高信号領域Ｈには赤色のハッチングが付され、低信号領域Ｌには青色のハッチングが付されている。このように、高信号領域Ｈと低信号領域Ｌの２種類の異常信号領域は、色付きのハッチングが付されることによって、正常な信号領域と識別可能に表示される。また、高信号領域Ｈと低信号領域Ｌには、赤色と青色というようにそれぞれ別の色が割り当てられており、両者の識別も可能になっている。なお、図５においては、高信号領域Ｈが含まれる断層画像３２Ａと、低信号領域Ｌが含まれる断層画像３２Ａとは、異なる断層位置の別の画像として示している。もちろん、１枚の断層画像３２Ａ内に高信号領域Ｈと低信号領域Ｌとが混在している場合もある。

【0032】

プロセッサ４１は、ステップＳ１３００において第１リスト５１を表示する。図５に示すように、本例では、プロセッサ４１は、異常信号領域を高信号領域Ｈと低信号領域Ｌの２つに分類し、高信号領域Ｈと低信号領域Ｌの２つに分けて第１リスト５１を表示する。第１リスト５１Ａは、画像解析により検出された高信号領域Ｈの一覧であり、第１リスト５１Ｂは、画像解析により検出された低信号領域Ｌの一覧である。以下において、第１リスト５１Ａと５１Ｂとを区別する必要が無い場合は、単に第１リスト５１という。第１リスト５１は、本開示の技術に係る「第１リスト」の一例である。第１リスト５１Ａ及び５１Ｂには、検出された高信号領域Ｈ及び低信号領域Ｌのそれぞれの領域毎に、体積、ＣＴ値の平均値及び最大値が表示される。面積ではなく体積が示されているのは、断層画像群３２が、厚み方向に積層された複数枚の断層画像３２Ａの集合であるためである。つまり、１つの異常信号領域は、複数枚の断層画像３２Ａに渡って、３次元的に存在している。

【0033】

図６に示す画像表示画面７０は、医療支援装置１１において断層画像３２Ａを表示する画面の一例である。画像表示画面７０には、上部に、被検者ＰＴの患者ＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）、患者名、撮影日などの書誌事項が表示され、その下方に画像を表示する領域が設けられている。図６に示す画像表示画面７０では、解析前の断層画像３２Ａのみが表示されている。符号７１は、断層位置が異なる複数の断層画像３２Ａを切り替えるためのスクロールバーである。

【0034】

画像表示画面７０の下段には、解析ボタン７２、設定ボタン７４及び分類ボタン７６が設けられている。解析ボタン７２は、プロセッサ４１に対して画像解析を実行させる操作指示を入力するための操作ボタンである。設定ボタン７４は、表示内容の切り替え操作、及び表示に関する各種の設定操作を行うための操作ボタンである。分類ボタン７６は、後述するように異常信号領域の分類に用いる操作ボタンである。このように、画像表示画面７０は、操作に用いられる操作画面である。画像表示画面７０は、本開示の技術に係る「操作画面」の一例である。符号７３は、ポインタであり、マウスなどによって操作され、解析ボタン７２及び設定ボタン７４などを操作するために用いられる。

【0035】

断層画像３２Ａに対して画像解析が実行されると、図７及び図８に示すように、画像表示画面７０には解析結果が表示される。解析結果は、一例として、断層画像３２Ａ内における高信号領域Ｈ及び低信号領域Ｌの表示と、高信号領域Ｈの一覧である第１リスト５１Ａ及び低信号領域Ｌの一覧である第１リスト５１Ｂとである。図７は、高信号領域Ｈが検出された断層画像３２Ａの解析結果の表示例であり、図８は低信号領域Ｌが検出された断層画像３２Ａの解析結果の表示例である。なお、本例では、画像表示画面７０内に、解析後の断層画像３２Ａを１枚ずつ表示する例で示しているが、画像表示画面７０内に、図７及び図８に示す複数枚の断層画像３２Ａを並べて表示してもよい。

【0036】

また、第１リスト５１内の異常信号領域と、断層画像３２Ａ上の異常信号領域との対応関係について、ユーザは、例えば、図９に例示する方法によって把握することができる。図９に示す方法は、第１リスト５１又は断層画像３２Ａの一方において、１つの異常信号領域をポインタ７３で選択した場合に、他方においてそれに対応する異常信号領域が、他の異常信号領域に対して強調表示される方法である。

【0037】

より具体的には、図９においては、第１リスト５１に含まれる複数の高信号領域Ｈのうちの１つがポインタ７３で選択された状態を示している。この状態では、第１リスト５１内において選択された高信号領域Ｈを表示する行に対して網掛け表示等が加えられる。これにより、第１リスト５１内において、選択された高信号領域Ｈの行が、他の高信号領域Ｈの行に対して強調表示される。プロセッサ４１は、第１リスト５１において１つの高信号領域Ｈがポインタ７３で選択されると、それに対応する高信号領域Ｈを含む断層画像３２Ａを断層画像群３２内から抽出する。そして、プロセッサ４１は、抽出された断層画像３２Ａ上において、対応する高信号領域Ｈに対して矩形のバウンディングボックス７９等を表示する。これにより、断層画像３２Ａ内において、対応する高信号領域Ｈを他の高信号領域Ｈに対して強調表示する。図９において、点線で示す円弧状の両矢印は、第１リスト５１においてポインタ７３で選択された１つの高信号領域Ｈと、断層画像３２Ａ上においてバウンディングボックス７９で強調表示される１つの高信号領域Ｈとが対応することを示している。

【0038】

また、図９に示す例では、第１リスト５１内の１つの高信号領域Ｈをポインタ７３で選択する例を示しているが、その反対に、断層画像３２Ａ内の１つの高信号領域Ｈをポインタ７３で選択された場合には、第１リスト５１内において、対応する高信号領域Ｈを表示する行が、他の高信号領域Ｈを表示する行に対して強調表示される。

【0039】

ここで、強調表示とは、強調表示の対象である異常信号領域が、強調表示の対象以外の異常信号領域より視認性が向上する表示であれば良い。強調表示の方法としては、本例で示したように、強調表示の対象である異常信号領域に対して網掛け表示をしたり、バウンディングボックス７９で囲う他、対象の輝度を向上させるハイライト表示等でもよい。

【0040】

なお、図９に示す例では、対応する高信号領域Ｈについて、第１リスト５１と断層画像３２Ａの両方において強調表示する例で示しているが、第１リスト５１及び断層画像３２Ａの一方のみにおいて強調表示するようにしてもよい。例えば、第１リスト５１内の１つの高信号領域Ｈをポインタ７３で選択した場合は、第１リスト５１内の高信号領域Ｈについては強調表示せずに、断層画像３２Ａ内の対応する高信号領域Ｈのみを強調表示してもよい。というのも、ポインタ７３で選択した高信号領域Ｈについては、あえて強調表示を行わなくてもポインタ７３の存在によって、選択している対象をユーザが把握することができるからである。また、図９の例では、異常信号領域として高信号領域Ｈを例に説明しているが、低信号領域Ｌについても同様である。

【0041】

図９に例示した上記方法によって、第１リスト５１内の異常信号領域と、断層画像３２Ａ上の異常信号領域との対応関係を、ユーザは把握することができる。

【0042】

図３に戻って、ステップＳ１３００の後、プロセッサ４１は、ステップＳ１４００に移行する。ステップＳ１４００～Ｓ１４４０は、第２表示制御に関する処理ステップである。第２表示制御は、検出された異常信号領域について、操作指示によって分類されたグループ毎に表示態様を変化させる表示制御である。異常信号領域をどのグループに分類するかの指定はユーザによって行われる。プロセッサ４１は、まず、ステップＳ１４００において、ユーザからの第２表示制御の開始指示の入力を待機する。第２表示制御の開始指示は、画像表示画面７０の分類ボタン７６が操作されることによって入力される。

【0043】

分類ボタン７６が操作されることにより、第２表示制御の開始指示が入力されると（ステップＳ１４００においてＹ）、プロセッサ４１は、画像表示画面７０にグループ指定用の第２リスト８５（図１０参照）を表示する（ステップＳ１４１０）。第２リスト８５は、異常信号領域を分類するグループ毎に生成され、グループに分類された異常信号領域を表示可能なリストである。第２リスト８５は、本開示の技術に係る「第２リスト」の一例である。

【0044】

そして、ステップＳ１４２０において、プロセッサ４１は、異常信号領域をグループに分類する操作指示としてグループ指定を受け付ける。プロセッサ４１は、グループ指定が入力されると（ステップＳ１４２０でＹ）、ステップＳ１４３０において、指定されたグループに異常信号領域を分類する。グループ指定は異常信号領域毎に行われる。ステップＳ１４３０において、プロセッサ４１は、グループに分類された異常信号領域を第２リスト８５内に表示する。

【0045】

ステップＳ１４４０において、プロセッサ４１は、断層画像３２Ａにおいて、分類されたグループ毎に表示態様を変化させて異常信号領域を表示する第２表示制御を実行する。プロセッサ４１は、断層画像３２Ａの表示が終了するまで、ステップＳ１４００～ステップＳ１４４０の処理を繰り返す（ステップＳ２０００）。

【0046】

図３のステップＳ１４００～ステップＳ１４４０までの第２表示制御に関する処理を、図１０及び図１１を用いて具体的に説明する。第１リスト５１Ａ及び５１Ｂは、画像解析で検出された全ての異常信号領域を表示するリストである。対して、第２リスト８５は、異常信号領域をグループに分類するためのグループ指定用のリストである。図１０及び図１１においては、第２リスト８５として、第２リスト８５Ａ及び８５Ｂの２つのリストを例示している。以下において、第２リスト８５Ａ及び８５Ｂを区別する必要が無い場合は、単に第２リスト８５と呼ぶ。異常信号領域を第２リスト８５のどのグループに分類するかは、ユーザが指定することができる。

【0047】

第２リスト８５のグループは、ユーザが任意に設定可能であり、プロセッサ４１は、グループ毎に第２リスト８５を表示する。第２リスト８５の各グループは、異常信号領域の所見毎に設定可能であり、この場合、プロセッサ４１は、第２リスト８５のグループ名として所見の名称を表示する。このような第２リスト８５は、各異常信号領域を、各異常信号領域に対するユーザの評価である所見毎のグループに分類するために用いられる。図１０においては、第２リスト８５は、異常信号領域が未分類の空の状態である。

【0048】

本例においては、図１０に示すように、第２リスト８５Ａは「脳内出血」という所見が、第２リスト８５Ｂは「ＬＶＯ：Large vessel occlusion（脳主幹動脈閉塞））という所見が設定されている。ユーザである医師は、断層画像３２Ａの高信号領域Ｈ及び低信号領域Ｌなどを観察し、各異常信号領域に対して所見を下す。例えば、ユーザが、断層画像３２Ａ内の１つ高信号領域Ｈについて「脳内出血」であるという所見を下した場合は、その高信号領域Ｈを第１リスト５１Ａから選択し、第２リスト８５Ａの「脳内出血」のグループに分類する。同様に、ユーザが、断層画像３２Ａ内の１つ高信号領域Ｈについて「ＬＶＯ」であるという所見を下した場合は、その高信号領域Ｈを第１リスト５１Ａから選択し、第２リスト８５Ｂの「ＬＶＯ」のグループに分類する。「脳内出血」及び「ＬＶＯ」のどちらの異常信号領域も、断層画像３２Ａにおいては信号値が相対的に高い高信号領域Ｈである。

【0049】

図９で説明したとおり、断層画像３２Ａ内の異常信号領域をポインタ７３で選択すると、第１リスト５１内において選択した異常信号領域の行が強調表示される。加えて、断層画像３２Ａ上でも、対応する異常信号領域が強調表示される。これにより、断層画像３２Ａ上の異常信号領域と第１リスト５１内の異常信号領域との対応関係を、ユーザが把握することができる。第２リスト８５内において異常信号領域が選択された場合も、第１リスト５１の場合と同様に図９に示す方法で強調表示が行われる。これにより、第２リスト８５に分類後の異常信号領域と断層画像３２Ａ上の異常信号領域との対応関係についても、ユーザが把握することができる。

【0050】

また、異常信号領域のグループ指定は、例えば、図１１において点線の矢印で示すように、第１リスト５１Ａ及び５１Ｂに含まれる異常信号領域を、ポインタ７３で選択して、第２リスト８５Ａ及び８５Ｂのいずれかにドラッグする操作によって行われる。

【0051】

図１２は、第２リスト設定情報５０Ａの一例である。第２リスト設定情報５０Ａは、第２リスト８５のグループと、それぞれのグループの表示態様との関係を示す情報である。本例では、第２リスト８５のグループとして設定される所見は、脳卒中などの脳の傷病に関する診断に特化した所見が設定されている。第２リスト設定情報５０Ａにおいて、高信号領域Ｈについては、「くも膜下出血」、「脳内出血」、「ＬＶＯ」、「Ｈｙｐｅｒｄｅｎｓｅ Ｓｉｇｎ」及び「石灰化」などの所見が設定されている。また、低信号領域Ｌについては、「梗塞」などが設定されている。ユーザは、第２リスト設定情報５０Ａを編集することにより、異常信号領域を分類するグループ又はグループに対応する表示態様を任意に設定することが可能である。グループの数を増減することも可能である。また、第２リスト設定情報５０Ａを編集することにより、グループ名として、所見の名称を設定することができる。

【0052】

なお、第２リスト設定情報５０Ａと同様に、第１リスト設定情報を有しても良い。第１リスト設定情報は、第１リスト５１のグループと、それぞれのグループの表示態様との関係を示す情報である。第１リスト５１のグループとしては、例えば、異常信号領域と、正常信号領域というグループであったり、高信号領域と低信号領域というグループ等が含まれる。ユーザが第１リスト設定情報を編集することにより、それぞれのグループに対応する表示態様を任意に設定できるようにしてもよい。

【0053】

また、第２リスト設定情報５０Ａにおいては、「くも膜下出血」では「Ｐ１」、「脳内出血」では「Ｐ２」というように、グループ毎に表示態様が設定されている。プロセッサ４１は、第２リスト８５に分類された異常信号領域を、第２リスト設定情報５０Ａに規定された表示態様に従って断層画像３２Ａ内に表示する。

【0054】

図１３は、ステップＳ１２００の第１表示制御と、ステップＳ１４４０の第２表示制御を模式的に示す図である。第１表示制御は、上述したとおり、断層画像３２Ａを画像解析することによって検出された異常信号領域を識別可能に表示する制御である。本例では、異常信号領域を、信号値に応じて高信号領域Ｈと低信号領域Ｌとに分類し、それぞれの表示態様を変化させている。第１表示制御は第１表示規則に従って実行される。本例の第１表示規則において、高信号領域Ｈの表示態様は、赤色のハッチングが設定されている。図１３においては、赤色のハッチングを点線の四角形で示している。また、低信号領域Ｌの表示態様は、青色のハッチングが設定されている。図１３においては、青色を点線の三角形で示している。

【0055】

脳画像を模式的に示す断層画像３２Ａにおける右と左は、それぞれ脳の右半球と左半球を意味する。図１３に示す断層画像３２Ａでは、高信号領域Ｈは、左半球に２つ（「Ｈ１」と「Ｈ２」）、右半球に１つ（「Ｈ３」）あるが、第１表示制御においては、これら「Ｈ１」～「Ｈ３」の３つの高信号領域Ｈは、第１表示規則に従って、すべて赤色のハッチングで表示される。一方、図１３に示す断層画像３２Ａでは、低信号領域Ｌは、右半球に２つ（「Ｌ１」と「Ｌ２」）ある。これら「Ｌ１」と「Ｌ２」の２つの低信号領域Ｌは、第１表示規則に従って、すべて青色のハッチングで表示される。このように、第１表示制御においては、断層画像３２Ａにおいて、高信号領域Ｈと低信号領域Ｌの各異常信号領域が他の領域と識別可能に表示される。また、本例においては、高信号領域Ｈは赤色のハッチングで表示され、低信号領域Ｌは青色のハッチングで表示されるというように、高信号領域Ｈと低信号領域Ｌとで表示態様が変化する。

【0056】

一方、第２表示制御では、プロセッサ４１は、異常信号領域について、操作指示によって分類されたグループ毎に表示態様を変化させる。第２表示制御では、第２表示規則に従って異常信号領域の表示態様が変化する。図１３の第２表示規則は、図１２に示す第２リスト設定情報５０Ａに規定した内容の一例である。図１３に示す例では、脳内出血グループは赤色のハッチング、ＬＶＯグループは青色のハッチング、梗塞グループは緑色のハッチングがそれぞれの表示態様として設定されている。

【0057】

第２表示制御において示される断層画像３２Ａの異常信号領域の数及び位置は、第１表示制御において例示されている断層画像３２Ａの異常信号領域と同じである。第２表示制御においては、左半球にある「Ｈ１」は脳内出血グループに分類されるため、赤色のハッチングで示される（点線の四角形で示す）。同じく左半球にある「Ｈ２」はＬＶＯグループに分類されるため、青色のハッチングで示される（点線の三角形で示す）。脳内出血グループもＬＶＯグループも、高信号領域Ｈが分類される高信号グループである。梗塞グループは、低信号領域Ｌが分類される低信号グループである。「Ｌ１」と「Ｌ２」の２つの低信号領域Ｌは、梗塞グループに分類されており、緑色のハッチングで示される。このように、第２表示制御においては、ユーザの意図が反映された分類に応じて、異常信号領域の表示態様が変化する。

【0058】

以上説明したとおり、医療支援装置１１は、断層画像３２Ａを一例として示す医用画像を画像解析することによって検出された異常信号領域を識別可能に表示する第１表示制御と、異常信号領域について、操作指示によって分類されたグループ毎に表示態様を変化させる第２表示制御とを実行する。そのため、第１表示制御に加えて、第２表示制御を実行することができるため、従来と比べて、ユーザの利便性が向上する。

【0059】

より具体的には以下のとおりである。第１表示制御に加えて、ユーザの分類に応じた第２表示制御を組み合わせることで、画像解析の解析結果としての異常信号領域を識別可能に表示する表示方法と、ユーザの分類に応じた表示態様で異常信号領域を表示する表示方法とが可能になり、複数の観点で異常信号領域を確認することができる。そのため、複数の観点での診断がしやすくなり、ユーザの利便性が向上する。また、第２表示制御を実行することにより、ユーザが分類した複数の異常信号領域をグループ毎にまとめて表示態様を変化させることができる。異常信号領域に対して個別にアノテーションを付すといったラベル付けは従来から行われているが、グループ毎に一括した表示制御が可能となるため、異常信号領域の分類がしやすくなり、ユーザの利便性が向上する。

【0060】

また、本例では、プロセッサ４１は、第１表示制御において、異常信号領域を、信号値に応じて第１異常信号領域の一例である高信号領域と、第２異常信号領域の一例である低信号領域の少なくとも２つに分類し、分類された第１異常信号領域と第２異常信号領域とで表示態様を変化させる。これにより、信号値に応じて変化する第１異常信号領域と第２異常信号領域とが両方顕れる傷病の診断に有効である。

【0061】

また、本例では、第１異常信号領域は、信号値が相対的に高い高信号領域Ｈであり、第２異常信号領域は、信号値が相対的に低い低信号領域Ｌである。これにより、例えば、脳内出血及びＬＶＯなどの高信号領域Ｈと、梗塞などの低信号領域Ｌとが両方顕れる傷病の診断に有効である。高信号領域Ｈと低信号領域Ｌの両方が顕れる傷病としては、例えば、脳卒中が挙げられる。

【0062】

また、本例では、プロセッサ４１は、画像解析で検出された全ての異常信号領域を表示する第１リスト５１と、グループ毎に生成され、グループに分類された異常信号領域を表示可能な第２リスト８５とを含む操作画面の一例である画像表示画面７０を表示する。そして、プロセッサ４１は、操作画面の一例である画像表示画面７０を通じて、第１リスト５１に表示された異常信号領域をグループに分類する操作指示を受け付けて、グループに分類された異常信号領域を第２リスト８５に表示する。これにより、操作指示によって変更された結果を第１リスト５１および第２リスト８５で確認することが可能となるため、リストを表示しない場合と比較して、第２表示制御によって分類された結果を容易に把握することができる。

【0063】

また、本例で挙げたように、第１リスト５１又は第２リスト８５の一方で異常信号領域を指定し、他方にドラック＆ドロップすることで、異常信号領域が所属するグループを変更することも可能である。これにより、第１リスト５１及び第２リスト８５を通じて、異常信号領域を分類する操作指示が可能になるため、リストを用いない場合と比較して、直感的な操作が可能となる。

【0064】

なお、異常信号領域を分類する操作指示は、これに限らず、例えば、次のような方法でもよい。すなわち、プロセッサ４１は、ポインタ７３等により第１リスト５１内の１つの異常信号領域が選択された場合に、選択された異常信号領域を分類可能な第２リスト８５の候補となる複数のグループが含まれるグループリストを提示する。プロセッサ４１は、提示されたグループリスト内の１つの指定を受け付けると、指定されたグループの第２リスト５２に第１リスト５１で指定された異常信号領域を分類する。

【0065】

また、本例では、第２リスト８５のグループは、ユーザが任意に設定可能であり、プロセッサ４１は、グループ毎に第２リスト８５を表示する。グループをユーザが任意に設定できるため、ユーザの意図を反映したグループ分けが可能となる。

【0066】

第２リスト８５のグループは、異常信号領域の所見毎に設定可能であり、プロセッサ４１は、第２リスト８５のグループ名として所見の名称を表示する。これにより、所見毎のグループ分けができるので、所見ごとに異常信号領域を把握することが可能となる。なお、異常信号領域の所見毎に設定する場合において、過去にユーザ又はユーザが所属するグループが画像診断で使用した所見の使用履歴に基づいて自動で設定するようにしても良い。なお、所見の使用履歴とは、所見の使用の有無、所見の使用頻度、使用率等を含む。また、ユーザが所属するグループとは、例えば、ユーザが所属する診療科又は診療施設の情報が同一であるグループ等を示す。なお、ユーザの過去の所見の使用履歴に基づいて設定する所見情報の候補が提示され、その中からユーザの選択に応じて第２リスト８５のグループとして設定されるとしても良い。

【0067】

また、本例では、医用画像の一例として示す断層画像３２Ａは脳が描出された脳画像であり、図１２などに示したように、所見は、「梗塞」、出血、ＬＶＯ、Ｈｙｐｅｒｄｅｎｓｅ ｓｉｇｎ、及び石灰化のうちのいずれかを含む。こうした所見は脳卒中に多く見られる所見であり、第２リスト８５のグループとして、このような所見毎のグループを設定しておけば、脳卒中の診断に有効である。

【0068】

［第２実施形態］
図１４及び図１５に示す第２実施形態は、プロセッサ４１が、第１表示制御及び第２表示制御に加えて、さらに第３表示制御を実行する例である。第３表示制御は、複数の異常信号領域に、信号値に応じて分類された第１異常信号領域と第２異常信号領域がある場合において、第１異常信号領域が第２異常信号領域に対して予め設定された位置関係に有るか否かを判定し、判定結果に応じて第１異常信号領域の表示態様を変化させる表示制御である。例えば、プロセッサ４１は、第１異常信号領域の一例である高信号領域Ｈについて、第２異常信号領域の一例である低信号領域Ｌとの位置関係に応じて表示態様を変化させる。以下において、これを例に第３表示制御を説明する。

【0069】

図１４に示すフローチャートは、第２実施形態の医療支援処理の手順を示すフローチャートである。ステップＳ１１００～ステップＳ１３００までの処理は、図３に示す第１実施形態のフローチャートと同様であるため、説明を省略する。また、ステップＳ１４００～ステップＳ１４４０の第２表示制御に関する処理は、図１４においては簡略的に示している。プロセッサ４１は、ステップＳ１４００において第２表示制御の開始指示が入力されない場合は（ステップＳ１４００でＮ）、ステップＳ１５００に移行する。

【0070】

ステップＳ１５００において、プロセッサ４１は、ユーザからの第３表示制御の開始指示の入力を待機する。プロセッサ４１は、第３表示制御の開始指示が入力されると、ステップＳ１５１０に移行し、断層画像３２Ａにおいて検出された高信号領域Ｈについて位置関係判定処理を実行する。そして、プロセッサ４１は、ステップＳ１５２０において、判定結果に応じて表示態様を変化させて高信号領域Ｈを表示する第３表示制御を実行する。

【0071】

図１５は、第３表示制御を模式的に示す図である。第３表示制御では、第３表示規則に従って異常信号領域の表示態様が変化する。図１５の第３表示規則は、高信号領域Ｈについて、低信号領域Ｌと予め設定された位置関係（以下、所定の位置関係という）が無い場合は、所定の位置関係が無いと判定された高信号領域Ｈは高信号グループ１に分類される。一方、高信号領域Ｈについて、低信号領域Ｌと所定の位置関係が有る場合は、所定の位置関係が有ると判定された高信号領域Ｈは高信号グループ２に分類される。本例において、所定の位置関係の有無は、脳画像においては、高信号領域Ｈと低信号領域Ｌとが脳と同じ半球に存在するか否かである。右半球及び左半球は、脳の解剖学的領域の一例である。すなわち、このような位置関係の有無は、断層画像３２Ａに描出された臓器の一例である脳における同一の解剖学的領域内に、第１異常信号領域と第２異常信号領域とが存在するか否かの一例である。

【0072】

本例の断層画像３２Ａにおいて、「Ｌ１」と「Ｌ２」の２つの低信号領域Ｌは右半球に存在し、左半球には存在しない。一方、「Ｈ１」と「Ｈ２」の２つの高信号領域Ｈは左半球にあり、「Ｈ３」の１つの高信号領域Ｈが右半球に存在する。したがって、低信号領域Ｌと所定の位置関係にある高信号領域Ｈは、「Ｈ３」である。プロセッサ４１は、一例として、上述のセマンティックセグメンテーションを行う機械学習モデルを用いた画像解析により、臓器の解剖学的領域を判定する。プロセッサ４１は、解剖学的領域の判定と異常信号領域の検出とを行うことにより、位置関係判定処理を実行する。

【0073】

本例の第３表示規則では、低信号領域Ｌと所定の位置関係に無い高信号グループ１の表示態様としては赤色のハッチングが設定されており、所定の位置関係に有る高信号グループ２の表示態様としては青色のハッチングが設定されている。そのため、断層画像３２Ａにおいて、左半球に存在する「Ｈ１」と「Ｈ２」の２つの高信号領域Ｈは赤色のハッチング（図１５において点線の四角形で示す）で表示され、右半球に存在する「Ｈ３」の高信号領域Ｈは青色のハッチング（図１５において点線の三角形で示す）で表示される。なお、本例において、梗塞グループに分類される「Ｌ１」と「Ｌ２」の低信号領域Ｌは緑色のハッチング（図１５において点線の菱形で示す）で表示される。

【0074】

このように、第３表示制御においては、「Ｈ３」のように、「Ｈ１」及び「Ｈ２」と同じ高信号領域Ｈでも、低信号領域Ｌに対して予め設定された位置関係に有るか否かの判定結果に応じて表示態様が変化する。脳卒中の場合は、本例で示したように、高信号領域Ｈと低信号領域Ｌとが同じ半球に存在することが診断において重要な指標となる。そのため、このような第３表示制御は、高信号領域Ｈと低信号領域Ｌのように、信号値が異なる第１異常信号領域と第２異常信号領域とが同じ解剖学的領域に存在することが重要な指標となる傷病の診断に有効である。

【0075】

上記例では、第１異常信号領域として高信号領域Ｈを例に説明したが、第１異常信号領域が低信号領域Ｌであってもよい。すなわち、低信号領域Ｌについて、高信号領域Ｈと所定の位置関係に有るか否かを判定し、判定結果に応じて低信号領域Ｌの表示態様を変化させてもよい。

【0076】

また、上記例では、所定の位置関係の有無の例として、臓器における同一の解剖学的領域内に、第１異常信号領域と第２異常信号領域とが存在するか否かで説明したが、位置関係はそれ以外でもよい。例えば、第１異常信号領域と第２異常信号領域とが予め設定された距離内に存在するか否かでもよい。

【0077】

また、上記例では、第１表示制御において、信号値が異なる第１異常信号領域（一例として高信号領域Ｈ）と第２異常信号領域（一例として低信号領域Ｌ）の表示態様を変化させる例で説明したが、図１６に示すように、第１異常信号領域と第２異常信号領域の表示態様を変化させなくてもよい。図１６においては、高信号領域Ｈ及び低信号領域Ｌを区別することなく、どちらも異常信号領域として、赤色のハッチングで表示している（図１６においては点線の四角形で示す）。つまり、第１表示制御においては、画像解析によって検出された異常信号領域が、医用画像内において識別可能に表示されていればよく、高信号領域か低信号領域かに応じて表示態様を変化させなくてもよい。

【0078】

図１５に示した第３表示制御も、医用画像内において異常信号領域を識別可能に表示しているため、第１表示制御の一例と言える。そのため、図１７に示すように、プロセッサ４１は、操作指示によって分類されたグループ毎に表示態様を変化させる第２表示制御と、第１表示制御の一例として第３表示制御とを実行してもよい。これは、図１３及び図１５に示した第１表示制御を実行することなく、その代わりに第３表示制御を第１表示制御の一例として実行するという意味である。第２表示制御と第３表示制御の組み合わせ例は、以下のとおりである。例えば、画像表示画面７０の解析ボタン７２が操作されることにより、プロセッサ４１は画像解析を実行し、検出した異常信号領域に基づいて第３表示制御を実行する。この後、プロセッサ４１は、ユーザのグループ指定に基づいて第２表示制御を実行する。

【0079】

また、第１表示制御、第２表示制御及び第３表示制御の３つの表示制御を選択的に実行可能としてもよい。また、図３及び図１４で示したように、第１表示制御の後に、第２表示制御又は第３表示制御を実行しているが、各表示制御の順番はこれらに限定されず、逆の順番でもよい。また、図１４の例では、第１表示制御及び第２表示制御に加えて、第３表示制御を実行しているが、第２表示制御の代わりに第３表示制御を実行してもよい。

【0080】

上記例では、医用画像の例として、臓器として脳が描出された脳画像を示したが、もちろん、医用画像は脳画像以外でもよい。例えば、図１８に示すように臓器として心臓が描出された心臓画像９１でもよい。このような心臓画像９１においても、第１表示制御及び第２表示制御はもちろん、第３表示制御を実行することが可能である。心臓には、例えば、右心房と左心房といった解剖学的領域がある。そのため、心臓画像９１においても、高信号領域Ｈの「Ｈ１」と低信号領域Ｌの「Ｌ１」のように、同一の解剖学的領域内に存在する場合には、別の解剖学的領域に存在する場合に対して表示態様を変化させてもよい。また、低信号領域Ｌの「Ｌ１」と「Ｌ２」について、高信号領域Ｈの「Ｈ１」との距離Ｄ１及びＤ２に応じて、表示態様を変化させてもよい。なお、高信号領域Ｈと低信号領域Ｌが含まれるか否かを判断する判断領域は、解剖学的領域に限らない。判断領域は、例えば、心臓において、血管を定点または定線としたボロノイ分割を用いて分割した領域としても良い。

【0081】

上記例では、医用画像を撮影するモダリティとして断層画像撮影装置を例に説明したが、モダリティとしては、断層画像撮影装置に限らず、単純Ｘ線画像を撮影するＸ線撮影装置、マンモグラフィ、内視鏡、及び超音波診断装置などのモダリティでもよい。

【0082】

また、上記実施形態において、例えば、画像解析部及び表示制御部といった各種の処理を実行する処理部（Processing Unit）のハードウェア的な構造としては、下記に示す各種のプロセッサ（Processer）を用いることができる。各種プロセッサとしては、ソフトウェア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵに加えて、ＦＰＧＡ（Field‐Programmable Gate Array）などの製造後に回路構成を変更可能なＰＬＤ（Programmable Logic Device）、及びＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などの特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路などが含まれる。

【0083】

また、上記各種処理を、これらの各種のプロセッサのうちの１つで実行してもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡ、及びＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせなど）で実行してもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、システムオンチップ（System On Chip：ＳＯＣ）などのように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。

【0084】

このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて構成される。

【0085】

さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路（Circuitry）を用いることができる。

【0086】

また、本開示の技術は、医療支援装置の作動プログラムに加えて、医療支援装置の作動プログラムを非一時的に記憶するコンピュータで読み取り可能な記憶媒体（ＵＳＢメモリ又はＤＶＤ（Digital Versatile Disc）－ＲＯＭ（Read Only Memory）など）にもおよぶ。

【0087】

以上に示した記載内容及び図示内容は、本開示の技術に係る部分についての詳細な説明であり、本開示の技術の一例に過ぎない。例えば、上記の構成、機能、作用、及び効果に関する説明は、本開示の技術に係る部分の構成、機能、作用、及び効果の一例に関する説明である。よって、本開示の技術の主旨を逸脱しない範囲内において、以上に示した記載内容及び図示内容に対して、不要な部分を削除したり、新たな要素を追加したり、置き換えたりしてもよいことは言うまでもない。また、錯綜を回避し、本開示の技術に係る部分の理解を容易にするために、以上に示した記載内容及び図示内容では、本開示の技術の実施を可能にする上で特に説明を要しない技術常識等に関する説明は省略されている。

【0088】

本明細書において、「Ａ及び／又はＢ」は、「Ａ及びＢのうちの少なくとも１つ」と同義である。つまり、「Ａ及び／又はＢ」は、Ａだけであってもよいし、Ｂだけであってもよいし、Ａ及びＢの組み合わせであってもよい、という意味である。また、本明細書において、３つ以上の事柄を「及び／又は」で結び付けて表現する場合も、「Ａ及び／又はＢ」と同様の考え方が適用される。

【0089】

本明細書に記載された全ての文献、特許出願及び技術規格は、個々の文献、特許出願及び技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。

【符号の説明】

【0090】

１１ 医療支援装置
１６ ディスプレイ
３１ 断層画像撮影装置
３２ 断層画像群
３２Ａ 断層画像
３３ 画像データベース
４１ プロセッサ
４１Ａ 画像解析部
４１Ｂ 表示制御部
４２ 受付デバイス
４４ ストレージ
４５ 通信Ｉ／Ｆ
４６ 外部Ｉ／Ｆ
４８ バス
４９ 医療支援プログラム
５０ 設定情報
５０Ａ リスト設定情報
５１、５１Ａ、５１Ｂ 第１リスト
７０ 画像表示画面
７１ スクロールバー
７２ 解析ボタン
７３ ポインタ
７４ 設定ボタン
７６ 分類ボタン
７９ バウンディングボックス
８５、８５Ａ、８５Ｂ 第２リスト
９１ 心臓画像
Ｄ１、Ｄ２ 距離
Ｈ 高信号領域
Ｌ 低信号領域
ＰＴ 被検者

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】