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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2022-12-12
(45)【発行日】2022-12-20
(54)【発明の名称】情報処理装置、医用画像表示装置及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G16H 30/20 20180101AFI20221213BHJP
A61B 6/00 20060101ALI20221213BHJP
A61B 6/03 20060101ALI20221213BHJP
【ＦＩ】
G16H30/20
A61B6/00 350D
A61B6/03 360J
【請求項の数】
18
(21)【出願番号】P 2018190165
(22)【出願日】2018-10-05
(65)【公開番号】P2020060857
(43)【公開日】2020-04-16
【審査請求日】2021-06-28
(73)【特許権者】
【識別番号】000001270
【氏名又は名称】コニカミノルタ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110001254
【氏名又は名称】弁理士法人光陽国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】松本 洋日
(72)【発明者】
【氏名】勝原 慎介
(72)【発明者】
【氏名】二村 仁
(72)【発明者】
【氏名】笠井 聡
【審査官】玉木 宏治
(56)【参考文献】
【文献】米国特許出願公開第２０１５／０２７８７２６（ＵＳ，Ａ１）
【文献】特開２００９－１５７５２７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１８－１４２１４５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１４－０４８８２４（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１７－１９１５１１（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０１８／１１６４９３（ＷＯ，Ａ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ１６Ｈ １０／００－８０／００
Ｇ０６Ｑ ５０／２２
Ａ６１Ｂ ６／００－ ６／１４
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
医用画像生成装置を用いて得られた医用画像からコンピューターにより検出された異常陰影候補検出結果を取得する異常陰影候補検出結果取得手段と、前記異常陰影候補検出結果取得手段により取得した前記異常陰影候補検出結果に基づいて、前記医用画像を読影する読影医の人数を決定する読影人数決定手段と、
前記読影人数決定手段により決定した読影人数を出力する読影人数出力手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項2】
前記異常陰影候補検出結果には、異常陰影候補の有無が含まれ、前記読影人数決定手段は、前記異常陰影候補検出結果において異常陰影候補が有る場合は読影医の人数を複数人と決定し、異常陰影候補が無い場合は読影医の人数を１人と決定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記異常陰影候補検出結果には、異常陰影の種類の情報が含まれ、前記異常陰影候補検出結果において異常陰影候補が有る場合は、前記異常陰影候補の種類に応じて読影担当科を決定する読影担当科決定手段をさらに有することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記読影人数決定手段は、前記異常陰影候補検出結果において異常陰影候補が有る場合であっても、前記読影担当科決定手段により決定された読影担当科と、予め定められた読影担当科とが同じ場合は、読影医の人数を1人とすることを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項5】
医用画像生成装置を用いて得られた医用画像から異常陰影候補検出結果を取得する異常陰影候補検出結果取得手段と、前記異常陰影候補検出結果取得手段により取得した前記異常陰影候補検出結果に基づいて、前記医用画像を読影する読影医の人数を決定する読影人数決定手段と、
前記読影人数決定手段により決定した読影人数を出力する読影人数出力手段と、
を備え、
前記異常陰影候補検出結果には、異常陰影候補の有無及び異常陰影の種類の情報が含まれ、
前記読影人数決定手段は、前記異常陰影候補検出結果において異常陰影候補が有る場合は読影医の人数を複数人と決定し、異常陰影候補が無い場合は読影医の人数を１人と決定し、
前記異常陰影候補検出結果において異常陰影候補が有る場合は、前記異常陰影候補の種類に応じて読影担当科を決定する読影担当科決定手段をさらに有し、
前記読影人数決定手段は、前記異常陰影候補検出結果において異常陰影候補が有る場合であっても、前記読影担当科決定手段により決定された読影担当科と、予め定められた読影担当科とが同じ場合は、読影医の人数を1人とすることを特徴とする情報処理装置。
【請求項6】
前記異常陰影候補検出結果には、異常陰影である確率が含まれ、前記読影人数決定手段は、前記異常陰影候補検出結果において異常陰影候補が有って、前記異常陰影である確率が予め定められた閾値以上である場合、読影医の人数を1人とす
ることを特徴とする請求項２又は５に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記異常陰影候補検出結果には、異常陰影の種類の情報が含まれ、前記読影人数決定手段は、前記異常陰影候補検出結果において異常陰影候補が有る場合は、前記異常陰影候補の種類に応じて読影医の人数を決定することを特徴とする請求項２又は５に記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記異常陰影候補検出結果には、異常陰影候補の数の情報が含まれ、前記読影人数決定手段は、前記異常陰影候補の数に応じて読影医の人数を決定することを特徴とする請求項１又は５に記載の情報処理装置。
【請求項9】
前記異常陰影候補検出結果には、異常陰影候補の種類の情報が含まれ、前記読影人数決定手段は、前記異常陰影候補の種類の数に応じて読影医の人数を決定することを特徴とする請求項１又は５に記載の情報処理装置。
【請求項10】
前記異常陰影候補の種類の数に応じて読影担当科を決定する読影担当科決定手段をさらに有することを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項11】
前記読影人数決定手段により決定した読影人数を取得し、前記医用画像と取得した人数分の読影医とを対応付けた読影医割り振り情報を生成する読影医割り振り手段を備え、前記読影人数出力手段は、前記読影医割り振り情報を出力することを特徴とする請求項１から１０のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項12】
前記読影医割り振り手段により読影医と対応付けができないと判断された場合に報知する報知手段をさらに有することを特徴とする請求項１１に記載の情報処理装置。
【請求項13】
請求項１１又は１２に記載の情報処理装置と医用画像生成装置とに接続され、医用画像を表示する医用画像表示装置において、前記読影医割り振り情報に基づいて、前記医用画像と一又は複数の読影医を対応づけた案件のリスト画面を表示部に表示させる表示制御手段を備えることを特徴とする医用画像表示装置。
【請求項14】
前記読影医割り振り情報は、読影作業の振り分けられた読影医の数、読影担当科及び各読影医の情報を含み、前記表示制御手段は、前記リスト画面において、前記医用画像に対して、読影作業の振り分けられた読影医の数、読影担当科及び各読影医の情報を対応づけて表示させることを特徴とする請求項１３に記載の医用画像表示装置。
【請求項15】
前記読影医には、医用画像の撮影された医療施設と異なる医療施設の読影医を含むことを特徴とする請求項１３または１４に記載の医用画像表示装置。
【請求項16】
前記表示制御手段は、前記リスト画面において一の案件が選択された場合、前記一の案件の医用画像における異常陰影候補領域を拡大表示させることを特徴とする請求項１３から１５のいずれか一項に記載の医用画像表示装置。
【請求項17】
コンピューターを、医用画像生成装置を用いて得られた医用画像からコンピューターにより検出された異常陰影候補検出結果を取得する異常陰影候補検出結果取得手段、
前記異常陰影候補検出結果取得手段により取得した前記異常陰影候補検出結果に基づいて、前記医用画像を読影する読影医の人数を決定する読影人数決定手段、
前記読影人数決定手段により決定した読影人数を出力する読影人数出力手段、
として機能させるためのプログラム。
【請求項18】
コンピューターを、医用画像生成装置を用いて得られた医用画像から異常陰影候補検出結果を取得する異常陰影候補検出結果取得手段、
前記異常陰影候補検出結果取得手段により取得した前記異常陰影候補検出結果に基づいて、前記医用画像を読影する読影医の人数を決定する読影人数決定手段、
前記読影人数決定手段により決定した読影人数を出力する読影人数出力手段、
として機能させ、
前記異常陰影候補検出結果には、異常陰影候補の有無及び異常陰影の種類の情報が含まれ、
前記読影人数決定手段は、前記異常陰影候補検出結果において異常陰影候補が有る場合は読影医の人数を複数人と決定し、異常陰影候補が無い場合は読影医の人数を１人と決定し、
前記異常陰影候補検出結果において異常陰影候補が有る場合は、前記異常陰影候補の種類に応じて読影担当科を決定する読影担当科決定手段をさらに有し、
前記読影人数決定手段は、前記異常陰影候補検出結果において異常陰影候補が有る場合であっても、前記読影担当科決定手段により決定された読影担当科と、予め定められた読影担当科とが同じ場合は、読影医の人数を1人とするためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理装置、医用画像表示装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
医療分野においては、医用画像中の異常陰影候補を自動的に検出し、検出された異常陰影候補の視認性を高めた出力を行うコンピューター支援画像診断システム（ＣＡＤ：Computer Aided Diagnosis）が知られている。
医師等の読影者は、このＣＡＤによって検出された異常陰影候補を含む画像を読影し、画像中の異常陰影候補が腫瘤や石灰化等の病変を表す異常陰影であるかどうかを最終的に判断する。
医師等の読影者は、このＣＡＤによって検出された異常陰影候補を含む画像を読影し、画像中の異常陰影候補が腫瘤や石灰化等の病変を表す異常陰影であるかどうかを最終的に判断する。
【0003】
また、全体の作業効率と読影精度を向上させることを目的として、複数の医用画像を、ＣＡＤによる画像の解析結果と、医師の適正情報に基づいて、読影を担当する医師を決定する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】特開２００９－１５７５２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかしながら、読影の難易度は各医用画像によって異なり、読影精度の向上を図る観点から、複数の読影医で読影したほうが好ましい場合がある。一方で、例えば検診などで撮影された病変なしの医用画像など、全ての医用画像を複数の読影医で読影しようとすると、全体の作業効率が向上しない。
【0006】
本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであって、ＣＡＤを用いた医用画像の読影において、全体の作業効率を低下させることなく、読影精度の向上を図ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
上記課題を解決するため、本発明は、情報処理装置において、
医用画像生成装置を用いて得られた医用画像からコンピューターにより検出された異常陰影候補検出結果を取得する異常陰影候補検出結果取得手段と、
前記異常陰影候補検出結果取得手段により取得した前記異常陰影候補検出結果に基づいて、前記医用画像を読影する読影医の人数を決定する読影人数決定手段と、
前記読影人数決定手段により決定した読影人数を出力する読影人数出力手段と、
を備えることを特徴とする。
また、本発明は、情報処理装置において、 医用画像生成装置を用いて得られた医用画像から異常陰影候補検出結果を取得する異常陰影候補検出結果取得手段と、
前記異常陰影候補検出結果取得手段により取得した前記異常陰影候補検出結果に基づいて、前記医用画像を読影する読影医の人数を決定する読影人数決定手段と、
前記読影人数決定手段により決定した読影人数を出力する読影人数出力手段と、
を備え、
前記異常陰影候補検出結果には、異常陰影候補の有無及び異常陰影の種類の情報が含まれ、
前記読影人数決定手段は、前記異常陰影候補検出結果において異常陰影候補が有る場合は読影医の人数を複数人と決定し、異常陰影候補が無い場合は読影医の人数を１人と決定し、
前記異常陰影候補検出結果において異常陰影候補が有る場合は、前記異常陰影候補の種類に応じて読影担当科を決定する読影担当科決定手段をさらに有し、
前記読影人数決定手段は、前記異常陰影候補検出結果において異常陰影候補が有る場合であっても、前記読影担当科決定手段により決定された読影担当科と、予め定められた読影担当科とが同じ場合は、読影医の人数を1人とすることを特徴とする。
医用画像生成装置を用いて得られた医用画像からコンピューターにより検出された異常陰影候補検出結果を取得する異常陰影候補検出結果取得手段と、
前記異常陰影候補検出結果取得手段により取得した前記異常陰影候補検出結果に基づいて、前記医用画像を読影する読影医の人数を決定する読影人数決定手段と、
前記読影人数決定手段により決定した読影人数を出力する読影人数出力手段と、
を備えることを特徴とする。
また、本発明は、情報処理装置において、 医用画像生成装置を用いて得られた医用画像から異常陰影候補検出結果を取得する異常陰影候補検出結果取得手段と、
前記異常陰影候補検出結果取得手段により取得した前記異常陰影候補検出結果に基づいて、前記医用画像を読影する読影医の人数を決定する読影人数決定手段と、
前記読影人数決定手段により決定した読影人数を出力する読影人数出力手段と、
を備え、
前記異常陰影候補検出結果には、異常陰影候補の有無及び異常陰影の種類の情報が含まれ、
前記読影人数決定手段は、前記異常陰影候補検出結果において異常陰影候補が有る場合は読影医の人数を複数人と決定し、異常陰影候補が無い場合は読影医の人数を１人と決定し、
前記異常陰影候補検出結果において異常陰影候補が有る場合は、前記異常陰影候補の種類に応じて読影担当科を決定する読影担当科決定手段をさらに有し、
前記読影人数決定手段は、前記異常陰影候補検出結果において異常陰影候補が有る場合であっても、前記読影担当科決定手段により決定された読影担当科と、予め定められた読影担当科とが同じ場合は、読影医の人数を1人とすることを特徴とする。
【0008】
また、上記情報処理装置と医用画像生成装置とに接続され、医用画像を表示する医用画像表示装置において、
前記情報処理装置から出力された読影医割り振り情報に基づいて、前記医用画像と一又は複数の読影医を対応づけた案件のリスト画面を表示部に表示させる表示制御手段を備えることを特徴とする。
前記情報処理装置から出力された読影医割り振り情報に基づいて、前記医用画像と一又は複数の読影医を対応づけた案件のリスト画面を表示部に表示させる表示制御手段を備えることを特徴とする。
【0009】
また、コンピューターを、
医用画像生成装置を用いて得られた医用画像からコンピューターにより検出された異常陰影候補検出結果を取得する異常陰影候補検出結果取得手段、
前記異常陰影候補検出結果取得手段により取得した前記異常陰影候補検出結果に基づいて、前記医用画像を読影する読影医の人数を決定する読影人数決定手段、
前記読影人数決定手段により決定した読影人数を出力する読影人数出力手段、
として機能させるためのプログラムである。
また、コンピューターを、
医用画像生成装置を用いて得られた医用画像から異常陰影候補検出結果を取得する異常陰影候補検出結果取得手段、
前記異常陰影候補検出結果取得手段により取得した前記異常陰影候補検出結果に基づいて、前記医用画像を読影する読影医の人数を決定する読影人数決定手段、
前記読影人数決定手段により決定した読影人数を出力する読影人数出力手段、
として機能させ、
前記異常陰影候補検出結果には、異常陰影候補の有無及び異常陰影の種類の情報が含まれ、
前記読影人数決定手段は、前記異常陰影候補検出結果において異常陰影候補が有る場合は読影医の人数を複数人と決定し、異常陰影候補が無い場合は読影医の人数を１人と決定し、
前記異常陰影候補検出結果において異常陰影候補が有る場合は、前記異常陰影候補の種類に応じて読影担当科を決定する読影担当科決定手段をさらに有し、
前記読影人数決定手段は、前記異常陰影候補検出結果において異常陰影候補が有る場合であっても、前記読影担当科決定手段により決定された読影担当科と、予め定められた読影担当科とが同じ場合は、読影医の人数を1人とするためのプログラムである。
医用画像生成装置を用いて得られた医用画像からコンピューターにより検出された異常陰影候補検出結果を取得する異常陰影候補検出結果取得手段、
前記異常陰影候補検出結果取得手段により取得した前記異常陰影候補検出結果に基づいて、前記医用画像を読影する読影医の人数を決定する読影人数決定手段、
前記読影人数決定手段により決定した読影人数を出力する読影人数出力手段、
として機能させるためのプログラムである。
また、コンピューターを、
医用画像生成装置を用いて得られた医用画像から異常陰影候補検出結果を取得する異常陰影候補検出結果取得手段、
前記異常陰影候補検出結果取得手段により取得した前記異常陰影候補検出結果に基づいて、前記医用画像を読影する読影医の人数を決定する読影人数決定手段、
前記読影人数決定手段により決定した読影人数を出力する読影人数出力手段、
として機能させ、
前記異常陰影候補検出結果には、異常陰影候補の有無及び異常陰影の種類の情報が含まれ、
前記読影人数決定手段は、前記異常陰影候補検出結果において異常陰影候補が有る場合は読影医の人数を複数人と決定し、異常陰影候補が無い場合は読影医の人数を１人と決定し、
前記異常陰影候補検出結果において異常陰影候補が有る場合は、前記異常陰影候補の種類に応じて読影担当科を決定する読影担当科決定手段をさらに有し、
前記読影人数決定手段は、前記異常陰影候補検出結果において異常陰影候補が有る場合であっても、前記読影担当科決定手段により決定された読影担当科と、予め定められた読影担当科とが同じ場合は、読影医の人数を1人とするためのプログラムである。
【発明の効果】
【0010】
本発明によれば、ＣＡＤを用いた医用画像の読影において、全体の作業効率を低下させることなく、読影精度の向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【図1】医用画像表示システムのシステム構成を示す図である。
【図2】情報処理装置の機能構成例を示す図である。
【図3】画像表示装置の機能構成例を示す図である。
【図4】ＦＣＮ法について説明するための図である。
【図5】情報処理装置により実行される読影医管理の一連の流れを示すフローチャートである。
【図7】（ａ）は、読影医割り振り処理で用いられる担当テーブルの一例であり、（ｂ）は、読影医割り振り処理で用いられる優先順位テーブルの一例である。
【図8】画像表示装置により実行される医用画像表示処理のフローチャートを示す図である。
【図9】リスト画面の一例を示す図である。
【図10】変形例１の読影人数決定処理を示すフローチャートである。
【図11】変形例１の読影人数決定処理を示すフローチャートである。
【図12】変形例２の読影人数決定処理を示すフローチャートである。
【図13】変形例３の読影人数決定処理を示すフローチャートである。
【図14】変形例４の読影人数決定処理を示すフローチャートである。
【図15】変形例５の読影人数決定処理を示すフローチャートである。
【図16】変形例５の読影人数決定処理を示すフローチャートである。
【図17】変形例５の読影人数決定処理を示すフローチャートである。
【図18】変形例６のリスト画面の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0012】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。ただし、発明の範囲は、図示例に限定されない。
【0013】
［医用画像表示システム１００の構成］
図１に、本実施の形態における医用画像表示システム１００のシステム構成を示す。
医用画像表示システム１００は、医用画像を撮影し、当該医用画像から異常陰影候補を検出し、医用画像とともにその検出結果を読影医に提供可能なシステムである。
図１に、本実施の形態における医用画像表示システム１００のシステム構成を示す。
医用画像表示システム１００は、医用画像を撮影し、当該医用画像から異常陰影候補を検出し、医用画像とともにその検出結果を読影医に提供可能なシステムである。
【0014】
図１に示すように、医用画像表示システム１００は、画像生成装置１、異常陰影候補検出装置２、情報処理装置３、画像表示装置４、画像ＤＢ(Data Base)５を備えて構成されている。これら各装置１～５は、ＬＡＮ（Local Area Network）等の医療機関内で構築された通信ネットワークＮを介して相互にデータを送受信可能に接続されている。通信ネットワークＮは、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）規格が適用されている。なお、各装置の台数は特に限定されない。例えば、異常陰影候補検出装置２、情報処理装置３、画像ＤＢ５は1つのコンピューターで構成することも可能である。
【0015】
以下、各構成装置１～５について説明する。
【0016】
（画像生成装置１）
画像生成装置１は、人体（被検者）を撮影し、その撮影画像（医用画像）のデジタルデータを生成する医用画像生成装置であり、例えばＣＲ（Computed Radiography）またはＦＰＤ（Flat Panel Detector）を用いたＸ線撮影装置、ＣＴ（Computed Tomography）、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）、カセッテ専用の読取装置、フィルムディジタイザ等のモダリティを適用可能である。より具体的には、画像生成装置１としては、例えば、Ｘ線一般撮影装置があげられ、この場合、胸部Ｘ線画像や腹部Ｘ線画像などのＸ線画像データが生成される。
画像生成装置１は、人体（被検者）を撮影し、その撮影画像（医用画像）のデジタルデータを生成する医用画像生成装置であり、例えばＣＲ（Computed Radiography）またはＦＰＤ（Flat Panel Detector）を用いたＸ線撮影装置、ＣＴ（Computed Tomography）、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）、カセッテ専用の読取装置、フィルムディジタイザ等のモダリティを適用可能である。より具体的には、画像生成装置１としては、例えば、Ｘ線一般撮影装置があげられ、この場合、胸部Ｘ線画像や腹部Ｘ線画像などのＸ線画像データが生成される。
【0017】
なお、画像生成装置１は、上述したＤＩＣＯＭ規格に準拠した装置であり、生成した医用画像に付帯させる各種情報、例えば、患者情報や検査情報を外部から入力可能であるとともに、自動生成することもできる。患者情報には、患者を識別するための患者識別情報（例えば、患者ＩＤ）、患者の名前、性別、生年月日等の情報が含まれる。検査情報は、検査を識別するための検査識別情報（例えば、検査ＩＤ）、検査日、検査条件（検査部位、体位、方向（例えば、正面、側面）、モダリティ種等の情報が含まれる。
画像生成装置１は、生成された医用画像に上記患者情報や検査情報、画像を識別するためのＵＩＤ（Unique ＩＤ）等をヘッダ情報として付加し、通信ネットワークＮを介して画像ＤＢ５に送信し、画像ＤＢ５に医用画像を蓄積させる。または、画像生成装置１は、医用画像を、直接、異常陰影候補検出装置２及び情報処理装置３へ送信することもできる。なお、ＤＩＣＯＭ規格に準拠していない場合には、図示しないＤＩＣＯＭ変換装置を用いて付帯情報を画像生成装置１に入力させることも可能である。
画像生成装置１は、生成された医用画像に上記患者情報や検査情報、画像を識別するためのＵＩＤ（Unique ＩＤ）等をヘッダ情報として付加し、通信ネットワークＮを介して画像ＤＢ５に送信し、画像ＤＢ５に医用画像を蓄積させる。または、画像生成装置１は、医用画像を、直接、異常陰影候補検出装置２及び情報処理装置３へ送信することもできる。なお、ＤＩＣＯＭ規格に準拠していない場合には、図示しないＤＩＣＯＭ変換装置を用いて付帯情報を画像生成装置１に入力させることも可能である。
【0018】
（異常陰影候補検出装置（ＣＡＤ）２）
異常陰影候補検出装置（ＣＡＤ）２は、画像生成装置１から供給される医用画像の画像解析を行って異常陰影候補の検出処理を行うコンピューターである。異常陰影候補検出装置２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記憶部、ＬＡＮカード等の通信部を備える。
異常陰影候補検出装置２の記憶部には、異常陰影（病変）の種類に応じた検出アルゴリズムの検出プログラムが記憶されており、異常陰影候補検出装置２のＣＰＵは、記憶部に記憶された検出プログラムとの協働により、通信部を介して入力された各医用画像から異常陰影候補を検出する。例えば、胸部Ｘ線画像における結節影、心肥大等の異常陰影候補を検出する。
異常陰影候補検出装置（ＣＡＤ）２は、画像生成装置１から供給される医用画像の画像解析を行って異常陰影候補の検出処理を行うコンピューターである。異常陰影候補検出装置２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記憶部、ＬＡＮカード等の通信部を備える。
異常陰影候補検出装置２の記憶部には、異常陰影（病変）の種類に応じた検出アルゴリズムの検出プログラムが記憶されており、異常陰影候補検出装置２のＣＰＵは、記憶部に記憶された検出プログラムとの協働により、通信部を介して入力された各医用画像から異常陰影候補を検出する。例えば、胸部Ｘ線画像における結節影、心肥大等の異常陰影候補を検出する。
【0019】
異常陰影候補の検出アルゴリズムとしては、公知のものを適用可能である。例えば、深層学習（Deep Learning）方法であるＦＣＮ（Fully Convolutional Networks）法を用いることができる。このＦＣＮ法の詳細は後述する。
【0020】
異常陰影候補検出装置２は、上記検出アルゴリズムによる異常陰影候補の検出処理が終了すると、異常陰影候補検出結果（以下、ＣＡＤ情報と呼ぶ）を生成する。ＣＡＤ情報には、例えば、検出された各異常陰影候補の領域（輪郭）の位置情報及び異常陰影候補の種類（例えば、結節影、心肥大等）や数、その異常陰影候補の疾患としての重要度(例えば死亡リスクの大きさ)、異常陰影である確率などの情報が含まれる。そして、異常陰影候補検出装置２は、生成されたＣＡＤ情報を検出元の医用画像のヘッダ情報に付加し、通信部により画像ＤＢ５または情報処理装置３に送信する。なお、ＣＡＤ情報を元の医用画像とは別ファイルとして画像ＤＢ５に蓄積し、それぞれが対応するファイルであることがわかるよう紐づけておくことも可能である。
【0021】
（情報処理装置３）
情報処理装置３は、画像生成装置１で生成された医用画像と異常陰影候補検出装置２で解析した当該医用画像についてのＣＡＤ情報とから、当該医用画像を読影する読影医の人数を決定する装置である。
情報処理装置３は、画像生成装置１で生成された医用画像と異常陰影候補検出装置２で解析した当該医用画像についてのＣＡＤ情報とから、当該医用画像を読影する読影医の人数を決定する装置である。
【0022】
図２に、情報処理装置３の機能構成例を示す。
図２に示すように、情報処理装置３は、取得手段及び制御手段としての制御部３１、操作部３２、表示部３３、通信部３４、記憶部３５を備えて構成され、各部はバス３６により接続されている。
図２に示すように、情報処理装置３は、取得手段及び制御手段としての制御部３１、操作部３２、表示部３３、通信部３４、記憶部３５を備えて構成され、各部はバス３６により接続されている。
【0023】
制御部３１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ等により構成される。制御部３１のＣＰＵは、記憶部３５に記憶されているシステムプログラムや処理プログラム等の各種プログラムを読み出してＲＡＭに展開し、展開されたプログラムに従って各種処理を実行する。
例えば、制御部３１は、後述する読影人数決定処理、読影医割り振り処理、読影人数出力処理等を実行する。
例えば、制御部３１は、後述する読影人数決定処理、読影医割り振り処理、読影人数出力処理等を実行する。
【0024】
操作部３２は、文字入力キー、数字入力キー、及び各種機能キー等を備えたキーボードと、マウス等のポインティングデバイスを備えて構成され、キーボードで押下操作されたキーの押下信号とマウスによる操作信号とを、入力信号として制御部３１に出力する。
【0025】
表示部３３は、例えば、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等のモニターを備えて構成されており、制御部３１から入力される表示信号の指示に従って、各種画面を表示する。
【0026】
通信部３４は、ＬＡＮカード等により構成され、スイッチングハブを介して通信ネットワークＮに接続された外部機器との間でデータの送受信を行う。
【0027】
記憶部３５は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）や半導体の不揮発性メモリー等で構成されている。記憶部３５には、前述のように各種プログラム、各種データ等が記憶されている。
例えば、記憶部３５には、後述する読影医割り振り処理で用いられる担当テーブルＴ１及び優先順位テーブルＴ２等が格納されている。
例えば、記憶部３５には、後述する読影医割り振り処理で用いられる担当テーブルＴ１及び優先順位テーブルＴ２等が格納されている。
【0028】
（画像表示装置４）
画像表示装置４は、読影医の操作により指定された医用画像及びこれに対応するＣＡＤ情報を画像ＤＢ５から取得して表示する医用画像表示装置である。医用画像表示装置は読影時に医用画像を表示する他に、患者への説明時にも使われることがある。患者への説明時に医用画像を表示する際には、オリジナルの医用画像及び医師が確認した情報を表示し、ＣＡＤ情報を表示しないモードに切り替え可能である。これにより、患者に無用な不安感を与えることなく説明することができる。
画像表示装置４は、読影医の操作により指定された医用画像及びこれに対応するＣＡＤ情報を画像ＤＢ５から取得して表示する医用画像表示装置である。医用画像表示装置は読影時に医用画像を表示する他に、患者への説明時にも使われることがある。患者への説明時に医用画像を表示する際には、オリジナルの医用画像及び医師が確認した情報を表示し、ＣＡＤ情報を表示しないモードに切り替え可能である。これにより、患者に無用な不安感を与えることなく説明することができる。
【0029】
図３に、画像表示装置４の機能構成例を示す。
図３に示すように、画像表示装置４は、表示制御手段としての制御部４１、操作部４２、表示部４３、通信部４４、記憶部４５を備えて構成され、各部はバス４６により接続されている。
例えば、制御部４１は、後述する医用画像表示処理を実行し、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等のモニターに各種画面を表示する。
図３に示すように、画像表示装置４は、表示制御手段としての制御部４１、操作部４２、表示部４３、通信部４４、記憶部４５を備えて構成され、各部はバス４６により接続されている。
例えば、制御部４１は、後述する医用画像表示処理を実行し、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等のモニターに各種画面を表示する。
【0030】
(画像ＤＢ５)
画像ＤＢ５は、画像生成装置で生成された医用画像や当該医用画像にＣＡＤ情報を埋め込んだ医用画像を蓄積する。
ＣＡＤ情報を元の医用画像とは別ファイルとして画像ＤＢ５に蓄積し、それぞれが対応するファイルであることがわかるよう紐づけておくことも可能である。その場合には次のように実行する。画像ＤＢ５は、画像ＤＢ５に記憶されている各医用画像に関する管理情報を格納する画像管理テーブルを有している。画像管理テーブルには、各医用画像についての管理情報が１レコードとして格納される。管理情報には、ＵＩＤ、患者情報、検査情報、ファイル情報（医用画像のファイル名及びこれに対応するＣＡＤ情報のファイル名、ファイル格納場所、更新日付、ファイルサイズ等）が含まれる。
画像生成装置１からの医用画像が受信されると、受信された医用画像が画像ＤＢ５に格納されるとともに、受信された医用画像のヘッダ情報に基づいて管理情報が作成され、画像管理テーブルに格納される。また、異常陰影候補検出装置２からのＣＡＤ情報が受信されると、受信されたＣＡＤ情報が画像ＤＢ５に格納されるとともに、画像管理テーブルからＣＡＤ情報とＵＩＤが一致するレコードが検索され、検索されたレコードにＣＡＤ情報のファイル名、格納場所等が追加書き込みされる。このようにして、画像ＤＢ５には、医用画像と当該医用画像から検出されたＣＡＤ情報が対応付けて検索可能に記憶される。
画像ＤＢ５は、画像生成装置で生成された医用画像や当該医用画像にＣＡＤ情報を埋め込んだ医用画像を蓄積する。
ＣＡＤ情報を元の医用画像とは別ファイルとして画像ＤＢ５に蓄積し、それぞれが対応するファイルであることがわかるよう紐づけておくことも可能である。その場合には次のように実行する。画像ＤＢ５は、画像ＤＢ５に記憶されている各医用画像に関する管理情報を格納する画像管理テーブルを有している。画像管理テーブルには、各医用画像についての管理情報が１レコードとして格納される。管理情報には、ＵＩＤ、患者情報、検査情報、ファイル情報（医用画像のファイル名及びこれに対応するＣＡＤ情報のファイル名、ファイル格納場所、更新日付、ファイルサイズ等）が含まれる。
画像生成装置１からの医用画像が受信されると、受信された医用画像が画像ＤＢ５に格納されるとともに、受信された医用画像のヘッダ情報に基づいて管理情報が作成され、画像管理テーブルに格納される。また、異常陰影候補検出装置２からのＣＡＤ情報が受信されると、受信されたＣＡＤ情報が画像ＤＢ５に格納されるとともに、画像管理テーブルからＣＡＤ情報とＵＩＤが一致するレコードが検索され、検索されたレコードにＣＡＤ情報のファイル名、格納場所等が追加書き込みされる。このようにして、画像ＤＢ５には、医用画像と当該医用画像から検出されたＣＡＤ情報が対応付けて検索可能に記憶される。
【0031】
［医用画像表示システム１００の動作］
次に、医用画像表示システム１００の動作について説明する。
次に、医用画像表示システム１００の動作について説明する。
【0032】
（異常陰影候補検出装置２における処理）
上述したように、異常陰影候補検出装置２では、異常陰影候補の検出処理が行われ、ＣＡＤ情報が生成される。
ここで、異常陰影候補検出装置２による、異常陰影候補の検出アルゴリズムの一例であるＦＣＮ法について説明する。図４に、ＦＣＮ法を用いた識別器（ネットワーク）の構成の一例を示す。ＦＣＮ法を用いた処理では、多数の画像フィルタリング処理を行う畳み込み層（Convolution Layer）と、畳み込み層の出力からサンプリングするプーリング層（Pooling Layer）の繰り返しによって、入力画像に対し各領域が病変（異常陰影）である確率を示す０から１の範囲の値を持つヒートマップを出力する。各畳み込み層のパラメータは、あらかじめ病変の種類と領域がラベリングされた学習データを使った学習処理により、最適化されている。
ＦＣＮを実行することにより、対象となる病変の種類ごとに画像の各位置について病変である確率を示すヒートマップが出力される。
病変の検出は、ヒートマップ内の確率値が所定の閾値を超えた場合に病変があるとして検出される。異常陰影である確率は、所定の閾値とヒートマップ内の確率値をもとに決定される。例えば、閾値の値Ｔが０．５であるとき、ヒートマップの値をＶとするとＶ＜（１．０＋Ｔ）／２．０のとき、識別が困難であると判定される。また、読影の緊急度を表すトリアージレベルは病変の種類ごとに決定される。例えば結節影などは肺がんの可能性があり、早期の診断確定と治療開始が求められるので、トリアージレベルは高く設定される。
上述したように、異常陰影候補検出装置２では、異常陰影候補の検出処理が行われ、ＣＡＤ情報が生成される。
ここで、異常陰影候補検出装置２による、異常陰影候補の検出アルゴリズムの一例であるＦＣＮ法について説明する。図４に、ＦＣＮ法を用いた識別器（ネットワーク）の構成の一例を示す。ＦＣＮ法を用いた処理では、多数の画像フィルタリング処理を行う畳み込み層（Convolution Layer）と、畳み込み層の出力からサンプリングするプーリング層（Pooling Layer）の繰り返しによって、入力画像に対し各領域が病変（異常陰影）である確率を示す０から１の範囲の値を持つヒートマップを出力する。各畳み込み層のパラメータは、あらかじめ病変の種類と領域がラベリングされた学習データを使った学習処理により、最適化されている。
ＦＣＮを実行することにより、対象となる病変の種類ごとに画像の各位置について病変である確率を示すヒートマップが出力される。
病変の検出は、ヒートマップ内の確率値が所定の閾値を超えた場合に病変があるとして検出される。異常陰影である確率は、所定の閾値とヒートマップ内の確率値をもとに決定される。例えば、閾値の値Ｔが０．５であるとき、ヒートマップの値をＶとするとＶ＜（１．０＋Ｔ）／２．０のとき、識別が困難であると判定される。また、読影の緊急度を表すトリアージレベルは病変の種類ごとに決定される。例えば結節影などは肺がんの可能性があり、早期の診断確定と治療開始が求められるので、トリアージレベルは高く設定される。
【0033】
（情報処理装置３における処理）
情報処理装置３は、医用画像と当該医用画像についてのＣＡＤ情報に基づき、医用画像の読影作業を担当する読影医の人数を決定し、決定した人数分の読影医に読影作業を割り振った後、その割り振り結果（読影医割り振り情報）を医用画像表示装置４に出力することで、読影作業の効率化を促すものである。
図５は、このような情報処理装置３の処理の一連の流れを示すフローチャートである。
図５の各処理は、制御部３１と記憶部３５に記憶されているプログラムとの協働により実行される。
情報処理装置３は、医用画像と当該医用画像についてのＣＡＤ情報に基づき、医用画像の読影作業を担当する読影医の人数を決定し、決定した人数分の読影医に読影作業を割り振った後、その割り振り結果（読影医割り振り情報）を医用画像表示装置４に出力することで、読影作業の効率化を促すものである。
図５は、このような情報処理装置３の処理の一連の流れを示すフローチャートである。
図５の各処理は、制御部３１と記憶部３５に記憶されているプログラムとの協働により実行される。
【0034】
＜読影人数決定処理＞
先ず、制御部３１は、対象となる医用画像について、読影する医師（読影医）の数を決定する読影人数決定処理を実行する（ステップＳ１１）。なお、この処理において、制御部３１は、異常陰影候補検出結果取得手段、読影人数決定手段として機能している。
先ず、制御部３１は、対象となる医用画像について、読影する医師（読影医）の数を決定する読影人数決定処理を実行する（ステップＳ１１）。なお、この処理において、制御部３１は、異常陰影候補検出結果取得手段、読影人数決定手段として機能している。
【0035】
図６に、この読影人数決定処理のフローチャートを示す。
図６に示すように、制御部３１は、対象となる医用画像についてのＣＡＤ情報を取得し、取得したＣＡＤ情報から異常陰影候補があるか否かを判断し（ステップＳ１１１）、異常陰影候補がある場合（ステップＳ１１１：ＹＥＳ）、読影医の人数を複数人と決定する（ステップＳ１１２）。一方、異常陰影候補がない場合（ステップＳ１１１：ＮＯ）、制御部３１は、読影医の人数を１人と決定する（ステップＳ１１３）。
このように、読影人数決定処理では、異常陰影候補の有無に応じて読影人数を決定し、異常陰影がある可能性の高い画像のみ複数人で読影するため、読影時間の増加を抑えながら読影の正確性をあげることができる。
図６に示すように、制御部３１は、対象となる医用画像についてのＣＡＤ情報を取得し、取得したＣＡＤ情報から異常陰影候補があるか否かを判断し（ステップＳ１１１）、異常陰影候補がある場合（ステップＳ１１１：ＹＥＳ）、読影医の人数を複数人と決定する（ステップＳ１１２）。一方、異常陰影候補がない場合（ステップＳ１１１：ＮＯ）、制御部３１は、読影医の人数を１人と決定する（ステップＳ１１３）。
このように、読影人数決定処理では、異常陰影候補の有無に応じて読影人数を決定し、異常陰影がある可能性の高い画像のみ複数人で読影するため、読影時間の増加を抑えながら読影の正確性をあげることができる。
【0036】
＜読影医割り振り処理＞
図５に戻って、制御部３１は、上記読影人数決定処理で決定した数に応じて、その人数分、実際に読影作業する読影医を決定し（すなわち、読影作業に対して読影医を割り振り）、医用画像とその人数分の読影医とを対応付けた読影医割り振り情報を生成する、読影医割り振り処理を実行する（ステップＳ１２）。なお、この処理において、制御部３１は、読影医割り振り手段として機能している。
図５に戻って、制御部３１は、上記読影人数決定処理で決定した数に応じて、その人数分、実際に読影作業する読影医を決定し（すなわち、読影作業に対して読影医を割り振り）、医用画像とその人数分の読影医とを対応付けた読影医割り振り情報を生成する、読影医割り振り処理を実行する（ステップＳ１２）。なお、この処理において、制御部３１は、読影医割り振り手段として機能している。
【0037】
読影医割り振り処理では、まず、制御部３１は、検出された全種類の異常陰影候補のそれぞれに対して、予め設定された担当テーブルＴ１（図７（ａ））を参照して、トリアージレベルを取得する。
【0038】
図７（ａ）は、担当テーブルＴ１の一例である。
図７（ａ）に示すように、担当テーブルＴ１は、種類Ｔ１１、トリアージレベルＴ１２、担当医Ｔ１３及び担当科Ｔ１４の項目を有し、病変の種類に対して、トリアージレベル、担当医及び担当科を、予め対応づけたテーブルである。
図７（ａ）に示すように、担当テーブルＴ１は、種類Ｔ１１、トリアージレベルＴ１２、担当医Ｔ１３及び担当科Ｔ１４の項目を有し、病変の種類に対して、トリアージレベル、担当医及び担当科を、予め対応づけたテーブルである。
【0039】
種類Ｔ１１は、ＣＡＤが検出する病変（異常陰影）の名前である。
トリアージレベルＴ１２は、種類Ｔ１１で示される病変に対して、トリアージレベルとして「高い」又は「低い」が設定されている。
トリアージレベルＴ１２は、種類Ｔ１１で示される病変に対して、トリアージレベルとして「高い」又は「低い」が設定されている。
【0040】
担当医Ｔ１３は、種類Ｔ１１で示される病変に対して、担当可能な医師名である。医師は、医用画像の撮影された医療機関に在籍する医師だけでなく、他の医療機関の医師や、読影の専門医集団からなる読影会社などに在籍する医師であっても良い。ここでは、医用画像の撮影された医療機関と離れた場所にて読影を行う医師については、担当医Ｔ１３において、医師名の代わりに「遠隔読影」と表示されている。このため、例えば、「結節影」に対しては、医師「Ａ」、医師「Ｂ」、遠隔読影の医師が、担当可能な医師として設定されている。
担当科Ｔ１４は、種類Ｔ１１で示される病変の診察を担当する診療科（担当医Ｔ１３で示される医師の所属する診療科）である。
担当科Ｔ１４は、種類Ｔ１１で示される病変の診察を担当する診療科（担当医Ｔ１３で示される医師の所属する診療科）である。
【0041】
次いで、制御部３１は、予め設定された優先順位テーブルＴ２（図７（ｂ））を参照して、検出された異常陰影候補が異常陰影である確率と、トリアージレベルの組み合わせから、各異常陰影候補の優先順位を取得する。ここで、複数種類の異常陰影候補が検出されていた場合には、それぞれに優先順位が取得される。
【0042】
図７（ｂ）は、優先順位テーブルＴ２の一例である。
図７（ｂ）に示すように、優先順位テーブルＴ２は、異常陰影である確率Ｔ２１、トリアージレベルＴ２２及び優先順位Ｔ２３の項目を有し、異常陰影である確率とトリアージレベルの組み合わせに基づく優先順位を設定するテーブルである。
図７（ｂ）に示すように、優先順位テーブルＴ２は、異常陰影である確率Ｔ２１、トリアージレベルＴ２２及び優先順位Ｔ２３の項目を有し、異常陰影である確率とトリアージレベルの組み合わせに基づく優先順位を設定するテーブルである。
【0043】
異常陰影である確率Ｔ２１及びトリアージレベルＴ２２は、「高い」又は「低い」が設定されている。
優先順位Ｔ２３は、異常陰影である確率とトリアージレベルの組み合わせに応じて、「１」～「４」までの順位が設定されている。ここでは、異常陰影である確率とトリアージレベルの組み合わせに応じて優先順位を設定しているが、優先順位の設定の仕方はこれに限らない。例えば、対象患者の過去の検査情報が残っている場合は過去の検査情報をもとに優先順位を設定してもよい。あるいは、対象患者の過去画像がある場合に今回の撮影画像と過去画像とを比較し、変化の程度が大きい順に優先順位を設定してもよい。
優先順位Ｔ２３は、異常陰影である確率とトリアージレベルの組み合わせに応じて、「１」～「４」までの順位が設定されている。ここでは、異常陰影である確率とトリアージレベルの組み合わせに応じて優先順位を設定しているが、優先順位の設定の仕方はこれに限らない。例えば、対象患者の過去の検査情報が残っている場合は過去の検査情報をもとに優先順位を設定してもよい。あるいは、対象患者の過去画像がある場合に今回の撮影画像と過去画像とを比較し、変化の程度が大きい順に優先順位を設定してもよい。
【0044】
次いで、制御部３１は、優先順位の高い異常陰影候補から順に、読影の担当医を決定する。
具体的には、制御部３１は、最も優先順位の高い異常陰影候補について、担当テーブルＴ１（図７（ａ））を参照して、設定された医師を選択する。このとき、その異常陰影候補について決定されている人数に応じて、一乃至複数の医師を選択する。
医師の選択は、選択可能な医師のうち、スケジュールが合う医師を優先的に選択するのが好ましい。選択可能な医師はあらかじめ医師の読影能力を考慮して異常陰影の種類と担当可能医師とを紐づけておくことも可能である。例えば、優先順位の高い異常陰影候補に対して医師を選択する場合には、スキル又は経験の高い医師を優先的に選択することも好ましい。あるいは、医師の過去の診断成績によりレポートの正解率の高い医師に難しい症例を振り分けてもよい。また、診断成績の高い医師については、難しい症例を振り分けるためにそれ以外の症例、例えばＣＡＤ情報で異常陰影である確率が高い症例については分担をせず、空けておくこともできる。このように医師によって分担量を変更できるよう構成してもよい。
具体的には、制御部３１は、最も優先順位の高い異常陰影候補について、担当テーブルＴ１（図７（ａ））を参照して、設定された医師を選択する。このとき、その異常陰影候補について決定されている人数に応じて、一乃至複数の医師を選択する。
医師の選択は、選択可能な医師のうち、スケジュールが合う医師を優先的に選択するのが好ましい。選択可能な医師はあらかじめ医師の読影能力を考慮して異常陰影の種類と担当可能医師とを紐づけておくことも可能である。例えば、優先順位の高い異常陰影候補に対して医師を選択する場合には、スキル又は経験の高い医師を優先的に選択することも好ましい。あるいは、医師の過去の診断成績によりレポートの正解率の高い医師に難しい症例を振り分けてもよい。また、診断成績の高い医師については、難しい症例を振り分けるためにそれ以外の症例、例えばＣＡＤ情報で異常陰影である確率が高い症例については分担をせず、空けておくこともできる。このように医師によって分担量を変更できるよう構成してもよい。
【0045】
次に、制御部３１は、２番目に優先順位の高い異常陰影候補について、担当テーブルＴ１（図７（ａ））を参照して、設定された医師を選択する。このときも、その異常陰影候補について決定されている人数に応じて、一乃至複数の医師を選択する。
なお、最初の異常陰影候補の医師の選択において既に選択されている医師のうち、２番目の異常陰影候補についても選択可能な医師がいた場合には、その医師を優先的に選択することが好ましい。
このように、検出された全ての異常陰影候補について医師を選択し、選択された医師が、読影医として決定される。なお、読影医割り振り処理より前の読影人数決定処理時に、異常陰影候補が検出されていない医用画像であるか否かを判断しており、異常陰影候補が検出されていない場合には、その医用画像の患者の担当医師が、読影医として決定される。
なお、最初の異常陰影候補の医師の選択において既に選択されている医師のうち、２番目の異常陰影候補についても選択可能な医師がいた場合には、その医師を優先的に選択することが好ましい。
このように、検出された全ての異常陰影候補について医師を選択し、選択された医師が、読影医として決定される。なお、読影医割り振り処理より前の読影人数決定処理時に、異常陰影候補が検出されていない医用画像であるか否かを判断しており、異常陰影候補が検出されていない場合には、その医用画像の患者の担当医師が、読影医として決定される。
【0046】
次に、制御部３１は、医用画像とその人数分の読影医とを対応付けた読影医割り振り情報を生成する。
【0047】
なお、制御部３１は、報知手段として機能し、上記読影人数決定処理で決定した人数の読影医と対応付けができないと判断した場合、アラートを出す等により、これを報知することとしても良い。
【0048】
＜読影人数出力処理＞
図５に戻って、制御部３１は、上記読影医割り振り処理により生成した読影医割り振り情報を、医用画像表示装置４に出力する（ステップＳ１３）。
これにより、医用画像表示装置４では、読影医割り振り情報に基づいてリスト画面Ｇ（図９）が表示され、読影医は、読影作業を実行することとなる。
図５に戻って、制御部３１は、上記読影医割り振り処理により生成した読影医割り振り情報を、医用画像表示装置４に出力する（ステップＳ１３）。
これにより、医用画像表示装置４では、読影医割り振り情報に基づいてリスト画面Ｇ（図９）が表示され、読影医は、読影作業を実行することとなる。
【0049】
＜その後の処理＞
制御部３１は、読影医による読影作業状況の取得を行い（ステップＳ１４）、読影医による全ての読影作業が完了したことを示す完了操作がなされたか否かを判断し（ステップＳ１５）、完了操作ありと判断した場合（ステップＳ１５：ＹＥＳ）、本処理を終了する。
具体的に、制御部３１は、読影作業をする読影医として決定された全ての読影医による読影リポートの登録がなされると、読影作業の完了操作ありと判断する。或いは、何れかの読影医により、画像表示装置４の操作部４２に設けられた「読影作業完了ボタン」Ｂ１（図９参照）が操作された場合に、読影作業の完了操作ありと判断することとしても良い。
「読影作業完了ボタン」Ｂ１は、例えば、複数の読影医が割り振られている場合に、いずれかの読影医が、その医用画像について複数の読影医による読影作業が必要ないと判断した場合などに、操作される。即ち、ＣＡＤは複数の読影医による読影作業が必要と判断したが、読影医による実際の読影において、複数の読影医による読影作業が必要ないと判断された場合などである。
制御部３１は、読影医による読影作業状況の取得を行い（ステップＳ１４）、読影医による全ての読影作業が完了したことを示す完了操作がなされたか否かを判断し（ステップＳ１５）、完了操作ありと判断した場合（ステップＳ１５：ＹＥＳ）、本処理を終了する。
具体的に、制御部３１は、読影作業をする読影医として決定された全ての読影医による読影リポートの登録がなされると、読影作業の完了操作ありと判断する。或いは、何れかの読影医により、画像表示装置４の操作部４２に設けられた「読影作業完了ボタン」Ｂ１（図９参照）が操作された場合に、読影作業の完了操作ありと判断することとしても良い。
「読影作業完了ボタン」Ｂ１は、例えば、複数の読影医が割り振られている場合に、いずれかの読影医が、その医用画像について複数の読影医による読影作業が必要ないと判断した場合などに、操作される。即ち、ＣＡＤは複数の読影医による読影作業が必要と判断したが、読影医による実際の読影において、複数の読影医による読影作業が必要ないと判断された場合などである。
【0050】
一方、完了操作なしと判断している際（ステップＳ１５：ＮＯ）、制御部３１は、読影医の再振り分けを指示する指示操作の入力があるか否かを判断しており（ステップＳ１６）、指示操作の入力があると判断した場合（ステップＳ１６：ＹＥＳ）、制御部３１は、上記ステップＳ１１に戻って以降の処理を繰り返す。
具体的に、制御部３１は、読影作業を行った何れかの読影医により、画像表示装置４の操作部４２に設けられた「再振り分けボタン」Ｂ２（図９参照）が操作された場合に、読影医の再振り分けを指示する指示操作の入力があったと判断する。
「再振り分けボタン」Ｂ２は、実際の読影作業を行った読影医が、その医用画像について、決定されている読影医以外の読影医による読影作業が必要と判断した場合などに、操作される。即ち、読影医による実際の読影において、情報処理装置３の判断以上に読影医の数が必要であると判断された場合などである。
なお、「再振り分けボタン」Ｂ２の操作と共に、再振り分け条件（例えば、追加の読影医の数、専門分野、熟練度など）を指定することで、上記ステップＳ１１において、その条件に応じて読影人数決定処理が実行される。
具体的に、制御部３１は、読影作業を行った何れかの読影医により、画像表示装置４の操作部４２に設けられた「再振り分けボタン」Ｂ２（図９参照）が操作された場合に、読影医の再振り分けを指示する指示操作の入力があったと判断する。
「再振り分けボタン」Ｂ２は、実際の読影作業を行った読影医が、その医用画像について、決定されている読影医以外の読影医による読影作業が必要と判断した場合などに、操作される。即ち、読影医による実際の読影において、情報処理装置３の判断以上に読影医の数が必要であると判断された場合などである。
なお、「再振り分けボタン」Ｂ２の操作と共に、再振り分け条件（例えば、追加の読影医の数、専門分野、熟練度など）を指定することで、上記ステップＳ１１において、その条件に応じて読影人数決定処理が実行される。
【0051】
一方、読影医の再決定を指示する指示操作の入力がないと判断した場合（ステップＳ１６：ＮＯ）、読影医による読影を継続し、ステップＳ１５以降の処理を繰り返す。
【0052】
このようにして読影医の管理が行われることとなる。
【0053】
（画像表示装置４における処理）
また、画像表示装置４では、医用画像を表示する医用画像表示処理が行われる。
図８に、医用画像表示処理のフローチャートを示す。
かかる医用画像表示処理は、制御部４１と記憶部４５に記憶されているプログラムとの協働により実行される。
また、画像表示装置４では、医用画像を表示する医用画像表示処理が行われる。
図８に、医用画像表示処理のフローチャートを示す。
かかる医用画像表示処理は、制御部４１と記憶部４５に記憶されているプログラムとの協働により実行される。
【0054】
先ず、制御部４１は、操作部４２の操作に応じて、表示部４３にリスト画面Ｇの表示を行う（ステップＳ２１）。
具体的には、読影医が各自のＩＤで画像表示装置４にログインすると、ログイン情報が通信部４４により情報処理装置３に送信される。情報処理装置３においては、画像ＤＢ３５１の画像管理テーブルからログイン情報（ログインしている読影医）に合致した医用画像の管理情報が検索され、検索条件に合致した医用画像のリストデータが作成されて画像表示装置４に送信される。
画像表示装置４においては、通信部４４によりリストデータが受信されると、当該リストデータに基づくリスト画面Ｇが表示部４３に表示される。
具体的には、読影医が各自のＩＤで画像表示装置４にログインすると、ログイン情報が通信部４４により情報処理装置３に送信される。情報処理装置３においては、画像ＤＢ３５１の画像管理テーブルからログイン情報（ログインしている読影医）に合致した医用画像の管理情報が検索され、検索条件に合致した医用画像のリストデータが作成されて画像表示装置４に送信される。
画像表示装置４においては、通信部４４によりリストデータが受信されると、当該リストデータに基づくリスト画面Ｇが表示部４３に表示される。
【0055】
図９に、リスト画面Ｇの一例を示す。
図９に示すように、リスト画面Ｇは、リスト表示部Ｇ１と、サムネイル画像表示部Ｇ２と、を有する。
リスト表示部Ｇ１は、例えば、検査ＩＤ、患者ＩＤ、患者氏名、生年月日、検査日の項目の他、読影担当者２００の項目を有し、検査単位で案件が表示される。ここでは、全項目が１行に表示されている例を示すが、複数行に表示されても良い。
図９に示すように、リスト画面Ｇは、リスト表示部Ｇ１と、サムネイル画像表示部Ｇ２と、を有する。
リスト表示部Ｇ１は、例えば、検査ＩＤ、患者ＩＤ、患者氏名、生年月日、検査日の項目の他、読影担当者２００の項目を有し、検査単位で案件が表示される。ここでは、全項目が１行に表示されている例を示すが、複数行に表示されても良い。
【0056】
読影担当者２００には、複数（ここでは３つ）の担当表示欄２０１が設けられている。
各担当表示欄２０１には、上記読影医振り分け処理の結果、担当に決定された読影医の数だけ診療科名及び名前が表示される。なお、診療科名のみ表示させても良い。
例えば、ＣＡＤで異常陰影候補が検出されなかった案件には、患者の担当医師の氏名及び診療科が表示される。また、優先度の高い異常陰影候補を担当する読影医から順に、氏名及び診療科が表示される。
そして、担当表示欄２０１にはチェックボックス２０２が設けられ、担当表示欄２０１に表示された読影医の読影が完了すると、チェックボックス２０２にチェックを付けることができる。なお、ＣＡＤの検出精度が高いと判断される場合には、設定によりチェックを付ける（読影完了とする）こととしてもよい。
各担当表示欄２０１には、上記読影医振り分け処理の結果、担当に決定された読影医の数だけ診療科名及び名前が表示される。なお、診療科名のみ表示させても良い。
例えば、ＣＡＤで異常陰影候補が検出されなかった案件には、患者の担当医師の氏名及び診療科が表示される。また、優先度の高い異常陰影候補を担当する読影医から順に、氏名及び診療科が表示される。
そして、担当表示欄２０１にはチェックボックス２０２が設けられ、担当表示欄２０１に表示された読影医の読影が完了すると、チェックボックス２０２にチェックを付けることができる。なお、ＣＡＤの検出精度が高いと判断される場合には、設定によりチェックを付ける（読影完了とする）こととしてもよい。
【0057】
また、リスト表示部Ｇ１においては、読影担当者２００に表示された読影医の全ての読影が完了すると、即ち、担当が表示された全ての担当表示欄２０１のチェックボックス２０２にチェックが付くと、その案件が削除されるか、または、すべての読影が完了した検査の行の表示色を変更する。
【0058】
また、リスト表示部Ｇ１を用いて、読影担当を変更可能な構成としても良い。例えば担当表示欄２０１の診療科を選択操作すると、読影医の選択画面（図示省略）が立ち上がり、読影担当を選択することで変更させる構成とすることができる。
【0059】
また、リスト表示部Ｇ１において一の案件（患者ＩＤや患者氏名）を選択操作することで、サムネイル画像表示部Ｇ２に、検査画像のサムネイル画像ｇ１と、病変の検出領域画像ｇ２、ｇ３を表示させることができる。
図９の例では、リスト表示部Ｇ１において、患者ＩＤ「００００１０」が選択操作され、サムネイル画像表示部Ｇ２において、その案件の検査画像のサムネイル画像ｇ１が表示されている。
サムネイル画像ｇ１上で、異常陰影候補領域は枠Ｋに囲まれている。枠Ｋは、異常陰影の種類により、その表示色を異ならせることができる。また、サムネイル画像ｇ１上で枠Ｋに囲まれた領域が、検出領域画像ｇ２、ｇ３として拡大表示される。
このサムネイル画像表示部Ｇ２により、画像ビューアを起動する前に、異常陰影候補の検出結果と、読影担当の割り振り理由を、使用者が理解することが可能になる。
図９の例では、リスト表示部Ｇ１において、患者ＩＤ「００００１０」が選択操作され、サムネイル画像表示部Ｇ２において、その案件の検査画像のサムネイル画像ｇ１が表示されている。
サムネイル画像ｇ１上で、異常陰影候補領域は枠Ｋに囲まれている。枠Ｋは、異常陰影の種類により、その表示色を異ならせることができる。また、サムネイル画像ｇ１上で枠Ｋに囲まれた領域が、検出領域画像ｇ２、ｇ３として拡大表示される。
このサムネイル画像表示部Ｇ２により、画像ビューアを起動する前に、異常陰影候補の検出結果と、読影担当の割り振り理由を、使用者が理解することが可能になる。
【0060】
また、リスト画面Ｇには、「読影作業完了ボタン」Ｂ１及び「再振り分けボタン」Ｂ２が表示される。
「読影作業完了ボタン」Ｂ１は、例えば、複数の読影医が割り振られている場合に、いずれかの読影医が、その医用画像について複数の読影医による読影作業が必要ないと判断した場合などに、操作される。
「再振り分けボタン」Ｂ２は、読影医が、その医用画像について、決定されている読影医以外の読影医による読影作業が必要と判断した場合などに、操作される。また、「再振り分けボタン」Ｂ２を操作すると、再振り分け条件（例えば、追加の読影医の数、専門分野、熟練度など）を指定する入力欄（図示省略）が表示される構成としても良い。
「読影作業完了ボタン」Ｂ１が操作された場合、読影結果情報には、読影作業完了情報が含まれる。また、「再振り分けボタン」Ｂ２が操作された場合、読影結果情報には、再振り分け指示情報及び再振り分け条件が含まれる。
「読影作業完了ボタン」Ｂ１は、例えば、複数の読影医が割り振られている場合に、いずれかの読影医が、その医用画像について複数の読影医による読影作業が必要ないと判断した場合などに、操作される。
「再振り分けボタン」Ｂ２は、読影医が、その医用画像について、決定されている読影医以外の読影医による読影作業が必要と判断した場合などに、操作される。また、「再振り分けボタン」Ｂ２を操作すると、再振り分け条件（例えば、追加の読影医の数、専門分野、熟練度など）を指定する入力欄（図示省略）が表示される構成としても良い。
「読影作業完了ボタン」Ｂ１が操作された場合、読影結果情報には、読影作業完了情報が含まれる。また、「再振り分けボタン」Ｂ２が操作された場合、読影結果情報には、再振り分け指示情報及び再振り分け条件が含まれる。
【0061】
次いで、リスト画面Ｇから読影対象の医用画像が選択されると、制御部４１は、選択された読影対象の医用画像の取得要求を通信部４４により画像ＤＢ５に送信し、読影対象の医用画像及び当該医用画像のＣＡＤ情報を画像ＤＢ５から取得する（ステップＳ２２）。
画像ＤＢ５においては、読影対象の医用画像の取得要求が受信されると、ＣＡＤ情報が付与された読影対象の医用画像が画像ＤＢ５から検索されて読み出され、画像表示装置４に送信される。
画像ＤＢ５においては、読影対象の医用画像の取得要求が受信されると、ＣＡＤ情報が付与された読影対象の医用画像が画像ＤＢ５から検索されて読み出され、画像表示装置４に送信される。
【0062】
読影対象の医用画像を取得すると、制御部４１は、取得した医用画像の表示されたビューア画面を、表示部４３に表示させる（ステップＳ２３）。
ビューア画面には、読影対象の医用画像が表示される。ＣＡＤ情報を表示する場合には、異常陰影候補検出装置２により検出された異常陰影候補の領域の表示を指示するためのＣＡＤ情報ボタン等をクリックすることにより医用画像に重畳させてＣＡＤ情報が表示される。
ビューア画面には、読影対象の医用画像が表示される。ＣＡＤ情報を表示する場合には、異常陰影候補検出装置２により検出された異常陰影候補の領域の表示を指示するためのＣＡＤ情報ボタン等をクリックすることにより医用画像に重畳させてＣＡＤ情報が表示される。
【0063】
次いで、操作部４２の操作に応じて読影医による読影結果情報の入力が行われると、制御部４１は、ＲＡＭに記憶させる（ステップＳ２４）。
読影結果の入力は、例えば以下のようにして行われる。
操作部４２によりビューア画面に表示されている医用画像上から読影医が病巣の疑いがあると判定した病巣領域が指定されると、表示された医用画像上に、病巣領域であることを示すマークが表示される。
また、ビューア画面には、指定された病巣領域に関する所見を入力するための入力欄が表示される。入力欄には、指定された領域の病巣の種類を選択するためのチェックボックスが表示され、操作部４２により病巣の種類にチェックが入力されると、チェックされた病巣の種類に応じて、病巣領域の所見（特徴（微小円形、淡く不明瞭、多形性、・・・）、カテゴリー等）を選択するためのチェックボックスが表示される。
入力された読影結果情報は、病巣の種類毎にまとめられ、病巣の種類毎の読影結果情報が生成される。読影結果情報には、病巣の種類の情報、その病巣と判定された病巣領域の数、各病巣領域の位置情報及び所見等が含まれる。
読影結果の入力は、例えば以下のようにして行われる。
操作部４２によりビューア画面に表示されている医用画像上から読影医が病巣の疑いがあると判定した病巣領域が指定されると、表示された医用画像上に、病巣領域であることを示すマークが表示される。
また、ビューア画面には、指定された病巣領域に関する所見を入力するための入力欄が表示される。入力欄には、指定された領域の病巣の種類を選択するためのチェックボックスが表示され、操作部４２により病巣の種類にチェックが入力されると、チェックされた病巣の種類に応じて、病巣領域の所見（特徴（微小円形、淡く不明瞭、多形性、・・・）、カテゴリー等）を選択するためのチェックボックスが表示される。
入力された読影結果情報は、病巣の種類毎にまとめられ、病巣の種類毎の読影結果情報が生成される。読影結果情報には、病巣の種類の情報、その病巣と判定された病巣領域の数、各病巣領域の位置情報及び所見等が含まれる。
【0064】
読影結果情報の入力が完了すると、制御部４１は、リスト画面Ｇを再度表示部４３に表示させ、その後、通信部４４により情報処理装置３に読影結果情報を送信する（ステップＳ２５）。
ここで、読影結果情報の入力が終わった分については、担当表示欄２０１のチェックボックス２０２にチェックが付くこととなる。また、読影医により、リスト画面Ｇにおいて「読影作業完了ボタン」Ｂ１又は「再振り分けボタン」Ｂ２が操作される場合もある。
読影結果情報には、上記したように、病巣の種類の情報、その病巣と判定された病巣領域の数、各病巣領域の位置情報及び所見等が含まれる。また、読影結果情報には、読影作業完了情報、再振り分け指示情報及び再振り分け条件が含まれることもある。
受信された読影結果情報は医用画像に対応付けて画像ＤＢ５に格納される。
ここで、読影結果情報の入力が終わった分については、担当表示欄２０１のチェックボックス２０２にチェックが付くこととなる。また、読影医により、リスト画面Ｇにおいて「読影作業完了ボタン」Ｂ１又は「再振り分けボタン」Ｂ２が操作される場合もある。
読影結果情報には、上記したように、病巣の種類の情報、その病巣と判定された病巣領域の数、各病巣領域の位置情報及び所見等が含まれる。また、読影結果情報には、読影作業完了情報、再振り分け指示情報及び再振り分け条件が含まれることもある。
受信された読影結果情報は医用画像に対応付けて画像ＤＢ５に格納される。
【0065】
その後、制御部４１は、操作部４２の操作により画像表示装置４からログアウトし、本処理を終了する。なお、ログアウト時に、トリアージレベルの高い画像の読影作業が未処理として残っていたら、警告をだすこととしても良い。
【0066】
また、本実施の形態では、読影医が各自のＩＤで画像表示装置４にログインすると、ログイン情報（ログインしている読影医）に合致した医用画像の管理情報が検索され、検索条件に合致した医用画像のリストデータが表示部４３に表示されるとしたが、未読リストをすべて表示しておいて、必要に応じて検索できるようにしてもよい。また、リストは随時更新され、トリアージレベルの高い検査が急遽入った場合はリスト上位に表示させることができる。この時、現在読影作業を行っている医師に振り分けることで緊急時に読影をすぐに行うことができるように構成することも可能である。
【0067】
［本実施の形態の効果］
以上のように、本実施の形態によれば、情報処理装置３の制御部３１は、画像生成装置１を用いて得られた医用画像から異常陰影候補検出結果（ＣＡＤ情報）を取得し、取得したＣＡＤ情報に基づいて、医用画像を読影する読影医の人数を決定し、決定した読影人数を出力する。
このため、各医用画像によって読影医の人数が決定されることで、ＣＡＤを用いた医用画像の読影において、全体の作業効率を低下させることなく、読影精度の向上を図ることができる。
以上のように、本実施の形態によれば、情報処理装置３の制御部３１は、画像生成装置１を用いて得られた医用画像から異常陰影候補検出結果（ＣＡＤ情報）を取得し、取得したＣＡＤ情報に基づいて、医用画像を読影する読影医の人数を決定し、決定した読影人数を出力する。
このため、各医用画像によって読影医の人数が決定されることで、ＣＡＤを用いた医用画像の読影において、全体の作業効率を低下させることなく、読影精度の向上を図ることができる。
【0068】
また、本実施の形態によれば、ＣＡＤ情報には、異常陰影候補の有無が含まれ、制御部３１は、ＣＡＤ情報において異常陰影候補が有る場合は読影医の人数を複数人と決定し、異常陰影候補が無い場合は読影医の人数を１人と決定する。
このため、異常陰影候補が有る場合には、読影医の人数が複数人となり、読影精度の向上を図ることができる。
このため、異常陰影候補が有る場合には、読影医の人数が複数人となり、読影精度の向上を図ることができる。
【0069】
また、本実施の形態によれば、制御部３１は、決定された医用画像の読影を行う読影医の人数を取得し、医用画像とその人数分の読影医とを対応付けた読影医割り振り情報を生成する。
このため、画像表示装置４に読影医割り振り情報を出力して、画像表示装置４において、読影医割り振り情報に基づくリスト画面Ｇを表示させることができる。
このため、画像表示装置４に読影医割り振り情報を出力して、画像表示装置４において、読影医割り振り情報に基づくリスト画面Ｇを表示させることができる。
【0070】
また、本実施の形態によれば、画像表示装置４の制御部４１は、読影医割り振り情報に基づいて、医用画像と一又は複数の読影医を対応づけた案件のリスト画面Ｇを表示部４３に表示させる。
このため、画像表示装置４のユーザーは、リスト画面Ｇにより、医用画像と対応づけられた読影医を一目で把握することができる。
このため、画像表示装置４のユーザーは、リスト画面Ｇにより、医用画像と対応づけられた読影医を一目で把握することができる。
【0071】
また、本実施の形態によれば、読影医割り振り情報は、読影作業の振り分けられた読影医の数、読影担当科及び各読影医の情報を含み、制御部４１は、リスト画面Ｇにおいて、医用画像に対して、読影作業の振り分けられた読影医の数、読影担当科及び各読影医の情報を対応づけて表示させる。
このため、画像表示装置４のユーザーは、リスト画面Ｇにより、医用画像と、それに対応づけられた読影医の数、読影担当科及び各読影医の情報を一目で把握することができる。
このため、画像表示装置４のユーザーは、リスト画面Ｇにより、医用画像と、それに対応づけられた読影医の数、読影担当科及び各読影医の情報を一目で把握することができる。
【0072】
また、本実施の形態によれば、読影医には、医用画像の撮影された医療施設と異なる医療施設の読影医を含む。
このため、医用画像の撮影された施設以外でも読影作業が実施可能であり、読影作業の効率化を図ることができる。
このため、医用画像の撮影された施設以外でも読影作業が実施可能であり、読影作業の効率化を図ることができる。
【0073】
また、本実施の形態によれば、制御部４１は、リスト画面Ｇにおいて一の案件が選択された場合、一の案件の医用画像における異常陰影候補領域を拡大表示させる。
このため、画像表示装置４のユーザーは、リスト画面Ｇにより、異常陰影候補のあらましを把握することができる。
このため、画像表示装置４のユーザーは、リスト画面Ｇにより、異常陰影候補のあらましを把握することができる。
【0074】
［その他］
以上の実施の形態についは様々な変形例が考えられる。以下ではその変形例について、上記実施の形態と異なる点を中心に説明する。
以上の実施の形態についは様々な変形例が考えられる。以下ではその変形例について、上記実施の形態と異なる点を中心に説明する。
【0075】
（変形例１）
変形例１として、読影人数決定処理の他の態様について説明する。
図１０に、変形例１の読影人数決定処理のフローチャートを示す。なお、かかる処理において、制御部３１は、読影担当科決定手段として機能している。
図１０に示すように、制御部３１は、ＣＡＤ情報から異常陰影候補があるか否かを判断し（ステップＳ２０１）、異常陰影候補がない場合（ステップＳ２０１：ＮＯ）、読影医の人数を１人とする（ステップＳ２０２）。一方、異常陰影候補がある場合（ステップＳ２０１：ＹＥＳ）、制御部３１は、読影医の人数を２人とし（ステップＳ２０３）、異常陰影候補の種類に応じて読影担当科を決定する（ステップＳ２０４）。
この処理においては、異常陰影候補の種類と担当科とはあらかじめ対応付けて記憶部３５に記憶されており、この対応付けられた情報（図７参照）をもとに担当科が決定される。
例えば、異常陰影候補の種類が心拡大である場合には、担当科を循環器科とし、異常陰影候補の種類が無気肺である場合には担当科を呼吸器科とする。この時、院内に適切な担当科がない場合は、担当科を遠隔地にある施設の診療科とすることもできる。
変形例１として、読影人数決定処理の他の態様について説明する。
図１０に、変形例１の読影人数決定処理のフローチャートを示す。なお、かかる処理において、制御部３１は、読影担当科決定手段として機能している。
図１０に示すように、制御部３１は、ＣＡＤ情報から異常陰影候補があるか否かを判断し（ステップＳ２０１）、異常陰影候補がない場合（ステップＳ２０１：ＮＯ）、読影医の人数を１人とする（ステップＳ２０２）。一方、異常陰影候補がある場合（ステップＳ２０１：ＹＥＳ）、制御部３１は、読影医の人数を２人とし（ステップＳ２０３）、異常陰影候補の種類に応じて読影担当科を決定する（ステップＳ２０４）。
この処理においては、異常陰影候補の種類と担当科とはあらかじめ対応付けて記憶部３５に記憶されており、この対応付けられた情報（図７参照）をもとに担当科が決定される。
例えば、異常陰影候補の種類が心拡大である場合には、担当科を循環器科とし、異常陰影候補の種類が無気肺である場合には担当科を呼吸器科とする。この時、院内に適切な担当科がない場合は、担当科を遠隔地にある施設の診療科とすることもできる。
【0076】
また、図１１に示すように、読影医の人数を２人とした場合（ステップＳ２０３）、その２人のうちの一方の読影医を遠隔地の医師とすることもできる（ステップＳ２０４Ａ）。
【0077】
また、異常陰影候補に基づいて担当科を決める際に、撮影した医療機関内に適切な担当科がない場合に、アラートを出す構成としてもよい。
【0078】
この変形例１により、異常陰影候補が有る場合、異常陰影候補の種類によって適切な担当科に読影を設定できるため、専門性を持った医師が正確に読影することができ、診断の正確性を上げることができる。
【0079】
（変形例２）
変形例２として、読影人数決定処理の他の態様について説明する。
変形例２では、異常陰影候補があると判断された場合であっても一定の条件を満たす場合は、読影医の人数を複数とせず、１人と決定する。例えば、通常の検査では、患者の診療科からの依頼に基づく撮影である場合が多く、その際に異常陰影候補が依頼元の診療科の領分である場合には読影医の人数を１人とすることができる。
変形例２として、読影人数決定処理の他の態様について説明する。
変形例２では、異常陰影候補があると判断された場合であっても一定の条件を満たす場合は、読影医の人数を複数とせず、１人と決定する。例えば、通常の検査では、患者の診療科からの依頼に基づく撮影である場合が多く、その際に異常陰影候補が依頼元の診療科の領分である場合には読影医の人数を１人とすることができる。
【0080】
図１２に、変形例２の読影人数決定処理のフローチャートを示す。
図１２に示すように、制御部３１は、撮影オーダーを出した診療科を１つ目の読影担当科と設定する（ステップＳ３０１）。そして、制御部３１は、ＣＡＤ情報から異常陰影候補があるか否かを判断し（ステップＳ３０２）、異常陰影候補がない場合（ステップＳ３０２：ＮＯ）、読影医の人数を１人とする（ステップＳ３０３）。
一方、異常陰影候補がある場合（ステップＳ３０２：ＹＥＳ）、制御部３１は、記憶部３５に記憶されている異常陰影候補の種類と担当科とが対応付けられた情報（図７参照）をもとに異常陰影候補の種類に対応した担当科を選択し、その担当科と、撮影オーダーを出した診療科などあらかじめ定められた読影担当科（ステップＳ３０１で設定された読影担当科）とが同じか否かを判断し（ステップＳ３０４）、同じ場合（ステップＳ３０４：ＹＥＳ）、読影医の人数を１人とする（ステップＳ３０３）。
一方、異常陰影候補の種類に対応した担当科と予め定められた読影担当科とが異なる場合（ステップＳ３０４：ＮＯ）、制御部３１は、読影医の人数は２人と決定する（ステップＳ３０５）。なお、読影医の人数を２人としているが、必要に応じて３人以上の読影医としてもかまわない。
なお、異常陰影候補の種類に対応した担当科と読影担当科とが同じか否かの判断は、図６に示すフローチャートで異常陰影候補があり読影医の人数を２人と決定した後で行い、異常陰影候補の種類に対応付けられた担当科と予め定められた読影担当科とが同じである場合は、読影医の人数を２人から１人に変更するものであってもよい。
図１２に示すように、制御部３１は、撮影オーダーを出した診療科を１つ目の読影担当科と設定する（ステップＳ３０１）。そして、制御部３１は、ＣＡＤ情報から異常陰影候補があるか否かを判断し（ステップＳ３０２）、異常陰影候補がない場合（ステップＳ３０２：ＮＯ）、読影医の人数を１人とする（ステップＳ３０３）。
一方、異常陰影候補がある場合（ステップＳ３０２：ＹＥＳ）、制御部３１は、記憶部３５に記憶されている異常陰影候補の種類と担当科とが対応付けられた情報（図７参照）をもとに異常陰影候補の種類に対応した担当科を選択し、その担当科と、撮影オーダーを出した診療科などあらかじめ定められた読影担当科（ステップＳ３０１で設定された読影担当科）とが同じか否かを判断し（ステップＳ３０４）、同じ場合（ステップＳ３０４：ＹＥＳ）、読影医の人数を１人とする（ステップＳ３０３）。
一方、異常陰影候補の種類に対応した担当科と予め定められた読影担当科とが異なる場合（ステップＳ３０４：ＮＯ）、制御部３１は、読影医の人数は２人と決定する（ステップＳ３０５）。なお、読影医の人数を２人としているが、必要に応じて３人以上の読影医としてもかまわない。
なお、異常陰影候補の種類に対応した担当科と読影担当科とが同じか否かの判断は、図６に示すフローチャートで異常陰影候補があり読影医の人数を２人と決定した後で行い、異常陰影候補の種類に対応付けられた担当科と予め定められた読影担当科とが同じである場合は、読影医の人数を２人から１人に変更するものであってもよい。
【0081】
この変形例２により、読影作業の増加を抑えつつ、診断の正確性を担保することができる。
【0082】
（変形例３）
変形例３として、読影人数決定処理の他の態様について説明する。
図１３に、変形例３の読影人数決定処理のフローチャートを示す。
図１３に示すように、ＣＡＤ情報から異常陰影候補があるか否かを判断し（ステップＳ４０１）、異常陰影候補があると判断された場合（ステップＳ４０１：ＹＥＳ）、取得したＣＡＤ情報から異常陰影である確率を抽出し、この異常陰影である確率が予め定められた閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ４０２）。
そして、閾値以上である場合（ステップＳ４０２：ＹＥＳ）、制御部３１は、読影医の人数を1人とする（ステップＳ４０３）。一方、異常陰影である確率が予め定められた閾値より小さい場合（ステップＳ４０２：ＮＯ）、制御部３１は、読影医の人数を２人と決定する（ステップＳ４０４）。なお、読影医の人数を２人としているが、必要に応じて３人以上の読影医としてもかまわない。
変形例３として、読影人数決定処理の他の態様について説明する。
図１３に、変形例３の読影人数決定処理のフローチャートを示す。
図１３に示すように、ＣＡＤ情報から異常陰影候補があるか否かを判断し（ステップＳ４０１）、異常陰影候補があると判断された場合（ステップＳ４０１：ＹＥＳ）、取得したＣＡＤ情報から異常陰影である確率を抽出し、この異常陰影である確率が予め定められた閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ４０２）。
そして、閾値以上である場合（ステップＳ４０２：ＹＥＳ）、制御部３１は、読影医の人数を1人とする（ステップＳ４０３）。一方、異常陰影である確率が予め定められた閾値より小さい場合（ステップＳ４０２：ＮＯ）、制御部３１は、読影医の人数を２人と決定する（ステップＳ４０４）。なお、読影医の人数を２人としているが、必要に応じて３人以上の読影医としてもかまわない。
【0083】
ここで、異常陰影候補検出装置２は異常陰影候補を検出する際に検出した異常陰影候補の確からしさも同時に出力する。異常陰影である確率が高い候補は人間が見ても明らかである可能性が高く、１人で読影しても見逃す恐れが小さいため、複数の読影医が読影する必要性が低い。そこで、この変形例３では、異常陰影である確率が任意に決めた一定の値以上であれば、読影医の人数を１人と決定している。
また、異常陰影である確率が低い場合には、読影時に見逃したり、間違った読影結果となる危険があるため、複数の人間が読影を担当した方がよい。そこで、この変形例３では、異常陰影である確率の低い異常陰影候補が検出された医用画像に対して、読影医の人数を多くしている。
また、異常陰影である確率が低い場合には、読影時に見逃したり、間違った読影結果となる危険があるため、複数の人間が読影を担当した方がよい。そこで、この変形例３では、異常陰影である確率の低い異常陰影候補が検出された医用画像に対して、読影医の人数を多くしている。
【0084】
この変形例３により、間違った読影結果となる危険がある医用画像に対して読影医の人数を多くすることで、読影精度の向上を図ることができる。
なお、異常陰影である確率の大きさによりリストの表示色を変更してもよい。これにより視覚的に重要度の高い検査を認識することができる。
なお、異常陰影である確率の大きさによりリストの表示色を変更してもよい。これにより視覚的に重要度の高い検査を認識することができる。
【0085】
（変形例４）
変形例４として、読影人数決定処理の他の態様について説明する。
図１４に、変形例４の読影人数決定処理のフローチャートを示す。
図１４に示すように、制御部３１は、ＣＡＤ情報から異常陰影候補があるか否かを判断し（ステップＳ５０１）、異常陰影候補があると判断された場合（ステップＳ５０１：ＹＥＳ）、あらかじめ記憶部３５に記憶された、異常陰影候補の種類ごとの読影人数に基づいて、異常陰影候補の種類が複数人の読影対象になっているか否かを判断し（ステップＳ５０２）、複数人の読影対象の場合（ステップＳ５０２：ＹＥＳ）、読影医の人数を２人と決定する（ステップＳ５０３）。なお、読影医の人数を２人としているが、必要に応じて３人以上の読影医としてもかまわない。
一方、複数人の読影対象でない場合（ステップＳ５０２：ＮＯ）、制御部３１は、読影医の人数を１人とする（ステップＳ５０４）。
変形例４として、読影人数決定処理の他の態様について説明する。
図１４に、変形例４の読影人数決定処理のフローチャートを示す。
図１４に示すように、制御部３１は、ＣＡＤ情報から異常陰影候補があるか否かを判断し（ステップＳ５０１）、異常陰影候補があると判断された場合（ステップＳ５０１：ＹＥＳ）、あらかじめ記憶部３５に記憶された、異常陰影候補の種類ごとの読影人数に基づいて、異常陰影候補の種類が複数人の読影対象になっているか否かを判断し（ステップＳ５０２）、複数人の読影対象の場合（ステップＳ５０２：ＹＥＳ）、読影医の人数を２人と決定する（ステップＳ５０３）。なお、読影医の人数を２人としているが、必要に応じて３人以上の読影医としてもかまわない。
一方、複数人の読影対象でない場合（ステップＳ５０２：ＮＯ）、制御部３１は、読影医の人数を１人とする（ステップＳ５０４）。
【0086】
すなわち、悪性腫瘍など見逃した場合のリスクが高い種類の異常陰影候補である場合は複数人の読影医が読影することとし、心拡大などのリスクが低い種類の異常陰影候補である場合は１人の読影医が読影することとする。
【0087】
この変形例４により、異常陰影候補の種類によって人数を設定できるため、読影精度の向上を図ることができる。
【0088】
（変形例５）
変形例５として、読影人数決定処理の他の態様について説明する。
図１５に、変形例５の読影人数決定処理のフローチャートを示す。
図１５に示すように、制御部３１は、ＣＡＤ情報から異常陰影候補の数をカウントし（ステップＳ６０１）、異常陰影候補の数が複数あるか否か判断し（ステップＳ６０２）、複数の場合（ステップＳ６０２：ＹＥＳ）、候補の数に応じた３人以上の人数を読影医の数とする（ステップＳ６０３）。
一方、異常陰影候補の数が１の場合（ステップＳ６０２：ＮＯ）、制御部３１は、読影医の人数を２人とする（ステップＳ６０４）。
このように、例えば異常陰影候補の数が１の場合は２人の読影医が読影を行い、２以上の場合は３人以上の読影医が読影にあたるようにすることで、異常陰影を見逃す危険を少なくすることができる。
なお、ここでは、異常陰影候補の数が１の場合は「２人の読影医」、２以上の場合は「３人以上の読影医」としてが、その人数は適宜設定可能である。
変形例５として、読影人数決定処理の他の態様について説明する。
図１５に、変形例５の読影人数決定処理のフローチャートを示す。
図１５に示すように、制御部３１は、ＣＡＤ情報から異常陰影候補の数をカウントし（ステップＳ６０１）、異常陰影候補の数が複数あるか否か判断し（ステップＳ６０２）、複数の場合（ステップＳ６０２：ＹＥＳ）、候補の数に応じた３人以上の人数を読影医の数とする（ステップＳ６０３）。
一方、異常陰影候補の数が１の場合（ステップＳ６０２：ＮＯ）、制御部３１は、読影医の人数を２人とする（ステップＳ６０４）。
このように、例えば異常陰影候補の数が１の場合は２人の読影医が読影を行い、２以上の場合は３人以上の読影医が読影にあたるようにすることで、異常陰影を見逃す危険を少なくすることができる。
なお、ここでは、異常陰影候補の数が１の場合は「２人の読影医」、２以上の場合は「３人以上の読影医」としてが、その人数は適宜設定可能である。
【0089】
なお、変形例５のステップＳ６０２における「異常陰影候補の数」の代わりに、「異常陰影候補の種類の数」を用いて判断しても良い。
すなわち、図１６示すように、制御部３１は、異常陰影候補の種類の数をカウントし（ステップＳ６０１Ａ）、異常陰影候補の種類の数が複数あるか否か判断し（ステップＳ６０２Ａ）、複数ある場合（ステップＳ６０２Ａ：ＹＥＳ）、読影医の人数を２人とする（ステップＳ６０３Ａ）。一方、異常陰影候補の数が１の場合（ステップＳ６０２Ａ：ＮＯ）、制御部３１は、読影医の人数を１人とする（ステップＳ６０４Ａ）。
すなわち、図１６示すように、制御部３１は、異常陰影候補の種類の数をカウントし（ステップＳ６０１Ａ）、異常陰影候補の種類の数が複数あるか否か判断し（ステップＳ６０２Ａ）、複数ある場合（ステップＳ６０２Ａ：ＹＥＳ）、読影医の人数を２人とする（ステップＳ６０３Ａ）。一方、異常陰影候補の数が１の場合（ステップＳ６０２Ａ：ＮＯ）、制御部３１は、読影医の人数を１人とする（ステップＳ６０４Ａ）。
【0090】
さらに、図１７に示すように、制御部３１は、異常陰影候補の種類の数が複数あるか否か判断し（ステップＳ６０２Ａ）、複数ある場合（ステップＳ６０２Ａ：ＹＥＳ）、異常陰影候補の種類の数に応じて、それぞれ異なる担当科となる読影人数を決定する（ステップＳ６０３Ｂ）こととしても良い。
これにより、異常陰影候補の種類の数に応じて読影医の人数を決定し、異常陰影候補の種類に応じた読影担当科を決定することが可能である。なお、いたずらに大勢の読影医で読影を行っても効率が悪くなるので、読影医の人数に上限を設けることもできる。
これにより、異常陰影候補の種類の数に応じて読影医の人数を決定し、異常陰影候補の種類に応じた読影担当科を決定することが可能である。なお、いたずらに大勢の読影医で読影を行っても効率が悪くなるので、読影医の人数に上限を設けることもできる。
【0091】
この変形例５により、異常陰影候補の数、或いは、異常陰影候補の種類の数に応じて読影医の数を決められるため、効率化を図ることができる。
【0092】
（変形例６）
変形例６として、リスト画面Ｇの他の態様について説明する。
図１８に、変形例６のリスト画面Ｇ－Ａを示す。
上述したが、情報処理装置３では、読影医の人数が決定された後、医用画像とその人数分の読影医とを対応付けた読影医割り振り情報が生成され、画像表示装置４に出力される。画像表示装置４では、読影医割り振り情報に基づいて、医用画像と読影医を対応させたリストが表示される。
変形例６として、リスト画面Ｇの他の態様について説明する。
図１８に、変形例６のリスト画面Ｇ－Ａを示す。
上述したが、情報処理装置３では、読影医の人数が決定された後、医用画像とその人数分の読影医とを対応付けた読影医割り振り情報が生成され、画像表示装置４に出力される。画像表示装置４では、読影医割り振り情報に基づいて、医用画像と読影医を対応させたリストが表示される。
【0093】
変形例６のリスト画面Ｇ－Ａは、遠隔読影の自動依頼を実施するためのチェックボックス３０１を有し、チェックボックス３０１にチェックしておくことで、ＣＡＤにより異常陰影が検出された画像について、自動で遠隔依頼を行うことができる。
また、遠隔読影件数の上限値と累積値を表示するための遠隔読影件数表示部３０２を有し、遠隔読影件数の上限が決まっている場合には、遠隔読影件数表示部３０２に数値が表示される。そして、遠隔読影件数が上限値に達した場合には、ＣＡＤにより異常陰影が検出された画像を自動で遠隔読影に依頼されないようにすることもできる。
また、遠隔読影件数の上限値と累積値を表示するための遠隔読影件数表示部３０２を有し、遠隔読影件数の上限が決まっている場合には、遠隔読影件数表示部３０２に数値が表示される。そして、遠隔読影件数が上限値に達した場合には、ＣＡＤにより異常陰影が検出された画像を自動で遠隔読影に依頼されないようにすることもできる。
【0094】
この変形例６によれば、医用画像の撮影された医療施設と異なる医療施設の読影医に対して、自動で依頼が可能である。
このため、複数の医療施設で連携した診断が可能となり、作業効率が向上するとともに、より多くの種類の異常陰影候補の読影に対応可能となる。
このため、複数の医療施設で連携した診断が可能となり、作業効率が向上するとともに、より多くの種類の異常陰影候補の読影に対応可能となる。
【0095】
その他、上述した実施の形態及び変形例１～６における記述は、本発明に係る好適な一例であり、これに限定されるものではない。
【0096】
例えば、以上の説明では、医用画像が胸部単純Ｘ線画像である場合を例にとり説明したが、他のモダリティで撮影された他の部位の医用画像に本発明を適用してもよい。
【0097】
また、以上の説明では、各処理を実行するためのプログラムを格納したコンピューター読み取り可能な媒体としてＨＤＤや不揮発性メモリーを使用した例を開示したが、この例に限定されない。その他のコンピューター読み取り可能な媒体として、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を適用することも可能である。また、プログラムのデータを通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウェーブ（搬送波）を適用することとしてもよい。
【0098】
その他、医用画像表示システム１００を構成する各装置の細部構成及び細部動作に関しても、発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。
【符号の説明】
【0099】
１ 画像生成装置（医用画像生成装置）
２ 異常陰影候補検出装置
３ 情報処理装置
３１ 制御部（異常陰影候補検出結果取得手段、読影人数決定手段、読影人数出力手段、読影担当科決定手段、読影医割り振り手段、報知手段）
３２ 操作部
３３ 表示部
３４ 通信部
３５ 記憶部
Ｔ１ 担当テーブル
Ｔ２ 優先順位テーブル
３５１ 画像ＤＢ
３６ バス
４ 画像表示装置（医用画像表示装置）
４１ 制御部（表示制御手段）
４２ 操作部
４３ 表示部
４４ 通信部
４５ 記憶部
４６ バス
Ｇ リスト画面
Ｇ１ リスト表示部
２００ 読影担当者
２０１ 担当表示欄
２０２ チェックボックス
Ｇ２ サムネイル画像表示部
ｇ１ サムネイル画像
ｇ２ 検出領域画像
Ｋ 枠
１００ 医用画像表示システム
２ 異常陰影候補検出装置
３ 情報処理装置
３１ 制御部（異常陰影候補検出結果取得手段、読影人数決定手段、読影人数出力手段、読影担当科決定手段、読影医割り振り手段、報知手段）
３２ 操作部
３３ 表示部
３４ 通信部
３５ 記憶部
Ｔ１ 担当テーブル
Ｔ２ 優先順位テーブル
３５１ 画像ＤＢ
３６ バス
４ 画像表示装置（医用画像表示装置）
４１ 制御部（表示制御手段）
４２ 操作部
４３ 表示部
４４ 通信部
４５ 記憶部
４６ バス
Ｇ リスト画面
Ｇ１ リスト表示部
２００ 読影担当者
２０１ 担当表示欄
２０２ チェックボックス
Ｇ２ サムネイル画像表示部
ｇ１ サムネイル画像
ｇ２ 検出領域画像
Ｋ 枠
１００ 医用画像表示システム
【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】