特許 7551230 医用画像処理システム、医用画像処理方法、情報処理装置およびプログラム

(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】2024-09-06

(45)【発行日】2024-09-17

(54)【発明の名称】医用画像処理システム、医用画像処理方法、情報処理装置およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G16H 30/40 20180101AFI20240909BHJP

【ＦＩ】

G16H30/40

【請求項の数】 22

(21)【出願番号】P 2022547432

(86)(22)【出願日】2021-07-28

(86)【国際出願番号】 JP2021027899

(87)【国際公開番号】W WO2022054439

(87)【国際公開日】2022-03-17

【審査請求日】2023-04-12

(31)【優先権主張番号】P 2020150287

(32)【優先日】2020-09-08

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(73)【特許権者】

【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】100083116

【弁理士】

【氏名又は名称】松浦 憲三

(74)【代理人】

【識別番号】100170069

【弁理士】

【氏名又は名称】大原 一樹

(74)【代理人】

【識別番号】100128635

【弁理士】

【氏名又は名称】松村 潔

(74)【代理人】

【識別番号】100140992

【弁理士】

【氏名又は名称】松浦 憲政

(74)【代理人】

【識別番号】100153822

【弁理士】

【氏名又は名称】増田 重之

(72)【発明者】

【氏名】上原 大暉

【審査官】鹿谷 真紀

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０２０／０６６１３２（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０２０－１２１０４９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１３－２１４２９５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００９－１７６１７３（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ１６Ｈ １０／００－８０／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

医用画像の画像処理を行う画像処理サーバと、前記画像処理サーバにネットワークを介して接続される情報処理装置とを含む医用画像処理システムであって、
前記画像処理サーバは、１つ以上の第１のプロセッサを備え、
前記第１のプロセッサは、複数の画像処理を行うための複数の処理モジュールを実行し、
前記情報処理装置から処理対象の画像と処理要求とを受け取り、前記処理要求に対応した画像処理を実施して処理結果を要求元に返し、
前記情報処理装置は、１つ以上の第２のプロセッサを備え、
前記第２のプロセッサは、
前記情報処理装置が接続される医療機関内ネットワーク上で利用者が前記画像処理の処理結果を閲覧する際に用いられる画像ビューワの操作ログを収集し、
前記収集した前記操作ログを基に、前記複数の画像処理のそれぞれの優先度を計算し、
前記計算によって得られた前記優先度の情報を記録し、前記複数の画像処理のそれぞれの優先度情報の更新および管理を行い、
前記医療機関内ネットワークに接続された１つ以上のモダリティによって撮影された新たな画像を取得し、
前記取得された前記新たな画像に対して、前記複数の画像処理のうち何の画像処理を実行できるかを判別し、
前記画像処理サーバの負荷状況を把握し、
前記判別された実行可能な１つ以上の画像処理のそれぞれの優先度と、前記把握された前記画像処理サーバの負荷状況とに基づき、前記画像処理サーバに対して前記優先度の基準に従い、前記実行可能な１つ以上の画像処理の処理要求を送信する、
医用画像処理システム。

【請求項2】

前記画像処理サーバは、複数の医療機関のそれぞれの前記情報処理装置からアクセスできる前記ネットワーク上に設置される、
請求項１に記載の医用画像処理システム。

【請求項3】

前記ネットワークを介して前記画像処理サーバに接続される複数の前記情報処理装置を含み、
前記複数の前記情報処理装置のそれぞれは、互いに異なる医療機関の医療機関内ネットワークに接続される端末を含む、
請求項１または２に記載の医用画像処理システム。

【請求項4】

前記医療機関内ネットワーク上には、前記１つ以上の前記モダリティによって撮影された画像を保存する画像保存サーバが設置される、
請求項１から３のいずれか一項に記載の医用画像処理システム。

【請求項5】

前記情報処理装置は、
前記操作ログから前記画像処理の処理結果の参照回数および参照順序の情報を取得し、前記参照回数および前記参照順序の情報を用いて各画像処理の優先度を計算する、
請求項１から４のいずれか一項に記載の医用画像処理システム。

【請求項6】

前記情報処理装置は、
前記画像ビューワを兼ねる、
請求項１から５のいずれか一項に記載の医用画像処理システム。

【請求項7】

前記医療機関内ネットワークには、複数の前記画像ビューワが接続され、
前記情報処理装置は、
複数の前記画像ビューワのそれぞれの前記操作ログを収集し、
収集した複数の前記操作ログに記録された情報を統計処理することにより、前記優先度を計算する、
請求項１から６のいずれか一項に記載の医用画像処理システム。

【請求項8】

前記情報処理装置は、
前記取得された前記新たな画像に写っている臓器を抽出する臓器抽出処理を行い、
前記抽出された前記臓器の情報に基づき、前記複数の画像処理の中から前記臓器に関連する前記画像処理を前記実行可能な画像処理として判別する、
請求項１から７のいずれか一項に記載の医用画像処理システム。

【請求項9】

前記情報処理装置は、
前記取得された前記新たな画像に付されているタグ情報に基づき、前記複数の画像処理の中から前記実行可能な画像処理を判別する、
請求項１から８のいずれか一項に記載の医用画像処理システム。

【請求項10】

前記画像処理サーバは、
前記情報処理装置からの負荷状況の問い合わせを受けて、現在の負荷状況を応答するエンドポイントを備え、
前記情報処理装置は、前記エンドポイントを使用し、前記エンドポイントから前記画像処理サーバの負荷状況を示す情報を取得する、
請求項１から９のいずれか一項に記載の医用画像処理システム。

【請求項11】

前記情報処理装置は、
前記画像処理サーバに対して処理要求を送信してから処理結果が得られるまでの応答時間を前記処理要求ごとに記録し、前記応答時間の増加率を計算することにより、前記画像処理サーバの負荷状況を把握する、
請求項１から９のいずれか一項に記載の医用画像処理システム。

【請求項12】

前記情報処理装置は、
前記把握された前記画像処理サーバの負荷状況を示す数値を閾値と照らし合わせ、
閾値に応じた前記優先度の処理の処理要求を前記画像処理サーバに送信する、
請求項１から１１のいずれか一項に記載の医用画像処理システム。

【請求項13】

前記優先度は、最も低い優先度のレベルから最も高い優先度のレベルまでが５０段階以上にレベル分けされている、
請求項１から１２のいずれか一項に記載の医用画像処理システム。

【請求項14】

前記複数の画像処理は、
コンピュータ検出支援（Computer Aided Detection：ＣＡＤｅ）の処理およびコンピュータ診断支援（Computer Aided Diagnosis：ＣＡＤｘ）の処理のうち少なくとも１つの処理を含む、
請求項１から１３のいずれか一項に記載の医用画像処理システム。

【請求項15】

前記複数の処理モジュールは、
ＣＡＤｅの処理を行うＣＡＤｅモジュールと、
ＣＡＤｘの処理を行うＣＡＤｘモジュールと、を含む、
請求項１４に記載の医用画像処理システム。

【請求項16】

デフォルトの設定において、
前記ＣＡＤｅの処理の優先度は、前記ＣＡＤｘの処理の優先度よりも高い優先度に設定される、
請求項１５に記載の医用画像処理システム。

【請求項17】

前記複数の処理モジュールは、
所見文の候補を生成する処理を含むレポート作成支援処理を行う処理モジュールを含む、
請求項１４から１６のいずれか一項に記載の医用画像処理システム。

【請求項18】

デフォルトの設定において、
前記レポート作成支援処理の優先度は、前記ＣＡＤｅの処理の優先度および前記ＣＡＤｘの処理の優先度よりも低い優先度に設定される、
請求項１７に記載の医用画像処理システム。

【請求項19】

前記複数の画像処理は、
骨折の位置を検出する骨折検出処理と、
骨番号のラベリングを行う骨ラベリング処理と、
肺結節の位置を検出する肺結節検出処理と、
前記肺結節の性状を鑑別する性状鑑別処理と、
肺区域のラベリングを肺区域ラベリング処理と、
のうち少なくとも１つの処理を含む、
請求項１から１８のいずれか一項に記載の医用画像処理システム。

【請求項20】

複数の画像処理を行うことができる画像処理サーバにネットワークを介して接続された情報処理装置から処理対象の画像と処理要求とを前記画像処理サーバに送り、前記画像処理サーバにて前記処理要求に対応した画像処理を実施して処理結果を要求元に返す医用画像処理方法であって、
前記情報処理装置が接続される医療機関内ネットワーク上において利用者が前記画像処理の処理結果を閲覧する際に用いられる画像ビューワの操作ログを収集することと、
前記収集した前記操作ログを基に、前記複数の画像処理のそれぞれの優先度を計算することと、
前記計算によって得られた前記優先度の情報を記録し、前記複数の画像処理のそれぞれの優先度情報の更新および管理を行うことと、
前記医療機関内ネットワークに接続された１つ以上のモダリティによって撮影された新たな画像を取得することと、
前記取得された前記新たな画像に対して、前記複数の画像処理のうち何の画像処理を実行できるかを判別することと、
前記画像処理サーバの負荷状況を把握することと、
前記判別された実行可能な１つ以上の画像処理のそれぞれの優先度と、前記把握された前記画像処理サーバの負荷状況とに基づき、前記画像処理サーバに対して前記優先度の基準に従い、前記実行可能な１つ以上の画像処理の処理要求を行うことと、を含む、
コンピュータが行う医用画像処理方法。

【請求項21】

複数の画像処理を行うことができる画像処理サーバにネットワークを介して接続される情報処理装置であって、
１つ以上のプロセッサを備え、
前記プロセッサは、
前記情報処理装置が接続される医療機関内ネットワーク上で利用者が前記画像処理の処理結果を閲覧する際に用いられる画像ビューワの操作ログを収集し、
前記収集した前記操作ログを基に、前記複数の画像処理のそれぞれの優先度を計算し、
前記計算によって得られた前記優先度の情報を記録し、前記複数の画像処理のそれぞれの優先度情報の更新および管理を行い、
前記医療機関内ネットワークに接続された１つ以上のモダリティによって撮影された新たな画像を取得し、
前記取得された前記新たな画像に対して、前記複数の画像処理のうち何の画像処理を実行できるかを判別し、
前記画像処理サーバの負荷状況を把握し、
前記判別された実行可能な１つ以上の画像処理のそれぞれの優先度と、前記把握された前記画像処理サーバの負荷状況とに基づき、前記画像処理サーバに対して前記優先度の基準に従い、前記実行可能な１つ以上の画像処理の処理要求を送信する、
情報処理装置。

【請求項22】

複数の画像処理を行うことができる画像処理サーバにネットワークを介して接続される情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、
コンピュータに、
前記情報処理装置が接続される医療機関内ネットワーク上で利用者が前記画像処理の処理結果を閲覧する際に用いられる画像ビューワの操作ログを収集する機能と、
前記収集した前記操作ログを基に、前記複数の画像処理のそれぞれの優先度を計算する機能と、
前記計算によって得られた前記優先度の情報を記録し、前記複数の画像処理のそれぞれの優先度情報の更新および管理を行う機能と、
前記医療機関内ネットワークに接続された１つ以上のモダリティによって撮影された新たな画像を取得する機能と、
前記取得された前記新たな画像に対して、前記複数の画像処理のうち何の画像処理を実行できるかを判別する機能と、
前記画像処理サーバの負荷状況を把握する機能と、
前記判別された実行可能な１つ以上の画像処理のそれぞれの優先度と、前記把握された前記画像処理サーバの負荷状況とに基づき、前記画像処理サーバに対して前記優先度の基準に従い、前記実行可能な１つ以上の画像処理の処理要求を送信する機能と、
を実現させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は医用画像処理システム、医用画像処理方法、情報処理装置およびプログラムに係り、特に画像処理サーバが処理対象の画像と処理要求とを受け取り、処理要求に応じた処理を実行して処理結果を要求元に返す医用画像処理サービスの提供に好適な医用画像処理技術に関する。

【背景技術】

【0002】

医療分野においては、ＣＴ(Computed Tomography)装置およびＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置等の画像診断装置の進歩により、質の高い高解像度の医用画像を用いての画像診断が可能となってきている。特に、近年は深層学習により学習がなされたニューラルネットワークを利用した人工知能（Artificial Intelligence：ＡＩ）を用いることにより、画像から病変領域などを認識したり、病名などの分類を特定したりするための解析処理の精度が向上している。

【0003】

このようなコンピュータ支援診断（Computer Aided Diagnosis, Computer Aided Detection：ＣＡＤ）等の解析処理は、例えば、肺、心臓、肝臓および脳等の部位毎に、さらには検出可能な病変毎に用意されることが多い。また、ＣＡＤに留まらず、読影レポートなどにおける所見文の候補を自動生成するレポート作成支援処理を行うＡＩ処理モジュールも開発されている。

【0004】

特許文献１には、各種の医用画像解析を行う画像処理プログラムにおいて、割り当てられた計算資源内で各種解析処理に対してＣＰＵ（Central Processing Unit）およびメモリ等の計算資源の割当を最適化する仕組みが提案されている。

【0005】

また、特許文献２には、医用画像の画像保管通信システム（Picture Archiving and Communication System：ＰＡＣＳ）において、画像診断装置を用いて撮影された医用画像を保管および／または通信する処理を最適化する方法が提案されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【文献】国際公開第２０２０／１５８１００号

【文献】特開２００５－２１８８４７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

医用画像に対する各種の解析処理は、各医療機関の医療機関内ネットワークに存在するサーバまたは端末において実施する構成を採用することも可能であるが、近年、画像処理ＡＰＩ（Application Programming Interface）サーバを用いて、複数の医療機関からそれぞれの医療機関内に保存された医用画像と処理要求とを受け取り、処理結果を要求元に返す医用画像処理サービスが提供されている。例えば、肺ＣＡＤなど各種医用画像処理機能を画像処理ＡＰＩサーバから提供することが行われている。肺ＣＡＤは、例えば、肺のＣＴ画像を入力データに用い、肺疾患領域の検出および／または疾患名（病名）の認識結果などを出力する学習済みのＡＩモデルを利用したＡＩ処理モジュールを含む。

【0008】

このような医用画像処理サービスを利用する各医療機関において、様々な種類の医用画像の処理結果を読影業務等の診断ワークフローにできるだけ早く利用していくためには、ＣＴ装置等のモダリティによる検査の撮影から医用画像処理結果の出力までの時間をできるだけ短縮することが求められている。

【0009】

かかる要求に対応するためには、モダリティにて画像が撮影され次第、自動的に画像がＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）サーバ等から取得され、その画像に対して可能な処理を自動的に実行する機能が必要である。この際、自動的に取得された画像が、画像処理の自動実行条件に当てはまるもの全てに対して処理要求が行われるようになっていると、以下のような問題を生む。

【0010】

［課題１］例えば、オンプレミスまたはクラウド上に展開した画像処理ＡＰＩなど、処理要求を投げる先（処理要求先）に対して、医療機関側の端末から処理要求を投げることになるが、処理要求先の計算資源（リソース）が逼迫しているにも関わらず、自動実行条件に当てはまるもの全ての処理要求を投げていくと、優先度の低い処理結果を得るための計算に処理要求先のリソースが圧迫され、優先度の高い処理がなかなか実行されない可能性がある。ここでいう優先度の低い処理結果とは、例えば、実際の診断ワークフローにおいて余り使われない画像処理結果などをいう。

【0011】

［課題２］課題１に対して、例えば、処理要求を投げる側で処理要求を投げる際に、高／中／低などの優先度を設定して処理要求を投げることにより、処理要求先にて優先度の高いものから処理させていくということも考えられる。しかしながら、利用者側で自身の診断ワークフローがスムーズに終わるよう最適な優先度を決めることは困難である。また、柔軟な優先度設定のためには優先度の粒度が３段階より多く必要となることも想定され、利用者による優先度決めはさらに困難になる。このため、システム的に優先度を最適化する仕組みが望まれる。

【0012】

［課題３］システム障害等で処理要求を受け付ける側のオンプレミスサーバまたはクラウドサーバのリソースが通常よりも少なくなっている場合は、通常よりもさらに処理要求側から投げる処理要求を通常時と比較して少なくするなどの調整を行わないと、必要としている処理結果が長時間経っても返ってこないなど、ユーザビリティを著しく損なう可能性がある。画像処理ＡＰＩ側のリソース保護のために、ＡＰＩのレイトリミット（rate limit）を設定しているような場合も、上記と同じ様な調整を行う必要性が生じる。

【0013】

つまり、画像処理を行うサーバ側の負荷状況を無視してクライアント端末側から処理要求を投げ続けてしまうことで、サーバ側の動作が不安定になったり、クライアント端末側で最低限必要な処理結果の取得にも長時間の待ち時間が発生してしまったりする。

【0014】

本開示はこのような事情に鑑みてなされたものであり、上記の複数の課題の少なくとも１つを解決し、システムの安定性およびユーザビリティを確保することができる医用画像処理システム、医用画像処理方法、情報処理装置およびプログラムを提供することを目的とする。本開示は、モダリティで撮影された新たな画像に対して自動的に処理要求を行うクライアント端末側において、処理要求を投げる際に、要求する処理の優先順位を動的に決定することによって処理要求数自体を有効的に絞り、クライアント端末側において最低限必要とされている処理結果(優先度の高い処理結果)ができるだけ早く返ってくるようにするための仕組みを提案する。

【課題を解決するための手段】

【0015】

本開示の一態様に係る医用画像処理システムは、医用画像の画像処理を行う画像処理サーバと、画像処理サーバにネットワークを介して接続される情報処理装置とを含む医用画像処理システムであって、画像処理サーバは、１つ以上の第１のプロセッサを備え、第１のプロセッサは、複数の画像処理を行うための複数の処理モジュールを実行し、情報処理装置から処理対象の画像と処理要求とを受け取り、処理要求に対応した画像処理を実施して処理結果を要求元に返し、情報処理装置は、１つ以上の第２のプロセッサを備え、第２のプロセッサは、情報処理装置が接続される医療機関内ネットワーク上で利用者が画像処理の処理結果を閲覧する際に用いられる画像ビューワの操作ログを収集し、収集した操作ログを基に、複数の画像処理のそれぞれの優先度を計算し、計算によって得られた優先度の情報を記録し、複数の画像処理のそれぞれの優先度情報の更新および管理を行い、医療機関内ネットワークに接続された１つ以上のモダリティによって撮影された新たな画像を取得し、取得された新たな画像に対して、複数の画像処理のうち何の画像処理を実行できるかを判別し、画像処理サーバの負荷状況を把握し、判別された実行可能な１つ以上の画像処理のそれぞれの優先度と、把握された画像処理サーバの負荷状況とに基づき、画像処理サーバに対して優先度の基準に従い、実行可能な１つ以上の画像処理の処理要求を送信する。

【0016】

本態様の医用画像処理システムによれば、処理要求を出す側の情報処理装置において、取得された画像に対する画像処理の処理要求を送る際に、画像処理サーバの負荷状況を把握させ、対象の画像について実行可能な画像処理ごとの優先度と、画像処理サーバの負荷状況とを勘案して、画像処理サーバに対して実際に要求する処理を決定することで、画像処理サーバへ送信する処理要求の数（処理要求の送信数）を制御する。

【0017】

これにより、負荷状況に合わせて優先度の高い処理の処理要求が優先的に行われ、画像処理サーバのリソースが逼迫している状況の場合には、優先度の低い処理の処理要求が抑制される。各画像処理の優先度は、利用者が画像ビューワを用いて処理結果等を参照した際の操作ログを基に計算されるため、利用者にとって必要性の高い処理結果あるいは優先順位の高い処理結果を適切に決定することができる。本態様によれば、画像処理サーバのリソースが逼迫している状況であっても、優先度の高い処理結果を比較的早期に取得することができ、システム全体としての安定性および／または応答性を確保できる。

【0018】

本開示の他の態様に係る医用画像処理システムにおいて、画像処理サーバは、複数の医療機関のそれぞれの情報処理装置からアクセスできるネットワーク上に設置される構成であってよい。

【0019】

本開示の他の態様に係る医用画像処理システムにおいて、ネットワークを介して画像処理サーバに接続される複数の情報処理装置を含み、複数の情報処理装置のそれぞれは、互いに異なる医療機関の医療機関内ネットワークに接続される端末を含む構成であってよい。

【0020】

本開示の他の態様に係る医用画像処理システムにおいて、医療機関内ネットワーク上には、１つ以上のモダリティによって撮影された画像を保存する画像保存サーバが設置される構成であってよい。

【0021】

本開示の他の態様に係る医用画像処理システムにおいて、情報処理装置は、操作ログから画像処理の処理結果の参照回数および参照順序の情報を取得し、参照回数および参照順序の情報を用いて各画像処理の優先度を計算する構成であってよい。

【0022】

本開示の他の態様に係る医用画像処理システムにおいて、情報処理装置は、画像ビューワを兼ねる構成であってよい。

【0023】

本開示の他の態様に係る医用画像処理システムにおいて、医療機関内ネットワークには、複数の画像ビューワが接続され、情報処理装置は、複数の画像ビューワのそれぞれの操作ログを収集し、収集した複数の操作ログに記録された情報を統計処理することにより、優先度を計算する構成であってよい。

【0024】

本開示の他の態様に係る医用画像処理システムにおいて、情報処理装置は、取得された新たな画像に写っている臓器を抽出する臓器抽出処理を行い、抽出された臓器の情報に基づき、複数の画像処理の中から臓器に関連する画像処理を実行可能な画像処理として判別する構成であってよい。

【0025】

本開示の他の態様に係る医用画像処理システムにおいて、情報処理装置は、取得された新たな画像に付されているタグ情報に基づき、複数の画像処理の中から実行可能な画像処理を判別する構成であってよい。

【0026】

本開示の他の態様に係る医用画像処理システムにおいて、画像処理サーバは、情報処理装置からの負荷状況の問い合わせを受けて、現在の負荷状況を応答するエンドポイントを備え、情報処理装置は、エンドポイントを使用し、エンドポイントから画像処理サーバの負荷状況を示す情報を取得する構成であってよい。

【0027】

本開示の他の態様に係る医用画像処理システムにおいて、情報処理装置は、画像処理サーバに対して処理要求を送信してから処理結果が得られるまでの応答時間を処理要求ごとに記録し、応答時間の増加率を計算することにより、画像処理サーバの負荷状況を把握する構成であってよい。

【0028】

本開示の他の態様に係る医用画像処理システムにおいて、情報処理装置は、把握された画像処理サーバの負荷状況を示す数値を閾値と照らし合わせ、閾値に応じた優先度の処理の処理要求を画像処理サーバに送信する構成であってよい。

【0029】

本開示の他の態様に係る医用画像処理システムにおいて、優先度は、最も低い優先度のレベルから最も高い優先度のレベルまでが５０段階以上にレベル分けされている構成であってよい。

【0030】

本開示の他の態様に係る医用画像処理システムにおいて、複数の画像処理は、コンピュータ検出支援（Computer Aided Detection：ＣＡＤｅ）の処理およびコンピュータ診断支援（Computer Aided Diagnosis：ＣＡＤｘ）の処理のうち少なくとも１つの処理を含む構成であってよい。

【0031】

本開示の他の態様に係る医用画像処理システムにおいて、複数の処理モジュールは、ＣＡＤｅの処理を行うＣＡＤｅモジュールと、ＣＡＤｘの処理を行うＣＡＤｘモジュールと、を含む構成であってよい。

【0032】

本開示の他の態様に係る医用画像処理システムにおいて、デフォルトの設定において、ＣＡＤｅの処理の優先度は、ＣＡＤｘの処理の優先度よりも高い優先度に設定される構成であってよい。

【0033】

本開示の他の態様に係る医用画像処理システムにおいて、複数の処理モジュールは、所見文の候補を生成する処理を含むレポート作成支援処理を行う処理モジュールを含む構成であってよい。

【0034】

本開示の他の態様に係る医用画像処理システムにおいて、デフォルトの設定において、レポート作成支援処理の優先度は、ＣＡＤｅの処理の優先度およびＣＡＤｘの処理の優先度よりも低い優先度に設定される構成であってよい。

【0035】

本開示の他の態様に係る医用画像処理システムにおいて、複数の画像処理は、骨折の位置を検出する骨折検出処理と、骨番号のラベリングを行う骨ラベリング処理と、肺結節の位置を検出する肺結節検出処理と、肺結節の性状を鑑別する性状鑑別処理と、肺区域のラベリングを肺区域ラベリング処理と、のうち少なくとも１つの処理を含む構成であってよい。

【0036】

本開示の他の態様に係る医用画像処理方法は、複数の画像処理を行うことができる画像処理サーバにネットワークを介して接続された情報処理装置から処理対象の画像と処理要求とを画像処理サーバに送り、画像処理サーバにて処理要求に対応した画像処理を実施して処理結果を要求元に返す医用画像処理方法であって、情報処理装置が接続される医療機関内ネットワーク上において利用者が画像処理の処理結果を閲覧する際に用いられる画像ビューワの操作ログを収集することと、収集した操作ログを基に、複数の画像処理のそれぞれの優先度を計算することと、計算によって得られた優先度の情報を記録し、複数の画像処理のそれぞれの優先度情報の更新および管理を行うことと、医療機関内ネットワークに接続された１つ以上のモダリティによって撮影された新たな画像を取得することと、取得された新たな画像に対して、複数の画像処理のうち何の画像処理を実行できるかを判別することと、画像処理サーバの負荷状況を把握することと、判別された実行可能な１つ以上の画像処理のそれぞれの優先度と、把握された画像処理サーバの負荷状況とに基づき、画像処理サーバに対して優先度の基準に従い、実行可能な１つ以上の画像処理の処理要求を行うことと、を含む。

【0037】

本開示の他の態様に係る情報処理装置は、複数の画像処理を行うことができる画像処理サーバにネットワークを介して接続される情報処理装置であって、１つ以上のプロセッサを備え、プロセッサは、情報処理装置が接続される医療機関内ネットワーク上で利用者が画像処理の処理結果を閲覧する際に用いられる画像ビューワの操作ログを収集し、収集した操作ログを基に、複数の画像処理のそれぞれの優先度を計算し、計算によって得られた優先度の情報を記録し、複数の画像処理のそれぞれの優先度情報の更新および管理を行い、医療機関内ネットワークに接続された１つ以上のモダリティによって撮影された新たな画像を取得し、取得された新たな画像に対して、複数の画像処理のうち何の画像処理を実行できるかを判別し、画像処理サーバの負荷状況を把握し、判別された実行可能な１つ以上の画像処理のそれぞれの優先度と、把握された画像処理サーバの負荷状況とに基づき、画像処理サーバに対して優先度の基準に従い、実行可能な１つ以上の画像処理の処理要求を送信する。

【0038】

本開示の他の態様に係るプログラムは、複数の画像処理を行うことができる画像処理サーバにネットワークを介して接続される情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、コンピュータに、情報処理装置が接続される医療機関内ネットワーク上で利用者が画像処理の処理結果を閲覧する際に用いられる画像ビューワの操作ログを収集する機能と、収集した操作ログを基に、複数の画像処理のそれぞれの優先度を計算する機能と、計算によって得られた優先度の情報を記録し、複数の画像処理のそれぞれの優先度情報の更新および管理を行う機能と、医療機関内ネットワークに接続された１つ以上のモダリティによって撮影された新たな画像を取得する機能と、取得された新たな画像に対して、複数の画像処理のうち何の画像処理を実行できるかを判別する機能と、画像処理サーバの負荷状況を把握する機能と、判別された実行可能な１つ以上の画像処理のそれぞれの優先度と、把握された画像処理サーバの負荷状況とに基づき、画像処理サーバに対して優先度の基準に従い、実行可能な１つ以上の画像処理の処理要求を送信する機能と、を実現させるためのプログラムである。

【発明の効果】

【0039】

本発明によれば、画像処理の処理要求を行う側の情報処理装置において、画像処理サーバの負荷状況と、各画像処理の優先度とに基づき、画像処理サーバに送る処理要求の数を有効的に絞り込むことができる。本発明によれば、処理要求に応じた画像処理の処理結果を提供する画像処理サーバの動作の安定性を確保できる。また、本発明に係る情報処理装置は、利用者にとって必要性の高い処理結果を早めに取得することが可能であり、ユーザビリティが確保される。

【図面の簡単な説明】

【0040】

【図1】図１は、本発明の実施形態に係る医用画像処理システムの構成および動作を概略的に示すブロック図である。

【図2】図２は、図１に示す医用画像処理システムの動作の流れを示すフローチャートである。

【図3】図３は、優先度計算に関する動作の例を示すフローチャートである。

【図4】図４は、医用画像処理システムのシステム構成例を概略的に示す図である。

【図5】図５は、画像処理ＡＰＩサーバの構成例を示すブロック図である。

【図6】図６は、医療機関内ネットワーク上の画像処理管理端末の構成例を示すブロック図である。

【図7】図７は、ビューワ端末の構成例を示すブロック図である。

【図8】図８は、コンピュータのハードウェア構成の例を示すブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0041】

以下、添付図面に従って本発明の好ましい実施形態について説明する。

【0042】

《医用画像処理システムの概要》
図１は、本発明の実施形態に係る医用画像処理システム１０の構成および動作を概略的に示すブロック図である。医用画像処理システム１０は、複数の医療機関のそれぞれの医療機関内ネットワーク上に設置される端末２０と、各医療機関の端末２０からアクセス可能なネットワーク上に設置される画像処理ＡＰＩサーバ３０とを含む。

【0043】

ここで端末２０とは、安全に医療機関内のデータにアクセスできるネットワーク内に存在する計算資源を指しており、その端末２０は物理的に医療機関内に存在しなくてもよい。各医療機関の端末２０は、物理マシンであってもよいし、仮想マシンであってもよく、具体的な形態は限定されない。医療機関の代表的な例は「病院」である。図１に示す「病院１」、「病院２」・・・「病院Ｎ」の表示は、Ｎ個の医療機関が存在していることを表している。１つの医療機関について少なくとも１つの端末２０が医療機関内ネットワーク上に設けられる。端末２０は本開示における「情報処理装置」の一例である。

【0044】

画像処理ＡＰＩサーバ３０は、Ｎ個の医療機関のそれぞれの端末２０から画像処理要求を受け取り、要求された画像処理を実行して処理結果を要求元に返す中央画像処理サーバである。

【0045】

各医療機関の医療機関内ネットワークには、１つ以上のモダリティ４０と、ＤＩＣＯＭサーバ５０とが接続されている。モダリティ４０は、検査画像を撮影する装置である。モダリティ４０には、被写体の検査対象部位を撮影することにより、その部位を表す検査画像を生成し、その画像にＤＩＣＯＭ規格で規定された付帯情報を付加して出力する装置が含まれる。モダリティ４０の具体例としては、ＣＴ装置（Computed Tomography：コンピュータ断層撮影装置）、ＭＲＩ装置（magnetic resonance imaging：磁気共鳴画像撮影装置）、血管造影Ｘ線診断装置、ＰＥＴ装置（Positron Emission Tomography：陽電子放射断層撮影装置）、超音波装置、平面Ｘ線検出器（Flat Panel Detector：ＦＰＤ）を用いたＣＲ装置（Computed Radiography：コンピュータＸ線撮影装置）、マンモグラフィ装置、および内視鏡装置等が挙げられる。

【0046】

ＤＩＣＯＭサーバ５０は、ＤＩＣＯＭの仕様にて動作するサーバである。ＤＩＣＯＭサーバ５０は、モダリティ４０を用いて撮影された画像を含む各種データを保存および管理するコンピュータであり、大容量外部記憶装置およびデータベース管理用プログラムを備えている。ＤＩＣＯＭサーバ５０は本開示における「画像保存サーバ」の一例である。

【0047】

各医療機関において１つ以上の端末２０上に、ビューワ２０２、操作ログ収集部２０４、優先度情報更新管理部２０６および画像処理自動要求部２０８のそれぞれが構築される。ビューワ２０２は、医師による画像診断の診断ワークフローを支援する読影ビューワプログラムを含む。ビューワ２０２は、検査画像や画像処理結果等を表示装置に表示させる。ビューワ２０２は専用の閲覧ソフトであってもよいし、Ｗｅｂブラウザなどであってもよい。ビューワ２０２は本開示における「画像ビューワ」の一例である。

【0048】

操作ログ収集部２０４は、利用者６０がビューワ２０２を使用した際の操作ログを収集するプログラムである。操作ログ収集部２０４は、利用者６０に操作ログの収集作業を意識させることなく、適宜のタイミングで操作ログを自動的に収集する。収集された操作ログのデータは操作ログデータベース（Data Base：ＤＢ）２０５に格納される。

【0049】

利用者６０は、主に医師などであり、ビューワ２０２を利用して画像処理結果を参照する者である。

【0050】

優先度情報更新管理部２０６は、操作ログ収集部２０４によって収集された操作ログに基づいて、各種医用画像処理の優先順位を計算するプログラムである。優先度情報更新管理部２０６は、利用者６０の個人ごとに取得された操作ログに基づいて個人別に優先順位を計算してもよいし、複数の利用者６０の操作ログを統計処理して医療機関内における平均的な利用想定の優先順位を計算してもよい。

【0051】

画像処理自動要求部２０８は、ＤＩＣＯＭサーバ５０に保存される画像を取得し、取得された画像に適用する画像処理を選択し、優先度情報更新管理部２０６が定めた優先度情報に従い画像処理ＡＰＩサーバ３０に対して画像処理の要求を行うプログラムである。

【0052】

画像処理ＡＰＩサーバ３０と各医療機関の医療機関内ネットワーク上に存在する画像処理自動要求部２０８との接続を確立することにより、相互の通信が可能になる。

【0053】

画像処理ＡＰＩサーバ３０は、複数の医療機関のそれぞれの医療機関内ネットワーク上の画像処理自動要求部２０８から安全にアクセスできるネットワーク上に存在すればよく、物理マシン、仮想マシン等の形態は問わない。画像処理ＡＰＩサーバ３０は、クラウドサーバであってもよいし、オンプレミスサーバであってもよい。画像処理ＡＰＩサーバ３０は本開示における「画像処理サーバ」の一例である。

【0054】

なお、図１では、ビューワ２０２、操作ログ収集部２０４、優先度情報更新管理部２０６および画像処理自動要求部２０８が１つの端末２０上に構築されている例が示されているが、これらのプログラムは、医療機関内ネットワーク上に存在する２以上の端末に分散して構築されてもよい。例えば、ビューワ２０２は第１の端末上に構築され、操作ログ収集部２０４、優先度情報更新管理部２０６および画像処理自動要求部２０８は、第１の端末とは異なる第２の端末上に構築されてもよい。あるいはまた、ビューワ２０２、操作ログ収集部２０４、優先度情報更新管理部２０６および画像処理自動要求部２０８のそれぞれが別々の端末上に構築されてもよい。

【0055】

図１中の手順［ａ］～［ｄ］の流れは、モダリティ４０にて検査画像が撮影されてから、画像処理ＡＰＩサーバ３０に対して処理要求が行われるまでの流れを示している。図１中の手順［０］～［４］の流れは、利用者６０がビューワ２０２を使用した操作ログから各種画像処理の優先度を計算する流れを示している。手順［ａ］～［ｄ］の流れと、手順［０］～［４］の流れは同時並行的に行われていてもよい。

【0056】

《医用画像処理方法の説明》
図１中の手順［０］および手順［ａ］～［ｄ］の流れを例に取り、利用者６０が医用画像処理システム１０をどのように利用するかの具体例を以下に説明する。

【0057】

図２は、医用画像処理システム１０の動作の流れを示すフローチャートである。まず、モダリティ４０にて検査画像の撮影が行われる（ステップＳ１１）。モダリティ４０によって撮影された検査画像は、ＤＩＣＯＭサーバ５０に保存される（ステップＳ１２、図１の手順［ａ］）。

【0058】

続いて画像処理自動要求部２０８がＤＩＣＯＭサーバ５０に新たに保存された画像を自動的に取得し（ステップＳ１３、図１の手順［ｂ］）、画像処理自動要求部２０８が取得した画像に対してどのような処理を行えばよいか処理内容を判断する（ステップＳ１４、図１の手順［ｃ］）。ここでの「自動的に」とは、利用者６０からの都度の操作による指示の入力を必要とせずに、という意味を含んでおり、モダリティ４０によって撮影された画像がＤＩＣＯＭサーバ５０に保存される動作に連動してバックグラウンドで自動的に行われることを意味している。

【0059】

ここで画像処理自動要求部２０８が取得した画像に対して何の処理を行えばよいか判断する仕組みとして、例えば、画像処理自動要求部２０８は、取得した画像に対して臓器抽出処理を行って、どの臓器が写っているかという情報を抽出し、例えば肺が写っている場合には肺結節検出を実行する、というような判断でもよい。臓器ごとに実行可能な１つ以上の画像処理が紐付けられており、抽出した臓器に応じて実行可能な１つ以上の画像処理が判別される。１つの画像に対して実行可能な画像処理が複数あってもよい。

【0060】

また、画像処理自動要求部２０８は、画像に付されたＤＩＣＯＭタグから得られる情報を処理適用可否判断基準に用いてもよい。ＤＩＣＯＭタグから得られる情報として、例えば、ＣＴスライス厚等の条件を用いてもよい。ＣＴスライス厚が分厚いと、実施できない処理があり得る。したがって、ＣＴスライス厚が所定の基準値以下である場合に処理を実施できる、という条件を定めておき、ＣＴスライス厚の情報を基に、処理の適用の可否を判断してもよい。もちろん、臓器抽出の結果とＣＴスライス厚の条件との組み合わせによって処理の適用の可否を判断してもよい。

【0061】

また、ＤＩＣＯＭタグだけからでも処理適用の可否判断を実行できるものもある。例えば、ＤＩＣＯＭタグから造影剤を使った撮影であると分かれば、血管造影や血管の病変および／または異常を抽出する処理を実施する、というような判断が可能である。ＤＩＣＯＭタグの情報は本開示における「タグ情報」の一例である。

【0062】

次いで、画像処理自動要求部２０８は、取得された画像に対して適用可と判断された処理の要求を画像処理ＡＰＩサーバ３０に対して送信する前に、画像処理ＡＰＩサーバ３０の負荷状況を把握するための動作を行う（ステップＳ１５）。

【0063】

ここで負荷状況の把握方法は、例えば、現在の画像処理ＡＰＩサーバ３０で待ち状態になっている処理個数を返すようなＡＰＩエンドポイント（Endpoint）など、画像処理ＡＰＩサーバ３０側の負荷状況を応答するＡＰＩエンドポイントを画像処理ＡＰＩサーバ３０側に備えておき、そのＡＰＩエンドポイントを画像処理自動要求部２０８が使用し、その応答内容から画像処理ＡＰＩサーバ３０の負荷状況を取得してもよい。ＡＰＩエンドポイントは本開示における「エンドポイント」の一例である。

【0064】

また、負荷状況の把握方法の他の例として、画像処理自動要求部２０８が、今まで画像処理ＡＰＩサーバ３０に対して処理要求を送ってから、処理結果が得られるまでの応答時間を、処理要求毎に画像処理自動要求部２０８の内部に記録し、応答が返ってくるまでの時間の増加傾向を計算するなどして、負荷状況を把握するというような方法でもよい。

【0065】

次いで、画像処理自動要求部２０８は、必要に応じて各処理の最新の優先度情報を優先度情報更新管理部２０６から取得する（ステップＳ１６、図１の手順［４］）。

【0066】

そして、画像処理自動要求部２０８はステップＳ１５で把握した負荷状況を示す数値を閾値と照らし合わせ、閾値に応じた優先度の処理を画像処理ＡＰＩサーバ３０に対して要求する（ステップＳ１７、図１の手順［ｄ］）。

【0067】

例えば、優先度は、最も低いレベルを示す「１」から最も高いレベルを示す「１００」までの１００段階にレベル分けされており、優先度情報更新管理部２０６によって処理ごとに優先度が決定される。この場合、画像処理自動要求部２０８は、例えば、画像処理ＡＰＩサーバ３０の応答時間の増加率が、直近１０リクエストで３０％である場合は、優先度が３０～１００の処理の処理要求を送信するなどの態様があり得る。

【0068】

なお、ここでは優先度の粒度の一例として優先度１～１００の例を示したが、優先度の定義はこの例に限らない。複数の画像処理に関して柔軟に優先順位を設定するためには、優先度の粒度を細かくすることが望ましい。例えば、優先度は、最も低い優先度のレベルから最も高い優先度のレベルまでが５０段階以上にレベル分けされていることが好ましく、１００段階以上にレベル分けされていることがさらに好ましい。例えば、優先度のレベルを２５６段階に定義したり、１０２４段階に定義したりしてもよい。

【0069】

画像処理自動要求部２０８から処理要求を受け取った画像処理ＡＰＩサーバ３０は、要求された処理を実行する（ステップＳ１８）。

【0070】

その後、画像処理自動要求部２０８は、適当なタイミングで画像処理ＡＰＩサーバ３０から処理結果を取得する（ステップＳ２０）。

【0071】

ここで処理結果の取得の際に、処理結果が作成されたことを画像処理ＡＰＩサーバ３０から画像処理自動要求部２０８へ通知してもよいし、画像処理自動要求部２０８が定期的に画像処理ＡＰＩサーバ３０へ処理結果の有無を問い合わせて、処理結果ができている場合に取得するというような流れでもよい。

【0072】

画像処理ＡＰＩサーバ３０から処理結果を取得した画像処理自動要求部２０８は、その処理結果をビューワ２０２で参照できる形式にて保存する（ステップＳ２１）。なお、処理結果の情報は、画像と関連付けされてＤＩＣＯＭサーバ５０に保存されてもよい。

【0073】

その後、利用者６０はビューワ２０２を通じて処理結果を参照することができる（ステップＳ２２）。

【0074】

ここで画像処理自動要求部２０８からの処理要求に対して、画像処理ＡＰＩサーバ３０の計算資源が潤沢にある場合は、上記の手順にて利用者６０が処理結果を参照する際に、ステップＳ１３およびステップＳ１４にて画像処理自動要求部２０８がＤＩＣＯＭサーバ５０から取得した画像に対して適用可と判断された全ての処理結果がビューワ２０２にて参照可能となるという想定であるが、ステップＳ１５にて画像処理ＡＰＩサーバ３０の負荷状況を勘案した結果、画像処理自動要求部２０８から送信する処理要求を絞った場合は、利用者６０が処理結果を参照する時に一部結果が用意できていないことが想定される。
そのような場合の具体例について以下に述べる。

【0075】

〈具体例１〉
例えば、画像から骨折検出を行う骨折ＣＡＤと、骨番号のラベリングを行う骨ラベリングという二つの処理を考える。骨折ＣＡＤは骨折を見つけるために診断ワークフローの最初に行われることが多いため、結果がビューワ２０２にて参照される回数も多く、骨折ＣＡＤの処理結果が早い段階で利用者６０側にて参照可能になることが望ましい。

【0076】

一方、骨ラベリングは、例えば、脊椎の第何番目かを自動認識する処理であり、骨ラベリングの結果として得られる骨番号のラベリングは、骨折ＣＡＤにより骨折が検出された場合にはレポートにて骨折箇所の特定のために重要な役割を果たす一方、骨折が検出されなかった場合は骨番号をレポートに書く必要が無く、骨ラベリングは処理自体が行われていなくとも問題ない。また、骨折が検出されているが骨ラベリングの結果が無いという場合でも、利用者６０側としては多少不便とはなるが、レポートの作成自体は自分で骨番号を特定することで可能である。このような理由から、本例に関しては画像処理の優先度として、「骨折ＣＡＤ＞骨ラベリング」というような判断を行うことができる。

【0077】

このような優先度の相対的な大小関係は、デフォルトの優先度の設定（出荷時設定）において定められていてもよいし、ビューワ２０２の操作ログの解析結果から決定されてもよい。例えば、デフォルトの優先度の設定があり、その後、それぞれの医療機関における利用者６０の好み等を操作ログの解析から優先度に反映してもよい。

【0078】

あるいはまた、何も優先度をつけずに最初はそれぞれの処理要求を画像処理ＡＰＩサーバ３０に送ることも考えられる。この場合、医師などの利用者６０は、最初は処理結果が参照可能となるまでに時間がかかり不便を感じることも想定されるが、処理が終わるまで待ったものは優先度が高い処理、待たずに処理をキャンセルしたものは優先度が低い処理として、それぞれの処理に優先度を定めることができ、以後、その優先度が反映された処理が可能となる。

【0079】

優先度について「骨折ＣＡＤ＞骨ラベリング」の関係がある場合、画像処理自動要求部２０８は、骨ラベリングの処理よりも骨折ＣＡＤの処理要求を優先して行う。

【0080】

〈具体例２〉
他の例として、肺結節検出と、肺区域ラベリングと、それら二つの処理結果を使用したレポート候補文生成処理との三つの処理がある。肺結節はなんらかの疾患を示している可能性があり、その肺結節の位置を検出する肺結節検出の結果は診断ワークフローの初期段階でよく参照される。

【0081】

一方、肺区域ラベリングは、肺の領域を区別しやすいように領域分けする機能であり、肺結節検出の結果よりは後に参照されることが多く、肺野画像に異常所見が見られない場合は、レポートに詳しい肺領域の名前を記載する必要がない場合もあり、肺区域ラベリングの結果が参照されないこともあり得る。

【0082】

このため、肺結節検出と肺区域ラベリングとのそれぞれの優先度の関係は、「肺結節検出＞肺区域ラベリング」と言える。レポート候補文生成処理は、レポートに記載する所見文の候補を生成する処理である。レポート候補文生成処理は、肺結節検出の結果と肺区域ラベリングの結果を入力として所見文の候補を生成するが、所見文候補が無くても肺結節検出の結果や肺区域ラベリングの結果があれば、利用者６０としては多少不便であるが、レポート作成は行える。このような観点から、三つの処理のそれぞれの優先度の関係は、「肺結節検出＞肺区域ラベリング＞レポート候補文生成」というような判断を行うことができる。この場合、画像処理自動要求部２０８は、肺結節検出の処理要求を優先して行うなどの処理が可能となる。レポート候補文生成処理は本開示における「レポート作成支援処理」の一例である。

【0083】

〈処理要求の送信判断の例〉
上記の「具体例１」および「具体例２」において、各種医用画像処理の優先度の考えを具体的な例を示して説明した。画像処理ＡＰＩサーバ３０のリソースが逼迫している場合、例えば「具体例１」の例だと、骨折ＣＡＤ→骨ラベリングの順で画像処理自動要求部２０８から画像処理ＡＰＩサーバ３０に対して要求が送信される。ここで、骨折ＣＡＤの後に骨ラベリングの処理要求を送るかどうかの判断は、以下のような基準で、画像処理自動要求部２０８によって行われる。

【0084】

［規則１］画像処理自動要求部２０８は、定期的にステップＳ１５にて行っている画像処理ＡＰＩサーバ３０の負荷状況把握を行う。

【0085】

［規則２］画像処理自動要求部２０８は、処理要求を送らなければいけないが、優先度が低いためにまだ送ることができていない処理要求(例えば、骨ラベリングの処理要求)を内部的に保持している。

【0086】

［規則３］ステップＳ１５にて把握した画像処理ＡＰＩサーバ３０の負荷状況の閾値が、保留中の処理要求(例：骨ラベリング)の優先度と照らし合わせたときに、保留中の処理要求を送信してもよい負荷状況となっていれば、保留中の画像処理要求を画像処理ＡＰＩサーバ３０に対して送信する。

【0087】

ここで、一定時間経過しても画像処理ＡＰＩサーバ３０の負荷状況が改善せず、保留中の画像処理要求の送信がなかなかできないような場合に関して、一定時間経過後は保留中の画像処理要求の送信を取りやめるというようなタイムアウト時間を設けてもよい。なお、このタイムアウト時間の値は、設定ファイル等として固定値で与えられてもよいし、例えば画像処理自動要求部２０８が操作ログ収集部２０４にて収集された操作ログから読影ワークフローにかかる平均的な時間を割り出し、算出された時間に基づいてタイムアウト時間を動的に設定してもよい。例えば、その読影ワークフローが通常（平均的には）１回３０分で終わるのであれば、その平均的な時間の２倍の６０分経過しても保留中の画像処理要求が送れない場合は、その結果はもう必要とされないとして、６０分をタイムアウト時間と設定するような動的設定を行ってもよい。

【0088】

〈優先度の計算方法の例〉
これまで、各処理の優先度の考え方について述べてきた。ここでは図１中の手順［０］～［４］の流れを説明し、優先度計算に関する具体例を示す。図３は、優先度計算に関する動作の例を示すフローチャートである。

【0089】

図１の手順［０］にて、まず、利用者６０はビューワ２０２を用いて各種画像処理結果を参照し、診断ワークフローを行う（図３のステップＳ５１）。

【0090】

次いで、手順［１］にて、操作ログ収集部２０４は利用者６０によるビューワ２０２の操作の操作ログを収集する（ステップＳ５２）。

【0091】

次いで、手順「２」にて、優先度情報更新管理部２０６は操作ログの中から処理要求の優先度計算に必要な情報を取得する（ステップＳ５３）。優先度情報更新管理部２０６は、優先度計算に必要な情報として、例えば、処理結果の参照回数に関するログ、およびどの処理結果を参照した後にどの処理結果を参照したか、という参照順序の情報を取得する。

【0092】

必要な情報を取得した優先度情報更新管理部２０６は、手順［３］にて、それら情報を用いて各処理の優先度を計算する（ステップＳ５４）。ここでの処理とは、例えば肺結節検出など、各医療機関内にある画像処理自動要求部２０８から画像処理ＡＰＩサーバ３０へ要求する処理のことである。優先度の計算においては、例えば、次のような優先度基準が適用される。

【0093】

［優先度基準］数々の診断ワークフローにおいて、最初に参照され、かつ参照回数が多いものに高い優先度をつける。

【0094】

これは、診断ワークフローにおいて最初に参照されることから、早めに処理結果を返す必要があるとの考え方に基づく基準である。具体例については既述の「具体例１」および「具体例２」で説明したとおりである。

【0095】

なお、以降の優先度の計算方法は、優先度情報更新管理部２０６が構築された情報処理装置への設定ファイルとして渡せるようになっていてもよいし、ソースコードとして直接実装されていてもよい。

【0096】

上記の「優先度基準」によって、結果が参照される回数の多い処理の優先度を高くしているが、参照回数以外の優先度基準として、次のような基準も考慮することも好ましい。すなわち、ＣＡＤｘ系の処理の前段の処理にあたるＣＡＤｅ系の処理など、他の処理の前段として必要とされる処理の優先度も高くする必要があることが考えられる。ＣＡＤｘ系の処理とは、性状分析を行う処理であり、例えば、ガンか、肺炎かなどを判別（鑑別）する処理がこれに該当する。一方、ＣＡＤｅ系の処理とは、画像内から特定の領域や対象を検出する検出系の処理であり、例えば、異常な領域が画像上にあるかを検出し、異常領域を抽出する処理がこれに該当する。ＣＡＤｅ系の処理によって異常領域が検出された場合に、ＣＡＤｘ系の処理によって性状分析を行うという段階的な処理態様が考えられる。

【0097】

このような状況に対応するために、例えば各種処理の優先度の値には、結果参照回数という値以外に、各処理に対してデフォルトの優先度値を属性として付与しておき、結果の参照回数はそのデフォルト値への加算値として与えてもよい。

【0098】

例えば、ＣＡＤｅ系の処理にはデフォルトの優先度値として優先度２００を、ＣＡＤｘ系の処理には優先度１００をそれぞれ属性として与えておき、操作ログから特定される結果の参照回数は、そのデフォルト値への加算値として与えることにより、デフォルトの優先度値と実際の参照回数とが考慮された優先度の値が動的に設定されることになる。

【0099】

また、例えば優先度２００のあるＣＡＤｅ系の処理Ａが、後段の優先度１００の３種類のＣＡＤｘ系の処理Ｂ、処理Ｃおよび処理Ｄのそれぞれによって必要とされている場合、処理Ａの優先度を２００＋１００×３＝５００とするなど、他の処理からその処理結果を必要とされている処理ほど、その優先度を高くするというような優先度の計算ルールを設けてもよい。処理Ａは例えば、肺内の異常領域抽出処理であり、処理Ｂは例えば、肺がんＡＩ判断処理、処理Ｃは例えば、肺炎ＡＩ判断処理、処理Ｄは例えば、気管支炎ＡＩ判断処理などであってよい。肺内の異常領域抽出処理は本開示における「ＣＡＤｅの処理」の一例であり、肺がんＡＩ判断処理、肺炎ＡＩ判断処理、および気管支炎ＡＩ判断処理のそれぞれは本開示における「ＣＡＤｘの処理」の一例である。

【0100】

ステップＳ５４（図１の手順［３］）にて計算された優先度情報は、優先度情報更新管理部２０６に保存される（ステップＳ５５）。画像処理自動要求部２０８は、図２で説明したステップＳ１６およびステップＳ１７のようなタイミングで画像処理の処理要求を送る前に、各処理の最新の優先度情報を取得する。

【0101】

《システム構成例》
次に、医用画像処理システム１０の具体的な構成の例について説明する。図４は、医用画像処理システム１０のシステム構成例を概略的に示す図である。まず、医療機関内ネットワーク１００の例を説明する。図４では、図示を簡単にするために、複数の医療機関のそれぞれに同じシステム構成の医療機関内ネットワーク１００が構築されている例を示すが、医療機関ごとに異なるシステム構成の医療機関内ネットワークが構築されてもよい。

【0102】

医療機関内ネットワーク１００は、モダリティ４０と、ＤＩＣＯＭサーバ５０と、画像処理管理端末２０Ａと、ビューワ端末２２と、電子カルテシステム２４と、構内通信回線２６とを含むコンピュータネットワークである。

【0103】

なお、医療機関内ネットワーク１００には、複数種類のモダリティ４０が含まれてもよい。医療機関内ネットワーク１００に接続されるモダリティ４０の種類は、医療機関ごとに様々な組み合わせがありうる。

【0104】

ＤＩＣＯＭサーバ５０は、構内通信回線２６を介して他の装置と通信を行い、画像データを含む各種データを送受信する。ＤＩＣＯＭサーバ５０は、モダリティ４０によって生成された画像データその他の含む各種データを構内通信回線２６経由で受信し、大容量外部記憶装置等の記録媒体に保存して管理する。なお、画像データの格納形式および構内通信回線２６経由での各装置間の通信は、ＤＩＣＯＭのプロトコルに基づいている。

【0105】

画像処理管理端末２０Ａは、図１で説明した端末２０に相当する情報処理装置である。画像処理管理端末２０Ａの形態は特に限定されず、パーソナルコンピュータであってもよいし、ワークステーションであってもよく、また、タブレット端末などであってもよい。画像処理管理端末２０Ａは、画像処理ＡＰＩサーバ３０と通信するための通信機能を有し、広域通信回線１２０を介して画像処理ＡＰＩサーバ３０と接続される。画像処理管理端末２０Ａは、構内通信回線２６を介してＤＩＣＯＭサーバ５０等からデータを取得することができる。また、画像処理管理端末２０Ａは、画像処理ＡＰＩサーバ３０から取得した処理結果をＤＩＣＯＭサーバ５０およびビューワ端末２２に送ることができる。画像処理管理端末２０Ａは、ビューワ端末２２と兼用されてもよい。

【0106】

ＤＩＣＯＭサーバ５０のデータベースに保存された各種データ、並びに画像処理管理端末２０Ａが取得した処理結果を含む様々な情報は、ビューワ端末２２に表示させることができる。

【0107】

ビューワ端末２２は、ＰＡＣＳビューワ、あるいはＤＩＣＯＭビューワと呼ばれる画像閲覧用の端末である。医療機関内ネットワーク１００には複数のビューワ端末２２が接続され得る。ビューワ端末２２の形態は特に限定されず、パーソナルコンピュータであってもよいし、ワークステーションであってもよく、また、タブレット端末などであってもよい。

【0108】

図４に示すように、複数の医療機関のそれぞれに、同様のシステム構成を持つ医療機関内ネットワークが構築されている。

【0109】

画像処理ＡＰＩサーバ３０は、広域通信回線１２０を介して、各医療機関の画像処理管理端末２０Ａと通信を行う。広域通信回線１２０は本開示における「ネットワーク」の一例である。画像処理ＡＰＩサーバ３０は、複数の画像処理を行うことができ、画像処理管理端末２０Ａからの処理要求に応じて各種の画像処理サービスを提供する。

【0110】

画像処理ＡＰＩサーバ３０によって提供される画像処理には、例えば、骨折の位置を検出する骨折検出処理、骨番号のラベリングを行う骨ラベリング処理、肺結節の位置を検出する肺結節検出処理、肺結節の性状を鑑別する肺結節性状鑑別処理、肺区域のラベリングを肺区域ラベリング処理のうち少なくとも１つの処理が含まれてよい。画像処理ＡＰＩサーバ３０によって提供される画像処理には、他にも、臓器セグメンテーション処理、血管領域抽出処理、脳ＣＡＤ処理、乳腺ＣＡＤ処理、肝臓ＣＡＤ処理、大腸ＣＡＤ処理およびレポート作成支援処理などがありうる。

【0111】

《画像処理ＡＰＩサーバ３０の構成例》
図５は、画像処理ＡＰＩサーバ３０の構成例を示すブロック図である。画像処理ＡＰＩサーバ３０は、１台または複数台のコンピュータを用いて構成されるコンピュータシステムによって実現することができる。コンピュータにプログラムをインストールすることにより画像処理ＡＰＩサーバ３０の各種の機能が実現される。

【0112】

画像処理ＡＰＩサーバ３０は、プロセッサ３０２、非一時的な有体物であるコンピュータ可読媒体３０４、通信インターフェース３０６、入出力インターフェース３０８、バス３１０、入力装置３１４および表示装置３１６を備える。プロセッサ３０２は本開示における「第１のプロセッサ」の一例である。コンピュータ可読媒体３０４は本開示における「第１の記憶装置」の一例である。

【0113】

プロセッサ３０２はＣＰＵ（Central Processing Unit）を含む。プロセッサ３０２はＧＰＵ（Graphics Processing Unit）を含んでもよい。プロセッサ３０２は、バス３１０を介してコンピュータ可読媒体３０４、通信インターフェース３０６および入出力インターフェース３０８と接続される。入力装置３１４および表示装置３１６は入出力インターフェース３０８を介してバス３１０に接続される。

【0114】

コンピュータ可読媒体３０４は、主記憶装置であるメモリおよび補助記憶装置であるストレージを含む。コンピュータ可読媒体３０４は、例えば、半導体メモリ、ハードディスク（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）装置、もしくはソリッドステートドライブ（ＳＳＤ：Solid State Drive）装置またはこれらの複数の組み合わせであってよい。

【0115】

画像処理ＡＰＩサーバ３０は通信インターフェース３０６を介して広域通信回線１２０（図４参照）に接続される。

【0116】

コンピュータ可読媒体３０４には、複数の画像処理を含む各種の処理を行うための複数のプログラムおよびデータ等が格納される。コンピュータ可読媒体３０４には、例えば、臓器セグメンテーションプログラム３２０、血管領域抽出プログラム３２２、骨折ＣＡＤプログラム３２４、骨ラベリングプログラム３２６、肺結節検出プログラム３３０、肺結節性状分析プログラム３３２、肺炎ＣＡＤプログラム３３４、肺区域ラベリングプログラム３３６、乳腺ＣＡＤプログラム３４０、肝臓ＣＡＤプログラム３４２、脳ＣＡＤプログラム３４４、大腸ＣＡＤプログラム３４６、およびレポート作成支援プログラム３４８などのうち１つ以上のプログラムが格納されてよい。レポート作成支援プログラム３４８は、所見文候補生成プログラム３４９を含む。これらの各種の処理プログラムは、深層学習などの機械学習を適用して目的のタスクの出力が得られるように学習された学習済みモデルを含むＡＩ処理モジュールであってよい。

【0117】

ＣＡＤ用のＡＩモデルは、例えば、畳み込み層を有する各種の畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Convolutional Neural Network）を用いて構成することができる。ＡＩモデルに対する入力データは、例えば、２次元画像、３次元画像または動画像など医用画像を含み、ＡＩモデルからの出力は例えば、画像内における疾病領域（病変部位）などの位置を示す情報、もしくは病名などのクラス分類を示す情報、またはこれらの組み合わせであってよい。

【0118】

時系列データや文書データなどを扱うＡＩモデルは、例えば、各種の再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ：Recurrent Neural Network）を用いて構成することができる。時系列データには、例えば心電図の波形データなどが含まれる。文書データには、例えば、医師によって作成される所見文などが含まれる。

【0119】

図５に例示した処理プログラムのそれぞれは本開示における「処理モジュール」の一例である。骨折ＣＡＤプログラム３２４および肺結節検出プログラム３３０のそれぞれは本開示における「ＣＡＤｅモジュール」の一例である。肺結節性状分析プログラム３３２および肺炎ＣＡＤプログラム３３４のそれぞれは本開示における「ＣＡＤｘモジュール」の一例である。画像処理ＡＰＩサーバ３０に実装される処理プログラムの種類および組み合わせは様々な形態があり得る。コンピュータ可読媒体３０４に記憶されている各種処理プログラムを含むサーバプログラムは本開示における「第１のプログラム」の一例である。

【0120】

プロセッサ３０２が、これらの処理プログラムの命令を実行することにより、画像処理ＡＰＩサーバ３０のコンピュータは、処理プログラムに対応した処理部として機能する。例えば、プロセッサ３０２が臓器セグメンテーションプログラム３２０の命令を実行することにより、画像処理ＡＰＩサーバ３０のコンピュータは、臓器セグメンテーション処理を行う臓器セグメンテーション処理部として機能する。他のプログラムについても同様である。

【0121】

プロセッサ３０２は、コンピュータ可読媒体３０４に記憶されているプログラムの命令を実行することにより、各医療機関の画像処理管理端末２０Ａから処理対象の画像と処理要求とを受け取り、処理要求に対応した画像処理を実施して処理結果を要求元に返す動作を行う。この画像処理ＡＰＩサーバ３０が実行する動作は本開示における「第１の動作」の一例である。

【0122】

また、コンピュータ可読媒体３０４には、表示制御プログラム３５０が格納される。表示制御プログラム３５０は、表示装置３１６への表示出力に必要な表示用信号を生成し、表示装置３１６の表示制御を行う。

【0123】

表示装置３１６は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（organic electro-luminescence:ＯＥＬ）ディスプレイ、もしくは、プロジェクタ、またはこれらの適宜の組み合わせによって構成される。入力装置３１４は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、もしくはその他のポインティングデバイス、もしくは、音声入力装置、またはこれらの適宜の組み合わせによって構成される。入力装置３１４は、オペレータによる種々の入力を受け付ける。なお、タッチパネルを用いることによって表示装置３１６と入力装置３１４とを一体に構成してもよい。

【0124】

《画像処理管理端末２０Ａの構成例》
図６は、医療機関内ネットワーク１００上の画像処理管理端末２０Ａの構成例を示すブロック図である。画像処理管理端末２０Ａは、１台または複数台のコンピュータを用いて構成されるコンピュータシステムによって実現することができる。

【0125】

画像処理管理端末２０Ａは、プロセッサ２１２、非一時的な有体物であるコンピュータ可読媒体２１４、通信インターフェース２１６、入出力インターフェース２１８、バス２２０、入力装置２２４および表示装置２２６を備える。画像処理管理端末２０Ａのハードウェア構成は、図５で説明した画像処理ＡＰＩサーバ３０のハードウェア構成と同様であってよい。すなわち、図６に示すプロセッサ２１２、コンピュータ可読媒体２１４、通信インターフェース２１６、入出力インターフェース２１８、バス２２０、入力装置２２４および表示装置２２６のそれぞれのハードウェア構成は、図５に示す対応する要素と同様であってよい。

【0126】

プロセッサ２１２は本開示における「第２のプロセッサ」および「プロセッサ」の一例である。コンピュータ可読媒体２１４は本開示における「第２の記憶装置」および「記憶装置」の一例である。

【0127】

画像処理管理端末２０Ａは、通信インターフェース２１６を介してビューワ端末２２、ＤＩＣＯＭサーバ５０および画像処理ＡＰＩサーバ３０と接続される。

【0128】

コンピュータ可読媒体２１４には、医用画像処理要求最適化プログラム２００と表示制御プログラム２６０とを含む各種プログラムおよびデータが記憶される。医用画像処理要求最適化プログラム２００は、操作ログ収集部２０４、優先度情報更新管理部２０６および画像処理自動要求部２０８を含む。また、コンピュータ可読媒体２１４は、操作ログ収集部２０４によって収集された操作ログのデータを保存および管理する操作ログデータベース２０５と、画像処理自動要求部２０８が画像処理ＡＰＩサーバ３０から取得した画像処理結果を保存する処理結果保存部２６４とを含む。表示制御プログラム２６０は、表示装置２２６への表示出力に必要な表示用信号を生成し、表示装置２２６の表示制御を行う。

【0129】

プロセッサ２１２は、コンピュータ可読媒体２１４に記憶されている医用画像処理要求最適化プログラム２００の命令を実行することにより、ビューワ端末２２の操作ログを収集することと、収集した操作ログを基に、各画像処理の優先度を計算することと、計算によって得られた優先度の情報を記録し、各画像処理の優先度情報の更新および管理を行うことと、モダリティ４０によって撮影された新たな画像を取得することと、取得された新たな画像に対して何の画像処理を実行できるかを判別することと、画像処理ＡＰＩサーバ３０の負荷状況を把握することと、判別された実行可能な画像処理のそれぞれの優先度と画像処理ＡＰＩサーバ３０の負荷状況とに基づき、画像処理ＡＰＩサーバ３０に対して優先度の基準に従い、処理要求を送信することとを含む動作を行う。この画像処理管理端末２０Ａが実行する動作は本開示における「第２の動作」の一例である。

【0130】

医用画像処理要求最適化プログラム２００は本開示における「第２のプログラム」および「プログラム」の一例である。なお、ここでは、１つの画像処理管理端末２０Ａに、操作ログ収集部２０４、優先度情報更新管理部２０６および画像処理自動要求部２０８を構築する例を示しているが、医用画像処理要求最適化プログラム２００の処理機能は、２以上の複数台のコンピュータで処理の機能を分担して実現してもよい。

【0131】

《ビューワ端末２２の構成例》
図７は、ビューワ端末２２の構成例を示すブロック図である。ビューワ端末２２のハードウェア構成は、図６で説明した画像処理管理端末２０Ａのハードウェア構成と同様であってよい。ビューワ端末２２は、プロセッサ２３２、コンピュータ可読媒体２３４、通信インターフェース２３６、入出力インターフェース２３８、バス２４０、入力装置２４４および表示装置２４６を備える。それぞれのハードウェア構成は、図６に示した構成の対応する要素と同様であってよい。

【0132】

コンピュータ可読媒体２３４は、医用画像閲覧用プログラムであるビューワ２０２と、ビューワ２０２の操作ログを保存する操作ログ保存部２０３と、表示制御プログラム２６２とを含む。

【0133】

ビューワ２０２は、通信インターフェース２３６を介して接続されたＤＩＣＯＭサーバ５０から読み出した画像および画像処理の処理結果を含む各種の情報を表示装置２４６に表示させる。また、ビューワ２０２は利用者６０が入力装置２４４を操作した履歴（操作ログ）を操作ログ保存部２０３に保存する。操作ログ保存部２０３に保存された操作ログのデータは、画像処理管理端末２０Ａの操作ログ収集部２０４に送られる。表示制御プログラム２６２は、表示装置２４６への表示出力に必要な表示用信号を生成し、表示装置２４６の表示制御を行う。

【0134】

《コンピュータのハードウェア構成の例》
図８は、コンピュータのハードウェア構成の例を示すブロック図である。コンピュータ８００は、パーソナルコンピュータであってもよいし、ワークステーションであってもよく、また、サーバコンピュータであってもよい。コンピュータ８００は、既に説明した端末２０、画像処理ＡＰＩサーバ３０、ＤＩＣＯＭサーバ５０、電子カルテシステム２４、画像処理管理端末２０Ａ、ビューワ端末２２のいずれかの一部または全部、あるいはこれらの複数の機能を備えた装置として用いることができる。

【0135】

コンピュータ８００は、ＣＰＵ８０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）８０４、ＲＯＭ（Read Only Memory）８０６、ＧＰＵ８０８、ストレージ８１０、通信部８１２、入力装置８１４、表示装置８１６およびバス８１８を備える。なお、ＧＰＵ８０８は、必要に応じて設ければよい。

【0136】

ＣＰＵ８０２は、ＲＯＭ８０６またはストレージ８１０等に記憶された各種のプログラムを読み出し、各種の処理を実行する。ＲＡＭ８０４は、ＣＰＵ８０２の作業領域として使用される。また、ＲＡＭ８０４は、読み出されたプログラムおよび各種のデータを一時的に記憶する記憶部として用いられる。

【0137】

ストレージ８１０は、例えば、ハードディスク装置、光ディスク、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリ、またはこれらの適宜の組み合わせを用いて構成される記憶装置を含んで構成される。ストレージ８１０には、各種プログラムやデータ等が記憶される。ストレージ８１０に記憶されているプログラムがＲＡＭ８０４にロードされ、これをＣＰＵ８０２が実行することにより、コンピュータ８００は、プログラムで規定される各種の処理を行う手段として機能する。

【0138】

通信部８１２は、有線または無線により外部装置との通信処理を行い、外部装置との間で情報のやり取りを行うインターフェースである。通信部８１２は、画像等の入力を受け付ける情報取得部の役割を担うことができる。

【0139】

入力装置８１４は、コンピュータ８００に対する各種の操作入力を受け付ける入力インターフェースである。入力装置８１４は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、もしくはその他のポインティングデバイス、もしくは、音声入力装置、またはこれらの適宜の組み合わせであってよい。

【0140】

表示装置８１６は、各種の情報が表示される出力インターフェースである。表示装置８１６は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（organic electro-luminescence:ＯＥＬ）ディスプレイ、もしくは、プロジェクタ、またはこれらの適宜の組み合わせであってよい。

【0141】

《コンピュータを動作させるプログラムについて》
上記の実施形態で説明した端末２０および画像処理管理端末２０Ａにおける操作ログ収集機能、優先度情報更新管理機能、および画像処理自動要求機能、ならびに画像処理ＡＰＩサーバ３０における各種の画像処理機能などの各種の処理機能のうち少なくとも１つの処理機能の一部または全部をコンピュータに実現させるプログラムを、光ディスク、磁気ディスク、もしくは、半導体メモリその他の有体物たる非一時的な情報記憶媒体であるコンピュータ可読媒体に記録し、この情報記憶媒体を通じてプログラムを提供することが可能である。

【0142】

またこのような有体物たる非一時的なコンピュータ可読媒体にプログラムを記憶させて提供する態様に代えて、インターネットなどの電気通信回線を利用してプログラム信号をダウンロードサービスとして提供することも可能である。

【0143】

《各処理部のハードウェア構成について》
端末２０および画像処理管理端末２０Ａにおける操作ログ収集部２０４、優先度情報更新管理部２０６、画像処理自動要求部２０８などの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は、例えば、次に示すような各種のプロセッサ（processor）である。

【0144】

各種のプロセッサには、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、画像処理に特化したプロセッサであるＧＰＵ、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device：ＰＬＤ）、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。

【0145】

１つの処理部は、これら各種のプロセッサのうちの１つで構成されていてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサで構成されてもよい。例えば、１つの処理部は、複数のＦＰＧＡ、あるいは、ＣＰＵとＦＰＧＡの組み合わせ、またはＣＰＵとＧＰＵの組み合わせによって構成されてもよい。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、第一に、クライアントやサーバなどのコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第二に、システムオンチップ（System On Chip：ＳｏＣ）などに代表されるように、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。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を１つ以上用いて構成される。

【0146】

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）である。

【0147】

《本実施形態による利点》
本発明の実施形態に係る医用画像処理システム１０によれば、次のような利点がある。

【0148】

［１］モダリティ４０によって新たな画像が撮影されると、その新たな画像が自動的に画像処理自動要求部２０８に取得され、画像処理ＡＰＩサーバ３０の負荷状況に合わせて必要な画像処理の処理要求が自動的に行われる。画像処理ＡＰＩサーバ３０のリソースが逼迫している状況の場合には、優先度の低い処理の処理要求が抑制され、利用者６０にとって必要性が高い（優先度の高い）処理に絞って処理要求が送られるため、ユーザビリティを確保しつつ、システム全体の安定性を確保できる。

【0149】

［２］利用者がビューワ２０２を用いて処理結果等を参照した際の操作ログを基に、各画像処理の優先度が計算されるため、利用者にとって必要性の高い処理結果あるいは優先順位の高い処理結果を適切に決定することができる。また、優先度情報更新管理部２０６にて、適宜のタイミングで優先度が計算され、優先度情報が更新されるため、利用者６０等による優先度の設定作業など複雑な作業が不要である。

【0150】

［３］本実施形態に係る医用画像処理システム１０によれば、モダリティ４０による画像の撮影後、短時間で利用者６０にとって必要性の高い画像処理結果を閲覧できる状態となるため診断業務の効率化を図ることができる。

【0151】

《その他》
以上説明した本発明の実施形態は、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、適宜構成を変更、追加、または削除することが可能である。本発明は以上説明した実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想内で当該分野の通常の知識を有する者により、多くの変形が可能である。

【符号の説明】

【0152】

１０ 医用画像処理システム
２０ 端末
２０Ａ 画像処理管理端末
２２ ビューワ端末
２４ 電子カルテシステム
２６ 構内通信回線
３０ 画像処理ＡＰＩサーバ
４０ モダリティ
５０ ＤＩＣＯＭサーバ
６０ 利用者
１００ 医療機関内ネットワーク
１２０ 広域通信回線
２００ 医用画像処理要求最適化プログラム
２０２ ビューワ
２０３ 操作ログ保存部
２０４ 操作ログ収集部
２０５ 操作ログデータベース
２０６ 優先度情報更新管理部
２０８ 画像処理自動要求部
２１２ プロセッサ
２１４ コンピュータ可読媒体
２１６ 通信インターフェース
２１８ 入出力インターフェース
２２０ バス
２２４ 入力装置
２２６ 表示装置
２３２ プロセッサ
２３４ コンピュータ可読媒体
２３６ 通信インターフェース
２３８ 入出力インターフェース
２４０ バス
２４４ 入力装置
２４６ 表示装置
２６０ 表示制御プログラム
２６２ 表示制御プログラム
２６４ 処理結果保存部
３０２ プロセッサ
３０４ コンピュータ可読媒体
３０６ 通信インターフェース
３０８ 入出力インターフェース
３１０ バス
３１４ 入力装置
３１６ 表示装置
３２０ 臓器セグメンテーションプログラム
３２２ 血管領域抽出プログラム
３２４ 骨折ＣＡＤプログラム
３２６ 骨ラベリングプログラム
３３０ 肺結節検出プログラム
３３２ 肺結節性状分析プログラム
３３４ 肺炎ＣＡＤプログラム
３３６ 肺区域ラベリングプログラム
３４０ 乳腺ＣＡＤプログラム
３４２ 肝臓ＣＡＤプログラム
３４４ 脳ＣＡＤプログラム
３４６ 大腸ＣＡＤプログラム
３４８ レポート作成支援プログラム
３４９ 所見文候補生成プログラム
３５０ 表示制御プログラム
８００ コンピュータ
８０２ ＣＰＵ
８０４ ＲＡＭ
８０６ ＲＯＭ
８０８ ＧＰＵ
８１０ ストレージ
８１２ 通信部
８１４ 入力装置
８１６ 表示装置
８１８ バス
Ｓ１１～Ｓ２２ 医用画像処理システムの動作を示すステップ
Ｓ５１～Ｓ５５ 優先度の計算処理のステップ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】