JP5355111B2 - 診断支援装置及び診断支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、シェーマ（シェーマ背景図）を用いた診断を支援する診断支援装置、診断支援方法及び診断支援システム、並びに、当該診断支援装置の各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム及び当該診断支援方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関する。特に、本発明は、カルテ（診断記録）や画像診断レポートなどの医用文書を作成する診断支援装置等に用いて好適である。

カルテや画像診断レポートなどの医用文書が電子化される以前においては、医師は、紙でできた医用文書に手書きで、いわゆるシェーマ背景図（具体的には、人体構造と疾患部の位置関係を示した模式図）を描画していた。

近年、病院情報システム（Ｈｏｓｐｉｔａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ：ＨＩＳ）や、画像保管通信システム（Ｐｉｃｔｕｒｅ Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ：ＰＡＣＳ）等の医用情報システムが普及するのに従って、医用文書の電子化も徐々に進展している。即ち、従来、医師が手書きで作成していたカルテや画像診断レポートなどの医用文書を、情報機器を用いて電子的に作成及び表示し、さらに、他の医用情報システムと通信可能な診断支援装置が使われ始めている。

医用文書を電子的に作成する際、文字列の入力は、例えばキーボードを用いて比較的容易に行うことができる。一方、任意形状の図形を描くためには、例えばマウスやタブレットなどの入力デバイスを巧みに動かし、入力デバイスが描いた軌跡を線画情報として入力することができる。しかしながら、シェーマ背景図の作成に当たっては、複雑な形状の人体構造を描画する必要があるため、上述したマウスやタブレットを用いた描画方法では、容易に図形を描画できない。

そこで、従来、下記の特許文献１には、胸部Ｘ線画像から、画像処理により肺野部輪郭線を求める技術が開示されている。この輪郭線を利用すれば、シェーマ背景図の作成を容易することができる。

また、下記の特許文献２には、予め装置内に、シェーマ背景図のテンプレート（以下、「基本シェーマ背景図」と呼ぶ）を多数記憶しておき、医師に所望の基本シェーマ背景図を選択させる技術が開示されている。この技術を用いることで、医師は、基本シェーマ背景図を選択した後、基本シェーマ背景図上に疾患部を示す簡単な図形を描画することで、容易に所望のシェーマ背景図を作成できる。

また、下記の特許文献３には、予め装置内に、各種のシェーマ背景図を保持しておき、医師が部位名称を入力することで当該部位名称に対応したシェーマ背景図を提示する技術が開示されている。この技術を用いることで、医師は、シェーマ背景図の選択操作を行うことなく、医用文書に所望のシェーマ背景図を添付することができる。

また、本発明に関係する技術として、異なるメーカーが製造した画像診断装置や医用情報サーバ、更には医用情報ビューアの相互接続を可能とする、医用画像データ専用の通信用プロトコルの標準化が行われている。その一例として、例えば、ＤＩＣＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）規格が制定されている。このＤＩＣＯＭ規格では、画像情報や患者情報などの医用情報の内容やデータ構造、医用情報を通信する際の手順、即ち、画像の保存、取り出し、印刷、問い合せなどのサービスを要求する手順やインターフェイスなどが細かく定められている。そして、このＤＩＣＯＭ規格は、今日の医用画像の分野においては、国際的な標準となりつつある。例えば、下記の特許文献４には、ＤＩＣＯＭ規格に準拠した画像の通信方法及び装置に関する技術が開示されている。

また、本発明に関係する技術として、医用画像として写している臓器のセグメンテーションや認識の研究が行われている。なお、医用画像の種類としては、単純Ｘ線画像（レントゲン画像）、Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）画像などがある。さらに、医用画像の種類としては、ＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像、超音波画像などがある。例えば、下記の非特許文献１には、統計アトラスの中の確率アトラスと統計的形状モデルに基づいて、臓器のセグメンテーションを行う技術が提案されている。

また、セグメンテーションされた臓器中の異常を検出する研究も報告されている。下記の非特許文献２では、Ｘ線ＣＴ画像のような医用画像から画像特徴量を取得し、当該画像特徴から病変候補を検出する技術が提案されている。

特開昭６３−２４０８３２号公報 特開２００６−３１８１５４号公報 特開平１１−３１２２０２号公報 特開２０００−２８７０１３号公報 清水・佐藤，「腹部臓器の統計アトラス構築と複数臓器セグメンテーションへの応用」、Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｖｏｌ．２４，Ｎｏ．３，ｐｐ．１５３−１６０，Ｍａｙ ２００６ 河田・仁木・大松、「胸部３次元ＣＴ像による肺野小型腫瘤の３次元曲率を用いた内部構造の解析」、電子情報通信学会論文誌、Ｄ−ＩＩ，Ｖｏｌ．Ｊ８３−Ｄ−ＩＩ，Ｎｏ．１，ｐｐ．２０９−２１８，２０００年１月

しかしながら、特許文献１に記載された技術は、画像の輪郭線を計算するのにあたって、注目部位以外の輪郭線が描画されたり、画像のノイズによって注目部位の輪郭が欠落していたり、余分に描画されたりする問題がある。

また、特許文献２に記載された技術は、具体的に、記憶されている複数のシェーマ背景図を階層的に保持することにより、好適なシェーマ背景図をユーザが選択しやすくする効果がある。しかしながら、特許文献２に記載された技術では、保持するシェーマ背景図が大量になると、その中から好適なシェーマ背景図を選択するため、医師は、煩雑な操作を行う必要があった。

また、特許文献３に記載された技術は、医師がシェーマ背景図の選択操作を行うことはないが、部位の名称を詳細に入力する必要がある。

即ち、従来の技術では、医用文章作成時に複数のシェーマ背景図の中から、好適なシェーマ背景図を効率的に選択することが困難であるという問題があった。

本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、医用文章作成時に複数のシェーマ（シェーマ背景図）の中から、好適なシェーマ（シェーマ背景図）を効率的に選択できるようにすることを目的とする。

本発明の診断支援装置は、シェーマを用いた診断を支援する診断支援装置であって、検査対象の医用画像の入力を行う入力手段と、前記医用画像の解析を行う解析手段と、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記医用画像における前記検査対象の複数の部位を判定する判定手段と、記憶手段に記憶されている複数のシェーマの中から、前記複数の部位に対応する複数のシェーマを選択する選択手段と、前記複数の部位に対応する順位に基づいて、前記選択手段において選択された複数のシェーマを出力する出力手段と、を有する。

本発明の診断支援方法は、シェーマを用いた診断を支援する診断支援方法であって、検査対象の医用画像の入力を行う入力ステップと、前記医用画像の解析を行う解析ステップと、前記解析ステップによる解析結果に基づいて、前記医用画像における前記検査対象の複数の部位を判定する判定ステップと、記憶手段に記憶されている複数のシェーマの中から、前記複数の部位に対応する複数のシェーマを選択する選択ステップと、前記複数の部位に対応する順位に基づいて、前記選択ステップにおいて選択された複数のシェーマを出力する出力ステップと、を有する。

本発明の診断支援システムは、シェーマを用いた診断を支援する診断支援システムであって、検査対象の医用画像の入力を行う入力手段と、前記医用画像の解析を行う解析手段と、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記医用画像における前記検査対象の複数の部位を判定する判定手段と、記憶手段に記憶されている複数のシェーマの中から、前記複数の部位に対応する複数のシェーマを選択する選択手段と、前記複数の部位に対応する順位に基づいて、前記選択手段において選択された複数のシェーマを出力する出力手段と、を有する。

本発明のプログラムは、コンピュータを、前記診断支援装置の各手段として機能させるためのものである。
本発明のプログラムにおける他の態様は、前記診断支援方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのものである。

本発明によれば、医用文章作成時に複数のシェーマ（シェーマ背景図）の中から、好適なシェーマ（シェーマ背景図）を効率的に選択することができる。

以下に、図面を参照しながら、本発明を実施するための最良の形態（実施形態）について説明する。なお、以下に示す実施形態は、一例に過ぎず、本発明は、図示された構成等に限定されるものではない。

（第１の実施形態）
まず、本発明の第１の実施形態について説明する。
図１は、本発明の第１の実施形態に係る診断支援システムの概略構成の一例を示す模式図である。

図１に示すように、本実施形態に係る診断支援システムは、診断支援装置１００と、医用文書データベース２００と、医用画像データベース３００と、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）４００を有して構成されている。即ち、図１に示す診断支援システムは、診断支援装置１００が、ＬＡＮ４００を介して、医用文書データベース２００及び医用画像データベース３００に接続される構成となっている。

診断支援装置１００は、シェーマ背景図を用いた診断を支援する装置であり、制御部１１０と、モニタ１２０と、マウス１３０と、キーボード１４０を有して構成されている。

制御部１１０は、診断支援装置１００の動作を制御するものであり、中央処理装置（ＣＰＵ）１１１と、主メモリ１１２と、磁気ディスク１１３と、表示メモリ１１４と、バス１１５を有して構成されている。そして、ＣＰＵ１１１が、例えば主メモリ１１２に格納されたプログラムを実行することにより、医用文書データベース２００や医用画像データベース３００との通信、診断支援装置１００の全体の動作制御の各種制御が実行される。

ＣＰＵ１１１は、主として、診断支援装置１００の各構成要素の動作を制御して、診断支援装置１００の動作を統括的に制御する。

主メモリ１１２は、ＣＰＵ１１１が実行する制御プログラムを格納したり、ＣＰＵ１１１によるプログラムの実行時の作業領域を提供したりする。

磁気ディスク１１３は、オペレーティングシステム（ＯＳ）や、周辺機器のデバイスドライバ、各種のアプリケーションソフトに加えて、複数の基本シェーマ背景図に係る画像データ（基本シェーマ画像データ）１１３１を記憶（格納）する。ここで、基本シェーマ画像データ１１３１は、例えば人体構造の各部位ごとに複数の詳細度で予め模式的に作成され、各部位に対応付けられて登録されている。具体的に、基本シェーマ画像データ１１３１ａ、１１３１ｂ、１１３１ｃ、・・・のように、磁気ディスク１１３に記憶され登録されている。さらに、磁気ディスク１１３には、後述する注目画像の解析処理の際に取得される部位空間存在確率情報（確率アトラス情報）１１３２及び部位特徴量情報１１３３も記憶される。

表示メモリ１１４は、モニタ１２０に表示するための表示用データを一時記憶する。

バス１１５は、診断支援装置１００の各構成要素を相互に通信可能に接続するとともに、当該診断支援装置１００とＬＡＮ４００を通信可能に接続する。

モニタ１２０は、例えばＣＲＴモニタや液晶モニタ等で構成されており、ＣＰＵ１１１の制御に従って、表示メモリ１１４の表示用データに基づく画像等を表示する。

マウス１３０及びキーボード１４０は、それぞれ、ユーザによるポインティング入力及び文字等の入力を行うためのものである。

本実施形態の診断支援装置１００は、ＬＡＮ４００を介して、医用文書データベース２００から電子カルテや画像診断レポートなどの医用文書データを読み出すことができる。また、診断支援装置１００は、ＬＡＮ４００を介して、医用画像データベース３００から様々な種類の医用検査データである医用画像データを読み出すことができる。

なお、診断支援装置１００に外部記憶装置、例えばＦＤＤ、ＨＤＤ、ＣＤドライブ、ＤＶＤドライブ、ＭＯドライブ、ＺＩＰドライブ等を接続し、それらのドライブから医用文書データ及び／または医用画像データを読み込むようにしてもよい。また、この際の医用画像の種類には、単純Ｘ線画像（レントゲン画像）、Ｘ線ＣＴ画像、ＭＲＩ画像、ＰＥＴ画像、ＳＰＥＣＴ画像、超音波画像などがある。

医用文書データベース２００には、診断支援装置１００により作成された電子カルテや画像診断レポート等の医用文書データや、ＬＡＮ４００に接続された他の装置からの医用文書データ等が格納される。

医用画像データベース３００には、例えばＬＡＮ４００に接続された各モダリティから送信された医用画像データが格納される。

ＬＡＮ４００は、診断支援装置１００と、医用文書データベース２００及び医用画像データベース３００とを通信可能に接続するものである。

次に、第１の実施形態に係る診断支援装置１００の制御方法における処理手順について説明する。

図２は、本発明の第１の実施形態に係る診断支援装置１００の制御方法における処理手順の一例を示すフローチャートである。具体的に、図２に示すフローチャートは、ＣＰＵ１１１が主メモリ１１２に格納されているプログラムを実行することにより実現される。

また、以下の処理において、ユーザである医師は、マウス１３０やキーボード１４０を操作することで、診断支援装置１００に様々なコマンド（指示・命令）を入力する。また、以下の処理において、ＣＰＵ１１１が実行するプログラムの実行状況や実行結果は、モニタ１２０に表示される。そして、医師は、このモニタ１２０に表示される情報を見ながら指示を行うことになる。

まず、図２のステップＳ１０１において、ＣＰＵ１１１は、医師のコマンド入力に従って、過去に作成した医用文書データを１つ選択して主メモリ１１２に読み込むか、または、新たな医用文書データを主メモリ１１２上に作成する。このようにして、ＣＰＵ１１１は、医用文書データを取得する。

その後、ＣＰＵ１１１は、主メモリ１１２に取得した医用文書データに基づいて、表示メモリ１１４に表示用データを作成し、当該表示用データをモニタ１２０に表示された１つのウィンドウ内に表示する。これにより、モニタ１２０に、医用文書データに基づく医用文書が表示される。

図３は、図１に示すモニタ１２０のウィンドウ３０１内に表示された医用文書の一例を示す模式図である。ここで、図３に示す医用文書には、本実施形態を説明する上で不要な情報は図示していない。図３に示すウィンドウ３０１には、左側に日付欄３０２が構成され、上部に患者情報欄３０３が構成され、患者情報欄３０３の下側に、医者が所見等を記載する所見等記載欄３０４が構成されている。なお、ウィンドウ３０１のフォーマットに関しては、図３に示すものに特に限定されるものではない。

ここで、ステップＳ１０１における医用文書データの選択処理は、ＣＰＵ１１１がバス１１５及びＬＡＮ４００を介して医用文書データベース２００と通信を行い、医用文書データベース２００から所望の医用文書データを受信することで実現できる。或いは、ＣＰＵ１１１は、診断支援装置１００に接続された外部記憶装置（不図示）から所望の医用文書データを読み込むことで実現できる。この際、例えば、医師が患者ＩＤを入力する等して選択する医用文書データを指定し、この指定に基づき、ＣＰＵ１１１が、医用文書データベース２００（或いは外部記憶装置）から指示された医用文書データを受信する形態を採ることができる。

続いて、ステップＳ１０２において、ＣＰＵ１１１は、医師のコマンド入力に従って検査対象の医用検査データを主メモリ１１２に入力し、当該医用検査データに基づき表示メモリ１１４に表示用データを作成し、これに基づく画像等をモニタ１２０に表示する。ここで、主メモリ１１２に入力される医用検査データは、磁気ディスク１１３に予め記憶されている基本シェーマ背景図（基本シェーマ画像データ１１３１）に関する検査対象のデータである。この際、ＣＰＵ１１１は、医用検査データに基づく表示用データを、医用文書データに基づく表示用データとは別のウィンドウ内に表示する。ここで、本実施形態では、医用検査データとして医用画像データを例として適用する。

図４は、図１に示すモニタ１２０のウィンドウ４０１内に表示された医用画像の一例を示す模式図である。この図４に示すウィンドウ４０１には、医用画像として、４枚のＸ線画像（４０２、４０３、４０４、４０５）が表示されている。図４には、４枚の医用画像を表示するウィンドウ４０１が示されているが、本実施形態では、これに限定されるものではなく、例えば、それ以上の枚数の場合は、公知の方法で切り替えて表示するようにしてもよい。

ここで、ステップＳ１０２の医用検査データの入力処理（即ち、医用画像データの読み込み処理）は、ＣＰＵ１１１がバス１１５及びＬＡＮ４００を介して、医用画像データベース３００から所望の医用画像データを受信することで実現できる。或いは、ＣＰＵ１１１は、診断支援装置１００に接続された外部記憶装置から新たな医用画像データを読み込むことで実現できる。この際、例えば主メモリ１１２に記憶されている、指定された医用文書の患者ＩＤや検査番号等で関連付けられた医用画像データを医用画像データベース３００（或いは外部記憶装置）から受信する形態を採ることができる。

本実施形態では、ステップＳ１０２で読み込んだ医用検査データ（医用画像データ）は、ＤＩＣＯＭ規格で記録・供給されるものとし、医用画像データの読み込みは、医師のコマンド入力に従って実行されるものとする。ただし、ステップＳ１０１で読み込んだ医用文書データと連動して、関係する医用画像データを自動的に読み込むようにしてもよい。

その後、モニタ１２０に表示された医用画像の中から、医師（ユーザ）により注目する画像（１枚または複数枚）の選択入力がなされると、続いて、ステップＳ１０３において、ＣＰＵ１１１は、当該選択入力に基づく注目画像の選択を行う。具体的に、ＣＰＵ１１１は、ステップＳ１０２で入力した医用画像データの中から、医師（ユーザ）により選択入力された画像に基づく注目画像データを１つまたは複数選択する。この際、例えば、ユーザである医師が、モニタ１２０に表示されている、疾患が疑われる特徴が現れている医用画像を、マウス１３０やキーボード１４０を用いて指定することにより、注目画像の選択入力が実現できる。

さらに、医師は、モニタ１２０に表示された医用画像を、より詳細に観察して注目画像の選択入力をするために、医用画像の一部を拡大表示する場合がある。この場合、拡大表示された医用画像上でユーザである医師が指定した画面上の座標を、元の画像上の対応する座標に変換する必要がある。この場合の変換処理は、例えば、医用画像の拡大を行った際の拡大中心、及び、拡大倍率の情報に基づいて行うことができる。また、医師は、Ｘ線ＣＴ画像などの３次元的な情報を含む医用画像に対して注目画像を選択入力する場合には、その３次元情報をある平面で切り出したスライス画像として表示して観察する場合がある。この場合には、表示している画像の断面の種類、断面位置により、ユーザである医師が指定した注目画像が指し示す元画像上での３次元位置を得ることができる。

また、ユーザが指定する注目画像は、上述したように、医用画像に対して１枚だけとは限らず、複数枚の指定を入力することもできる。例えば、ある疾病の原発と思われる箇所と、その転移が疑われる箇所を注目画像として指定するような場合がある。この場合、指定された複数の注目画像を逐次記憶する処理を行い、ユーザが注目画像の選択入力を終了する旨のコマンドを入力できるように構成する。また、本実施形態では、医用画像を観察した医師（ユーザ）が、その医用画像中に注目すべき異常候補や情報が無いとして、注目画像の選択入力を行わずに、ステップＳ１０３の処理を終了させることも可能に構成されている。

続いて、ステップＳ１０４において、ＣＰＵ１１１は、ステップＳ１０３で選択された注目画像があるか否かを判断する。この判断の結果、ステップＳ１０３で選択された注目画像がない場合には（Ｓ１０４／ＮＯ）、図２に示すフローチャートの処理を終了する。

一方、ステップＳ１０４の判断の結果、ステップＳ１０３で選択された注目画像がある場合には（Ｓ１０４／ＹＥＳ）、ステップＳ１０５に進む。
ステップＳ１０５に進むと、ＣＰＵ１１１は、ステップＳ１０３で選択した注目画像の解析処理を行う。具体的に、ＣＰＵ１１１は、ステップＳ１０３で選択された注目画像が指し示している被撮影者の人体部位を判定して特定する解析処理を行う。ここで、被撮影者の部位（人体部位）とは、例えば、「胃」、「肺」、「肝臓」、「心臓」などといった臓器名や、「右肺」、「左心室」などにように臓器内の詳細な位置も含まれる。また、部位としては、臓器に関するものに限らず、「胸部」、「腹部」などといったより大まかな位置とすることもできる。

したがって、ステップＳ１０３で選択された注目画像が右肺の部位であれば、それは同時に肺の一部でもあり、同様に胸部の一部でもある。即ち、ある注目画像に対してステップＳ１０５で特定される部位の情報は、１つに限定されず、上述した例のように、「上半身−胸部−肺−右肺」といった階層的に複数の部位情報として特定されることになる。さらに、ステップＳ１０５では、特定する部位を１つに限らず、注目画像に複数の人体部位が含まれる場合には、それぞれの部位情報を特定する。

なお、医師が注目画像に対して行った処理（操作）、例えば、画像の拡大、領域指定、階調変換等の指示は、主メモリ１１２に順次記憶され、画像を解析する際に利用される。即ち、画像の解析が、拡大された医用画像のみに対して行われたり、指定された領域のみに対して行われたりするように構成する。

続いて、ステップＳ１０６において、ＣＰＵ１１１は、ステップＳ１０５で判定された人体部位に応じて、部位候補リストを作成する。ここで、本実施形態では、部位候補リストの順位は、ステップＳ１０３で選択された注目画像における各部位の面積の広さに対応して設定する。この際、注目画像中の部位の面積は、当該注目画像のピクセル単位として説明をするが、ＤＩＣＯＭ＿ｈｅａｄｅｒに搭載するピクセルの大きさ情報を利用して部位の実際の面積に近い値を計算することもできる。医用検査データである医用画像データは、３次元ＣＴのようなボリュームデータであれば、２次元画像の部位面積の広さのほか、３次元画像の部位体積の広さも部位候補リストの順位を決めるときに利用できる。ここでは、注目画像中の大きい部位を優先して、部位の大きさの順で部位候補リストを作成する。

なお、本実施形態では、部位候補リストの順位を決定する際に利用する情報を、部位の大きさに限定するものではない。例えば、注目画像中に部位が占める割合や、部位全体に対して部分的に表示されているパーセンテージなどの情報を用いるようにしてもよい。さらに、上述した例では、部位の大きさの順で部位候補リストの順位を決定する説明を行ったが、小さくて見つかりづらい部位を明示的に注目させるために、例えば、部位の小さい順で部位候補リストを作成する形態も適用可能である。

さらに、部位候補リストの順位を決定するためのその他の方法として、ステップＳ１０５による人体部位の判定処理で得られる判定確信度の情報を利用する例も挙げられる。ここでは、人体部位の判定処理は、誤判定される可能性もあるため、部位の判定確信度に従って、部位候補リストの順位を決定する形態も適用可能である。

以上のようにして、ステップＳ１０５で判定された人体部位に応じた部位候補リストが作成される。そして、ＣＰＵ１１１は、作成された部位候補リストに従って、部位に対応する基本シェーマ候補図におけるシェーマ背景図候補リストを作成する。即ち、ＣＰＵ１１１は、ステップＳ１０５の注目画像（医用画像）の解析結果に基づいて、シェーマ背景図候補リストの作成処理を行うことになる。

続いて、ステップＳ１０７において、ＣＰＵ１１１は、磁気ディスク１１３に記憶されている複数の基本シェーマ背景図（基本シェーマ画像データ１１３１）の中から、ステップＳ１０６の部位候補リストに入れられた部位の基本シェーマ背景図を読み込む。ここで読み込まれた基本シェーマ背景図（基本シェーマ画像データ１１３１）は、ステップＳ１０１で取得した医用文書に付加され得る候補である基本シェーマ背景図候補として扱われる。

本実施形態では、上述したように、磁気ディスク１１３は、シェーマ背景図記憶装置（シェーマＤＢ）として、複数の基本シェーマ背景図（基本シェーマ画像データ）を記憶している。また、磁気ディスク１１３には、そのシェーマ背景図が対象とする人体臓器や、その範囲の大きさ、そのシェーマ背景図が表現している構造の詳細度といった情報が、対応する当該シェーマ背景図と関連付けられて記憶されているものとする。また、シェーマ背景図の記録・管理に関しては、例えば特許文献２に開示されているように、シェーマ背景図が表現するレベルごとに記録・管理する方法を用いることもできる。

続いて、ステップＳ１０８において、ＣＰＵ１１１は、ステップＳ１０７で読み込んだ基本シェーマ背景図候補を、別ウィンドウとしてモニタ１２０に表示（出力）して医師に提示する。その際、ステップＳ１０６で決められた部位候補リストの順に基本シェーマ背景図候補を提示する。こうすることで、医師が最も要望していると考えられる基本シェーマ背景図を先に提示することができる。

図５は、本発明の第１の実施形態を示し、注目画像に関連するシェーマ背景図候補の提示例の一例を示す模式図である。
図５に示すウィンドウ５０１には、基本シェーマ背景図候補の複数の画像が表示され提示されている。もし、医師が希望する基本シェーマ背景図が表示されたシェーマ背景図候補の中になければ、医師は「その他」ボタン５０２を押して、異なる部位のシェーマ背景図の画像の提示（出力）を要求することができる。この要求に基づき、ＣＰＵ１１１は、次のシェーマ背景図候補の画像をウィンドウ５０１内に表示する。

例えば、注目画像が胸部の医用画像であって、当該画像に肺、気管支、心臓が存在する場合には、図５に示すように、シェーマ背景図候補として、胸部全体、肺のみ（コロナル画像）、肺と気管支、肺（アクシアル画像）、肺（サジタル画像）、心臓等を表示する。また、アクシアル画像とサジタル画像に関しては、ステップＳ１０５の部位判定の段階で、当該部位の映している方向が特定できれば、その情報を利用して表示することができる。

続いて、ステップＳ１０９において、ＣＰＵ１１１は、医師からの基本シェーマ背景図の選択入力を受け付け、当該選択入力に基づいて、ステップＳ１０８で提示した基本シェーマ背景図候補の中から、医用文書に付加する基本シェーマ背景図を選択する。この際、例えば、医師は、マウス１３０を用いて、モニタ１２０に表示された基本シェーマ背景図候補の画像の中から、要望する基本シェーマ背景図を選択入力する。なお、本実施形態では、この方法に限らず、例えばそれぞれのシェーマ背景図候補に識別番号を振り、医師がキーボード１４０からその番号を選択入力することによって、医用文書に付加するシェーマ背景図を選択する形態であってもよい。

続いて、ステップＳ１１０において、ＣＰＵ１１１は、ステップＳ１０９で取得した基本シェーマ背景図に基づく基本シェーマ画像を、ステップＳ１０１で読み込んだ医用文書中に付加して、重畳表示（重畳出力）或いは追加表示（追加出力）を行う。この状態を示したものが、図６に示すものとなる。

図６は、図１に示すモニタ１２０のウィンドウ３０１内に表示された、シェーマ背景図が付加された医用文書の一例を示す模式図である。
この図６は、図３に示す医用文書に対して、所見等記載欄３０４に、基本シェーマ背景図に係る基本シェーマ画像６０１及びその所見等情報６０２が追加されたものである。さらに、この図６は、図３に示す医用文書に対して、日付欄３０２に日時情報が追加され、患者情報欄３０３に患者情報が追加されたものである。

医者は、このウィンドウ３０１に表示されたシェーマ背景図に係る基本シェーマ画像６０１を用いて、所見等情報６０２の入力を行う。その後、ＣＰＵ１１１は、当該医用文書データを医用文書データベース２００へ登録等を行う。その後、図２のフローチャートにおける処理を終了する。

次に、図２のステップＳ１０５における注目画像の解析処理の詳細について説明する。
図７は、図２のステップＳ１０５における注目画像の解析処理の詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。具体的に、図７には、注目画像の解析処理において、被撮影者の人体部位の特定処理の詳細が示されている。また、本例では、解析処理対象の注目画像として、腹部の３次元Ｘ線ＣＴ画像を適用した例について説明する。

図２のステップＳ１０５の処理が開始されると、まず、図７のステップＳ２０１において、ＣＰＵ１１１は、ステップＳ１０２で入力した医用画像の全体と、医師が注目している注目画像の情報を入力する。

続いて、ステップＳ２０２において、ＣＰＵ１１１は、腹部のそれぞれの部位空間存在確率情報を取得する。この部位空間存在確率情報は、多数の医用画像データの部位形状、濃淡値分布、空間配置などを統計分析することで得られる。また、腹部の部位としては、右／左の腎臓、脾臓、膵臓、肝臓、胆嚢、胃壁等を例として挙げることができる。そして、ＣＰＵ１１１は、取得した部位空間存在確率情報を、磁気ディスク１１３に、部位空間存在確率情報１１３２として保存する。

続いて、ステップＳ２０３において、ＣＰＵ１１１は、腹部のそれぞれの部位特徴量情報を取得する。部位によって、セグメンテーションパラメータや、形状特徴、ＣＴ画像でのＣＴ値などの異なる特徴をもつ。その特徴を利用して、部位の認識をより正確に行うことができる。そして、ＣＰＵ１１１は、取得した部位特徴量情報を、磁気ディスク１１３に、部位特徴量情報１１３３として保存する。

なお、本実形態では、部位空間存在確率情報及び部位特徴量情報を磁気ディスク１１３に保存するようにしているが、例えばＬＡＮ４００を経由して、医用画像データベース３００や独立したデータベースサーバに保存するようにしてもよい。

続いて、ステップＳ２０４において、ＣＰＵ１１１は、腹部空間の標準化処理を行う。部位空間存在確率情報１１３２は、腹部の決められた指標（ランドマークともいう）に対する存在確率情報であるので、当該部位空間存在確率情報に定めている指標と対象医用画像の指標との対応点をとる必要がある。

ここで、指標としては、例えば、右左腎臓頂点と脾臓最下点がよく知られている。そして、対応する指標を決めれば、処理対象の３次元Ｘ線ＣＴ画像と部位空間存在確率情報の空間を合わせる、即ち空間の標準化を行うことができる。

空間の標準化処理が終了すると、続いて、ステップＳ２０５において、ＣＰＵ１１１は、部位空間存在確率情報１１３２に基づいて、部位ごとに部位領域の粗抽出を行う。ここでは、部位空間存在確率情報１１３２を用いて、画像の各画素（３次元画像の場合ｐｉｘｅｌ（ｘ，ｙ，ｚ）））がある部位である事後確率を計算し、その値が最大となる部位のラベルを画素に割り当てる。部位の事後確率を計算するために、以下の（１）式を用いる。

（１）式において、ｌは部位ラベルを表し、ｖは画素ｐｉｘｅｌ（ｘ，ｙ，ｚ）の特徴量、ｐ（ｖ｜ｌ）は統計的に得られたある部位ｌに対するｖの確率、ｐ（ｌ）は部位空間存在確率情報から得られる部位ラベルｌの事前確率である。

続いて、ステップＳ２０６において、ＣＰＵ１１１は、部位ごとに部位領域の詳細抽出を行う。ここでは、ステップＳ２０３での処理で、部位の一部でも高い確率での存在が分かっていれば、そこから、セグメンテーション手法の初期領域として利用する。例えば、セグメンテーション手法としては、画像処理分野でよく知られているＬｅｖｅｌＳｅｔ法や、Ｓｎａｋｅｓ法などが挙げられる。そして、セグメンテーション手法を実行するに当たって、それぞれの部位に対して必要な固有パラメータや、特徴量を用いる。そして、本実施形態では、このセグメンテーション手法の処理によって、ステップＳ２０６における部位領域の詳細抽出を行う。

上述した部位のセグメンテーション処理は、例えば、非特許文献１に詳細に示されている。ここで、医用画像（注目画像）の部位領域が判定された後に、部位候補リストの順位を決めるための部位判定確信度の算出について説明する。本実施形態では、部位判定確信度として、その部位が占める領域の平均部位事後確率を用いる。また、部位判定確信度は、例えば、以下の（２）式で示すことができる。

（２）式において、Ｍはその部位が占めるピクセル数を表している。
また、部位判定確信度のその他の処理方法として、判定された部位領域のサイズ情報を利用した方法も考えられる。この場合、統計情報として部位空間存在確率情報の他に部位ごとの平均サイズ情報を保持し、判定された部位のサイズとその部位の平均サイズを比較することで、部位判定確信度として利用可能である。なお、本実施形態では、上述した以外のその他の部位判定確信度の計算方法を利用してもよい。

続いて、ステップＳ２０７において、ＣＰＵ１１１は、３次元Ｘ線ＣＴ画像（医用画像）中で医師が注目する画像の位置を特定し、注目画像に存在する部位を決定する。注目画像の位置を特定する際には、例えば、アクシアルのスライド番号や、ピクセルの空間位置情報などが用いられる。その後、図７のフローチャートの処理が終了する。

以上の図７のステップＳ２０１〜Ｓ２０７の処理を経ることにより、図２のステップＳ１０５における注目画像の解析処理、より具体的には、注目画像に存在する部位の特定処理がなされる。

第１の実施形態によれば、ユーザである医師が注目する医用画像（注目画像）を解析することにより、医用文章作成時に複数のシェーマ背景図の中から、好適なシェーマ背景図を効率的に選択することができる。したがって、従来のように、医用文章作成時に複数のシェーマ背景図の中から、医者が診断に好適なシェーマ背景図を見つけ出す手間を省くことができる。さらに、医者が注目する医用画像（注目画像）に対して行った拡大や領域指定等の操作を利用することにより、好適なシェーマ背景図を効率的に見つけ出すことができる。

（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。
第２の実施形態は、第１の実施形態における図２の処理手順に対して、注目画像中の部位の異常（異常候補）を解析により検出し、シェーマ背景図を選択する際に、その異常情報を利用する処理を追加したものである。

第２の実施形態に係る診断支援装置の内部構成は、図１に示す第１の実施形態に係る診断支援装置１００の内部構成と同様である。

以下に、第２の実施形態に係る診断支援装置１００の制御方法における処理手順について説明する。

図８は、本発明の第２の実施形態に係る診断支援装置１００の制御方法における処理手順の一例を示すフローチャートである。ここで、図２に示すフローチャートにおける処理と同様の処理については、同じステップ番号を付し、その詳細な説明は省略する。

まず、本例では、図２のステップＳ１０１〜ステップＳ１０６の処理を経る。

続いて、ステップＳ３０１において、ＣＰＵ１１１は、ステップＳ１０３で選択した注目画像について、ステップＳ１０５の注目画像の解析結果により、当該注目画像に含まれる部位の異常を検出する。

部位の異常検出として、例えば、胸部３次元ＣＴ画像が解析対象の注目画像であり、且つ、ステップＳ１０５でこの注目画像に心臓が存在すると判定した場合は、心臓の異常検出を行う。例えば、冠動脈石灰化の検出として、縦隔領域の大動脈・肺動脈を特定し、冠動脈が走行する心臓表面領域の高濃度の小領域を検出することで、心臓の異常を検出する。

また、同じ胸部３次元ＣＴ画像に肺が存在すると判定された場合には、肺の異常検出も行う。この場合、例えば、肺腫瘤の検出・判定のため腫瘤の内部構造、辺縁の性状、肺血管及び気管支などの既存構造の関与形態を利用することで、肺の異常を検出する（例えば、非特許文献２参照）。

続いて、ステップＳ３０２において、ＣＰＵ１１１は、ステップＳ３０１で検出した部位の異常情報を用いて、ステップＳ１０６で作成した部位候補リストの順位を再度決定し、当該部位候補リストの並べ替えを行う。

例えば、ステップＳ１０５で注目画像に心臓と肺が存在すると判定されると、ステップＳ１０６では、心臓と肺を部位候補リストに入れる。さらに、ステップＳ３０１において、心臓に冠動脈石灰化が検出されると、ステップＳ３０２における部位候補リストの順位の再決定では、心臓が肺よりも順位が高く設定される。

その後、ＣＰＵ１１１は、順位が再決定され並べ替えられた部位候補リストに従って、部位に対応する基本シェーマ候補図におけるシェーマ背景図候補リストを再度作成する。これにより、上述した例では、後工程のステップＳ１０８においてシェーマ背景図候補を提示（図５）する際に、心臓の基本シェーマ背景図が上位の位置に提示されることになる。

その後、本例では、図２のステップＳ１０７〜ステップＳ１１０の処理を経る。
この処理を経ることにより、図６に示すように、モニタ１２０のウィンドウ３０１内に、基本シェーマ背景図が付加された医用文書が表示（出力）されることになる。

続いて、ステップＳ３０３において、ＣＰＵ１１１は、ステップＳ１０９で選択され表示されたシェーマ背景図に、ステップＳ５０１で検出した部位の異常情報を付加して表示（出力）する処理を行う。この異常情報を付加する際には、注目画像において抽出した部位の大きさと、異常部位の大きさ及びその形状に基づいて、シェーマ背景図に対する異常部位の大きさ及びその形状が決定される。そして、ＣＰＵ１１１は、注目画像の部位に対する異常の位置等に基づいて、シェーマ背景図に異常情報を付加する。

図９は、本発明の第２の実施形態を示し、異常情報が付加されたシェーマ背景図の一例を示す模式図である。図９では、肺のシェーマ背景図に係る基本シェーマ画像９０１（例えば、図６の基本シェーマ画像６０１に相当）に、異常部位である肺腫瘤９０２の位置や大きさなどの異常情報が付加されている。

そして、ステップＳ３０３の処理が終了すると、その後、図８のフローチャートにおける処理を終了する。

本実施形態では、医用文書に付加するシェーマ背景図が選択された後に、異常情報を付加（Ｓ３０３）する例を説明したが、この処理の順番に限定されるものではない。例えば、図８のステップＳ１０８においてシェーマ背景図候補をモニタ１２０に表示（出力）して提示する際に、異常情報を既に付加してシェーマ背景図候補を提示するようにしてもよい。また、ステップＳ３０１で検出された複数の部位の異常情報を医師に提示し、医師が選択した異常情報に基づいて、シェーマ背景図候補を提示してもよい。

第２の実施形態によれば、注目画像に含まれる部位の異常の有無を検出することにより、異常を含むシェーマ背景図を選択することができ、好適なシェーマ背景図を効率的に選択することができる。さらに、選択されたシェーマ背景図に異常情報を付加することにより、例えば、ユーザである医師は、異常個所を容易に把握することができる。

（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。
第３の実施形態は、第１の実施形態における図２の処理手順、或いは、第２の実施形態における図８の処理手順のうち、ステップＳ１０５及びＳ１０６の処理のみを変更したものである。

第１の実施形態（及び第２の実施形態）のステップＳ１０５では、選択された注目画像が指し示している被撮影者の人体部位を特定することについて説明したが、本発明の実施はこの形態に限定されない。

例えば、医師は、医用画像を観察するために、注目画像のコントラストを調整することがある。注目画像のコントラスト調整（表示条件）によって、より観察しやすい部位と、そうでもない部位が発生する。そして、第３の実施形態におけるステップＳ１０５の処理では、ＣＰＵ１１１は、注目画像のコントラスト解析によって、当該注目画像中のより注目されている部位を特定する。このように、コントラスト調整後の注目画像を解析することにより、表示コントラストの良い部位を注目部位として判定することができる。例えば、コントラスト調整後の注目画像を複数の領域に分割にし、分割した領域ごとにコントラストの分布状況を解析して注目部位を判断する。そして、その注目位置がどの部位であるのかを前述したようにして特定する。

その後、第３の実施形態におけるステップＳ１０６の処理では、ＣＰＵ１１１は、部位候補リストの作成の際に、より見やすい部位（表示コントラストの良い部位）である注目部位の順位を上げるようにする。

第３の実施形態によれば、注目画像の属性を解析することにより、注目画像中でユーザ（医師）がより注目している部位を特定することができる。これにより、ユーザがより注目している部位を優先的に提示することができ、医用文章作成時に複数のシェーマ背景図の中から、好適なシェーマ背景図を効率的に選択することができる。

（本発明の他の実施形態）
前述した本発明の各実施形態に係る診断支援装置１００の制御方法を示す図２、図７及び図８の各ステップ（各手段）は、コンピュータのＣＰＵ（１１１）が、記憶媒体（主メモリ１１２）に記憶されているプログラムを実行することによって実現できる。このプログラム及び当該プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は本発明に含まれる。

また、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記憶媒体等としての実施形態も可能であり、具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用してもよいし、また、１つの機器からなる装置に適用してもよい。

なお、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラム（実施形態では図２、図７及び図８に示すフローチャートに対応したプログラム）を、システム或いは装置に直接、或いは遠隔から供給するものを含む。そして、そのシステム或いは装置のコンピュータが前記供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される場合も本発明に含まれる。

したがって、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、前記コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。

その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等の形態であってもよい。

プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷなどがある。また、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−Ｒ）などもある。

その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続する。そして、前記ホームページから本発明のコンピュータプログラムそのもの、若しくは圧縮され自動インストール機能を含むファイルをハードディスク等の記録媒体にダウンロードすることによっても供給できる。

また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明に含まれるものである。

また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせる。そして、ダウンロードした鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて実現することも可能である。

また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される。その他、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。

さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれる。その後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。

なお、前述した各実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。即ち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。

本発明の第１の実施形態に係る診断支援システムの概略構成の一例を示す模式図である。 本発明の第１の実施形態に係る診断支援装置の制御方法における処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１に示すモニタのウィンドウ内に表示された医用文書の一例を示す模式図である。 図１に示すモニタのウィンドウ内に表示された医用画像の一例を示す模式図である。 本発明の第１の実施形態を示し、注目画像に関連するシェーマ背景図候補の提示例の一例を示す模式図である。 図１に示すモニタのウィンドウ内に表示された、シェーマ背景図が付加された医用文書の一例を示す模式図である。 図２のステップＳ１０５における注目画像の解析処理の詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態に係る診断支援装置の制御方法における処理手順の一例を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態を示し、異常情報が付加されたシェーマ背景図の一例を示す模式図である。

１００ 診断支援装置
１１０ 制御部
１１１ ＣＰＵ（中央処理装置）
１１２ 主メモリ
１１３ 磁気ディスク
１１３１ 基本シェーマ背景図（基本シェーマ画像データ）
１１３２ 部位空間存在確率情報（確率アトラス情報）
１１３３ 部位特徴量情報
１１４ 表示メモリ
１１５ バス
１２０ モニタ
１３０ マウス
１４０ キーボード
２００ 医用文書データベース
３００ 医用画像データベース
４００ ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）

Claims (23)

1. シェーマを用いた診断を支援する診断支援装置であって、
   検査対象の医用画像の入力を行う入力手段と、
   前記医用画像の解析を行う解析手段と、
   前記解析手段による解析結果に基づいて、前記医用画像における前記検査対象の複数の部位を判定する判定手段と、
   記憶手段に記憶されている複数のシェーマの中から、前記複数の部位に対応する複数のシェーマを選択する選択手段と、
   前記複数の部位に対応する順位に基づいて、前記選択手段において選択された複数のシェーマを出力する出力手段と、
   を有することを特徴する診断支援装置。
2. 前記解析手段は、前記医用画像を解析して前記複数の部位の大きさを取得し、
   前記順位は、前記取得された大きさに対応する順位であることを特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
3. 前記解析手段は、コントラスト調整後の前記医用画像を解析して前記複数の部位のコントラストを取得し、
   前記順位は、前記取得されたコントラストに対応する順位であることを特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
4. 前記解析手段は、前記医用画像を解析して前記複数の部位における異常を検出し、
   前記順位は、前記検出された異常に係る異常情報に対応する順位であることを特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
5. 前記出力手段は、前記選択された複数のシェーマに、前記検出された異常に係る異常情報を付加して出力することを特徴とする請求項４に記載の診断支援装置。
6. 前記出力手段により出力された複数のシェーマを表示手段に表示させる表示制御手段と、
   ユーザが前記表示手段に表示された複数のシェーマのうちいずれかを選択入力する選択入力手段と、
   を更に有することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の診断支援装置。
7. 前記複数の部位に対応する順位に基づいて、前記選択された複数のシェーマを並べたシェーマ候補リストを作成する作成手段を更に有し、
   前記出力手段は、前記作成されたシェーマ候補リストを出力することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の診断支援装置。
8. 前記複数の部位に対応する順位に基づいて、前記複数の部位を並べた部位候補リストを作成する作成手段を更に有し、
   前記選択手段は、前記作成された部位候補リストに基づいて、前記記憶手段に記憶されている複数のシェーマの中から、前記複数の部位に対応する複数のシェーマを選択し、
   前記出力手段は、前記選択された複数のシェーマを出力することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の診断支援装置。
9. 前記作成手段は、前記選択された複数のシェーマを並べたシェーマ候補リストを更に作成し、
   前記出力手段は、前記作成されたシェーマ候補リストを出力することを特徴とする請求項８に記載の診断支援装置。
10. 前記記憶手段は、前記複数のシェーマとして部位ごとに詳細度が異なるシェーマを記憶していることを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の診断支援装置。
11. シェーマを用いた診断を支援する診断支援方法であって、
    検査対象の医用画像の入力を行う入力ステップと、
    前記医用画像の解析を行う解析ステップと、
    前記解析ステップによる解析結果に基づいて、前記医用画像における前記検査対象の複数の部位を判定する判定ステップと、
    記憶手段に記憶されている複数のシェーマの中から、前記複数の部位に対応する複数のシェーマを選択する選択ステップと、
    前記複数の部位に対応する順位に基づいて、前記選択ステップにおいて選択された複数のシェーマを出力する出力ステップと、
    を有することを特徴する診断支援方法。
12. 前記解析ステップにおいて、前記医用画像を解析して前記複数の部位の大きさを取得し、
    前記順位は、前記取得された大きさに対応する順位であることを特徴とする請求項１１に記載の診断支援方法。
13. 前記解析ステップにおいて、コントラスト調整後の前記医用画像を解析して前記複数の部位のコントラストを取得し、
    前記順位は、前記取得されたコントラストに対応する順位であることを特徴とする請求項１１に記載の診断支援方法。
14. 前記解析ステップにおいて、前記医用画像を解析して前記複数の部位における異常を検出し、
    前記順位は、前記検出された異常に係る異常情報に対応する順位であることを特徴とする請求項１１に記載の診断支援方法。
15. 前記出力ステップにおいて、前記選択された複数のシェーマに、前記検出された異常に係る異常情報を付加して出力することを特徴とする請求項１４に記載の診断支援方法。
16. 前記出力ステップにより出力された複数のシェーマを表示手段に表示させる表示制御ステップと、
    ユーザが前記表示手段に表示された複数のシェーマのうちいずれかを選択入力する選択入力ステップと、
    を更に有することを特徴とする請求項１１乃至１５のいずれか１項に記載の診断支援方法。
17. 前記複数の部位に対応する順位に基づいて、前記選択された複数のシェーマを並べたシェーマ候補リストを作成する作成ステップを更に有し、
    前記出力ステップにおいて、前記作成されたシェーマ候補リストを出力することを特徴とする請求項１１乃至１６のいずれか１項に記載の診断支援方法。
18. 前記複数の部位に対応する順位に基づいて、前記複数の部位を並べた部位候補リストを作成する作成ステップを更に有し、
    前記選択ステップにおいて、前記作成された部位候補リストに基づいて、前記記憶手段に記憶されている複数のシェーマの中から、前記複数の部位に対応する複数のシェーマを選択し、
    前記出力ステップにおいて、前記選択された複数のシェーマを出力することを特徴とする請求項１１乃至１６のいずれか１項に記載の診断支援方法。
19. 前記作成ステップにおいて、前記選択された複数のシェーマを並べたシェーマ候補リストを更に作成し、
    前記出力ステップにおいて、前記作成されたシェーマ候補リストを出力することを特徴とする請求項１８に記載の診断支援方法。
20. 前記記憶手段は、前記複数のシェーマとして部位ごとに詳細度が異なるシェーマを記憶していることを特徴とする請求項１１乃至１９のいずれか１項に記載の診断支援方法。
21. シェーマを用いた診断を支援する診断支援システムであって、
    検査対象の医用画像の入力を行う入力手段と、
    前記医用画像の解析を行う解析手段と、
    前記解析手段による解析結果に基づいて、前記医用画像における前記検査対象の複数の部位を判定する判定手段と、
    記憶手段に記憶されている複数のシェーマの中から、前記複数の部位に対応する複数のシェーマを選択する選択手段と、
    前記複数の部位に対応する順位に基づいて、前記選択手段において選択された複数のシェーマを出力する出力手段と、
    を有することを特徴する診断支援システム。
22. コンピュータを、請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の診断支援装置の各手段として機能させるためのプログラム。
23. 請求項１１乃至２０のいずれか１項に記載の診断支援方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。

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