JP7055708B2 - Ｘ線ｃｔ装置および医用情報処理装置 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、Ｘ線ＣＴ装置および医用情報処理装置に関する。

被検体を撮像して画像診断を行うモダリティには、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ：Magnetic Resonance Imaging）装置、ＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission Computed Tomography）装置やＰＥＴ（Positron Emission Tomography）装置などの核医学診断装置、Ｘ線コンピュータ断層撮影（ＣＴ：Computed Tomography）装置、超音波診断装置などがある。これらのモダリティは、たとえば検査オーダ情報にもとづいて検査を行う。

最近、検査オーダ情報に対して、たとえば被検体の体型等の情報、撮影モード、撮影部位などの検査情報を示すコード値である検査コードが含まれている場合がある。検査オーダ情報に検査コードが含まれている場合、ユーザは、検査の実行前に、検査コードが示す検査情報を確認することが可能となる。

また、検査オーダ情報の指示どおりに検査が実行された場合には、実際に実行した検査の記録（以下、検査記録という）に対して、検査オーダ情報に含まれていた検査コードを付加することができる。検査記録に対して検査コードが付加されていると、検査記録を検査内容に応じて容易に集計して管理することができるため、大変便利である。

しかし、現状では、検査オーダ情報に検査コードが含まれていない場合が多い。検査オーダ情報に検査コードが含まれていない場合は、ユーザは、検査の終了後に、検査記録（実際に実行した検査の記録）に対して手動で検査コードを付加する手間を強いられてしまう。また、検査オーダ情報に検査コードが含まれている場合であっても、検査オーダ情報の指示とは異なる検査が実行された場合にも、やはりユーザは、検査の終了後に、検査記録に対して手動で検査コードを付加する手間を強いられてしまう。

特開２０１１－５１６９号公報

本発明が解決しようとする課題は、検査記録に対して容易に検査コードを付加することができるよう支援することである。

実施形態に係るＸ線ＣＴ装置は、被検体に対して実行された検査に対応する、複数の撮影条件を含む検査情報を取得する検査情報取得部と、記検査情報に基づいて、前記検査に対応する検査コードを推定する推定部と、記検査コードを前記検査情報に関連付ける処理部と、を備えたものである。

本実施形態に係る医用情報処理装置の一例としてのコンソール装置を含むＸ線ＣＴ装置の一例を示すブロック図。 処理回路のプロセッサによる実現機能例を示す概略的なブロック図。 検査コードテーブルの一例を示す説明図。 処理回路などの医用情報処理装置のプロセッサにより、実行された検査の検査情報に対して容易に検査コードを関連付けることができるよう支援する際の手順の一例を示すフローチャート。 図４のステップＳ６で処理回路などの医用情報処理装置のプロセッサにより実行される検査コード推定処理の手順の一例を示すサブルーチンフローチャート。 推定検査コードリストの一例を示す説明図。 推定コードとオーダコードとが異なっている旨の情報を通知するための画像の一例を示す説明図。

Ｘ線ＣＴ装置および医用情報処理装置の実施の形態について、添付図面を参照して説明する。

実施形態に係るＸ線ＣＴ装置は、処理回路を備える。処理回路は、被検体に対して実行された検査に対応する、複数の撮影条件を含む検査情報を取得し、前記検査情報に基づいて、前記検査に対応する検査コードを推定し、前記検査コードを前記検査情報に関連付ける。

図１は、本実施形態に係る医用情報処理装置の一例としてのコンソール装置４０を含むＸ線ＣＴ装置１の一例を示すブロック図である。

Ｘ線ＣＴ装置１は、架台装置１０と、寝台装置３０と、コンソール装置４０とを有する。

Ｘ線ＣＴ装置１には、Ｘ線管と検出器とが一体として被検体の周囲を回転するＲｏｔａｔｅ／Ｒｏｔａｔｅ－Ｔｙｐｅ（第３世代ＣＴ） 、リング状にアレイされた多数のＸ線検出素子が固定され、Ｘ線管のみが被検体の周囲を回転するＳｔａｔｉｏｎａｒｙ／Ｒｏｔａｔｅ－Ｔｙｐｅ（第４世代ＣＴ）等様々なタイプがあり、いずれのタイプでも本実施形態へ適用可能である。以下の説明では、本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１として第３世代のＲｏｔａｔｅ／Ｒｏｔａｔｅ－Ｔｙｐｅを採用する場合の例を示す。

架台装置１０は、Ｘ線発生装置１１、Ｘ線検出器１２、撮像領域が内在する開口部１３ａを有する回転体１３、Ｘ線高電圧装置１４、架台制御装置１５、およびデータ収集回路（ＤＡＳ：Data Acquisition System）１６を備える。

Ｘ線発生装置１１は、たとえば、Ｘ線高電圧装置１４から高電圧の供給を受けて、陰極（適宜フィラメントと呼ばれる）から陽極（適宜ターゲットと呼ばれる）に向けて熱電子を照射するＸ線管（真空管）から構成される。

なお、本実施形態においては、一管球型のＸ線ＣＴ装置にも適用可能であるし、Ｘ線管と検出器との複数のペアを回転リングに搭載した、いわゆる多管球型のＸ線ＣＴ装置にも適用可能である。また、Ｘ線発生装置１１のＸ線源は、Ｘ線管に限定されない。たとえば、Ｘ線ＣＴ装置１がいわゆる第５世代ＣＴ装置として構成される場合は、Ｘ線発生装置１１は、Ｘ線源として、Ｘ線管にかえて、電子銃から発生した電子ビームを集束させるフォーカスコイルと電磁偏向させる偏向コイルと、被検体Ｐの半周を囲い偏向した電子ビーム衝突することによってＸ線を発生させるターゲットリングとを備えてもよい。

Ｘ線検出器１２は、たとえば、Ｘ線管の焦点を中心として１つの円弧に沿ってチャネル方向に複数のＸ線検出素子が配列された複数のＸ線検出素子列から構成される。Ｘ線検出器１２は、チャネル方向に複数のＸ線検出素子が配列されたＸ線検出素子列がスライス方向に複数配列された構造を有する。Ｘ線検出器１２は、Ｘ線発生装置１１から照射され、被検体（たとえば患者など）Ｐを通過したＸ線を検出し、当該Ｘ線量に対応した電気信号をＤＡＳ１６へと出力する。

また、Ｘ線検出器１２は、たとえば、グリッドと、シンチレータアレイと、光センサアレイとから構成される間接変換型の検出器である。シンチレータアレイは、複数のシンチレータから構成され、シンチレータは入射Ｘ線量に応じた光子量の光を出力するシンチレータ結晶にて構成される。グリッドは、シンチレータアレイのＸ線入射側の面に配置され、散乱Ｘ線を吸収する機能を有するＸ線遮蔽板で構成される。光センサアレイは、シンチレータからの光量に応じた電気信号に変換する機能を有し、例えば、光電子増倍管等の光センサから構成される。

なお、Ｘ線検出器１２は、入射したＸ線を電気信号に変換する半導体素子から構成される直接変換型の検出器であっても構わない。

回転体１３は、Ｘ線発生装置１１、Ｘ線検出器１２、ならびにＤＡＳ１６を一体として保持し、中央部分の開口部１３ａの周りに回転する。なお、本実施形態では、回転体１３の回転中心軸と平行な方向をｚ軸方向、架台装置１０の設置面の法線方向をｙ軸方向、設置面に平行な方向をｘ軸方向と定義する（図１参照）。

Ｘ線高電圧装置１４は、変圧器（トランス）および整流器等の電気回路から構成され、Ｘ線発生装置１１のＸ線管に印加する高電圧を発生する機能を有する高電圧発生装置と、Ｘ線管が照射するＸ線に応じた出力電圧の制御を行うＸ線制御装置から構成される。高電圧発生装置は、変圧器方式であってもよいし、インバータ方式であっても構わない。

架台制御装置１５は、プロセッサおよび記憶回路と、モータおよびアクチュエータ等の駆動機構とから構成される。架台制御装置１５は、コンソール装置４０または架台装置１０に取り付けられた入力回路からの入力信号を受けて、架台装置１０の動作制御を行う機能を有する。たとえば、架台制御装置１５は、入力信号を受けて回転体１３を回転させる制御や、架台装置１０をチルトさせる制御、ならびに寝台装置３０および天板３３を動作させる制御を行う。

ＤＡＳ１６は、Ｘ線検出器１２の各Ｘ線検出素子から出力される電気信号に対して増幅処理を行う増幅器と、電気信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器とから少なくとも構成され、検出データ（純生データ）を生成する。ＤＡＳ１６が生成した検出データは、コンソール装置４０へと転送される。

寝台装置３０は、スキャン対象の被検体Ｐを載置、移動させる装置であり、基台３１と、寝台駆動装置３２と、天板３３とを備えている。

基台３１は、天板３３を鉛直方向（ｙ方向）に移動可能に支持する筐体である。寝台駆動装置３２は、被検体Ｐが載置された天板３３を天板３３の長軸方向（ｚ方向）に移動するモータあるいはアクチュエータである。天板３３は、被検体Ｐが載置される板である。

なお、寝台駆動装置３２は、天板３３だけを移動させてもよいし、寝台装置３０の基台３１ごと移動させてもよい。本発明を立位ＣＴに応用可能な場合は、天板３３に相当する患者移動機構を移動する方式であってもよい。また、ヘリカルスキャンや位置決めスキャン等、架台装置１０の撮像系と天板３３の位置関係の相対的な変更を伴うスキャンを実行する場合は、当該位置関係の相対的な変更は天板３３の駆動によって行われてもよいし、架台の走行によって行われてもよく、またそれらの複合によって行われてもよい。

医用情報処理装置の一例としてのコンソール装置４０は、入力回路４１と、ディスプレイ４２と、記憶回路４３と、ネットワーク接続回路４４と、処理回路４５とを有する。なお、コンソール装置４０が単一のコンソールにて複数の機能を実行するものとして以下説明するが、複数の機能を別々のコンソールが実行してもよい。

入力回路４１は、ユーザからの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路４５に出力する。たとえば、入力回路４１は、投影データを収集する際の収集条件や、ＣＴ画像を再構成する際の再構成条件、ＣＴ画像から後処理画像を生成する際の画像処理条件等を操作者から受け付ける。入力回路４１は、たとえばマウスやキーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、テンキー等により実現される。

ディスプレイ４２は、各種の情報を表示する。たとえば、ディスプレイ４２は、処理回路４５によって生成された医用画像（ＣＴ画像）や、ユーザからの各種操作を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）等を出力する。たとえば、ディスプレイ４２は、液晶ディスプレイやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ、ＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）ディスプレイ等によって構成される。

記憶回路４３は、たとえば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等の、プロセッサにより読み取り可能な記録媒体を含んだ構成を有する。記憶回路４３は、たとえば、投影データや再構成画像データを記憶する。

また、記憶回路４３は、あらかじめ検査情報の種別ごとに検査コードがあらかじめ関連付けられたテーブル（以下、検査コードテーブルという）６１を記憶しておくとよい。処理回路４５は、検査コードテーブル６１を用いて実際に行われた検査に対応する検査コードを推定する。なお、検査コードテーブル６１は、ネットワークを介してＸ線ＣＴ装置１と接続された外部の記憶回路に記憶されて処理回路４５に利用されてもよい。また、記憶回路４３の記録媒体内のプログラムおよびデータの一部または全部はネットワークを介した通信によりダウンロードされるように構成してもよい。

ネットワーク接続回路４４は、ネットワークの形態に応じた種々の情報通信用プロトコルを実装する。ネットワーク接続回路４４は、この各種プロトコルに従ってＸ線ＣＴ装置１と他の機器とを接続する。この接続には、電子ネットワークを介した電気的な接続などを適用することができる。ここで電子ネットワークとは、電気通信技術を利用した情報通信網全般を意味し、無線／有線の病院基幹ＬＡＮ（Local Area Network）やインターネット網のほか、電話通信回線網、光ファイバ通信ネットワーク、ケーブル通信ネットワークおよび衛星通信ネットワークなどを含む。

処理回路４５は、記憶回路４３に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、実行された検査の検査情報に対して容易に検査コードを関連付けることができるよう支援するための処理を実行するプロセッサである。処理回路４５は、たとえば入力回路４１から出力される入力操作の電気信号に応じてＸ線ＣＴ装置１の全体の動作を制御する。

図２は、処理回路４５のプロセッサによる実現機能例を示す概略的なブロック図である。図２に示すように、処理回路４５のプロセッサは、オーダ取得機能５１、検査制御機能５２、検査情報取得機能５３、検査コード推定機能５４、通知機能５５、および処理機能５６を実現する。これらの各機能はそれぞれプログラムの形態で記憶回路４３に記憶されている。

なお、本実施形態では、医用情報処理装置の一例としてのコンソール装置４０の処理回路４５により各機能５１－５６が実現される場合の例について説明するが、医用情報処理装置のこれらの機能５１－５６の一部または全部は、ネットワークに接続された院内サーバ、クラウドコンソール、ワークステーションなどの、Ｘ線ＣＴ装置１とは独立した、プロセッサおよび記憶回路を少なくとも有した外部の装置によって実現されてもよい。

オーダ取得機能５１は、検査オーダを取得する。検査オーダは、検査の予約情報であり、たとえば病院情報システム（ＨＩＳ、Hospital Information System）や放射線科情報システム（ＲＩＳ、Radiology Information System）などからネットワークを介して取得することができる。

検査制御機能５２は、検査オーダにもとづいて撮影条件等を設定し、被検体Ｐの検査を実行する。

検査情報取得機能５３は、被検体Ｐに対して実行された検査の記録に含まれる検査情報を架台装置１０から取得する。検査記録には、実際に検査を実行した被検体Ｐの情報（患者タイプを含む）、撮影条件等を含む検査情報が含まれる。検査情報に含まれる撮影条件には、図３に例示した撮影条件の各項目のほか、たとえば検査時間、管電流、管電圧等の情報が含まれる。

検査コード推定機能５４は、検査情報にもとづいて、実行された検査に対応する検査コードを推定する。

たとえば、検査コード推定機能５４は、深層学習などの機械学習の結果を利用可能であってもよい。この場合、検査コード推定機能５４は、たとえば、ニューラルネットワークなどの学習モデルを含んでもよい。たとえば、学習モデルが、あらかじめ検査情報を入力とし、検査情報に対応する検査コードを出力とするように教師データを用いて深層学習などの機械学習を行い、学習完了後のパラメータを記憶回路４３やネットワーク上の外部の記憶回路等に記憶させておく。この場合、検査コード推定機能５４は、学習済みのパラメ―タを利用することで、検査情報を用いて検査に対応する検査コードを推定することができる。また、このとき、検査コード推定機能５４は、検査に対応する検査コードの類似度（尤度）を求めてもよく、類似度が最も高い１つの検査コードを出力してもよいし、類似度が所定の閾値以上となる検査コードを出力してもよい。

また、検査コード推定機能５４は、検査記録（実行された検査の記録）に含まれた検査情報を用いて、記憶回路４３やネットワーク上の外部の記憶回路等に記憶された検査コードテーブル６１にもとづいて、実行された検査に対応する検査コードを推定してもよい。

以下、検査コード推定機能５４が検査コードテーブル６１にもとづいて検査コードを推定する場合の例について説明する。

図３は、検査コードテーブル６１の一例を示す説明図である。

検査コードテーブル６１は、検査情報の種別ごとに、検査コードがあらかじめ関連付けられたテーブルである。検査情報には、患者タイプや撮影条件が含まれる。患者タイプには、たとえば被検体Ｐが大人か小児かなどの情報や、被検体Ｐの年齢、体格などの情報を含めることができる。撮影条件には、たとえば撮影モード、撮影部位、造影の有無および造影のタイミングなどの情報を含めることができる。

たとえば、図３に示す例では、検査コード「ｘｘｘｘ」に関連付けられた検査情報は、患者タイプが「大人」であり、撮影の対象部位が「腹部」であり、「スキャノ」撮影をしてから「ヘリカル」撮影を行い、「Ｓ＆Ｖ（Scan and View）」撮影（薄いスライスを１回転スキャンする撮影）の後に、造影剤を注入して「Real Prep」撮影（造影剤の到達時間に応じて撮影タイミングを合わせる撮影）を行って「ヘリカル撮影」を行なうことを内容とする検査情報である。

Ｘ線ＣＴ撮影のように、撮影方法に多数のバリエーションがあり、１の検査に複数の撮影条件が含まれる場合には、複雑な撮影条件の組み合わせごとにユーザが手動で検査コードを付与することは非常に煩雑で困難である。本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、複数の撮影条件を含む検査であっても、検査情報にもとづいて検査に対応する検査コードを容易に推定することができる。

また、検査コードテーブル６１には、検査情報の各項目に対してあらかじめ類似度の配点をしておいてもよい（図３参照）。この場合、検査コード推定機能５４は、実際に検査が行われた後、検査記録に含まれた検査情報と、複数の検査コードのそれぞれに対応する検査情報とを比較し、類似度のスコアが最も高くなる検査コードを求める。

また、検査コードテーブル６１には、検査コードに対してさらに被ばく線量の情報があらかじめ関連付けられていてもよい。

また、検査コード推定機能５４は、類似度のスコアが所定の閾値以上となる検査コードを抽出してもよい。この場合、検査コード推定機能５４は、抽出された検査コードのリスト（以下、推定検査コードリストという）７１をディスプレイ４２に表示し、ユーザにより入力回路４１を介して指定された１つの検査コードを、実行された検査に対応する検査コードと推定してもよい。

通知機能５５は、検査オーダに検査コードが含まれている場合であって、検査コード推定機能５４により推定された検査コードと検査オーダに含まれていた検査コードとが異なっているときは、検査コード推定機能５４により推定された検査コードと検査オーダに含まれていた検査コードとが異なっている旨の情報をユーザに通知する。

処理機能５６は、検査コード推定機能５４が推定した検査コードを検査情報に関連付けて、たとえば記憶回路４３や画像サーバなどに記憶させる。このとき、処理機能５６は、検査情報に対応する検査記録に対して検査コードを付帯情報として付加することで、検査情報と検査コードとを関連付けてもよい。

次に、本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置および医用情報処理装置の動作の一例について説明する。

図４は、処理回路４５などの医用情報処理装置のプロセッサにより、実行された検査の検査情報に対して容易に検査コードを関連付けることができるよう支援する際の手順の一例を示すフローチャートである。図４において、Ｓに数字を付した符号はフローチャートの各ステップを示す。

まず、ステップＳ１において、オーダ取得機能５１は、ＨＩＳ、ＲＩＳなどからネットワークを介して検査オーダを取得する。

次に、ステップＳ２において、検査制御機能５２は、検査オーダから患者タイプおよび撮影条件を取得する。

次に、ステップＳ３において、検査制御機能５２は、検査オーダから取得した情報にもとづいて撮影条件等を設定する。なお、検査制御機能５２は、検査オーダにもとづいて自動的に撮影条件等を設定してもよいし、検査オーダの内容をディスプレイ４２に表示し、検査オーダの内容を確認したユーザによる入力回路４１を介した修正指示に沿って撮影条件等を設定してもよい。次に、ステップＳ４において、検査制御機能５２は、設定した撮影条件にもとづいて被検体Ｐの検査を実行する。

次に、ステップＳ５において、検査情報取得機能５３は、被検体Ｐに対して実行された検査の記録を架台装置１０から取得し、検査記録から患者タイプおよび撮影条件等の検査情報を取得する。なお、医用情報処理装置がＸ線ＣＴ装置１とは独立した外部の装置である場合は、検査情報取得機能５３は、架台装置１０から検査の記録を取得するのではなく、ネットワークを介して接続された画像サーバ等から取得してもよい。

また、検査情報取得機能５３は、実行された検査で取得された医用画像に対して画像処理を行なうことにより、実行された検査における撮影部位を自動的に推定する。この種の撮影部位の推定方法としては、パターンマッチングなどの一般的な位置合わせに係る画像処理方法のほか解剖学的な特徴点（Anatomical Landmark）を利用した方法など、従来各種のものが知られており、これらのうち任意のものを使用することが可能である。

解剖学的な特徴点を利用する場合、検査情報取得機能５３は、３次元の医用画像データ（ボリュームデータ）について、解剖学的な特徴点（Anatomical Landmark）に基づいて臓器等の部位を検出する。具体的には、検査情報取得機能５３は、たとえば教師あり機械学習アルゴリズムを用いて、ボリュームデータに含まれる解剖学的な特徴点を抽出する。

ここで、教師あり機械学習アルゴリズムとは、正しい解剖学的な特徴点が手動で配置された複数の教師画像を用いて構築されたものであり、ディシジョンフォレスト（decision forest）等が利用される。また、解剖学的な特徴点とは、特定の骨や臓器、血管、神経、内腔等の部位の特徴を示す点である。

すなわち、検査情報取得機能５３は、特定の臓器や骨等の解剖学的な特徴点を検出することによって、ボリュームデータに含まれる骨や臓器、血管、神経、内腔等を検出することができる。また、検査情報取得機能５３は、人体の特徴的な特徴点を検出することで、ボリュームデータに含まれる頭部、首、胸部、腹部、足等の位置を検出することもできる。より具体的には、検査情報取得機能５３は、ボリュームデータに含まれるボクセルの値から解剖学的な特徴点を抽出する。そして、検査情報取得機能５３は、教科書などの情報における解剖学的な特徴点の３次元的な位置と、ボリュームデータから抽出した特徴点の位置とを比較することによって、ボリュームデータから抽出した特徴点の中から不正確な特徴点を除去して、ボリュームデータから抽出した特徴点の位置を最適化する。この結果、検査情報取得機能５３は、ボリュームデータに含まれる被検体の各部位を検出することができる。

次に、ステップＳ６において、検査コード推定機能５４は、検査情報取得機能５３が検査記録から取得した検査情報を用いて、記憶回路４３やネットワーク上の外部の記憶回路等に記憶された検査コードテーブル６１にもとづいて、検査に対応する検査コードを推定する処理を実行する。

次に、ステップＳ７において、処理機能５６は、推定した検査コードを検査情報に関連付けて、たとえば記憶回路４３や画像サーバなどに記憶させる。

以上の手順により、実行された検査の検査情報に対して容易に検査コードを関連付けることができるよう支援することができる。

本実施形態に係る医用情報処理装置の一例としてのコンソール装置４０の処理回路４５は、実際に検査が行われた後、検査記録に含まれた検査情報を用いて、検査コードテーブル６１にもとづいて検査に対応する検査コードを自動的に推定することができる。このため、たとえ検査オーダに検査コードが含まれていない場合であっても、検査記録を容易に適切な検査コードに分類することができるため、検査記録の管理が容易になる。

したがって、本実施形態に係る医用情報処理装置およびＸ線ＣＴ装置１によれば、検査情報を撮影条件に応じた検査コードに関連付けることができるため、たとえば所定の検査目的に対して利用頻度の高い検査コードを容易に検索することができるなど、撮影条件ごとの管理が容易となる。また、検査記録を容易に適切な検査コードに分類することができるため、検査コードテーブル６１において検査コードに被ばく線量の情報が関連付けられている場合は、被ばく線量を非常に容易に管理することができる。

続いて、検査記録から取得した検査情報を用いて、検査コードテーブル６１にもとづいて検査に対応する検査コードを推定する際の手順を説明する。

図５は、図４のステップＳ６で処理回路４５などの医用情報処理装置のプロセッサにより実行される検査コード推定処理の手順の一例を示すサブルーチンフローチャートである。図５において、Ｓに数字を付した符号はフローチャートの各ステップを示す。

ステップＳ６１において、検査コード推定機能５４は、検査情報取得機能５３が検査記録から取得した検査情報を用いて、検査コードごとに類似度のスコアを求める。

次に、ステップＳ６２において、検査コード推定機能５４は、類似度のスコアが所定の閾値以上となる検査コードを抽出し、抽出された検査コードのリスト（推定検査コードリスト）７１をディスプレイ４２に表示する。

図６は、推定検査コードリスト７１の一例を示す説明図である。図６に示すように、推定検査コードリスト７１において、類似度のスコアが所定の閾値以上の検査コードがリスト表示される。推定検査コードリスト７１には、たとえばユーザによる択一的な選択を受け付けるためのボタン７２が表示される。

次に、ステップＳ６３において、検査コード推定機能５４は、たとえばユーザにより入力回路４１を介してボタン７２を用いて指定された１つの検査コードを受け付ける。

次に、ステップＳ６４において、検査コード推定機能５４は、ユーザにより指定された検査コードを、検査に対応する検査コードと推定する。

なお、検査コード推定機能５４は、ステップＳ６４において、類似度のスコアが最も高い検査コードを、検査対応する検査コードと推定してもよい。この場合、ステップＳ６２－６３は省略される。また、この場合、類似度のスコアが最も高い検査コードの情報を、推定検査コードリスト７１に類する態様でディスプレイ４２に表示し、ユーザによる確認指示を受け付けることによって当該最高スコアの検査コードを検査に対応する検査コードと推定してもよい。

次に、ステップＳ６５において、通知機能５５は、検査オーダに検査コードが含まれていたか否かを判定する。検査オーダに検査コードが含まれていた場合は、ステップＳ６６に進む。一方、検査オーダに検査コードが含まれていなかった場合は、ステップＳ６８に進む。

次に、ステップＳ６６において、通知機能５５は、検査オーダに含まれていた検査コード（以下、オーダコードという）と、ステップＳ６４で検査コード推定機能５４により推定された検査コード（以下、推定コードという）とが異なるか否かを判定する。異なっている場合はステップＳ６７に進み、同じ場合はステップＳ６８に進む。

次に、ステップＳ６７において、通知機能５５は、推定コードとオーダコードとが異なっている旨の情報をユーザに通知する。通知の方法としては、ディスプレイ４２に対する表示のほか、図示しないスピーカを介した音声やブザー出力などを用いることができる。

図７は、推定コードとオーダコードとが異なっている旨の情報を通知するための画像（以下、検査コード確認通知画像８１という）の一例を示す説明図である。

通知機能５５は、検査コード確認通知画像８１をディスプレイ４２に表示させることにより、オーダコードと推定コードとが異なっていることを通知する。図７に示す検査コード確認通知画像８１は、オーダコードに対応する検査情報と、推定コードに対応する検査情報とを含む。また、通知機能５５は、これらの検査情報を比較し、異なっている情報を強調表示してユーザに通知してもよい（図７のハッチング参照）。検査コード確認通知画像８１には、たとえばユーザによる択一的な選択を受け付けるためのボタン８２が表示される。また、検査コード確認通知画像８１は、ユーザによる手動での検査コードの入力を受け付けてもよく、さらに、手動での検査コードの入力を支援するための検査コードの検索機能を提供してもよい（図７の下部参照）。

そして、ステップＳ６８において、検査コード推定機能５４は、検査情報と関連付けるべきと推定される検査コードを決定し、図４のステップＳ７に進む。

たとえば、ステップＳ６５またはステップＳ６６からステップＳ６８へ進んだ場合は、検査コード推定機能５４は、ステップＳ６４において推定された検査コードを検査情報と関連付けるべきと推定される検査コードとして決定する。一方、ステップＳ６７からステップＳ６８に進んだ場合は、検査コード推定機能５４は、ユーザにより入力回路４１を介してボタン８２を用いて指定された１つの検査コードを、検査情報と関連付けるべきと推定される検査コードとして決定する。

以上の手順により、検査記録から取得した検査情報を用いて、検査コードテーブル６１にもとづいて検査に対応する検査コードを推定することができる。

また、図５に示す手順により、本実施形態に係る医用情報処理装置およびＸ線ＣＴ装置１は、検査オーダに検査コードが含まれる場合であって、オーダコードと推定コードとが異なっているときは、その旨の情報を通知することができる。たとえば、図４のステップＳ３において、ユーザが撮影条件の設定を誤った場合や、意図的に検査オーダとは異なる撮影条件を設定した場合には、オーダコードと推定コードとが異なる場合がある。このような場合であっても、本実施形態に係る医用情報処理装置およびＸ線ＣＴ装置１によれば、検査コード確認通知画像８１（図７参照）を利用することによって、ユーザは、実際に実行した検査が正しい撮影条件で実行されたか否かを確認することができ、また、実行した検査の記録に関連付けるべき適切な検査コードを確認することができる。

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、実行された検査の検査情報に対して容易に検査コードを関連付けることができるよう支援することができる。

なお、本実施形態における処理回路４５のオーダ取得機能５１、検査情報取得機能５３、検査コード推定機能５４、通知機能５５、および処理機能５６は、特許請求の範囲におけるオーダ取得部、検査情報取得部、推定部、通知部、および処理部の一例である。また、本実施形態における入力回路４１および記憶回路４３は、それぞれ特許請求の範囲における入力部および記憶部の一例である。

なお、上記実施形態において、「プロセッサ」という文言は、たとえば、専用または汎用のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、または、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（たとえば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、およびＦＰＧＡ）等の回路を意味するものとする。プロセッサは、記憶媒体に保存されたプログラムを読み出して実行することにより、各種機能を実現する。

また、上記実施形態では処理回路の単一のプロセッサが各機能を実現する場合の例について示したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路を構成し、各プロセッサが各機能を実現してもよい。また、プロセッサが複数設けられる場合、プログラムを記憶する記憶媒体は、プロセッサごとに個別に設けられてもよいし、１つの記憶媒体が全てのプロセッサの機能に対応するプログラムを一括して記憶してもよい。

なお、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１…Ｘ線ＣＴ装置
４１…入力回路
４３…記憶回路
５１…オーダ取得機能
５３…検査情報取得機能
５４…検査コード推定機能
５５…通知機能
５６…処理機能

Claims (17)

1. 被検体に対して実行された検査に対応する、複数の撮影条件を含む検査情報を取得する検査情報取得部と、
   前記検査情報に基づいて、前記検査に対応する検査コードを推定する推定部と、
   前記検査コードを前記検査情報に関連付ける処理部と、
   を備えたＸ線ＣＴ装置。
2. 前記推定部は、前記検査で取得された医用画像に対して画像処理を行なうことにより、前記検査における撮影部位を推定し、前記撮影部位に係る情報に基づいて前記検査に対応する検査コードを推定する、
   請求項１記載のＸ線ＣＴ装置。
3. 前記推定部は、
   教師データを用いた学習によって検査情報を入力とし検査情報に対応する検査コードを出力とするようにあらかじめ得たパラメータを用いて、前記検査情報に基づいて前記検査に対応する検査コードを推定する、
   請求項１または２に記載のＸ線ＣＴ装置。
4. 前記推定部は、
   検査情報の種別ごとに検査コードがあらかじめ関連付けられたテーブルを取得し、前記検査情報を用いて前記テーブルに基づいて前記検査に対応する検査コードを推定する、
   請求項１または２に記載のＸ線ＣＴ装置。
5. 前記推定部は、
   前記テーブルに関連付けられた前記検査情報として撮影部位が含まれる場合、前記検査で取得された医用画像に対して画像処理を行なうことにより、前記検査における撮影部位を推定し、推定した撮影部位を用いて前記テーブルに基づいて前記検査に対応する検査コードを推定する、
   請求項４記載のＸ線ＣＴ装置。
6. 前記テーブルを記憶する記憶部が自機の外部に設けられ、
   前記推定部は、
   前記自機の外部に設けられた前記記憶部からネットワークを介して前記テーブルを取得する、
   請求項４または５に記載のＸ線ＣＴ装置。
7. 前記テーブルには、検査コードに対してさらに被ばく線量の情報があらかじめ関連付けられた、
   請求項４ないし６のいずれか１項に記載のＸ線ＣＴ装置。
8. 前記推定部は、
   前記検査情報に含まれる前記複数の撮影条件と、複数の検査コードのそれぞれに含まれる撮影条件と、を比較し、類似度にもとづいて前記検査に対応する検査コードを推定する、
   請求項１ないし７のいずれか１項に記載のＸ線ＣＴ装置。
9. 前記検査情報は、
   被検体タイプをさらに含む、
   請求項１ないし８のいずれか１項に記載のＸ線ＣＴ装置。
10. 前記検査情報に含まれる前記複数の撮影条件のそれぞれは、
    撮影モード、撮影部位、および造影の有無、の少なくとも１つを含む、
    請求項１ないし９のいずれか１項に記載のＸ線ＣＴ装置。
11. 検査オーダを取得するオーダ取得部と、
    前記検査オーダに検査コードが含まれている場合であって、前記検査に対応すると前記推定部により推定された検査コードと前記検査オーダに含まれていた検査コードとが異なっているときは、前記推定部により推定された検査コードと前記検査オーダに含まれていた検査コードとが異なっている旨の情報をユーザに通知する通知部と、
    をさらに備えた請求項１ないし１０のいずれか１項に記載のＸ線ＣＴ装置。
12. 前記通知部は、
    前記検査オーダに検査コードが含まれている場合であって、前記推定部により推定された検査コードと前記検査オーダに含まれていた検査コードとが異なっているときは、前記テーブルにおいて両検査コードのそれぞれに関連付けられた前記検査情報を比較し、異なっている情報をユーザに通知する、
    請求項１１記載のＸ線ＣＴ装置。
13. 前記推定部は、
    前記通知部から通知を受けたユーザにより入力部を介して検査コードの指定を受け付けると、ユーザにより指定された検査コードを前記検査に対応する検査コードと推定する、
    請求項１１または１２記載のＸ線ＣＴ装置。
14. 被検体に対して検査に対応する、複数の撮影条件を含む検査情報を取得する検査情報取得部と、
    前記検査情報に基づいて、前記検査に対応する検査コードを推定する推定部と、
    前記検査コードを前記検査情報に関連付ける処理部と、
    を備えた医用情報処理装置。
15. 前記推定部は、
    教師データを用いた学習によって検査情報を入力とし検査情報に対応する検査コードを出力とするようにあらかじめ得たパラメータを用いて、前記検査情報に基づいて前記検査に対応する検査コードを推定する、
    請求項１４記載の医用情報処理装置。
16. 前記推定部は、
    検査情報の種別ごとに検査コードがあらかじめ関連付けられたテーブルを取得し、前記検査情報を用いて前記テーブルに基づいて前記検査に対応する検査コードを推定する、
    請求項１４または１５に記載の医用情報処理装置。
17. 前記推定部は、
    前記検査情報に含まれる前記複数の撮影条件と、複数の検査コードのそれぞれに含まれる撮影条件と、を比較し、類似度にもとづいて前記検査に対応する検査コードを推定する、
    請求項１４ないし１６のいずれか１項に記載の医用情報処理装置。

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