過去の症例を基にした高速な画像検索法を備えたPACS用CT診断環境の開発
【研究分野】放射線科学
【研究キーワード】
IS&C / Report filing / CT / Case-Based Reasoning / PACS / CaseーBased Reasoning
【研究成果の概要】
1.過去の症例を利用した診断支援
腹部疾患を含むCT画像の読影報告書の文章を記述単位に変換して、約千例の症例を蓄積し、高速に過去の症例を検索することができるシステムを開発した。新しい症例の読影所見を入力して、過去の症例の中から類似した症例を検索して表示するまでに、読影所見の文章の内容や文章の複雑さにもよるが、1〜2秒で検索・表示することができた。この読影所見と一番に一致した症例を検索し、最終診断が検索されたこの過去の症例の読影診断と一致した確率は約6割であり、臨床的にもCase Based Reasoninngは有効な方法である。このCBRの方法を利用することにより、読影の場合の勘違いや思いこみなどによる誤診断を予防できる効果もある。さらに、初心者の読影の教育という面でも効果が期待できる。
2.診断支援装置として必要な画像データベース
書き換え可能な直径130ミリの光磁気ディスクを使用して、画像データベースを構築した。1枚の光磁気ディスクには両面で約620MBの記憶容量があり、普通のCT画像(512kB)を約1200画像しか記録できない。一人の患者で平均20画像撮影すると仮定すると、60検査しか記録できないことになり、数千例の症例を扱う診断支援システムは、複数枚の光磁気ディスクを管理する必要が生じる。現在光磁気ディスク16枚を収納できる集合型装置を用いることにより、900検査程度の画像を管理することが可能となった。さらに、可逆圧縮を用いることによりさらに3倍程度の検査数を記録することが可能となった。CT画像を表示するためのデータフォーマットについて必要十分な項目を定め、診断装置としてこれらの項目が十分であることが確認できた。
【研究代表者】