JP2010200881A - 膵嚢胞性疾患診断装置 - Google Patents
膵嚢胞性疾患診断装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2010200881A JP2010200881A JP2009047733A JP2009047733A JP2010200881A JP 2010200881 A JP2010200881 A JP 2010200881A JP 2009047733 A JP2009047733 A JP 2009047733A JP 2009047733 A JP2009047733 A JP 2009047733A JP 2010200881 A JP2010200881 A JP 2010200881A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- cystic disease
- pancreatic cystic
- input
- pancreatic
- diagnostic apparatus
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Pathology (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
Abstract
【解決手段】予め決められた数の入力項目を使用し、各入力項目毎に“0”、“1”、“2”の中から択一選択形式で、患者データが入力され、診断開始ボタンがクリックされたとき、予め学習させておいた人工ニューラルネットワーク15を動作させて、患者データに対応する膵嚢胞性疾患名を表示させる。
【選択図】図2
Description
図1は本発明による膵嚢胞性疾患診断装置のうち、請求項1、2に対応する一形態を示すブロック図である。
i:入力信号の番号を示す値(i=1,2,...,N)
Xi:i番目の入力信号の値
Wi:i番目の入力信号に対する重み係数
θ:しきい値
f(x):ヘビサイド関数値“x”に対する出力信号の値
まず、実際の診断に先立ち、専門医によって、臨床所見と種々の画像検査から得られる情報をもとに、各膵嚢胞性疾患者の中から、特定の膵嚢胞性疾患の患者データが抽出された後、各膵嚢胞性疾患者毎に患者データが整理されて、各患者毎に下記に示すような入力項目に対応するデータが整理され、図5に示す入力データ表20が作成される。
(1)年齢、性別、
(2)嚢胞の形状、個数、壁厚さ、充実成分、石灰化とその部位、
(3)造影の状況、
(4)嚢胞間信号強度、主膵管との交通、
(5)主膵管の拡張状況
この際、各入力項目に対応するデータとして、“0”、“1”、“2”の中から択一選択できるようにし、専門医以外の診断医でも、客観的に判断でき、簡単に入力できる内容にされる。
(1)膵管内乳頭腫瘍IPMN、
(2)粘液性嚢胞腫瘍MCN、
(3)漿液性嚢胞腺腫SCT、
(4)Solid-pseudopapillary tumor SPT、
(5)膵島腫瘍、
(6)膵腺房細胞腫瘍、
(7)膵仮性嚢胞、
(8)単純嚢胞、
(9)リンパ腫
この後、各入力項目データが入力層17の各入力信号“Xi”に各々、割り当てるとともに、各膵嚢胞性疾患名が出力層19の各出力信号“ym”に各々、割り当てられる。
Wji(t+1)=Wji(t)+C(tj-yj)*Xi …(3)
但し、C:学習係数
j:入力層17、中間層18、出力層19を指定する番号
i:入力信号を指定する番号
t:学習番号
tj:教師信号
yj:出力信号
また、病院では、臨床所見と種々の画像検査から得られる情報をもとに、診断医によって、図6に示すような入力項目に対応する入力データ表20が作成される。
図7は本発明による膵嚢胞性疾患診断装置のうち、請求項3に対応する一形態を示すブロック図である。なお、この図において、図1の各部と対応する部分には同じ符号が付してある。
φi(x) = (x - ci)T (x - ci) / (2 σ2i) …(4)
但し、φi(x):i番目の動径基底関数
i:入力信号、動径基底関数の番号を示す値(i=1,2,...,N)
ci:i番目の動径基底関数(ガウス関数)の中心
T:ベクトルを転置させる記号
σ:ガウス関数の標準偏差で、幅を決めるパラメータ
x:入力信号
x - ci:入力信号とガウス関数中心とのユークリッド距離(ベクトル表記)
i:入力信号、動径基底関数の番号を示す値(i=1,2,...,N)
φi(x):i番目の入力信号“x”に対応する動径基底関数
w0:バイアスの値(y方向へのずれ)
wi:i番目の動径基底関数に対する重み係数
図11は本発明による膵嚢胞性疾患診断装置のうち、請求項4に対応する一形態を示すブロック図である。なお、この図において、図1の各部と対応する部分には同じ符号が付してある。
図12は本発明による膵嚢胞性疾患診断装置のうち、請求項5に対応する一形態を示すブロック図である。なお、この図において、図11の各部と対応する部分には同じ符号が付してある。
また、上述した説明から明らかなように、本発明による膵嚢胞性疾患診断装置1a〜1dでは、人工ニューラルネットワーク15、RBFネットワーク31を使用した診断を行っているので、簡便な入力項目に患者のデータを入力するだけで、高い診断率で、膵嚢胞性疾患名を判定させることができる。今後、症例数の蓄積とより、詳細な入力項目を設定することにより、さらに予測効率があがると考えられる。
2:キーボード
3:マウス
4:ディスプレイ
5a〜5d:コンピュータ
6:システムバス
7:キーボードインタフェース回路
8:マウスインタフェース回路
9:ディスプレイインタフェース回路
10:CPU回路
11:メモリ回路
12:OSエリア
13a〜13d:プログラムエリア
14a〜14d:ハードディスク機構
15:人工ニューラルネットワーク
16:ニューロン
17:入力層
18:中間層
19:出力層
20:入力データ表
21:対応表
31:RBFネットワーク
32:ユニット
33:入力層
34:中間層
35:出力層
41:通信回路41
42:LANケーブル
43:US装置
44:CT装置
45:MRI装置
46:EUS装置
47:ERCP装置
51:ゲートウェイ装置
Claims (5)
- 臨床症状、所見、各画像検査のいずれか1つ以上の入力データを用いて、膵嚢胞性疾患名を判定する膵嚢胞性疾患診断装置において、
人工ニューラルネットワークに、各入力項目の内容と、各疾患名とを学習させ、各入力項目の内容が入力されたとき、前記人工ニューラルネットワークを動作させて、疾患名を出力する、ことを特徴とする膵嚢胞性疾患診断装置。 - 請求項1に記載の膵嚢胞性疾患診断装置において、
前記人工ニューラルネットワークを構成するユニットとして、ヘビサイド関数、またはシグモイド関数を使用したニューロンを使用する、ことを特徴とする膵嚢胞性疾患診断装置。 - 請求項1に記載の膵嚢胞性疾患診断装置において、
前記人工ニューラルネットワークを構成するユニットとして、動径基底関数を使用したニューロンを使用する、ことを特徴とする膵嚢胞性疾患診断装置。 - 請求項1、2、3のいずれかに記載の膵嚢胞性疾患診断装置において、
有線ケーブル、または無線回線を介して、US装置、CT装置、MRI装置、EUS装置、ERCP装置から、直接、診断結果を取り込む、ことを特徴とする膵嚢胞性疾患診断装置。 - 請求項1、2、3、4のいずれかに記載の膵嚢胞性疾患診断装置において、
有線ケーブル、無線回線、インターネット回線のいずれかを介して、膵嚢胞性疾患診断プログラムが更新される処理、膵嚢胞性疾患診断プログラムで記述されている人工ニューラルネットワーク、RBFネットワークの学習処理が行われる、ことを特徴とする膵嚢胞性疾患診断装置。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2009047733A JP2010200881A (ja) | 2009-03-02 | 2009-03-02 | 膵嚢胞性疾患診断装置 |
PCT/JP2010/053346 WO2010101150A1 (ja) | 2009-03-02 | 2010-03-02 | 膵嚢胞性疾患診断装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2009047733A JP2010200881A (ja) | 2009-03-02 | 2009-03-02 | 膵嚢胞性疾患診断装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2010200881A true JP2010200881A (ja) | 2010-09-16 |
Family
ID=42709706
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2009047733A Pending JP2010200881A (ja) | 2009-03-02 | 2009-03-02 | 膵嚢胞性疾患診断装置 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2010200881A (ja) |
WO (1) | WO2010101150A1 (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012130408A (ja) * | 2010-12-20 | 2012-07-12 | Noribumi Hibi | Capを施行した潰瘍性大腸炎患者の予後予測方法 |
US10198799B2 (en) | 2015-09-01 | 2019-02-05 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for processing magnetic resonance image |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102246318B1 (ko) * | 2018-10-05 | 2021-04-30 | 주식회사 딥바이오 | 병리 이미지 검색을 위한 시스템 및 방법 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0512351A (ja) * | 1991-07-02 | 1993-01-22 | Toshiba Corp | 診断支援システム |
JPH05277119A (ja) * | 1992-03-31 | 1993-10-26 | Nuclear Fuel Ind Ltd | 癌診断装置 |
JP2006502481A (ja) * | 2002-10-03 | 2006-01-19 | スコット・ラボラトリーズ・インコーポレイテッド | 鎮静・鎮痛システムにおけるニューラルネットワーク |
JP2006043007A (ja) * | 2004-08-02 | 2006-02-16 | Fujitsu Ltd | 診断支援プログラムおよび診断支援装置 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3641495B2 (ja) * | 1994-07-19 | 2005-04-20 | 株式会社日立メディコ | 医用画像診断装置 |
-
2009
- 2009-03-02 JP JP2009047733A patent/JP2010200881A/ja active Pending
-
2010
- 2010-03-02 WO PCT/JP2010/053346 patent/WO2010101150A1/ja active Application Filing
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0512351A (ja) * | 1991-07-02 | 1993-01-22 | Toshiba Corp | 診断支援システム |
JPH05277119A (ja) * | 1992-03-31 | 1993-10-26 | Nuclear Fuel Ind Ltd | 癌診断装置 |
JP2006502481A (ja) * | 2002-10-03 | 2006-01-19 | スコット・ラボラトリーズ・インコーポレイテッド | 鎮静・鎮痛システムにおけるニューラルネットワーク |
JP2006043007A (ja) * | 2004-08-02 | 2006-02-16 | Fujitsu Ltd | 診断支援プログラムおよび診断支援装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
JPN6013040390; 小島正之: 'EPCP施行例から見たMRCPとERCPの適応' Progress of Digestive Endoscopy 第68巻第2号, 20060610, p.73-75, 日本消化器内視鏡学会関東支部会 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012130408A (ja) * | 2010-12-20 | 2012-07-12 | Noribumi Hibi | Capを施行した潰瘍性大腸炎患者の予後予測方法 |
US10198799B2 (en) | 2015-09-01 | 2019-02-05 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for processing magnetic resonance image |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2010101150A1 (ja) | 2010-09-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Maghdid et al. | Diagnosing COVID-19 pneumonia from X-ray and CT images using deep learning and transfer learning algorithms | |
JP6976360B2 (ja) | データ処理装置及び方法、認識装置、学習データ保存装置、機械学習装置並びにプログラム | |
Freer et al. | Social frailty: the importance of social and environmental factors in predicting frailty in older adults | |
Li et al. | Decoding radiology reports: potential application of OpenAI ChatGPT to enhance patient understanding of diagnostic reports | |
JP2018503902A (ja) | 診断妥当性基準を採用することによって病態を特定するための診断検査の最適なシーケンスを決定することに適合した医用鑑別診断装置 | |
US20160188809A1 (en) | Method and Program Product for Healthcare Provider Reporting | |
TWI521467B (zh) | Nursing decision support system | |
Clarke et al. | Determining differences in user performance between expert and novice primary care doctors when using an electronic health record (EHR) | |
Chakraborty et al. | Big-data, iot wearable and mhealth cloud platform integration triads-a logical way to patient-health monitoring | |
WO2018233520A1 (zh) | 一种生成预测图像的方法及装置 | |
Mese et al. | Improving radiology workflow using ChatGPT and artificial intelligence | |
Thangam et al. | Relevance of Artificial Intelligence in Modern Healthcare | |
JP2018014058A (ja) | 医療情報処理システム、医療情報処理装置及び医療情報処理方法 | |
WO2010101150A1 (ja) | 膵嚢胞性疾患診断装置 | |
Sharma et al. | An explainable artificial intelligence based prospective framework for COVID-19 risk prediction | |
JP7238705B2 (ja) | 診療支援方法、診療支援システム、学習モデルの生成方法、および、診療支援プログラム | |
CN112397195B (zh) | 用于生成体格检查模型的方法、装置、电子设备和介质 | |
JP2022059448A (ja) | 診療支援システム | |
JP4871202B2 (ja) | 医学教育支援システムおよび医学教育支援方法 | |
Megalla et al. | Using the 4M model to screen geriatric patients in the emergency department | |
US20200294682A1 (en) | Medical interview apparatus | |
Do et al. | Application of deep learning model (DeepCOVID-19) for detecting COVID-19 cases using chest x-ray images | |
Awotunde et al. | Explainable Machine Learning (XML) for Multimedia-Based Healthcare Systems: Opportunities, Challenges, Ethical and Future Prospects | |
JP2021060930A (ja) | 評価支援装置、評価支援方法及び評価支援プログラム | |
Dimri et al. | Application of Bayesian Theorem for Precise Analysis of Clinical Test Results |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20100713 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20120301 |
|
RD03 | Notification of appointment of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423 Effective date: 20120301 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20120301 |
|
A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A711 Effective date: 20120508 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20120508 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20130820 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20131217 |