JP2015154918A - 病変検出装置及び方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】 病変検出装置及び方法を提供する。
【解決手段】一例によって、医療映像内で病変候補を検出する病変候補検出段階と、医療映像内で解剖学的客体を検出する周辺客体検出段階と、病変候補を病変候補の位置と解剖学的客体の位置との関係情報を含む解剖学的脈絡情報に基づいて検証する病変候補検証段階と、検証結果に基づいて、病変候補のうち、偽陽性病変候補を除去する偽陽性除去段階と、を含みうる。
【選択図】 図３

Description

本発明は、医療映像から病変を検出する技法に関する。より詳細には、医療映像から検出された１つ以上の病変候補のうちから偽陽性病変候補を除去することによって、病変を検出する方法及び装置に関する。
コンピュータ補助検出（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ａｉｄｅｄ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ＣＡＤｅ）は、コンピュータ補助診断（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ａｉｄｅｄ Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ；ＣＡＤｘ）とも呼ばれ、医師の診断を助けるために、医療映像でコンピュータを用いて自動で病変を検出する技術である。しかし、現在、多くの医療映像の低画質性及び医療映像内の病変の広範囲な非定型性によって、ＣＡＤで高い正確度を果たすことが非常に難しい。
例えば、超音波映像は、医師によってプローブ（ｐｒｏｂｅ）の位置と角度とが任意に選択される。したがって、獲得される超音波映像は、その映像を獲得するために使われたプローブの互いに異なる位置と角度とのために、病変の非定型的映像を含みうる。したがって、このような非定型的な映像に対して病変を自動で検出するアルゴリズムを適用すれば、病変だけではなく、病変ではない解剖学的な要素までも病変と誤認して検出してしまうことが懸念される。
本発明は、病変に関わる部位を適切に検出する装置及び方法等を提供することである。
本発明の一態様による病変検出装置は、医療映像内で病変候補を検出する病変候補検出器と、前記医療映像内で解剖学的客体を検出する周辺客体検出器と、前記病変候補を、前記病変候補の位置と前記解剖学的客体の位置との関係情報を含む解剖学的脈絡情報に基づいて検証する病変候補検証器と、前記病変候補検証器の検証結果に基づいて、前記検出された病変候補のうち、偽陽性病変候補を除去する候補除去器と、を含む。
一実施形態において、前記医療映像を入力する映像入力部をさらに含み、前記医療映像は、人体の胸部（例えば、乳房）を超音波またはＸ線を用いて撮影した胸部映像（例えば、乳房映像）であり、前記周辺客体検出器は、前記胸部映像から、前記解剖学的客体として皮膚、脂肪、線組織、筋肉、骨のうち少なくとも１つを検出し、前記病変候補検証器は、前記病変候補と前記胸部映像内から検出された前記皮膚、脂肪、線組織、筋肉、骨のうち少なくとも１つとの位置と関連した情報を含む解剖学的脈絡に基づいて検証する。
他の実施形態において、前記病変候補検出器は、ハールフィーチャー検出（Ｈａｒｒ ｆｅａｔｕｒｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）、デフォーマブルパートモデル（Ｄｅｆｏｒｍａｂｌｅ Ｐａｒｔ Ｍｏｄｅｌ；ＤＰＭ）、またはディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）のうち少なくとも１つを用いて、前記医療映像から病変候補を検出する。
さらに他の実施形態において、前記周辺客体検出器は、前記医療映像から前記解剖学的客体のそれぞれを個別的に検出する複数の個別客体検出器を含む。
さらに他の実施形態において、前記複数の個別客体検出器のそれぞれは、ディープラーニング、スライディングウィンドウ技法、またはスーパーピクセル技法を利用する。
さらに他の実施形態において、前記周辺客体検出器は、前記医療映像から前記解剖学的客体を一度に検出する単一客体検出器を含む。
さらに他の実施形態において、前記単一客体検出器は、ディープラーニング技法、スライディングウィンドウ（Ｓｌｉｄｉｎｇ Ｗｉｎｄｏｗ）技法、またはスーパーピクセル（Ｓｕｐｅｒｐｉｘｅｌ）技法を利用する。
さらに他の実施形態において、前記単一客体検出器は、前記医療映像への全体あるいは一部から複数のフィーチャーマップ（Ｆｅａｔｕｒｅ Ｍａｐ）を抽出し、該抽出された前記フィーチャーマップのそれぞれに対応する解剖学的客体を割り当て、特定解剖学的客体が割り当てられたフィーチャーマップの前記医療映像内位置を割り当てられた特定解剖学的客体にラベリングする。
さらに他の実施形態において、前記病変候補検証器は、サポートベクターマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ；ＳＶＭ）、人工知能ネットワーク（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ；ＡＮＮ）、ディープラーニング技法、及びベイジアンネットワーク（Ｂａｙｅｓｉａｎ Ｎｅｔｗｏｒｋ）のうち少なくとも１つの技法を利用する。
さらに他の実施形態において、前記解剖学的脈絡情報は、“人体の特定部位は、既定の解剖学的客体を有する”、“人体の特定部位で、互いに異なる解剖学的客体は、既定の位置関係を有する”、及び“同じ解剖学的客体は、互いに集まって存在する”のうち少なくとも１つの前記解剖学的客体に関連したドメイン情報（ｄｏｍａｉｎ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ）と、“特定病変候補は、人体の特定部位のうち、特定解剖学的客体内にのみ存在する”という前記病変候補に関連したドメイン情報と、を含む。
さらに他の実施形態において、前記解剖学的脈絡情報は、前記病変候補及び前記解剖学的客体の検出情報から抽出されるセルフ情報を含み、前記セルフ情報は、信頼度（ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ ｌｅｖｅｌ）、明るさ、質感、及び形状に関する情報のうち少なくとも１つを含む。「セルフ情報」は「自体情報（self information）」等と言及されてもよい。
さらに他の実施形態において、前記解剖学的脈絡情報は、前記病変候補及び前記解剖学的客体の検出情報の間の相関関係から抽出される関係情報を含み、前記関係情報は、前記病変候補と前記解剖学的客体との距離、前記病変候補と前記解剖学的客体との間の相対的な位置、または前記病変候補と前記解剖学的客体との間の明るさ、質感または形状の類似度に関する情報のうち少なくとも１つを含む。
さらに他の実施形態において、前記解剖学的脈絡情報は、あらかじめ構築された学習データから獲得された、前記医療映像内で前記病変候補が存在する位置の確率分布情報をさらに含む。
さらに他の実施形態において、前記医療映像が動画中の連続した２次元フレームのうち１つまたは３次元映像の断面のうち１つである場合、前記解剖学的脈絡情報は、隣接フレームまたは隣接断面から獲得された前記病変候補または前記解剖学的客体の位置情報を含む隣接映像情報をさらに含む。
本発明の他の態様によって、病変検出方法は、医療映像内で病変候補を検出する病変候補検出段階と、前記医療映像内で解剖学的客体を検出する周辺客体検出段階と、前記病変候補を、前記病変候補の位置と前記解剖学的客体の位置との関係情報を含む解剖学的脈絡情報に基づいて検証する病変候補検証段階と、前記検証結果に基づいて、前記検出された病変候補のうち、偽陽性病変候補を除去する偽陽性除去段階と、を含む。
本発明のさらに他の態様によって、病変検出装置は、医療映像を保存するメモリと、前記医療映像から病変候補及び解剖学的客体を検出し、前記検出された病変候補と前記検出された解剖学的客体との位置関係と関連した情報を含む解剖学的脈絡情報に基づいて、前記検出された病変候補を検証し、また検証結果に基づいて、前記検出された病変候補のうち、偽陽性病変候補を除去するプロセッサと、を含む。
前述した態様及び実施形態、そして、それ以外の他の態様や実施形態について下記の詳細な説明でさらに見つけられる。
一般的なコンピュータ補助診断装置の構成を例示したブロック図である。 胸部超音波映像内の病変候補及び解剖学的構造を例示した図面である。 病変検出装置の一例を示すブロック図である。 図３に示された病変検出装置で、周辺客体検出器の一例を示すブロック図である。 図４の周辺客体検出器のフィーチャーマップの例を示す図面である。 図３の例で、周辺客体検出器の他の例を説明する図面である。 図３に示された病変検出装置で、原本映像から検出された病変候補及び解剖学的客体が表示された合成映像の例を説明する図面である。 図３に示された病変検出装置で、病変候補検証器の一実施形態をさらに詳しく示すブロック図である。 図３に示された病変検出装置で、病変候補検証器によって利用される脈絡情報の一例を示すブロック図である。 図９の脈絡情報の例のうち、確率情報の一例を示すグラフである。 病変検出方法の一例を示すフローチャートである。 病変検出方法の他の例を示すフローチャートである。 病変検出方法のさらに他の例を示すフローチャートである。
病変検出装置及び／または方法の一例によって、ＣＡＤｅ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ａｉｄｅｄ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）またはＣＡＤｘ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ａｉｄｅｄ Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ）装置で病変候補検出技術が提供される。この技術は、例えば、胸部超音波撮影術によって生成される超音波映像またはＸ線胸部医療映像で病変候補を検出する場合に利用されうる。
本文書で、“解剖学的客体（ａｎａｔｏｍｉｃａｌ ｏｂｊｅｃｔ）”という用語は、特定の解剖学的な性質や機能によって区別される要素を称することができる。例えば、乳房の場合、解剖学的客体は、皮膚（ｓｋｉｎ）、皮下脂肪（ｓｕｂｃｕｔａｎｅｏｕｓ ｆａｔ）、線組織（ｇｌａｎｄｕｌａｒ ｔｉｓｓｕｅ）、後方脂肪（ｒｅｔｒｏｍａｍｍａｒｙ ｆａｔ）、大胸筋（ｐｅｃｔｏｒａｌｉｓ ｍｕｓｃｌｅ）、肋骨（ｒｉｂ）などを含み、多様な組織及び成分であり得る。
“病変候補領域（ｌｅｓｉｏｎ ｃａｎｄｉｄａｔｅ ｒｅｇｉｏｎ／ｐｏｒｔｉｏｎ）”とは、ＣＡＤによって検出された、病変（ｌｅｓｉｏｎ）領域として診断される可能性がある医療映像内の特定領域を意味する。医師は、患者を診断するために、ＣＡＤによって検出された病変候補領域が実際に病変であるか否かを判断する。
病変検出装置及び方法は、医療映像内から検出された病変候補を解剖学的脈絡情報を用いて検証することによって、偽陽性（Ｆａｌｓｅ Ｐｏｓｉｔｉｖｅ；ＦＰ）病変候補を除去する。言い換えれば、まず、映像から病変候補及び解剖学的客体が検出される。その後、検出された病変候補及び解剖学的客体の位置及び位置関係が解剖学的脈絡情報に基づいて検証される。最後に、検証結果に基づいて、検出された病変候補のうちから偽陽性病変候補が除去される。これにより、病変候補が実際病変として検出される可能性が高くなる。
ここで、“偽陽性病変候補”とは、映像内から検出された病変候補のうちから、医学的に診断する価値がある病変候補ではない、誤って検出された病変候補を意味する。例えば、病変候補が脂肪のように、通常、病変が発見されない特定解剖学的客体と関連していると判断される場合、この病変候補は、偽陽性である可能性が大きい。他の例を挙げて、映像が胸部映像である場合に、病変候補が医学的に乳房癌と関連した腫瘍や嚢腫が発見されない可能性が大きい位置に存在すると判断されれば、この病変候補は、偽陽性である可能性が大きい。
医療映像が超音波またはＸ線による胸部映像である時、この映像から、乳房癌の嚢腫などの病変候補、及び皮膚、皮下脂肪、線組織、後方脂肪、大胸筋肉、肋骨などの解剖学的客体を検出することができる。
病変候補の検出は、映像内で自動で病変候補を見つけるための多様なアルゴリズムを利用する技法を通じて行われる。例えば、ハールフィーチャー検出技法、デフォーマブルパートモデル、ディープラーニングなどの技法を利用できる。
解剖学的客体の検出は、映像から複数の解剖学的客体のそれぞれを個別的に検出することで行われる。この場合、ＣＤＢＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｄｅｅｐ Ｂｅｌｉｅｆ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）のようなさまざまなディープラーニング技法のうち１つを利用できる。また、皮膚を検出する皮膚検出器、脂肪を検出する脂肪検出器、線組織を検出する線組織検出器、筋肉を検出する筋肉検出器のように、それぞれの解剖学的客体に対して別途の検出器を採用することもできる。
一方、解剖学的客体の検出は、１つの胸部超音波映像から複数の解剖学的客体を一度に検出することで行われることもある。この場合、ディープラーニング技法、スライディングウィンドウ技法、またはスーパーピクセル技法を利用できる。まず、胸部超音波映像からさまざまなフィーチャーマップを抽出し、該抽出されたフィーチャーマップを対応する解剖学的客体に割り当て、特定解剖学的客体が割り当てられたフィーチャーマップの映像内位置を特定解剖学的客体にラベリングすることができる。
このように検出された皮膚、脂肪、筋肉、骨などの解剖学的客体は、各解剖学的客体の位置関係に関する解剖学的脈絡情報（ｃｏｎｔｅｘｔ）に基づいて検証されうる。
解剖学的脈絡情報は、病変候補及び解剖学的客体と関連したドメイン情報を含みうる。また、解剖学的脈絡情報は、病変候補及び解剖学的客体と直接関連したセルフ情報を含みうる。そして、解剖学的脈絡情報は、病変候補と解剖学的客体との関係と関連した関係情報を含みうる。さらに、解剖学的脈絡は、特定人体部位の医療映像内で病変候補及び／または解剖学的客体が存在する位置の確率分布情報を含みうる。このような確率分布情報は、あらかじめ構築された学習データに基づいて獲得されうる。また、解剖学的脈絡は、医療映像が動画中の連続した２次元（２Ｄ）フレームのうち１つまたは３次元（３Ｄ）映像の断面のうち１つである場合、隣接フレームまたは隣接断面から獲得された解剖学的客体の位置情報のような隣接映像情報を含みうる。
以下、病変検出装置及び方法が、図面を参照して例示として記述される。
以下で、２次元胸部超音波映像を例として、病変検出装置及び方法の実施形態を説明する。しかし、医療映像の範囲が、胸部超音波映像に制限される必要はない。例えば、医療映像は、乳房またはそれ以外の他の部位に対する超音波またはＸ線映像であり、２次元映像または３次元映像であり得る。
図１は、一般的なコンピュータ補助診断装置の構成を例示するブロック図である。図１を参照すれば、一般的に、コンピュータ補助診断装置１０は、映像獲得部１２、病変検出部１４、及び病変診断部１６を含む。医療映像装置は、患者の胸部に対する超音波映像を撮影することができる。そうすると、映像獲得部１２は、そのような撮影された映像を保存する医療映像装置から映像を受信することができる。病変検出部１４は、映像獲得部１２から受信された映像に対して病変検出アルゴリズムを適用することによって、病変候補の存否を判断し、存在する病変候補の位置を検出する。病変診断部１６は、検出された病変候補の悪性の有無を判断することができる。コンピュータ補助診断装置１０は、検出された病変候補を映像と共に診断結果としてディスプレイを通じて表示することができる。
このようなＣＡＤ装置で、病変検出部１４は、例えば、超音波映像の場合、画質が劣り、非定型的であるということから、実際の病変に対応する病変候補だけではなく、実際の病変とは関係ない偽陽性病変候補も検出してしまう可能性がある。偽陽性病変候補は、検出エラーに対応する。したがって、診断能力及び効率を向上させるために、病変検出部１４での検出エラーの数を減少させること、すなわち、偽陽性病変候補の数を減少させることが要求される。
図２は、医療映像の例を図示する。示した医療映像は、胸部（例えば、ヒト乳房）の解剖学的構造内に位置する病変候補の例を含む超音波胸部映像である。図２を参照すれば、人体の胸部を撮影した２次元超音波映像１０が例示される。示した映像１０は、皮膚１１、皮下脂肪１２、線組織１３、後方脂肪１４、大胸筋１５、及び肋骨１６等の解剖学的客体を含む。「客体」は「対象」、「要素」、「特徴」等と言及されてもよい。また、示した映像１０は、嚢腫や悪性病変のような病変候補２１、２２を含む。これら解剖学的客体は、最上端の皮膚１１から順に下側に皮下脂肪１２、線組織１３、後方脂肪１４、大胸筋１５、及び肋骨１６が配される解剖学的構造を示す。そして、病変候補２１、２２は、映像内の多種多様な位置に存在し得る。
図３は、病変検出装置の一例を図示するブロック図である。図３を参照すれば、病変検出装置３０は、映像入力部３１、病変候補検出器３３、周辺客体検出器３５、病変候補検証器３７、候補除去器３９、及びディスプレイ部３６などのコンポーネントを含みうる。「コンポーネント」は「部分」、「ユニット」、「要素」等と言及されてもよい。
映像入力部３１は、医療映像を受信するコンポーネントである。医療映像は、例えば、図２に例示されているような、人体の胸部（例えば、乳房）を超音波を用いて撮影した胸部超音波映像であり得る。このような医療映像は、超音波またはＸ線などを用いて人体の特定部位を撮影する医療映像診断装置または撮影装置、または、このような映像を保存している保存装置から入力されうる。医療映像診断／撮影装置及び保存装置は、ここではまとめて１つの医療映像装置として言及される場合がある。一例として、映像入力部３１は、このような医療映像装置の一部として具現可能であるか、または有無線通信方式でこのような医療映像装置と通信することができる。入力された映像は、分析のために病変検出装置３０のメモリ内に保存することができる。
病変候補検出器３３、周辺客体検出器３５、病変候補検証器３７、及び候補除去器３９は、１つ以上のコンピュータプロセッサにより実現されてもよい。。
病変候補検出器３３は、医療映像を分析して病変候補の存否、及び存在する病変候補の位置を検出するコンポーネントである。病変候補検出器３３は、病変候補の検出のために、例えば、ハールフィーチャー検出、デフォーマブルパートモデル、及び／またはディープラーニングのような技法を利用できる。検出された病変候補のそれぞれに、病変候補検出器３３によって信頼度を表わす値又はスコア（ｓｃｏｒｅ）を対応させうる。この信頼度値は、それぞれの病変候補が実際に病変であると判断される可能性を数値で表わしたものである。
周辺客体検出器３５は、医療映像内で複数の解剖学的客体を検出することができる。周辺客体検出器３５は、医療映像が胸部超音波映像１０である場合、解剖学的客体として映像内の皮膚、脂肪、線組織、筋肉、骨などを検出することができる。周辺客体検出器３５は、あらゆる解剖学的客体を一度に検出する１つの単一客体検出器を含んでもよいし、または、それぞれの解剖学的客体を個別的に検出する複数の個別客体検出器を含んでいてもよい。周辺客体検出器３５は、図４ないし図６に示されたことを参照して、下記でさらに詳しく説明される。
病変候補検証器３７は、病変候補検出器３３によって検出された病変候補及び周辺客体検出器３５によって検出された解剖学的客体を、解剖学的脈絡に関連した情報を含む脈絡情報３７０に基づいて検証することができる。この場合、病変候補検証器３７は、例えば、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）、ＡＮＮ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、及びベイジアンネットワークのような機械学習及び統計的方法を利用できる。病変候補検証器３７は、図８に示されたことを参照して、下記でさらに詳しく説明される。
脈絡情報３７０は、医療映像が含んでいる解剖学的部位の解剖学的な脈絡を表わす脈絡情報を含みうる。「脈絡」は「コンテキスト（context）」、「背景」、「状況」等と言及されてもよい。脈絡情報は、特に、病変候補及び解剖学的客体の各自の位置及びそれらの間の相互位置関係などを一般的に表わすドメイン情報などを含みうる。例えば、病変候補検証器３７は、医療映像が胸部超音波映像１０である場合、検出された病変候補、皮膚、脂肪、線組織、筋肉、骨などの各自の相互位置関係などを表わすドメイン情報を利用できる。「ドメイン情報」は「領域情報」等と言及されてもよい。脈絡情報３７０は、例えば、コンピュータ可読（コンピュータにより読み取ることが可能な）ストレージ媒体に保存することができる。脈絡情報３７０は、図９に示されたことを参照して、下記でさらに詳しく説明される。
例えば、病変候補検出器３３は、ＤＰＭ技法を用いて映像を分析した後、映像内の１つの特定領域を“信頼度８５％の病変候補”であると決定することによって、病変候補を検出すると仮定する。そして、周辺客体検出器３５は、スライディングウィンドウ技法を用いて映像を分析した後、映像内の他の１つの特定領域を“信頼度９５％の皮下脂肪”であると決定することによって、“皮下脂肪”という解剖学的客体を検出すると仮定する。周辺客体検出器３５は、同じ方式で、“皮膚”、“線組織”、“後方脂肪”、“大胸筋”のような他の解剖学的客体を検出することが可能である。
このような例において、病変候補検証器３７は、検出された“病変候補”が実際に病変であるか否かを、解剖学的脈絡情報を用いて検証することができる。例えば、病変候補検証器３７は、病変候補として検出された特定領域（以下、“Ａ領域”と言う）が、解剖学的客体が存在する位置と如何なる関係にあるかを、ＳＶＭ技法を用いて検証することができる。言い換えれば、病変候補検証器３７は、Ａ領域が他の客体と比べた場合に、同一位置に存在するか、近接しているか、または遠く離れているか等のような解剖学的脈絡情報を参照することができる。これにより、病変候補検証器３７は、Ａ領域が、実際に病変であるか、偽陽性であるかを判断することができる。
候補除去器３９は、病変候補検証器３７によって検証された結果を受信することができる。これにより、候補除去器は、病変候補検出器３３によって検出された病変候補のうち、病変候補検証器３７によって偽陽性と判定された病変候補を除去した後、残りの病変候補を原本映像１０に含ませて出力することができる。その結果は、図７を参照して、下記でさらに詳しく記述される。
図４は、図３に示された装置で、周辺客体検出器の一例を図示するブロック図である。図４を参照すれば、図３の周辺客体検出器３５の一例として、映像内のあらゆる解剖学的客体を一度に検出する単一検出器４０が示される。図４で示した例で、単一検出器４０は、医療映像で複数の解剖学的客体を検出する時、スライディングウィンドウ技法を利用する。
示したように、単一検出器４０は、ＨＯＧ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ Ｏｆ Ｇｒａｄｉｅｎｔ）特徴点、すなわち、フィーチャーマップ又は特徴マップを用いて解剖学的客体を検出することができる。そのために、単一検出器４０は、フィーチャーマップ抽出部４１、フィーチャーマップ割り当て部４３、及び映像ラベリング部４５を含みうる。フィーチャーマップ抽出部４１は、映像から少なくとも１つのフィーチャーマップを抽出する。フィーチャーマップ割り当て部４３は、抽出されたフィーチャーマップを対応する解剖学的客体に割り当てる。そのために、抽出されたフィーチャーマップは、既に保存されている多数のフィーチャーマップと比較されうる。既に保存されている多数のフィーチャーマップのうちから一致するものが存在すれば、その一致するフィーチャーマップが対応している解剖学的客体に、抽出されたフィーチャーマップを対応させることができる。映像ラベリング部４５は、特定解剖学的客体が割り当てられたフィーチャーマップの映像内の位置をその特定解剖学的客体にラベリングする又は割り当てることができる。これにより、映像内のフィーチャーマップの位置は、特定解剖学的客体として検出されうる。
それ以外にも、単一検出器は、スーパーピクセル技法を用いて構成することができる。この場合、映像内のピクセルをスーパーピクセルに再限定した後、それぞれのスーパーピクセルに対して強度（ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）、テクスチャ、スパースコーディング（ｓｐａｒｓｅ ｃｏｄｉｎｇ）、ＤＢＮ（Ｄｅｅｐ Ｂｅｌｉｅｆ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を利用した特徴点などの映像情報を利用する分類器（ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）形式で構成可能である。
図５は、図４に示された周辺客体検出器によって抽出されたフィーチャーマップの例を示す図面である。図５を参照すれば、嚢腫のフィーチャーマップ５１、他の嚢腫のフィーチャーマップ５３、悪性病変のフィーチャーマップ５５、線組織のフィーチャーマップ５７を含むフィーチャーマップグループ５０が例示される。このようなフィーチャーマップグループ５０は、単に例示に過ぎず、多種多様の病変の種類及び／または解剖学的構造を識別するための多様なフィーチャーマップがさらに利用されてよいことは自明である。このようなフィーチャーマップは、図３に示された病変候補検出器３３によっても同様に利用されうる。
図６は、図３に示された装置で、周辺客体検出器の他の例を説明する図面である。図６を参照すれば、図３に示された周辺客体検出器３５の例として、複数の個別客体検出器６１、６３、６５、６７を含むマルチ検出器６０が例示される。皮膚客体検出器６１は、原本映像１０から皮膚１１領域のみを検出する。皮下脂肪客体検出器６３は、原本映像１０から皮下脂肪１２領域のみを検出する。線組織客体検出器６５は、原本映像１０から線組織１３領域のみを検出することができる。大胸筋客体検出器６７は、原本映像１０から大胸筋１５領域のみを検出することができる。図６に示された図面で、検出された多様な解剖学的客体または組織は、カラーコーディングされる。例えば、皮膚に対応する映像部分は、青色に、皮下脂肪に対応する映像部分は、茶色に、線組織に対応する映像部分は、緑色に、大胸筋に対応する映像部分は、黄色にそれぞれ表示される。図３に示された装置は、ディスプレイスクリーン上でこのようにカラーコーディングされた映像をユーザに表示させうる。
一例によって、複数の個別客体検出器６１、６３、６５、６７のそれぞれは、多様なディープラーニング技法のうち１つを用いて構成することができる。例えば、ＤＨＮ（Ｄｅｅｐ Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＣＤＢＮ、ＤＤＮ（Ｄｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｄｅｅｐ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などを利用できる。
図７は、図３の実施形態で、原本映像から検出された病変候補及び解剖学的客体が表示された合成映像の例を説明する図面である。図７は、図３の候補除去器３９が病変候補検証器３７によって検証された結果によって偽陽性を除去した後、原本映像１０に検出結果を含ませて出力した合成映像の例である。このような例において、映像は、原本映像の残りの病変候補を含む。図７に示したように、原本映像のうちから肋骨領域７１、皮下脂肪領域７２、線組織領域７３が表示されており、また、２つの病変候補が示されている。例えば、映像は、病変検出装置のディスプレイ部のタッチスクリーンまたはディスプレイスクリーン上に出力される。このような例において、１つの病変候補７４は、信頼度値が０．６９（または、６９％）に表示され、残りの病変候補は、信頼度値として０．１２（または、１２％）が表示されている。このように、病変候補は、ユーザによって容易に識別させる視覚的な表示と共に表示される。このような例において、たとえ病変候補７４を表わすために、四角形箱が使われているが、他の例では、病変周囲の境界線またはカラーハイライトのようなその他の多様な視覚的なマーキング（ｍａｒｋｉｎｇ）が使用されてよい。
図８は、図３に示された病変候補検証器の一例をさらに詳しく示すブロック図である。図８を参照すれば、図３に示された病変候補検証器３７は、セルフ情報抽出器３７１、関係情報抽出器３７３、病変存在確率計算器３７５、及び検証処理部３７７などのコンポーネントを含みうる。
セルフ情報抽出器３７１は、病変候補検出器３３によって検出された病変候補から病変候補自体と関連した情報、すなわち、病変候補自体の情報（セルフ情報）を抽出することができる。病変候補のセルフ情報は、例えば、信頼度値、病変候補領域を形成するピクセルの明るさ（または、強度）を表わす値、病変候補領域の質感を表わす値、及び／または病変候補の形状を表わす情報などを含みうる。また、セルフ情報抽出器３７１は、周辺客体検出器３５によって検出された解剖学的客体から同様に解剖学的客体のセルフ情報を抽出することができる。解剖学的客体のセルフ情報も、同様に信頼度値、解剖学的客体領域を形成するピクセルの明るさ（または、強度）を表わす値、解剖学的客体領域の質感を表わす値、及び／または解剖学的客体の形状を表わす情報などを含みうる。セルフ情報抽出器３７１によって抽出されたセルフ情報は、脈絡情報３７０に含まれうる。
関係情報抽出器３７３は、病変候補及び解剖学的客体の検出情報の間の相関関係から抽出される関係情報を含みうる。関係情報は、病変候補と解剖学的客体との距離、病変候補と解剖学的客体との間の相対的な位置、及び／または病変候補と解剖学的客体との間の明るさ、質感または形状の類似度に関する情報を含みうる。関係情報抽出器３７３によって抽出された関係情報は、脈絡情報３７０に含まれうる。
病変存在確率計算器３７５は、あらかじめ構築された学習データから特定病変候補が特定解剖学的構造内で存在する位置の確率分布情報を計算することができる。病変存在確率計算器３７５によって計算された確率分布情報は、確率情報として脈絡情報３７０に含まれうる。
検証処理部３７７は、脈絡情報３７０に含まれた情報を用いて病変候補検証器３７の検証機能を行うコンポーネントである。すなわち、セルフ情報抽出器３７１、関係情報抽出器３７３、及び／または病変存在確率計算器３７５によって獲得されたセルフ情報、関係情報、確率情報などは、脈絡情報３７０に追加される。脈絡情報３７０は、図９を参照して、下記でさらに説明されるように、ドメイン情報、セルフ情報、関係情報、確率情報、及び／または隣接映像情報を含みうる。検証処理部３７７は、脈絡情報３７０内のドメイン情報、セルフ情報、関係情報、確率情報、及び／または隣接映像情報を用いて特定病変情報が偽陽性であるか否かを検証するプロセスを行うことができる。
脈絡情報３７０は、ドメイン情報、セルフ情報、関係情報、確率情報、及び／または隣接映像情報を含みうる脈絡情報を保存するコンピュータ可読ストレージ媒体であって、病変候補検証器３７に１つのコンポーネントとして含まれることもあり、または、病変候補検証器３７の外部にありながら、有線または無線通信連結によってデータ通信可能に連結されている別途の外部コンポーネントであり得る。脈絡情報３７０に保存されている脈絡情報は、図９に示されたことを参照して、下記でさらに詳しく説明される。
図９は、図３に示された病変候補検証器によって利用される脈絡情報の一例を示すブロック図である。
図９を参照すれば、脈絡情報３７０に保存される解剖学的脈絡情報は、解剖学的ドメイン情報３７０１、セルフ情報３７０３、関係情報３７０５、確率情報３７０７、及び／または隣接映像情報３７０９を含みうる。
脈絡情報のうち、ドメイン情報３７０１は、領域間の位置関係を表わす情報である。ドメイン情報３７０１には、少なくとも、“人体の特定部位は、既定の解剖学的客体を有する”、“人体の特定部位で、互いに異なる解剖学的客体は、既定の位置関係を有する”、及び“同じ解剖学的客体は、互いに集まって存在する”という情報のような解剖学的客体と関連した一般的な知識又は情報が含まれうる。
例えば、胸部超音波映像の場合、“乳房の場合、皮膚、皮下脂肪、線組織、後方脂肪、大胸筋、肋骨の解剖学的客体を有する”、“乳房の場合、皮膚が最上層に位置し、皮膚の下に皮下脂肪が位置し、皮下脂肪の下に線組織が位置し、線組織の下に後方脂肪が位置し、後方脂肪のすぐ下に大胸筋が位置し、大胸筋の下に肋骨が位置する”のような解剖学的な位置情報が、ドメイン情報として含まれうる。
また、ドメイン情報３７０１には、病変候補と関連したドメイン情報として、例えば、“特定病変候補は、人体の特定部位のうち、特定解剖学的客体内にのみ存在する”という情報が含まれうる。
例えば、胸部超音波映像の場合、“乳房の場合、乳房癌が促進可能な時期に、乳房癌嚢腫は、線組織部位に存在する”のような一般的な医学的な位置情報が含まれうる。
また、脈絡情報は、また病変候補及び解剖学的客体の検出情報から抽出されるセルフ情報３７０３を含みうる。セルフ情報３７０３は、信頼度、明るさ、質感、及び／または形状に関する情報を含みうる。例えば、特定病変候補または特定解剖学的客体を構成するピクセルの明るさ値、特定病変候補または特定解剖学的客体を表わす領域の質感、特定病変候補または特定解剖学的客体の形状に関する情報を含みうる。
さらに、脈絡情報は、病変候補及び解剖学的客体の検出情報の間の相関関係から抽出される関係情報３７０５を含みうる。関係情報３７０５は、病変候補と解剖学的客体との距離、病変候補と解剖学的客体との間の相対的な位置、または病変候補と解剖学的客体との間の明るさ、質感または形状の類似度に関する情報のうち少なくとも１つを含みうる。ここで、病変候補と解剖学的客体との間の相対的な位置は、例えば、胸部映像の場合、病変候補が、皮膚及び皮下脂肪に対して下に位置し、大胸筋に対して上に位置するか否かを表わす関係情報であり得る。
さらに、脈絡情報は、確率情報３７０７を含みうる。確率情報３７０７は、あらかじめ構築された学習データから獲得されうる。確率情報３７０７は、特定医療映像内で病変及び解剖学的客体のそれぞれが存在する位置の確率分布情報であり得る。
例えば、胸部超音波映像の場合、“皮膚は、映像の最上端に１００％存在する”、“皮下脂肪”は、映像の最上端から１０ｃｍ離れた位置から発見される確率は５０％である”、“乳房癌嚢腫のような病変は、皮下脂肪と後方脂肪との間で１０〜３１％確率で発見されうる”のような確率分布情報が確率情報３７０７に含まれうる。
また、さらに、脈絡情報は、隣接映像情報３７０９を含みうる。隣接映像情報３７０９は、医療映像が動画中の連続した２次元フレームのうち１つまたは３次元映像の断面のうち１つである場合、隣接フレームまたは隣接断面から獲得された病変情報及び／または解剖学的客体の位置情報を含みうる。
例えば、現在医療映像が、３次元超音波ボリューム映像のスライスのうち１つである場合、以前に隣接したスライスを分析した結果、検出された病変情報及び／または解剖学的客体の位置は、現在スライスから検出された病変情報及び／または解剖学的客体と連関性が高い。したがって、隣接映像情報に含まれた以前に検出された解剖学的客体の位置情報は、現在映像から検出された病変情報及び／または解剖学的客体を検証し、調整するための参照資料として有用である。
図１０は、図９に示された脈絡情報の例のうち、確率情報の一例を示すグラフである。図１０を参照すれば、胸部超音波映像から病変発見位置の確率分布が、グラフとして示される。図示のグラフで、水平軸は、皮膚から大胸筋に向かう体内に入る方向に沿う距離を表わし、垂直軸は、病変が発見される確率である。グラフから分かるように、病変が皮膚と大胸筋の付近の位置で発見される確率は低く、皮膚と大胸筋との間の中間地点のような位置では約３１％程度もの確率で病変が発見されることが分かる。このような確率分布は、既存の病変発見過程から蓄積されたデータを学習データとして構築し、この学習データを通じて獲得されうる。病変候補に関する位置情報は、その病変候補が偽陽性病変候補である可能性があるか否かを決定するために使われる。
図１１は、病変検出方法の一例を示すフローチャートである。図１１を参照すれば、病変検出方法１１０は、医療映像の獲得過程を含みうる。例えば、入力動作１１１で、図３に示された装置の映像入力部によって医療映像が入力されうる。このような医療映像は、超音波またはＸ線などを用いて人体の特定部位を撮影する医療映像診断装置または撮影装置、または、このような映像を保存している保存装置から入力されうる。
映像が入力されれば、図３に示された装置の病変候補検出器３３及び周辺客体検出器３５によって、入力された映像を分析して、映像内の特定位置に存在する病変候補及び解剖学的客体を関心領域として検出する検出段階が進行する（１１３）。この検出段階（１１３）は、映像が胸部超音波映像である場合、乳房癌の嚢腫のような病変と疑うことができる領域を病変候補として検出し、皮膚、脂肪、線組織、筋肉、骨などを解剖学的客体として検出することができる。
その後、検出された関心領域のうち、特に、病変候補の偽陽性判定のための資料として利用するために、脈絡情報が、例えば、図３の病変候補検証器３７によってコンピュータ可読ストレージ媒体から獲得される（１１５）。脈絡情報は、図３の脈絡情報３７０であり得る。このような例において、脈絡情報３７０は、ドメイン情報を含み、コンピュータ可読媒体上にあらかじめ保存することができる。ドメイン情報は、病変候補に関連したドメイン情報及び／または解剖学的客体に関連したドメイン情報を含みうる。ドメイン情報、例えば、図９のドメイン情報３７０１であり得る。
脈絡情報が獲得されれば、例えば、図３の病変候補検証器３７によって、獲得した脈絡情報に基づいて、関心領域のうち、病変候補の偽陽性有無が検証されうる（１１７）。例えば、病変候補が、皮膚と判定された領域と同じ位置に存在するならば、この病変候補は、実際に病変と判断されない可能性が高いので、偽陽性と判断される。例えば、病変候補が、線組織領域に存在すると判定されれば、この病変候補は、実際に病変と判断される可能性が高いので、偽陽性ではないと判断される。
このような検証段階（１１７）の検証結果は、以後、例えば、図３の候補除去器３９によって利用されることによって、偽陽性病変候補が除去された病変候補結果が出力される。
図１２は、医療映像で偽陽性病変候補を除去することによって、病変を検出する方法の他の例を示すフローチャートである。図１２を参照すれば、病変検出方法１２０は、例えば、図３に示された装置の映像入力部に医療映像が入力（１２１）されると始まる。このような医療映像は、超音波またはＸ線などを用いて人体の特定部位を撮影する医療映像診断装置または撮影装置、または、このような映像を保存している保存装置から入力されうる。
映像が入力されれば、図３に示された装置の病変候補検出器３３及び周辺客体検出器３５によって、入力された映像を分析して、映像内の特定位置に存在する病変候補及び解剖学的客体を関心領域として検出する検出段階が進行する（１２３）。このような分析は、コンピュータプロセッサによって行われる。この検出段階（１２３）は、映像が胸部超音波映像である場合、乳房癌の嚢腫のような病変と疑うことができる領域を病変候補として検出し、皮膚、脂肪、線組織、筋肉、骨などを解剖学的客体として検出することができる。
その後、検出された関心領域のうち、特に、病変候補の偽陽性判定のための資料として利用するために、脈絡情報が、例えば、図３の病変候補検証器３７によってコンピュータ可読ストレージ媒体から獲得される（１２５）。脈絡情報は、図３の脈絡情報３７０であり得る。このような例において、脈絡情報３７０は、ドメイン情報を含み、コンピュータ可読媒体上にあらかじめ保存することができる。ドメイン情報は、病変候補に関連したドメイン情報及び／または解剖学的客体に関連したドメイン情報を含みうる。ドメイン情報は、例えば、図９のドメイン情報３７０１であり得る。
また、この段階（１２５）で、病変候補検証器３７は、以前段階（１２３）から検出された関心領域からセルフ情報及び関係情報を抽出することができる。抽出されたセルフ情報は、関心領域、すなわち、病変候補及び解剖学的客体の信頼度、明るさ、質感、及び／または形状に関する情報を含みうる。例えば、特定病変候補または特定解剖学的客体を構成するピクセルの明るさ値、特定病変候補または特定解剖学的客体を表わす領域の質感、特定病変候補または特定解剖学的客体の形状に関する情報を含みうる。一方、抽出された関係情報は、病変候補と解剖学的客体との距離、病変候補と解剖学的客体との間の相対的な位置、または病変候補と解剖学的客体との間の明るさ、質感または形状の類似度に関する情報を含みうる。抽出されたセルフ情報及び関係情報は、例えば、図９のセルフ情報３７３及び関係情報３７０５として脈絡情報３７０に追加されうる。
脈絡情報が獲得されれば、例えば、図３の病変候補検証器３７によって、獲得した脈絡情報、すなわち、セルフ情報、関係情報及びドメイン情報に基づいて、関心領域のうち、病変候補の偽陽性有無が検証されうる（１２７）。例えば、病変候補が、皮膚と判定された領域と同じ位置に存在するならば、この病変候補は、実際に病変と判断されない可能性が高いので、偽陽性と判断される。例えば、病変候補が、線組織領域に存在すると判定されれば、この病変候補は、実際に病変と判断される可能性が高いので、偽陽性ではないと判断される。
このような検証段階（１２７）の検証結果は、以後、例えば、図３の候補除去器３９によって利用されることによって、偽陽性病変候補が除去された病変候補結果が出力される。
図１３は、病変検出方法のさらに他の例を示すフローチャートである。図１３を参照すれば、病変検出方法１３０は、例えば、図３に示された装置の映像入力部によって医療映像が入力（１３１）されると始まる。このような医療映像は、超音波またはＸ線などを用いて人体の特定部位を撮影する医療映像診断装置または撮影装置、または、このような映像を保存している保存装置から入力されうる。医療映像診断装置、撮影装置、または保存装置は、集合的に医療映像装置と称されうる。
映像が入力されれば、図３に示された装置の病変候補検出器３３及び周辺客体検出器３５によって、入力された映像を分析して、映像内の特定位置に存在する病変候補及び解剖学的客体を関心領域として検出する検出段階が進行する（１３３）。この検出段階（１３３）は、映像が胸部超音波映像である場合、乳房癌の嚢腫のような病変と疑うことができる領域を病変候補として検出し、皮膚、脂肪、線組織、筋肉、骨などを解剖学的客体として検出することができる。
その後、検出された関心領域のうち、特に、病変候補の偽陽性判定のための資料として利用するために、脈絡情報が、例えば、図３の病変候補検証器３７によってコンピュータ可読ストレージ媒体から獲得される（１３５）。脈絡情報は、図３の脈絡情報３７０であり得る。このような例において、脈絡情報３７０は、ドメイン情報を含み、コンピュータ可読媒体上にあらかじめ保存することができる。ドメイン情報は、病変候補に関連したドメイン情報及び／または解剖学的客体に関連したドメイン情報を含みうる。ドメイン情報は、例えば、図９のドメイン情報３７０１であり得る。
また、この段階（１３５）で、病変候補検証器３７は、以前段階（１３３）から検出された関心領域からセルフ情報及び関係情報を抽出することができる。抽出されたセルフ情報は、関心領域、すなわち、病変候補及び解剖学的客体の信頼度、明るさ、質感、及び／または形状に関する情報を含みうる。例えば、特定病変候補または特定解剖学的客体を構成するピクセルの明るさ値、特定病変候補または特定解剖学的客体を表わす領域の質感、特定病変候補または特定解剖学的客体の形状に関する情報を含みうる。一方、抽出された関係情報は、病変候補と解剖学的客体との距離、病変候補と解剖学的客体との間の相対的な位置（胸部映像（例えば、乳房映像）の場合、病変候補が、皮膚及び皮下脂肪に対して下に位置し、大胸筋に対して上に位置するかの有無のような）、または、病変候補と解剖学的客体との間の明るさ、質感または形状の類似度に関する情報を含みうる。抽出されたセルフ情報及び関係情報は、例えば、図９のセルフ情報３７０３及び関係情報３７０５として脈絡情報３７０に追加されうる。
さらに、脈絡情報は、確率情報を含みうる。確率情報は、あらかじめ構築された学習データから獲得されうる。確率情報は、特定医療映像内で病変及び解剖学的客体のそれぞれが存在する位置の確率分布情報であり得る。この確率情報は、ドメイン情報と同様にあらかじめ保存される。確率情報は、例えば、図９の確率情報３７０７として脈絡情報３７０に追加されうる。
また、さらに、脈絡情報は、隣接映像情報を含みうる。医療映像が、動画中の連続した２次元フレームのうち１つまたは３次元映像の断面のうち１つである場合、隣接映像情報は、現在フレームまたは現在断面に対して隣接する隣接フレームまたは隣接断面から獲得されうる。このような隣接映像情報は、病変情報及び／または解剖学的客体の位置情報を含みうる。この隣接映像情報は、ドメイン情報及び確率情報と同様にあらかじめ保存される。隣接映像情報は、例えば、図９の隣接映像情報３７０９として脈絡情報３７０に追加されうる。
脈絡情報が獲得されれば、例えば、図３の病変候補検証器３７によって、獲得した脈絡情報、すなわち、セルフ情報、関係情報及びドメイン情報に基づいて、関心領域のうち、病変候補の偽陽性有無が検証されうる（１３７）。例えば、病変候補が、皮膚と判定された領域と同じ位置に存在するならば、この病変候補は、実際に病変と判断されない可能性が高いので、偽陽性と判断される。例えば、病変候補が、線組織領域に存在すると判定されれば、この病変候補は、実際に病変と判断される可能性が高いので、偽陽性ではないと判断される。
このような検証段階（１３７）の検証結果は、以後、例えば、図３の候補除去器３９によって利用されることによって、偽陽性病変候補が除去された病変候補結果が出力される。
前述した病変検出装置は、プロセッサ、メモリ、ユーザ入力装置、プレゼンテーション装置のうち少なくとも一部を含むコンピューティング装置によって具現されうる。メモリは、プロセッサによって実行されれば、特定タスクを行うようにコーディングされているコンピュータ可読ソフトウェア、アプリケーション、プログラムモジュール、ルーチン、インストラクション（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓ）、及び／またはデータなどを保存する非転移（ｎｏｎ−ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ）媒体である。プロセッサは、メモリに保存されているコンピュータ可読ソフトウェア、アプリケーション、プログラムモジュール、ルーチン、インストラクション、及び／またはデータなどを読み出して実行することができる。ユーザ入力装置は、ユーザをしてプロセッサに特定タスクを実行させる命令を入力するか、特定タスクの実行に必要なデータを入力させる手段であり得る。ユーザ入力装置は、物理的なまたは仮想的なキーボードやキーパッド、キーボタン、マウス、ジョイスティック、トラックボール、タッチ敏感型入力手段、またはマイクロホンなどを含みうる。プレゼンテーション装置は、ディスプレイ、プリンター、スピーカー、または振動装置などを含みうる。
コンピューティング装置は、スマートフォン、タブレット、ラップトップ、デスクトップ、サーバ、クライアントなどの多様な装置を含みうる。コンピューティング装置は、１つの単一なスタンドアロン装置でもあり、通信網を通じて互いに協力する多数のコンピューティング装置からなる分散型環境で動作する多数のコンピューティング装置を含みうる。
また、前述した病変検出方法は、プロセッサを備え、また、プロセッサによって実行されれば、医療映像内偽陽性病変候補除去方法を行うようにコーディングされたコンピュータ可読ソフトウェア、アプリケーション、プログラムモジュール、ルーチン、インストラクション、及び／またはデータ構造などを保存したメモリを備えるコンピューティング装置によって実行可能である。
図１ないし図１０を参照して記述された病変検出装置は、単に例示に過ぎない。当業者は、請求項の範囲内で多様な組合わせの他の装置が可能であるということを容易に理解できる。病変検出装置のコンポーネントは、それぞれの機能を具現する回路を含むハードウェアによって具現されうる。また、病変検出装置のコンポーネントは、コンピューティング装置のプロセッサによって行われれば、特定タスクを実行するコンピュータ実行可能ソフトウェア、ファームウエア及びハードウェアの組合わせによって具現されることもある。
一方、図１１ないし図１３を参照して記述された病変検出方法は、単に例示に過ぎない。当業者は、請求項の範囲内で多様な組合わせの他の方法が可能であるということを容易に理解できる。病変検出方法の例は、コンピューティング装置のプロセッサによって行われれば、特定タスクを実行するコンピュータ実行可能インストラクションでコーディングされうる。コンピュータ実行可能インストラクションは、ソフトウェア開発者によって、例えば、ベーシック、フォートラン、Ｃ、Ｃ＋＋のようなプログラミング言語によってコーディングされた後、機械言語にコンパイルされうる。

Claims (27)

  1. 医療映像内で病変候補を検出する病変候補検出器と、
    前記医療映像内で解剖学的客体を検出する周辺客体検出器と、
    前記病変候補を、前記病変候補の位置と前記解剖学的客体の位置との関係情報を含む解剖学的脈絡情報に基づいて検証する病変候補検証器と、
    前記病変候補検証器の検証結果に基づいて、検出された前記病変候補のうち、偽陽性病変候補を除去する候補除去器と、
    を含む病変検出装置。
  2. 前記医療映像を入力する映像入力部をさらに含み、
    前記医療映像は、人体の胸部を超音波またはＸ線を用いて撮影した胸部映像であり、
    前記周辺客体検出器は、前記胸部映像から、前記解剖学的客体として皮膚、脂肪、線組織、筋肉、骨のうち少なくとも１つを検出し、
    前記病変候補検証器は、前記病変候補と前記胸部映像内から検出された前記皮膚、脂肪、線組織、筋肉、骨のうち少なくとも１つとの位置と関連した情報を含む解剖学的脈絡に基づいて検証する請求項１に記載の病変検出装置。
  3. 前記病変候補検出器は、
    ハールフィーチャー検出、デフォーマブルパートモデル（ＤＰＭ）、またはディープラーニングのうち少なくとも１つを用いて前記医療映像から病変候補を検出する請求項１又は２に記載の病変検出装置。
  4. 前記周辺客体検出器は、
    前記医療映像から前記解剖学的客体のそれぞれを個別的に検出する複数の個別客体検出器を含む請求項１〜３のうち何れか一項に記載の病変検出装置。
  5. 前記複数の個別客体検出器のそれぞれは、ディープラーニング、スライディングウィンドウ技法、またはスーパーピクセル技法を利用する請求項４に記載の病変検出装置。
  6. 前記周辺客体検出器は、
    前記医療映像から前記解剖学的客体を一度に検出する単一客体検出器を含む請求項１〜５のうち何れか一項に記載の病変検出装置。
  7. 前記単一客体検出器は、ディープラーニング技法、スライディングウィンドウ技法、またはスーパーピクセル技法を利用する請求項６に記載の病変検出装置。
  8. 前記単一客体検出器は、
    前記医療映像への全体あるいは一部から複数のフィーチャーマップを抽出し、該抽出された前記フィーチャーマップのそれぞれに対応する解剖学的客体を割り当て、特定解剖学的客体が割り当てられたフィーチャーマップの前記医療映像内位置を割り当てられた特定解剖学的客体にラベリングする請求項６に記載の病変検出装置。
  9. 前記病変候補検証器は、
    サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、人工知能ネットワーク（ＡＮＮ）、ディープラーニング技法、及びベイジアンネットワークのうち少なくとも１つの技法を利用する請求項１〜８のうち何れか一項に記載の病変検出装置。
  10. 前記解剖学的脈絡情報は、
    “人体の特定部位は、既定の解剖学的客体を有する”、“人体の特定部位で、互いに異なる解剖学的客体は、既定の位置関係を有する”、及び“同じ解剖学的客体は、互いに集まって存在する”のうち少なくとも１つの前記解剖学的客体に関連したドメイン情報と、“特定病変候補は、人体の特定部位のうち、特定解剖学的客体内にのみ存在する”という前記病変候補に関連したドメイン情報と、
    を含む請求項１〜９のうち何れか一項に記載の病変検出装置。
  11. 前記解剖学的脈絡情報は、
    前記病変候補及び前記解剖学的客体の検出情報から抽出されるセルフ情報を含み、
    前記セルフ情報は、信頼度、明るさ、質感、及び形状に関する情報のうち少なくとも１つを含む請求項１０に記載の病変検出装置。
  12. 前記解剖学的脈絡情報は、
    前記病変候補及び前記解剖学的客体の検出情報の間の相関関係から抽出される関係情報を含み、
    前記関係情報は、前記病変候補と前記解剖学的客体との距離、前記病変候補と前記解剖学的客体との間の相対的な位置、または前記病変候補と前記解剖学的客体との間の明るさ、質感または形状の類似度に関する情報のうち少なくとも１つを含む請求項１０に記載の病変検出装置。
  13. 前記解剖学的脈絡情報は、
    あらかじめ構築された学習データから獲得された、前記医療映像内で前記病変候補が存在する位置の確率分布情報をさらに含む請求項１０に記載の病変検出装置。
  14. 前記医療映像が動画中の連続した２次元フレームのうち１つまたは３次元映像の断面のうち１つである場合、
    前記解剖学的脈絡情報は、隣接フレームまたは隣接断面から獲得された前記病変候補または前記解剖学的客体の位置情報を含む隣接映像情報をさらに含む請求項１０に記載の病変検出装置。
  15. 医療映像内で病変候補を検出する病変候補検出段階と、
    前記医療映像内で解剖学的客体を検出する周辺客体検出段階と、
    前記病変候補を、前記病変候補の位置と前記解剖学的客体の位置との関係情報を含む解剖学的脈絡情報に基づいて検証する病変候補検証段階と、
    前記検証結果に基づいて、前記検出された病変候補のうち、偽陽性病変候補を除去する偽陽性除去段階と、
    を含む病変検出方法。
  16. 医療映像装置から前記医療映像を獲得する段階をさらに含み、
    前記医療映像は、人体の胸部を超音波またはＸ線を用いて撮影した胸部映像であり、
    前記周辺客体検出段階は、前記胸部映像から、前記解剖学的客体として皮膚、脂肪、線組織、筋肉、骨のうち少なくとも１つを検出し、
    前記病変候補検証段階は、前記病変候補と前記胸部映像内から検出された前記皮膚、脂肪、線組織、筋肉、骨のうち少なくとも１つとの位置関係を含む解剖学的脈絡に基づいて検証する請求項１５に記載の病変検出方法。
  17. 前記周辺客体検出段階は、
    前記医療映像から前記解剖学的客体のそれぞれを個別的に検出する複数の個別客体検出段階を含む請求項１５又は１６に記載の病変検出方法。
  18. 前記周辺客体検出段階は、
    前記医療映像から前記解剖学的客体を一度に検出する単一客体検出段階を含む請求項１５〜１７のうち何れか一項に記載の病変検出方法。
  19. 前記単一客体検出段階は、
    前記医療映像の全体あるいは一部から複数のフィーチャーマップを抽出する段階と、
    抽出された前記フィーチャーマップのそれぞれに対応する解剖学的客体を割り当てる段階と、
    特定解剖学的客体が割り当てられたフィーチャーマップの前記医療映像内位置を割り当てられた特定解剖学的客体にラベリングする段階と、
    を含む請求項１８に記載の病変検出方法。
  20. 前記病変候補検証段階は、
    サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、人工知能ネットワーク（ＡＮＮ）、ベイジアンネットワークのうち少なくとも１つの技法を利用する請求項１５〜１９のうち何れか一項に記載の病変検出方法。
  21. 前記解剖学的脈絡情報は、
    “人体の特定部位は、既定の解剖学的客体を有する”、“人体の特定部位で、互いに異なる解剖学的客体は、既定の位置関係を有する”、及び“同じ解剖学的客体は、互いに集まって存在する”のうち少なくとも１つの前記解剖学的客体に関連したドメイン情報と、
    “特定病変候補は、人体の特定部位のうち、特定解剖学的客体内にのみ存在する”という前記病変候補に関連したドメイン情報と、
    を含む請求項１５〜２０のうち何れか一項に記載の病変検出方法。
  22. 前記解剖学的脈絡情報は、
    前記病変候補及び前記解剖学的客体の検出情報から抽出されるセルフ情報を含み、
    前記セルフ情報は、信頼度、明るさ、質感、及び形状に関する情報のうち少なくとも１つを含む請求項２１に記載の病変検出方法。
  23. 前記解剖学的脈絡情報は、
    前記病変候補及び前記解剖学的客体の検出情報の間の相関関係から抽出される関係情報を含み、
    前記関係情報は、前記病変候補と前記解剖学的客体との距離、前記病変候補と前記解剖学的客体との間の相対的な位置、または前記病変候補と前記解剖学的客体との間の明るさ、質感または形状の類似度に関する情報のうち少なくとも１つを含む請求項２１に記載の病変検出方法。
  24. 前記解剖学的脈絡情報は、
    あらかじめ構築された学習データから獲得された、前記医療映像内で前記病変候補が存在する位置の確率分布情報をさらに含む請求項２１に記載の病変検出方法。
  25. 前記医療映像が動画中の連続した２次元フレームのうち１つまたは３次元映像の断面のうち１つである場合、
    前記解剖学的脈絡情報は、隣接フレームまたは隣接断面から獲得された前記病変候補または前記解剖学的客体の位置情報を含む隣接映像情報をさらに含む請求項２１に記載の病変検出方法。
  26. 医療映像を保存するメモリと、
    前記医療映像から病変候補及び解剖学的客体を検出するプロセッサであって、検出された前記病変候補と検出された前記解剖学的客体との位置関係に関連した情報を含む解剖学的脈絡情報に基づいて、検出された前記病変候補を検証するように形成され、かつ、検証結果に基づいて、前記検出された病変候補のうち、偽陽性病変候補を除去するように形成されたプロセッサと、
    を含む病変検出装置。
  27. 医療映像装置から前記医療映像を獲得し、前記メモリに保存する映像入力部と、
    前記偽陽性病変候補が除去された後、残りの病変候補が表示された前記医療映像を出力するディスプレイ部と、をさらに含み、
    前記医療映像は、超音波またはＸ線を使って撮影されたヒト乳房の映像であり、前記解剖学的客体は、前記胸部映像の皮膚、脂肪、線組織、筋肉、骨のうち少なくとも１つを含む請求項２６に記載の病変検出装置。
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