JP2017532998A - 縦断的特徴に基づく関心組織の健康状態の分類 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (26)
- コンピュータ実装分類器で、対象の少なくとも一つの画像ペアにおける当該対象の関心組織の健康状態を、当該対象の少なくとも一つの画像ペアにおける当該対象の関心組織の縦断的特徴の既定セットに基づいて、決定するステップと、
決定された健康状態を示すサインを視覚的に表示するステップとを有する方法であって、
前記対象の少なくとも一つの画像ペアが、第一の瞬間において収集される前記関心組織の第一の画像と、第二の瞬間において収集される前記関心組織の第二の画像とを含む、
方法。 - 前記対象の少なくとも一つの画像ペアをレジストレーションするステップと、
レジストレーションされた少なくとも一つの画像ペアにおいて少なくとも一つの関心ボリュームを識別するステップであって、前記関心組織が前記少なくとも一つの関心ボリュームに位置する、ステップと、
識別された少なくとも一つの関心ボリュームから縦断的特徴の既定セットを抽出するステップと、
抽出された縦断的特徴のセットを分類することによって前記関心組織の健康状態を決定するステップと
をさらに有する、請求項1に記載の方法。 - 前記対象についての非画像データを取得するステップと、
前記抽出された縦断的特徴のセットと前記非画像データとを分類することによって前記関心組織の健康状態を決定するステップと
をさらに有する、請求項2に記載の方法。 - 前記非画像データが、デモグラフィックス、病歴、家族歴、リスクファクター、分子検査結果、若しくは遺伝子検査結果のうち一つ以上を含む、請求項3に記載の方法。
- 前記少なくとも一つの画像ペアから前記関心組織の縦断的特徴の既定セットの縦断的特徴を決定するステップをさらに有する、請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。
- 前記関心組織の縦断的特徴の既定セットが、前記関心組織の形状の変化、前記関心組織の辺縁の変化、前記関心組織のテクスチャの変化、前記関心組織の血管分布の変化、前記関心組織の構造の変化、前記関心組織の併存疾患、若しくは前記関心組織の同時罹患のうち一つ以上を含む、請求項5に記載の方法。
- 決定された健康状態に基づいて、既定範囲の数値スコアで、数値スコアを決定するステップをさらに有し、当該範囲の第一のスコアは疾患がないことを示し、当該範囲の第二のスコアは疾患があることを示し、前記サインを視覚的に表示するステップが前記数値スコアを視覚的に表示するステップを含む、請求項1から6のいずれか一項に記載の方法。
- 前記数値スコアが疾患の重篤度を示す、請求項7に記載の方法。
- 前記既定範囲の数値スコアの異なるサブ範囲を、異なる重篤度と異なる色にマッピングするマップを作成するステップと、
当該マップに基づくスコアを示す色でグラフィックのサインを視覚的に表示するステップと
をさらに有する、請求項7から8のいずれか一項に記載の方法。 - 前記健康状態の分布が、地理的地域、年齢、性別、リスク型、若しくは同時罹患のうちの少なくとも一つによって層別化される、請求項9に記載の方法。
- 組織の画像ペアの訓練データセットを受信するステップであって、各ペアが異なる瞬間において収集される画像を含み、前記訓練データの第一のサブセットが組織の第一の既知の健康状態を含み、前記訓練データの少なくとも第二のサブセットが組織の少なくとも第二の既知の健康状態を含む、ステップと、
前記訓練データセットにおいて画像をレジストレーションするステップと、
レジストレーションされた訓練データセット画像において前記関心組織を識別するステップと、
レジストレーションされた訓練データセット画像において前記関心組織の縦断的特徴の既定セットをトレンディングするステップと、
関連特徴のセットをあらわす特徴のセットのサブセットを選択するステップと、
前記訓練データセットと、選択された特徴のセットのサブセットとに基づいて前記分類器を作成し訓練するステップであって、前記分類器が一つ以上のサブ分類器を含む、ステップと
をさらに有する、請求項1から10のいずれか一項に記載の方法。 - 前記対象についての非画像データを取得するステップと、
抽出された縦断的特徴のセットと前記非画像データを分類することによって前記関心組織の健康状態を決定するステップと
をさらに有する、請求項11に記載の方法。 - 画像ペア間の特徴の差を決定することによって前記縦断的特徴の既定セットをトレンディングするステップをさらに有する、請求項11から12のいずれか一項に記載の方法。
- 画像データ処理モジュールの命令を保存するメモリと、
当該命令を実行するプロセッサと
を有するコンピュータシステムであって、
当該命令は当該プロセッサに、
対象の少なくとも一つの画像ペアにおける当該対象の関心組織の健康状態を、当該対象の少なくとも一つの画像ペアにおける当該対象の関心組織の縦断的特徴の既定セットに基づいて、分類させ、
決定された健康状態を示すサインを視覚的に表示させ、
前記対象の少なくとも一つの画像ペアが、第一の瞬間において収集される前記関心組織の第一の画像と、第二の異なる瞬間において収集される前記関心組織の第二の画像とを含む、
コンピュータシステム。 - 前記プロセッサが、さらに前記プロセッサに、
前記対象の少なくとも一つの画像ペアをレジストレーションさせ、
レジストレーションされた少なくとも一つの画像ペアにおいて少なくとも一つの関心ボリュームを識別させ、
識別された少なくとも一つの関心ボリュームから縦断的特徴の既定セットを抽出させ、
抽出された縦断的特徴のセットを分類することによって前記関心組織の健康状態を決定させる、
命令を実行し、
前記関心組織が前記少なくとも一つの関心ボリュームに位置する、
請求項14に記載のシステム。 - 前記プロセッサが、さらに前記プロセッサに、
前記対象についての非画像データを取得させ、
抽出された縦断的特徴のセットと前記非画像データとを分類することによって前記関心組織の健康状態を決定させる、
命令を実行する、請求項15に記載のシステム。 - 前記プロセッサが、さらに前記プロセッサに、
前記健康状態に比例する数値スコアを決定させ、
英数字のサイン若しくは色のうちの一つ以上を通じて当該数値スコアを視覚的に表示させる、
命令を実行する、請求項14から16のいずれか一項に記載のシステム。 - 前記プロセッサが、さらに前記プロセッサに、
各ペアが異なる瞬間において収集される画像を含む、組織の画像ペアの訓練データセットを受信させ、
前記訓練データセットにおいて画像をレジストレーションさせ、
レジストレーションされた訓練データセット画像において前記関心組織を識別させ、
レジストレーションされた訓練データセット画像において前記関心組織の縦断的特徴の既定セットをトレンディングさせ、
関連特徴のセットをあらわす特徴のセットのサブセットを選択させ、
前記訓練データセットと選択された特徴のセットのサブセットとに基づいて分類器を作成させる、
命令を実行し、
前記訓練データの第一のサブセットが組織の第一の既知の健康状態を含み、前記訓練データの少なくとも第二のサブセットが組織の少なくとも第二の既知の健康状態を含み、
前記分類器が一つ以上のサブ分類器を含む、
請求項14から17のいずれか一項に記載のシステム。 - 前記プロセッサが、さらに前記プロセッサに、
前記対象についての非画像データを取得させ、
抽出された縦断的特徴のセットと前記非画像データとを分類することによって前記関心組織の健康状態を決定させる、
命令を実行する、請求項18に記載のシステム。 - 画像ペア間の特徴の差を決定することによって前記縦断的特徴の既定セットをトレンディングするステップをさらに有する、請求項14から19のいずれか一項に記載のシステム。
- プロセッサによって実行されるときに、当該プロセッサに、
一つ以上の対象の複数の画像ペアについて異なる瞬間において事前に収集された画像ペアにおける関心組織の特徴の変化に基づいて当該関心組織の健康状態を決定する分類器を訓練させ、
当該分類器を利用して、評価対象の患者の関心組織の健康状態を、当該患者について異なる瞬間において収集される評価対象の患者の画像ペアにおける関心組織の特徴の変化に基づいて分類させる、
コンピュータ可読命令でエンコードされる、コンピュータ可読記憶媒体。 - 前記コンピュータ可読命令が、前記プロセッサによって実行されるときに、さらに前記プロセッサに、
各ペアが異なる瞬間において収集される画像を含む、組織の画像ペアの訓練データセットを受信させ、
前記訓練データセットにおいて画像をレジストレーションさせ、
レジストレーションされた訓練データセット画像において前記関心組織を識別させ、
レジストレーションされた訓練データセット画像において前記関心組織の縦断的特徴の既定セットをトレンディングさせ、
関連特徴のセットをあらわす特徴のセットのサブセットを選択させ、
前記訓練データセットと選択された特徴のセットのサブセットとに基づいて前記分類器を作成させ、
前記訓練データの第一のサブセットが組織の第一の既知の健康状態を含み、前記訓練データの少なくとも第二のサブセットが組織の少なくとも第二の既知の健康状態を含み、
前記分類器が一つ以上のサブ分類器を含む、
請求項21に記載のコンピュータ可読記憶媒体。 - 前記コンピュータ可読命令が、前記プロセッサによって実行されるときに、さらに前記プロセッサに、
前記対象についての非画像データを取得させ、
抽出された縦断的特徴のセットと前記非画像データとを分類することによって前記関心組織の健康状態を決定させる、
請求項22に記載のコンピュータ可読記憶媒体。 - 前記コンピュータ可読命令が、前記プロセッサによって実行されるときに、さらに前記プロセッサに、
画像ペア間の特徴の差を決定することによって前記縦断的特徴の既定セットをトレンディングさせる、
請求項22から23のいずれか一項に記載のコンピュータ可読記憶媒体。 - 前記コンピュータ可読命令が、前記プロセッサによって実行されるときに、さらに前記プロセッサに、
前記対象の少なくとも一つの画像ペアをレジストレーションさせ、
レジストレーションされた少なくとも一つの画像ペアにおいて少なくとも一つの関心ボリュームを識別させ、
識別された少なくとも一つの関心ボリュームから縦断的特徴の既定セットを抽出させ、
抽出された縦断的特徴のセットを分類することによって前記関心組織の健康状態を決定させ、
決定された健康状態を示すサインを視覚的に表示させ、
前記関心組織が前記少なくとも一つの関心ボリュームに位置する、
請求項21から24のいずれか一項に記載のコンピュータ可読記憶媒体。 - 前記コンピュータ可読命令が、前記プロセッサによって実行されるときに、さらに前記プロセッサに、
前記対象についての非画像データを取得させ、
抽出された縦断的特徴のセットと前記非画像データとを分類することによって前記関心組織の健康状態を決定させる、
請求項25に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
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