JP2019192215A - 深層学習を用いた網膜層の3d定量解析 - Google Patents
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Abstract
Description
本願は、2018年2月21日に出願された“3D QUANTITATIVE ANALYSIS OF RETINAL LAYERS WITH DEEP LEARNING(深層学習を用いた網膜層の3D定量解析)”と題する米国仮特許出願第62/633,363に基づく優先権を主張し、その全体が参照により本明細書に援用される。
Claims (20)
- 少なくとも2つの訓練画像を用いて機械学習システムを訓練し、ここで、前記少なくとも2つの訓練画像のうちの第1の訓練画像は第1の種類の生理学的組織から得られ、第2の訓練画像は第2の種類の生理学的組織から得られ、前記機械学習システムは前記第1及び第2の種類の生理学的組織の間における前記少なくとも2つの訓練画像の相違を認識するように訓練され、
前記訓練された機械学習システムに被検者の生理学的組織の画像を供給し、
前記訓練された機械学習システムを用いて、前記画像のピクセルが前記第1の種類の生理学的組織及び/又は前記第2の種類の生理学的組織に属する確率を特定し、ここで、各確率は前記画像のピクセルに対応し、
前記特定された確率に基づいて、前記第1及び第2の種類の生理学的組織の間における前記画像内の境界を特定し、又は、前記第1又は第2の種類の生理学的組織の特性を求める、
方法。 - 前記第1の種類の生理学的組織及び前記第2の種類の生理学的組織は、異なる網膜層である、
請求項1の方法。 - 前記第1の種類の生理学的組織は脈絡膜であり、前記第2の種類の生理学的組織は強膜である、
請求項1の方法。 - 前記少なくとも2つの訓練画像は、少なくとも2つの2D正面画像である、
請求項1の方法。 - 前記少なくとも2つの2D正面画像は、ボリューメトリックイメージングデータを基準層に関して平坦化することによって生成される、
請求項4の方法。 - 前記基準層はブルッフ膜である、
請求項5の方法。 - 前記少なくとも2つの2D正面画像は、所定の深度だけ分離されている、
請求項4の方法。 - 前記第1の訓練画像は、訓練画像の第1の3Dボリュームから得られ、前記第2の訓練画像は、訓練画像の第2の3Dボリュームから得られ、ここで、前記第1の3Dボリュームの中心は、前記第2の3Dボリュームの中心から得られた所定の個数のピクセルである、
請求項1の方法。 - モデルに供給された前記画像の前記ピクセルについて確率マップを生成することを更に含み、ここで、前記確率マップの各ピクセルは、前記モデルに供給された前記画像の対応ピクセルの特定された確率を表す、
請求項1の方法。 - 前記画像のAライン内の複数のピクセルについて特定された複数の確率を所定の閾値と比較することを更に含む、
請求項1の方法。 - 前記Aライン内の境界ピクセルは、確率が前記所定の閾値以上である第1のピクセルとして特定され、ここで、前記境界ピクセルは、前記特定された境界のピクセルである、
請求項10の方法。 - 前記Aライン内の境界ピクセルは、ピクセルの集合における第1のピクセルとして特定され、ここで、前記ピクセルの集合における各ピクセルは、前記所定の閾値以上の特定された確率を有する、
請求項10の方法。 - 前記画像内の前記境界は、最短経路探索技術にしたがって特定される、
請求項1の方法。 - 前記画像内の前記境界は、機械学習技術にしたがって特定される、
請求項1の方法。 - 所定の閾値以上である前記被検者の前記画像内の各ピクセルを抽出することを更に含む、
請求項1の方法。 - 前記抽出されたピクセルは3Dボリュームを形成し、前記方法は前記抽出されたピクセルによって形成された前記3Dボリュームを表示することを更に含む、
請求項15の方法。 - 前記画像は、3Dボリュームの画像の一部であり、ここで、前記3Dボリュームの複数の画像は、前記訓練された機械学習システムに供給され、且つ、特定された前記第1及び第2の種類の生理学的組織間の境界、又は、求められた前記第1及び第2の種類の生理学的組織の特性を有する、
請求項1の方法。 - 前記第1の訓練画像と前記第2の訓練画像との間の相違は、前記第1の種類の生理学的組織と前記第2の種類の生理学的組織との間におけるテクスチャの相違である、
請求項1の方法。 - 前記機械学習システムが訓練される前に前記第1又は第2の訓練画像に前処理を施すことを更に含む、
請求項1の方法。 - 前記訓練された機械学習システムに前記画像を供給する前に前記被検者の生理学的組織の画像を前処理を施すことを更に含む、
請求項1の方法。
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