JP2020534622A5 - - Google Patents

Claims (15)

1. 複数の対象者のうち類似する対象者をクラスタリングする方法であって、前記方法は、
   対象者データのデータセットを取得するステップであって、前記データセットは、各対象者についての定量値のそれぞれのセットを含み、各定量値は、前記対象者の臨床的又は病理学的特徴の測定値であり、前記定量値の各セットは同じ数の定量値を有する、ステップと、
   クラスタリングプロセスを行うステップと、を有し、
   前記クラスタリングプロセスは、
   前記対象者データの前記データセットに主成分分析を行って少なくとも２つの主成分を特定するステップであって、各主成分は、成分スコアと、負荷量のデータセットとに関連付けられ、前記負荷量の各データセット内の負荷量の数は、前記対象者データの前記データセット内の定量値の数と等しい、ステップと、
   重み付け値の第１のデータセットを生成するステップであって、各重み付け値は、第１の２つの主成分の一方に関連付けられた前記負荷量のデータセット内のそれぞれの負荷量に基づいており、第１のデータセット内の重み付け値の数は、前記負荷量のデータセット内の負荷量の数と等しい、ステップと、
   前記重み付け値の前記第１のデータセットを使用して前記対象者データの前記データセットの定量値を重み付けし、前記対象者データの重み付けされたデータセットを取得するステップと、
   類似する対象者を、類似する臨床的特性を有する対象者のグループへとクラスタリングするように、前記対象者データの重み付けされたデータセットにクラスタリングアルゴリズムを行うステップであって、前記対象者の各グループ内の対象者は、類似する診断、予測される対象者アウトカム及び／又は好適な治療選択肢を持つ、ステップと、を有する、
   方法。
2. 前記重み付け値の第２のデータセットを取得するステップであって、前記第２のデータセット内の重み付け値の数は、前記対象者データの前記データセット内の定量値の数と等しい、ステップをさらに有し、
   前記重み付け値の前記第１のデータセットを生成するステップは、前記第１の２つの主成分の一方に関連付けられた前記負荷量のデータセット内のそれぞれの負荷量に基づいて前記重み付け値の第２のデータセット内の各重み付け値を修正し、それにより前記重み付け値の前記第１のデータセットを取得するステップを有する、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記重み付け値の前記第２のデータセット内の各重み付け値を修正するステップは、第１又は第２の主成分の一方に関連付けられた負荷量のデータセットを選択するステップと、
   前記重み付け値の前記第２のデータセット内の各重み付け値に、選択された主成分に関連付けられた負荷量のデータセット内のそれぞれの負荷量を乗算することにより、前記重み付け値の修正された第１のデータセットを取得するステップと、を有する、
   請求項２に記載の方法。
4. 前記重み付け値の前記第２のデータセット内の各重み付け値を修正するステップは、前記重み付け値の前記第２のデータセット内の各重み付け値を、０と１との間でランダム又は疑似ランダムに選択された数によって除算するステップをさらに有する、
   請求項３に記載の方法。
5. 前記重み付け値の前記第２のデータセット内の各値を修正するステップは、前記第１の２つの主成分のうちランダム又は疑似ランダムに選択される一方に関連付けられた負荷量のデータセット内のそれぞれの負荷量に基づいて、前記重み付け値の前記第２のデータセット内の各値を修正するステップを有する、
   請求項２から４の何れか一項に記載の方法。
6. 前記クラスタリングプロセスを行うステップは、前記クラスタリングプロセスを反復的に行うステップを有し、
   前記クラスタリングプロセスは、
   クラスタリングアルゴリズムによって行われたクラスタリングの品質を示す品質値を計算するステップと、
   前記品質値が第１の所定の閾値より大きいことに応答して、前記重み付け値の前記第２のデータセット内の重み付け値を、前記重み付け値の前記第１のデータセット内の重み付け値に置き換えるステップと、
   前記品質値が前記第１の所定の閾値より低いことに応答して、前記重み付け値の前記第１のデータセットを却下し、前記重み付け値の前記第２のデータセットの重み付け値を維持するステップと、をさらに有する、
   請求項２から５の何れか一項に記載の方法。
7. 前記品質値が第２の所定の閾値より大きいこと、反復回数が所定の反復回数より多いこと、反復的な前記クラスタリングプロセスの間に経過した時間の長さが所定の時間長よりも長いこと、及び、前記重み付け値の第１のデータセットの連続した却下の回数が所定の却下回数より多いこと、のいずれか１つ又は複数に応答して反復的な前記クラスタリングプロセスを行うのを中断するステップをさらに有する、
   請求項６に記載の方法。
8. 前記第１の所定の値は、前記重み付け値の前記第２のデータセットを使用して重み付けされた前記対象者データの前記データセットに基づいて前記クラスタリングアルゴリズムによって行われたクラスタリングの品質値である、
   請求項６又は７に記載の方法。
9. 反復的な前記クラスタリングプロセス中に、前記品質値が第１の所定の閾値より大きいことに応答して、前記第１の所定の閾値を前記品質値に置き換えるステップを有する、
   請求項８に記載の方法。
10. 前記重み付け値の前記第２のデータセットを使用して定量値を重み付けして、前記対象者データの初期重み付けデータセットを取得するステップと、
    類似する対象者をクラスタリングするように、前記対象者データの前記初期重み付けデータセットにクラスタリングアルゴリズムを行うステップと、
    前記クラスタリングアルゴリズムによって行われたクラスタリングの品質を示す品質値を計算することにより前記第１の所定の閾値を取得するステップと、をさらに有する、
    請求項８又は９に記載の方法。
11. 前記品質値を計算するステップは、Ｄｕｎｎ指標、シルエット幅、及びＤａｖｉｅｓ−Ｂｏｕｌｄｉｎ指標、の１つ又は複数を計算するステップを有する、
    請求項６から１０の何れか一項に記載の方法。
12. プロセッサ機器で実行されたときに、前記プロセッサ機器に、請求項１から１１の何れか一項に記載の方法を実施させるコンピュータ可読プログラム命令が具現化された、
    コンピュータ可読記憶媒体。
13. 複数の対象者のうち類似する対象者をクラスタリングするプロセッサ機器であって、前記プロセッサ機器は、
    対象者データのデータセットを取得する取得ユニットであって、前記データセットは、各対象者についての定量値のそれぞれのセットを含み、各定量値は、前記対象者の臨床的又は病理学的特徴の測定値であり、前記定量値の各セットは同じ数の定量値を有する、取得ユニットと、
    クラスタリングユニットと、を備え、
    前記クラスタリングユニットは、
    前記対象者データのデータセットに主成分分析を行って少なくとも２つの主成分を特定することであって、各主成分は、成分スコアと、負荷量のデータセットとに関連付けられ、前記負荷量の各データセット内の負荷量の数は、前記定量値のセット内の定量値の数と等しい、特定することと、
    重み付け値の第１のデータセットを生成することであって、前記第１のデータセット内の重み付け値の数は、前記負荷量の前記データセット内の負荷量の数と等しく、前記重み付け値の前記第１のデータセット内の各重み付け値は、第１の２つの主成分の一方に関連付けられた負荷量のデータセット内のそれぞれの負荷量に基づいている、生成することと、
    前記重み付け値の第２のデータセットを使用して前記定量値を重み付けし、前記対象者データの重み付けされたデータセットを取得することと、
    類似する対象者を、類似する臨床的特性を有する対象者のグループへとクラスタリングするように、前記対象者データの重み付けされたデータセットにクラスタリングアルゴリズムを行うことであって、前記対象者の各グループの中の対象者は、類似する診断、予測される対象者アウトカム及び／又は好適な治療選択肢を持つ、行うことと、
    により、クラスタリングプロセスを行う、
    プロセッサ機器。
14. 前記取得ユニットが、前記重み付け値の第２のデータセットを取得し、前記第２のデータセット内の重み付け値の数は、前記定量値のセット内の定量値の数と等しく、
    前記クラスタリングユニットが、前記第１の２つの主成分の一方に関連付けられた負荷量のデータセット内のそれぞれの負荷量に基づいて前記重み付け値の第２のデータセット内の各重み付け値を修正し、それにより前記重み付け値の前記第１のデータセットを取得することにより、前記重み付け値の前記第１のデータセットを生成する、
    請求項１３に記載のプロセッサ機器。
15. 前記クラスタリングユニットは、反復的にクラスタリングプロセスを行い、
    前記クラスタリングプロセスは、
    前記クラスタリングアルゴリズムによって行われたクラスタリングの品質を示す品質値を計算することと、
    前記品質値が第１の所定の閾値より大きいことに応答して、前記重み付け値の第２のデータセット内の重み付け値を、前記重み付け値の前記第１のデータセット内の重み付け値に置き換えることと、
    前記品質値が第１の所定の閾値より低いことに応答して、前記重み付け値の前記第１のデータセットを却下し、前記重み付け値の前記第２のデータセットの重み付け値を維持することと、をさらに有する、
    請求項１４に記載のプロセッサ機器。