JP2021000442A - 画像分析の方法及びシステム - Google Patents
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Abstract
Description
被験者の医療画像からセグメント及び識別された1つ以上の(例えば、構造や材質を含む)特徴を定量化するステップと、
被験者に関する非画像データを1つ以上の非画像データ源から抽出するステップと、
被験者に関する非画像データから、臨床的に関連する特徴を抽出するステップと、
医療画像からセグメントされた定量化済み特徴及び非画像データから抽出された特徴を、訓練済み機械学習モデルをもって評価するステップと、
特徴の評価についての1つ以上の結果を出力するステップ。
被験者の医療画像からセグメント及び識別された1つ以上の特徴(構造や材質)を定量化するように構成された特徴定量化部と、
被験者に関する非画像データを1つ以上の非画像データ源から抽出し、また、臨床的に関連する特徴を被験者に関する非画像データから抽出するように構成された非画像データプロセッサと、
医療画像からセグメントされた特徴及び非画像データから抽出された特徴を、訓練済み機械学習モデルをもって評価するように構成された特徴評価部と、
特徴の評価についての1つ以上の結果を出力するように構成された出力。
14 ユーザインタフェース
16 GUI
18 プロセッサ
20 メモリ
40 画像データ記憶部
44 訓練データ
48 領域知識
200 報告
Claims (20)
- コンピュータ実装の画像分析方法であって、該方法は、
被験者の医療画像からセグメント及び識別された1つ以上の特徴を定量化するステップと、
前記被験者に関する非画像データを1つ以上の非画像データ源から抽出するステップと、
前記被験者に関する前記非画像データから、臨床的に関連する特徴を抽出するステップと、
前記医療画像からセグメントされた前記定量化済み特徴及び前記非画像データから抽出された前記特徴を、訓練済み機械学習モデルをもって評価するステップと、
前記特徴の評価についての1つ以上の結果を出力するステップとを含む、方法。 - 請求項1に記載の方法において:
a)前記画像を受信して、また、前記画像から1つ以上の特徴をセグメントするステップ、又は
b)前記画像をそこからセグメントされた特徴と共に受信するステップ;及び
前記画像からセグメントされた前記特徴を識別するステップを含む、方法。 - 請求項1又は2に記載の方法において、前記セグメント及び識別することは機械学習アルゴリズムで訓練されたセグメンテーション及び識別モデルによって実装され、該モデルは前記特徴を前記画像からセグメント及び識別するように構成されている、方法。
- 請求項3に記載の方法において、前記訓練済みセグメンテーション及び識別モデルは、深層畳み込みニューラルネットワーク訓練済みモデルを備える、方法。
- 請求項1乃至4のいずれか1つに記載の方法において、前記訓練済み機械学習モデルは
(a)疾患分類モデル;
(b)患者データから抽出された特徴と、疾患又は非疾患を示すラベル又はアノテーションとを用いて訓練されたモデル;及び/又は
(c)深層学習ニューラルネットワーク又は他の機械学習アルゴリズムを備える、方法。 - 請求項1乃至5のいずれか1つに記載の方法において、前記訓練済み機械学習モデルは、1つ以上の筋骨格疾患を診断及び/又は監視するように訓練されたモデルである、方法。
- 請求項1乃至6のいずれか1つに記載の方法において、(i)前記訓練済み機械学習モデルを訓練するステップ、及び/又は(ii)新たな又は新たに分析された、被験者データから導出された追加的ラベル付け済みデータを伴って前記訓練済み機械学習モデルを更新するステップをさらに含む、方法。
- 請求項1乃至7のいずれか1つに記載の方法において、前記結果は、(i)1つ以上の疾患分類;(ii)1つ以上の疾患確率;及び/又は(iii)1つ以上の骨折危険性スコアを含む、方法。
- 請求項1乃至8のいずれか1つに記載の方法において、前記評価は骨脆弱性評価を含む、方法。
- 画像分析システムであって、該システムは、
被験者の医療画像からセグメント及び識別された1つ以上の特徴を定量化するように構成された特徴定量化部と、
前記被験者に関する非画像データを1つ以上の非画像データ源から抽出し、また、臨床的に関連する特徴を前記被験者に関する非画像データから抽出するように構成された非画像データプロセッサと、
前記医療画像からセグメントされた前記特徴及び前記非画像データから抽出された前記特徴を、訓練済み機械学習モデルをもって評価するように構成された特徴評価部と、
前記特徴の評価についての1つ以上の結果を出力するように構成された出力部とを備える、システム。 - 請求項10に記載のシステムにおいて、前記画像を受信し、1つ以上の特徴を前記画像からセグメントし、及び前記画像からセグメントされた前記特徴を識別するように構成されたセグメンタ及び識別器をさらに備える、システム。
- 請求項11に記載のシステムにおいて、前記セグメンタ及び識別器は、機械学習アルゴリズムで訓練されたセグメンテーション及び識別モデルを備えており、該モデルは前記特徴を前記画像からセグメント及び識別するように構成されている、システム。
- 請求項12に記載のシステムにおいて、前記訓練済みセグメンテーション及び識別モデルは、深層畳み込みニューラルネットワーク訓練済みモデルを備える、システム。
- 請求項10乃至13のいずれか1つに記載のシステムにおいて、前記訓練済み機械学習モデルは
(a)疾患分類モデル;
(b)患者データから抽出された特徴と、疾患又は非疾患を示すラベル又はアノテーションとを用いて訓練されたモデル;及び/又は
(c)深層学習ニューラルネットワーク又は他の機械学習アルゴリズムを備える、システム。 - 請求項10乃至14のいずれか1つに記載のシステムにおいて、前記訓練済み機械学習モデルは、1つ以上の筋骨格疾患を診断及び/又は監視するように訓練されたモデルである、システム。
- 請求項10乃至15のいずれか1つに記載のシステムにおいて、新たな又は新たに分析された被験者データから導出された追加的ラベル付け済みデータを伴って前記訓練済み機械学習モデルを更新するように構成された機械学習モデル訓練器をさらに備える、システム。
- 請求項10乃至16のいずれか1つに記載のシステムにおいて、前記結果は、(i)1つ以上の疾患分類;(ii)1つ以上の疾患確率;及び/又は(iii)1つ以上の骨折危険性スコアを含む、システム。
- 請求項10乃至17のいずれか1つに記載のシステムにおいて、前記特徴評価部は骨脆弱性を評価するように構成されている、システム。
- 1つ以上のコンピューティング装置によって実行されると、請求項1乃至9のいずれか1つに記載の画像分析方法を実施するように構成された命令を備えるコンピュータプログラムコード。
- 請求項19に記載のコンピュータプログラムコードを備えるコンピュータ可読媒体。
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