JP2021105960A - 医用情報処理装置 - Google Patents
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Abstract
Description
次に、第2の実施形態に係る医用情報処理装置30a(図9参照)について説明する。なお、上述した第1の実施形態と同様の構成要素については、同一の符号を付与し説明を省略する。
次に、第3の実施形態に係る医用情報処理装置30b(図10参照)について説明する。なお、上述した第1の実施形態と同様の構成要素については、同一の符号を付与し説明を省略する。
次に、第4の実施形態に係る医用情報処理装置30c(図12参照)について説明する。なお、上述した第1の実施形態と同様の構成要素については、同一の符号を付与し説明を省略する。
次に、第5の実施形態に係る医用情報処理装置30d(図14参照)について説明する。なお、上述した第1の実施形態と同様の構成要素については、同一の符号を付与し説明を省略する。
10 モダリティ
30 医用情報処理装置
20 PACS
321 学習済みモデルテーブル
322 スコアテーブル
351、351a、351b 登録機能
352 分類指定機能
353 抽出機能
354、354a、354b 類似度算出機能
355 データ算出機能
356 推定機能
357 出力機能
358 残量算出機能
359 項目抽出機能
Claims (9)
- 新たに生成する第1学習済みモデルに関連する第1関連情報を登録する登録部と、
既存の第2学習済みモデルに関連する第2関連情報と、前記第1関連情報との類似度を複数の前記第2学習済みモデル毎に算出する第1算出部と、
複数の前記第2学習済みモデル毎の前記類似度に基づいて、複数の前記第2学習済みモデル毎に前記第1学習済みモデルの生成に必要なデータ数を算出する第2算出部と、
複数の前記第2学習済みモデル毎に前記第1学習済みモデルの生成に必要な前記データ数を出力する出力部と、
を備える医用情報処理装置。 - 前記データ数と、前記第2学習済みモデルが出力する出力結果の精度との相関関係を推定する推定部を更に備え、
前記出力部は、前記相関関係を示す情報を出力する、
請求項1に記載の医用情報処理装置。 - 前記推定部が推定した推定結果に基づいて、目標値となる精度に必要な前記データ数を算出する第3算出部とを更に備え、
前記出力部は、前記第3算出部が算出した前記データ数を出力する、
請求項2に記載の医用情報処理装置。 - 前記第1学習済みモデルの深層学習における分類を指定する指定部と、
前記第2学習済みモデルと、前記分類と、前記第2関連情報とが対応付けられた学習済みモデル情報から、前記指定部が指定した前記分類の前記第2学習済みモデルを少なくとも一つ抽出する第1抽出部とを更に備え、
前記第1算出部は、前記第1抽出部が抽出した少なくとも一つの前記第2学習済みモデルについての前記類似度を算出する、
請求項1から請求項3の何れか一項に記載の医用情報処理装置。 - 前記登録部は、前記第1関連情報を識別するための情報である第1ラベルデータを含む前記第1関連情報を登録し、
前記指定部は、前記第1ラベルデータに基づいて、前記分類を指定する、
請求項4に記載の医用情報処理装置。 - 前記第1算出部は、前記第1関連情報の前記第1ラベルデータと、前記第2関連情報を識別するための情報である第2ラベルデータとに基づいて、前記類似度を算出する、
請求項5に記載の医用情報処理装置。 - 前記第1算出部は、前記第1学習済みモデルの生成に使用する画像データを生成する第1装置の性能評価用の画像データである前記第1関連情報と、前記第2学習済みモデルの生成に使用された画像データを生成した第2装置の性能評価用の画像データである前記第2関連情報との前記類似度を算出する、
請求項1から請求項6の何れか一項に記載の医用情報処理装置。 - 前記第1算出部は、前記第1学習済みモデルの生成に使用する画像データの取得条件を示す前記第1関連情報と、前記第2学習済みモデルの生成に使用された画像データの取得条件を示す前記第2関連情報との前記類似度を算出する、
請求項1から請求項7の何れか一項に記載の医用情報処理装置。 - 前記第1学習済みモデルの生成に使用する画像データの取得条件を示す前記第1関連情報と、前記第2学習済みモデルの生成に使用された画像データの取得条件を示す前記第2関連情報との前記類似度を向上させる前記取得条件の項目を抽出する第2抽出部を更に備え、
前記出力部は、前記第2抽出部が抽出した前記項目を出力する、
請求項1から請求項8の何れか一項に記載の医用情報処理装置。
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