JP6184964B2 - 生物試料をスペクトル画像により分析する方法およびシステム。 - Google Patents
生物試料をスペクトル画像により分析する方法およびシステム。 Download PDFInfo
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Description
Claims (33)
- コンピュータにより実行される疾患または症状の予後または診断方法であって、
生物試料のスペクトル画像を受信する工程と、
前記生物試料の疾患または症状の予後または診断を得るために、データリポジトリから一つまたは複数のアルゴリズムを選択する工程と、
前記生物試料のスペクトル画像に適用されたアルゴリズムの結果に基づいて前記生物試料の予後または診断を生成する工程と、
前記生物試料の予後または診断をユーザに伝達する工程とを含み、
前記一つまたは複数のアルゴリズムは、前記一つまたは複数のアルゴリズムを訓練するために登録された画像に関連付けられた注釈情報に基づいて選択されることを特徴とする疾患または症状の予後または診断方法。 - 前記一つまたは複数のアルゴリズムを選択する工程は、前記一つまたは複数のアルゴリズムを有する予後、予測、疾患または症状の分類モデルを選択する工程を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記分類モデルは、前記一つまたは複数のアルゴリズムを適用するための少なくとも一つのルールセットを有することを特徴とする請求項2に記載の方法。
- 前記一つまたは複数のアルゴリズムは、予後、疾患または症状に関連する画像特徴に基づいて訓練されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 生物試料のスペクトル画像を受信する受信部と、
前記生物試料の疾患または症状の予後または診断を得るためにデータリポジトリから一つまたは複数のアルゴリズムを選択する選択部と、
前記一つまたは複数のアルゴリズムを前記生物試料のスペクトル画像に適用した結果に基づいて前記生物試料の予後または診断を生成する生成部と、
前記生物試料の予後または診断をユーザに伝達する伝達部とを有し、
前記一つまたは複数のアルゴリズムは、前記一つまたは複数のアルゴリズムを訓練するために登録された画像に関連付けられた注釈情報に基づいて選択されることを特徴とする疾患または症状の予後または診断システム。 - 前記選択部は、一つまたは複数のアルゴリズムを有する予後、予測、疾患または症状の分類モデルを選択するように構成されることを特徴とする請求項5に記載のシステム。
- 前記分類モデルは、前記一つまたは複数のアルゴリズムを適用するための少なくとも一つのルールセットを有することを特徴とする請求項6に記載のシステム。
- 前記一つまたは複数のアルゴリズムは、予後、疾患または症状に関連する前記登録された画像の特徴に基づいて訓練されることを特徴とする請求項5に記載のシステム。
- コンピュータに疾患または症状の予後または診断を行わせるためのプログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記プログラムは、
生物試料のスペクトル画像を受信する手段と、
前記生物試料の疾患または症状の予後または診断を得るためにデータリポジトリから一つまたは複数のアルゴリズムを選択する手段と、
前記一つまたは複数のアルゴリズムを前記生物試料のスペクトル画像に適用した結果に基づいて前記生物試料の予後または診断を生成する手段と、
前記生物試料の予後または診断をユーザに伝達する手段として機能させるためのプログラムであって、
前記一つまたは複数のアルゴリズムは、前記一つまたは複数のアルゴリズムを訓練するために登録された画像に関連付けられた注釈情報に基づいて選択されることを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。 - 前記生物試料のスペクトル画像に適用されたアルゴリズムの結果に基づいて前記生物試料の予後または診断を生成する工程において、前記生物試料のスペクトル画像と前記データリポジトリに格納されたデータが比較されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記生物試料のスペクトル画像に適用されたアルゴリズムの結果に基づいて前記生物試料の予後または診断を生成する工程において、前記生物試料のスペクトル画像と前記データリポジトリに格納されたデータとの間の相関関係が決定されることを特徴とする請求項10に記載の方法。
- 前記ユーザは医師であることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記一つまたは複数のアルゴリズムは、アルゴリズムの性能を最適化するために選択されたデータセット内の画像特徴に基づいて選択されることを特徴とする請求項4に記載の方法。
- 前記一つまたは複数のアルゴリズムは、アルゴリズムの性能を最適化するために選択された訓練データセット内の画像特徴に基づいて選択されることを特徴とする請求項4に記載の方法。
- 前記生物試料のスペクトル画像に適用されたアルゴリズムの結果に基づいて前記生物試料の予後または診断を生成する工程において、前記生物試料の分類情報が生成されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記データリポジトリから一つまたは複数のアルゴリズムを選択する工程において、予後、疾患または症状に関連付けられた訓練データが選択されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記訓練データは、予後、疾患または症状に関連する診療所または研究所により提供されることを特徴とする請求項16に記載の方法。
- 前記データリポジトリから一つまたは複数のアルゴリズムを選択する工程において、前記データリポジトリ内のすべてのアルゴリズムが選択されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記生物試料の予後または診断をユーザに伝達する工程において、前記生物試料の検査結果と過去の検査結果および/または他の試料の検査結果が比較され、これらが相違する場合に前記ユーザに警告が行われることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記受信した生物試料に関する情報を保存する工程をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記情報には、スペクトル画像、視覚画像、注釈領域、およびアルゴリズムの結果に基づいて生成された統計分析情報およびデータが含まれることを特徴とする請求項20に記載の方法。
- 少なくとも1つの前記アルゴリズムは、複数の生物試料のスペクトル画像または視覚画像の分析情報を比較するように構成されることを特徴とする請求項21に記載の方法。
- 前記情報には、注釈領域のクラスタ情報、クラスタスペクトル画素情報、クラスタレベル情報、およびその他の前記生物試料のスペクトル画像に関する情報のうちの少なくともいずれかが含まれることを特徴とする請求項21に記載の方法。
- 前記一つまたは複数のアルゴリズムは、診療所または研究所により提供された訓練データセットに基づいて選択されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記生物試料の赤外線スペクトル画像を受信する工程と、
前記赤外線スペクトル画像に適用するためのアルゴリズムを選択する工程と、
前記赤外線スペクトル画像に適用されたアルゴリズムの結果に基づいて前記生物試料の予後または診断を更新する工程と、
前記更新された予後または診断をユーザに伝達する工程とをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記赤外線スペクトル画像に適用するためのアルゴリズムは、追加的な疾患または症状の予後または診断ためのアルゴリズムであることを特徴とする請求項25に記載の方法。
- 前記アルゴリズムは、他の診療所または研究所から提供されることを特徴とする請求項25に記載の方法。
- 前記選択された一つまたは複数のアルゴリズムには、同じ疾患または症状のための複数のアルゴリズムが含まれることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記選択された一つまたは複数のアルゴリズムには、異なる疾患または症状のための複数のアルゴリズムが含まれることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記一つまたは複数のアルゴリズムは、前記登録された画像に関連付けられた統計データに基づいて選択されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記統計データには、患者の年齢、性別、治療シーケンス、腫瘍の状態、リンパ節の状態、転移状態、腫瘍の悪性度および腫瘍の位置が含まれることを特徴とする請求項30に記載の方法。
- 前記注釈情報には、前記登録された画像に関連付けられた臨床データが含まれることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記注釈情報には、前記生物試料の選択された領域内の画素数、クラスタスペクトル画素情報、クラスタ情報、クラスタレベル情報、ユーザ情報、前記生物試料に存在する疾患または症状の種類、および前記生物試料が採取された身体の部位が含まれることを特徴とする請求項1に記載の方法。
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