JP7071037B2 - 推論装置、医用システム、およびプログラム - Google Patents
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Description
被検体の第2の複数の1チャネル画像の各々の画像情報を含む第2のマルチチャネル画像を生成するマルチチャネル画像生成部と
を含み、
前記推論部は、
前記第2のマルチチャネル画像を前記学習済みモデルに入力して前記推論を実行する、推論装置である。
被検体の第2の複数の1チャネル画像の各々の画像情報を含む第2のマルチチャネル画像を生成するマルチチャネル画像生成部と
を含み、
前記推論部は、
前記第2のマルチチャネル画像を前記学習済みモデルに入力して前記推論を実行する、医用システムである。
被検体の第2の複数の1チャネル画像の各々の画像情報を含む第2のマルチチャネル画像を生成する処理と
をプロセッサに実行させるためのプログラムであって、
前記推論を実行する処理は、
前記第2のマルチチャネル画像を前記学習済みモデルに入力して前記推論を実行する、プログラムである。
(1)学習済みモデルを用いて推論を実行することであって、前記学習済みモデルが、第1の複数の1チャネル画像の各々の画像情報を含む第1のマルチチャネル画像と正解データとを学習する学習処理により生成されるものである、推論を実行すること、
(2)被検体の第2の複数の1チャネル画像の各々の画像情報を含む第2のマルチチャネル画像を生成すること
を含む動作を実行させるものであり、
(1)の学習済みモデルを用いて推論を実行することは、前記第2のマルチチャネル画像を前記学習済みモデルに入力して前記推論を実行することを含むものである、非一時的でコンピュータ読取可能な記録媒体である。
システム10は、複数のモダリティQ1~Qaを含んでいる。複数のモダリティQ1~Qaの各々は、被検体の診断や治療などを行うモダリティである。
ワークステーションW2は、以下の機能51~53を実行するように構成されている。
(b)学習済みモデルを用いて推論を実行すること(推論部53)。
(c)3つの1チャネル画像(CT画像IM10、ヒストグラム平坦化画像IM20、および輪郭強調画像IM30)の各々の画像情報を含むマルチチャネル画像IMbを生成すること(マルチチャネル画像生成部52)。
尚、(b)の学習済みモデルを用いて推論を実行することは、マルチチャネル画像IMbを学習済みモデルに入力して推論を実行し、推論の結果に応じた出力画像IMoutを出力データとして生成することを含むものである。
ステップST1では、学習ステップで使用される複数の原画像を用意する。図4は、用意された複数の原画像IM1を概略的に示す図である。各原画像IM1はグレースケール画像である。尚、図4では、画像IM1に描出されている体内の臓器等を簡略化して示してある。
このようにして、学習ステップのフロー(図3参照)が終了する。
図14には、臨床の目的(a)-(e)に応じた画像の組合せの一例が示されている。
(a)には、肝細胞癌のステージ分類をすることが目的の例が示されている。この場合、1チャネル画像の組合せとして、単純CT画像、造影-動脈相画像(造影剤を使用して撮影された動脈相のCT画像)、造影-門脈相画像(造影剤を使用して撮影された門脈相のCT画像)の組合せを使用することができる。
(b)には、虚血領域を特定する例が示されている。この場合、1チャネル画像の組合せとして、MR-T2画像、MR-DWI画像、MR-ADC画像(又はMR-FLAIR画像)の組合せを使用することができる。MR-T2画像はMRIで撮影されたT2画像を表し、MR-DWI画像はMRIで撮影されたDWI(拡散強調)画像を表し、MR-ADC画像はMRIで撮影されたADC(Apparent Diffusion Coefficient:見かけの拡散係数)画像を表し、MR-FLAIR画像はMRIで撮影されたFLAIR(fluid-attenuated inversion recovery)画像を表している。
(c)には、腫瘍検出を目的とする例が示されている。この場合、1チャネル画像の組合せとして、MR-T1画像、MR-T2画像、MR-DWI画像の組合せを使用することができる。MR-T1画像はMRIで撮影されたT1画像を表し、MR-T2画像はMRIで撮影されたT2画像を表し、MR-DWI画像はMRIで撮影されたDWI(拡散強調)画像を表している。
(d)では、病変検出又はステージ分類を目的とする例が示されている。この場合、1チャネル画像の組合せとして、CT-Mono 40kev画像、CT-Mono 55kev画像、CT-Mono 70kev画像の組合せを使用することができる。CT-Mono 40kev画像は、40kevの仮想単色X線CT画像を表し、CT-Mono 55kev画像は、55kevの仮想単色X線CT画像を表し、CT-Mono 70kev画像は、70kevの仮想単色X線CT画像を表している。
病変領域の位置情報を表す位置データを使用することができる。この位置データは、例えば、CT-Mono 40kev画像から用意することができる。具体的には、CT-Mono 40kev画像ごとに、病変領域が描出されている位置を表す位置データを求め、CT-Mono 40kev画像ごとに求められた位置データを、正解データとして用意することができる。したがって、病変領域を検出するための学習済みモデルを生成することができる。この学習済みモデルは、病変領域を検出するための推論を実行し、病変領域の位置情報を表す位置データを出力データとして出力する。
(a)~(d)は、3つの1チャネル画像の組合せを使用する例であるが、3つの1チャネル画像の組合せの代わりに、2つの1チャネル画像の組合せを使用することも可能である。(e)では、腫瘍検出を目的とする例が示されており、1チャネル画像の組合せとして、2つの1チャネル画像の組合せ、すなわち、Mammography低電圧ヨード造影画像と、Mammography高電圧単純撮影画像との組合せを使用することができる。Mammography低電圧ヨード造影画像は、低電圧ヨード造影により得られたマンモグイラフィ画像を表しており、Mammography高電圧単純撮影画像は、高電圧単純撮影により得られたマンモグイラフィ画像を表しいている。
21 プロセッサ
22 記憶部
51 画像処理部
52 マルチチャネル画像生成部
53 推論部
Claims (10)
- 学習済みモデルを用いて推論を実行する推論部であって、前記学習済みモデルが、第1の複数の1チャネル画像の各々の画像情報を含む第1のマルチチャネル画像と正解データとを学習する学習処理により生成されるものである、推論部と、
被検体の第2の複数の1チャネル画像の各々の画像情報を含む第2のマルチチャネル画像を生成するマルチチャネル画像生成部と
を含み、
前記推論部は、
前記第2のマルチチャネル画像を前記学習済みモデルに入力して前記推論を実行し、
前記第1の複数の1チャネル画像が、第1のCT画像と、前記第1のCT画像にヒストグラム平坦化処理を施すことにより生成された第1のヒストグラム平坦化画像と、前記第1のCT画像に輪郭強調処理を施すことにより生成された第2の輪郭強調画像とを含み、
前記正解データが、金属部材を含む画像であり、
前記第2の複数の1チャネル画像が、第2のCT画像と、前記第2のCT画像にヒストグラム平坦化処理を施すことにより生成された第2のヒストグラム平坦化画像と、前記第2のCT画像に輪郭強調処理を施すことにより生成された第3の輪郭強調画像とを含む、推論装置。 - 前記正解データが、抽出対象物を含む画像であり、
前記推論部が、前記推論を実行して前記抽出対象物を含む出力画像を出力する、請求項1に記載の推論装置。 - 学習済みモデルを用いて推論を実行する推論部であって、前記学習済みモデルが、第1の複数の1チャネル画像の各々の画像情報を含む第1のマルチチャネル画像と正解データとを学習する学習処理により生成されるものである、推論部と、
被検体の第2の複数の1チャネル画像の各々の画像情報を含む第2のマルチチャネル画像を生成するマルチチャネル画像生成部と
を含み、
前記推論部は、
前記第2のマルチチャネル画像を前記学習済みモデルに入力して前記推論を実行し、
前記第1の複数の1チャネル画像が、第1の単純CT画像、造影剤を用いて撮影された動脈相のCT画像を表す第1の動脈相画像、および造影剤を用いて撮影された門脈相のCT画像を表す第1の門脈相画像を含み、
前記第2の複数の1チャネル画像が、第2の単純CT画像、造影剤を用いて撮影された動脈相のCT画像を表す第2の動脈相画像、および造影剤を用いて撮影された門脈相のCT画像を表す第2の門脈相画像を含み、
前記正解データが、肝細胞癌のステージを表すインデックスである、推論装置。 - 学習済みモデルを用いて推論を実行する推論部であって、前記学習済みモデルが、第1の複数の1チャネル画像の各々の画像情報を含む第1のマルチチャネル画像と正解データとを学習する学習処理により生成されるものである、推論部と、
被検体の第2の複数の1チャネル画像の各々の画像情報を含む第2のマルチチャネル画像を生成するマルチチャネル画像生成部と
を含み、
前記推論部は、
前記第2のマルチチャネル画像を前記学習済みモデルに入力して前記推論を実行し、
前記第1の複数の1チャネル画像が、エネルギーが異なる複数の第1の仮想単色X線CT画像を含み、
前記第2の複数の1チャネル画像が、エネルギーが異なる複数の第2の仮想単色X線CT画像を含み、
前記正解データが、病変領域の位置情報を表す位置データ、又は病変のステージを表すインデックスである、推論装置。 - 学習済みモデルを用いて推論を実行する推論部であって、前記学習済みモデルが、第1の複数の1チャネル画像の各々の画像情報を含む第1のマルチチャネル画像と正解データとを学習する学習処理により生成されるものである、推論部と、
被検体の第2の複数の1チャネル画像の各々の画像情報を含む第2のマルチチャネル画像を生成するマルチチャネル画像生成部と
を含み、
前記推論部は、
前記第2のマルチチャネル画像を前記学習済みモデルに入力して前記推論を実行し、
前記第1の複数の1チャネル画像が、第1のT2画像と、第1のDWI画像と、第1のADC画像又は第1のFLAIR画像とを含み、
前記第2の複数の1チャネル画像が、第2のT2画像と、第2のDWI画像と、第2のADC画像又は第2のFLAIR画像とを含み、
前記正解データは、虚血領域を含む画像である、推論装置。 - 学習済みモデルを用いて推論を実行する処理であって、前記学習済みモデルが、第1の複数の1チャネル画像の各々の画像情報を含む第1のマルチチャネル画像と正解データとを学習する学習処理により生成されるものであり、前記第1の複数の1チャネル画像が、第1のCT画像と、前記第1のCT画像にヒストグラム平坦化処理を施すことにより生成された第1のヒストグラム平坦化画像と、前記第1のCT画像に輪郭強調処理を施すことにより生成された第2の輪郭強調画像とを含み、前記正解データが、金属部材を含む画像である、推論を実行する処理と、
被検体の第2の複数の1チャネル画像の各々の画像情報を含む第2のマルチチャネル画像を生成する処理であって、前記第2の複数の1チャネル画像が、第2のCT画像と、前記第2のCT画像にヒストグラム平坦化処理を施すことにより生成された第2のヒストグラム平坦化画像と、前記第2のCT画像に輪郭強調処理を施すことにより生成された第3の輪郭強調画像とを含む、第2のマルチチャネル画像を生成する処理と
をプロセッサに実行させるためのプログラムであって、
前記推論を実行する処理は、
前記第2のマルチチャネル画像を前記学習済みモデルに入力して前記推論を実行する、プログラム。 - 学習済みモデルを用いて推論を実行する処理であって、前記学習済みモデルが、第1の複数の1チャネル画像の各々の画像情報を含む第1のマルチチャネル画像と正解データとを学習する学習処理により生成されるものであり、前記第1の複数の1チャネル画像が、第1の単純CT画像、造影剤を用いて撮影された動脈相のCT画像を表す第1の動脈相画像、および造影剤を用いて撮影された門脈相のCT画像を表す第1の門脈相画像を含み、前記正解データが、肝細胞癌のステージを表すインデックスである、推論を実行する処理と、
被検体の第2の複数の1チャネル画像の各々の画像情報を含む第2のマルチチャネル画像を生成する処理であって、前記第2の複数の1チャネル画像が、第2の単純CT画像、造影剤を用いて撮影された動脈相のCT画像を表す第2の動脈相画像、および造影剤を用いて撮影された門脈相のCT画像を表す第2の門脈相画像を含む、第2のマルチチャネル画像を生成する処理とをプロセッサに実行させるためのプログラムであって、
前記推論を実行する処理は、
前記第2のマルチチャネル画像を前記学習済みモデルに入力して前記推論を実行する、プログラム。 - 学習済みモデルを用いて推論を実行する処理であって、前記学習済みモデルが、第1の複数の1チャネル画像の各々の画像情報を含む第1のマルチチャネル画像と正解データとを学習する学習処理により生成されるものであり、前記第1の複数の1チャネル画像が、エネルギーが異なる複数の第1の仮想単色X線CT画像を含み、前記正解データが、病変領域の位置情報を表す位置データ、又は病変のステージを表すインデックスである、推論を実行する処理と、
被検体の第2の複数の1チャネル画像の各々の画像情報を含む第2のマルチチャネル画像を生成する処理であって、前記第2の複数の1チャネル画像が、エネルギーが異なる複数の第2の仮想単色X線CT画像を含む、第2のマルチチャネル画像を生成する処理とをプロセッサに実行させるためのプログラムであって、
前記推論を実行する処理は、
前記第2のマルチチャネル画像を前記学習済みモデルに入力して前記推論を実行する、プログラム。 - 学習済みモデルを用いて推論を実行する処理であって、前記学習済みモデルが、第1の複数の1チャネル画像の各々の画像情報を含む第1のマルチチャネル画像と正解データとを学習する学習処理により生成されるものであり、前記第1の複数の1チャネル画像が、第1のT2画像と、第1のDWI画像と、第1のADC画像又は第1のFLAIR画像とを含み、前記正解データが、虚血領域を含む画像である、推論を実行する処理と、
被検体の第2の複数の1チャネル画像の各々の画像情報を含む第2のマルチチャネル画像を生成する処理であって、前記第2の複数の1チャネル画像が、第2のT2画像と、第2のDWI画像と、第2のADC画像又は第2のFLAIR画像とを含む、第2のマルチチャネル画像を生成する処理とをプロセッサに実行させるためのプログラムであって、
前記推論を実行する処理は、
前記第2のマルチチャネル画像を前記学習済みモデルに入力して前記推論を実行する、プログラム。 - 請求項6~9のうちのいずれか一項に記載のプログラムにより動作するプロセッサを含む医用システム。
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