JP7144370B2 - 診断支援装置、診断支援方法、及び診断支援プログラム - Google Patents
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Description
まず、図1を参照して、本実施形態に係る情報処理システム10の構成を説明する。図1に示すように、情報処理システム10は、診断支援装置12及び複数の端末装置14を含む。診断支援装置12及び複数の端末装置14は、それぞれネットワークNに接続され、ネットワークNを介して互いに通信が可能とされる。
開示の技術の第2実施形態を説明する。なお、本実施形態に係る情報処理システム10の構成は、第1実施形態と同一であるため、説明を省略する。本実施形態に係る診断支援装置12のハードウェア構成は、記憶部22に記憶される学習用の複数の医用画像データ34、及び学習済みモデル36以外は第1実施形態と同一であるため、ここでは、医用画像データ34及び学習済みモデル36について説明する。
複数の処理部を1つのプロセッサで構成する例としては、第1に、クライアント及びサーバ等のコンピュータに代表されるように、1つ以上のCPUとソフトウェアの組み合わせで1つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第2に、システムオンチップ(System On Chip:SoC)等に代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を1つのIC(Integrated Circuit)チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサの1つ以上を用いて構成される。
被検体の動物を医用画像撮影装置によって撮影して得られた医用画像を表す医用画像データと、動物の体長及び体重の少なくとも一方によって分類される種類であって、前記被検体が属する種類を表す種類情報とを取得する取得部と、
前記取得部により取得された複数組の前記医用画像データ及び前記種類情報を学習用のデータとして学習させることによって、前記医用画像データ及び前記種類情報に基づいて前記被検体の前記医用画像における異常の有無に関する情報を出力する学習済みモデルを生成する学習部と、
を備えた診断支援装置。
12 診断支援装置
14 端末装置
20 CPU
21 メモリ
22 記憶部
23 表示部
24 入力部
25 ネットワークI/F
26 バス
30 学習プログラム
32 診断支援プログラム
34 医用画像データ
36 学習済みモデル
40、50、60、70 取得部
42、62 学習部
52、72 判定部
54、74 出力部
L1 鼻の長さ
L2 頭蓋骨の長さ
N ネットワーク
Claims (7)
- 被検体の動物を医用画像撮影装置によって撮影して得られた医用画像を表す医用画像データと、動物の体長及び体重の少なくとも一方によって分類される種類であって、前記被検体が属する種類を表す種類情報とを取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記医用画像データ及び前記種類情報と、学習用の複数の前記医用画像データ及び前記種類情報の組を用いて予め学習された学習済みモデルとに基づいて、前記被検体の前記医用画像における異常の有無を判定する判定部と、
を備え、
前記学習用の複数の前記医用画像データは、病変を含まない第1の医用画像を表す第1の医用画像データと、疾患に応じた病変を含む第2の医用画像を表す第2の医用画像データとを含む
診断支援装置。 - 前記第2の医用画像は、前記種類毎に罹患し易い疾患として予め定められた疾患毎に分類された医用画像を含む
請求項1に記載の診断支援装置。 - 前記学習済みモデルは、前記種類毎に学習されることによって生成された複数の学習済みモデルであり、
前記判定部は、前記取得部により取得された前記医用画像データと、前記種類情報が表す種類に対応する前記学習済みモデルとに基づいて、前記被検体の前記医用画像における異常の有無を前記疾患毎に判定する
請求項2に記載の診断支援装置。 - 前記判定部は、前記被検体の体重から前記被検体の前記種類を判定し、
前記取得部は、前記判定部により判定された前記被検体の種類を表す種類情報を取得する
請求項1から請求項3の何れか1項に記載の診断支援装置。 - 前記被検体は、犬であり、
前記種類は、小型犬、中型犬、又は大型犬である
請求項1から請求項4の何れか1項に記載の診断支援装置。 - 被検体の動物を医用画像撮影装置によって撮影して得られた医用画像を表す医用画像データと、動物の体長及び体重の少なくとも一方によって分類される種類であって、前記被検体が属する種類を表す種類情報とを取得し、
取得した前記医用画像データ及び前記種類情報と、学習用の複数の前記医用画像データ及び前記種類情報の組を用いて予め学習された学習済みモデルとに基づいて、前記被検体の前記医用画像における異常の有無を判定する
処理をコンピュータが実行する診断支援方法であって、
前記学習用の複数の前記医用画像データは、病変を含まない第1の医用画像を表す第1の医用画像データと、疾患に応じた病変を含む第2の医用画像を表す第2の医用画像データとを含む
診断支援方法。 - 被検体の動物を医用画像撮影装置によって撮影して得られた医用画像を表す医用画像データと、動物の体長及び体重の少なくとも一方によって分類される種類であって、前記被検体が属する種類を表す種類情報とを取得し、
取得した前記医用画像データ及び前記種類情報と、学習用の複数の前記医用画像データ及び前記種類情報の組を用いて予め学習された学習済みモデルとに基づいて、前記被検体の前記医用画像における異常の有無を判定する
処理をコンピュータに実行させるための診断支援プログラムであって、
前記学習用の複数の前記医用画像データは、病変を含まない第1の医用画像を表す第1の医用画像データと、疾患に応じた病変を含む第2の医用画像を表す第2の医用画像データとを含む
診断支援プログラム。
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