JP7150036B2 - 術前画像に基づく手術ビデオ検索 - Google Patents
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Description
本出願は、2018年3月19日に出願された米国仮出願第62/644,737号の利益を主張し、その出願は、その全体が参照により本明細書によって組み込まれる。
Claims (18)
- システムであって、
手術ビデオを含むデータベースと、
メモリおよび前記データベースに結合されたプロセッサを含むコントローラと、を備え、前記メモリが、前記プロセッサによって実行されるときに、前記システムに、
前記プロセッサを使って、医用画像装置から取得された、人体の臓器および疾患の1つまたは複数の入力術前画像を受信することと、
前記プロセッサを使って、前記1つまたは複数の入力術前画像から、前記臓器の形状、前記臓器の大きさ、または前記臓器の位置のうちの少なくとも1つを含む第1の臓器情報と、前記疾患の形状、前記疾患の位置、前記疾患の大きさ、または前記疾患の病期のうちの少なくとも1つを含む第1の疾患情報とを決定することと、
前記プロセッサを使って、前記第1の臓器情報および前記第1の疾患情報と、前記手術ビデオに索引付けされた第2の疾患情報および第2の臓器情報との比較に少なくとも部分的に基づく、前記1つまたは複数の術前画像と、前記データベースに含まれる前記手術ビデオとの間の類似性スコアを計算することと、
前記プロセッサを使って、前記類似性スコアに基づいて、前記手術ビデオのうちの1つまたは複数を表示のために選択することと、を含む動作を実行させる情報を格納する、システム。 - 前記医用画像装置が、コンピュータ断層撮影(CT)スキャン装置、磁気共鳴画像(MRI)装置、超音波装置、陽電子放出断層撮影(PET)装置、またはX線装置のうちの1つを含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記メモリが、機械学習アルゴリズムを含んでおり、前記第1の臓器情報を決定することが、前記機械学習アルゴリズムを使用して、前記臓器の前記1つまたは複数の入力術前画像をセグメント化することを含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記機械学習アルゴリズムが、教師ありネットワークを含む、請求項3に記載のシステム。
- 前記機械学習アルゴリズムが、前記類似性スコアを決定するためのトリプレット損失法を介してトレーニングされる、請求項3に記載のシステム。
- 前記機械学習アルゴリズムが、複数の深層学習モデルを含んでおり、前記複数の深層学習モデル内の各深層学習モデルが、前記疾患の異なる種類を認識するようにトレーニングされている、請求項3に記載のシステム。
- 前記メモリが、前記プロセッサによって実行されるときに、前記システムに、
前記プロセッサが前記手術ビデオのうちの1つまたは複数を選択する以前に、前記手術ビデオ内の1つまたは複数の無関係なビデオを前記プロセッサによる検討から除外すること、を含む動作を実行させる情報をさらに格納する、請求項1に記載のシステム。 - 前記1つまたは複数の無関係なビデオが、前記臓器および前記疾患の前記1つまたは複数の入力術前画像に表示される患者とは異なる疾患、患者の異なる性別、患者の異なる体型、異なる疾患位置、または患者の異なる年齢のうちの少なくとも1つを描写する、請求項7に記載のシステム。
- 前記類似性スコアを計算することが、患者の年齢、患者の肥満指数、疾患の種類、患者の性別、または患者の既往症のうちの少なくとも1つを含むメタデータを使用することを含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記データベース内の前記手術ビデオの各々が、前記データベースに格納された少なくとも1つの関連する術前画像を有しており、前記第2の疾患情報および前記第2の臓器情報が、前記少なくとも1つの関連する術前画像から導出されており、前記少なくとも1つの術前画像が、コンピュータ断層撮影(CT)スキャン、磁気共鳴画像(MRI)スキャン、超音波画像、陽電子放出断層撮影スキャン、またはX線のうちの少なくとも1つを含む、請求項1に記載のシステム。
- 手術ビデオの検索のための方法であって、
メモリおよびデータベースに結合されたプロセッサを使って、人体の臓器および疾患の1つまたは複数の入力術前画像を受信することであって、ここで、前記臓器および前記疾患の前記1つまたは複数の入力術前画像が、医用画像装置を使って捕捉されており、前記データベースが手術ビデオを含み、
前記プロセッサを使って、前記1つまたは複数の入力術前画像から、前記臓器の形状、前記臓器の大きさ、または前記臓器の位置のうちの少なくとも1つを含む第1の臓器情報と、前記疾患の形状、前記疾患の位置、前記疾患の大きさ、または前記疾患の病期のうちの少なくとも1つを含む第1の疾患情報とを決定することと、
前記プロセッサを使って、前記1つまたは複数の入力術前画像から導出された前記第1の臓器情報および前記第1の疾患情報と、前記手術ビデオに索引付けされた第2の疾患情報および第2の臓器情報との比較に少なくとも部分的に基づく、前記1つまたは複数の入力術前画像と、前記データベースに含まれる前記手術ビデオとの間の類似性スコアを計算することと、
前記プロセッサを使って、前記類似性スコアに基づいて、前記データベースから前記手術ビデオのうちの1つまたは複数を表示のために選択することと、を含む、方法。 - 前記データベース内の前記手術ビデオの各々が、前記データベース内に格納された少なくとも1つの関連する術前画像を有しており、前記第2の疾患情報および前記第2の臓器情報が、前記少なくとも1つの関連する術前画像から導出される、請求項11に記載の方法。
- 前記メモリが、機械学習アルゴリズムを含んでおり、前記第1の臓器情報を決定することが、前記機械学習アルゴリズムを使用して、前記臓器の前記1つまたは複数の入力術前画像をセグメント化することを含む、請求項11に記載の方法。
- 前記メモリが、機械学習アルゴリズムを含んでおり、前記機械学習アルゴリズムが、教師ありネットワークを含む、請求項11に記載の方法。
- 前記メモリが、機械学習アルゴリズムを含んでおり、前記機械学習アルゴリズムが、複数の深層学習モデルを含んでおり、前記複数の深層学習モデル内の各深層学習モデルが、前記疾患の異なる種類を認識するようにトレーニングされている、請求項11に記載の方法。
- 前記類似性スコアを計算することが、患者の年齢、患者の肥満指数、疾患の種類、患者の性別、または患者の既往症のうちの少なくとも1つを含むメタデータを使用することを含む、請求項11に記載の方法。
- 前記類似性スコアを計算することが、関心領域内の前記第1の臓器情報および前記第1の疾患情報を使用することを含んでおり、前記関心領域が、前記人体内の部位である、請求項11に記載の方法。
- 格納された命令を有するコンピュータ可読媒体であって、前記命令が、コンピューティングシステムに、
前記コンピューティングシステムを使って、人体の臓器および疾患の1つまたは複数の入力術前画像を受信することであって、ここで、前記臓器および前記疾患の前記1つまたは複数の入力術前画像が、医用画像装置を使って捕捉され、データベース内に格納されており、前記データベースが、手術ビデオを含み、
前記コンピューティングシステムを使って、前記1つまたは複数の入力術前画像から、前記臓器の形状、前記臓器の大きさ、または前記臓器の位置のうちの少なくとも1つを含む第1の臓器情報と、前記疾患の形状、前記疾患の位置、または前記疾患の病期のうちの少なくとも1つを含む第1の疾患情報とを決定することと、
前記コンピューティングシステムを使って、前記1つまたは複数の入力術前画像から導出された前記第1の臓器情報および前記第1の疾患情報と、前記手術ビデオに索引付けされた第2の疾患情報および第2の臓器情報との比較に少なくとも部分的に基づく、前記1つまたは複数の入力術前画像と、前記データベースに含まれる前記手術ビデオとの間の類似性スコアを計算することと、
前記コンピューティングシステムを使って、前記類似性スコアに基づいて、前記データベースから前記手術ビデオのうちの1つまたは複数を表示のために選択することと、を含む、動作を実行させる、コンピュータ可読媒体。
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