JP7155330B2 - 情報処理装置、内視鏡用プロセッサ、情報処理方法およびプログラム - Google Patents
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Description
本実施の形態においては、潰瘍性大腸炎の診断を支援する診断支援システム10を例にして説明する。潰瘍性大腸炎は、大腸の粘膜に炎症が生じる炎症性腸疾患の一つである。患部は直腸から大腸の全周にわたって発生し、口側に向けて進行することが知られている。
図7は、第1変形例の診断支援システム10の概要を説明する説明図である。図2との相違点以外は説明を省略する。表示装置16は、第1表示装置161と第2表示装置162とを含む。第1表示装置161は、表示装置I/F26に接続されている。第2表示装置162は、内視鏡用プロセッサ11に接続されている。第1表示装置161と第2表示装置162とは、隣接して配置されていることが望ましい。
図8は、第2変形例の画面表示を説明する説明図である。図1の下部との相違点以外は説明を省略する。本変形例においては、CPU21は、第1結果欄71および第2結果欄72をグラフ形式で出力する。
図9は、第3変形例の画面表示を説明する説明図である。図9は、クローン病の診断を支援する診断支援システム10が表示する画面である。クローン病も、潰瘍性大腸炎と同様に炎症性腸疾患の一種である。図9では、第1スコアは腸管の長さ方向に延びる縦走潰瘍の程度を、第2スコアは密集した粘膜隆起である敷石像の程度を、第3スコアは、赤い斑点のアフタの程度をそれぞれ示す。
図10は、第4変形例の動作を模式的に説明するタイムチャートである。図5と共通する部分については、説明を省略する。図10は、第1モデル61および第2モデル62を用いた処理に長い時間を要する場合のタイムチャートの例を示す。
本実施の形態は、第1モデル61および第2モデル62を生成するモデル生成システム19に関する。実施の形態1と共通する部分については、説明を省略する。
本実施の形態は、第2モデル62の中間層532から抽出した特徴量に基づいて、診断基準に沿ったスコアを出力する診断支援システム10に関する。実施の形態1または実施の形態2と共通する部分については、説明を省略する。
本実施の形態は、深層学習以外の手法に基づいて診断基準予測を算出する情報処理システムに関する。実施の形態1または実施の形態2と共通する部分については、説明を省略する。
本実施の形態は、がん、またはポリープ等の、限局性に発生する疾病の診断を支援する診断支援システム10に関する。実施の形態1または実施の形態2と共通する部分については、説明を省略する。
本実施の形態は、第1モデル61が疾病に関する診断基準に定められたそれぞれのカテゴリである確率を出力する診断支援システム10に関する。実施の形態1と共通する部分については、説明を省略する。
本実施の形態は、第1モデル61による出力と、第2モデル62による出力との間に齟齬がある場合に、注意喚起の表示を行なう診断支援システム10に関する。実施の形態1と共通する部分については、説明を省略する。
本実施の形態は、内視鏡用プロセッサ11と情報処理装置20とが一体である診断支援システム10に関する。実施の形態1と共通する部分については、説明を省略する。
図34は、実施の形態9の情報処理装置20の機能ブロック図である。情報処理装置20は、画像取得部281、第1取得部282および出力部283を有する。画像取得部281は、内視鏡画像49を取得する。
本実施の形態は、汎用のコンピュータ90とプログラム97とを組み合わせて動作させることにより、本実施の形態の診断支援システム10を実現する形態に関する。図35は、実施の形態10の診断支援システム10の構成を示す説明図である。実施の形態1と共通する部分については、説明を省略する。
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
内視鏡画像と、疾病の診断に用いられる診断基準について判定された判定結果とを関連づけて記録した複数の組の教師データを取得し、
前記教師データを用いて、内視鏡画像が入力された場合に疾病の診断基準について予測した診断基準予測を出力する第1モデルを生成する
モデルの生成方法。
前記教師データは、前記診断基準に含まれる複数の診断基準項目のそれぞれについて判定した判定結果を含み、
前記第1モデルは、複数の前記診断基準項目のそれぞれに対応して生成される
付記1に記載のモデルの生成方法。
前記第1モデルは、取得した内視鏡画像が入力層に入力された場合に、取得した判定結果が出力層から出力されるように中間層のパラメータを調整する深層学習により生成される
付記1または付記2に記載のモデルの生成方法。
前記第1モデルは、
内視鏡画像が入力された場合に前記疾病の診断予測を出力するニューラルネットワークモデルに、取得した教師データ中の内視鏡画像を入力し、
前記ニューラルネットワークモデルの中間層を構成するノードから、入力した内視鏡画像に関する複数の特徴量を取得し、
取得した複数の特徴量から、前記内視鏡画像に関連づけられた判定結果との相関が高い特徴量を選択し、
選択した特徴量と、前記判定結果を数値化したスコアとの回帰分析により、選択した特徴量に基づいて前記スコアを算出する計算方法を定めることにより生成する
付記1または付記2に記載のモデルの生成方法。
前記第1モデルは、
取得した内視鏡画像から複数の特徴量を抽出し、
抽出した複数の特徴量から、前記内視鏡画像に関連づけられた判定結果との相関が高い特徴量を選択し、
選択した特徴量と、前記判定結果を数値化したスコアとの回帰分析により、選択した特徴量に基づいて前記スコアを算出する計算方法を定めることにより生成する
付記1または付記2に記載のモデルの生成方法。
前記疾病は、潰瘍性大腸炎であり、
前記診断基準予測は、内視鏡画像の赤み、血管透見、または、潰瘍の重症度に関する予測である
付記1から付記5のいずれか一つに記載のモデルの生成方法。
内視鏡画像と、疾病の診断に用いられる診断基準について判定された判定結果とを関連づけて記録した複数の組の教師データを取得し、
内視鏡画像が入力された場合に前記疾病の診断予測を出力するニューラルネットワークモデルに、取得した教師データ中の内視鏡画像を入力し、
前記ニューラルネットワークモデルの中間層を構成するノードから、入力した内視鏡画像に関する複数の特徴量を取得し、
取得した複数の特徴量を、入力した内視鏡画像に関連づけられた判定結果を数値化したスコアと関連づけて記録し、
記録した複数の特徴量のそれぞれと前記スコアとの相関に基づいて、前記スコアとの相関が高い特徴量を選択し、
選択した特徴量と、前記スコアとの回帰分析により、選択した特徴量に基づいて前記スコアを算出する計算方法を定めることにより、内視鏡画像が入力された場合に前記疾病の診断基準について予測した診断基準予測を出力する第1モデルを生成する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
11 内視鏡用プロセッサ
12 内視鏡接続部
14 内視鏡
141 撮像素子
142 挿入部
15 内視鏡コネクタ
16 表示装置
161 第1表示装置
162 第2表示装置
17 キーボード
19 モデル生成システム
20 情報処理装置
21 制御部
22 主記憶装置
23 補助記憶装置
24 通信部
26 表示装置I/F
27 入力装置I/F
281 画像取得部
282 第1取得部
283 出力部
29 読取部
30 サーバ
31 制御部
32 主記憶装置
33 補助記憶装置
34 通信部
40 クライアント
41 制御部
42 主記憶装置
43 補助記憶装置
44 通信部
46 表示部
47 入力部
49 内視鏡画像
53 ニューラルネットワークモデル
531 入力層
532 中間層
533 出力層
61 第1モデル
611 第1スコア学習モデル
612 第2スコア学習モデル
613 第3スコア学習モデル
62 第2モデル
63 変換器
631 第1変換器
632 第2変換器
633 第3変換器
64 教師データDB
65 特徴量
651 第1特徴量
652 第2特徴量
653 第3特徴量
71 第1結果欄
711 第1停止ボタン
72 第2結果欄
722 第2停止ボタン
73 内視鏡画像欄
74 病変領域
75 警告欄
81 第1入力欄
811 第1スコア入力欄
812 第2スコア入力欄
813 第3スコア入力欄
82 第2入力欄
86 患者ID欄
87 疾病名欄
88 モデルボタン
89 次ボタン
90 コンピュータ
96 可搬型記録媒体
97 プログラム
98 半導体メモリ
Claims (10)
- 内視鏡画像を取得する画像取得部と、
内視鏡画像が入力された場合に疾病の診断基準に関する診断基準予測を出力する第1モデルに、前記画像取得部が取得した内視鏡画像を入力して、出力される診断基準予測を取得する第1取得部と、
内視鏡画像が入力された場合に前記疾病に関する診断予測を出力する第2モデルに、前記第1モデルに入力される内視鏡画像と同一の内視鏡画像を入力して、出力される診断予測を取得する第2取得部と、
前記第1取得部が取得した診断基準予測を、前記第2取得部が取得した診断予測と関連づけて出力する出力部とを備え、
前記第2モデルは、
内視鏡画像が入力される入力層と、
疾病に関する診断予測を出力する出力層と、
内視鏡画像と診断予測とを関連づけて記録した複数組の教師データによりパラメータが学習された中間層とを備えるニューラルネットワークモデルであり、
前記第1モデルは、前記中間層の所定のノードから取得した特徴量に基づいて診断基準予測を出力する
情報処理装置。 - 前記第1取得部は、前記疾病の診断基準に含まれる複数の項目の診断基準予測をそれぞれ出力する複数の第1モデルからそれぞれの項目の診断基準予測を取得する
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記第2モデルは、機械学習により生成された学習モデルである
請求項1または請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記第1モデルは、機械学習により生成された学習モデルである
請求項1から請求項3のいずれか一つに記載の情報処理装置。 - 前記第1取得部の動作停止指示を受け付ける第1受付部を備える
請求項1から請求項4のいずれか一つに記載の情報処理装置。 - 前記出力部は、前記画像取得部が取得した内視鏡画像も出力する
請求項1から請求項5のいずれか一つに記載の情報処理装置。 - 前記画像取得部は、内視鏡検査中に撮影された内視鏡画像をリアルタイムで取得し、
前記出力部は、前記画像取得部による内視鏡画像の取得と同期して出力を行なう
請求項1から請求項6のいずれか一つに記載の情報処理装置。 - 内視鏡が接続される内視鏡接続部と
前記内視鏡接続部に接続された内視鏡から取得した映像信号に基づいて内視鏡画像を生成する画像生成部と、
内視鏡画像が入力された場合に疾病の診断基準に関する診断基準予測を出力する第1モデルに、前記画像生成部が生成した内視鏡画像を入力して、出力される診断基準予測を取得する第1取得部と、
内視鏡画像が入力された場合に前記疾病に関する診断予測を出力する第2モデルに、前記第1モデルに入力される内視鏡画像と同一の内視鏡画像を入力して、出力される診断予測を取得する第2取得部と、
前記第1取得部が取得した診断基準予測を、前記第2取得部が取得した診断予測と関連づけて出力する出力部とを備え、
前記第2モデルは、
内視鏡画像が入力される入力層と、
疾病に関する診断予測を出力する出力層と、
内視鏡画像と診断予測とを関連づけて記録した複数組の教師データによりパラメータが学習された中間層とを備えるニューラルネットワークモデルであり、
前記第1モデルは、前記中間層の所定のノードから取得した特徴量に基づいて診断基準予測を出力する
内視鏡用プロセッサ。 - 制御部および出力部を有し、内視鏡用プロセッサに接続されたコンピュータを使用した情報処理方法であって、
前記制御部が、
前記内視鏡用プロセッサから内視鏡画像を取得し、
内視鏡画像が入力される入力層と、疾病に関する診断予測を出力する出力層と、内視鏡画像と診断予測とを関連づけて記録した複数組の教師データによりパラメータが学習された中間層とを備えるニューラルネットワークモデルである第2モデルに、取得した内視鏡画像を入力して、出力される診断予測を取得し、
内視鏡画像が入力された場合に前記中間層の所定のノードから取得した特徴量に基づいて前記疾病に関する診断基準予測を出力する第1モデルに、前記第2モデルに入力される内視鏡画像と同一の内視鏡画像を入力して、出力される診断基準予測を取得し、
取得した診断基準予測を、取得した診断予測と関連づけて前記出力部から出力する
処理を実行する情報処理方法。 - 制御部および出力部を有し、内視鏡用プロセッサに接続されたコンピュータの前記制御部に実行させるプログラムであって、
前記制御部に、
前記内視鏡用プロセッサから内視鏡画像を取得し、
内視鏡画像が入力される入力層と、疾病に関する診断予測を出力する出力層と、内視鏡画像と診断予測とを関連づけて記録した複数組の教師データによりパラメータが学習された中間層とを備えるニューラルネットワークモデルである第2モデルに、取得した内視鏡画像を入力して、出力される診断予測を取得し、
内視鏡画像が入力された場合に前記中間層の所定のノードから取得した特徴量に基づいて前記疾病に関する診断基準予測を出力する第1モデルに、前記第2モデルに入力される内視鏡画像と同一の内視鏡画像を入力して、出力される診断基準予測を取得し、
取得した診断基準予測を、取得した診断予測と関連づけて前記出力部から出力する
処理を実行させるプログラム。
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