JP7235381B2 - 妊娠第1三半期の超音波イメージ分析方法および装置 - Google Patents
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Description
Claims (8)
- 妊娠第1三半期の超音波イメージを得るステップと、
得られた前記超音波イメージに係る子宮、胎児、胎盤、胎嚢、及び卵黄の特徴を得、前記得られた特徴及び前記超音波イメージに基づいて機械学習(Machine Learning)技法により学習された超音波イメージ分析装置を用いて、既指定された複数のグループの前記得られた超音波イメージが属するグループを決定するステップと、を含み、
前記得られた超音波イメージが属するグループを決定するステップは、前記得られた超音波イメージに基づいて前記超音波イメージが属するグループを、多胎児グループ、胞状奇胎(molar pregnancy)グループ、胎児遺伝子危険グループ、胎児成長制限グループ、流産危険グループ、脱落膜異常グループ、絨毛異常グループ、正常グループの少なくとも一つと決定する
妊娠第1三半期の超音波イメージ分析方法。 - 前記子宮の特徴は、子宮のテクスチャ(texture)、子宮の密度、子宮の形態を含み、
前記胎児の特徴は、胎児のテクスチャ、胎児の密度、胎児の大きさ、胎児の形態を含み、
前記胎盤の特徴は、胎盤のテクスチャ、胎盤の密度、胎盤の大きさ、胎盤の形態、胎盤内の嚢胞性の変化を含み、
前記胎嚢の特徴は、胎嚢の数、胎嚢のテクスチャ、胎嚢の密度、胎嚢の大きさ、胎嚢の形態を含み、
前記卵黄の特徴は、卵黄のテクスチャ、卵黄の密度、卵黄の大きさ、卵黄の形態を含む、請求項1に記載の妊娠第1三半期の超音波イメージ分析方法。 - 前記超音波イメージ分析装置は、
学習データベースに既貯蔵された複数の妊娠第1三半期の超音波イメージに対し、得られた前記特徴により前記複数の妊娠第1三半期の超音波イメージの各々が前記既指定された複数のグループの少なくとも一つに含まれるように指定する、請求項1に記載の妊娠第1三半期の超音波イメージ分析方法。 - 前記超音波イメージ分析装置を前記機械学習技法により学習させることでは前記超音波イメージ分析装置を機械学習技法により学習する過程で、前記学習データベースに既貯蔵された複数の妊娠第1三半期の超音波イメージが、得られた前記特徴に基づいて複数のグループでクラスタリング(clustering)され、前記複数の超音波イメージがクラスタリングされた後、各クラスタリングされた前記超音波イメージのグループが、前記既指定された複数のグループのいずれかに含まれるように指定される、請求項3に記載の妊娠第1三半期の超音波イメージ分析方法。
- 前記既指定された複数のグループは、前記多胎児グループ、前記胞状奇胎(molar pregnancy)グループ、前記胎児遺伝子危険グループ、前記胎児成長制限グループ、前記流産危険グループ、前記脱落膜異常グループ、前記絨毛異常グループ、前記正常グループの少なくとも二つを含む、請求項1~4のいずれか一項に記載の妊娠第1三半期の超音波イメージ分析方法。
- 前記超音波イメージ及び得られた前記超音波イメージに係る子宮、胎児、胎盤、胎嚢、及び卵黄の特徴は外部の超音波獲得装置から受信される、請求項1に記載の妊娠第1三半期の超音波イメージ分析方法。
- 前記超音波イメージは外部の超音波獲得装置から受信され、
得られた前記超音波イメージに係る子宮、胎児、胎盤、胎嚢、及び卵黄の特徴は前記超音波イメージ分析装置により前記超音波イメージから抽出される、請求項1に記載の妊娠第1三半期の超音波イメージ分析方法。 - 妊娠第1三半期の超音波イメージを得るイメージ獲得部と、
得られた前記超音波イメージに係る子宮、胎児、胎盤、胎嚢、及び卵黄の特徴を得、前記得られた特徴及び前記得られた超音波イメージに基づいて機械学習(Machine Learning)技法により学習し、これに基づいて既指定された複数のグループのうち前記得られた超音波イメージが属するグループを決定するグループ決定部と
を含み、
前記グループ決定部は、前記得られた超音波イメージに基づいて前記超音波イメージが属するグループを、多胎児グループ、胞状奇胎(molar pregnancy)グループ、胎児遺伝子危険グループ、胎児成長制限グループ、流産危険グループ、脱落膜異常グループ、絨毛異常グループ、正常グループの少なくとも一つと決定する
妊娠第1三半期の超音波イメージ分析装置。
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