JP7355370B2 - 情報処理装置、プログラム及びコンピュータの作動方法 - Google Patents
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Description
実施形態1は、人工知能(AI:Artificial Intelligence)を用いて病変推定情報を出力する形態に関する。図1は、病変推定情報システムの概要を示す説明図である。本実施形態のシステムは、情報処理装置1、陽電子放射断層撮影装置2、医療画像撮影装置3及び情報処理端末4を含み、各装置はインターネット等のネットワークNを介して情報の送受信を行う。
実施形態2は、治療画像に基づき、人工知能を用いて、第1薬剤が投与された被検体を、PET装置2を用いて撮影した画像を推定した推定画像を取得する形態に関する。なお、実施形態1と重複する内容については説明を省略する。
実施形態3は、人工知能を用いて、第2薬剤の推奨投与量を出力する形態に関する。なお、実施形態1~2と重複する内容については説明を省略する。
第2薬剤情報出力モデル177を用いて、推奨する第2薬剤の種類と、種類ごとの第2薬剤の推奨投与量または推奨投与順序を出力する処理を説明する。
実施形態4は、診断画像に基づいて治療タイミングを判定する形態に関する。なお、実施形態1~3と重複する内容については説明を省略する。治療タイミングに関しては、病変情報(例えば、がんの広がり程度、悪性度等)に基づいて分類することができる。例えば、治療タイミングを「治療不要」、「今すぐ」、「1ヶ月後」、「2ヵ月後」、「3カ月後」または「半年後」に分類しても良い。例えば、治療タイミングが「1ヶ月後」である場合、「1ヶ月後」までに治療を開始する必要がある。
実施形態5は、治療画像に基づいて、治療残り回数を含む推定治療結果を出力する形態に関する。なお、実施形態1~4と重複する内容については説明を省略する。推定治療結果は、治療残り回数(例えば、完治、1回または2回等)を含む。なお、治療残り回数のほか、推定治療結果は、治療に投与される推奨薬剤、アドバイス等を含んでも良い。
図31は、実施形態1~5のサーバ1の動作を示す機能ブロック図である。制御部11が制御プログラム1Pを実行することにより、サーバ1は以下のように動作する。
11 制御部
12 記憶部
13 通信部
14 入力部
15 表示部
16 読取部
17 大容量記憶部
171 被検体DB
172 診断情報DB
173 治療情報DB
174 診断用病変推定モデル(第1学習モデル)
175 治療用病変推定モデル(第2学習モデル)
176 変換モデル(第3学習モデル)
177 第2薬剤情報出力モデル(第4学習モデル)
178 治療タイミング予測モデル(第5学習モデル)
179 推定治療結果出力モデル(第6学習モデル)
1a 可搬型記憶媒体
1b 半導体メモリ
1P 制御プログラム
2 陽電子放射断層撮影装置(PET装置)
21 制御部
22 記憶部
23 通信部
24 入力部
25 表示部
26 撮影部
27 検出器
28 ユニット基板
2P 制御プログラム
3 医療画像撮影装置(医療装置)
31 制御部
32 記憶部
33 通信部
34 入力部
35 表示部
36 撮影部
37 検出器
38 ユニット基板
3P 制御プログラム
4 情報処理端末(端末)
41 制御部
42 記憶部
43 通信部
44 入力部
45 表示部
4P 制御プログラム
10a 第1取得部
10b 第1学習モデル
10c 第2取得部
10d 第2学習モデル
10e 第3学習モデル
10f 表示部
10g 第4学習モデル
10h 第5学習モデル
10i 第1算出部
10j 第1判定部
10k 第6学習モデル
10l 第2算出部
10m 第2判定部
Claims (16)
- 放射性医薬品合成装置または用時調製用製剤で放射性核種を標識した第1薬剤が投与された被検体を、陽電子放射断層撮影装置を用いて撮影した診断画像を取得する第1取得部と、
前記第1取得部が取得した診断画像を入力した場合に病変推定情報を出力する第1学習モデルと、
前記第1学習モデルが出力した病変推定情報に基づいて決定された治療方針に応じた、放射性医薬品合成装置または用時調製用製剤で放射性核種を標識した第2薬剤が投与された被検体を、医療画像撮影装置を用いて撮影した治療段階の治療画像を取得する第2取得部と、
前記第2取得部が取得した治療画像を入力した場合に治療段階での病変推定情報を出力する第2学習モデルと
を備える情報処理装置。 - 前記第2薬剤は、ルテチウム177で標識した前立腺特異的膜抗原結合性リガンドを含む
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記第2薬剤は、ガリウム68で標識した前立腺特異的膜抗原結合性リガンドを含む
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記医療画像撮影装置は、陽電子放射断層撮影装置である
ことを特徴とする請求項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薬剤は、ガリウム68で標識したHER2抗体を含み、
前記第2薬剤は、アスタチン211で標識したHER2抗体を含み、
前記医療画像撮影装置は、単一光子放射断層撮影装置またはコンプトンカメラである
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記治療画像を入力した場合に、前記第1薬剤が投与された前記被検体を、前記陽電子放射断層撮影装置を用いて撮影した画像を推定した推定画像を出力する第3学習モデル
を備える請求項1から請求項5のいずれか一つに記載の情報処理装置。 - 前記診断画像と治療画像とを同時に表示する表示部
を備える請求項1から請求項6のいずれか一つに記載の情報処理装置。 - 前記診断画像を入力した場合に前記第2薬剤の推奨投与量を出力する第4学習モデル
を備える請求項1から請求項7のいずれか一つに記載の情報処理装置。 - 前記第4学習モデルは、前記診断画像を入力した場合に、推奨する第2薬剤の種類と、種類ごとの前記第2薬剤の推奨投与量または推奨投与順序とを出力する
ことを特徴とする請求項8に記載の情報処理装置。 - 前記診断画像を入力した場合に治療タイミングを予測した予測結果を出力する第5学習モデル
を備える請求項1から請求項9のいずれか一つに記載の情報処理装置。 - 前記診断画像に基づき、病変部位のコントラスト比を算出する第1算出部と、
前記第1算出部が算出したコントラスト比と、前記病変部位に対応する診断用基準コントラスト比とを比較して治療タイミングを判定する第1判定部と
を備える請求項1から請求項9のいずれか一つに記載の情報処理装置。 - 前記治療画像を入力した場合に、治療残り回数を含む推定治療結果を出力する第6学習モデル
を備える請求項1から請求項11のいずれか一つに記載の情報処理装置。 - 前記第6学習モデルは、ガリウム68で標識した前立腺特異的膜抗原結合性リガンドが投与された被検体の治療画像と、ルテチウム177で標識した前立腺特異的膜抗原結合性リガンドが投与された被検体の治療画像とを入力した場合に、治療残り回数を含む推定治療結果を出力する
ことを特徴とする請求項12に記載の情報処理装置。 - 前記治療画像に基づき、病変部位のコントラスト比を算出する第2算出部と、
前記第2算出部が算出したコントラスト比と、前記病変部位に対応する治療用基準コントラスト比との比較に基づいて、治療残り回数を含む治療結果を判定する第2判定部と
を備える請求項1から請求項11のいずれか一つに記載の情報処理装置。 - 放射性医薬品合成装置または用時調製用製剤で放射性核種を標識した第1薬剤が投与された被検体を、陽電子放射断層撮影装置を用いて撮影した診断画像を取得し、
取得した前記診断画像を入力した場合に病変推定情報を出力する第1学習モデルを用いて、病変推定情報を出力し、
出力した前記病変推定情報に基づいて決定された治療方針に応じた、放射性医薬品合成装置または用時調製用製剤で放射性核種を標識した第2薬剤が投与された被検体を、医療画像撮影装置を用いて撮影した治療段階の治療画像を取得し、
取得した前記治療画像を入力した場合に治療段階での病変推定情報を出力する第2学習モデルを用いて、前記治療段階での病変推定情報を出力する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。 - 放射性医薬品合成装置または用時調製用製剤で放射性核種を標識した第1薬剤が投与された被検体を、陽電子放射断層撮影装置を用いて撮影した診断画像をコンピュータが取得し、
取得した前記診断画像を入力した場合に病変推定情報を出力する第1学習モデルを用いて、病変推定情報を前記コンピュータが出力し、
出力した前記病変推定情報に基づいて決定された治療方針に応じた、放射性医薬品合成装置または用時調製用製剤で放射性核種を標識した第2薬剤が投与された被検体を、医療画像撮影装置を用いて撮影した治療段階の治療画像を前記コンピュータが取得し、
取得した前記治療画像を入力した場合に治療段階での病変推定情報を出力する第2学習モデルを用いて、前記治療段階での病変推定情報を前記コンピュータが出力する
コンピュータの作動方法。
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