JP7366583B2 - 医用情報処理装置、方法及びプログラム - Google Patents
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Description
-当該低次元類似空間における距離測定に従って、現在の事例に対して最も近い事例をユーザへと表示
-類似度の決定において、様々な属性の好みの重要度を特定するために、ユーザにツールを提供
-ネットワークの最終層から、各属性の重要度、学習時で決定されている属性の重みに関して、類似度空間の次元に対して重みを適用することにより、好みの重要度が実装される
12 計算装置
14 スキャナ
16 ディスプレイスクリーン
18 入力装置
20 データ格納装置
22 処理装置
24 学習回路
26 類似度回路
28 検索回路
Claims (26)
- 複数の医用データセット各々の特徴ベクトルを記憶し、前記特徴ベクトルは各医用データセットと各医用データセットに関する複数の属性とに基づき学習された機械学習モデルを適用することで生成され、前記特徴ベクトルは複数のスカラー値から構成され、前記複数のスカラー値各々は各属性に対応する可変の重み値を有する、記憶部と、
検索対象医用データセットに前記機械学習モデルを適用して特徴ベクトルを取得し、前記検索対象医用データセットと前記複数の医用データセット各々との類似度を、前記複数の属性のうちの指定された属性及び当該属性に対して指定された重み値に従い選択的に重み付けされた、前記検索対象医用データセット及び前記複数の医用データセット各々の特徴ベクトルに基づいて決定する処理部と、
を具備する医用情報処理装置。 - 前記検索対象医用データセット及び/又は前記複数の医用データセットは、画像データを有する、請求項1記載の医用情報処理装置。
- 前記機械学習モデルは、各層がスカラー値のセットを有する一連の層を有し、
前記一連の層各々は、先行する層に基づき、
前記特徴ベクトルは、前記一連の層のうちの最終層に対応する、
請求項1記載の医用情報処理装置。 - 前記機械学習モデルは、各層がスカラー値のセットを有し、且つ各層が先行する層に基づいている、一連の層を有し、
前記特徴ベクトルは、前記複数の属性及び創発的属性の双方に関する類似度を決定するための層に対応する、
請求項1記載の医用情報処理装置。 - 前記処理部は、前記機械学習モデル及び/又は前記機械学習モデルへの入力を切り替えることなく、前記特徴ベクトルに対する前記指定された属性及び重み値に従う選択的な重み付けを実行する、請求項1記載の医用情報処理装置。
- 前記重み値は、負及び正の何れかの値に設定される、請求項1記載の医用情報処理装置。
- 前記機械学習モデルは、畳み込みニューラルネットワーク、分類器学習、前記複数の属性に関する類似度決定タスクのうちの少なくとも一つにより学習される、請求項1記載の医用情報処理装置。
- 前記処理部は、前記類似度に基づいて前記検索対象医用データセットに類似する前記医用データセットのうちの少なくとも一部を選択し、前記選択された医用データセットを出力する又は前記選択された医用データセットの識別子を出力する、請求項1記載の医用情報処理装置。
- 表示部を更に備え、
前記選択された医用データセットは、医用撮像データを有し、
前記表示部は、前記選択された医用データセットに基づく画像を表示する、
請求項8記載の医用情報処理装置。 - ユーザ指示を受け付ける入力部を更に備え、
前記処理部は、前記入力部を介したユーザ指示に従い、前記指定された属性及び重み値を設定する、
請求項1記載の医用情報処理装置。 - 前記入力部は、スライダ、ボタン、値のリスト及び属性のリストの少なくとも一つの選択可能な要素を有するグラフィカル・ユーザ・インタフェースを有する、請求項10記載の医用情報処理装置。
- 前記処理部は、前記検索対象医用データセットに関する臨床的シナリオと、前記検索対象医用データセットに含まれる画像データのタイプと、撮像モダリティと、前記検索対象医用データセットの被検体について実行される更なるテスト又は処置の結果と、のうちの少なくとも一つに基づいて属性及び重み値を指定する、請求項1記載の医用情報処理装置。
- 前記属性は、画像属性及び非画像属性の少なくとも一方である、請求項1記載の医用情報処理装置。
- 前記特徴ベクトルは、前記医用データセットに比して低次元である、請求項1記載の医用情報処理装置。
- 前記属性は、年齢、性別、病変の有無、病変の性質、解剖学的特徴の有無、解剖学的特徴のパラメータ、民族性、合併症、治療経路における点、発病経過時間、適用された治療及び治療経過時間のうちの少なくとも一つである、請求項1記載の医用情報処理装置。
- 前記検索対象医用データセット及び/又は前記複数の医用データセットのうちの少なくとも一部の医用データセットとは、検索対象の被検体の少なくとも一つの特性を表すデータを有する、請求項1記載の医用情報処理装置。
- 前記検索対象医用データセット及び/又は前記複数の医用データセットのうちの少なくとも一部の医用データセットとは、検索対象の被検体について実行されたスキャンにより取得された画像データを有する、請求項1記載の医用情報処理装置。
- 前記画像データは、CTデータ、MRIデータ、X線データ、透視データ、PETデータ、超音波データのうちの少なくとも一つである、請求項17記載の医用情報処理装置。
- 前記検索対象医用データセットに関する属性及び重み値を任意に指定するためのグラフィカル・ユーザ・インタフェースのツールを表示する表示部を更に備え、
前記処理部は、前記ツールを介して指定された属性及び重み値に従い特徴ベクトルを選択的に重み付けする、
請求項1記載の医用情報処理装置。 - 前記表示部は、前記複数の属性のうちの二以上の属性により規定される類似度空間に、前記検索対象医用データセットと前記複数の医用データセットとの前記重み付けされた特徴ベクトルがプロットされたマップを表示する、請求項19記載の医用情報処理装置。
- 前記表示部は、前記マップにおいて、前記検索対象医用データセットの前記重み付けされた特徴ベクトルを表す第1のマークと前記複数の医用データセットの前記重み付けされた特徴ベクトルを表す第2のマークとを異なる視覚表現で表示する、請求項20記載の医用情報処理装置。
- 前記表示部は、前記第2のマークのうちの、閾値以上の類似度を有する医用データセットに対応するマークと、他の医用データセットに対応するマークとを、区別して表示する、請求項21記載の医用情報処理装置。
- コンピュータが、複数の医用データセット各々の特徴ベクトルを取得し、前記特徴ベクトルは各医用データセットと各医用データセットに関する複数の属性とに基づき学習された機械学習モデルを適用することで生成され、前記特徴ベクトルは複数のスカラー値から構成され、前記複数のスカラー値各々は各属性に対応する可変の重み値を有する、取得工程と、
前記コンピュータが、検索対象医用データセットに前記機械学習モデルを適用して特徴ベクトルを取得する取得工程と、
前記コンピュータが、前記検索対象医用データセットと前記複数の医用データセット各々との類似度を、前記複数の属性のうちの指定された属性及び当該属性に対して指定された重み値に従い選択的に重み付けされた、前記検索対象医用データセット及び前記複数の医用データセット各々の特徴ベクトルに基づいて決定する決定工程と、
を具備する医用情報処理方法。 - コンピュータに、
複数の医用データセット各々の特徴ベクトルを取得させ、前記特徴ベクトルは各医用データセットと各医用データセットに関する複数の属性とに基づき学習された機械学習モデルを適用することで生成され、前記特徴ベクトルは複数のスカラー値から構成され、前記複数のスカラー値各々は各属性に対応する可変の重み値を有する、取得機能と、
検索対象医用データセットに前記機械学習モデルを適用して特徴ベクトルを取得させる取得機能と、
前記検索対象医用データセットと前記複数の医用データセット各々との類似度を、前記複数の属性のうちの指定された属性及び当該属性に対して指定された重み値に従い選択的に重み付けされた、前記検索対象医用データセット及び前記複数の医用データセット各々の特徴ベクトルに基づいて決定させる決定機能と、
を実現させる医用情報処理プログラム。 - コンピュータが、検索対象医用データセット及び複数の医用データセット各々の特徴ベクトルを、前記複数の医用データセットと前記複数の医用データセットに関する複数の属性とに基づき学習された機械学習モデルを適用することで取得する取得工程と、
前記コンピュータが、前記取得された検索対象医用データセット及び複数の医用データセット各々の特徴ベクトルが、前記複数の属性のうちの少なくとも二属性により規定される類似度空間にプロットされたマップを表示するマップ表示工程と、
を具備する医用情報処理方法。 - コンピュータが、前記検索対象医用データセットに関する複数の属性の重み値を任意に指定するためのグラフィカル・ユーザ・インタフェースのツールを表示する工程と、
前記コンピュータが、前記ツールを介して指定された属性及び重み値に従い前記特徴ベクトルを重み付けする工程と、を更に備え、
前記マップ表示工程は、前記検索対象医用データセット及び前記複数の医用データセット各々に関する前記重み付けされた特徴ベクトルを、前記マップに表示する、
請求項25記載の医用情報処理方法。
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清野 正樹,III AIを活用する-画像診断分野を中心に 7.AIによる類似症例検索システムの開発,INNERVISION,日本,(株)インナービジョン,2017年06月25日,第32巻,第7号,p.46-49 |
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