JP7369437B2 - 評価システム、評価方法、学習方法、学習済みモデル、プログラム - Google Patents
評価システム、評価方法、学習方法、学習済みモデル、プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP7369437B2 JP7369437B2 JP2019178086A JP2019178086A JP7369437B2 JP 7369437 B2 JP7369437 B2 JP 7369437B2 JP 2019178086 A JP2019178086 A JP 2019178086A JP 2019178086 A JP2019178086 A JP 2019178086A JP 7369437 B2 JP7369437 B2 JP 7369437B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- human body
- ray image
- evaluation
- evaluation value
- evaluated
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims description 234
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 85
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 56
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 56
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 39
- 230000002685 pulmonary effect Effects 0.000 claims description 33
- 230000008337 systemic blood flow Effects 0.000 claims description 26
- 238000009966 trimming Methods 0.000 claims description 23
- 238000007493 shaping process Methods 0.000 claims description 20
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 19
- 238000011976 chest X-ray Methods 0.000 claims description 11
- 210000001147 pulmonary artery Anatomy 0.000 description 14
- 230000004872 arterial blood pressure Effects 0.000 description 13
- 230000017531 blood circulation Effects 0.000 description 13
- 230000036593 pulmonary vascular resistance Effects 0.000 description 12
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 11
- 230000006870 function Effects 0.000 description 10
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 10
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 9
- 230000002861 ventricular Effects 0.000 description 9
- 230000001746 atrial effect Effects 0.000 description 8
- 210000000038 chest Anatomy 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000011176 pooling Methods 0.000 description 7
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 6
- 208000002330 Congenital Heart Defects Diseases 0.000 description 5
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 5
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 5
- 208000028831 congenital heart disease Diseases 0.000 description 5
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 5
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 5
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 5
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 5
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 5
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 description 4
- 238000001356 surgical procedure Methods 0.000 description 4
- 238000013184 cardiac magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 3
- 230000004087 circulation Effects 0.000 description 3
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 230000007170 pathology Effects 0.000 description 3
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 3
- 208000028399 Critical Illness Diseases 0.000 description 2
- 208000035478 Interatrial communication Diseases 0.000 description 2
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 208000013914 atrial heart septal defect Diseases 0.000 description 2
- 206010003664 atrial septal defect Diseases 0.000 description 2
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 2
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
- 230000002526 effect on cardiovascular system Effects 0.000 description 2
- 210000005240 left ventricle Anatomy 0.000 description 2
- 230000036284 oxygen consumption Effects 0.000 description 2
- 230000004088 pulmonary circulation Effects 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 210000005241 right ventricle Anatomy 0.000 description 2
- 210000000115 thoracic cavity Anatomy 0.000 description 2
- 238000011265 2D-echocardiography Methods 0.000 description 1
- 206010010356 Congenital anomaly Diseases 0.000 description 1
- 206010050701 Congenital pulmonary hypertension Diseases 0.000 description 1
- 206010019280 Heart failures Diseases 0.000 description 1
- 206010024119 Left ventricular failure Diseases 0.000 description 1
- 208000011682 Mitral valve disease Diseases 0.000 description 1
- 208000001910 Ventricular Heart Septal Defects Diseases 0.000 description 1
- 210000001015 abdomen Anatomy 0.000 description 1
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 1
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 239000002872 contrast media Substances 0.000 description 1
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 1
- 238000013434 data augmentation Methods 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000000004 hemodynamic effect Effects 0.000 description 1
- 210000005246 left atrium Anatomy 0.000 description 1
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000001575 pathological effect Effects 0.000 description 1
- 208000002815 pulmonary hypertension Diseases 0.000 description 1
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 1
- 238000011946 reduction process Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000009885 systemic effect Effects 0.000 description 1
- 210000001364 upper extremity Anatomy 0.000 description 1
- 201000003130 ventricular septal defect Diseases 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Description
(1.1)概要
図1は、本実施形態の評価システム10を概略的に示す。本実施形態の評価システム10は、図2に示すような人体のX線画像P10から、カテーテル検査の施行により得られる人体の評価値を求めるシステムである。
上述したように、本実施形態の評価システム10は、図2に示すような人体のX線画像P10から、カテーテル検査の施行により得られる人体の評価値を求めるシステムである。
次に、評価システム10の動作について図8のフローチャートを参照して簡単に説明する。まず、評価システム10では、評価対象の人体のX線画像P10が入力部21に入力されると、取得部22が、この評価対象の人体のX線画像P10を取得する(S11)。そして、評価システム10では、補正部23によって、評価対象の人体のX線画像P10に対して、回転処理(S12)、トリミング処理(S13)、コントラスト処理(S14)、及びシェイピング処理(S15)が行われる。この後に、評価部24が、補正処理がされたX線画像P13を、学習済みモデルM11に入力して、学習済みモデルM11から評価値を得る(S16)。評価部24は、学習済みモデルM11から得られた評価値を、出力部25により出力する(S17)。
このように、評価システム10は、取得部22と、評価部24とを備える。評価システム10は、取得部22と、評価部24とを備える。取得部22は、評価対象の人体のX線画像P10を取得する。評価部24は、人体のX線画像とカテーテル検査の施行により得られる人体の評価値との入出力関係を学習した学習済みモデルM11を用いて、取得部22で取得された評価対象の人体のX線画像P10に基づいて評価対象の人体の評価値を得る。本実施形態の評価システム10によれば、カテーテル検査の施行により得られる人体の評価値を、より低侵襲で正確に得ることができる。
本開示の実施形態は、上記実施形態に限定されない。上記実施形態は、本開示の目的を達成できれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。以下に、上記実施形態の変形例を列挙する。
上記実施形態及び変形例から明らかなように、本開示は、下記の態様を含む。以下では、実施形態との対応関係を明示するためだけに、符号を括弧付きで付している。
22 取得部
23 補正部
24 評価部
M11 学習済みモデル
P10,P11,P12,P13 X線画像
R11,R12 領域
Claims (10)
- 評価対象の人体のX線画像を取得する取得部と、
人体のX線画像を入力としてカテーテル検査の施行により得られる前記人体の評価値を出力する学習済みモデルを用いて、前記取得部で取得された前記評価対象の人体のX線画像に基づいて前記評価対象の人体の評価値を得る評価部と、
を備え、
前記X線画像は、胸部X線画像であり、
前記評価値は、肺体血流比である、
評価システム。 - 前記取得部で取得された前記評価対象の人体のX線画像に補正処理を行う補正部を更に備え、
前記補正処理は、
前記取得部で取得された前記評価対象の人体のX線画像を所定の向きを向くように回転させる回転処理と、
前記取得部で取得された前記評価対象の人体のX線画像から特定部分を抽出するトリミング処理と、
前記取得部で取得された前記評価対象の人体のX線画像のコントラストを調整するコントラスト処理と、
の少なくとも一つを含み、
前記評価部は、前記補正部で前記補正処理がされたX線画像に基づいて前記評価対象の人体の評価値を得る、
請求項1の評価システム。 - 前記補正処理は、前記取得部で取得された前記評価対象の人体のX線画像のサイズを前記学習済みモデルに適合するサイズに変更するシェイピング処理を含む、
請求項2の評価システム。 - 前記シェイピング処理は、前記取得部で取得された前記評価対象の人体のX線画像の周囲の少なくとも一部に特定色の領域を付加する処理を含む、
請求項3の評価システム。 - 前記特定色は、黒色又は白色である、
請求項4の評価システム。 - 評価対象の人体のX線画像を取得する取得ステップと、
人体のX線画像を入力としてカテーテル検査の施行により得られる前記人体の評価値を出力する学習済みモデルを用いて、前記取得ステップで取得された前記評価対象の人体のX線画像に基づいて前記評価対象の人体の評価値を得る評価ステップと、
を含み、
前記X線画像は、胸部X線画像であり、
前記評価値は、肺体血流比である、
評価方法。 - 人体のX線画像を入力としてカテーテル検査の施行により得られる前記人体の評価値を正解データとする学習用データセットを用いて、人体のX線画像を入力としてカテーテル検査の施行により得られる前記人体の評価値を出力する学習済みモデルを1以上のプロセッサに生成させ、
前記X線画像は、胸部X線画像であり、
前記評価値は、肺体血流比である、
学習方法。 - プログラムである学習済みモデルであって、
人体のX線画像を入力としてカテーテル検査の施行により得られる前記人体の評価値を正解データとする学習用データセットを用いて生成され、
人体のX線画像に基づいて、カテーテル検査の施行により得られる前記人体の評価値を出力するよう1以上のプロセッサを動作させ、
前記X線画像は、胸部X線画像であり、
前記評価値は、肺体血流比である、
学習済みモデル。 - 請求項6の評価方法を、1以上のプロセッサに実行させるための、
プログラム。 - 請求項7の学習方法を、1以上のプロセッサに実行させるための、
プログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019178086A JP7369437B2 (ja) | 2019-09-27 | 2019-09-27 | 評価システム、評価方法、学習方法、学習済みモデル、プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019178086A JP7369437B2 (ja) | 2019-09-27 | 2019-09-27 | 評価システム、評価方法、学習方法、学習済みモデル、プログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021052999A JP2021052999A (ja) | 2021-04-08 |
JP7369437B2 true JP7369437B2 (ja) | 2023-10-26 |
Family
ID=75271666
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019178086A Active JP7369437B2 (ja) | 2019-09-27 | 2019-09-27 | 評価システム、評価方法、学習方法、学習済みモデル、プログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7369437B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2023146110A (ja) * | 2022-03-29 | 2023-10-12 | バイエル アクチェンゲゼルシャフト | 機械学習モデルに入力する医用画像を生成するためのコンピュータ実装方法、コンピュータプログラム、学習済み機械学習モデルの作成方法、および装置 |
WO2023220150A1 (en) * | 2022-05-12 | 2023-11-16 | Canon U.S.A., Inc. | Artificial intelligence catheter optical connection or disconnection evaluation, including deep machine learning and using results thereof |
JP7424423B1 (ja) | 2022-07-20 | 2024-01-30 | コニカミノルタ株式会社 | 動態画像解析装置、プログラム及び動態画像解析方法 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080243007A1 (en) | 2007-03-28 | 2008-10-02 | Cardiac Pacemakers, Inc. | Pulmonary Artery Pressure Signals And Methods of Using |
US20150065864A1 (en) | 2013-09-04 | 2015-03-05 | Puneet Sharma | Method and System for Functional Assessment of Renal Artery Stenosis from Medical Images |
US20150112182A1 (en) | 2013-10-17 | 2015-04-23 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and System for Machine Learning Based Assessment of Fractional Flow Reserve |
US20160235373A1 (en) | 2015-02-13 | 2016-08-18 | Siemens Aktiengesellschaft | Plaque vulnerability assessment in medical imaging |
JP2017501775A (ja) | 2013-12-04 | 2017-01-19 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | 機能性狭窄解析を向上させる局所ffr推定及び視覚化 |
WO2018016113A1 (ja) | 2016-07-19 | 2018-01-25 | ラドウィスプ プライベート リミテッド | 診断支援プログラム |
US20190159737A1 (en) | 2015-08-14 | 2019-05-30 | Elucid Bioimaging Inc. | Methods and systems for utilizing quantitative imaging |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
IL120266A (en) * | 1996-02-28 | 2005-05-17 | Pfizer | Use of estrogen antagonists and estrogen agonists in the preparation of medicaments for inhibiting pathological conditions |
-
2019
- 2019-09-27 JP JP2019178086A patent/JP7369437B2/ja active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080243007A1 (en) | 2007-03-28 | 2008-10-02 | Cardiac Pacemakers, Inc. | Pulmonary Artery Pressure Signals And Methods of Using |
US20150065864A1 (en) | 2013-09-04 | 2015-03-05 | Puneet Sharma | Method and System for Functional Assessment of Renal Artery Stenosis from Medical Images |
US20150112182A1 (en) | 2013-10-17 | 2015-04-23 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and System for Machine Learning Based Assessment of Fractional Flow Reserve |
JP2017501775A (ja) | 2013-12-04 | 2017-01-19 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | 機能性狭窄解析を向上させる局所ffr推定及び視覚化 |
US20160235373A1 (en) | 2015-02-13 | 2016-08-18 | Siemens Aktiengesellschaft | Plaque vulnerability assessment in medical imaging |
US20190159737A1 (en) | 2015-08-14 | 2019-05-30 | Elucid Bioimaging Inc. | Methods and systems for utilizing quantitative imaging |
WO2018016113A1 (ja) | 2016-07-19 | 2018-01-25 | ラドウィスプ プライベート リミテッド | 診断支援プログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2021052999A (ja) | 2021-04-08 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10299862B2 (en) | Three-dimensional quantitative heart hemodynamics in medical imaging | |
CN105976348B (zh) | 医学成像中的个性化全身循环 | |
Li et al. | Automatic detection of atherosclerotic plaque and calcification from intravascular ultrasound images by using deep convolutional neural networks | |
JP7369437B2 (ja) | 評価システム、評価方法、学習方法、学習済みモデル、プログラム | |
US9462952B2 (en) | System and method for estimating artery compliance and resistance from 4D cardiac images and pressure measurements | |
CN110461240A (zh) | 用于超声分析的系统、方法和计算机可访问介质 | |
US11386563B2 (en) | Anatomical and functional assessment of coronary artery disease using machine learning | |
EP3923810A1 (en) | Prediction of coronary microvascular dysfunction from coronary computed tomography | |
CN111340794B (zh) | 冠状动脉狭窄的量化方法及装置 | |
Mora et al. | Comprehensive assessment of left ventricular myocardial function by two-dimensional speckle-tracking echocardiography | |
CN110598288B (zh) | 一种用于冠脉三维模型的边界条件处理方法和装置 | |
Wehbe et al. | Deep learning for cardiovascular imaging: A review | |
Gonzales et al. | TVnet: Automated time-resolved tracking of the tricuspid valve plane in MRI long-axis cine images with a dual-stage deep learning pipeline | |
Laumer et al. | Weakly supervised inference of personalized heart meshes based on echocardiography videos | |
WO2020102154A1 (en) | Noninvasive quantitative flow mapping using a virtual catheter volume | |
Kagiyama et al. | Machine learning in cardiovascular imaging | |
Li et al. | Segmentation of human aorta using 3D nnU-net-oriented deep learning | |
Bäck et al. | Assessment of transmitral and left atrial appendage flow rate from cardiac 4D-CT | |
Rezaei | Generative adversarial network for cardiovascular imaging | |
Chauhan et al. | Image Processing for Automated Diagnosis of Cardiac Diseases | |
Kanaga et al. | 4D medical image analysis: a systematic study on applications, challenges, and future research directions | |
Yoshida et al. | U-Net-based image segmentation of the whole heart and four chambers on pediatric X-ray computed tomography | |
Sang et al. | Inter-phase 4D cardiac MRI registration with a motion prior derived from CTA | |
Benjamins et al. | Hybrid Cardiac Imaging: The Role of Machine Learning and Artificial Intelligence | |
CN111297388A (zh) | 一种血流储备分数测量方法及装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A80 | Written request to apply exceptions to lack of novelty of invention |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A80 Effective date: 20191002 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220516 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230228 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20230228 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230501 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230620 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230821 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230912 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20231006 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7369437 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |