JP7482537B2 - 教師データの作成システム - Google Patents
教師データの作成システム Download PDFInfo
- Publication number
- JP7482537B2 JP7482537B2 JP2021569658A JP2021569658A JP7482537B2 JP 7482537 B2 JP7482537 B2 JP 7482537B2 JP 2021569658 A JP2021569658 A JP 2021569658A JP 2021569658 A JP2021569658 A JP 2021569658A JP 7482537 B2 JP7482537 B2 JP 7482537B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- teacher data
- teacher
- creator
- judgment results
- 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
- 230000007170 pathology Effects 0.000 claims description 27
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 claims description 24
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims description 15
- 230000001575 pathological effect Effects 0.000 claims description 14
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 23
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 11
- 238000000034 method Methods 0.000 description 11
- 208000029523 Interstitial Lung disease Diseases 0.000 description 4
- 238000007621 cluster analysis Methods 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000010837 poor prognosis Methods 0.000 description 2
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Description
図1は、本実施の形態の教師データの作成システムの一例を示す機能ブロック図である。
図2は、本実施の形態の教師データの作成方法の一例を示すフローチャートであり、病理画像から教師データを選定する例について説明する。
予後が既知の病理画像に対する診断結果と予後情報の一致率が高い、すなわち、正解率の高いグループに属する病理医が、予後が未知の病理画像に対する診断を行うと、診断結果と実際の予後情報の一致率はやはり高くなることが期待される。
Claims (5)
- 教師データの作成者の選定に用いる正解が既知のデータ、教師データの候補となる正解が未知のデータ、各データに対する判断結果、及び、正解が既知のデータに対する判断結果の正否に関するデータを取得する情報取得装置と、
教師データの作成者の選定に用いる正解が既知のデータ、教師データの候補となる正解が未知のデータ、各データに対する判断結果、及び、正解が既知のデータに対する判断結果の正否に関するデータを記憶する記憶装置と、
教師データの作成者の選定に用いる正解が既知のデータに対する教師データの作成者の候補者による判断結果と正解が既知のデータに対する判断結果の正否に関するデータから教師データの作成者を選定すると共に、教師データの作成者の選定に用いた正解が既知のデータの中から第1の教師データを選定し、教師データの候補となる正解が未知のデータの中から教師データ作成者の判断結果に基づいて第2の教師データを選定する制御装置を備えた
ことを特徴とする教師データの作成システム。 - 前記制御装置は、正解が既知のデータに対する教師データの作成者の候補者による判断結果と、判断結果の正否に関するデータから、正解率に基づき教師データの作成者を選定すると共に、
教師データの作成者の選定で用いた正解が既知のデータとそれに対応する判断結果の正否に関するデータのセットを第1の教師データとして選定し、
正解が未知のデータに対する複数の教師データの作成者間での判断結果の一致率の高いデータとそれに対応する教師データの作成者の判断結果のセットを第2の教師データとして選定する
ことを特徴とする請求項1に記載の教師データの作成システム。 - 前記制御装置は、正解が既知のデータに対する教師データの作成者の候補者による判断結果と、判断結果の正否に関するデータから、正解率に基づき教師データの作成者を選定すると共に、
教師データの作成者の選定で用いた正解が既知のデータの中から、判断結果の正解率及び複数の教師データの作成者間での判断結果の一致率の高いデータとそれに対応する教師データの作成者の判断結果のセットを第1の教師データとして選定し、
正解が未知のデータに対する複数の教師データの作成者間での判断結果の一致率の高いデータとそれに対応する教師データの作成者の判断結果のセットを第2の教師データとして選定する
ことを特徴とする請求項1に記載の教師データの作成システム。 - 教師データの作成者の選定に用いる正解が既知のデータは、予後が既知の病理画像であり、
前記制御装置は、予後が既知の病理画像に対する教師データの作成者の候補者による診断結果と、予後情報との一致率に基づき教師データの作成者を選定すると共に、
教師データの作成者の選定で用いた予後が既知の病理画像とそれに対応する予後情報のセットを第1の教師データとして選定し、
教師データの候補となる正解が未知のデータは、予後が未知の病理画像であり、
前記制御装置は、予後が未知の病理画像に対する複数の教師データの作成者間での診断結果の一致率の高い病理画像とそれに対応する診断結果のセットを第2の教師データとして選定する
ことを特徴とする請求項2に記載の教師データの作成システム。 - 教師データの作成者の選定に用いる正解が既知のデータは、予後が既知の病理画像であり、
前記制御装置は、予後が既知の病理画像に対する教師データの作成者の候補者による診断結果と、予後情報との一致率に基づき教師データの作成者を選定すると共に、
教師データの作成者の選定で用いた予後が既知の病理画像の中から、診断結果と予後情報の一致率及び複数の教師データの作成者間での診断結果の一致率の高い病理画像とそれに対応する診断結果のセットを第1の教師データとして選定し、
教師データの候補となる正解が未知のデータは、予後が未知の病理画像であり、
前記制御装置は、予後が未知の病理画像に対する複数の教師データの作成者間での診断結果の一致率の高い病理画像とそれに対応する診断結果のセットを第2の教師データとして選定する
ことを特徴とする請求項3に記載の教師データの作成システム。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2020/000424 WO2021140604A1 (ja) | 2020-01-09 | 2020-01-09 | 教師データの作成システム及び教師データの作成方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2021140604A1 JPWO2021140604A1 (ja) | 2021-07-15 |
JP7482537B2 true JP7482537B2 (ja) | 2024-05-14 |
Family
ID=76787908
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021569658A Active JP7482537B2 (ja) | 2020-01-09 | 2020-01-09 | 教師データの作成システム |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7482537B2 (ja) |
WO (1) | WO2021140604A1 (ja) |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2018106662A (ja) | 2016-12-22 | 2018-07-05 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム |
-
2020
- 2020-01-09 WO PCT/JP2020/000424 patent/WO2021140604A1/ja active Application Filing
- 2020-01-09 JP JP2021569658A patent/JP7482537B2/ja active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2018106662A (ja) | 2016-12-22 | 2018-07-05 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPWO2021140604A1 (ja) | 2021-07-15 |
WO2021140604A1 (ja) | 2021-07-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US20230033601A1 (en) | Dynamic self-learning medical image method and system | |
US10733726B2 (en) | Pathology case review, analysis and prediction | |
Kassambara | Machine learning essentials: Practical guide in R | |
Wells et al. | Artificial intelligence in dermatopathology: Diagnosis, education, and research | |
TWI660277B (zh) | 資訊處理裝置及資訊處理方法 | |
Dingen et al. | RegressionExplorer: Interactive exploration of logistic regression models with subgroup analysis | |
CN113892148A (zh) | 用于计算病理学的可解释的AI(xAI)平台 | |
CN111370128A (zh) | 一种肺癌患者预后预测系统及方法 | |
Mercan et al. | Characterizing diagnostic search patterns in digital breast pathology: scanners and drillers | |
JP2006043007A (ja) | 診断支援プログラムおよび診断支援装置 | |
Yang et al. | A CNN-based active learning framework to identify mycobacteria in digitized Ziehl-Neelsen stained human tissues | |
KR102075743B1 (ko) | 신체 성장 예측 모델링 장치 및 방법 | |
Farrow et al. | Interpretation and reporting of predictive or diagnostic machine-learning research in Trauma & Orthopaedics | |
CN109190699A (zh) | 一种基于多任务学习的多疾病联合测定方法 | |
Enad et al. | A review on artificial intelligence and quantum machine learning for heart disease diagnosis: Current techniques, challenges and issues, recent developments, and future directions | |
Kovalev et al. | Biomedical image recognition in pulmonology and oncology with the use of deep learning | |
JP7482537B2 (ja) | 教師データの作成システム | |
Ahamad et al. | Deep Learning-Based Cancer Detection Technique | |
Farooq et al. | Transforming educational insights: Strategic integration of federated learning for enhanced prediction of student learning outcomes | |
WO2023274599A1 (en) | Methods and systems for automated follow-up reading of medical image data | |
Das et al. | Detecting entropy increase in categorical data using maximum entropy distribution approximations | |
Khalifa | Government supports and technology adoption: evidence from Tunisia | |
US20090006055A1 (en) | Automated Reduction of Biomarkers | |
EP4369354A1 (en) | Method and apparatus for analyzing pathological slide images | |
EP3996001A1 (en) | Data generation program, data generation method, and information processing device |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20221213 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20240206 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20240405 |
|
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: 20240416 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20240422 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7482537 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |