JP7485512B2 - 医用情報処理装置、医用情報処理方法、及び医用情報処理プログラム - Google Patents
医用情報処理装置、医用情報処理方法、及び医用情報処理プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP7485512B2 JP7485512B2 JP2019235966A JP2019235966A JP7485512B2 JP 7485512 B2 JP7485512 B2 JP 7485512B2 JP 2019235966 A JP2019235966 A JP 2019235966A JP 2019235966 A JP2019235966 A JP 2019235966A JP 7485512 B2 JP7485512 B2 JP 7485512B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- subject
- attribute
- trained model
- degree
- data
- 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
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims description 51
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 90
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 58
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 30
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims description 27
- 238000009534 blood test Methods 0.000 claims description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 60
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 22
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 16
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 13
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 13
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 13
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 10
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 9
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 8
- 238000004195 computer-aided diagnosis Methods 0.000 description 4
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 4
- 208000008589 Obesity Diseases 0.000 description 3
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 3
- 235000020824 obesity Nutrition 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000000241 respiratory effect Effects 0.000 description 3
- HVYWMOMLDIMFJA-DPAQBDIFSA-N cholesterol Chemical compound C1C=C2C[C@@H](O)CC[C@]2(C)[C@@H]2[C@@H]1[C@@H]1CC[C@H]([C@H](C)CCCC(C)C)[C@@]1(C)CC2 HVYWMOMLDIMFJA-DPAQBDIFSA-N 0.000 description 2
- 238000003066 decision tree Methods 0.000 description 2
- 230000035622 drinking Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000000391 smoking effect Effects 0.000 description 2
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 2
- WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N Glucose Natural products OC[C@H]1OC(O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 1
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 235000012000 cholesterol Nutrition 0.000 description 1
- 238000009535 clinical urine test Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 235000006694 eating habits Nutrition 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000008103 glucose Substances 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 230000003907 kidney function Effects 0.000 description 1
- 238000009592 kidney function test Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000003908 liver function Effects 0.000 description 1
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 1
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 1
- 238000007637 random forest analysis Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 150000003626 triacylglycerols Chemical class 0.000 description 1
- 230000002485 urinary effect Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
- G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
- G06F18/2413—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches based on distances to training or reference patterns
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
- G06T7/0014—Biomedical image inspection using an image reference approach
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/761—Proximity, similarity or dissimilarity measures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/764—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
- G16H10/60—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
- G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
- G06N20/10—Machine learning using kernel methods, e.g. support vector machines [SVM]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
- G06N20/20—Ensemble learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
- G06N5/01—Dynamic search techniques; Heuristics; Dynamic trees; Branch-and-bound
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
- G06T2200/24—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving graphical user interfaces [GUIs]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10088—Magnetic resonance imaging [MRI]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10132—Ultrasound image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20081—Training; Learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20084—Artificial neural networks [ANN]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
- G06V2201/03—Recognition of patterns in medical or anatomical images
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Pathology (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
Description
一般に、学習フェーズで用いられるデータ(例えば、医用画像)の数やデータの属性は、生成される学習済みモデルの推定精度に影響を与える。
(医用情報処理装置の構成)
ディスプレイ50は、液晶ディスプレイパネル、プラズマディスプレイパネル、有機ELパネル等の表示デバイスである。
(医用情報処理装置の動作)
この他、代替処理として、医用画像をユーザが目視によって診断することを促す表示や、他の医療機関を紹介する表示、を行ってもよい。
20 処理回路
30 記憶回路
40 入力インターフェース
50 ディスプレイ
201 教師データ取得機能
202 学習機能
203 第1取得機能
204 第2取得機能
205 診断対象入力データ取得機能
206 当てはまり度算出機能
207 適用方法制御機能
208 モデル処理機能
209 代替処理機能
300 学習済みモデル
Claims (9)
- 複数の教師データを学習することで生成された学習済みモデルを用いた処理を行う処理部と、
前記学習済みモデルの生成に用いられた前記教師データの学習対象の被検体に関する属性を示す第1属性データを取得する第1取得部と、
診断対象の被検体の属性を示す第2属性データを取得する第2取得部と、
前記第1属性データと前記第2属性データの一致の程度を示す指標である当てはまり度を基に、前記診断対象の入力データに対する前記処理部における処理を制御する制御部と、
を備え、
前記処理部が行う処理は、前記診断対象の被検体の医用画像及び生体情報の少なくとも1つを前記学習済みモデルに入力し、前記被検体の推定診断結果を出力する処理であり、
前記制御部は、前記当てはまり度が前記学習済みモデルに当てはまる条件を満たすとき、前記診断対象の被検体の入力データを前記学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルを用いた処理を行うよう前記処理部を制御する一方、前記当てはまり度が前記条件を満たさないとき、前記学習済みモデルを用いない他の代替処理を行い、
前記制御部が行う前記代替処理は、a)前記医用画像をユーザが目視によって診断することを示唆する表示、又は、b)他の医療機関を紹介する表示、に関する処理を含む、
医用情報処理装置。 - 複数の教師データを学習することで生成された学習済みモデルを用いた処理を行う処理部と、
前記学習済みモデルの生成に用いられた前記教師データの学習対象の被検体に関する属性を示す第1属性データを取得する第1取得部と、
診断対象の被検体の属性を示す第2属性データを取得する第2取得部と、
前記第1属性データと前記第2属性データの一致の程度を示す指標である当てはまり度を基に、前記診断対象の入力データに対する前記処理部における処理を制御する制御部と、
を備え、
前記被検体の属性の種類は複数であり、
前記当てはまり度は、前記被検体の属性の種類毎に算出される複数の前記第1属性データの分布範囲と、前記第2属性データが前記分布範囲の外となる属性の種類の数とに基づいて決まる、
医用情報処理装置。 - 前記当てはまり度は、複数の前記第1属性データの分布範囲と前記第2属性データとの距離に基づいて算出される、
請求項1に記載の医用情報処理装置。 - 前記被検体の属性の種類は複数であり、
前記制御部は、前記被検体の属性が特定の属性であり、当該特定の属性の前記当てはまり度が所定値以下のとき、ユーザへ警告を出す処理、又は、前記学習済みモデルを用いない他の代替処理を行う、
請求項1又は2に記載の医用情報処理装置。 - 前記被検体の属性の種類は、年齢、性別、体重、人種、出生地域、生活習慣の種類、及び、血液検査値の少なくとも1つである、
請求項1乃至4のいずれか1項に記載の医用情報処理装置。 - 複数の教師データを学習することで生成された学習済みモデルを用いた処理を行い、
前記学習済みモデルの生成に用いられた前記教師データの学習対象の被検体に関する属性を示す第1属性データを取得し、
診断対象の被検体の属性を示す第2属性データを取得し、
前記第1属性データと前記第2属性データの一致の程度を示す指標である当てはまり度を基に、前記診断対象の入力データに対する処理を制御し、
前記学習済みモデルを用いた処理は、前記診断対象の被検体の医用画像及び生体情報の少なくとも1つを前記学習済みモデルに入力し、前記被検体の推定診断結果を出力する処理であり、
前記診断対象の入力データに対する処理を制御する場合、前記当てはまり度が前記学習済みモデルに当てはまる条件を満たすとき、前記診断対象の被検体の入力データを前記学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルを用いた処理を行う一方、前記当てはまり度が前記条件を満たさないとき、前記学習済みモデルを用いない他の代替処理を行い、
前記代替処理は、a)前記医用画像をユーザが目視によって診断することを示唆する表示、又は、b)他の医療機関を紹介する表示、に関する処理を含む、
医用情報処理方法。 - 複数の教師データを学習することで生成された学習済みモデルを用いた処理を行い、
前記学習済みモデルの生成に用いられた前記教師データの学習対象の被検体に関する属性を示す第1属性データを取得し、
診断対象の被検体の属性を示す第2属性データを取得し、
前記第1属性データと前記第2属性データの一致の程度を示す指標である当てはまり度を基に、前記診断対象の入力データに対する処理を制御し、
前記被検体の属性の種類は複数であり、
前記当てはまり度は、前記被検体の属性の種類毎に算出される複数の前記第1属性データの分布範囲と、前記第2属性データが前記分布範囲の外となる属性の種類の数とに基づいて決まる、
医用情報処理方法。 - 複数の教師データを学習することで生成された学習済みモデルを用いた処理を行うステップと、
前記学習済みモデルの生成に用いられた前記教師データの学習対象の被検体に関する属性を示す第1属性データを取得するステップと、
診断対象の被検体の属性を示す第2属性データを取得するステップと、
前記第1属性データと前記第2属性データの一致の程度を示す指標である当てはまり度を基に、前記診断対象の入力データに対する処理を制御するステップと、
をコンピュータに実行させ、
前記学習済みモデルを用いた処理は、前記診断対象の被検体の医用画像及び生体情報の少なくとも1つを前記学習済みモデルに入力し、前記被検体の推定診断結果を出力する処理であり、
前記診断対象の入力データに対する処理を制御する場合、前記当てはまり度が前記学習済みモデルに当てはまる条件を満たすとき、前記診断対象の被検体の入力データを前記学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルを用いた処理を行う一方、前記当てはまり度が前記条件を満たさないとき、前記学習済みモデルを用いない他の代替処理を行い、
前記代替処理は、a)前記医用画像をユーザが目視によって診断することを示唆する表示、又は、b)他の医療機関を紹介する表示、に関する処理を含む、
医用情報処理プログラム。 - 複数の教師データを学習することで生成された学習済みモデルを用いた処理を行うステップと、
前記学習済みモデルの生成に用いられた前記教師データの学習対象の被検体に関する属性を示す第1属性データを取得するステップと、
診断対象の被検体の属性を示す第2属性データを取得するステップと、
前記第1属性データと前記第2属性データの一致の程度を示す指標である当てはまり度を基に、前記診断対象の入力データに対する処理を制御するステップと、
をコンピュータに実行させ、
前記被検体の属性の種類は複数であり、
前記当てはまり度は、前記被検体の属性の種類毎に算出される複数の前記第1属性データの分布範囲と、前記第2属性データが前記分布範囲の外となる属性の種類の数とに基づいて決まる、
医用情報処理プログラム。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019235966A JP7485512B2 (ja) | 2019-12-26 | 2019-12-26 | 医用情報処理装置、医用情報処理方法、及び医用情報処理プログラム |
US17/130,230 US11901074B2 (en) | 2019-12-26 | 2020-12-22 | Medical information processing apparatus, medical information processing method, and non-transitory computer-readable storage medium storing program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019235966A JP7485512B2 (ja) | 2019-12-26 | 2019-12-26 | 医用情報処理装置、医用情報処理方法、及び医用情報処理プログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021104140A JP2021104140A (ja) | 2021-07-26 |
JP7485512B2 true JP7485512B2 (ja) | 2024-05-16 |
Family
ID=76546474
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019235966A Active JP7485512B2 (ja) | 2019-12-26 | 2019-12-26 | 医用情報処理装置、医用情報処理方法、及び医用情報処理プログラム |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11901074B2 (ja) |
JP (1) | JP7485512B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20230230228A1 (en) * | 2022-01-17 | 2023-07-20 | Siemens Healthcare Gmbh | Out-of-distribution detection for artificial intelligence systems for prostate cancer detection |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2016111014A1 (ja) | 2015-01-09 | 2016-07-14 | 株式会社島津製作所 | X線撮影装置 |
JP2019509813A (ja) | 2016-03-16 | 2019-04-11 | ハートフロー, インコーポレイテッド | 冠動脈において健全な管腔径を推定し狭窄を定量化するためのシステム及び方法 |
US20190156524A1 (en) | 2017-11-20 | 2019-05-23 | ClariPI Inc. | Apparatus and method for ct image denoising based on deep learning |
JP2020149504A (ja) | 2019-03-14 | 2020-09-17 | オムロン株式会社 | 学習装置、推定装置、データ生成装置、学習方法、及び学習プログラム |
JP2021013644A (ja) | 2019-07-12 | 2021-02-12 | 富士フイルム株式会社 | 診断支援装置、診断支援方法、及び診断支援プログラム |
JP2021081814A (ja) | 2019-11-14 | 2021-05-27 | オムロン株式会社 | 情報処理装置 |
Family Cites Families (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5235510A (en) * | 1990-11-22 | 1993-08-10 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Computer-aided diagnosis system for medical use |
US7444071B2 (en) * | 2005-04-28 | 2008-10-28 | Carestream Health, Inc. | Method for diagnosing disease from tongue image |
US9668699B2 (en) * | 2013-10-17 | 2017-06-06 | Siemens Healthcare Gmbh | Method and system for anatomical object detection using marginal space deep neural networks |
US9734425B2 (en) * | 2015-02-11 | 2017-08-15 | Qualcomm Incorporated | Environmental scene condition detection |
WO2018057714A1 (en) * | 2016-09-21 | 2018-03-29 | The General Hospital Corporation | Systems, methods and media for automatically generating a bone age assessment from a radiograph |
CN106778867B (zh) * | 2016-12-15 | 2020-07-07 | 北京旷视科技有限公司 | 目标检测方法和装置、神经网络训练方法和装置 |
JP7047283B2 (ja) | 2017-08-24 | 2022-04-05 | 富士通株式会社 | 情報処理装置、方法、及びプログラム |
DE102017126158A1 (de) * | 2017-11-08 | 2019-05-09 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Ultraschall-Bilderzeugungssystem |
US10580137B2 (en) * | 2018-01-30 | 2020-03-03 | International Business Machines Corporation | Systems and methods for detecting an indication of malignancy in a sequence of anatomical images |
EP3811281A1 (en) * | 2018-06-22 | 2021-04-28 | H-Labs Gmbh | A method to determine a degree of abnormality, a respective computer readable medium and a distributed cancer analysis system |
US10942637B2 (en) * | 2018-10-09 | 2021-03-09 | Midea Group Co., Ltd. | Method and system for providing control user interfaces for home appliances |
US20200152326A1 (en) * | 2018-11-09 | 2020-05-14 | International Business Machines Corporation | Blood pathology image analysis and diagnosis using machine learning and data analytics |
US20230144621A1 (en) * | 2021-11-11 | 2023-05-11 | Insight Optics, Inc. | Capturing diagnosable video content using a client device |
-
2019
- 2019-12-26 JP JP2019235966A patent/JP7485512B2/ja active Active
-
2020
- 2020-12-22 US US17/130,230 patent/US11901074B2/en active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2016111014A1 (ja) | 2015-01-09 | 2016-07-14 | 株式会社島津製作所 | X線撮影装置 |
JP2019509813A (ja) | 2016-03-16 | 2019-04-11 | ハートフロー, インコーポレイテッド | 冠動脈において健全な管腔径を推定し狭窄を定量化するためのシステム及び方法 |
US20190156524A1 (en) | 2017-11-20 | 2019-05-23 | ClariPI Inc. | Apparatus and method for ct image denoising based on deep learning |
JP2020149504A (ja) | 2019-03-14 | 2020-09-17 | オムロン株式会社 | 学習装置、推定装置、データ生成装置、学習方法、及び学習プログラム |
JP2021013644A (ja) | 2019-07-12 | 2021-02-12 | 富士フイルム株式会社 | 診断支援装置、診断支援方法、及び診断支援プログラム |
JP2021081814A (ja) | 2019-11-14 | 2021-05-27 | オムロン株式会社 | 情報処理装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2021104140A (ja) | 2021-07-26 |
US11901074B2 (en) | 2024-02-13 |
US20210201482A1 (en) | 2021-07-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10984905B2 (en) | Artificial intelligence for physiological quantification in medical imaging | |
US11954902B2 (en) | Generalizable medical image analysis using segmentation and classification neural networks | |
US10628943B2 (en) | Deep learning medical systems and methods for image acquisition | |
Baloescu et al. | Automated lung ultrasound B-line assessment using a deep learning algorithm | |
US10937164B2 (en) | Medical evaluation machine learning workflows and processes | |
CN108784655B (zh) | 针对医疗患者的快速评估和后果分析 | |
US11096674B2 (en) | Method and means of CAD system personalization to provide a confidence level indicator for CAD system recommendations | |
AU2017308120B2 (en) | Method and means of CAD system personalization to provide a confidence level indicator for CAD system recommendations | |
Gao et al. | Chest X-ray image analysis and classification for COVID-19 pneumonia detection using Deep CNN | |
JP7107375B2 (ja) | 状態遷移予測装置、予測モデル学習装置、方法およびプログラム | |
JP2022537818A (ja) | 機械学習されたモデルを使用して皮膚状態を診断すること | |
JP7173482B2 (ja) | ヘルスケアデータ分析システム、ヘルスケアデータ分析方法およびヘルスケアデータ分析プログラム | |
US20220108801A1 (en) | Diagnosis and treatment support system | |
JP7114347B2 (ja) | 断層画像予測装置および断層画像予測方法 | |
JP7485512B2 (ja) | 医用情報処理装置、医用情報処理方法、及び医用情報処理プログラム | |
US20230238151A1 (en) | Determining a medical professional having experience relevant to a medical procedure | |
KR20220136226A (ko) | 인공지능 모델을 이용한 의학적 예측 제공 방법 및 장치 | |
JP7451156B2 (ja) | 診療支援装置 | |
US20230178200A1 (en) | Direct medical treatment predictions using artificial intelligence | |
US20220180513A1 (en) | Systems and methods for facilitating opportunistic screening for cardiomegaly | |
JP2024505213A (ja) | 人工知能モデルの結果に対する信頼情報提供方法および装置 | |
Lu et al. | An Approach to Classifying X-Ray Images of Scoliosis and Spondylolisthesis Based on Fine-Tuned Xception Model. | |
JP2023092327A (ja) | 情報処理装置及びプログラム | |
EP4022636A1 (en) | Methods and systems for computer-aided diagnosis with deep learning models | |
CN116230204A (zh) | 一种循环系统动脉瘤检查信息推荐方法和终端 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220830 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20230517 |
|
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: 20230817 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20231107 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20240202 |
|
A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20240213 |
|
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: 20240409 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20240502 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7485512 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |