JPWO2019141748A5

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Publication number: JPWO2019141748A5
Application number: JP2020539691A
Authority: JP
Publication date: 2022-01-21
Anticipated expiration: 2039-01-17

Claims

試験組織試料における転移を予測するために、コンピュータにより実施される医療解析方法であって、前記方法は、
入力及び出力を有するトレーニングされた第１の機械学習モデルを提供するステップと、
腫瘍の記述と、前記腫瘍から離れた解剖学的領域の試験組織試料の第１の画像データとを受信するステップであって、前記試験組織試料には転移がない、ステップと、
前記第１の画像データ及び前記腫瘍の記述を前記第１の機械学習モデルの入力に提供するステップと、
前記提供するステップに応答して、前記第１の機械学習モデルの前記出力から、前記試験組織試料内の前記腫瘍が起源の転移の発生の予測を受信するステップと、
前記予測を提供するステップと、
を有する、方法。
前記解剖学的領域のトレーニング組織試料のうちの複数の異なるものに対するトレーニングセットを受信するステップであって、各トレーニングセットは、前記トレーニング組織試料のそれぞれについて、第２の画像データ及び第３の画像データを含み、前記第２の画像データは、転移のない前記トレーニング組織試料を表し、前記第３の画像データは、前記トレーニング組織試料の起源の対象者における転移の発生後に取得されるデータであり、各トレーニングセットは、前記トレーニング組織試料の起源の前記対象者における前記腫瘍の記述を更に含む、ステップと、
前記第１の機械学習モデルを生成するために前記トレーニングセットに対し学習アルゴリズムを実行するステップと、
を更に有する、請求項１に記載の方法。
前記第２の画像データ及び前記第３の画像データは、解剖学的構造の３Ｄボリュームを表す、請求項２に記載の方法。
前記腫瘍の記述は、前記腫瘍を保有する対象者の解剖学的構造に対する前記腫瘍の空間的場所、前記腫瘍の分類、前記腫瘍の画像データのうちの任意のものを含む、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
前記転移の発生の予測は、
前記腫瘍が起源の転移によって、前記試験組織試料が影響を受けるか否かの指標と、
前記腫瘍が起源の転移によって、前記解剖学的領域のどの離散した場所が影響を受けるかの指標を有する前記解剖学的領域にわたる確率マップと、
のうちの任意のものを含む、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
前記指標は、
前記転移が予期されなくてはならない確率を記述する確率値と、
前記転移が予期されなくてはならないか否かを記述するバイナリ値と、
のうちの任意のものを含む、請求項５に記載の方法。
前記第１の画像データ、第２の画像データ、第３の画像データ及び前記腫瘍の画像データは、磁気共鳴画像データ、コンピュータ断層撮影画像データ、超音波画像データ、ポジトロン放出型断層撮影画像データ、Ｘ線データのうちの任意のものである、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
前記腫瘍を保有する対象者の病歴データを受信するステップと、前記病歴データを前記機械学習モデルの前記入力に提供するステップとを更に有し、トレーニングセットは、前記腫瘍を保有する前記対象者の前記病歴データを更に含む、請求項１から７のいずれか一項に記載の方法。
前記第３の画像データは、時間分解画像データのセットであり、指標が時間分解されている、請求項２から８のいずれか一項に記載の方法。
それぞれのトレーニング組織試料における転移の存在について第３の画像データを解析するステップと、前記解析の結果に関して前記第３の画像データに注釈を付けるステップとを更に有する、請求項２から９のいずれか一項に記載の方法。
学習アルゴリズムがディープラーニングアルゴリズムである、請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法。
前記ディープラーニングアルゴリズムは畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャに基づき、前記方法は、
全てのトレーニングセットについて第２の画像データ及び第３の画像データを前記解剖学的領域の共通基準画像フレームに変換するステップと、
前記第１の機械学習モデルを生成するために、変換された画像データを含む前記トレーニングセットに対し、前記学習アルゴリズムの実行を行うステップと、
を更に有する、請求項１１に記載の方法。
プロセッサによる実行のためのマシン実行可能命令を含むコンピュータプログラムであって、前記マシン実行可能命令の実行により、前記プロセッサに、請求項１から１２のいずれか一項に記載の方法を実行させる、コンピュータプログラム。
試験組織試料における転移を予測するための医療解析システムであって、前記医療解析システムは、マシン実行可能命令を含むメモリと、前記医療解析システムを制御するためのプロセッサとを備え、前記マシン実行可能命令の実行により、前記プロセッサは、
入力及び出力を有するトレーニングされた第１の機械学習モデルを提供し、
腫瘍の記述と、前記腫瘍から離れた解剖学的領域の試験組織試料の第１の画像データとを受信し、前記試験組織試料には転移がなく、
前記第１の画像データ及び前記腫瘍の記述を前記第１の機械学習モデルの入力に提供し、
前記提供することに応答して、前記第１の機械学習モデルの前記出力から、前記試験組織試料内の前記腫瘍から生じる転移の発生の予測を受信し、
前記予測を提供する、医療解析システム。
請求項１４に記載の医療解析システムを備えるＭＲＩシステムであって、前記ＭＲＩシステムは、前記第１の画像データを取得するために構成される、ＭＲＩシステム。