JPWO2020027228A1 - 診断支援システム及び診断支援方法 - Google Patents
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Abstract
Description
また、本発明は以下の詳細な説明によりさらに完全に理解できるであろう。本願のさらなる応用範囲は、以下の詳細な説明により明らかとなろう。しかしながら、詳細な説明及び特定の実例は、本発明の望ましい実施の形態であり、説明の目的のためにのみ記載されているものである。この詳細な説明から、種々の変更、改変が、本発明の精神と範囲内で、当業者にとって明らかであるからである。
出願人は、記載された実施の形態のいずれをも公衆に献上する意図はなく、開示された改変、代替案のうち、特許請求の範囲内に文言上含まれないかもしれないものも、均等論下での発明の一部とする。
図1を用いて本発明の第1の実施の形態に係る診断支援システムの概要を説明する。本発明の診断支援システムでは、事前に取得された症例等の比較画像を機械学習することにより、入力される画像からその画像の特徴量情報を出力することができるように生成された学習済モデルを用いている。そして、検査すべき検査画像の当該特徴量情報をこの学習済モデルを用いて計算し、この特徴量情報に基づいて、検査画像と比較画像の類似性を表示する。検査画像と比較画像の類似性を示す方法としては種々の方法が想定される。例えば、特徴量情報を多次元のパラメータで構成された情報とし、この多次元パラメータを座標とする特徴量空間上の距離を、検査画像と比較画像の類似性を表す値として特定して表示する方法を採用できる。また、他の方法としては、特徴量情報を多次元パラメータあるいは言語表現情報とし、これを利用して形成される仮想空間に、複数の比較画像及び検査画像を配置した図を仮想空間画像として表示することが挙げられる。この場合、更に、当該仮想空間画像上の任意の比較画像や領域を選択すると、各比較画像や各比較画像に付随する病変特徴情報(ラベル情報)も表示すると好ましい。ここで、仮想空間とは、特徴量情報を利用して検査画像と比較画像との類似性を視覚的に認識するための表示可能な次元数で構成された(表示のための)仮想の空間であり、仮想空間画像とは、この仮想空間上に検査画像及び比較画像の特徴量空間上の位置がプロットされることでこれらの類似性が視認可能に表示される画像である。また、病変特徴情報(ラベル情報)の例としては、腫瘍の位置(乳房内の位置、乳腺内の位置、皮膚との距離)、充実性か嚢胞性か、腫瘍内の構造の有無、後方陰影の有無、アスペクト比(回転楕円体で近似した場合のa軸、b軸、c軸、それぞれの長さの比)、境界の性状(境界部のエコーが高エコーか、低エコーか、境界の形状が滑らかか、滑らかでないか)、周囲の正常組織の構築の乱れの有無、娘結節等複数腫瘤の存在の有無、石灰化の有無等に関する情報が含まれるがこれに限らない。一方、機械学習においては、結果的に複数の異なるラベル情報を有する画像が最も分離するように特徴量空間が決定されるので、必ずしも従来の臨床医が判断に用いていた特徴と同じではない。
以上の第1の実施の形態では、検査画像と比較画像が比較され、診断判定が導出された際に、3次元のイメージデータからなる比較画像を表示する例を説明した。別の表示例として、比較画像を表示する際に、表示された画像内の病変推定部位に対し、例えばヒートマップ等の、画素毎の特徴をより顕著に表す視覚効果を有する図が追加され、各画像中に示されるようにしてもよい。このとき、画像と当該ヒートマップ等の図は重畳させてもよいし並置させてもよい。
第1の実施の形態及び第2の実施の形態では、機械学習技術を用いて病変推定部位を推定したのちに、ユーザーが判定の妥当性について判断した。別の実施の形態では、ユーザーが先に検査画像内の病変推定部位を特定したのち、その特定部位と類似する比較画像を示してもよい。
2 診断支援装置
3 事前取得データ保持部
4 画像撮像装置
11 通信制御部
12 制御部
13 計算部
14 仮想空間データ保持部
15 表示制御部
16 表示部
17 入力部
18 推論部
19 前処理部
20、40、40a、53 検査画像
21、41、41a 特徴領域
24 悪性側表示欄
25 悪性症例画像
26 良性側表示欄
27 良性症例画像
42 ポインタ
43 判定結果
44 (類似症例としての)比較画像
45 仮想空間画像
46 病変推定部位
47 患者情報表示部
48 撮像条件表示部
49 ライン
50 特徴量空間
51、61 悪性症例画像に対応する点
52、62 良性症例画像に対応する点
54 悪性・良性判別ライン
56 1次元仮想空間画像
57 2次元仮想空間画像
63 アーチファクト画像に対応する点
64 正常組織画像に対応する点
Claims (10)
- 事前に取得された被検体の内部情報の画像を比較画像として複数保持する事前取得データ保持部であって、前記複数の比較画像は、画像データと、生体組織情報や形状情報を表すラベル情報と、前記複数の比較画像同士の類似度を特定可能な特徴量情報とを備える、前記事前取得データ保持部と;
検査対象物としての被検体から取得された検査画像の画像データを、前記複数の比較画像を学習した学習済モデルに入力して前記検査画像の特徴量情報を計算する計算部と;
前記複数の比較画像の前記特徴量情報と前記検査画像の前記特徴量情報とに基づいて、前記検査画像と前記複数の比較画像との間の類似性を表示する表示部と;を備える、
診断支援システム。 - 前記特徴量情報は、多次元のパラメータで構成された情報であり、
前記特徴量情報を構成する前記多次元パラメータを座標とする特徴量空間上における、前記検査画像と前記複数の比較画像との間の距離を、前記類似性を表す値として特定する制御部を更に備える、
請求項1に記載の診断支援システム。 - 前記特徴量情報は、多次元のパラメータで構成された情報であり、
前記特徴量情報を利用して、前記類似性を視覚的に認識するための表示可能な次元数で構成された第1の仮想空間を生成するための仮想空間データ保持部を更に備え、
前記表示部は、前記第1の仮想空間上に、前記複数の比較画像に加えて前記検査画像をプロットした第1の仮想空間画像を表示する、
請求項1に記載の診断支援システム。 - 前記複数の特徴量情報は、前記複数の比較画像及び前記検査画像に対応する言語表現で構成された情報であり、
前記特徴量情報を利用して、前記類似性を視覚的に認識するための第2の仮想空間を生成するための仮想空間データ保持部を更に備え、
前記表示部は、前記第2の仮想空間上に、前記複数の比較画像に加えて前記検査画像をプロットした第2の仮想空間画像を表示する、
請求項1に記載の診断支援システム。 - 前記類似性は、前記仮想空間画像内における、前記検査画像と前記複数の比較画像との間の距離に基づいて特定される、
請求項3又は請求項4に記載の診断支援システム。 - 前記表示部は、前記検査画像に対する前記類似性の高い1乃至複数の前記比較画像を表示する、
請求項1乃至請求項5のいずれか1項に記載の診断支援システム。 - 前記表示部は、前記ラベル情報に基づいて、前記複数の比較画像の表示に所定の視覚効果を付加する、
請求項1乃至請求項6のいずれか1項に記載の診断支援システム。 - 前記検査画像と前記複数の比較画像に基づいて、前記検査画像内に、予め設定された生体情報が含まれるか否かを推論する推論部を更に備える、
請求項1乃至請求項7のいずれか1項に記載の診断支援システム。 - 前記検査画像の画像データを、前記計算部において前記特徴量情報が計算可能な形式に調整する前処理部を更に備える、
請求項1乃至請求項8のいずれか1項に記載の診断支援システム。 - コンピュータを用いた診断支援方法であって、
事前に取得された被検体の内部情報の画像を比較画像として複数保持するステップであって、前記複数の比較画像は、画像データと前記複数の比較画像同士の類似度を特定可能な特徴量情報とを備える、ステップと;
検査対象物としての被検体から取得された検査画像の画像データを、前記複数の比較画像を学習した学習済モデルに入力して前記検査画像の特徴量情報を計算するステップと;
前記複数の比較画像の前記特徴量情報と前記検査画像の前記特徴量情報とに基づいて、前記検査画像と前記複数の比較画像との間の類似性を表示するステップと;を備える、
診断支援方法。
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