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公開番号2024061756
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-05-08
出願番号2024032606,2020023909
出願日2024-03-05,2020-02-17
発明の名称情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
出願人コニカミノルタ株式会社
代理人弁理士法人光陽国際特許事務所
主分類G16H 30/20 20180101AFI20240426BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】使用する施設で要求される特性に応じて当該施設に適した識別器を設定することのできる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】診療用のデータについて適用される識別器23と、識別器23の特性を設定する特性設定部11と、識別器23について評価データを用いて特性の充足度を評価する評価部13と、評価部13による評価結果を参照して一の識別器23を施設Hで使用する識別器23として選択・設定する識別器設定部14と、特性設定部11によって設定された識別器23の特性に基づいて識別器23の学習条件を設定する学習条件設定部121と、を備え、学習条件設定部121は、識別器23の特性に応じて、学習時の損失を小さくなるように、識別器23の学習に用いる学習データを抽出する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
診療用のデータについて適用される識別器と、
前記識別器の特性を設定する特性設定手段と、
前記識別器について評価データを用いて前記特性の充足度を評価する評価手段と、
前記評価手段による評価結果を参照して一の識別器を施設で使用する識別器として選択・設定する識別器設定手段と、
前記特性設定手段によって設定された前記識別器の特性に基づいて前記識別器の学習条件を設定する学習条件設定手段と、
を備え、
前記学習条件設定手段は、前記識別器の特性に応じて、学習時の損失を小さくなるように、前記識別器の学習に用いる学習データを抽出することを特徴とする情報処理装置。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記特性とは、検出したい検出対象及び当該検出対象についての検出性能の少なくともいずれかを含んでいることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記検出性能は、異常を含むデータを異常と識別する確率である感度及び正常であるデータを正常であると識別する確率である特異度の少なくともいずれかを含んでいることを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記評価手段の評価対象となる識別器は、識別器を使用する施設である自施設において収集されたデータを使用して学習した学習済みの識別器であることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記評価手段の評価対象となる識別器は、識別器を使用する施設とは別の他施設で収集されたデータを使用して学習した学習済みの識別器であること特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記特性は、検出したい検出対象及び当該検出対象についての検出性能の少なくともいずれかを含み、
前記識別器の学習に使用される学習データは、前記識別器の特性に基づいて分別されており、
前記学習条件設定手段は、前記特性設定手段によって設定された前記識別器の特性に応じて前記学習データを抽出することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記識別器の特性と前記識別器についての前記評価手段による前記評価結果とを表示する表示手段をさらに備えることを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記表示手段は、前記評価結果が前記特性設定手段により設定された前記識別器の特性を満たす場合と満たさない場合とで表示手法を異にすることを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記学習条件設定手段は、前記特性設定手段によって設定された前記識別器の特性に応じて前記学習データを抽出した際の評価結果が前記特性の条件を満たさない場合、学習条件を変更して再度学習を行うことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記学習時の損失は、前記識別器の出力画像から算出する評価値であり、最大値、または面積比率のいずれか、または両方を用いることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 2,200 文字）【背景技術】
【０００２】
医療の分野では、各種の検査で得られた診療データ（医療用情報）を医師がチェックして検査結果から各種の異常の有無等を読み取る診療が行われる。
例えば、診療データが医用画像である場合には、ＣＲ（Computed Radiography）装置、ＦＰＤ（Flat Panel Detector）装置、ＣＴ（Computed Tomography）装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置等のモダリティーにおいて生成された医用画像を表示部（モニター）に表示させて、医師が病変部分の状態や経時変化等を観察する読影診断が行われる。
【０００３】
しかし、全ての診療データについて一から医師がチェックするには大変な労力を要する。このため、こうした医師の診断を支援するために、各種の診断支援システムが考案されている。
例えば、特許文献１には、医師の診断を支援する手法として、学習データを用いた学習により識別器を構成し、この識別器によって診療データを自動的にチェックする情報処理装置が提案されている。
そして特許文献１には、複数の識別器がある場合に、評価データを用いてそれぞれの判別精度を算出し、最も判別精度に優れた最適な識別器を適用することが開示されている。
このように、判別精度に優れた識別器を適用して医師の診断を支援するための情報処理装置を構成することにより、装置において自動的に行われる診療データのチェック結果を信頼性の高いものとすることが期待できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特許第５５３３６６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、医師の診断を支援するための情報処理装置に求められる性能（例えば、どのような病変を検出したいか、当該検出したい対象についてどのような検出性能がどの程度必要か等）は、各医療機関（施設）ごとに異なる。このため、情報処理装置に適用される「最適な識別器」も一義的なものではなく、識別器を用いる医療機関ごとに異なる特性のものが求められる。
【０００６】
すなわち、識別器の特性としては、検出したい検出対象や各検出対象についての検出性能があげられるが、例えば癌の診断に特化した医療機関であれば、癌を検出対象とした場合の検出性能の高いものが求められる。
さらに、検出性能は、異常を含むデータを異常と識別する確率である感度と正常であるデータを正常であると識別する確率である特異度とを含むものであるところ、それぞれについてどの程度の精度を要求するかについても各医療機関によって異なる。
【０００７】
例えば、基本的にはすべてのデータ（例えば画像）を医師等がチェックしており、識別器を用いた自動の判別結果は、その見落としを防ぐために参照される程度であるような場合であれば、正常であるデータを誤って異常と判断してしまったとしても、医師等が実際にデータを見て確認した際に気付くことができるため、それほど問題とならない。逆に、例えば異常陰影を含む画像を誤って正常と判断してしまった場合には、医師等による見落としがあった場合に、自動の判別結果における見落としがこれと重なり、病変等を見逃してしまうおそれがある。このため、高い感度が要求される一方で、特異度はそれほど要求されない。
【０００８】
また例えば、健康診断のように大量のデータが取得され、そのほとんどが正常なデータであって、異常陰影を含む画像等の異常データはごく稀に混ざるだけであるような場合には、識別器を用いた自動の判別で正常と判断されたデータは医師等によるチェック（読影）の対象から外して医師等が実際に確認するデータを減らしたい場合もある。このような場合には、識別器を用いた自動の判別で異常陰影を含む画像等の異常データを誤って正常と判断されてしまうとチェック（読影）対象から外され、医師等によるチェックの機会を失ってしまう一方で、正常であるデータを正しく正常と判断できないと、医師によるチェック（読影）対象を減らすことができず、医師等の負担を軽減させる役割を適切に果たすことができない。このため、感度について高い精度が要求されるとともに、特異度についても高い精度が要求される。
【０００９】
このように情報処理装置に適用される識別器は、ユーザーの用いるシチュエーション等によって、すなわち、個別の医療機関がどのような使い方をしたいのかによって、要求される特性が異なる場合が考えられる。
このため、どのような特性が要求されるのかを考慮せずに識別器が選択・設定されると、一般的には高い精度とされる識別器であっても、当該医療機関においては必ずしも適していない識別器が設定されてしまうおそれがある。
【００１０】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、使用する施設で要求される特性に応じて当該施設に適した識別器を設定することのできる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
（【００１１】以降は省略されています）

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