特許ウォッチ

公開番号2024100732
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-07-26
出願番号2024002912
出願日2024-01-12
発明の名称乳房の病変を同定する方法及びモデル
出願人國立中央大學,台湾基督長老教会馬偕医療財団法人馬偕紀念医院,MacKay Memorial Hospital
代理人個人
主分類A61B 6/50 20240101AFI20240719BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】個々の乳房マンモグラフィ画像における乳房の病変を特定し得る向上した方法及びシステムに対するニーズが存在する。
【解決手段】被検体における乳房の病変を特定するモデルを構築する方法が提供される。本方法は、取得されたマンモグラフィ画像における画像処理、セグメント化、物体検出及びマスキングの連続的な処理を伴い、乳房の病変の局所画像及び抽出された特徴情報を取得する。これに続き、局所画像及び特徴情報を用いて分類及び学習が行われて本モデルを確立する。本モデルを活用して乳癌を診断及び処置する方法も、ここに提供される。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
被検体における乳房の病変を特定するためのモデルを構築する方法であって、
（ａ）前記被検体から前記乳房の複数のマンモグラフィ画像を取得するステップであって、前記マンモグラフィ画像の各々は前記乳房の病変の位置、辺縁、石灰化、しこり、腫瘤、形状、サイズ、状態及びそれらの組合せからなる群から選択される前記乳房の病変の属性を備える、ステップと、
（ｂ）前記複数のマンモグラフィ画像の各々に、画像切取り、画像ノイズ除去、画像反転、ヒストグラム均等化、画像パディング及びそれらの組合せからなる群から選択される画像処置をすることを介して、複数の処理済み画像を生成するステップと、
（ｃ）ステップ（ｂ）の前記複数の処理済み画像の各々をセグメント化して複数のセグメント化画像を生成し、及び／又はステップ（ｂ）の前記複数の処理済み画像の各々における前記属性を検出して、複数の抽出サブ画像を生成するステップと、
（ｄ）ステップ（ｃ）の前記複数の抽出サブ画像の各々をセグメント化して複数のセグメント化サブ画像を生成するステップと、
（ｅ）ステップ（ｃ）の前記抽出サブ画像の各々及びステップ（ｄ）の前記セグメント化サブ画像の各々を合成し、それにより前記マンモグラフィ画像の各々についてそれぞれ前記属性を示す複数の合成画像を生成するステップと、
（ｆ）畳み込みニューラルネットワークを活用してステップ（ｅ）の前記複数の合成画像を分類及び学習し、それにより前記モデルを確立するステップと、
を備える方法。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
ステップ（ｃ）において、ステップ（ｂ）の前記処理済み画像の各々における前記属性は、検出されるとフレーム化されてフレーム化画像を生成する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記フレーム化画像及びステップ（ｃ）の前記セグメント化画像をマスクフィルタリングしてステップ（ｃ）において検出された誤った属性を除去するステップをさらに備える請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記フレーム化画像を切り取ってステップ（ｃ）の前記抽出サブ画像を生成するステップをさらに備える請求項３に記載の方法。
【請求項５】
ステップ（ｄ）又はステップ（ｅ）の後、ステップ（ｄ）の前記セグメント化サブ画像及び前記フレーム化画像を活用して、ステップ（ｃ）の前記セグメント化画像を更新するステップをさらに備える請求項４に記載の方法。
【請求項６】
ステップ（ｃ）において、ステップ（ｂ）の前記処理済み画像の各々における前記属性は、物体検出アルゴリズムの使用によって検出される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
ステップ（ｃ）において、前記処理済み画像の各々は、Ｕ－ｎｅｔアーキテクチャの使用によってセグメント化される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記被検体はヒトである、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
被検体における乳房の病変を特定する方法であって、
（ａ）前記被検体から前記乳房のマンモグラフィ画像を取得するステップであって、前記マンモグラフィ画像は、前記乳房の病変の位置、辺縁、石灰化、しこり、腫瘤、形状、サイズ、状態及びそれらの組合せからなる群から選択される前記乳房の病変の属性を備える、ステップと、
（ｂ）前記マンモグラフィ画像に、画像切取り、画像ノイズ除去、画像反転、ヒストグラム均等化、画像パディング及びそれらの組合せからなる群から選択される画像処置をすることを介して、処理済み画像を生成するステップと、
（ｃ）ステップ（ｂ）の前記処理済み画像をセグメント化してセグメント化画像を生成し、及び／又はステップ（ｂ）の前記処理済み画像における前記属性を検出し、それによりその抽出サブ画像を生成するステップと、
（ｄ）ステップ（ｃ）の前記抽出サブ画像をセグメント化して、セグメント化サブ画像を生成するステップと、
（ｅ）ステップ（ｃ）の前記抽出サブ画像及びステップ（ｄ）の前記セグメント化サブ画像を合成し、それにより前記マンモグラフィ画像について前記属性を示すテキスト画像を生成するステップと、
（ｆ）請求項１に記載の方法によって確立された前記モデル内でステップ（ｅ）の前記テキスト画像を処理することによって、前記被検体の前記乳房の病変を特定するステップと、
を備える方法。
【請求項１０】
ステップ（ｃ）において、ステップ（ｂ）の前記処理済み画像における前記属性は、検出されるとフレーム化されて、フレーム化画像を生成する、請求項９に記載の方法。
（【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】
関連出願の相互参照
本出願は、２０２３年１月１３日に出願された台湾特許出願第１１２１０１５８８号の優先権及び利益を主張し、その全体が参照によりここに取り込まれる。
続きを表示（約 1,900 文字）【０００２】
本開示は、乳癌の診断及び処置の分野に関する。より具体的には、開示された発明は、被検体のマンモグラフィ画像に基づいて彼／彼女の乳房の病変を特定及び同定する方法、並びに同定された乳房の病変に基づいて被検体を処置する方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
米国癌協会（ＡＣＳ）による統計データによると、４０歳超の女性は、乳癌を発症する有意に高い確率を有する。これは、女性における乳癌の予防及び早期発見に関する世界的な懸念を際立たせる。
【０００４】
現在の医療技術では、マンモグラフィ（すなわち、乳房に対するＸ線撮像システム）を通じて確立された乳房撮像が、乳癌の早期予防及び検出のための方法として主に利用されている。マンモグラフィの診断工程は、７つのカテゴリ（０～６）を包含する乳房画像報告データシステム（ＢｒｅａｓｔＩｍａｇｉｎｇＲｅｐｏｒｔｉｎｇａｎｄＤａｔａＳｙｓｔｅｍ（ＢＩ－ＲＡＤＳ））の基準を順守している。最初に、評価は、患者が乳癌に関する高リスク群に属するか否かを評価するように、マンモグラフィ画像における線維腺組織によって占められる割合の特定を伴い、そして、マンモグラフィ画像における病変の存在が確認される。病変が同定される場合、病変の形状及び辺縁のさらなる分類が行われてその良性又は悪性の性質を特定する。
【０００５】
一方で、マンモグラフィ画像を解明する上記の手順は、手作業の評価を通じて医療専門家によって行なわれることが多く、診断工程における大幅な時間の投資をもたらす。さらに、マンモグラフィ画像の手作業の解明は、経験及び主観的な知覚に依存し、異なる医療専門家の間で変動する判断基準及び結果をもたらす。これは、人件費及び時間コストの増加に関連する課題並びに効率及び精度に関する問題を生じる。
【０００６】
上記を考慮して、関連技術において、個々の乳房マンモグラフィ画像における乳房の病変を特定し得る向上した方法及びシステムに対するニーズが存在する。
【発明の概要】
【０００７】
以下に、基本的な理解を読者に与えるために本開示の簡略化した概要を提示する。この概要は、開示の網羅的な概観ではなく、本発明の鍵となる／重要な要素を特定するものでも本発明の範囲を記するものでもない。その専らの目的は、ここに開示される幾つかの概念を、後述のさらに詳細な説明の序章としての簡略な形態で提示することである。
【０００８】
ここで具現化され、概括的に記載されるように、本開示の目的は、乳癌の診断における効率及び精度を高度に向上するように、マンモグラフィ画像を活用して被検体における乳房の病変を同定する診断モデル及び方法を提供することである。
【０００９】
一態様では、本開示は、マンモグラフィ画像を介して被検体における乳房の病変を特定するためのモデルを構築する方法に向けられる。方法は、（ａ）被検体から乳房の複数のマンモグラフィ画像を取得するステップであって、マンモグラフィ画像の各々は乳房の病変の属性を備える、ステップと、（ｂ）複数のマンモグラフィ画像の各々に、画像切取り、画像ノイズ除去、画像反転、ヒストグラム均等化、画像パディング及びそれらの組合せを備える画像処置をすることを介して、複数の処理済み画像を生成するステップと、（ｃ）ステップ（ｂ）の複数の処理済み画像の各々をセグメント化して複数のセグメント化画像を生成し、及び／又はステップ（ｂ）の複数の処理済み画像の各々における属性を検出して、複数の抽出サブ画像を生成するステップと、（ｄ）ステップ（ｃ）の複数の抽出サブ画像の各々をセグメント化して複数のセグメント化サブ画像を生成するステップと、（ｅ）ステップ（ｃ）の抽出サブ画像の各々及びステップ（ｄ）のセグメント化サブ画像の各々を合成し、それによりマンモグラフィ画像の各々についてそれぞれ属性を示す複数の合成画像を生成するステップと、（ｆ）畳み込みニューラルネットワークを活用してステップ（ｅ）の複数の合成画像を分類及び学習し、それによりモデルを確立するステップと、を備える。本方法では、乳房の病変の属性は、乳房の病変の位置、辺縁、石灰化、しこり、腫瘤、形状、サイズ、状態及びそれらの組合せからなる群から選択される。
【００１０】
本開示のいくつかの実施形態によると、本方法のステップ（ｃ）において、ステップ（ｂ）の処理済み画像の各々における属性は、検出されるとフレーム化されてフレーム化画像を生成する。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許