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公開番号2025002389
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-09
出願番号2023102544
出願日2023-06-22
発明の名称情報処理プログラム、情報処理方法、情報処理装置
出願人カシオ計算機株式会社
代理人インフォート弁理士法人,個人,個人,個人,個人
主分類A61B 10/00 20060101AFI20241226BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】精度の高い疾患の可能性に関する診断支援情報を取得する。
【解決手段】情報処理プログラムは、コンピュータに、撮影部位を圧迫した状態で撮影部位を撮影した圧迫画像を取得し、撮影部位を圧迫していない状態で撮影部位を撮影した非圧迫画像を取得し、撮影部位内の血管領域を識別する領域抽出と撮影部位の疾患の可能性の分類との少なくとも一方を行うように訓練された機械学習モデルに、取得された圧迫画像と取得された非圧迫画像を入力して出力結果を出力する、処理を実行させる。
【選択図】図11

特許請求の範囲【請求項１】
コンピュータに、
撮影部位を圧迫した状態で前記撮影部位を撮影した圧迫画像を取得し、
前記撮影部位を圧迫していない状態で前記撮影部位を撮影した非圧迫画像を取得し、
前記撮影部位内の血管領域を識別する領域抽出と前記撮影部位の疾患の可能性の分類との少なくとも一方を行うように訓練された機械学習モデルに、取得された前記圧迫画像と取得された前記非圧迫画像を入力して出力結果を出力する、
処理を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
請求項１に記載の情報処理プログラムにおいて、
前記機械学習モデルは、学習用圧迫画像及び前記学習用圧迫画像に対応する学習用非圧迫画像の被写体の血管領域を示す第１の教師データと前記被写体に含まれる病変の良悪性を示す第２の教師データの少なくとも一方と、前記学習用圧迫画像と、前記学習用非圧迫画像とを含む学習データを用いた教師あり学習により学習されていることを特徴とする情報処理プログラム。
【請求項３】
請求項１に記載の情報処理プログラムにおいて、
前記機械学習モデルは、前記領域抽出と前記分類の両方を行うように訓練されたマルチタスク深層学習モデルである、
ことを特徴とする情報処理プログラム。
【請求項４】
請求項３に記載の情報処理プログラムにおいて、
前記機械学習モデルは、学習用圧迫画像と、前記学習用圧迫画像に対応する学習用非圧迫画像と、前記学習用圧迫画像及び前記学習用非圧迫画像の被写体の血管領域を示す第１の教師データと、前記被写体に含まれる病変の良悪性を示す第２の教師データと、を含む学習データを用いた教師あり学習により学習されている
ことを特徴とする情報処理プログラム。
【請求項５】
請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の情報処理プログラムにおいて、
前記撮影装置は、ダーモスコープ付の撮影装置であり、
前記圧迫画像は、前記ダーモスコープで病変が生じた皮膚表面を圧迫しながら撮影した画像であり、
前記非圧迫画像は、前記ダーモスコープによる前記皮膚表面の圧迫を解除して撮影した画像である
ことを特徴とする情報処理プログラム。
【請求項６】
請求項５に記載の情報処理プログラムにおいて、さらに、
非圧迫状態で前記撮影装置が前記撮影部位を撮影した複数の候補画像を取得する、
処理を実行させ、
前記非圧迫画像は、前記複数の候補画像の各々に基づく第１指標と、前記複数の候補画像の各々と前記圧迫画像との比較に基づく第２指標と、に基づいて、前記複数の候補画像の中から選択される
ことを特徴とする情報処理プログラム。
【請求項７】
コンピュータが、
撮影部位を圧迫した状態で前記撮影部位を撮影した圧迫画像を取得し、
前記撮影部位を圧迫していない状態で前記撮影部位を撮影した非圧迫画像を取得し、
前記撮影部位内の血管領域を識別する領域抽出と前記撮影部位の疾患の可能性の分類との少なくとも一方を行うように訓練された機械学習モデルに、取得された前記圧迫画像と取得された前記非圧迫画像を入力して出力結果を出力する、
処理を実行することを特徴とする情報処理方法。
【請求項８】
撮影部位を圧迫した状態で前記撮影部位を撮影した圧迫画像を取得し、
前記撮影部位を圧迫していない状態で前記撮影部位を撮影した非圧迫画像を取得し、
前記撮影部位内の血管領域を識別する領域抽出と前記撮影部位の疾患の可能性の分類との少なくとも一方を行うように訓練された機械学習モデルに、取得された前記圧迫画像と取得された前記非圧迫画像を入力して出力結果を出力する、
制御部を備えることを特徴とする情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本明細書の開示は、情報処理プログラム、情報処理方法、情報処理装置に関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
病変が生じた生体内部の血管の情報は、医師が疾患の診断を行う際の有用な情報である。このため、従来から生体内部の血管像を取得する技術が提案されている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、撮影部位よりも心臓に近い部位を圧迫する圧力を変化させ、撮影部位の血流を変動させて撮影した複数の画像の差分を用いて血管像を取得する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特許第６７７１９６８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、圧迫時に血管以外の部位の変色や撮影部位の伸縮を伴うことや、圧迫によって圧迫領域全ての血流が抑止されるとは限らないことのため、差分画像に基づく血管像の取得では、血管の誤検出や検出漏れが生じやすく、診断支援にあたり問題がある。このため、医師による疾患の診断を良好に支援可能な、より精度の高い血管情報または疾患情報を取得する技術が求められている。
【０００６】
以上のような実情を踏まえ、本発明の一側面に係る目的は、精度の高い疾患の可能性に関する診断支援情報を取得する技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様に係る情報処理プログラムは、コンピュータに、撮影部位を圧迫した状態で前記撮影部位を撮影した圧迫画像を取得し、前記撮影部位を圧迫していない状態で前記撮影部位を撮影した非圧迫画像を取得し、前記撮影部位内の血管領域を識別する領域抽出と前記撮影部位の疾患の可能性の分類との少なくとも一方を行うように訓練された機械学習モデルに、取得された前記圧迫画像と取得された前記非圧迫画像を入力して出力結果を出力する、処理を実行させる。
【０００８】
本発明の一態様に係る情報処理方法は、コンピュータが、撮影部位を圧迫した状態で前記撮影部位を撮影した圧迫画像を取得し、前記撮影部位を圧迫していない状態で前記撮影部位を撮影した非圧迫画像を取得し、前記撮影部位内の血管領域を識別する領域抽出と前記撮影部位の疾患の可能性の分類との少なくとも一方を行うように訓練された機械学習モデルに、取得された前記圧迫画像と取得された前記非圧迫画像を入力して出力結果を出力する、処理を実行する。
【０００９】
本発明の一態様に係る情報処理装置は、撮影部位を圧迫した状態で前記撮影部位を撮影した圧迫画像を取得し、前記撮影部位を圧迫していない状態で前記撮影部位を撮影した非圧迫画像を取得し、前記撮影部位内の血管領域を識別する領域抽出と前記撮影部位の疾患の可能性の分類との少なくとも一方を行うように訓練された機械学習モデルに、取得された前記圧迫画像と取得された前記非圧迫画像を入力して出力結果を出力する、制御部を備える。
【発明の効果】
【００１０】
上記の態様によれば、精度の高い疾患の可能性に関する診断支援情報を取得することができる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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