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公開番号2025019442
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-02-07
出願番号2023123059
出願日2023-07-28
発明の名称口腔癌診断装置及び口腔癌診断プログラム
出願人株式会社電通総研,国立大学法人東京大学
代理人弁理士法人秀和特許事務所
主分類G16H 50/20 20180101AFI20250131BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】口腔癌の診断を適切に行う技術を提供する。
【解決手段】口腔癌診断装置が、診断対象者の口腔内を撮影した画像を取得することと、
前記画像から診断対象部位を求めることと、前記診断対象部位の画像データが入力された際に、推定される口腔癌の深達度を出力するように、教師データを用いた機械学習処理が施された学習済み診断モデルに、前記診断対象者の口腔内を撮影した前記画像から求めた前記診断対象部位の画像データを入力することにより、前記口腔癌の深達度を出力することとを実行する制御部を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
診断対象者の口腔内を撮影した画像を取得することと、
前記画像から診断対象部位を求めることと、
前記診断対象部位の画像データが入力された際に、推定される口腔癌の深達度を出力するように、教師データを用いた機械学習処理が施された学習済み診断モデルに、前記診断対象者の口腔内を撮影した前記画像から求めた前記診断対象部位の画像データを入力することにより、診断結果として前記口腔癌の深達度を出力することと、
を実行する制御部を備える口腔癌診断装置。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記制御部が、前記学習済み診断モデルに、前記診断対象部位の画像データを入力することにより、前記診断結果として前記深達度に加えて前記口腔癌の進行度を出力する、請求項１に記載の口腔癌診断装置。
【請求項３】
前記制御部が、
前記診断対象者の喫煙歴、飲酒歴、ウイルス感染歴、及び白板症罹患歴の少なくとも一つを患者情報として取得し、
前記画像データと前記患者情報が入力された際に、推定される口腔癌の深達度を出力するように、教師データを用いた機械学習処理が施された学習済み診断モデルに、前記画像データと前記患者情報とを入力することにより、前記口腔癌の深達度を出力する、
請求項１に記載の口腔癌診断装置。
【請求項４】
前記制御部は、前記診断対象者の診断結果として前記診断モデルから出力された前記深達度が所定値以上であった場合に、検査を促すメッセージを出力する請求項１に記載の口腔癌診断装置。
【請求項５】
前記制御部は、前記診断対象者の診断結果として前記診断モデルから出力された前記深達度又は前記進行度が所定値以上であった場合に、検査を促すメッセージを出力する請求項２に記載の口腔癌診断装置。
【請求項６】
前記制御部は、前記診断対象者の診断結果として前記診断モデルから出力された前記進行度が所定値未満であった場合には、前記口腔癌の深達度を出力せず、前記進行度が所定値以上であった場合に、前記口腔癌の深達度を出力する請求項２に記載の口腔癌診断装置。
【請求項７】
前記制御部が、
前記診断対象部位における、輪郭の形状、輪郭の鮮明度、輪郭の大きさ、及び凹凸の状態のうち少なくとも一つに基づいて、当該診断対象部位の特徴量を求め、
前記画像データと前記特徴量が入力された際に、推定される口腔癌の深達度を出力するように、教師データを用いた機械学習処理が施された学習済み診断モデルに、前記画像データと前記特徴量とを入力することにより、前記口腔癌の深達度を出力する、
請求項１～６の何れか１項に記載の口腔癌診断装置。
【請求項８】
前記制御部が、ネットワークを介して、前記診断対象者の口腔内を撮影した画像を取得する請求項１～６の何れか１項に記載の口腔癌診断装置。
【請求項９】
前記制御部が、ネットワークを介して、前記診断結果を前記診断対象者の端末又は医療機関の端末へ送信する請求項１～６の何れか１項に記載の口腔癌診断装置。
【請求項１０】
診断対象者の口腔内を撮影した画像を取得することと、
前記画像から診断対象部位を求めることと、
前記診断対象部位の画像データが入力された際に、推定される口腔癌の深達度を出力するように、教師データを用いた機械学習処理が施された学習済み診断モデルに、前記診断対象者の口腔内を撮影した前記画像から求めた前記診断対象部位の画像データを入力することにより、前記口腔癌の深達度を出力することと、
を制御部に実行させるための口腔癌診断プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、口腔癌診断装置及び口腔癌診断プログラムに関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
口腔癌の罹患者は年々増加しており、その治癒率は高くない。中でも口腔癌において最頻で発症する疾患は舌癌であり、stage Iにおける５年相対生存率は比較的高い一方で、Stage IVにおける５年相対生存率は著しく低下する。しかし、口腔癌は、白板症・難治性
潰瘍など類似症状を呈する疾患が多く、口腔外科や耳鼻咽喉科などを専門とする医師や歯科医師でなければ診断が困難であり、専門医はいまだ少ない。そのため、ＡＩを活用した診断システムの開発が望まれている。
【０００３】
特許文献１には、Ｘ線の画像から顎口腔疾患を検出する顎口腔疾患の検出方法が開示されている。当該検出方法は、被験者の顎口腔をＸ線撮影した画像を解析部に入力する入力工程と、前記画像の増幅率を決定し、前記増幅率の決定に基づいて前記画像を識別対象とする左右一対の領域に分割し、分割した前記画像のデータを増幅する前処理工程と、前記増幅率の決定に基づいて前記顎口腔疾患の見逃しをしない感度を調整する感度調整工程と、分割した各前記領域に対応した識別器をそれぞれ学習して識別器を作成し、前記識別器を用いて分割した各前記領域について陽性であるか陰性であるか個別に識別し、識別した結果を組み合わせることで前記画像全体を診断し、陽性の疑いのある箇所を特定する識別工程と、を備えている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２２－１０７５５８号
特開２０２２－８２９５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１のように、診断にＸ線画像が必要であると、Ｘ線画像を撮影する機材を用意した上で、Ｘ線画像を撮影する手間や時間がかかり、容易に診断できないという問題があった。
【０００６】
また、舌癌は咀嚼および摂食・嚥下、発音などの機能面ならびに顎顔面領域の整容面などに多大な影響を及す疾患である。そのため、舌癌が寛解し救命可能であったとしても進行したケースにおいては日常生活におけるＱＯＬ（Quality of Life）を著しく低下させ
ることがある。このような予後の予測を行う上で重要な指標として、腫瘍の深達度が挙げられるが、術前に深達度を評価する方法は確立されていない。
【０００７】
開示の技術の課題は、口腔癌の診断を適切に行う技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
開示の技術の一側面は、次の口腔癌診断装置の構成によって例示される。すなわち、本口腔癌診断装置は、
診断対象者の口腔内を撮影した画像を取得することと、
前記画像から診断対象部位を求めることと、
前記診断対象部位の画像データが入力された際に、推定される口腔癌の深達度を出力するように、教師データを用いた機械学習処理が施された学習済み診断モデルに、前記診断
対象者の口腔内を撮影した前記画像から求めた前記診断対象部位の画像データを入力することにより、診断結果として前記口腔癌の深達度を出力することと、
を実行する。
【０００９】
前記口腔癌診断装置において、前記制御部は、前記学習済み診断モデルに、前記診断対象部位の画像データを入力することにより、前記診断結果として前記深達度に加えて前記口腔癌の進行度を出力してもよい。
【００１０】
前記口腔癌診断装置において、前記制御部は、
前記診断対象者の喫煙歴、飲酒歴、ウイルス感染歴、及び白板症罹患歴の少なくとも一つを患者情報として取得し、
前記画像データと前記患者情報が入力された際に、推定される口腔癌の深達度を出力するように、教師データを用いた機械学習処理が施された学習済み診断モデルに、前記画像データと前記患者情報とを入力することにより、前記口腔癌の深達度を出力してもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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