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公開番号2025019871
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-02-07
出願番号2023123745
出願日2023-07-28
発明の名称プログラム、ニューラルネットワークモデルの生成方法、情報処理方法及び情報処理装置
出願人国立大学法人大阪大学
代理人個人,個人
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】患者の体の負担を減軽するために、ニューラルネットワークモデルにより胃癌のリンパ節転移に関する情報を出力することが可能なプログラム等を提供すること。
【解決手段】一つの側面に係るプログラムは、内視鏡的粘膜下層剥離術(ESD)を通じて内視鏡的治癒度C-2に分類された胃癌検体の病変サイズ、病変深達度、リンパ管侵襲の有無、静脈侵襲の有無、主組織型、及び、組織混合型の有無を取得し、病変サイズ、病変深達度、リンパ管侵襲の有無、静脈侵襲の有無、主組織型、及び、組織混合型の有無を入力した場合にリンパ節転移に関する情報を出力するよう学習されたニューラルネットワークモデル171に、取得した病変サイズ、病変深達度、リンパ管侵襲の有無、静脈侵襲の有無、主組織型、及び、組織混合型の有無を説明変数として入力することにより、リンパ節転移に関する情報を出力する処理をコンピュータに実行させる。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
内視鏡的粘膜下層剥離術（ＥＳＤ）を通じて内視鏡的治癒度Ｃ－２（ｅＣｕｒａＣ２）に分類された胃癌検体の病変サイズ、病変深達度、リンパ管侵襲の有無、静脈侵襲の有無、主組織型、及び、組織混合型の有無を取得し、
病変サイズ、病変深達度、リンパ管侵襲の有無、静脈侵襲の有無、主組織型、及び、組織混合型の有無を入力した場合にリンパ節転移に関する情報を出力するよう学習されたニューラルネットワークモデルに、取得した病変サイズ、病変深達度、リンパ管侵襲の有無、静脈侵襲の有無、主組織型、及び、組織混合型の有無を説明変数として入力することにより、リンパ節転移に関する情報を出力する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
前記ニューラルネットワークモデルは、さらに外科手術、ＥＳＤ、及び、ＥＳＤとＥＳＤ後の追加外科手術との双方の手術を含む治療法を説明変数として入力した場合にリンパ節転移に関する情報を出力するよう学習されている
請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
前記ニューラルネットワークモデルに前記治療法を入力する場合に、ＥＳＤ、または、ＥＳＤとＥＳＤ後の追加手術との双方の手術に対応する共通値を前記ニューラルネットワークモデルに入力する
請求項２に記載のプログラム。
【請求項４】
病変深達度として粘膜下層深部浸潤癌、粘膜下層軽度浸潤癌、及び、粘膜浸潤癌のいずれかを選択するためのアイコンを出力し、
前記アイコンの選択を受け付け、
選択されたアイコンに対応する情報を前記ニューラルネットワークモデルに入力する
請求項１又は２に記載のプログラム。
【請求項５】
前記リンパ節転移に関する情報として転移リスク、及び、前記転移リスクの結果に寄与した説明変数を出力する
請求項１又は２に記載のプログラム。
【請求項６】
内視鏡的粘膜下層剥離術を通じて内視鏡的治癒度Ｃ－２に分類された胃癌の病変サイズ、病変深達度、リンパ管侵襲の有無、静脈侵襲の有無、主組織型、組織混合型の有無、及び、治療法と、リンパ節転移に関する情報とを含む訓練データを取得し、
取得した訓練データに基づき、前記病変サイズ、前記病変深達度、前記リンパ管侵襲の有無、前記静脈侵襲の有無、前記主組織型、前記組織混合型の有無、及び前記治療法を入力した場合にリンパ節転移に関する情報を出力するニューラルネットワークモデルを生成する
ニューラルネットワークモデルの生成方法。
【請求項７】
内視鏡的粘膜下層剥離術を通じて内視鏡的治癒度Ｃ－２に分類された胃癌検体の病変サイズ、病変深達度、リンパ管侵襲の有無、静脈侵襲の有無、主組織型、及び、組織混合型の有無を取得し、
病変サイズ、病変深達度、リンパ管侵襲の有無、静脈侵襲の有無、主組織型、及び、組織混合型の有無を入力した場合にリンパ節転移に関する情報を出力するよう学習されたニューラルネットワークモデルに、取得した病変サイズ、病変深達度、リンパ管侵襲の有無、静脈侵襲の有無、主組織型、及び、組織混合型の有無を入力することにより、リンパ節転移に関する情報を出力する
処理をコンピュータが実行する情報処理方法。
【請求項８】
制御部を備える情報処理装置であって、
前記制御部は、
内視鏡的粘膜下層剥離術を通じて内視鏡的治癒度Ｃ－２に分類された胃癌検体の病変サイズ、病変深達度、リンパ管侵襲の有無、静脈侵襲の有無、主組織型、及び、組織混合型の有無を取得し、
病変サイズ、病変深達度、リンパ管侵襲の有無、静脈侵襲の有無、主組織型、及び、組織混合型の有無を入力した場合にリンパ節転移に関する情報を出力するよう学習されたニューラルネットワークモデルに、取得した病変サイズ、病変深達度、リンパ管侵襲の有無、静脈侵襲の有無、主組織型、及び、組織混合型の有無を入力することにより、リンパ節転移に関する情報を出力する
情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、プログラム、ニューラルネットワークモデルの生成方法、情報処理方法及び情報処理装置に関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
医療分野において、胃癌のリンパ節転移判定に関する技術がある。特許文献１には、胃癌の転移が疑われるリンパ節組織を用いて調製された検出試料中のサイトケラチン１９のｍＲＮＡを定量し、ｍＲＮＡの定量値に基づいて胃癌のリンパ節への転移を判定する胃癌のリンパ節転移判定方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２００８－１９４０２８
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に係る発明は、胃癌の患者からリンパ節組織を含む試料を採取することが必要になるため、患者の身体への負担が大きいという問題がある。
【０００５】
一つの側面では、患者の体の負担を減軽するために、ニューラルネットワークモデルにより胃癌のリンパ節転移に関する情報を出力することが可能なプログラム等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一つの側面に係るプログラムは、内視鏡的粘膜下層剥離術（ＥＳＤ）を通じて内視鏡的治癒度Ｃ－２（ｅＣｕｒａＣ２）に分類された胃癌検体の病変サイズ、病変深達度、リンパ管侵襲の有無、静脈侵襲の有無、主組織型、及び、組織混合型の有無を取得し、病変サイズ、病変深達度、リンパ管侵襲の有無、静脈侵襲の有無、主組織型、及び、組織混合型の有無を入力した場合にリンパ節転移に関する情報を出力するよう学習されたニューラルネットワークモデルに、取得した病変サイズ、病変深達度、リンパ管侵襲の有無、静脈侵襲の有無、主組織型、及び、組織混合型の有無を説明変数として入力することにより、リンパ節転移に関する情報を出力する処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００７】
一つの側面では、ニューラルネットワークモデルにより胃癌のリンパ節転移に関する情報を出力することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
コンピュータの構成例を示すブロック図である。
訓練データＤＢ及び予測結果ＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
リンパ節転移情報出力モデルを説明する説明図である。
リンパ節転移情報出力モデルの生成処理の手順を示すフローチャートである。
リンパ節転移の予測画面の一例を示す説明図である。
リンパ節転移の予測結果画面の一例を示す説明図である。
リンパ節転移に関する情報を出力する際の処理手順を示すフローチャートである。
実施形態２における訓練データＤＢ及び予測結果ＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
実施形態２におけるリンパ節転移情報出力モデルを説明する説明図である。
実施形態２におけるリンパ節転移の予測画面の一例を示す説明図である。
実施形態２におけるリンパ節転移の予測結果画面の一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明をその実施形態を示す図面に基づいて詳述する。
【００１０】
（実施形態１）
実施形態１は、ニューラルネットワークモデルによりリンパ節転移に関する情報を出力する形態に関する。
（【００１１】以降は省略されています）

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