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公開番号2025078926
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-21
出願番号2023191235
出願日2023-11-09
発明の名称情報処理システム、及びプログラム
出願人キヤノン株式会社,キヤノンメディカルシステムズ株式会社
代理人個人,個人,個人,個人
主分類A61B 6/03 20060101AFI20250514BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】本明細書の開示は、血管領域に基づく膵臓の部分領域の区分アルゴリズムと、膵臓の形状や領域内の画素値に基づく膵臓の部分領域の区分アルゴリズムとを切り替えることで、膵臓の部分領域の好適な区分結果を得ることを目的とする。
【解決手段】第1のアルゴリズムと第2のアルゴリズムを含む、複数のアルゴリズムを記憶する記憶部と、ただし、第1のアルゴリズムは、膵臓の少なくとも一部を含む医用画像に関する医用画像データについて、該医用画像データの血管領域に基づいて、該医用画像データの膵臓の複数の部分領域を区分するアルゴリズムであり、第2のアルゴリズムは、膵臓の少なくとも一部を含む医用画像に関する医用画像データについて、該医用画像データの膵臓領域の形状及び画素値の少なくともいずれかに基づいて、該医用画像データの該膵臓の複数の部分領域を区分するアルゴリズムである、推論対象の医用画像データを取得する画像データ取得部と、選択情報取得部と、区分部と、を備える情報処理システムを提供する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
第１のアルゴリズムと第２のアルゴリズムを含む、複数のアルゴリズムを記憶する記憶部、ただし、第１のアルゴリズムは、膵臓の少なくとも一部を含む医用画像に関する医用画像データについて、該医用画像データの血管領域に基づいて、該医用画像データの膵臓の複数の部分領域を区分するアルゴリズムであり、第２のアルゴリズムは、膵臓の少なくとも一部を含む医用画像に関する医用画像データについて、該医用画像データの膵臓領域の形状及び画素値の少なくともいずれかに基づいて、該医用画像データの該膵臓の複数の部分領域を区分するアルゴリズムである、と
推論対象の医用画像データを取得する画像データ取得部と、
以下の（ｉ）から（ｉｉｉ）のうち少なくとも１つの情報を含む選択情報を取得する選択情報取得部と、
（ｉ）前記推論対象の医用画像データの画像条件
（ｉｉ）前記推論対象の医用画像データの血管に関連する領域の情報
（ｉｉｉ）前記推論対象の医用画像データから取得される血管領域の信頼度を判定するための情報
前記選択情報を用いて、前記記憶部から、前記第１のアルゴリズム及び前記第２のアルゴリズムのうち、少なくとも一つのアルゴリズムを選択する選択部と、
選択された前記アルゴリズムを前記推論対象の医用画像データに対して適用することで、前記推論対象の医用画像データにおける膵臓の複数の部分領域を区分する区分部と
を有する情報処理システム。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
前記複数の部分領域は膵頭部領域、膵体部領域、及び膵尾部領域からなる群より選ばれる少なくとも１つの部分領域を含むことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記血管領域が、門脈の領域及び大動脈の領域を含む請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記医用画像がＸ線コンピュータ断層撮像（Ｘ線ＣＴ）装置、核磁気共鳴画像撮像（ＭＲＩ）装置、ポジトロン断層撮像（ＰＥＴ）装置、及び超音波診断装置からなる群より選ばれるいずれかの撮像装置により撮像されたものであることを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記選択情報取得部において、
（ｉ）前記推論対象の医用画像データの画像条件
を、アルゴリズムの選択情報として取得し、
前記画像条件は、造影時相、造影時間、再構成関数、Ｘ線量、及びノイズ量からなる群の少なくともいずれかを含み、
前記選択部において、
前記画像条件は前記血管の検出精度を低くすると判断されない場合に前記第１のアルゴリズムを選択し、
前記画像条件は前記血管の検出精度を低くすると判断される場合に前記第２のアルゴリズムを選択することを特徴とする、
請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項６】
さらに、
前記推論対象の医用画像データの血管領域を取得する血管領域取得部を有し、
前記選択情報取得部は、前記血管領域取得部で取得された、前記血管領域に基づいて前記選択情報を取得することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記選択情報取得部において取得する前記選択情報は、前記（ｉｉ）前記推論対象の医用画像データの血管に関連する領域の情報を含み、
前記選択情報は、
前記血管領域取得部で取得される前記推論対象の医用画像データの血管領域を参照して得られ、
前記血管領域付近の解剖学的異常、前記血管領域付近の異物、及び画像的異常からなる異常群の少なくともいずれかの異常の有無を含み、
前記選択部において、
前記選択情報が、前記異常群の少なくともいずれかの異常が無いことを示す情報である場合に、前記第１のアルゴリズムを選択し、
前記異常群の少なくともいずれかの異常が有ることを示す場合に、前記第２のアルゴリズムを選択することを特徴とする請求項６に記載の情報処理システム。
【請求項８】
前記選択情報取得部において取得する前記選択情報は、
前記（ｉｉｉ）前記推論対象の医用画像データから取得される血管領域の信頼度を判定するための情報を含み、
前記選択情報は、
前記血管領域取得部で取得される前記推論対象の医用画像データの血管領域を参照して得られ、
推定される血管の径、体積、及び確信度の少なくともいずれかを含む前記血管領域の信頼度を判定するための情報を含み、
前記選択部は、
前記選択情報が、前記信頼度を判定するための情報の少なくともいずれかが、血管領域の信頼度が高いことを示す場合に、前記第１のアルゴリズムを選択し、
前記信頼度を判定するための情報の少なくともいずれかが、血管領域の信頼度が低いことを示す場合に、前記第２のアルゴリズムを選択することを特徴とする請求項６に記載の情報処理システム。
【請求項９】
前記第１のアルゴリズムは、血管領域に関する情報を含む情報を入力とする機械学習に基づく方法によって、医用画像データの膵臓の複数の部分領域を区分するアルゴリズムである請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項１０】
前記第１のアルゴリズムは、膵臓の少なくとも一部を含む医用画像に関する医用画像データの膵臓領域及び血管領域に基づいて膵臓の複数の部分領域を区分するアルゴリズムである請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理システム。
（【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】
本明細書の開示は情報処理システムに関する。
続きを表示（約 3,100 文字）【背景技術】
【０００２】
画像から膵臓の病気を診断する際に、膵臓を、膵頭や膵体、膵尾等の膵臓の部分領域を区分（規定）して得た情報を参照することがある。そのため、画像中におけるこれらの部分領域を正確に区分する技術は重要である。非特許文献１は、ＭＲＩ画像中における膵臓領域に対して、各部分領域が区分された平均形状モデルを位置合わせすることで、膵臓領域を夫々の部分領域に区分する方法を開示している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
ＡｌｅｘａｎｄｒｅＴｒｉａｙＢａｇｕｒ，ｅｔａｌ． “ＰａｎｃｒｅａｓＭＲＩＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎＩｎｔｏＨｅａｄ，Ｂｏｄｙ，ａｎｄＴａｉｌＥｎａｂｌｅｓＲｅｇｉｏｎａｌＱｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＨｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓＤｉｓｅａｓｅ”，Ｊ．Ｍａｇｎ．Ｒｅｓｏｎ．Ｉｍａｇｉｎｇ，２０２２．
ＯｌａｆＲｏｎｎｅｂｅｒｇｅｒ，ｅｔａｌ． “Ｕ－Ｎｅｔ：ＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｔｗｏｒｋｓｆｏｒＢｉｏｍｅｄｉｃａｌＩｍａｇｅＳｅｇｍｅｎｔｔｉｏｎ”，ＭＩＣＣＡＩ，２０１５．
Ｃ．Ｈａｔｔｏｒｉｅｔａｌ．， “ＣｅｎｔｅｒｌｉｎｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｐａｎｃｒｅａｔｉｃｄｕｃｔｆｒｏｍａｂｄｏｍｉｎａｌＣＴｉｍａｇｅｓ”，Ｐｒｏｃ．ＳＰＩＥ１２０３２，ＭｅｄｉｃａｌＩｍａｇｉｎｇ，２０２２．
【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、膵臓の各部分領域の境界は、膵臓と周辺の血管（大動脈や、門脈あるいは上腸間膜静脈等）との相対的な位置関係によって定義されている。そのため非特許文献１に開示の血管位置に基づかない方法によると、定義通りに部分領域に区分されておらず、正確な診断ができない可能性がある。
一方で、血管領域は、撮影条件を含む様々な条件によって、画像上での様相が大きく変化するため、コンピュータによる位置の自動検出が難しい場合がある。そのため、血管位置に基づいて各部分領域を区分する方法は安定さに欠ける。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示は、以下の情報処理システムを提供する。
第１のアルゴリズムと第２のアルゴリズムを含む、複数のアルゴリズムを記憶する記憶部、ただし、第１のアルゴリズムは、膵臓の少なくとも一部を含む医用画像に関する医用画像データについて、該医用画像データの血管領域に基づいて、該医用画像データの膵臓の複数の部分領域を区分するアルゴリズムであり、第２のアルゴリズムは、膵臓の少なくとも一部を含む医用画像に関する医用画像データについて、該医用画像データの膵臓領域の形状及び画素値の少なくともいずれかに基づいて、該医用画像データの該膵臓の複数の部分領域を区分するアルゴリズムである、と
推論対象の医用画像データを取得する画像データ取得部と、
以下の（ｉ）から（ｉｉｉ）のうち少なくとも１つの情報を含む選択情報を取得する選択情報取得部と、
（ｉ）前記推論対象の医用画像データの画像条件
（ｉｉ）前記推論対象の医用画像データの血管に関連する領域の情報
（ｉｉｉ）前記推論対象の医用画像データから取得される血管領域の信頼度を判定するための情報
前記選択情報を用いて、前記記憶部から、前記第１のアルゴリズム及び前記第２のアルゴリズムのうち、少なくとも一つのアルゴリズムを選択する選択部と、
選択された前記アルゴリズムを前記推論対象の医用画像データに対して適用することで、前記推論対象の医用画像データにおける膵臓の複数の部分領域を区分する区分部と
を有する情報処理システム。
【発明の効果】
【０００６】
本開示の情報処理システムは、条件に応じて、血管領域に基づいて膵臓の複数の部分領域を区分するアルゴリズムと、膵臓領域の形状及び画素値の少なくともいずれかに基づいて、膵臓の複数の部分領域を区分するアルゴリズムとを切り替えることで、より信頼性を高く、膵臓領域の部分領域を区分することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
第１の実施形態に係る情報処理システムの機能構成の一例を示す図。
第１の実施形態に係る情報処理システムのハードウェア構成の一例を示す図。
第１の実施形態に係る情報処理システムの処理手順の一例を示す図。
第１の実施形態に係る情報処理システムの設定の一例を示す図。
第１の実施形態に係る画像を説明する図。
第２の実施形態に係る情報処理システムの機能構成の一例を示す図。
第２の実施形態に係る情報処理システムの処理手順の一例を示す図。
第３の実施形態に係る情報処理システムの処理手順の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
本開示は以下を備える情報処理システムを提供する。
Ａ）第１のアルゴリズムと第２のアルゴリズムを含む、複数のアルゴリズムを記憶する記憶部、ただし、
第１のアルゴリズムは、膵臓の少なくとも一部を含む医用画像に関する医用画像データについて、該医用画像データの血管領域に基づいて、該医用画像データの膵臓の複数の部分領域を区分するアルゴリズムであり、
第２のアルゴリズムは、膵臓の少なくとも一部を含む医用画像に関する医用画像データについて、該医用画像データの膵臓領域の形状及び画素値の少なくともいずれかに基づいて、該医用画像データの該膵臓の複数の部分領域を区分するアルゴリズムである、
Ｂ）推論対象の医用画像データを取得する画像データ取得部、
Ｃ）以下の（ｉ）から（ｉｉｉ）のうち少なくとも１つの情報を含む選択情報を取得する選択情報取得部、
（ｉ）前記推論対象の医用画像データの画像条件
（ｉｉ）前記推論対象の医用画像データの血管に関連する領域の情報
（ｉｉｉ）前記推論対象の医用画像データから取得される血管領域の信頼度を判定するための情報
Ｄ）前記選択情報を用いて、前記記憶部から、前記第１のアルゴリズム及び前記第２のアルゴリズムのうち、少なくとも一つのアルゴリズムを選択する選択部、及び
Ｅ）選択された前記アルゴリズムを前記推論対象の医用画像データに対して適用することで、前記推論対象の医用画像データの膵臓の複数の部分領域を区分する区分部。
【０００９】
前記複数の部分領域は膵頭部領域、膵体部領域、及び膵尾部領域からなる群より選ばれる少なくとも１つの部分領域を含むことができる。膵頭部領域とそれ以外の膵臓領域のように、一部の部分領域のみを区分してもよい。
【００１０】
複数のアルゴリズムは第１のアルゴリズムと第２のアルゴリズム以外のアルゴリズムを含んでもよく、２つ以上のアルゴリズムを併用して部分領域を区分してもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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