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公開番号2025094944
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-25
出願番号2024218789
出願日2024-12-13
発明の名称乳房の成分を定量化する方法
出願人ビームワークス・インコーポレイテッド,BeamWorks INC.
代理人弁理士法人IPX
主分類A61B 8/14 20060101AFI20250618BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】本開示の一実施形態によってコンピューティング装置によって実行される、乳房の成分を定量化する方法が開示される。
【解決手段】本開示の乳房の成分を定量化する方法は、超音波映像を獲得する段階;前記超音波映像で乳房領域を識別する段階;前記超音波映像で繊維腺組職(Fibro-glandular Tissue)領域を識別する段階;および前記識別された乳房領域および前記識別された繊維腺組職領域に基づいて、乳房組職成分(Breast Tissue Component)または腺組職成分(Glandular Tissue Component)の少なくとも一つを定量化する段階;を含んでもよい。
【選択図】図6
特許請求の範囲【請求項１】
コンピューティング装置によって実行される、乳房の成分を定量化する方法であって、
超音波映像を獲得する段階；
前記超音波映像で乳房領域を識別する段階；
前記超音波映像で繊維腺組職（Ｆｉｂｒｏ－ｇｌａｎｄｕｌａｒＴｉｓｓｕｅ）領域を識別する段階；および
前記識別された乳房領域および前記識別された繊維腺組職領域に基づいて、乳房組職成分（ＢｒｅａｓｔＴｉｓｓｕｅＣｏｍｐｏｎｅｎｔ）または腺組職成分（ＧｌａｎｄｕｌａｒＴｉｓｓｕｅＣｏｍｐｏｎｅｎｔ）の少なくとも一つを定量化する段階；
を含む、方法。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
前記超音波映像で乳房領域を識別する段階は、
ディープラーニングモデルを活用して前記超音波映像で乳房推論領域マスクを生成する段階；
前記生成された乳房推論領域マスクに基づいて、乳房領域バイナリマップを生成する段階；および
前記乳房領域バイナリマップに基づいて、乳房領域分割マスクを生成する段階；
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記乳房領域分割マスクは、前記乳房領域バイナリマップに含まれた複数の領域の中で最も大きい領域に基づいて獲得される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記乳房推論領域マスクは、乳房領域確率マップを含み、
前記生成された乳房推論領域マスクに基づいて、乳房領域バイナリマップを生成する段階は、
前記乳房領域確率マップを予め決められた臨界値を基準として分類して、前記乳房領域バイナリマップを生成する段階；
を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記超音波映像で繊維腺組職領域を識別する段階は、
ディープラーニングモデルを活用して前記超音波映像で繊維腺推論領域マスクを生成する段階；
前記生成された繊維腺推論領域マスクに基づいて、繊維腺領域バイナリマップを生成する段階；および
前記繊維腺領域バイナリマップに基づいて、繊維腺領域分割マスクを生成する段階；
を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記繊維腺推論領域マスクは、繊維腺領域確率マップを含み、
前記生成された繊維腺推論領域マスクに基づいて、繊維腺領域バイナリマップを生成する段階は、
前記繊維腺領域確率マップを予め決められた臨界値を基準として分類して、前記繊維腺領域バイナリマップを生成する段階；
を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記繊維腺領域バイナリマップに基づいて、繊維腺領域分割マスクを生成する段階は、
前記乳房領域分割マスクおよび前記繊維腺領域バイナリマップに対して演算を実行して、乳房内繊維腺領域マスクを生成する段階；および
前記乳房内繊維腺領域マスクに基づいて、前記繊維腺領域分割マスクを生成する段階；
を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記繊維腺領域分割マスクは、前記乳房内繊維腺領域マスクに含まれた複数の領域の中で最も大きい領域に基づいて獲得される、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記識別された乳房領域および前記識別された繊維腺組職領域に基づいて、前記乳房組職成分または前記腺組職成分の少なくとも一つを定量化する段階は、
前記識別された繊維腺組職領域に基づいて、腺組職領域を識別する段階；および
前記識別された繊維腺組職領域および前記識別された腺組職領域を分析して、前記腺組職成分を定量化する段階；
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記識別された繊維腺組職領域に基づいて、腺組職領域を識別する段階は、
繊維腺領域分割マスクに基づいて、腺組職領域バイナリマップを生成する段階；および
前記腺組職領域バイナリマップに基づいて、腺組職領域分割マスクを生成する段階；
を含む、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】
本発明は、乳房の成分を定量化する方法に関し、より具体的には、乳房超音波映像を活用して、乳房組職成分（ＢｒｅａｓｔＴｉｓｓｕｅＣｏｍｐｏｎｅｎｔ）または腺組職成分（ＧｌａｎｄｕｌａｒＴｉｓｓｕｅＣｏｍｐｏｎｅｎｔ）を定量化する技術に関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
乳房は、繊維腺組職（Ｆｉｂｒｏ－ｇｌａｎｄｕｌａｒＴｉｓｓｕｅ、ＦＧＴ）と脂肪（Ｆａｔ）の割合で組職が構成されている。乳房組職の構成は、乳房癌発見敏感度および発生危険度と関連があるため、これを定量的分析のためのソフトウェアが必要である。判読者が主観的に定量化を実行する場合、判読者の間の定量化一致度が低く、特に多くの判読者が定量化を実行する場合、より確実でないという問題点が存在する。
【０００３】
また、乳房組職を分析するために、乳房造影検査、超音波のような医療映像技術が用いられ得る。乳房造影検査で高濃度乳房は危険度のある乳房組職を区分しにくいという限界がある。一方、超音波は、乳腺組職成分を区分できるだけでなく、低費用、使用接近性、放射線に露出されない安全性のような長所により診断検査に広く用いられている。しかしながら、超音波組職の間の境界が類似して区分しにくく、使用者の熟練度に依存的な映像クォリティー、影とノイズなどによって解像度が低下されるという限界がある。そこで、超音波を活用した定量化分析ソフトウェアが必要である。
【０００４】
特許文献１は、超音波映像処理方法と装置、および乳房癌診断装置を開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
大韓民国公開特許第１０－２０１４－０１０９３２０号（２０１４．０９．１５）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本開示は、ディープラーニング技術を活用して乳房超音波から自動に乳房組職成分（ＢｒｅａｓｔＴｉｓｓｕｅＣｏｍｐｏｎｅｎｔ）または腺組職成分（ＧｌａｎｄｕｌａｒＴｉｓｓｕｅＣｏｍｐｏｎｅｎｔ）の少なくとも一つを定量的に測定し、等級を分類することができる乳房の成分を定量化する方法を提供することを目的とする。
【０００７】
一方、本開示が達成しようとする技術的課題は、以上で言及した技術的課題に制限されず、以下で説明する内容から通常の技術者に自明な範囲内で多様な技術的課題が含まれ得る。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前述した課題を実現するための本開示の一実施形態によって、コンピューティング装置によって実行される、乳房の成分を定量化する方法が開示される。前記方法は、超音波映像を獲得する段階；前記超音波映像で乳房領域を識別する段階；前記超音波映像で繊維腺組職（Ｆｉｂｒｏ－ｇｌａｎｄｕｌａｒＴｉｓｓｕｅ）領域を識別する段階；および前記識別された乳房領域および前記識別された繊維腺組職領域に基づいて、乳房組職成分（ＢｒｅａｓｔＴｉｓｓｕｅＣｏｍｐｏｎｅｎｔ）または腺組職成分（ＧｌａｎｄｕｌａｒＴｉｓｓｕｅＣｏｍｐｏｎｅｎｔ）の少なくとも一つを定量化する段階；を含んでもよい。
【０００９】
一実施形態において、前記超音波映像で乳房領域を識別する段階は、ディープラーニングモデルを活用して前記超音波映像で乳房推論領域マスクを生成する段階；前記生成された乳房推論領域マスクに基づいて、乳房領域バイナリマップを生成する段階；および前記乳房領域バイナリマップに基づいて、乳房領域分割マスクを生成する段階；を含んでもよい。
【００１０】
一実施形態において、前記乳房領域分割マスクは、前記乳房領域バイナリマップに含まれた複数の領域の中で最も大きい領域に基づいて獲得されることができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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