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公開番号2025147462
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-07
出願番号2024047717
出願日2024-03-25
発明の名称骨形成異常に関する判定を行うシステム、プログラムおよび方法ならびに学習済みモデルの生成方法
出願人国立大学法人東海国立大学機構,個人,アイリス株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類A61B 6/00 20240101AFI20250930BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】骨形成異常に関する判定を自動的に行うことにより、医師を支援することができる技術を提供する。
【解決手段】骨形成異常に関する判定を行うシステムは、同一の患者に係る複数のXP画像を含むXP画像セットを取得し、前記XP画像セットに基づき、学習済みモデルを用いて、骨形成異常に関する判定を行う。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
骨形成異常に関する判定を行うシステムであって、
同一の患者に係る複数のＸＰ画像を含むＸＰ画像セットを取得し、
前記ＸＰ画像セットに基づき、学習済みモデルを用いて、骨形成異常に関する判定を行う、
システム。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記判定は、低身長を呈する疾患に関する判定である、
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記判定は、軟骨無形成症候群に関する判定である、
請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記複数のＸＰ画像は、３歳以下の患者に係るものである、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記ＸＰ画像セットは、
頭部、上肢、脊椎、手、骨盤および下肢のうち複数の撮影部位によるＸＰ画像を含むか、
正面から撮影したＸＰ画像および側面から撮影したＸＰ画像を含むか、
立位、臥位および座位のうち複数の体位によるＸＰ画像を含むか、または、
撮影時期が互いに異なるＸＰ画像を含む、
請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記システムは、前記複数のＸＰ画像のそれぞれについて、各画素の前記判定に対する重要度を表すヒートマップを出力する、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記システムは、前記複数のＸＰ画像のうち少なくとも１つについて、
‐所定部位を表す領域を抽出し、
‐抽出された前記領域のサイズを、所定のサイズに変更することにより、修正済画像を生成し、
前記修正済画像を含むＸＰ画像セットに基づき、前記学習済みモデルを用いて、骨形成異常に関する判定を行う、
請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記システムは、前記複数のＸＰ画像のうち少なくとも１つについて、所定領域を所定画像に置き換えることにより、修正済画像を生成し、
前記修正済画像を含むＸＰ画像セットに基づき、前記学習済みモデルを用いて、骨形成異常に関する判定を行う、
請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
コンピュータを、請求項１に記載のシステムとして機能させるプログラム。
【請求項１０】
骨形成異常に関する判定を行う方法であって、
コンピュータが、同一の患者に係る複数のＸＰ画像を含むＸＰ画像セットを取得するステップと、
コンピュータが、前記ＸＰ画像セットに基づき、学習済みモデルを用いて、骨形成異常に関する判定を行うステップと、
を備える、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、骨形成異常に関する判定を行うシステム、プログラムおよび方法ならびに学習済みモデルの生成方法に関する。
続きを表示（約 1,000 文字）【背景技術】
【０００２】
医療分野において、ＸＰ（X-ray Photograph）画像等の医用画像を用いて疾患の診断を行う場合がある。近年では、ＡＩ（人工知能）を用いて学習済みモデルを構築し、このモデルに画像を入力して、医師による診断を支援することが行われている。たとえば特許文献１では、医用画像が診断を行うのに適したポジショニングで撮影されたものであるか否かを、機械学習を用いて判定することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特許第７４０４８５７号公報
【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、とくに骨形成異常に関しては、疾患の判定を自動的に行うことが困難であるという課題があった。従来、ＸＰ画像に基づく骨形成異常の診断には、経験を積んだ医師による総合的判断が要求され、一般的には困難なものであった。
【０００５】
本発明はこのような課題を解決するためになされたものであり、骨形成異常に関する判定を自動的に行うことにより、医師を支援することができるシステム、プログラムおよび方法ならびに学習済みモデルの生成方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る、骨形成異常に関する判定を行うシステムの一例は、
同一の患者に係る複数のＸＰ画像を含むＸＰ画像セットを取得し、
前記ＸＰ画像セットに基づき、学習済みモデルを用いて、骨形成異常に関する判定を行う。
【０００７】
一例において、前記判定は、低身長を呈する疾患に関する判定である。
【０００８】
一例において、前記判定は、軟骨無形成症候群に関する判定である。
【０００９】
一例において、前記複数のＸＰ画像は、３歳以下の患者に係るものである。
【００１０】
一例において、前記ＸＰ画像セットは、
頭部、上肢、脊椎、手、骨盤および下肢のうち複数の撮影部位によるＸＰ画像を含むか、
正面から撮影したＸＰ画像および側面から撮影したＸＰ画像を含むか、
立位、臥位および座位のうち複数の体位によるＸＰ画像を含むか、または、
撮影時期が互いに異なるＸＰ画像を含む。
（【００１１】以降は省略されています）

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