JP2007279942A - 類似症例検索装置、類似症例検索方法およびそのプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】複数の症例データの中の症例画像から得られた特徴量と該症例画像の診断結果とを学習した分類器42に、診断対象画像から得られた特徴量を入力して、該診断対象画像が属するクラスを取得し、類似症例検索手段43でクラスに属する症例データ100の症例画像より診断対象画像に類似する症例画像を検索し、この類似する症例画像の症例データを前記診断対象画像の症例に類似する類似症例データとする。追記学習手段44では、類似症例データを検索する際、分類器が学習した他の症例データより特定症例データが高い頻度で検索されるように追記学習させる。
【選択図】図2
Description
該症例記憶手段に記憶されている複数の症例データの中の前記症例画像から得られた特徴量と該症例画像の診断結果とを学習して、前記診断結果が類似した前記症例データが同じクラスに属するように前記症例データを複数のクラスに分けした分類器と、
診断対象画像から得られた特徴量を前記分類器に入力して、該診断対象画像が属するクラスを取得し、該クラスに属する前記症例データの症例画像の中より前記診断対象画像に類似する症例画像を検索し、該類似する症例画像の症例データを前記診断対象画像の症例に類似する類似症例データとする類似症例検索手段と、
該類似症例検索手段を用いて類似症例データを検索する際、前記分類器が学習した他の症例データより特定症例データが高い頻度で検索されるように、前記特定症例データの特定症例画像から得られた特徴量と該特定症例画像の診断結果とを前記分類器に追記学習させる追記学習手段とを備えたことを特徴とするものである。
診断対象画像から得られた特徴量を前記分類器に入力して、該診断対象画像が属するクラスを取得し、該クラスに属する前記症例データの症例画像の中より前記診断対象画像に類似する症例画像を検索し、該類似する症例画像の症例データを前記診断対象画像の症例に類似する類似症例データとする類似症例検索ステップと、
前記類似症例データを検索する際、前記分類器が学習した他の症例データより特定症例データが高い頻度で検索されるように、前記特定症例データの特定症例画像から得られた特徴量と該特定症例画像の診断結果とを前記分類器に追記学習させる追記学習ステップとを備えたことを特徴とするものである。
症例画像と該症例画像の診断結果とを含む症例データを複数記憶する症例記憶手段と、
該症例記憶手段に記憶されている複数の症例データの中の前記症例画像から得られた特徴量と該症例画像の診断結果とを学習して、前記診断結果が類似した前記症例データが同じクラスに属するように前記症例データを複数のクラスに分けした分類器と、
診断対象画像から得られた特徴量を前記分類器に入力して、該診断対象画像が属するクラスを取得し、該クラスに属する前記症例データの症例画像の中より前記診断対象画像に類似する症例画像を検索し、該類似する症例画像の症例データを前記診断対象画像の症例に類似する類似症例データとする類似症例検索手段と、
該類似症例検索手段を用いて類似症例データを検索する際、前記分類器が学習した他の症例データより特定症例データが高い頻度で検索されるように、前記特定症例データの特定症例画像から得られた特徴量と該特定症例画像の診断結果とを前記分類器に追記学習させる追記学習手段として機能させることを特徴とするものである。
レポートサーバ5は、読影医が読影装置4で読影した医用画像の結果を読影レポートとして保存する。
上述では、診断結果として、読影レポートや電子化カルテなどから得られた情報について説明したが、CADの結果を含めるようにしてもよい。
2 モダリティ
3 画像サーバ
4 ワークステーション
5 レポートサーバ
6 電子カルテサーバ
7 ネットワーク
40 類似症例検索装置
41 症例記憶手段
42 分類器
43 類似症例検索手段
44 追記学習手段
100 症例データ
110 症例画像
120 診断結果
130 診断対象画像
140 類似症例データ
150 特定症例データ
Claims (7)
- 症例画像と該症例画像の診断結果とを含む症例データを複数記憶する症例記憶手段と、
該症例記憶手段に記憶されている複数の症例データの中の前記症例画像から得られた特徴量と該症例画像の診断結果とを学習して、前記診断結果が類似した前記症例データが同じクラスに属するように前記症例データを複数のクラスに分けした分類器と、
診断対象画像から得られた特徴量を前記分類器に入力して、該診断対象画像が属するクラスを取得し、該クラスに属する前記症例データの症例画像の中より前記診断対象画像に類似する症例画像を検索し、該類似する症例画像の症例データを前記診断対象画像の症例に類似する類似症例データとする類似症例検索手段と、
該類似症例検索手段を用いて類似症例データを検索する際、前記分類器が学習した他の症例データより特定症例データが高い頻度で検索されるように、前記特定症例データの特定症例画像から得られた特徴量と該特定症例画像の診断結果とを前記分類器に追記学習させる追記学習手段とを備えたことを特徴とする類似症例検索装置。 - 前記類似症例検索手段が、前記診断対象画像の特徴量と前記症例データの症例画像の特徴量の類似度が高い症例データを前記類似症例データとするものであることを特徴とする請求項1記載の類似症例検索装置。
- 前記類似症例検索手段が、さらに前記診断対象画像が属するクラスに隣接するクラスに属する症例データの症例画像の中より前記診断対象画像に類似する症例画像を検索することを特徴とする請求項1または2記載の類似症例検索装置。
- 前記追記学習手段が、前記他の症例データより前記特定症例データの重み大きくして前記分類器に学習させるものであることを特徴とする請求項1から3いずれか記載の類似症例検索装置。
- 前記特定症例データは、特定症例画像の診断が誤診であった確率が高い症例データであることを特徴とする請求項1から4いずれか記載の類似症例検索装置。
- 症例画像と該症例画像の診断結果とを含む症例データを複数記憶する症例記憶手段に記憶されている複数の症例データの中の前記症例画像から得られた特徴量と該症例画像の診断結果とを学習して、前記診断結果が類似した前記症例データが同じクラスに属するように前記症例データを複数のクラスに分けした分類器を生成する分類器生成ステップと、
診断対象画像から得られた特徴量を前記分類器に入力して、該診断対象画像が属するクラスを取得し、該クラスに属する前記症例データの症例画像の中より前記診断対象画像に類似する症例画像を検索し、該類似する症例画像の症例データを前記診断対象画像の症例に類似する類似症例データとする類似症例検索ステップと、
前記類似症例データを検索する際、前記分類器が学習した他の症例データより特定症例データが高い頻度で検索されるように、前記特定症例データの特定症例画像から得られた特徴量と該特定症例画像の診断結果とを前記分類器に追記学習させる追記学習ステップとを備えたことを特徴とする類似症例検索方法。 - コンピュータを、
症例画像と該症例画像の診断結果とを含む症例データを複数記憶する症例記憶手段と、
該症例記憶手段に記憶されている複数の症例データの中の前記症例画像から得られた特徴量と該症例画像の診断結果とを学習して、前記診断結果が類似した前記症例データが同じクラスに属するように前記症例データを複数のクラスに分けした分類器と、
診断対象画像から得られた特徴量を前記分類器に入力して、該診断対象画像が属するクラスを取得し、該クラスに属する前記症例データの症例画像の中より前記診断対象画像に類似する症例画像を検索し、該類似する症例画像の症例データを前記診断対象画像の症例に類似する類似症例データとする類似症例検索手段と、
該類似症例検索手段を用いて類似症例データを検索する際、前記分類器が学習した他の症例データより特定症例データが高い頻度で検索されるように、前記特定症例データの特定症例画像から得られた特徴量と該特定症例画像の診断結果とを前記分類器に追記学習させる追記学習手段として機能させるプログラム。
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