JP2019118814A - 機械学習ガイド付き撮影システム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】マルチモーダル撮影システム及び方法は、眼底画像を取得可能であり、この眼底画像から眼の関心領域(ROI)を自動で特定可能であり、特定されたROIのOCT撮影を実行可能であり、得られたOCT画像は、スクリーニングのために臨床的に関連性のある情報を提供できる。ROIを自動的に特定することによって、専門的なOCT撮影を実行するための専門家の介入が必要なくなり、その結果、そのような撮影や解析をより安価により多くの施設においてより多くの対象(被検者)に提供することができる。
【選択図】図1
Description
本願は、2017年12月28日に出願された“MACHINE LEARNING GUIDED IMAGING SYSTEM(機械学習ガイド付き撮影システム)”と題する米国仮特許出願第62/611,352に基づく優先権を主張し、その全体が参照により本明細書に援用される。
テストと結果
Claims (20)
- 物体の水平画像を生成し、
半教師あり機械学習システムを用いて、前記水平画像に基づいて前記物体の関心領域(ROI)を自動的に特定し、
特定された前記ROIにおける前記物体の第2画像を生成し、前記第2画像は前記物体の深度情報を含む、
撮影方法。 - 前記水平画像は、カラー眼底画像、赤外眼底画像、走査型レーザ検眼鏡(SLO)画像、又は、3次元光コヒーレンストモグラフィ(OCT)スキャンデータに由来する画像である、請求項1の方法。
- 前記第2画像はOCT画像である、請求項1の方法。
- 前記水平画像は、3次元光コヒーレンストモグラフィ(OCT)スキャンデータに由来し、前記第2画像は、前記特定されたROIに対応する前記3次元OCTスキャンデータの部分を抽出して生成されたOCT画像である、請求項1の方法。
- 更に、前記特定されたROIに対応しない前記3次元OCTスキャンデータの部分を廃棄する、請求項4の方法。
- 更に、前記第2画像を表示する、請求項1の方法。
- 更に、特定された関心領域の確率を決定し、前記確率は、前記半教師あり機械学習システムにより決定された前記物体の異常を前記関心領域が表す確率を示す、請求項1の方法。
- 更に、前記水平画像にオーバーレイされた前記確率のヒートマップを表示する、請求項7の方法。
- 前記第2画像は、前記関心領域の複数のBスキャンから生成される、請求項1の方法。
- 前記水平画像は、3次元サーベイ画像に由来し、前記第2画像は、前記水平画像よりも高い密度を有する、請求項1の方法。
- 前記水平画像は、3次元サーベイ画像であり、前記第2画像は、前記特定されたROIが撮影された3次元光コヒーレンストモグラフィ(OCT)画像である、請求項1の方法。
- 更に、前記第2画像に対応するデータのみを格納し、又は、前記特定されたROIに関連しない前記水平画像に対応するデータを破棄する、請求項1の方法。
- 前記物体は眼である、請求項1の方法。
- 前記半教師あり機械学習システムは、畳み込みニューラルネットワークを含む、請求項1の方法。
- 前記ROIは、前記半教師あり機械学習システムのクラス活性化マップを取得することによって特定される、請求項1の方法。
- 訓練された半教師あり機械学習システムを用いた画像解析方法であって、
物体の水平画像を対象から受信し、
受信された前記水平画像に基づいて、訓練された半教師あり機械学習システムの出力として前記物体の異常を特定し、
異常を特定するために使用される訓練された半教師あり機械学習の情報を抽出し、
前記水平画像における関心領域を、前記異常の特定に寄与した水平画像の領域として特定し、
前記半教師あり機械学習システムは、異なる複数の対象からの前記物体の複数の水平画像を用いて前記物体の異常を特定するように訓練される、
画像解析方法。 - 前記訓練された半教師あり機械学習システムは、畳み込みニューラルネットワークである、請求項16の方法。
- 前記異常は網膜症障害である、請求項16の方法。
- 前記訓練された半教師あり機械学習システムの前記情報は、クラス活性化マップを決定することによって抽出される、請求項16の方法。
- 前記関心領域は、前記決定されたクラス活性化マップの画素値を所定の閾値と比較することによって特定される、請求項19の方法。
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