JP2020500378A - ディープラーニング医療システムおよび医療処置のための方法 - Google Patents
ディープラーニング医療システムおよび医療処置のための方法 Download PDFInfo
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Abstract
Description
撮像装置(例えば、ガンマカメラ、陽電子放射断層撮影(PET)スキャナ、コンピュータ断層撮影(CT)スキャナ、X線装置、磁気共鳴(MR)撮像装置、超音波スキャナなど)は、疾患を診断および/または治療するために身体の部分(例えば、臓器、組織など)を表す医用画像(例えば、医用画像におけるネイティブデジタル撮像および通信(DICOM))を生成する。医用画像は、医用画像内に取り込まれた身体の部分に関連するボクセルを含む容積測定データを含むことができる。医用画像視覚化ソフトウェアは、医師が医用画像の様々な位置で機能的または解剖学的特徴を分割、注釈付け、測定、および/または報告することを可能にする。いくつかの例では、医師は、医用画像視覚化ソフトウェアを利用して、医用画像との関心領域を識別することができる。
ディープラーニングは、機械に生データを与え、データ分類に必要な表現を判定することを可能にする表現学習法を用いるマシンラーニング技術の一種である。ディープラーニングは、ディープラーニング機械の内部パラメータ(例えば、ノード重み)を変更するために使用される逆伝搬アルゴリズムを使用してデータセット内の構造を確認する。ディープラーニング機械は、様々な多層アーキテクチャおよびアルゴリズムを利用することができる。例えば、マシンラーニングではネットワークの訓練に使用される特徴の識別が必要であるが、ディープラーニングでは生データを処理し、外部識別なしで関心のある特徴を識別する。
ディープラーニングネットワークシステムの例
図1は、例示的なディープラーニングニューラルネットワーク100を示す図である。例示的なニューラルネットワーク100は、層120、140、160、180を含む。層120、140は、ニューラル接続部130と接続されている。層140、160は、ニューラル接続部150と接続されている。層160、180は、ニューラル接続部170と接続されている。データは、入力112、114、116を介して入力層120から出力層180および出力190に進む。
図14は、患者の評価および診断のための例示的なヘルスケアシステム1400を示す。例示的なシステム1400は、ユーザ1404(例えば、医師、看護師、技師、および/または他のヘルスケア開業医など)および患者1406などの人間1402と対話するための撮像装置1410、情報サブシステム1420、収集エンジン1430、再構成エンジン1440、および診断エンジン1450を含む。ヘルスケアシステム1400の構成要素は、ハードコードされた構成、ファームウェア構成、メモリと共にソフトウェア命令などを実行する1つまたは複数のプロセッサを使用して実装することができる。例えば、システム1400の1つまたは複数の構成要素は、ハードウェアおよび/またはソフトウェアコード、ルーチン、モジュール、または本明細書の他の箇所に記載の方法の様々な要素の性能を含む、現在説明されている機能を実行するように適合された命令の組み合わせを含むプロセッサベースのシステムを含むことができる。そのようなソフトウェアルーチンは、製造(例えば、コンパクトディスク、ハードドライブ、フラッシュメモリ、ユニバーサルシリアルバス(USB)ベースのドライブ、ランダムアクセスメモリ(RAM)、読み出し専用メモリ(ROM)など)において具体化され、本明細書に記載の機能を実行するためにプロセッサによって実行されるように構成することができることに留意されたい。
特定の例では、ヘルスケア解析フレームワーク1800を、例示的なシステム1400、1500(収集エンジン1430、再構成エンジン1440、および診断エンジン1450を、それらに関連するDDLD1520〜150および学習および改善ファクトリ1520〜1540と共に含む)を使用して、画像収集、画像再構成、画像解析、および患者診断のために提供することができる。図18の例に示すように、撮像装置1410のパラメータ、再構成エンジン1440のパラメータなどの入力は、物理ベースの装置比較1810に提供される。装置比較1810は、例えば、DDLD1522および/または他のマシンラーニングネットワークによって容易にすることができる。入力は、装置比較1810によって使用され、同じおよび/または異なるベンダからの同じおよび/または異なるタイプの他の撮像装置と撮像装置1410とを比較する。装置1410の特性、画像収集パラメータ、再構成設定などに基づいて比較を行う際に学習し支援するために、ディープラーニングおよび/または他のマシンラーニング技術を使用することができる。例えば、DDLD1522および/または1532を装置比較1810に使用して、撮像装置1410と他の撮像スキャナとのプロファイルおよび/または他の比較を行うことができる。
図19は、撮像装置1410および画像収集エンジン1430を用いた画像収集のための例示的な方法1900の流れ図を示す。ブロック1902では、個別化された患者変数が収集エンジン1430に入力される。個別化された患者変数は、患者の身長、患者の体重、撮像の種類、検査の理由、患者の病歴などを含むことができる。例えば、臨床医は、個別化された患者の特徴を収集エンジン1430に入力することができる。その代わりにまたはそれに加えて、個別化された患者特性は、情報サブシステム1420を介して画像化されるように識別された患者に提供することができる。
上述のように、収集画像データは、機械処理および/または人間による観察のために再構成および/または他の方法で処理することができる。しかしながら、画像データが意図された機械処理および/または人間の読み取りにとって十分な品質でなければ、撮像装置1410による画像収集は成功せず、患者1406にとって有益ではない。
上述のように、システム設計エンジン1560は、システム1400、1500および/またはその個々の構成要素1410、1420、1430、1440、1450などの1つまたは複数のデジタルモデルを構築し維持する。システム設計エンジン1560はまた、潜在的な問題、問題、改善の余地などを特定するためにシステム健全性モジュール1550からのシステム健全性の指標を評価する。例えば、エンジン1430、1440、1450からのフィードバックのその処理に基づくシステム健全性モジュール1550による劣ったシステム健全性の指標は、例えば、一般的な設計改善の解析をトリガすることができる。
12 ガントリ
13 回転部材
14 X線源
16 X線ビーム
18 検出器アセンブリ
20 検出器
24 被検体
26 制御機構
28 X線コントローラ
30 ジェネレータ
32 ガントリモータコントローラ
34 画像再構成器
36 コンピュータ
38 コンピュータ記憶装置
40 オペレータコンソール
42 ディスプレイ
44 テーブルモータコントローラ
46 電動テーブル
48 ガントリ開口部
50 座標系
52 Z軸
54 X軸
56 Y軸
100 ディープラーニングニューラルネットワーク
110〜116 入力
120 第1層
122〜126 入力ノード
130 ニューラル接続部
132 接続部
134 接続部
140 第2層
142〜148 ノード
150 ニューラル接続部
152 接続部
154 接続部
160 第3層
162〜168 ノード
170 ニューラル接続部
172 接続部
174 接続部
180 出力層
182 出力ノード
190 出力
200 畳み込みニューラルネットワーク
204 畳み込み
206 特徴マップ
210 特徴マップ
212 畳み込み
214 特徴マップ
216 サブサンプリング
218 特徴マップ
220 畳み込み
222 畳み込み層
224 N個のカテゴリ
226 接続部
300 画像解析畳み込みニューラルネットワーク
302 入力画像
304 畳み込み層
310〜322 特徴
330 第2の畳み込み層
331〜348 画像
350〜354 出力
400 構成
405 ネットワーク
410 生画像データ
420〜423 ディープラーニングネットワーク
430 画像
440 再構成エンジン
450 診断エンジン
502 入力
504 訓練用ネットワーク
506 順方向
508 ネットワーク結果
512 既知の結果
514 誤差
516 後方パス
520 単一入力
522 展開済みディープラーニングネットワーク
524 出力
610 入力データ
620 前処理
630 作成
640 訓練済みネットワーク
650 アセンブル
660 表示
700 ディープラーニング装置
701 訓練用ディープラーニングネットワーク装置
703 展開済みディープラーニングネットワーク装置
710 入力定義
711 訓練入力
713 入力定義
720 ディープラーニングネットワークモデル
721 ネットワーク
723 訓練済みネットワーク
730 出力定義
731 出力評価器
733 出力定義
800 改善ファクトリ
801 改善ファクトリ
802 モデル評価器
803 改善ファクトリ
804 モデル展開モジュール
805 改善ファクトリ
806 ディープラーニング装置ジェネレータ
808 フィードバックコレクタ
810 フィードバック記憶装置
812 再訓練イニシエータ
814 再訓練データセレクタ
820 方法
902 データファクトリ
904 データスキーマ
906 キュレーションツール
908 バルクデータ取り込み部
910 データ選択/フィルタ
912 連続データ取り込み部
914 データカタログ/レイク
916 アプリケーションファクトリ
918 ビューア
920 アプリケーションサービス
922 アプリケーションパイプラインカタログ
924 ラーニングファクトリ
926 モデルカタログ
928 データサイエンス
930 アーキテクチャカタログ
932 データ準備
934 結果/報告
936 訓練および検証
938 試験
1000 医療装置エコシステム
1002 内部展開
1004 外部展開
1006 デジタルファクトリ
1008 デジタルモデル
1010 装置
1012 装置
1014 装置
1016 装置
1100 構成
1102 装置コントローラ
1104 検出器
1106 線源
1108 患者
1110 スキャンコンテキスト
1112 スキャナデータ
1114 収集エンジン
1116 再構成エンジン
1118 閲覧
1120 画像収集構成装置
1122 臨床ワークフロー
1124 解析および意思決定支援
1200 方法
1202 データ取り込み部
1204 編成
1206 データ処理
1208 展開
1302 オンプレミスデータソース
1306 データカタログ/レイク
1310 データビューア
1318 データ準備
1320 データ準備ツール
1326 AIカタログ
1330 訓練
1400 ヘルスケアシステム
1401 撮像システム
1402 人間
1404 ユーザ
1406 患者
1410 撮像装置
1420 情報サブシステム
1430 収集エンジン
1440 再構成エンジン
1450 診断エンジン
1500 ヘルスケアシステム
1501 システム実施態様
1520 デジタルファクトリ
1522 展開済みディープラーニングネットワーク装置
1530 改善ファクトリ
1532 展開済みディープラーニングネットワーク装置
1540 改善ファクトリ
1542 展開済みディープラーニングネットワーク装置
1550 システム健全性モジュール
1552 展開済みディープラーニングネットワーク装置
1555 改善ファクトリ
1560 システム設計エンジン
1561 入力フォーマッタ
1563 モデルプロセッサ
1565 訓練用ディープラーニングネットワークモデル
1569 出力ジェネレータ
1570 データ品質評価エンジン
1572 画像品質評価エンジン
1574 診断評価エンジン
1580 システムデジタルモデルライブラリ
1581 収集デジタルモデル
1583 再構成デジタルモデル
1585 診断デジタルモデル
1587 複合システムデジタルモデル
1600 方法
1700 情報
1702 第1のデータ
1704 第2のデータ
1706 第3のデータ
1708 第4のデータ
1710 第5のデータ
1712 第6のデータ
1714 第7のデータ
1716 第8のデータ
1718 第9のデータ
1720 第10のデータ
1800 ヘルスケア解析フレームワーク
1810 装置比較
1820 データ評価仕様
1822 再構成画像
1824 生画像データ
1826 画像品質評価メトリクス
1828 伝達関数
1830 結果プロセッサ
1900 方法
2000 画像収集構成システム
2010 訓練用学習装置
2020 画像収集構成装置
2030 プロセッサ
2040 メモリ
2050 展開済みディープラーニング装置
2100 方法
2300 ネットワーク
2310 入力画像
2320 畳み込みネットワーク
2330 プール層
2340 完全に接続された層
2350 分類器段階
2360 既知の画像品質指数
2365 画像品質指数
2400 ネットワーク
2410 学習段階
2411 入力
2413 教師なし学習層
2415 畳み込みネットワーク
2417 分類層
2420 検証段階
2430 試験段階
2435 畳み込みネットワーク
2439 画像品質指数
2440 学習段階
2445 畳み込みネットワーク
2447 分類層
2450 検証段階
2460 試験段階
2465 畳み込みネットワーク
2469 画像品質指数
2500 訓練済みネットワーク
2501 システム
2504 パラメータ値セレクタ
2510 初期パラメータセット
2512 IQI比較器
2520 再始動器
2522 再始動器
2524 オーケストレータ
2526 画像品質評価エンジン
2528 更新ファクトリ
2530 訓練画像データセット
2532 再始動器
2534 検出/診断評価エンジン
2535 更新ファクトリ
2536 更新ファクトリ
2538 エキスパート
3100 方法
3202 入力
3204 展開済みディープラーニングネットワークモデル
3206 出力
3300 方法
3400 データフロー
3412 推奨
3414 推奨
3420 外部システム
3500 プロセッサプラットフォーム
3512 プロセッサ
3513 ローカルメモリ
3514 主メモリ
3516 主メモリ
3518 バス
3520 インターフェース回路
3522 入力装置
3524 出力装置
3526 ネットワーク
3528 大容量記憶装置
3532 コード化された命令
Claims (20)
- 収集エンジン(1114,1430)に関連する第1の展開済みディープラーニングネットワーク(522)であって、前記収集エンジン(1114,1430)は撮像装置(1410)に関連し、前記第1の展開済みディープラーニングネットワーク(522)は、前記収集エンジン(1114,1430)と連動して前記撮像装置(1410)の構成を生成するように構成され、第1の訓練用ディープラーニングネットワーク(504)から生成され展開される、第1の展開済みディープラーニングネットワーク(522)と、
再構成エンジン(440,1116,1440)に関連する第2の展開済みディープラーニングネットワーク(522)であって、前記再構成エンジン(440,1116,1440)は、前記収集エンジン(1114,1430)を介して前記撮像装置(1410)から収集画像データを受け取り、前記収集画像データから画像を再構成し、前記第2の展開済みディープラーニングネットワーク(522)は、前記収集画像データに基づいて前記再構成エンジン(440,1116,1440)と連動し、第2の訓練用ディープラーニングネットワーク(504)から生成され展開される、第2の展開済みディープラーニングネットワーク(522)と、
第3の展開済みディープラーニングネットワーク(522)を有する第1の評価エンジン(1570)であって、前記収集エンジン(1114,1430)または前記再構成エンジン(440,1116,1440)の少なくとも一方から出力を受け取り、前記収集エンジン(1114,1430)または前記再構成エンジン(440,1116,1440)の前記それぞれ少なくとも一方の動作を評価し、前記収集エンジン(1114,1430)または前記再構成エンジン(440,1116,1440)の前記それぞれ少なくとも一方にフィードバックを提供する第1の評価エンジンと、
を含む装置。 - 診断エンジン(450,1450)に関連する第4の展開済みディープラーニングネットワーク(522)であって、前記診断エンジン(450,1450)は、前記再構成エンジン(440,1116,1440)からの前記再構成画像(1822)を使用して診断を容易にし、前記第4の展開済みディープラーニングネットワーク(522)は、前記診断エンジン(450,1450)と連動し、第4の訓練用ディープラーニングネットワーク(504)から生成され展開される、第4の展開済みディープラーニングネットワーク(522)と、
第5の展開済みディープラーニングネットワーク(522)を有する第2の評価エンジンであって、前記収集エンジン(1114,1430)、前記再構成エンジン(440,1116,1440)、または前記診断エンジン(450,1450)の少なくとも1つから出力を受け取り、前記収集エンジン(1114,1430)、前記再構成エンジン(440,1116,1440)、または前記診断エンジン(450,1450)の前記それぞれ少なくとも1つの動作を評価し、前記収集エンジン(1114,1430)、前記再構成エンジン(440,1116,1440)、または前記診断エンジン(450,1450)の前記それぞれ少なくとも1つにフィードバックを提供する第2の評価エンジンと、
をさらに含む、請求項1に記載の装置。 - 前記収集エンジン(1114,1430)、前記再構成エンジン(440,1116,1440)、および前記診断エンジン(450,1450)は、システム健全性の指標を生成するためにフィードバックを交換する、請求項1に記載の装置。
- 前記再構成エンジン(440,1116,1440)は、人間が見るための前記再構成画像(1822)を生成し、前記診断エンジン(450,1450)による前記画像データのコンピュータ解析のために前記収集画像データを処理する、請求項1に記載の装置。
- 前記第1の展開済みディープラーニングネットワーク(522)は、前記収集エンジン(1114,1430)、前記撮像装置(1410)、および撮像される患者(1108,1406)に関連する患者変数に基づいて前記撮像装置(1410)の構成を生成する、請求項1に記載の装置。
- 前記第1の展開済みディープラーニングネットワーク(522)、前記第2の展開済みディープラーニングネットワーク(522)、または前記第3の展開済みディープラーニングネットワーク(522)のうちの少なくとも1つは、畳み込みニューラルネットワーク(200,300)を含む、請求項1に記載の装置。
- 前記第1の訓練用ディープラーニングネットワーク(504)、第2の訓練用ディープラーニングネットワーク(504)、または第3の訓練用ディープラーニングネットワーク(504)のうちの少なくとも1つには、前記対応する第1、第2、または第3の展開済みディープラーニングネットワーク(522)の訓練において1つまたは複数の関心のある特徴が提供される、請求項1に記載の装置。
- 撮像装置(1410)に関連する収集エンジン(1114,1430)に関連する第1の展開済みディープラーニングネットワーク(522)を介して画像収集のための前記撮像装置(1410)の構成を生成するステップであって、前記第1の展開済みディープラーニングネットワーク(522)は第1の訓練用ディープラーニングネットワーク(504)から生成され展開される、ステップと、
第2の展開済みディープラーニングネットワーク(522)を使用して、前記収集エンジン(1114,1430)を介して前記撮像装置(1410)によって収集された画像データの再構成エンジン(440,1116,1440)による画像再構成を監視するステップであって、前記第2の展開済みディープラーニングネットワーク(522)は、前記再構成エンジン(440,1116,1440)に関連付けられ、前記収集画像データに基づいて前記再構成エンジン(440,1116,1440)と連動し、第2の訓練用ディープラーニングネットワーク(504)から生成され展開される、ステップと、
前記収集エンジン(1114,1430)または前記再構成エンジン(440,1116,1440)のそれぞれ少なくとも一方から受け取った出力に基づいて、前記収集エンジン(1114,1430)または前記再構成エンジン(440,1116,1440)の前記それぞれ少なくとも一方の動作を評価するステップと、
前記収集エンジン(1114,1430)または前記再構成エンジン(440,1116,1440)の前記それぞれ少なくとも一方にフィードバックを提供するステップと、
を含む方法(820,1200,1600,1900,2100,3100,3300)。 - 第3の展開済みディープラーニングネットワーク(522)を使用して、前記再構成エンジン(440,1116,1440)からの前記再構成画像(1822)を使用する診断を容易にするステップであって、前記第3の展開済みディープラーニングネットワーク(522)は、前記診断エンジン(450,1450)と連動し、第3の訓練用ディープラーニングネットワーク(504)から生成され展開される、ステップと、
前記収集エンジン(1114,1430)、前記再構成エンジン(440,1116,1440)、または前記診断エンジン(450,1450)のそれぞれ少なくとも1つにフィードバックを提供するために、前記収集エンジン(1114,1430)、前記再構成エンジン(440,1116,1440)、または前記診断エンジン(450,1450)の前記それぞれ少なくとも1つから受け取った出力に基づいて、前記収集エンジン(1114,1430)、前記再構成エンジン(440,1116,1440)、または前記診断エンジン(450,1450)の前記それぞれ少なくとも1つの動作を評価するステップと、
をさらに含む、請求項8に記載の方法(820,1200,1600,1900,2100,3100,3300)。 - 前記収集エンジン(1114,1430)、前記再構成エンジン(440,1116,1440)、および前記診断エンジン(450,1450)の間のフィードバックの交換に基づいて、システム健全性の指標を生成するステップをさらに含む、請求項8に記載の方法(820,1200,1600,1900,2100,3100,3300)。
- 前記再構成エンジン(440,1116,1440)は、人間が見るための前記再構成画像(1822)を生成し、前記診断エンジン(450,1450)による前記画像データのコンピュータ解析のために前記収集画像データを処理するように構成される、請求項8に記載の方法(820,1200,1600,1900,2100,3100,3300)。
- 前記第1の展開済みディープラーニングネットワーク(522)は、前記収集エンジン(1114,1430)、前記撮像装置(1410)、および撮像される患者(1108,1406)に関連する患者変数に基づいて前記撮像装置(1410)の構成を生成する、請求項8に記載の方法(820,1200,1600,1900,2100,3100,3300)。
- 前記第1の展開済みディープラーニングネットワーク(522)、前記第2の展開済みディープラーニングネットワーク(522)、または前記第3の展開済みディープラーニングネットワーク(522)のうちの少なくとも1つは、畳み込みニューラルネットワーク(200,300)を含む、請求項8に記載の方法(820,1200,1600,1900,2100,3100,3300)。
- 前記第1の訓練用ディープラーニングネットワーク(504)、第2の訓練用ディープラーニングネットワーク(504)、または第3の訓練用ディープラーニングネットワーク(504)のうちの少なくとも1つには、前記対応する第1、第2、または第3の展開済みディープラーニングネットワーク(522)の訓練において1つまたは複数の関心のある特徴が提供される、請求項8に記載の方法(820,1200,1600,1900,2100,3100,3300)。
- 命令を含むコンピュータ可読媒体であって、前記命令は、実行された場合に、機械に少なくとも、
撮像装置(1410)に関連する収集エンジン(1114,1430)に関連する第1の展開済みディープラーニングネットワーク(522)を介して画像収集のための前記撮像装置(1410)の構成を生成することであって、前記第1の展開済みディープラーニングネットワーク(522)は第1の訓練用ディープラーニングネットワーク(504)から生成され展開される、生成すること、
第2の展開済みディープラーニングネットワーク(522)を使用して、前記収集エンジン(1114,1430)を介して前記撮像装置(1410)によって収集された画像データの再構成エンジン(440,1116,1440)による画像再構成を監視することであって、前記第2の展開済みディープラーニングネットワーク(522)は、前記再構成エンジン(440,1116,1440)に関連付けられ、前記収集画像データに基づいて前記再構成エンジン(440,1116,1440)と連動し、第2の訓練用ディープラーニングネットワーク(504)から生成され展開される、監視すること、
前記収集エンジン(1114,1430)または前記再構成エンジン(440,1116,1440)のそれぞれ少なくとも一方から受け取った出力に基づいて、前記収集エンジン(1114,1430)または前記再構成エンジン(440,1116,1440)、または前記診断エンジン(450,1450)の前記それぞれ少なくとも一方の動作を評価すること、および
前記収集エンジン(1114,1430)または前記再構成エンジン(440,1116,1440)の前記それぞれ少なくとも一方にフィードバックを提供すること、
を行わせる、コンピュータ可読媒体。 - 前記命令は、実行された場合に、前記機械にさらに、
第3の展開済みディープラーニングネットワーク(522)を使用して、前記再構成エンジン(440,1116,1440)からの前記再構成画像(1822)を使用する診断を容易にすることであって、前記第3の展開済みディープラーニングネットワーク(522)は、前記診断エンジン(450,1450)と連動し、第3の訓練用ディープラーニングネットワーク(504)から生成され展開される、容易にすること、および
前記収集エンジン(1114,1430)、前記再構成エンジン(440,1116,1440)、または前記診断エンジン(450,1450)のそれぞれ少なくとも1つにフィードバックを提供するために、前記収集エンジン(1114,1430)、前記再構成エンジン(440,1116,1440)、または前記診断エンジン(450,1450)の前記それぞれ少なくとも1つから受け取った出力に基づいて、前記収集エンジン(1114,1430)、前記再構成エンジン(440,1116,1440)、または前記診断エンジン(450,1450)の前記それぞれ少なくとも1つの動作を評価すること、
を行わせる、請求項15に記載のコンピュータ可読媒体。 - 前記命令は、実行された場合に、前記機械にさらに、前記収集エンジン(1114,1430)、前記再構成エンジン(440,1116,1440)、および前記診断エンジン(450,1450)の間のフィードバックの交換に基づいて、システム健全性の指標を生成させる、請求項15に記載のコンピュータ可読媒体。
- 前記再構成エンジン(440,1116,1440)は、人間が見るための前記再構成画像(1822)を生成し、前記診断エンジン(450,1450)による前記画像データのコンピュータ解析のために前記収集画像データを処理するように構成される、請求項15に記載のコンピュータ可読媒体。
- 前記第1の展開済みディープラーニングネットワーク(522)は、前記収集エンジン(1114,1430)、前記撮像装置(1410)、および撮像される患者(1108,1406)に関連する患者変数に基づいて前記撮像装置(1410)の構成を生成する、請求項15に記載のコンピュータ可読媒体。
- 前記第1の展開済みディープラーニングネットワーク(522)、前記第2の展開済みディープラーニングネットワーク(522)、または前記第3の展開済みディープラーニングネットワーク(522)のうちの少なくとも1つは、畳み込みニューラルネットワーク(200,300)を含む、請求項15に記載のコンピュータ可読媒体。
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