JP7337937B2 - 拡大画像の取得およびストレージ - Google Patents
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Description
Claims (15)
- 組織サンプルの関心領域の拡大画像を生成するための顕微鏡と、
前記顕微鏡によって生成された前記拡大画像を取得および格納するためのカメラと、
複数の検出機械学習モデルを画定するデータを記憶するメモリであって、
各検出機械学習モデルは、組織サンプルの関心領域の拡大画像を処理して前記組織サンプルの精細化された関心領域を画定するデータを生成するように構成されており、
各検出機械学習モデルは、増加していく倍率レベルのシーケンスにおけるそれぞれの倍率レベルに関連付けられ、関連付けられた倍率レベルで拡大画像を含む訓練サンプルのそれぞれのセットで訓練される結果として、関連付けられた倍率レベルで拡大画像を処理するように特化されている、メモリと、
増加していく倍率レベルの前記シーケンスにおける倍率レベルごとに、
現在の倍率レベルで前記組織サンプルの1つまたは複数の関心領域を、関心領域ごとに、
前記現在の倍率レベルで前記組織サンプルの前記関心領域の拡大画像を生成するために前記顕微鏡を使用すること、
前記現在の倍率レベルで前記組織サンプルの前記関心領域の前記拡大画像を取得および格納するために前記カメラを使用すること、および
前記現在の倍率レベルでの前記組織サンプルの前記関心領域の前記拡大画像に基づいて、1つまたは複数の精細化された関心領域を画定するデータを生成すること
を含めて、画像化する
ように構成されたコントローラと
を含み、
前記データを生成することは、前記現在の倍率レベルに関連付けられた前記検出機械学習モデルを用いて、前記現在の倍率レベルでの前記組織サンプルの前記関心領域の前記拡大画像を処理し、前記1つまたは複数の精細化された関心領域を画定する前記データを生成することを備え、
各精細化された関心領域が前記組織サンプルの前記関心領域の適切なサブセットに対応し、前記組織サンプルの前記精細化された関心領域が、前記増加していく倍率レベルのシーケンスからの次の倍率レベルで画像化されるべき前記関心領域を提供する、
む画像化システム。 - 前記現在の倍率レベルでの前記組織サンプルの前記関心領域の前記拡大画像に基づいて、1つまたは複数の精細化された関心領域を画定するデータを生成することが、
前記1つまたは複数の精細化された関心領域を画定するデータを生成するために、前記現在の倍率レベルでの前記組織サンプルの前記関心領域の前記拡大画像を検出モデルを使用して処理することを含む、請求項1に記載のシステム。 - 前記検出モデルが、癌性であると予測される前記組織サンプルの部分に対応する精細化された関心領域を画定するデータを生成するように構成される、請求項2に記載のシステム。
- 前記検出モデルが1つまたは複数のニューラルネットワークを含む、請求項2に記載のシステム。
- 前記増加していく倍率レベルのシーケンスにおける特定の倍率レベルごとに、前記コントローラが、前記特定の倍率レベルでの拡大画像を処理するように特化されている特定の検出モデルを使用する、請求項2に記載のシステム。
- 前記現在の倍率レベルで前記組織サンプルの前記関心領域の拡大画像を生成するために顕微鏡を使用することが、前記顕微鏡に、前記現在の倍率レベルで前記組織サンプルの前記関心領域の拡大画像を生成させるために、(i)前記顕微鏡のステージの位置、(ii)前記顕微鏡の倍率設定、または(iii)両方を調節することを含む、請求項1に記載のシステム。
- 1つまたは複数のデータ処理装置によって実行される方法であって、増加していく倍率レベルのシーケンスにおける倍率レベルごとに、
現在の倍率レベルで組織サンプルの1つまたは複数の関心領域を、関心領域ごとに、
前記現在の倍率レベルで前記組織サンプルの前記関心領域の拡大画像を生成するために顕微鏡を使用すること、
前記現在の倍率レベルで前記組織サンプルの前記関心領域の前記拡大画像を取得および格納するためにカメラを使用すること、および
前記現在の倍率レベルでの前記関心領域の前記拡大画像に基づいて、1つまたは複数の精細化された関心領域を画定するデータを生成すること
を含めて、画像化することを備え、
前記データを生成することは、前記現在の倍率レベルに関連付けられた検出機械学習モデルを用いて、前記現在の倍率レベルでの前記組織サンプルの前記関心領域の前記拡大画像を処理し、前記1つまたは複数の精細化された関心領域を画定する前記データを生成することを備え、
前記現在の倍率レベルに関連付けられた前記検出機械学習モデルは、関連付けられた倍率レベルでの拡大画像を含む訓練例のセットで訓練される結果として、前記現在の倍率レベルでの拡大画像を処理するように特化されており、
各精細化された関心領域が前記組織サンプルの前記関心領域の適切なサブセットに対応し、前記組織サンプルの前記精細化された関心領域が、前記増加していく倍率レベルのシーケンスからの次の倍率レベルで画像化されるべき前記関心領域を提供する、
方法。 - 前記現在の倍率レベルでの前記組織サンプルの前記関心領域の前記拡大画像に基づいて、1つまたは複数の精細化された関心領域を画定するデータを生成することが、前記1つまたは複数の精細化された関心領域を画定するデータを生成するために、前記現在の倍率レベルでの前記組織サンプルの前記関心領域の前記拡大画像を検出モデルを使用して処理することを含む、請求項7に記載の方法。
- 前記検出モデルが、癌性であると予測される前記組織サンプルの部分に対応する精細化された関心領域を画定するデータを生成するように構成される、請求項8に記載の方法。
- 前記検出モデルが1つまたは複数のニューラルネットワークを含む、請求項8に記載の方法。
- 前記増加していく倍率レベルのシーケンスにおける特定の倍率レベルごとに、コントローラが、前記特定の倍率レベルでの拡大画像を処理するように特化されている特定の検出モデルを使用する、請求項8に記載の方法。
- 前記現在の倍率レベルで前記組織サンプルの前記関心領域の拡大画像を生成するために顕微鏡を使用することが、前記顕微鏡に、前記現在の倍率レベルで前記組織サンプルの前記関心領域の拡大画像を生成させるために、(i)顕微鏡のステージの位置、(ii)前記顕微鏡の倍率設定、または(iii)両方を調節することを含む、請求項7に記載の方法。
- 1つまたは複数のコンピュータによって実行されるとき、増加していく倍率レベルのシーケンスにおける倍率レベルごとに、
現在の倍率レベルで組織サンプルの1つまたは複数の関心領域を、関心領域ごとに、
前記現在の倍率レベルで前記組織サンプルの前記関心領域の拡大画像を生成するために顕微鏡を使用すること、
前記現在の倍率レベルで前記組織サンプルの前記関心領域の前記拡大画像を取得および格納するためにカメラを使用すること、および
前記現在の倍率レベルでの前記関心領域の前記拡大画像に基づいて、1つまたは複数の精細化された関心領域を画定するデータを生成すること
を含めて、画像化することを備えた操作を前記1つまたは複数のコンピュータに実行させる命令でエンコードされた1つまたは複数の非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体であって、
前記データを生成することは、前記現在の倍率レベルに関連付けられた検出機械学習モデルを用いて、前記現在の倍率レベルで前記組織サンプルの前記関心領域の前記拡大画像を処理し、前記1つまたは複数の精細化された関心領域を画定する前記データを生成することを備え、
前記現在の倍率レベルに関連付けられた前記検出機械学習モデルは、関連付けられた倍率レベルでの拡大画像を含む訓練例のセットで訓練される結果として、前記現在の倍率レベルでの拡大画像を処理するように特化されており、
各精細化された関心領域が前記組織サンプルの前記関心領域の適切なサブセットに対応し、前記組織サンプルの前記精細化された関心領域が、前記増加していく倍率レベルのシーケンスからの次の倍率レベルで画像化されるべき前記関心領域を提供する、
1つまたは複数の非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体。 - 前記現在の倍率レベルでの前記組織サンプルの前記関心領域の前記拡大画像に基づいて、1つまたは複数の精細化された関心領域を画定するデータを生成することが、前記1つまたは複数の精細化された関心領域を画定するデータを生成するために、前記現在の倍率レベルでの前記組織サンプルの前記関心領域の前記拡大画像を検出モデルを使用して処理することを含む、請求項13に記載の非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体。
- 前記検出モデルが、癌性であると予測される前記組織サンプルの部分に対応する精細化された関心領域を画定するデータを生成するように構成される、請求項14に記載の非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体。
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