JP7385229B2 - 装置及びシステム - Google Patents
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Description
図1は本実施の形態1に係るコンピュータ装置1の構成の一例を示すブロック図である。コンピュータ装置1は、骨密度を推定する推定装置として機能する。以後、コンピュータ装置1を「推定装置1」と呼ぶことがある。
図3は、ニューラルネットワーク200の構成の一例を示す図である。本例では、ニューラルネットワーク200は、例えば、畳み込みニューラルネットワーク(CNN(Convolutional Neural Network))である。図3に示されるように、ニューラルネットワーク200は、例えば、入力層210と、隠れ層220と、出力層230とを備える。隠れ層220は中間層とも呼ばれる。隠れ層220は、例えば、複数の畳み込み層240と、複数のプーリング層250と、全結合層260とを備える。ニューラルネットワーク200では、出力層230の前段に全結合層260が存在している。そして、ニューラルネットワーク200では、入力層210と全結合層260との間において、畳み込み層240とプーリング層250とが交互に配置されている。
推定用データ120は、骨密度の推定対象の骨が写る単純X線像の画像データを含む。骨密度の推定対象は、例えば人である。したがって、推定用データ120は、人の骨が写る単純X線像の画像データを含むと言える。学習用データ130には、人の骨が写る複数の単純X線像の画像データが含まれる。単純X線像は、2次元像であって、一般X線像あるいはレントゲン像とも呼ばれる。なお、骨密度の推定対象は人以外であってもよい。例えば、骨密度の推定対象は、イヌ、ネコあるいはウマ等の動物であってもよい。また、対象とする骨は、主に、生物由来の皮質骨及び海綿骨であるが、対象とする骨に、リン酸カルシウムを主成分とする人工骨、あるいは再生医療等によって人工的に製造された再生骨が含まれてもよい。
図5は、ニューラルネットワーク200の学習の一例を説明するための図である。制御部10は、ニューラルネットワーク200の学習を行う場合には、図5に示されるように、ニューラルネットワーク200の入力層210に学習用データ130を入力する。そして、制御部10は、ニューラルネットワーク200の出力層230から出力される出力データ400についての教師データ140に対する誤差が小さくなるように、ニューラルネットワーク200内の可変のパラメータ110aを調整する。より詳細には、制御部10は、記憶部20内の各学習用画像データを入力層210に入力する。制御部10は、入力層210に学習用画像データを入力する場合には、当該学習用画像データを構成する複数の画素データを、入力層210を構成する複数の人工ニューロンにそれぞれ入力する。そして、制御部10は、入力層210に学習用画像データを入力した場合に出力層230から出力される出力データ400についての、当該学習用画像データに対応する基準骨密度に対する誤差が小さくなるように、パラメータ110aを調整する。パラメータ110aの調整方法としては、例えば、誤差逆伝播法が採用される。調整後のパラメータ110aが学習済みパラメータ110となり、記憶部20に記憶される。パラメータ110aには、例えば、隠れ層220で使用されるパラメータが含まれる。具体的には、パラメータ110aには、畳み込み層240で使用されるフィルタ係数と、全結合層260で使用される重み付け係数とが含まれる。なお、パラメータ110aの調整方法、言い換えればパラメータ110aの学習方法は、この限りではない。
<第1の他の例>
本例では、学習用データ130には、各学習用画像データについて、当該学習用画像データが示す学習用単純X線像に写る骨を有する人の健康状態に関する情報が含まれる。言い換えれば、学習用データ130には、各学習用画像データについて、当該学習用画像データが示す学習用単純X線像の被写体(被検体)の健康状態に関する情報が含まれる。以後、学習用単純X線像の被写体の健康状態に関する情報を「学習用健康関連情報」と呼ぶことがある。また、学習用画像データが示す学習用単純X線像の被写体の健康状態に関する情報を、当該学習用画像データに対応する学習用健康関連情報と呼ぶことがある。
本例では、学習用データ130には、同一の人が有する部位が写り、それらに写る部位の向きが互いに異なるN個(N≧2)の学習用単純X線像の画像データが含まれる。以後、当該N個の学習用単純X線像をまとめて「学習用単純X線像セット」と呼ぶことがある。
図7は、本実施の形態に係る推定装置1Aの構成の一例を示す図である。推定装置1Aでは、近似器280が、さらに第2のニューラルネットワーク900を有している。第2のニューラルネットワーク900は、学習済みパラメータ910に基づいて骨折を検知することができる。なお、本実施の形態に係る推定装置1Aは、第1の実施形態に係る推定装置1と同等の構成を有しており、同等の構成については説明を省略する。また、説明の便宜上、上記の例に記載のニューラルネットワーク200を第1のニューラルネットワーク200という。第2のニューラルネットワーク900は、例えば、第1のニューラルネットワーク200と同等の構成を有している。
図12は、本実施の形態に係る推定装置1Bの構成の一例を示す図である。推定装置1Bは骨折予測部980を有する。骨折予測部980は、例えば、実施形態1に係る推定装置1のニューラルネットワーク200の推定結果300に基づいて、骨折する確率を予測することができる。具体的には、例えば、過去の文献などから、骨密度に関連する推定結果(例えば骨密度など)と骨折する確率との関係を示す演算式990が求められる。骨折予測部980は演算式990を記憶している。骨折予測部980は、入力される推定結果300と、記憶する演算式990とに基づいて、骨折の確率を予測することができる。
図13に、本実施の形態の推定システム801の構成の概念を示す。
入力情報(以下、第1入力情報I1ともいう)は、骨量または骨密度の推定対象の骨が写る画像データを有している。画像データは、例えば単純X線像であればよい。骨量または骨密度の推定対象は、例えば人である。この場合、第1入力情報I1は、人の骨が写る単純X線像の画像データであると言える。単純X線像は、2次元像であって、一般X線像あるいはレントゲン像とも呼ばれる。
制御部834は、近似器832が、入力情報Iから骨量または骨密度に関する推定結果Oを算出可能なように、近似器832に対して学習データと教師データを用いた機械学習を実行する。近似器832は、教師データを用いた公知の機械学習により、最適化される。近似器832は、エンコード部Eに入力された学習データから演算されて変換部Cから出力された疑似推定結果と、教師データとの差が小さくなるように、近似器832内の可変のパラメータを調整する。
20 記憶部
100 制御プログラム
110,910,960 学習済みパラメータ
120 推定用データ
130 学習用データ
140 教師データ
200 ニューラルネットワーク
210 入力層
230 出力層
280,832 近似器
500 処理装置
600 骨密度推定システム
801 推定システム
802 端末装置
803 推定装置
831 入力部
833 出力部
834 制御部
835 記憶部
900,8322 第2のニューラルネットワーク
930 判定部
950 第3のニューラルネットワーク
980 骨折予測部
8321 第1のニューラルネットワーク
O 推定結果
I 入力情報
E エンコード部
D デコード部
C 変換部
Claims (16)
- 第1の人が有する第1骨格の第1単純X線正面像を含む入力情報と第1学習済みパラメータとに基づいて、前記第1単純X線正面像のセグメンテーションを行う処理部と、
前記入力情報から、第2学習済みパラメータに基づいて、前記セグメンテーションによって特定されるセグメンテーション領域内に位置する前記第1骨格の少なくとも一部の骨密度を推定する推定部と
を備え、
前記第2学習済みパラメータは、第2の人が有する第2骨格の学習用画像を含む第1学習データと、前記第2の人の骨密度を含む第1教師データとに基づいて設定され、
前記学習用画像は、単純X線像である、装置。 - 請求項1に記載の装置であって、
前記第1学習済みパラメータは、第3の人が有する第3骨格の第2単純X線像を含む第2学習データと、前記第3骨格の特定部位を示すアノテーション情報を含む第2教師データとに基づいて設定される、装置。 - 請求項1または請求項2に記載の装置であって、
前記セグメンテーション領域は、インプラントが埋入されている部位、腫瘍がある部位及び骨折がある部位の少なくとも1つを含む、装置。 - 請求項1または請求項2に記載の装置であって、
前記セグメンテーション領域は、前記第1単純X線正面像の一部である、装置。 - 請求項4に記載の装置であって、
前記セグメンテーション領域は、腰椎のL1~L5の少なくとも一つを含む、装置。 - 請求項1から請求項5のいずれか一つに記載の装置であって、
前記セグメンテーション領域は、前記第1単純X線正面像に写る前記第1骨格に含まれる複数の部位を含み、
前記推定部は、前記複数の部位のそれぞれについての骨密度を推定する、装置。 - 請求項1から請求項6のいずれか一つに記載の装置であって、
前記第1教師データは、前記第1単純X線正面像に写る前記第1骨格とは異なる部位の骨密度を含む、装置。 - 請求項1から請求項7のいずれか一つに記載の装置であって、
前記第2骨格は、前記第1骨格と同じ種類である、装置。 - 請求項8に記載の装置であって、
前記第1単純X線正面像に写る前記第1骨格の向きと、前記学習用画像に写る前記第2骨格の向きとは、互いに同じである、装置。 - 請求項1から請求項9のいずれか一つに記載の装置であって、
前記第1学習データは、前記第2の人の健康状態に関する健康関連情報を含む、装置。 - 請求項10に記載の装置であって、
前記健康関連情報は、年齢情報、性別情報、身長情報、体重情報、飲酒習慣情報、喫煙習慣情報及び骨折歴の有無情報の少なくとも1種類を含む、装置。 - 請求項1から請求項11のいずれか一つに記載の装置であって、
前記第1教師データは、dual-energy X-ray absorptiometry法及び超音波法のうち少なくとも1つに基づいて測定された骨密度を含む、装置。 - 請求項12に記載の装置であって、
前記学習用画像の撮影時のX線の照射向きと、前記第1教師データに含まれる前記骨密度の測定時のX線の照射向きとは、互いに異なっている、装置。 - 請求項1から請求項13のいずれか一つに記載の装置であって、
前記第1教師データは、前記第2の人の腰椎の骨密度を含む、装置。 - 請求項1から請求項14のいずれか一つに記載の装置であって、
前記第1教師データは、前記第2の人の大腿骨近位部の骨密度を含む、装置。 - 請求項1から請求項15のいずれか一つに記載の装置と、
前記装置の前記推定部で推定された前記骨密度を表示する表示装置と
を備える、システム。
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