(57)【要約】【課題】機械学習モデルが生成する特徴量についてのユーザの所望の精度に応じて、医用画像診断装置の撮影条件を決定することができる医用情報処理装置および医用情報処理システムを提供する。【解決手段】実施形態に係る医用情報処理装置は、取得部と、決定部とを備える。取得部は、医用画像に関するデータの入力に基づいて、当該医用画像に関するデータに含まれる病変に関する情報を出力する学習済みモデルの精度に関する情報を取得する。決定部は、学習済みモデルの精度に関する情報に基づいて、医用画像診断装置における医用画像に関するデータの収集条件を決定する。【選択図】  図１
2020044162.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像に関するデータの入力に基づいて、当該医用画像に関するデータに含まれる病変に関する情報を出力する学習済みモデルの精度に関する情報を取得する取得部と、
前記精度に関する情報に基づいて、医用画像診断装置における前記医用画像に関するデータの収集条件を決定する決定部と、
を備える医用情報処理装置。
【請求項２】
前記学習済みモデルは、
前記医用画像に関するデータの入力に基づいて、当該医用画像に関するデータ中の病変の位置に関する情報を出力するものである、
請求項１に記載の医用情報処理装置。
【請求項３】
前記決定部は、
前記収集条件として、Ｘ線ＣＴ装置のＸ線量またはＸ線管の回転速度を決定する、
請求項１または２に記載の医用情報処理装置。
【請求項４】
前記決定部は、
前記収集条件として、核医学診断装置における収集時間を決定する、
請求項１ないし３のいずれか１項に記載の医用情報処理装置。
【請求項５】
医用画像中の病変のサイズと前記医用画像の画質に関するパラメータ値とに応じて前記医用画像に関するデータを複数に分類したデータ群ごとに、前記学習済みモデルの精度を求めることで、前記病変のサイズと前記画質に関するパラメータ値と前記学習済みモデルの精度とを関連付ける整理部と、
前記病変のサイズの設定値と前記学習済みモデルの精度の所望値とを取得するパラメータ取得部と、
をさらに備え、
前記決定部は、
前記収集時間と前記画質に関するパラメータ値との関係と、前記データ群ごとに求められた前記学習済みモデルの精度と、前記病変のサイズの設定値と、前記学習済みモデルの精度の所望値と、にもとづいて前記収集時間を決定する、
請求項４記載の医用情報処理装置。
【請求項６】
前記決定部は、
前記核医学診断装置による生データの収集中にリアルタイムに生データから医用画像を生成し、生成した医用画像の画質に関するパラメータ値が、前記病変のサイズの設定値と前記学習済みモデルの精度の所望値とに関連付けられた画質に関するパラメータ値以上となると、前記収集を終了させることにより前記収集時間を決定する、
請求項５記載の医用情報処理装置。
【請求項７】
前記決定部は、
前記核医学診断装置による生データの収集中にリアルタイムに生データを取得し、生データにもとづいて医用画像の画質に関するパラメータ値を出力する他の学習済みモデルに対して、取得した前記生データを入力することで、前記生データに対応する医用画像の画質に関するパラメータ値を生成し、生成された画質に関するパラメータ値が前記病変のサイズの設定値と前記学習済みモデルの精度の所望値とに関連付けられた前記画質に関するパラメータ値以上となると、前記収集を終了させることにより前記収集時間を決定する、
請求項５記載の医用情報処理装置。
【請求項８】
前記決定部は、
被検体の体格に関する情報と前記被検体の医用画像の画質に関するパラメータ値とにもとづいて前記医用画像の前記収集時間を生成する他の学習済みモデルに対して、撮影対象となる被検体の体格に関する情報と、前記病変のサイズの設定値と前記学習済みモデルの精度の所望値とに関連付けられた前記画質に関するパラメータ値と、を入力することで、前記撮影対象となる被検体の前記核医学診断装置における前記収集時間を決定する、
請求項５記載の医用情報処理装置。
【請求項９】
前記画質に関するパラメータ値は、
生データの計数値を含み、
前記決定部は、
前記核医学診断装置による生データの収集中にリアルタイムに生データを計数し、当該計数値が前記病変のサイズの設定値と前記学習済みモデルの精度の所望値とに関連付けられた前記計数値以上となると、前記収集を終了させることにより前記収集時間を決定する、
請求項５記載の医用情報処理装置。
【請求項１０】
被検体を医用画像診断装置により撮影することで得られる医用画像に関するデータを取得する取得部と、
学習済みモデルの精度に関わるパラメータを取得するパラメータ取得部と、
前記医用画像に関するデータの入力にもとづいて当該医用画像に関するデータに含まれる病変に関する情報を出力する学習済みモデルであって、前記パラメータに応じて用意された複数の学習済みモデルのうち、取得した前記パラメータに対応する学習済みモデルと、前記医用画像に関するデータの入力と、にもとづいて、前記医用画像に関するデータに含まれる病変に関する情報を出力する処理部と、
を備えた医用情報処理装置。
【請求項１１】
医用画像中の病変のサイズと前記医用画像の画質に関するパラメータ値とに応じて前記医用画像に関するデータを複数に分類したデータ群ごとに、学習済みモデルの精度を求めることで、前記病変のサイズと前記画質に関するパラメータ値と前記学習済みモデルの精度とを関連付ける整理部と、
前記病変のサイズの設定値と前記学習済みモデルの精度の所望値とを取得するパラメータ取得部と、
前記医用画像に関するデータの収集条件と前記画質に関するパラメータ値との関係と、前記データ群ごとに求められた前記学習済みモデルの精度と、前記病変のサイズの設定値と、前記学習済みモデルの精度の所望値と、にもとづいて、医用画像診断装置における前記収集条件を決定する決定部と、
を備えた医用情報処理システム。
【請求項１２】
被検体を医用画像診断装置により撮影することで得られる医用画像に関するデータを取得する取得部と、
学習済みモデルの精度に関わるパラメータを取得するパラメータ取得部と、
前記医用画像に関するデータの入力にもとづいて当該医用画像に関するデータに含まれる病変に関する情報を出力する学習済みモデルであって、前記パラメータに応じて用意された複数の学習済みモデルのうち、取得した前記パラメータに対応する学習済みモデルと、前記医用画像に関するデータの入力と、にもとづいて、前記医用画像に関するデータに含まれる病変に関する情報を出力する処理部と、
を備えた医用情報処理システム。
【請求項１３】
学習済みモデルの精度に関する情報にもとづいて、医用画像診断装置の撮影条件を決定する決定部、
を備えた医用情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、医用情報処理装置および医用情報処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医用画像診断装置により生成される被検体の医用画像は、撮影時間を長くするほど高画質となり診断精度が向上する。医用画像診断装置としては、核医学診断装置、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ：Magnetic Resonance Imaging）装置、Ｘ線診断装置、超音波診断装置などが挙げられる。
【０００３】
一方で、撮影時間が長くなると、撮影対象となる被検体の負担が大きくなってしまう。特に、放射線を利用する医用画像診断装置では、撮影時間が長くなると被検体の被ばく量が増えてしまう。
【０００４】
ところで、近年、医用画像、または医用画像データ、またはその生データ（以下、医用画像に関するデータという）にもとづいて、医用画像に関するデータ中の特徴量を生成する種々の機械学習モデルが開発されている。医用画像に関するパラメータのうち、ノイズなどの一部のパラメータは、機械学習モデルが生成する特徴量の精度に影響する。機械学習モデルが生成する特徴量の精度に影響するこれらのパラメータの値は、医用画像診断装置における撮影時間などの撮影条件に応じて変化すると考えられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】米国特許第９２２６７２７号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明が解決しようとする課題は、機械学習モデルが生成する特徴量についてのユーザの所望の精度に応じて、医用画像診断装置の撮影条件を決定することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
実施形態に係る医用情報処理装置は、取得部と、決定部とを備える。取得部は、医用画像に関するデータの入力に基づいて、当該医用画像に関するデータに含まれる病変に関する情報を出力する学習済みモデルの精度に関する情報を取得する。決定部は、学習済みモデルの精度に関する情報に基づいて、医用画像診断装置における医用画像に関するデータの収集条件を決定する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１実施形態に係る医用情報処理装置を含む医用情報処理システムの一構成例を示すブロック図。
【図２】医用画像の画質と、医用画像に含まれる病変のサイズと、学習済みモデルによる病変抽出の正答率との関係の一例を示す説明図。
【図３】処理機能の学習時におけるデータフローの一例を示す説明図。
【図４】学習済みモデルの運用前における整理機能の動作の一例を説明するための図。
【図５】第１実施形態に係る学習済みモデルの運用前に、整理機能により複数のデータ群のそれぞれの病変抽出結果の正答率を求める際の手順の一例を示すフローチャート。
【図６】第１実施形態に係る学習済みモデルの運用時の手順の一例を示すフローチャート。
【図７】第２実施形態に係る複数の学習済みモデルの一例を示す説明図。
【図８】第２実施形態に係る複数の学習済みモデルの変形例を示す説明図。
【図９】第２実施形態に係る処理機能により学習済みモデルの精度に関わるパラメータ値に応じて複数の学習済みモデルを生成する際の手順の一例を示すフローチャート。
【図１０】第２実施形態に係る複数の学習済みモデルの運用時の手順の一例を示すフローチャート。
【図１１】撮影中にリアルタイムに再構成した医用画像データにもとづいて収集時間と画質に関するパラメータ値との関係を求める際の手順の一例を示すフローチャート。
【図１２】撮影中にリアルタイムに取得した生データと、あらかじめ生成された画質指標生成用の学習済みネットワークとにもとづいて収集時間と画質に関するパラメータ値との関係を求める際の手順の一例を示すフローチャート。
【図１３】被検体の体格に関する情報と、あらかじめ生成された収集時間生成用の学習済みネットワークとにもとづいて収集時間と画質に関するパラメータ値との関係を求める際の手順の一例を示すフローチャート。
【図１４】第３の実施形態に係る医用情報処理装置を含む核医学診断装置の一構成例を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照しながら、医用情報処理装置および医用情報処理システムの実施形態について詳細に説明する。
【００１０】
一実施形態に係る医用情報処理装置および医用情報処理システムは、機械学習モデルが生成する特徴量についてのユーザの所望の精度に応じて、適応的に医用画像診断装置の撮影条件を決定するものである。医用画像診断装置としては核医学診断装置、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置など種々の装置を用いることができる。
【００１１】
（第１の実施形態）
図１は、第１実施形態に係る医用情報処理装置１０を含む医用情報処理システム１の一構成例を示すブロック図である。第１実施形態に係る医用情報処理装置１０は、既存の１つの学習済みモデルを利用するものである。医用情報処理システム１は、医用情報処理装置１０と、この医用情報処理装置１０とネットワーク１００を介して接続された医用画像診断装置１０１、１０３および１０４と画像サーバ１０２とを有する。医用情報処理システム１は、さらに既存の１つの学習済みモデルを実現する情報処理装置を含んでもよい。
【００１２】
医用情報処理装置１０は、入力インターフェース１１、ディスプレイ１２、記憶回路１３、ネットワーク接続回路１４、および処理回路１５を有する。
【００１３】
入力インターフェース１１は、たとえばトラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、テンキーなどの一般的な入力装置により構成され、ユーザの操作に対応した操作入力信号を処理回路１５に出力する。ディスプレイ１２は、たとえば液晶ディスプレイやＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）ディスプレイなどの一般的な表示出力装置により構成される。
【００１４】
記憶回路１３は、たとえば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等の、プロセッサにより読み取り可能な記録媒体を含んだ構成を有し、処理回路１５が利用するプログラムやパラメータデータやその他のデータを記憶する。なお、記憶回路１３の記録媒体内のプログラムおよびデータの一部または全部は、ネットワーク１００を介した通信によりダウンロードされてもよいし、光ディスクなどの可搬型記憶媒体を介して記憶回路１３に与えられてもよい。
【００１５】
また、記憶回路１３は、ネットワーク１００を介して取得した被検体の医用画像に関するデータを記憶してもよい。
【００１６】
ネットワーク接続回路１４は、ネットワーク１００の形態に応じた種々の情報通信用プロトコルを実装する。ネットワーク接続回路１４は、この各種プロトコルに従ってネットワーク１００を介して他の電気機器と接続する。ネットワーク１００は、電気通信技術を利用した情報通信網全般を意味し、病院基幹ＬＡＮ（Local Area Network）などの無線／有線ＬＡＮやインターネット網のほか、電話通信回線網、光ファイバ通信ネットワーク、ケーブル通信ネットワークおよび衛星通信ネットワークなどを含む。
【００１７】
医用情報処理装置１０は、核医学診断装置１０１および画像サーバ１０２とネットワーク１００を介して互いにデータ送受信可能に接続される。また、医用情報処理装置１０は、ネットワーク１００を介してＸ線ＣＴ装置１０３、ＭＲＩ装置１０４と互いにデータ送受信可能に接続されてもよい。
【００１８】
処理回路１５は、医用情報処理装置１０を統括制御する機能を実現する。また、処理回路１５は、記憶回路１３に記憶された撮影条件決定プログラムを読み出して実行することにより、機械学習モデルが生成する特徴量についてのユーザの所望の精度に応じて医用画像診断装置の撮影条件を決定するための処理を実行するプロセッサである。
【００１９】
図１に示すように、処理回路１５のプロセッサは、整理機能２１、取得機能２２、および決定機能２３を実現する。また、処理回路１５のプロセッサは、処理機能２４をさらに実現してもよい。これらの各機能は、それぞれプログラムの形態で記憶回路１３に記憶されている。
【００２０】
整理機能２１は、学習済みモデルの精度に関わるパラメータ値に応じて、医用画像に関するデータ（医用画像、医用画像データ、または生データ）を複数に分類したデータ群を取得する。また、整理機能２１は、これらの分類されたデータ群ごとに学習済みモデルの精度を求める。なお、生データは、画像再構成前のデータであり、たとえばサイノグラムデータなどを用いることができる。整理機能２１は、整理部の一例である。
【００２１】
ここで、学習済みモデルは、医用画像に関するデータの入力にもとづいて当該医用画像に関するデータ中の特徴量に関する情報を出力するものである。医用画像に関するデータ中の特徴量に関する情報は、たとえば医用画像中の病変に関する情報である。
【００２２】
より具体的には、学習済みモデルは、医用画像に関するデータの入力にもとづいて医用画像中の病変を抽出するものであってもよい。たとえば、学習済みモデルは、病変に関する情報（たとえば病変の有無など）、より詳しくは病変の位置に関する情報を出力することで病変を抽出する。
【００２３】
この場合、学習済みモデルの精度に関わるパラメータ値は、抽出すべき病変のサイズを含む。抽出すべき病変のサイズが大きいほど、病変の抽出が容易であり抽出精度が高まると考えられる。
【００２４】
また、学習済みモデルの精度に関わるパラメータ値は、画質に関するパラメータ値（画質指標）を含む。医用画像の画質が高いほど、病変の抽出精度が高まると考えられる。また、学習済みモデルの精度に関わるパラメータ値として部位をさらに用いて、医用画像に関するデータを分類してもよい。
【００２５】
医用画像診断装置が核医学診断装置１０１であり、医用画像が核医学画像である場合は、画質に関するパラメータ値（画質指標）としては、肝臓部のノイズ、１０ｍｍ集積部などの所定サイズの集積部のコントラスト、コントラストとノイズの比などを用いることができる。
【００２６】
核医学診断装置１０１は、放射性同位元素（Radio Isotope、以下ＲＩという）を含む薬品（血流マーカ、トレーサ）が生体内の特定組織や臓器に選択的に取り込まれる性質を利用して、生体内に分布したＲＩから放射されるガンマ線を生体外に配設されたガンマ線の検出器で検出するようになっている。核医学画像における肝臓部の画像は、他の部位に比べてノイズ量に敏感であり、ノイズが少ないときは平坦な画像となる一方、ノイズが多いときは粗い画像となることが知られている。肝臓部のノイズが大きいときは、薬品の濃度が薄い、あるいは収集時間が短いなどの原因によって信号量が足りていない。反対に、肝臓部のノイズが小さいときは、信号量が十分であると考えられ、この場合は学習済みモデルによる病変抽出正答率（たとえば学習済みモデルが出力する病変の位置に関する情報の精度）は高いと予想される。
【００２７】
たとえば画質に関するパラメータ値として肝臓部のノイズを用いる場合、少なくとも肝臓部を含む医用画像を、肝臓部のノイズに応じてたとえばノイズの大中小の３つに分類する。肝臓部と同一の医用画像に含まれている肝臓部以外の頭部などの部位は、肝臓部のノイズに応じて分類される。すなわち、医用画像に含まれる部位のノイズレベル（たとえば大中小）は、肝臓部のノイズで代表される。
【００２８】
以下の説明では基本的に、医用画像診断装置が核医学診断装置１０１であり、医用画像が核医学画像であり、学習済みモデルの精度に関わるパラメータ値が、病変のサイズと医用画像の画質に関するパラメータ値とを含む場合の例を示す。
【００２９】
すなわち、上記例では、整理機能２１は、医用画像中の病変のサイズと医用画像の画質に関するパラメータ値とに応じて、医用画像に関するデータを複数に分類されたデータ群を取得する。また、整理機能２１は、これらの分類されたデータ群ごとに学習済みモデルの精度を求める。この結果、病変のサイズと、画質に関するパラメータ値と、学習済みモデルの精度と、を関連付けることができる。
【００３０】
取得機能２２は、入力インターフェース１１を介してユーザから受け付けた病変のサイズの設定値と学習済みモデルの精度の所望値とを取得する。また、取得機能２２は、被検体を医用画像診断装置により撮影することで得られる医用画像に関するデータ（医用画像、医用画像データ、または生データ）を取得する。たとえば、取得機能２２は、核医学診断装置１０１または画像サーバ１０２から核医学画像に関するデータを取得する。取得機能２２は、取得部、パラメータ取得部の一例である。
【００３１】
決定機能２３は、学習済みモデルの精度に関する情報にもとづいて、医用画像診断装置の撮影条件を決定する。上記例では、学習済みモデルの精度に関する情報は、学習済みモデルによる病変抽出正答率に関する情報を含む。また、上記例では、決定機能２３は、撮影条件として、核医学診断装置１０１における核医学画像に関するデータの収集条件のうち、少なくとも収集時間を自動的に決定する。決定機能２３は、決定部の一例である。
【００３２】
より具体的には、上記例では、決定機能２３は、収集時間と画質に関するパラメータ値との関係と、データ群ごとに求められた学習済みモデルの精度と、病変のサイズの設定値と、学習済みモデルの精度の所望値と、にもとづいて収集時間を自動的に決定する。整理機能２１により、病変のサイズと、画質に関するパラメータ値と、学習済みモデルの精度と、が関連付けられる。このため、病変のサイズの設定値と、学習済みモデルの精度の所望値とが取得されると、これらの値に関連付けられた画質に関するパラメータ値が決定する。したがって、収集時間と画質に関するパラメータ値との関係がわかれば、これらの値に対応する収集時間が決定可能となる。
【００３３】
なお、医用画像診断装置がＸ線ＣＴ装置１０３である場合は、取得機能２２は、Ｘ線ＣＴ装置１０３または画像サーバ１０２からＸ線ＣＴ画像に関するデータを取得する。また、決定機能２３は、学習済みモデルの精度に関する情報にもとづいて、撮影条件としてＸ線ＣＴ装置１０３のＸ線量またはＸ線管の回転速度を決定するとよい。一般に、Ｘ線ＣＴ画像の画質は、Ｘ線管に印加される管電流量ｍＡｓに応じて変化すると考えられるためである。
【００３４】
また、医用画像診断装置がＭＲＩ装置１０４である場合は、取得機能２２は、ＭＲＩ装置１０４または画像サーバ１０２からＭＲＩ画像に関するデータを取得する。一般に、ＭＲＩ画像の画質は、間引き率や加算回数に応じて変化すると考えられる。そこで、決定機能２３は、学習済みモデルの精度に関する情報にもとづいて、撮影条件としてＭＲＩ装置１０４の間引き率や加算回数を決定するとよい。
【００３５】
また、医用情報処理装置１０が処理機能２４を実現する場合、処理機能２４は、決定機能２３により決定された撮影条件にもとづいて医用画像診断装置によって撮影された被検体の医用画像に関するデータの入力にもとづいて、医用画像に関するデータ中の特徴量を出力する。この処理には、機械学習が用いられる。機械学習としては、ＳＶＭ（サポートベクターマシン）を利用した機械学習を用いてもよいし、ＣＮＮ（畳み込みニューラルネットワーク）や畳み込み深層信念ネットワーク（ＣＤＢＮ：Convolutional Deep Belief Network）などの、多層のニューラルネットワークを用いた深層学習を用いてもよい。
【００３６】
以下の説明では、処理機能２４がニューラルネットワーク３１を含み、深層学習を用いて医用画像に関するデータにもとづいて病変抽出結果を生成する場合の例を示す。
【００３７】
たとえば、処理機能２４は、決定機能２３により決定された収集時間で撮影された被検体の核医学画像データにもとづいて、当該核医学画像データから病変を抽出する。
【００３８】
続いて、本実施形態に係る処理回路１５の動作について説明する。
【００３９】
図２は、医用画像の画質と、医用画像に含まれる病変のサイズと、学習済みモデルによる病変抽出の正答率との関係の一例を示す説明図である。
【００４０】
第１実施形態に係る医用情報処理装置１０は、既存の１つの学習済みモデルを利用する。この学習済みモデルは、学習の際に入力する医用画像（トレーニングデータ）について、病変サイズや画質の区別なく用いて生成されたものである。しかし、この学習済みモデルに医用画像を入力すると、病変の抽出の精度（病変抽出正答率）は、病変サイズが大きいほど高く、また医用画像の画質が高いほど高くなる（図２参照）。
【００４１】
そこで、第１実施形態に係る整理機能２１は、バリデーションデータを病変のサイズと画質に関するパラメータ値に応じて複数のデータ群に分類し、この分類ごとに病変抽出正答率を求めておく。
【００４２】
図３は、処理機能２４の学習時におけるデータフローの一例を示す説明図である。
【００４３】
処理機能２４は、トレーニングデータ４１を多数入力されて学習を行うことにより、パラメータデータ３２を逐次的に更新する。トレーニングデータ４１は、病変サイズや画質の区別なく用意された医用画像に関するデータである。理想的な病変抽出結果５１は、撮影対象者から組織を取り出して診断することで確定した確定診断結果であるとよい。
【００４４】
処理機能２４は、トレーニングデータ４１が入力されるごとに、医用画像に関するデータをニューラルネットワーク３１で処理した結果が病変抽出の確定診断結果５１に近づくようにパラメータデータ３２を更新していく、いわゆる学習を行う。一般に、パラメータデータ３２の変化割合が閾値以内に収束すると、学習は終了と判断される。以下、学習後のパラメータデータ３２を特に学習済みパラメータデータ３２ａという。
【００４５】
なお、トレーニング入力データの種類と図３に示す運用時の入力データの種類は一致させるべきことに注意する。たとえば運用時の入力データとしての医用画像に関するデータが生データである場合は、学習時のトレーニングデータ４１も生データとする。
【００４６】
図３に示す学習の結果、ニューラルネットワーク３１と学習済みパラメータデータ３２ａは、学習済みモデル３０を構成する。なお、学習済みモデル３０は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路によって構築されてもよい。
【００４７】
第１実施形態において、ニューラルネットワーク３１は、プログラムの形態で記憶回路１３またはネットワーク１００を介して医用情報処理装置１０と接続された記憶媒体に記憶される。学習済みパラメータデータ３２ａは、記憶回路１３に記憶されてもよいし、ネットワーク１００を介して医用情報処理装置１０と接続された記憶媒体に記憶されてもよい。ニューラルネットワーク３１がネットワーク１００を介して医用情報処理装置１０と接続された記憶媒体に記憶される場合は、医用情報処理装置１０は処理機能２４を備えずともよい。この場合、当該記憶媒体に記憶されたニューラルネットワーク３１を利用可能なプロセッサを備えた情報処理装置によって処理機能２４に相当する機能が実現されて、医用情報処理装置１０から入力データを当該機能に与え、当該機能から病変抽出結果を受け取ってもよい。
【００４８】
図４は、学習済みモデル３０の運用前における整理機能２１の動作の一例を説明するための図である。また、図５は、第１実施形態に係る学習済みモデル３０の運用前に、整理機能２１により複数のデータ群６１のそれぞれの病変抽出結果７１の正答率７２を求める際の手順の一例を示すフローチャートである。図５において、Ｓに数字を付した符号はフローチャートの各ステップを示す。
【００４９】
整理機能２１は、学習済みモデル３０の運用の前に、バリデーションデータを病変のサイズと画質に関するパラメータ値に応じて複数のデータ群６１に分類する（図５のステップＳ１）。この分類は自動的に行なってもよいし、ユーザの入力に応じて行ってもよい。
【００５０】
そして、整理機能２１は、この分類されたデータ群６１のそれぞれの病変抽出結果７１の正答率７２を求める。この結果、病変のサイズと、画質に関するパラメータ値と、学習済みモデル３０の病変抽出正答率とを関連付けることができる（図５のステップＳ２）。
【００５１】
図６は、第１実施形態に係る学習済みモデル３０の運用時の手順の一例を示すフローチャートである。図６において、Ｓに数字を付した符号はフローチャートの各ステップを示す。
【００５２】
学習済みモデル３０の運用時には、まず、取得機能２２は、入力インターフェース１１を介してユーザから受け付けた病変のサイズの設定値と学習済みモデル３０の病変抽出正答率（精度）の所望値とを取得する（ステップＳ１１）。なお、病変サイズの設定値は、たとえば事前にＸ線ＣＴ画像などで確認された同一被検体の同一部位に存在した病変があれば、当該病変の大きさを用いて自動設定されてもよいし、検診などでしっかりと観察すべき場合は、小さめのサイズ（たとえば設定可能な最も小さいサイズなど）に自動設定されてもよい。
【００５３】
図５のステップＳ２において既に、病変のサイズと、画質に関するパラメータ値と、学習済みモデル３０の病変抽出正答率とが関連付けられている。このため、ステップＳ１１で病変のサイズの設定値と、病変抽出正答率の所望値と、が取得されると、これらの値に関連付けられた画質に関するパラメータ値が決定する。
【００５４】
次に、決定機能２３は、撮影条件としての収集時間と画質に関するパラメータ値との関係を取得する（ステップＳ１２）。このとき、撮影条件としての収集時間と画質に関するパラメータ値として肝臓部のノイズで代表した医用画像のノイズレベルが設定された場合であっても、運用時には病変抽出対象の部位の医用画像があればよく、肝臓部の医用画像は不要である。
【００５５】
なお、撮像条件と画質に関するパラメータ値との関係は、あらかじめ設定されてもよいし、医用画像の収集中にリアルタイムに求められてもよい。撮像条件と画質に関するパラメータ値との関係を求める方法の具体例については、図１１−１３を用いて後述する。
【００５６】
次に、ステップＳ１３において、決定機能２３は、学習済みモデル３０によって所望の病変サイズが所望の抽出正答率で抽出される撮影条件を決定する。具体的には、ステップＳ１１の結果、所望の病変サイズで所望の病変抽出正答率を得るために必要な画質に関するパラメータ値がわかっている。このため、ステップＳ１２で撮影条件としての収集時間と画質に関するパラメータ値が取得されると、決定機能２３は、当該パラメータ値を取得するために必要な収集時間を自動的に決定することができる。
【００５７】
医用情報処理装置１０が処理機能２４を実現する場合は、処理機能２４は、決定機能２３により決定された撮影条件を用いて被検体を撮影した医用画像に関するデータを学習済みモデル３０に入力することにより、当該医用画像に関するデータから病変を抽出する（ステップＳ１４）。この収集時間は、病変のサイズの設定値と、学習済みモデル３０の病変抽出正答率（精度）の所望値とに応じて決定された時間である。したがって、当該収集時間で撮影された被検体の核医学画像データに対する処理機能２４による病変抽出の精度は、取得機能２２により取得された設定値と同等サイズ以上の病変について、取得機能２２により取得された所望値以上となる。
【００５８】
第１実施形態に係る医用情報処理装置１０を含む医用情報処理システム１は、所望の病変サイズと所望の病変抽出正答率とに応じて、既存の１つの学習済みモデル３０を用いて適応的に医用画像の撮影条件を決定することができる。このため、たとえばＰＥＴ−ＣＴ装置などにおいて、薬品の投与量、体重、身長などにもとづいて収集時間を技師が手動で決める場合にくらべ、より学習済みモデル３０に適した収集時間を、自動で設定することができる。
【００５９】
（第２の実施形態）
次に、医用情報処理装置１０を含む医用情報処理システム１の第２実施形態について説明する。この第２実施形態に示す医用情報処理装置１０は、処理機能２４が必須の構成であり、処理機能２４により、学習済みモデルの精度に関わるパラメータ値に応じて複数の学習済みモデルが生成されて利用される点で第１実施形態に示す医用情報処理装置１０と異なる。
【００６０】
図７は、第２実施形態に係る複数の学習済みモデルの一例を示す説明図である。また、図８は第２実施形態に係る複数の学習済みモデルの変形例を示す説明図である。
【００６１】
また、図９は、第２実施形態に係る処理機能２４により学習済みモデルの精度に関わるパラメータ値に応じて複数の学習済みモデルを生成する際の手順の一例を示すフローチャートである。図９において、Ｓに数字を付した符号はフローチャートの各ステップを示す。
【００６２】
第２実施形態に係る整理機能２１は、多数の医用画像に関するデータを、学習済みモデルの精度に関わるパラメータ値に応じて複数の群に分類する。図７には、学習済みモデルの精度に関わるパラメータ値として病変の大きさと画質に関するパラメータ値を用いるとともに、病変の大きさに応じて３段階、画質に関するパラメータ値に応じて３段階に、医用画像に関するデータを分類する場合の例を示した。整理機能２１は、整理部の一例である。
【００６３】
第２実施形態に係る処理機能２４は、分類された入力データ群ごとに学習済みモデル３０Ａ−３０Ｉ（図７、図８のNetwork A-I参照）を生成する（図９のステップＳ２１）。処理機能２４は、処理部の一例である。
【００６４】
第２実施形態に係る整理機能２１は、学習済みモデル３０Ａ−３０Ｉごとに精度（図７、図８の正答率参照）を求める（図９のステップＳ２２）。
【００６５】
なお、細かく分類する必要がないと判断される条件どうしは、１つの学習済みモデルにまとめて生成してもよい（図８の共用Network J参照）。この場合は、第１実施形態と同様に、運用前に、この１つの共用学習済みモデル３０Ｊに対して病変の大きさ中（図７のNetwork Dに対応）と小（図７のNetwork Gに対応）とでバリデーションデータを分類し、分類した群ごとに共用学習済みモデル３０Ｊの精度を求めておくとよい。
【００６６】
以上の手順により、学習済みモデルの精度に関わるパラメータ値に応じて複数の学習済みモデル３０Ａ−３０Ｉを生成することができる。
【００６７】
図１０は、第２実施形態に係る複数の学習済みモデル３０Ａ−３０Ｉの運用時の手順の一例を示すフローチャートである。図１０において、Ｓに数字を付した符号はフローチャートの各ステップを示す。
【００６８】
第２実施形態における学習済みモデル３０Ａ−３０Ｉの運用時にも、第１実施形態と同様に、取得機能２２は、まず入力インターフェース１１を介してユーザから受け付けた病変のサイズの設定値と学習済みモデル３０の病変抽出正答率（精度）の所望値とを取得する（ステップＳ３１）。
【００６９】
次に、決定機能２３は、第１実施形態と同様に、撮影条件としての収集時間と画質に関するパラメータ値（たとえば肝臓部のノイズで代表した医用画像のノイズレベル）との関係を取得する（ステップＳ３２）。
【００７０】
次に、ステップＳ３３において、決定機能２３は、複数の学習済みモデル３０Ａ−３０Ｉのうち、ステップＳ３１で取得した病変サイズと抽出正答率とに対応する１つの学習済みモデルによって、所望の病変サイズが所望の抽出正答率で抽出される撮影条件を決定する。
【００７１】
そして、ステップＳ３４において、処理機能２４は、決定機能２３により決定された撮影条件を用いて被検体を撮影した医用画像に関するデータを、ステップＳ３１で取得した病変サイズと抽出正答率とに対応する１つの学習済みモデルに入力することにより、当該医用画像に関するデータから病変を抽出する（ステップＳ１４）。
【００７２】
第２実施形態に係る医用情報処理装置１０を含む医用情報処理システム１によれば、学習済みモデルの精度に関わるパラメータ値に応じて複数の学習済みモデル３０Ａ−３０Ｉを生成することができるとともに、所望の病変サイズと所望の病変抽出正答率とに応じて、対応する１つの学習済みモデルを用いて適応的に医用画像の撮影条件を決定することができる。
【００７３】
続いて、撮影条件と画質に関するパラメータ値との関係の具体例について説明する。以下の説明では、撮影条件が核医学診断装置１０１の収集時間である場合の例を示す。
【００７４】
図１１は、撮影中にリアルタイムに再構成した医用画像データにもとづいて収集時間と画質に関するパラメータ値との関係を求める際の手順の一例を示すフローチャートである。図１１に示す手順は、図６のステップＳ１２およびＳ１３、または図１０のステップＳ３２およびＳ３３と同時並行的に行われる。
【００７５】
核医学診断装置１０１において、スキャンが開始され（ステップＳ４１）、一定時間が経過すると（ステップＳ４２）、その時点までの生データからリアルタイムに画像再構成が実行され、医用画像データが生成される（ステップＳ４３）。
【００７６】
取得機能２２は、再構成された医用画像データを取得する（ステップＳ４４）。そして、決定機能２３は、再構成された医用画像データの画質に関するパラメータ値を求め、所望の病変サイズで所望の病変抽出正答率を得るために必要な画質に関するパラメータ値に達したか否かを判定する（ステップＳ４５）。
【００７７】
所望の病変サイズで所望の病変抽出正答率を得るために必要な画質に関するパラメータ値に達した場合は（ステップＳ４５のＹＥＳ）、決定機能２３は、核医学診断装置１０１にスキャン（生データ収集）を終了させることにより収集時間を自動的に決定する（ステップＳ４６）。この結果、核医学診断装置１０１は、たとえば被検体を次の撮影位置へと移動させる（ステップＳ４７）。一方、所望の病変サイズで所望の病変抽出正答率を得るために必要な画質に関するパラメータ値に達していない場合は（ステップＳ４５のＮＯ）、ステップＳ４２に戻る。
【００７８】
以上の手順により、撮影中にリアルタイムに再構成した医用画像データの画質に関するパラメータ値をリアルタイムに直接求めることで、収集時間を自動的に決定することができる。
【００７９】
図１２は、撮影中にリアルタイムに取得した生データと、あらかじめ生成された画質指標生成用の学習済みネットワークとにもとづいて収集時間と画質に関するパラメータ値との関係を求める際の手順の一例を示すフローチャートである。図１２に示す手順も、図６のステップＳ１２およびＳ１３、または図１０のステップＳ３２およびＳ３３と同時並行的に行われる。
【００８０】
核医学診断装置１０１において、スキャンが開始され（ステップＳ５１）、一定時間が経過すると（ステップＳ５２）、取得機能２２は、その時点までの生データを取得する（ステップＳ５３）。
【００８１】
次に、決定機能２３は、あらかじめ構築された、生データにもとづいて画質に関するパラメータ値（画質指標）を出力する画質指標生成用のネットワークに対して、取得した生データを入力することにより、当該生データにもとづいて医用画像が生成されたときの当該医用画像の画質に関するパラメータ値を取得する（ステップＳ５４）。
【００８２】
そして、決定機能２３は、所望の病変サイズで所望の病変抽出正答率を得るために必要な画質に関するパラメータ値に達したか否かを判定する（ステップＳ５５）。ステップＳ５５−５７の手順は、図１１のステップＳ４５−４７の手順と同一であるため説明を省略する。
【００８３】
以上の手順により、撮影中にリアルタイムに取得した生データから画質に関するパラメータ値を求めることができ、収集時間を自動的に決定することができる。
【００８４】
なお、画質に関するパラメータ値と生データのカウント数（計数値）とを関連付けた情報を事前に取得可能な場合は、画質に関するパラメータ値にかえて、生データの計数値を用いてもよい。この場合、図１２のステップＳ５４では、決定機能２３は、生データを計数する。そして、ステップＳ５５において、決定機能２３は、この計数値が、所望の病変サイズで所望の病変抽出正答率を得るために必要な画質に関するパラメータ値に対応する計数値に達したか否かを判定すればよい。
【００８５】
図１３は、被検体の体格に関する情報と、あらかじめ生成された収集時間生成用の学習済みネットワークとにもとづいて収集時間と画質に関するパラメータ値との関係を求める際の手順の一例を示すフローチャートである。図１３に示すステップＳ６１は、図６のステップＳ１２−１３、または図１０のステップＳ３２−３３にかえて実行される。また、この手順はスキャンの開始前にあらかじめ実行されるとよい。
【００８６】
図１３に示す手順は、図６のステップＳ１１、または図１０のステップＳ３１が実行されてスタートとなる。
【００８７】
決定機能２３は、あらかじめ構築された、被検体の体格に関する情報と当該被検体の医用画像の画質に関するパラメータ値とにもとづいて収集時間を出力する収集時間生成用のネットワークに対して、撮影対象となる被検体の体格に関する情報と、所望の病変サイズで所望の病変抽出正答率を得るために必要な画質に関するパラメータ値と、を入力することにより、収集時間を自動的に決定する（ステップＳ６１）。決定した収集時間の情報は、核医学診断装置１０１に与えられる。
【００８８】
核医学診断装置１０１は、撮影対象となる被検体のスキャンを開始して（ステップＳ６３）、ステップＳ６２で決定した収集時間が経過すると（ステップＳ６４）、スキャンを終了し（ステップＳ６５）、被検体を次の撮影位置へと移動させる（ステップＳ６６）。
【００８９】
以上の手順により、被検体の体格に関する情報にもとづいて収集時間を自動的に決定することができる。
【００９０】
（第３の実施形態）
図１４は、第３の実施形態に係る医用情報処理装置を含む核医学診断装置８０の一構成例を示すブロック図である。
【００９１】
核医学診断装置８０は、被検体の核医学画像を撮影する撮影装置８１と、医用情報処理装置１０の一例としてのコンソール装置８２とを備える。この第３実施形態に示す核医学診断装置８０は、自身で被検体を撮影した核医学画像に関するデータを利用可能な点で第１実施形態および第２実施形態に示す医用情報処理装置１０と異なる。他の構成および作用については図１に示す医用情報処理装置１０と実質的に異ならないため、同じ構成には同一符号を付して説明を省略する。また、病変抽出用の学習済みモデルの運用前に係る処理については第１実施形態および第２実施形態に示す医用情報処理装置１０と同様であるため、説明を省略する。
【００９２】
撮影装置８１は、被検体内に分布したＲＩから放射されるガンマ線を検出するガンマ線検出器を含む撮影系を有し、撮影により得た被検体の核医学画像に関するデータをコンソール装置８２に与える。
【００９３】
医用情報処理装置１０の一例としてのコンソール装置８２の処理回路１５ｎの整理機能２１ｎおよび決定機能２３ｎは、整理機能２１および決定機能２３とそれぞれ実質的に異ならないため説明を省略する。
【００９４】
取得機能２２ｎは、撮影装置８１から被検体の核医学画像に関するデータを取得する。処理機能２４ｎは、撮影装置８１から取得した被検体の核医学画像に関するデータにもとづいて収集時間を決定する。
【００９５】
第３実施形態に係る核医学診断装置８０によっても、第１実施形態および第２実施形態に係る医用情報処理装置１０と同様に、学習済みモデルの精度についてのユーザ所望値に応じて医用画像診断装置の撮影条件を決定することができる。
【００９６】
以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、機械学習モデルが生成する特徴量についてのユーザの所望の精度に応じて医用画像診断装置の撮影条件を決定することができる。
【００９７】
なお、上記実施形態において、「プロセッサ」という文言は、たとえば、専用または汎用のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、または、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（たとえば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、およびＦＰＧＡ）等の回路を意味するものとする。プロセッサは、記憶媒体に保存されたプログラムを読み出して実行することにより、各種機能を実現する。
【００９８】
また、上記実施形態では処理回路の単一のプロセッサが各機能を実現する場合の例について示したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路を構成し、各プロセッサが各機能を実現してもよい。また、プロセッサが複数設けられる場合、プログラムを記憶する記憶媒体は、プロセッサごとに個別に設けられてもよいし、１つの記憶媒体が全てのプロセッサの機能に対応するプログラムを一括して記憶してもよい。
【００９９】
なお、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【０１００】
１  医用情報処理システム
１０  医用情報処理装置
１３  記憶回路
１５、１５ｎ  処理回路
２１、２１ｎ  整理機能
２２、２２ｎ  取得機能
２３、２３ｎ  決定機能
２４、２４ｎ  処理機能
３０、３０Ａ−３０Ｉ  学習済みモデル
８０  核医学診断装置
１０３  Ｘ線ＣＴ装置
１０４  ＭＲＩ装置
【図１】
2020044162.tif 000003
【図２】
2020044162.tif 000004
【図３】
2020044162.tif 000005
【図４】
2020044162.tif 000006
【図５】
2020044162.tif 000007
【図６】
2020044162.tif 000008
【図７】
2020044162.tif 000009
【図８】
2020044162.tif 000010
【図９】
2020044162.tif 000011
【図１０】
2020044162.tif 000012
【図１１】
2020044162.tif 000013
【図１２】
2020044162.tif 000014
【図１３】
2020044162.tif 000015
【図１４】
2020044162.tif 000016