(57)【要約】【課題】機械学習が適用された医療画像分析方法及びそのシステムを提供する。【解決手段】医療画像分析システムは、クラウドサーバと電子機器とを備える。クラウドサーバは、ディープラーニングモジュールと人工知能モデルとを記憶する。医療画像分析方法は、次のステップを含む。ディープラーニングモジュールに補正データを入力し、ディープラーニングモジュールが補正データに従って人工知能モデルを補正して補正された人工知能モデルを構築する。また、電子機器に医療画像データを入力し、電子機器は医療画像データをクラウドサーバに供給して補正された人工知能モデルによって医療画像データを分析し、分析結果データを生成する。【選択図】図１
2020013529.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械学習を適用した医療画像分析方法であって、医療画像分析システムに適合され、前記医療画像分析システムは、クラウドサーバと、電子機器とを備え、前記クラウドサーバは、ディープラーニングモジュールと人工知能モデルとを記憶し、当該医療画像分析方法は、
前記ディープラーニングモジュールに補正データを入力し、前記ディープラーニングモジュールが前記人工知能モデルを前記補正データに従って補正して補正された人工知能モデルを構築し、
前記電子機器に医療画像データを入力し、前記電子機器は前記医療データを前記クラウドサーバに供給して前記補正された人工知能モデルによって前記医療画像データが分析され、分析結果データを生成する、
ことを含む、ことを特徴とする医療画像分析方法。
【請求項２】
前記分析結果データに従って次の補正データを生成し、前記次の補正データを前記ディープラーニングモジュールに入力し、
前記次の補正データに従って前記ディープラーニングモジュールによって前記補正された人工知能モデルを補正して次の補正された人工知能モデルを構築する、
ことをさらに含む、ことを特徴とする請求項１に記載の医療画像分析方法。
【請求項３】
トレーニングデータを前記ディープラーニングモジュールに入力し、前記ディープラーニングモジュールが前記トレーニングデータに従って前記人工知能モデルを構築する、ことをさらに含む、ことを特徴とする請求項１に記載の医療画像分析方法。
【請求項４】
前記トレーニングデータは、複数の医療参照画像を含み、前記ディープラーニングモジュールは、全層畳み込みネットワークモジュールを備え、前記トレーニングデータを前記ディープラーニングモジュールに入力して前記ディープラーニングモジュールが前記トレーニングデータに従って前記人工知能モデルを構築するステップは、
前記ディープラーニングモジュールを介して全層畳み込みネットワークモジュールを実行し、前記全層畳み込みネットワークモジュールがニューラルネットワークオペレーションを前記医療参照画像のそれぞれに行い、前記人工知能モデルを構築する、
ことを含む、ことを特徴とする請求項３に記載の医療画像分析方法。
【請求項５】
前記全層畳み込みネットワークモジュールは、前記医療参照画像のそれぞれにアップサンプリングを行う、ことを特徴とする請求項４に記載の医療画像分析方法。
【請求項６】
前記電子機器に別の医療画像データを入力し、前記電子機器は前記クラウドサーバに前記他の医療画像データを供給して前記人工知能モデルによって前記他の医療画像データを分析し、別の分析結果を生成し、
前記他の分析結果に従って、前記補正データを生成する、
ことをさらに含む、ことを特徴とする請求項１に記載の医療画像分析方法。
【請求項７】
前記ディープラーニングモジュールに前記補正データを入力し、前記ディープラーニングモジュールが前記補正データに従って前記人工知能モデルを補正し、前記補正された人工知能モデルを構築するステップは、
前記ディープラーニングモジュールにさらに別のトレーニングデータを入力し、前記ディープラーニングモジュールが前記補正データ及び前記他のトレーニングデータに従って前記人工知能モデルを補正して前記補正された人工知能モデルを構築する、
ことを含む、ことを特徴とする請求項１に記載の医療画像分析方法。
【請求項８】
前記補正データのウェイトは、前記他のトレーニングデータのウェイトよりも大きい、ことを特徴とする請求項７に記載の医療画像分析方法。
【請求項９】
前記他のトレーニングデータは、別の医療参照画像を含む、ことを特徴とする請求項７に記載の医療画像分析方法。
【請求項１０】
機械学習が適用された医療画像分析システムであって、
ディープラーニングモジュールと人工知能モデルとを記憶するクラウドサーバと、
前記クラウドサーバに結合された電子機器と、
を備え、
前記ディープラーニングモジュールは、前記クラウドサーバが補正データを受信した場合に前記人工知能モデルを前記補正データに従って補正して補正された人工知能モデルを構築し、
前記電子機器は、前記電子機器が医療画像データを受信した場合前記医療画像データを前記クラウドサーバに供給し、前記補正された人工知能モデルは、前記医療画像データを分析して分析結果データを生成する、
ことを特徴とする医療画像分析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機械学習を適用した分析方法に関し、より詳細には、機械学習を適用した医療画像分析方法及びそのシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
癌は、新興国における主要な死因の１つとなった。癌の診断においては、検査報告の病理学部分が、最も重要な診断基準の１つである。一般に、ドクターは、検査報告の病理学の部分を介して、腫瘍の成長速度、その病気のグレード及び腫瘍の特徴を判断することができ、従って、検査報告の病理学の部分は、患者の補正において重要な役割を果たす。しかしながら、デジタル医療画像において、医療画像は何億ものピクセルを有し得る。換言すると、当該大量のデータは、制限時間内で完全にかつ正確に理解することは困難である。また、同じ病理学の部分についての医療画像が、異なる専門的に訓練された病理学者によって判断される場合、病理学者の間の病理学の分析の一致は高くない。従って、医療画像データを効果的に分析することは重要な問題であり、この問題に対する解決策が以下の実施の形態において提供される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明は、機械学習を用いた医療画像分析方法及びそのシステムを提供し、それらは、適応学習及び継続的な最適化によって人工知能モデルを構築することができ、当該人工知能モデルは、有効に医療画像を分解することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の一の実施の形態に係る、機械学習を適用した医療画像分析方法は医療画像分析システムに適合される、前記医療画像分析システムは、クラウドサーバと、電子機器とを備える。前記クラウドサーバは、ディープラーニングモジュールと人工知能モデルとを記憶する。当該医療画像分析方法は、以下のステップを含む。前記ディープラーニングモジュールに補正データを入力し、前記ディープラーニングモジュールが前記人工知能モデルを前記補正データに従って補正して補正された人工知能モデルを構築する。また、前記電子機器に医療画像データを入力し、前記電子機器が前記医療データを前記クラウドサーバに供給して前記補正された人工知能モデルによって前記医療画像データが分析され、分析結果データを生成する。
【０００５】
本発明の一の実施の形態においては、医療画像分析方法は、さらに次のステップを含む。前記分析結果データに従って次の補正データを生成し、前記次の補正データを前記ディープラーニングモジュールに入力する。前記次の補正データに従って前記ディープラーニングモジュールによって前記補正された人工知能モデルを補正して次の補正された人工知能モデルを構築する。
【０００６】
本発明の一の実施の形態において、医療画像分析方法は、さらに次のステップを含む。トレーニングデータを前記ディープラーニングモジュールに入力し、前記ディープラーニングモジュールが前記トレーニングデータに従って前記人工知能モデルを構築する。
【０００７】
本発明の一の実施の形態において、前記トレーニングデータは、複数の医療参照画像を含み、前記ディープラーニングモジュールは、全層畳み込みネットワークモジュールを備える。前記トレーニングデータを前記ディープラーニングモジュールに入力して前記ディープラーニングモジュールが前記トレーニングデータに従って前記人工知能モデルを構築するステップは、次のステップを含む。前記ディープラーニングモジュールを介して全層畳み込みネットワークモジュールを実行し、前記全層畳み込みネットワークモジュールがニューラルネットワークオペレーションを前記医療参照画像のそれぞれに行い、前記人工知能モデルを構築する。
【０００８】
本発明の一の実施の形態において、前記全層畳み込みネットワークモジュールは、前記医療参照画像のそれぞれにアップサンプリングを行う。
【０００９】
本発明の一の実施の形態において、医療画像分析方法は、さらに次のステップを含む。前記電子機器に別の医療画像データを入力し、前記電子機器は前記クラウドサーバに前記他の医療画像データを供給して前記人工知能モデルによって前記他の医療画像データを分析し、別の分析結果を生成する。前記他の分析結果に従って、前記補正データを生成する。
【００１０】
本発明の一の実施の形態において、前記ディープラーニングモジュールに前記補正データを入力し、前記ディープラーニングモジュールが前記補正データに従って前記人工知能モデルを補正し、前記補正された人工知能モデルを構築するステップは、次のステップを含む。前記ディープラーニングモジュールにさらに別のトレーニングデータを入力し、前記ディープラーニングモジュールが前記補正データ及び前記他のトレーニングデータに従って前記人工知能モデルを補正して前記補正された人工知能モデルを構築する。
【００１１】
本発明の一の実施の形態において、前記補正データのウェイトは、前記他のトレーニングデータのウェイトよりも大きい。
【００１２】
本発明の一の実施の形態において、前記他のトレーニングデータは、別の医療参照画像を含む。
【００１３】
本発明の一の実施の形態に係る、機械学習が適用された医療画像分析システムは、クラウドサーバと電子機器とを備える。前記クラウドサーバは、ディープラーニングモジュールと人工知能モデルとを記憶する。前記電子機器は、前記クラウドサーバに結合される。前記ディープラーニングモジュールは、前記クラウドサーバが補正データを受信した場合に前記人工知能モデルを前記補正データに従って補正して補正された人工知能モデルを構築する。前記電子機器は、前記電子機器が医療画像データを受信した場合前記医療画像データを前記クラウドサーバに供給し、前記補正された人工知能モデルは、前記医療画像データを分析して分析結果データを生成する。
【発明の効果】
【００１４】
要約すると、機械学習が適用された医療画像分析方法及びそのシステムは、ユーザが電子機器を介して医療画像データを入力した後、電子機器は遠隔クラウドサーバに医療画像データを供給する。従って、医療画像データが、クラウドサーバ内に構築されたディープラーニングモジュールと人工知能モデルとによって分析される。このようにして、医療画像データが効果的に分析され、分析結果データが生成される。
【００１５】
上記についての理解をより容易にするため、添付の図面と共にいくつかの実施の形態を以下に詳細に説明する。
【００１６】
添付の図面は、本開示についての更なる理解のために供され、本明細書に取り込まれ、また本明細書を構成する。図面は本開示の例示的な実施の形態を示し、詳細な説明と共に、本開示の原理を説明する役割を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施の形態に係る医療画像分析システムのブロック図である。
【００１８】
【図２】本発明の実施の形態に係る医療画像データの分析結果を示す概略図である。
【００１９】
【図３】本発明の別の実施の形態に係る医療画像分析システムのブロック図である。
【００２０】
【図４】図３の実施の形態に係る医療画像分析システムを実行する概略図である。
【００２１】
【図５】図４の実施の形態に係る初期フェーズのフローチャートである。
【００２２】
【図６】図４の実施の形態に係る継続的な補正フェーズのフローチャートである。
【００２３】
【図７】本発明の実施の形態に係る人工知能モデルに行なわれる継続的な最適化の概略図である。
【００２４】
【図８】本発明の実施の形態に係る医療画像分析方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
本発明についての理解を深めるため、以下に本発明の具体例としていくつかの実施の形態について説明する。また、同一の参照番号を有する素子、構成要素、ステップは、図面及び実施の形態において同一あるいは類似の部分を示すものである。
【００２６】
図１は、本発明の実施の形態に係る医療画像分析システムのブロック図である。図１を参照し、医療画像分析システム１０は、クラウドサーバ１００と電子機器２００とを備える。クラウドサーバ１００は、ディープラーニングモジュール１１１及び人工知能（ＡＩ）モデル１１２を記憶する。電子機器２００は入力装置２１０を備える。本実施の形態においては、クラウドサーバ１００と電子機器２００とは、それぞれ、クラウドサーバ１００と電子機器２００との間で有線あるいは無線データ伝送可能な通信モジュールを備えてよい。クラウドサーバ１００は、ユーザ自身で必要な人工知能モデル１１２を作れるように、大量の医療参照画像を記憶してよい。つまり、ユーザは、電子機器２００を操作することでクラウドサーバ１００に遠隔接続してよい。また、ユーザは、医療画像分析作を行なうため、通信モジュールを介してクラウドサーバ１００にあらかじめ構築されたディープラーニングモジュール１１１及び人工知能モデル１１２を実行し得る。本実施の形態の人工知能モデル１１２は、所定の特徴値あるいは判別条件に従って、医療画像に自動的な画像識別及び分析を実行し得る。換言すると、ユーザによって操作された電子機器２００は、過度に高いハードウェア性能を要せず、医療画像分析作業は、遠隔構築されたクラウドサーバ１００によって便利に実行することができる。
【００２７】
電子機器２００は、デスクトップ、ワークステーション、ラップトップあるいはタブレット等のコンピュータ装置であってよい。電子機器２００は、クラウドサーバ１００と通信し得る。入力装置２１０は、キーボード、マウス、様々な種類のデータ入力インターフェイスあるいは様々な種類のデータ入力インターフェイスを備えてよく、対応する物理的な入力回路、装置の一部またはハードウエア構造を有する。データ入力インターフェイスあるいはデータ伝送インターフェイスは、医療画像データを送信するよう構成され得る。例えば、ユーザは、電子機器２００の入力装置２１０を介して、制御コマンド、補正データ、トレーニングデータ、あるいは医療画像データを入力してよく、クラウドサーバ１００を遠隔制御するため、クラウドサーバ１００に制御コマンド、補正データ、トレーニングデータあるいは医療画像データを供給する。
【００２８】
本実施の形態においては、ユーザは、電子機器２００の入力装置２１０を開始いて補正データを入力し得る。また、電子機器２００は、クラウドサーバ１００のディープラーニングモジュール１１１に補正データを供給し、ディープラーニングモジュール１１１は、補正データに従って人工知能モデル１１２を補正し、補正された人工知能モデルを構築するが、本発明はこれに限定されない。一の実施の形態においは、ユーザは、さらに、クラウドサーバ１００の入力インターフェイスを介して直接クラウドサーバ１００へ補正データを入力してもよい。本実施の形態においては、ディープラーニングモジュール１１１が補正された人工知能モデルを構築した後、ユーザは、次に、医療画像データ（例えば、身体組織の部分画像）を電子機器２００を介して入力し得る。さらに、補正された人工知能モデルによって医療画像データを分析し、また分析結果データを生成するため、電子機器２００は、クラウドサーバ１００に医療画像データを供給する。
【００２９】
つまり、本実施の形態における医療画像分析システム１０では、ユーザは、電子機器２００を介してクラウドサーバ１００と遠隔通信することで医療画像分析作業を実行することができる。また、本実施の形態においては、ディープラーニングモジュール１１１は、入力された補正データを介して効果的に人工知能モデル１１２を補正する。補正データは、前の医療画像分析結果に従って対応して生成されてもよく、補正データは、例えば、人工知能モデル１１２を補正するように構成されたモデルパラメータあるいは設定を含んでよいが、本発明はこれについて特に限定しない。従って、本実施の形態の医療画像分析システム１０は、人工知能モデルを補正し、かつ正確な医療画像分析機能を提供するため、継続的に最適化される。
【００３０】
本実施の形態のクラウドサーバ１００によって生成された分析結果データは、定量分析レポートであってよく、医療画像データは、医療画像表示機器から来るものであってよい。医療画像データは、医療画像を含んでよく、医療画像は、免疫組織化学（ＩＨＣ）顕微鏡イメージ、あるいは他の切断像であってよい。本実施の形態においては、医療画像データは、例えば、特定の臓器の切断像であってよい。また、本実施の形態の医療画像分析システム１０は、切断像における特定の臓器の断面組織に癌細胞組織が存在するか否か効果的に判別するため、補正された人工知能モデルを用いて医療画像データを分析するよう構成される。
【００３１】
図２は、本発明の実施の形態に係る医療画像データの分析結果についての概略図である。図１及び図２を参照し、電子機器２００は、分析結果データを得るため、クラウドサーバ１００に特定の生物学的臓器の医療画像データを供給し、分析結果データは、生物学的臓器の病理学のデータを参照するものであってよい。例えば、図２は、肺の医療画像の分析結果を示す。電子機器２００は、クラウドサーバ１００に肺の切断像ＭＩを供給し得る。クラウドサーバ１００によってあらかじめ作成された人工知能モデル１１２は、肺の切断像ＭＩを分析し、対応する病理学情報の分析結果を生成し得る。
【００３２】
図２において、切断像ＭＩは、肺の部分組織ＯＴ及び癌細胞組織ＰＡを含む。癌細胞組織ＰＡが、肺の切断像ＭＩにおける部分組織ＯＴに存在するか人工知能モデル１１２を介して判別するため、クラウドサーバ１００は、切断像ＭＩで各ピクセルの情報を分析し得る。つまり、人工知能モデル１１２は、癌細胞組織ＰＡの領域をママーキングするため、症状あるいは癌細胞組織ＰＡの兆候の位置を判別可能である。本実施の形態においては、人工知能モデル１１２が分析を終えた後、クラウドサーバ１００は、リアルタイムで電子機器２００に分析結果を伝送してもよい。つまり、本実施の形態の医療画像分析システム１０は、切断像ＭＩの分析結果を迅速に得ることができる。
【００３３】
図３は、本発明の別の実施の形態に係る医療画像分析システムのブロック図である。図３を参照し、医療画像分析システム３０は、クラウドサーバ３００と電子機器４００とを備える。クラウドサーバ３００は、記憶装置３１０と、プロセッサ３２０と、通信モジュール３３０とを備えてよい。電子機器４００は、入力装置４１０と、プロセッサ４２０と、通信モジュール４３０とを備えてよい。本実施の形態では、記憶装置３１０は、ディープラーニングモジュール３１１及び人工知能モデル３１２を記憶し得る。ユーザは、ユーザに必要な人工知能モデル３１２を生成するため、記憶装置３１０に予め記憶された多量の医療参照画像を用いて、ディープラーニングモジュール３１１を介して大量のデータを処理及び分析すし得る。本実施の形態においては、クラウドサーバ３００は、ファイルサーバ、データベースサーバ、アプリケーションサーバ、ワークステーション、パーソナルコンピュータあるいは演算機能を備えた他の同様の種類のコンピュータ装置であってよい。電子機器４００は、コンピュータ装置であってよい。クラウドサーバ３００の通信モジュール３３０は、電子機器４００の通信モジュール４３０と通信し得る。それによい、データ通信がクラウドサーバ３００と電子機器４００との間で行われる。
【００３４】
クラウドサーバ３００の記憶装置３１０は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、固定あるいは移動可能なランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、あるいは任意の形式の同様の装置、もしくはこれらの組み合わせであってよい。記憶装置３１０は、ディープラーニングモジュール３１１及び人工知能モデル３１２を記憶してよく、さらにディープラーニングモジュール３１１によって生成された１または複数の補正された人工知能モデルを記憶し得る。さらに、記憶装置３１０は、本発明の実施の形態において説明する様々なデータ、画像、分析結果等を記憶してもよい。
【００３５】
クラウドサーバ３００のプロセッサ３２０及び電子機器４００のプロセッサ４２０は、それぞれ、中央演算処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、プログラマブルコントローラ、アプリケーションスペシフィックインテグレーテッドサーキット（ＡＳＩＣ）、システムオンチップ（ＳｏＣ）あるいは他の同様の装置もしくはこれらの組み合わせであってよい。
【００３６】
クラウドサーバ３００の通信モジュール３３０及び電子機器４００の通信モジュール４３０は、それぞれ、有線通信インターフェイスあるいは無線通信インターフェイスであってよい。例えば、通信は、有線通信モジュールのケーブルを介して行われ、また、通信は、無線通信モジュールのＷｉＦｉを介して行われるが、本発明はこれに限定されない。例えば、ユーザは、電子機器４００を操作し、電子機器４００は、電子機器４００の通信モジュール４３０によってＷｉＦｉ接続を介してネットワークベースステーションに接続することができ、電子機器４００は、次に、有線あるいは無線によりネットワークベースステーションを介してクラウドサーバ３００の通信モジュール３３０に接続される。つまり、クラウドサーバ３００への遠隔接続は、ユーザによって操作された電子機器４００を介して行うことができ、ユーザは、リアルタイムで分析結果を得るように、クラウドサーバ３００によって医療画像分析を実行してもよい。
【００３７】
本実施の形態においては、クラウドサーバ３００のプロセッサ３２０はディープラーニングモジュール３１１を実行可能である。ディープラーニングモジュール３１１は、全層畳み込みネットワーク（ＦＣＮ）モジュールを備え、全層たたみ込みネットワークを介してニューラルネットワークオペレーションをトレーニングデータにおける各医療参照画像に行って人工知能モデルを構築する。本実施の形態の全層畳み込みネットワークモジュールは、例えば、実行したニューラルネットワークオペレーションの最後において、Ｌ回のアップサンプリングを、Ｋ回のマックスプーリングで行い、ここでＫとＬとは、それぞれ、ゼロ以上の正の整数である。
【００３８】
図４は、図３の実施の形態に係る医療画像分析システムを実行する概略図である。図３及び図４を参照し、本実施の形態の医療画像分析システム３０は、２つのフェーズ、つまり、初期フェーズＳ４０１及び継続的な補正フェーズＳ４０２とで動作し得る。初期フェーズＳ４０１では、まず、サーバ構築者は、トレーニングデータＴＤに従ってプロセッサ３２０を介してディープラーニングモジュール３１１を実行するため、クラウドサーバ３００へトレーニングデータＴＤを入力してよく、人工知能モデル３１２を生成する。トレーニングデータＴＤは、多くの医療参照画像を含んでよい。次に、ユーザは、電子機器４００の入力装置４１０を介してテストデータＴＩを供給し得る。テストデータＴＩは、医療画像データである。電子機器４００は、テストデータＴＩに従ってプロセッサ３２０を介して人工知能モデル３１２を実行するため、通信モジュール４３０を介してクラウドサーバ３００へテストデータＴＩを入力し、対応するテスト結果データを生成する。テスト結果データは、医療画像データの分析結果である。最後に、クラウドサーバ３００のプロセッサ３２０は、テスト結果データに従って、対応する補正データＴＯを生成し得る。従って、補正された人工知能モデル３１２’を生成するため、プロセッサ３２０は、人工知能モデル３１２及び補正データＴＯに従ってディープラーニングモジュール３１１を再度実行することができる。
【００３９】
継続的な補正フェーズＳ４０２では、まず、補正された人工知能モデル３１２’を生成するため、クラウドサーバ３００のプロセッサ３２０は、人工知能モデル３１２及び補正データＴＯに従って、ディープラーニングモジュール３１１を再度実行することができる。代替的に、一の実施の形態では、ユーザは、同時に、電子機器４００の入力装置４１０を介して別のトレーニングデータＴＤ’をクラウドサーバ３００に供給してもよい。別のトレーニングデータＴＤ’は、別の医療参照画像を含んでよい。従って、クラウドサーバ３００のプロセッサ３２０は、人工知能モデル３１２、補正データＴＯ及び別のトレーニングデータＴＤに従って、ディープラーニングモジュール３１１を再度実行することができ、補正された人工知能モデル３１２’を生成する。トレーニングデータＴＤと比較して、別のトレーニングデータＴＤ’は、異なる臓器の種類に対応し、あるいは、異なる癌の症状もしくは異なる癌の兆候を備えた同一の臓器の種類に対応する医療画像である。このように、ディープラーニングモジュール３１１は、異なる臓器種類、異なる癌の症状あるいは異なる癌の兆候に適応可能な人工知能モデル３１２’を、オリジナルの人工知能モデル３１２に基づいて迅速に生成することができる。また、ディープラーニングモジュール３１１が新たな人工知能モデル３１２’を生成した後、オリジナルの人工知能モデル３１２は消去されない。人工知能モデル３１２及び３１２’は、同時に医療画像分析に適用することができる。換言すると、本実施の形態のクラウドサーバ３００は、様々な臓器種類、様々な癌の症状あるいは様々な癌の兆候の医療画像を分析するように構成された多数の人工知能モデルを効果的に構築できる。
【００４０】
次に、ユーザは、電子機器４００の入力装置４１０を介して別のテストデータＴＩ’を継続して供給してよく、別のテストデータＴＩ’は、別の医療画像データを含んでよい。クラウドサーバ３００のプロセッサ３２０は、別のテストデータＴＩ’に従って工知能モデル３１２’を実行でき、対応する他のテスト結果データを生成する。他のテスト結果データは、他の医療画像データの分析結果である。最後に、クラウドサーバ３００のプロセッサ３２０は、テスト結果データに従って、対応する次の補正データＴＯ’を生成することができる。クラウドサーバ３００のプロセッサ３２０は、人工知能モデル３１２’及び次の補正データＴＯ’に従ってディープラーニングモジュール３１１を再度実行可能であり、次の補正された人工知能モデルを構築する。
【００４１】
代替的に、一の実施の形態においては、ユーザは、別のトレーニングデータＴＤ’を、電子機器４００の入力装置４１０を介してクラウドサーバ３００に同時に供給し得る。他のトレーニングデータＴＤ’は、別の医療参照画像を含んでよい。従って、クラウドサーバ３００のプロセッサ３２０は、人工知能モデル３１２、次の補正データＴＯ’及び他のトレーニングデータＴＤ’に従ってディープラーニングモジュール３１１を再度実行することができ、次の人工知能モデルを構築する。つまり、本実施の形態の医療画像分析システム３０は、異なる癌の症状あるいは異なる癌の兆候における異なる臓器種類に対応あるいは同一の臓器種類に対応する多数の人工知能モデルを、適応学習及び継続的な最適化によって効果的に生成することができる。さらに、これらの人工知能モデルは、正確な分析結果を供給可能である。
【００４２】
また、本実施の形態の補正データＴＯ（あるいは補正データＴＯ’は、人工知能モデル３１２（あるいは人工知能モデル３１２’）におけるエラーを直接補正することに用いることができる。従って、クラウドサーバ３００のプロセッサ３２０は、補正データＴＯ（あるいは補正データＴＯ’）及び別のトレーニングデータＴＤ’に同時に従って、人工知能モデル３１２（あるいは補正された人工知能モデル３１２’）を補正する場合、補正データＴＯ（あるいは補正データＴＯ’）のウェイトは、他のトレーニングデータＴＤ’のウェイトより大きい。つまり、補正データＴＯ（あるいは補正データＴＯ’）の重要性は、本実施の形態の医療画像分析システム３０においてより大きい。
【００４３】
図５は、図４の実施の形態に係る初期フェーズＳ４０１のフローチャートである。図３乃至図５を参照し、図５のステップ は、図３の医療画像分析システム３０に適用され得る。ステップＳ５１０において、ユーザは、電子機器４００を介してクラウドサーバ３００へトレーニングデータＴＤを入力してよい。ステップＳ５２０において、クラウドサーバ３００のプロセッサ３２０は、トレーニングデータＴＤに従って、ディープラーニングモジュール３１１によって人工知能モデル３１２を構築し得る。つまり、本実施の形態の人工知能モデル３１２が構築された後、クラウドサーバ３００への遠隔接続が、電子機器４００を介してユーザによって確立され、クラウドサーバ３００の人工知能モデル３１２によって医療画像データが分析される。
【００４４】
図６は、図４の実施の形態に係る継続的な補正フェーズＳ４０２のフローチャートである。図３、図４、及び図６を参照し、図６のステップは、図３の医療画像分析システム３０に適用されてよく、図５の実施の形態のステップＳ５２０に続いて実行され得る。ステップＳ６１０において、ユーザは、電子機器４００を介してクラウドサーバ３００へテストデータＴＩを入力してよい。ステップＳ６２０において、分析結果データを生成し、また分析結果データに従って補正データＴＯを生成するため、クラウドサーバ３００のプロセッサ３２０は、人工知能モデル３１２によってテストデータＴＩを分析してよい。ステップＳ６３０において、ユーザは、他のトレーニングデータＴＤ及び補正データＴＯをクラウドサーバ３００へ入力してよい。ステップＳ６４０において、クラウドサーバ３００のプロセッサ３２０は、ディープラーニングモジュール３１１を読み出して実行し、他のトレーニングデータＴＤ’及び補正データＴＯにさらに従ってにディープラーニングモジュール３１１によって人工知能モデル３１２を補正し、補正された人工知能モデル３１２’を生成する。ステップＳ６５０においては、ユーザは、医療画像データ（例えば、図４のテストデータＴＩ’）を電子機器４００を介して入力し、電子機器４００は、通信モジュール４３０を介してクラウドサーバ３００に医療画像データを供給する。ステップＳ６６０において、クラウドサーバ３００のプロセッサ３２０は、分析結果データを生成するため、補正された人工知能モデル３１２’によって医療画像データを分析し得る。ステップＳ６７０において、クラウドサーバ３００のプロセッサ３２０は、分析結果データに従って、次の補正データＴＯ’を生成してよい。本実施の形態においては、トレーニングデータＴＤと比較して、他のトレーニングデータＴＤ’は、異なる臓器種類の医療画像を含んでいてよく、あるいは、異なる癌の症状もしくは異なる癌の兆候を有する同一の医療画像を含んでいてもよい。このように、ディープラーニングモジュール３１１は、異なる臓器種類、異なる症状あるいは異なる兆候に適応可能な人工知能モデル３１２’を、オリジナルの人工知能モデル３１２に基づいて迅速に生成可能である。
【００４５】
つまり、人工知能モデル３１２が構築された後、電子機器４００を介してクラウドサーバ３００への遠隔接続がユーザによって確立され、クラウドサーバ３００の人工知能モデル３１２によって医療画像データが分析される。また、医療画像データは、事前に得られた正確な分析結果情報を含んでいてよい。人工知能モデル３１２の分析結果が正しくない場合、補正された人工知能モデル３１２’を生成するため、ディープラーニングモジュール３１１は、対応して正確な分析結果情報に従って人工知能モデル３１２を補正してよい。従って、本実施の形態の医療画像分析システム３０を適用することで、最初に構築された人工知能モデルが正しくないモデルである場合に、続く医療画像が正確に分析することができない状況を効果的に防ぐことができる。また、本実施の形態では、医療画像分析システム３０は、各分析結果によって人工知能モデル３１２を継続的に補正し得る。このように、医療画像分析の精度が効果的に向上し、人工知能モデルは、大量のトレーニングデータを追加的に再入力することによる再構築を要しない。そのため、クラウドサーバ３００及び電子機器４００のコンピューティング資源が、効果的に節約される。
【００４６】
図７は、本発明の実施の形態に係る人工知能モデルに行なわれる継続的な最適化の概略図である。図３、図４及び図７を参照し、人工知能モデルＡＩ（ｄ１、ｏ１）は、例えば、図４の初期フェーズＳ４０１における人工知能モデル３１２であってよい。クラウドサーバ３００は、まず、人工知能モデルＡＩ（ｄ１、ｏ１）を構築してよく、次に、ユーザは継続的に電子機器４００を介してクラウドサーバ３００へ異なる医療画像データ（テストデータＴＩ及びテストデータＴＩ’）並びにテスト結果データ（補正データＴＯ）を入力することができる。このように、クラウドサーバ３００のプロセッサ３２０は、ディープラーニングモジュール３１１の実行によって適応学習を実行し得る。
【００４７】
本実施の形態において、例えば、複数の医療画像データが異なる症状または異なる兆候を有する同一の臓器に対応する複数の医療画像データである場合、ディープラーニングモジュール３１１は、異なる症状または異なる兆候を有する同一の臓器に対応する多数の人工知能モデルＡＩ（ｄ１、ｏ２）からＡＩ（ｄ１、oＮ）を順に生成し得る。Ｎはゼロより大きい正の整数である。本実施の形態において、例えば、複数の医療画像データが、異なる臓器種類に対応する複数の医療画像データである場合、ディープラーニングモジュール３１１は、異なる臓器種類に対応する多数の人工知能モデルＡＩ（ｄ２、ｏ１）からＡＩ（ｄＭ、ｏ１）を生成することができる。Ｍはゼロより大きい正の整数である。同様に、ディープラーニングモジュール３１１は、さらに、同一の症状あるいは同一の兆候を有する異なる臓器種類に対応する多数の人工知能モデルＡＩ（ｄ２、ｏ２）からＡＩ（ｄＭ、ｏＮ）を生成するため、人工知能モデルＡＩ（ｄ１、ｏ２）からＡＩ（ｄ１、ｏＮ）を個々に最適化する。換言すると、ユーザは、特定の人工知能モデルを再構築するため、大量のトレーニングデータを再入力することなく、本実施の形態の医療画像分析システム３０によって求められる特定の人工知能モデルを迅速に構築することができる。また、本実施の形態の医療画像分析システム３０は、最適化された人工知能モデルを構築するため、特定の人工知能モデルを継続的に最適化し得る。
【００４８】
図８は、本発明の実施の形態に係る医療画像分析方法のフローチャートである。図８の医療画像分析方法は、少なくとも図１の医療画像分析システム１０及び図３の医療画像分析システム３０に適用できる。図１及び図８を参照し、ステップＳ８１０において、電子機器２００は、クラウドサーバ１００へ補正データを入力する。ステップＳ８２０において、クラウドサーバ１００は、補正された人工知能モデルを構築するため、補正データに従ってディープラーニングモジュール４４４によって人工知能モデル１１２を補正する。ステップＳ８３０において、電子機器２００は、クラウドサーバ１００へ医療画像データを入力する。ステップＳ８４０において、クラウドサーバ１００は、分析結果データを生成するため、補正された人工知能モデルによって医療画像データを分析する。換言すると、本実施の形態の医療画像分析方法においては、補正データは、継続的に入力されて人工知能モデル１１２が繰り返し補正され、最適化された人工知能モデルが構築される。従って、本実施の形態の医療画像分析システム１０によれば、非常に正確な医療画像分析結果が提供される。
【００４９】
また、本実施の形態においては、当業者は、図１及び図７の実施の形態を参照することで医療画像分析システム１０に関する教示、示唆及び説明を十分に得ることができるので他の技術的な詳細及び具現についてはさらなる説明を以下では省略する。
【００５０】
以上を鑑み、本発明によって提供される医療画像分析方法及びそのシステムでは、大量の医療参照画像を、遠隔構築されたクラウドサーバに事前に記憶することができ、ユーザは、自身で必要な人工知能モデルを構築することができる。従って、クラウドサーバへの接続は、コンピュータ装置を介してユーザによって確立され得る。それにより、ユーザは、リアルタイムで医療画像分析結果を得ることができる。更に、本発明によって提供される医療画像分析方法及びそのシステムでは、様々な臓器種類、様々な症状あるいは様々な兆候の医療画像に適用可能な多数の人工知能モデルを、適応学習及び継続的な最適化によって構築することができ、非常に正確な医療画像分析結果も提供される。従って、本発明によって提供される医療画像分析方法及びそのシステムは、便利で効果的な医療画像分解機能を提供可能である。
【００５１】
本開示の技術的範囲から逸脱せずに、開示の実施の形態に様々な応用及び変更をすることが可能な点、当業者にとって明らかである。以上を鑑み、本開示は添付の特許請求の範囲及びそれらの均等の範囲内における応用及び変更をも包含することを意図するものである。
【産業上の利用可能性】
【００５２】
本発明によって提供される医療画像分析方法及びそのシステムでは、多数の人工知能モデルを構築することができ、様々な臓器種類、様々な症状あるいは様々な兆候の医療画像に適用可能で医療画像を効果的に分析可能である。
【符号の説明】
【００５３】
１０、３０    医療画像分析システム
１００、３００    クラウドサーバ
１１１、３１１    ディープラーニングモジュール
１１２、３１２、３１２’    人工知能モデル
２００、４００    電子機器
２１０、４１０    入力装置
３１０    記憶装置
３２０、４２０    プロセッサ
３３０、４３０    通信モジュール
Ｓ４０１、Ｓ４０２    フェーズ
Ｓ５１０〜Ｓ５２０、Ｓ６１０〜Ｓ６７０、Ｓ８１０〜Ｓ８４０  ステップ
ＭＩ    切断像
ＰＡ    癌細胞組織
ＯＴ    部分組織
ＴＤ、ＴＤ’    トレーニングデータ
ＴＩ、ＴＩ’  テストデータ
ＴＯ、ＴＯ’    補正データ
ＡＩ（ｄ１、ｏ１）〜ＡＩ（ｄＮ、ｏＮ）    人工知能
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【外国語明細書】
2020013529000001.pdf