【手続補正書】
【提出日】令和2年4月24日(2020.4.24)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ディープラーニングに基づいたコンピュータ断層撮影（ＣＴ）肺結節検出法であって、
ユーザの三次元（３Ｄ）肺ＣＴシーケンス画像を取得することと、
前記取得された３Ｄ肺ＣＴシーケンス画像を二次元（２Ｄ）画像データに処理することと、
前記２Ｄ画像をトレーニング用に予め設定されたディープラーニングネットワークモデルに入力し、それによってトレーニングされた肺結節検出モデルを得ることと、
予備的な肺結節検出結果を得るために、前記トレーニングされた肺結節検出モデルに、試験される３Ｄ肺ＣＴシーケンス画像の集合を入力することと、
誤検出肺結節を除去するために前記予備的な肺結節検出結果に、ディープラーニングに基づいた肺領域分割アルゴリズムを適用し、それによって最終的な肺結節検出結果を得ることと、を含む、ディープラーニングに基づいたＣＴ肺結節検出法。
【請求項２】
前記取得された３Ｄ肺ＣＴシーケンス画像を処理する前記ステップは、
前記取得された３Ｄ肺ＣＴシーケンス画像が複数スライスの２Ｄ画像を含み、中心スライスとして肺結節を含む前記複数スライスの２Ｄ画像の各スライスを用いることと、予め前記複数スライスの２Ｄ画像のｎ枚のスライスを取得し、前記中心スライスの後で前記複数スライスの２Ｄ画像の別のｎ枚のスライスを取得することと、前記中心スライス、前記中心スライス前の前記複数スライスの２Ｄ画像の前記ｎ枚のスライス、および前記中心スライス後の前記複数スライスの２Ｄ画像の前記別のｎ枚のスライスを、前記２Ｄ画像データとしてともに用いることと、のステップをさらに含み、ｎは１以上の整数である、請求項１に記載のディープラーニングに基づいたＣＴ肺結節検出法。
【請求項３】
前記予め設定されたディープラーニングネットワークモデルはマルチスケール特性を含み、前記マルチスケール特性は、前記予め設定されたディープラーニングネットワークモデルの前記トレーニングで適用される、請求項１に記載のディープラーニングに基づいたＣＴ肺結節検出法。
【請求項４】
前記マルチスケール特性は、前記予め設定されたディープラーニングネットワークモデルの異なるレイヤの応答情報を融合させることによって構築される、請求項３に記載のディープラーニングに基づいたＣＴ肺結節検出法。
【請求項５】
試験される３Ｄ肺ＣＴシーケンス画像の前記集合を入力する前記ステップの前に、中心スライスとして肺結節を含む、試験される３Ｄ肺ＣＴシーケンス画像の前記集合の各スライスを用いることと、前記中心スライスの前にｎ枚のスライス、前記中心スライスの後に別のｎ枚のスライスを取得することと、前記中心スライス、前記中心スライスの前の試験される３Ｄ肺ＣＴシーケンス画像の前記集合の前記ｎ枚のスライスおよび前記中心スライス後の試験される３Ｄ肺ＣＴシーケンス画像の前記集合の前記別のｎ枚のスライスを、試験される３Ｄ肺ＣＴシーケンス画像の前記集合の２Ｄ画像データとしてともに用いることと、のステップをさらに含み、ｎは１以上の整数である、請求項１に記載のディープラーニングに基づいたＣＴ肺結節検出法。
【請求項６】
肺領域分割アルゴリズムを適用する前記ステップは、予め設定された肺領域分割モデルに従って、誤検出肺結節を除去するために、前記予備的な肺結節検出結果を分割することをさらに含む、請求項１に記載のディープラーニングに基づいたＣＴ肺結節検出法。
【請求項７】
前記予め設定されたディープラーニングネットワークモデルは、前記予め設定された肺領域分割モデルを得るために、前記２Ｄ画像データで構築され、トレーニングされる、請求項６に記載のディープラーニングに基づいたＣＴ肺結節検出法。
【請求項８】
コンピュータを制御するためのプログラムを担持するコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記コンピュータに請求項１乃至７のいずれかに記載のＣＴ肺結節検出法を実行させるプログラムを少なくとも備える記憶媒体。
【請求項９】
ディープラーニングに基づいたコンピュータ断層撮影（ＣＴ）肺結節検出装置であって、
ユーザの三次元（３Ｄ）肺ＣＴシーケンス画像を取得する取得モジュールと、
前記取得された３Ｄ肺ＣＴシーケンス画像を二次元（２Ｄ）画像データに処理する変換モジュールと、
前記２Ｄ画像をトレーニング用に予め設定されたディープラーニングネットワークモデルに入力し、それによってトレーニングされた肺結節検出モデルを得るトレーニングモジュールと、
予備的な肺結節検出結果を得るために、前記トレーニングされた肺結節検出モデルに、試験される３Ｄ肺ＣＴシーケンス画像の集合を入力する試験モジュールと、
誤検出肺結節を除去するために前記予備的な肺結節検出結果に、ディープラーニングに基づいた肺領域分割アルゴリズムを適用し、それによって最終的な肺結節検出結果を得る出力モジュールと、を含む、ディープラーニングに基づいたＣＴ肺結節検出装置。
【請求項１０】
前記変換モジュールは、さらに、
前記取得された３Ｄ肺ＣＴシーケンス画像が複数スライスの２Ｄ画像を含み、中心スライスとして肺結節を含む前記複数スライスの２Ｄ画像の各スライスを用い、予め前記複数スライスの２Ｄ画像のｎ枚のスライスを取得し、前記中心スライスの後で前記複数スライスの２Ｄ画像の別のｎ枚のスライスを取得し、前記中心スライス、前記中心スライス前の前記複数スライスの２Ｄ画像の前記ｎ枚のスライス、および前記中心スライス後の前記複数スライスの２Ｄ画像の前記別のｎ枚のスライスを、前記２Ｄ画像データとしてともに用い、ｎは１以上の整数である、請求項９に記載のディープラーニングに基づいたＣＴ肺結節検出装置。
【請求項１１】
前記トレーニングモジュールにおいて、前記予め設定されたディープラーニングネットワークモデルはマルチスケール特性を含み、前記マルチスケール特性は、前記予め設定されたディープラーニングネットワークモデルの前記トレーニングで適用される、請求項９に記載のディープラーニングに基づいたＣＴ肺結節検出装置。
【請求項１２】
前記マルチスケール特性は、前記予め設定されたディープラーニングネットワークモデルの異なるレイヤの応答情報を融合させることによって構築される、請求項１１に記載のディープラーニングに基づいたＣＴ肺結節検出装置。
【請求項１３】
前記試験モジュールにおいて、
試験される３Ｄ肺ＣＴシーケンス画像の前記集合を入力する前記ステップの前に、中心スライスとして肺結節を含む、試験される３Ｄ肺ＣＴシーケンス画像の前記集合の各スライスを用い、前記中心スライスの前にｎ枚のスライス、前記中心スライスの後に別のｎ枚のスライスを取得し、前記中心スライス、前記中心スライスの前の試験される３Ｄ肺ＣＴシーケンス画像の前記集合の前記ｎ枚のスライスおよび前記中心スライス後の試験される３Ｄ肺ＣＴシーケンス画像の前記集合の前記別のｎ枚のスライスを、試験される３Ｄ肺ＣＴシーケンス画像の前記集合の２Ｄ画像データとしてともに用い、ｎは１以上の整数である、請求項９に記載のディープラーニングに基づいたＣＴ肺結節検出装置。
【請求項１４】
前記出力モジュールにおいて、予め設定された肺領域分割モデルに従って、誤検出肺結節を除去するために、前記予備的な肺結節検出結果を分割する、請求項９に記載のディープラーニングに基づいたＣＴ肺結節検出装置。
【請求項１５】
前記予め設定されたディープラーニングネットワークモデルは、前記予め設定された肺領域分割モデルを得るために、前記２Ｄ画像データで構築され、トレーニングされる、請求項１４に記載のディープラーニングに基づいたＣＴ肺結節検出装置。