(57)【要約】【課題】  推論器の機械学習の際に、学習データにおける推論の対象となる情報の偏りの影響を低減し、且つ、当該情報に関連する他の情報の偏りの影響も低減すること。【解決手段】  第１の情報に基づいて第２の情報を推論する推論手段を備える情報処理装置が、前記第１の情報と前記第２の情報とを含む複数の学習データを取得する。また、取得した複数の学習データの各々に対応する第３の情報を取得する。そして、第２の情報が示す種別ごとの学習データの数の偏りが所定値以下となり、且つ第３の情報が示す種別ごとの学習データの数の偏りが所定値以下となるように、取得された複数の学習データから、推論手段の機械学習で用いる複数の学習データを選択する。こうして選択された複数の学習データを用いて、推論手段の機械学習を行う。【選択図】  図３
2019045929.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の情報に基づいて第２の情報を推論する推論手段と、
前記第１の情報と前記第２の情報とを含む複数の学習データを取得する第１の取得手段と、
前記取得した複数の学習データの各々に対応する第３の情報を取得する第２の取得手段と、
前記第２の情報が示す種別ごとの前記学習データの数の偏りが所定値以下となり、且つ前記第３の情報が示す種別ごとの前記学習データの数の偏りが所定値以下となるように、前記取得された複数の学習データから、前記推論手段の機械学習で用いる複数の前記学習データを選択する選択手段と、
前記選択された複数の学習データを用いて、前記推論手段の機械学習を行う機械学習手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記選択手段は、前記第２の情報が示す種別ごとの前記学習データの中で、学習データの数が所定の数より少ない種別が存在する場合に、当該種別の前記学習データを選択しないことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記選択手段は、前記第３の情報が示す種別ごとの前記学習データの中で、学習データの数が所定の数より少ない種別が存在する場合に、当該種別の前記学習データを選択しないことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記選択手段は、前記学習データの数が所定の数より少ない場合は、該学習データに所定の処理を施した新たな学習データを作成し、該作成された学習データを更に選択することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記推論手段は、第１の推論手段と第２の推論手段とを備え、
前記機械学習手段は、前記選択された複数の学習データを用いて、前記第１の推論手段の機械学習を行い、前記取得された複数の学習データを用いて、前記第２の推論手段の機械学習を行い、
第１の推論手段と第２の推論手段とを選択的に切り替える切替手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
第１の情報に基づいて第２の情報を推論する推論手段と、
前記第１の情報と前記第２の情報とを含む複数の学習データを取得する第１の取得手段と、
前記取得した複数の学習データの各々に対応する第３の情報を取得する第２の取得手段と、
前記第２の情報が示す種別ごとの前記学習データの数に基づいて、該第２の情報が示す種別ごとに重みを決定し、前記第３の情報が示す種別ごとの前記学習データの数に基づいて、該第３の情報が示す種別ごとに重みを決定する決定手段と、
前記決定された第２の情報が示す種別ごとの重みと、前記決定された第３の情報が示す種別ごとの重みと、前記取得された複数の学習データとを用いて、前記推論手段の機械学習を行う機械学習手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
前記第１の情報は、医用画像を示す情報であり、
前記第２の情報は、前記医用画像に対する所見を示す情報であり、
前記第３の情報は、前記医用画像に対する診断結果を示す情報であることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記第１の情報は、医用画像に対する所見を示す情報であり、
前記第２の情報は、前記所見に対する診断結果を示す情報であり、
前記第３の情報は、前記所見に対応する病変が存在する部位を示す情報であることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記第１の情報は、医用画像に対する所見を示す情報であり、
前記第２の情報は、前記所見に対する診断結果を示す情報であり、
前記第３の情報は、前記所見に対応する病変の大きさを示す情報であることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記機械学習が行われた前記推論手段を備えることを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
情報処理装置の推論手段が、第１の情報に基づいて第２の情報を推論する推論ステップと、
前記情報処理装置の第１の取得手段が、前記第１の情報と前記第２の情報とを含む複数の学習データを取得する第１の取得ステップと、
前記情報処理装置の第２の取得手段が前記取得した複数の学習データの各々に対応する第３の情報を取得する第２の取得ステップと、
前記情報処理装置の選択手段が、前記第２の情報が示す種別ごとの前記学習データの数の偏りが所定値以下となり、且つ前記第３の情報が示す種別ごとの前記学習データの数の偏りが所定値以下となるように、前記取得された複数の学習データから、前記推論手段の機械学習で用いる複数の前記学習データを選択する選択ステップと、
前記情報処理装置の機械学習手段が、前記選択された複数の学習データを用いて、前記推論手段の機械学習を行う機械学習ステップと、
を備えることを特徴とする情報処理方法。
【請求項１２】
情報処理装置を、
第１の情報に基づいて第２の情報を推論する推論手段と、
前記第１の情報と前記第２の情報とを含む複数の学習データを取得する第１の取得手段と、
前記取得した複数の学習データの各々に対応する第３の情報を取得する第２の取得手段と、
前記第２の情報が示す種別ごとの前記学習データの数の偏りが所定値以下となり、且つ前記第３の情報が示す種別ごとの前記学習データの数の偏りが所定値以下となるように、前記取得された複数の学習データから、前記推論手段の機械学習で用いる複数の前記学習データを選択する選択手段と、
前記選択された複数の学習データを用いて、前記推論手段の機械学習を行う機械学習手段
として機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書の開示は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
計算機で医用画像を解析し、医師に読影の助けとなる情報を提示するコンピュータ支援診断（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ａｉｄｅｄ  Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ：ＣＡＤ）システムが知られている。医用画像から鑑別診断の候補を推論して提示するＣＡＤシステムでは、鑑別診断の候補を推論するために用いられる推論器を、医用画像と正解の診断名が対となった学習用のデータを機械学習することによって構築する場合がある。
【０００３】
特許文献１には、機械学習による推論の結果が特定のクラスに偏らないように、学習用のデータに含まれるクラス毎のデータの数の偏りを補正する手法が開示されている。具体的には、学習用のデータの数をクラス毎に集計し、集計されたクラス毎のデータの数と所定の基準値との差に基づいて、学習用のデータの数をクラス毎に調整している。当該調整では、データの数が基準値よりも少ないクラスに対してはデータを複製し、データの数が基準値よりも多いクラスに対してはデータを削除することにより、データの数を基準値と一致させている。
【０００４】
特許文献２には、データベースに対してクラスタ分析を行い、各クラスタについてデータの密集度を評価する手法が開示されている。データの密集度が大きいと判定された場合には、データの一部を削除することで、データの分布に偏りのないデータベースを実現している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−２０４９６６号公報
【特許文献２】特開２００６−３１３４２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１や特許文献２に記載の手法によれば、推論器の機械学習の際に、学習データにおけるクラスやクラスタといった推論の対象となる情報の偏りの影響を低減させることができる。しかしながら、推論の対象となる情報に関連する他の情報の偏りの影響で機械学習が偏り、推論精度が低下する場合がある。
【０００７】
そこで本発明は、推論器の機械学習の際に、学習データにおける推論の対象となる情報の偏りの影響を低減し、且つ、当該情報に関連する他の情報の偏りの影響も低減することで、機械学習の偏りによる推論精度の低下を防ぐことを目的とする。
【０００８】
なお、前記目的に限らず、後述する発明を実施するための形態に示す各構成により導かれる作用効果であって、従来の技術によっては得られない作用効果を奏することも本明細書の開示の他の目的の１つとして位置付けることができる。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するため、本発明に係る情報処理装置は、第１の情報に基づいて第２の情報を推論する推論手段と、前記第１の情報と前記第２の情報とを含む複数の学習データを取得する第１の取得手段と、前記取得した複数の学習データの各々に対応する第３の情報を取得する第２の取得手段と、前記第２の情報が示す種別ごとの前記学習データの数の偏りが所定値以下なり、且つ前記第３の情報が示す種別ごとの前記学習データの数の偏りが所定値以下となるように、前記取得された複数の学習データから、前記推論手段の機械学習で用いる複数の前記学習データを選択する選択手段と、前記選択された複数の学習データを用いて、前記推論手段の機械学習を行う機械学習手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、推論器の機械学習の際に、学習データにおける推論の対象となる情報の偏りの影響を低減し、且つ、当該情報に関連する他の情報の偏りの影響も低減できるため、機械学習の偏りによる推論精度の低下を防ぐ効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施形態１乃至３の情報処理装置を含む情報処理システムのシステム構成図
【図２】実施形態１乃至３の情報処理装置のハードウェア構成図
【図３】実施形態１の情報処理装置の機能ブロック図
【図４】実施形態１乃至３の症例データの構成を示す概念図
【図５】実施形態１乃至３の所見、診断の値の定義の一例を示す概念図
【図６】実施形態１及び２の情報処理装置の表示画面の一例を示す図
【図７】実施形態１乃至３の情報処理装置のメイン処理のフロー図
【図８】実施形態１及び２の情報処理装置の診断支援処理のフロー図
【図９】実施形態１及び３の情報処理装置の所見導出学習処理のフロー図
【図１０】実施形態１乃至３の情報処理装置の診断推論学習処理のフロー図
【図１１】実施形態２の情報処理装置の機能ブロック図
【図１２】実施形態２の情報処理装置の所見導出学習処理のフロー図
【図１３】実施形態３の情報処理装置の機能ブロック図
【図１４】実施形態３の情報処理装置の表示画面の一例を示す図
【図１５】実施形態３の情報処理装置の診断支援処理のフロー図
【図１６】実施形態３の情報処理装置の第２の所見導出学習処理のフロー図
【図１７】実施形態１の情報処理装置の偏り低減の概念を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、添付の図面を参照して、本発明をその好適な実施形態に基づいて詳細に説明する。尚、特に断らない限り、他の実施形態等で説明した項目については、同一の番号を付し、その説明を省略する。また、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。
【００１３】
＜実施形態１＞
本実施形態では、胸部Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像上の肺結節影に関する診断推論を行うＣＡＤシステムである情報処理装置について説明する。本実施形態の情報処理装置は、取得した複数の症例データを用いて機械学習する際に、所見の情報の偏り、及び、診断の情報の偏りが低減するように、取得した複数の症例データから機械学習に用いる症例データを選定する。
【００１４】
（偏り低減の概念）
実施形態１の情報処理装置の説明に先立ち、偏り低減の概念について説明する。
【００１５】
図１７は、本実施形態の情報処理装置の偏り低減の概念を示す図である。図１７において、１７０１は症例データの例を示す。１７０２−１及び１７０２−２は機械学習の概念を表すグラフである。１７０１の症例データは病変画像、所見、診断名から成る。グラフ１７０２−１及び１７０２−２は、縦軸が画像特徴量Ａ、横軸が画像特徴量Ｂであり、病変画像がマッピングされている。ここで、１７０２−１はスピキュラ「あり」のデータが原発性肺癌に偏って学習した場合のグラフを示している。また、１７０２−２はスピキュラありのデータの偏りを低減して学習した場合のグラフを示している。１７１１−１及び１７１１−２は、グラフにマッピングされたスピキュラ「なし」の病変画像である。グラフ上の病変画像において、実線は学習データとして選択されたことを示し、破線は学習データとして選択されていないことを示している。１７１２−１及び１７１２−２は、良性結節のスピキュラ「あり」の病変画像である。１７１３−１及び１７１３−２は、原発性肺癌のスピキュラ「あり」の病変画像である。１７２０−１及び１７２０−２は、機械学習により解析されたスピキュラ「あり」とスピキュラ「なし」の分類境界である。分類境界より上方向がスピキュラ「あり」、下方向がスピキュラ「なし」を示す。
【００１６】
グラフ１７０２−１より、スピキュラ「あり」のデータが原発性肺癌に偏って学習した場合には、１７１２−１で示す範囲を分類境界１７２０−１が横断し、良性結節のスピキュラ「あり」の病変が正しく分類できなくなることが分かる。一方、スピキュラ「あり」の偏りを低減して学習した場合には、１７１２−２で示す範囲を分類境界１７２０−２が横断せず、良性結節のスピキュラ「あり」の病変を正しく分類できるようになる。
【００１７】
（システム構成）
図１は、本実施形態の情報処理装置１０１を含む情報処理システムのシステム構成図である。
【００１８】
図１において、情報処理システムは、症例データベース（以降、ＤＢ）１０２、情報処理装置１０１、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）１０３から構成される。
【００１９】
症例ＤＢ１０２は、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置など医用画像の撮像装置で撮影された検査画像データや所見、診断などの情報を持つ症例データを記憶する。また、症例データを、ＬＡＮ１０３を介して検索、取得するための既知のデータベース機能を提供する。症例ＤＢ１０２に記憶される症例データの構成については図４を用いて説明する。
【００２０】
（症例データ）
図４は、症例ＤＢ１０２に記憶される症例データの構成を示す概念図である。
【００２１】
図４において、症例データ４０１−ｉ（ｉ＝１、．．．、Ｎ）は、症例ＤＢ１０２に複数記憶され、患者情報４１１、検査情報４１２、検査画像データ４１３、病変名４１４、病変位置情報４１５、所見４１６、診断名４１７から構成される。図４の例では、病変名４１４の値は「肺結節」、診断名４１７の値は「原発性肺癌」となる。
【００２２】
更に、患者情報４１１は、患者ＩＤ４２１、患者氏名４２２、その他当該症例の患者に関する不図示の情報から構成される。図４の例では、患者ＩＤ４２１の値は「ｐａｔ０１２３４５６」、患者氏名４２２の値は「下丸子  太郎」となる。
【００２３】
また、検査情報４１２は、検査ＩＤ４３１、検査日時４３２、その他当該症例の検査に関する不図示の情報から構成される。図４の例では、検査ＩＤ４３１の値は「ｃａｓｅ０１２３４５６」、検査日時４３２の値は「２０１２／３／４  １２：３４」となる。
【００２４】
また、検査画像データ４１３は、複数のシリーズ画像データ４６１−ｉ（ｉ＝１、．．．、Ｍ）から構成される。シリーズ画像データ４６１−ｉ（ｉ＝１、．．．、Ｍ）はシリーズ画像ＩＤ４７１と複数のスライス画像データ４７２−ｉ（ｉ＝１、．．．、Ｌ）から構成される。スライス画像データ４７２−ｉ（ｉ＝１、．．．、Ｌ）はスライス画像ＩＤ４８１とスライス画像ＲＡＷデータ４８２から構成され、ここで、スライス画像ＲＡＷデータ４８２とはスライス画像の画素値が所定の順番で並べられたデータである。図４の例では、シリーズ画像ＩＤ４７１の値は「ｓｅｒ０１２３４５６」、スライス画像ＩＤ４８１の値は「ｓｌｃ０１２３４５６」となる。
【００２５】
また、病変位置情報４１５は、病変が存在するスライス画像のスライス画像ＩＤ４４１、スライス画像上での病変の座標位置４４２、座標範囲４４３、部位名４４４から構成される。図４の例では、病変が存在するスライス画像ＩＤ４４１は「ｓｌｃ０１２３４５６」、部位名４４４が「右肺Ｓ１」となる。また、座標位置４４２は「（１５０、２００）」となり、左上から横方向に１５０画素、縦方向に２００画素を意味する。また、座標範囲４４３は「（３０、４０）」となり、幅が３０画素、高さが４０画素を意味する。
【００２６】
また、所見４１６は、病変サイズ４５１、形状４５２、スピキュラ４５３、その他当該病変の性状に関する不図示の情報から構成される。図４の例では、病変サイズ４５１の値は「２３ｍｍ」、形状４５２の値は「不整形」、スピキュラ４５３の値は「あり」となる。所見４１６と診断名４１７の値の定義については図５を用いて説明する。
【００２７】
（所見、診断の情報の定義）
図５は、本実施形態の所見４１６と診断名４１７の値の定義の一例を示す概念図である。
【００２８】
図５において５０１は所見４１６の値を定義する情報であり、５０２は診断名４１７の値を定義する情報である。５０１は所見種別と所見値から構成される。図５の例では所見種別が「形状」の場合の所見値が「球形」、「類球形」、「不整形」、「分葉形」等、所見種別が「スピキュラ」の場合は「あり」、「なし」、「空洞」の場合も「あり」、「なし」の何れかとなることを示している。また、５０２は診断名４１７の値が「原発性肺癌」、「転移性肺癌」、「良性結節」の何れかとなることを示している。
【００２９】
（ハードウェア構成）
図２は、本実施形態の情報処理装置１０１のハードウェア構成図である。
【００３０】
図２において、記憶媒体２０１は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）や本実施形態に係る各種処理を行うための処理プログラム、各種情報を記憶するＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）等の記憶媒体である。ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）２０２はＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）等、ハードウェアを初期化しＯＳを起動するためのプログラムを記憶する。ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）２０３はＢＩＯＳやＯＳ、処理プログラムを実行する際の演算処理を行う。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）２０４は、ＣＰＵ  ２０３がプログラムを実行する際の情報を一時記憶する。ＬＡＮインタフェース  ２０５は、ＩＥＥＥ（Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ｏｆ  Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ  ａｎｄ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ）８０２．３ａｂ等の規格に対応し、ＬＡＮ１０３を介して通信を行うためのインタフェースである。２０７は表示画面を表示するディプレイであり、２０６はディスプレイ２０７に表示する画面情報を信号に変換し出力するディスプレイインタフェースである。２０８は、各ブロックが通信を行うための内部バスである。表示画面については、図６を用いて説明する。
【００３１】
（表示画面）
図６は、本実施形態の情報処理装置１０１の表示画面の一例を示す図である。
【００３２】
図６において、表示画面６００は、患者情報表示領域６０１、検査情報表示領域６０２、シリーズ画像表示領域６０３、画像表示領域６０４、病変位置指定ボタン６２１、診断支援ボタン６２２から構成される。
【００３３】
患者情報表示領域６０１には、症例データ４０１−ｉ（ｉ＝１、．．．Ｎ）の患者情報４１１の情報を表示する。図６の例では、患者氏名が「下丸子  太郎」、患者ＩＤが「ｐａｔ０１２３４５６」、年齢が「７５歳」、性別が「男」となる。
【００３４】
検査情報表示領域には、症例データ４０１−ｉ（ｉ＝１、．．．Ｎ）の検査情報４１２の情報を表示する。図６の例では、検査種別が「単純ＣＴ」、検査部位が「胸部」、検査日が「２０１２年３月４日  １２：３４」、コメントが「長引く咳嗽にて来院。・・・」となる。
【００３５】
シリーズ画像表示領域６０３には、症例データ４０１−ｉ（ｉ＝１、．．．Ｎ）のシリーズ画像データ４６１−ｉ（ｉ＝１、．．．Ｍ）毎に、先頭のスライス画像ＲＡＷデータ４８２の縮小画像６１１−ｉ（ｉ＝１、．．．Ｍ）を表示する。
【００３６】
画像表示領域６０４には、シリーズ画像表示領域６０３で選択された縮小画像６１１−ｉ（ｉ＝１、．．．Ｍ）に対応するシリーズ画像データ４６１−ｉ（ｉ＝１、．．．Ｍ）のスライス画像ＲＡＷデータ４８２を表示する。また、表示するスライス画像のスクロールやＷＬ（Ｗｉｎｄｏｗ  Ｌｅｖｅｌ）／ＷＷ（Ｗｉｎｄｏｗ  Ｗｉｄｔｈ）と呼ばれる階調表示条件の変更など表示の変更ができる。
【００３７】
病変位置指定ボタン６２１は、画像表示領域６０４上で病変位置を指定するためのボタンであり、病変位置指定ボタン６２１をマウスクリックして画像表示領域６０４上でマウスドラッグを行うことで病変位置６３１を指定できる。
【００３８】
診断支援ボタン６２２は、病変位置６３１の画像に対して所見導出、診断推論を行うためのボタンであり、診断支援ボタン６２２をマウスクリックすると、病変位置６３１の画像から所見導出、診断推論を行い、診断支援結果６４１が表示される。図６の例では、診断支援結果６４１に、所見導出結果として「形状：不整形」、「スピキュラ：あり」、「空洞：なし」が、診断推論結果として原発性肺癌の確率が「８３％」、転移性肺癌の確率が「１２％」、良性結節の確率が「５％」であると表示されている。
【００３９】
（機能ブロック）
図３は、本実施形態の情報処理装置１０１の機能ブロック図である。尚、情報処理装置１０１の各構成要素は、コンピュータプログラムに従って機能する。例えば、ＣＰＵ２０３がＲＡＭ２０４をワーク領域としてＲＯＭ２０２又は記憶媒体２０１などに記憶されたコンピュータプログラムを読み込み、実行することで、各構成要素の機能が実現される。なお、情報処理装置１０１の構成要素の一部又は全ての機能が専用の回路を用いることで実現されてもよい。また、ＣＰＵ２０３の構成要素の一部の機能が、クラウドコンピュータを用いることで実現されてもよい。
【００４０】
例えば、情報処理装置１０１とは異なる場所にある演算装置がネットワークを介して情報処理装置１０１に通信可能に接続され、情報処理装置１０１と演算装置がデータの送受信を行う。これにより、情報処理装置１０１又はＣＰＵ２０３の構成要素の機能が実現されてもよい。
【００４１】
図３において、情報処理装置１０１は、推論用症例取得部３０１、病変位置指定部３０２、推論部３０３、推論結果表示部３０４、学習用症例取得部３０５、第３の情報取得部３０６、機械学習部３０７から構成される。
【００４２】
推論用症例取得部３０１は、症例ＤＢ１０２から推論を行う対象となる症例データを取得する。推論を行う対象となる症例データは、一般的に、診断名が確定していない症例データであり、学習に用いる症例データとは異なる症例データである。尚、本実施形態では、推論を行う対象となる症例データを、学習に用いる症例データと同じ症例ＤＢ１０２から取得しているが、異なる症例ＤＢから取得しても良い。
【００４３】
病変位置指定部３０２は、推論用症例取得部３０１で取得した症例データを表示画面６００に表示し、ユーザによる病変位置６３１の指定を受ける。
【００４４】
推論部３０３は、病変位置指定部３０２で指定された病変位置６３１に基づき、病変の診断支援に関する推論を行う。すなわち、推論部３０３は、第１の情報に基づいて第２の情報を推論する推論手段の一例に相当する。本実施形態では、推論部３０３は、所見導出部３１１と診断推論部３１２から構成され、所見の導出と診断の推論を行う。所見導出部３１１は、病変位置６３１で指定された画像から所見を導出（推論）する。また、診断推論部３１２は、所見導出部３１１で導出された所見から診断を推論する。所見導出と診断推論はＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）を用いて推論する。また、画像からは既知の画像特徴量を抽出しＳＶＭに入力する。尚、ＳＶＭでｎクラス分類を行う場合は、個々のクラスを他のクラスと分類するｎ個のＳＶＭの組み合わせにより実現する。本実施形態では２次元の画像からの所見導出について記載するが、３次元画像であってもよい。
【００４５】
推論結果表示部３０４は、推論部３０３による推論結果に基づき、診断支援結果６４１を表示画面６００上に表示する。
【００４６】
学習用症例取得部３０５は、症例ＤＢ１０２から学習用の症例データを１つ以上取得する。本実施形態では、病変名４１４が「肺結節」の症例データ４０１−ｉ（ｉ＝１、．．．Ｎ）から、所見導出部３１１の学習用のデータとして、検査画像データ４１３と病変位置情報４１５と所見４１６を取得する。また、診断推論部３１２の学習用のデータとして、所見４１６と診断名４１７を取得する。
【００４７】
第３の情報取得部３０６は、学習用症例取得部３０５が取得した学習用のデータに関する第３の情報を取得する。本実施形態では、所見導出部３１１の学習用のデータに対する第３のデータとして診断名４１７を取得する。
【００４８】
機械学習部３０７は、学習用症例取得部３０５で取得したデータと第３の情報取得部３０６で取得した情報とに基づき、推論部３０３の機械学習を行う。
【００４９】
機械学習部３０７は、更に、学習用症例選択部３２１と学習処理部３２２から構成され、学習用症例選択部３２１は第３の情報取得部３０６で取得した情報を用いて、学習用症例取得部３０５で取得したデータの中から学習に用いるデータを選定する。ここで、データの選定は、所見導出部３１１の学習用のデータに対しては、所見４１６の所見値の偏りに加えて診断名４１７の偏りも低減するよう学習用のデータを選定する。具体的には、所見値毎のデータ数の差を所定値Ｄ以内とし、且つ、所見値と診断名の組み合わせ毎のデータ数の差を所定値Ｃ以内とする。例えば、スピキュラが「あり」、「なし」のデータ数が各々４００、５００であり、スピキュラ「あり」で診断名が「原発性肺癌」、「転移性肺癌」、「良性結節」のデータ数が各々２００、６０、１４０だったとする。この場合、所定値Ｃが２０とすると、  スピキュラ「あり」で診断名が「原発性肺癌」、「転移性肺癌」、「良性結節」のデータ数が各々８０、６０、８０となる。また、前記処理によりスピキュラが「あり」のデータ数が２２０に変更されるため、所定値Ｄが５０とすると、スピキュラ「なし」のデータ数は２７０となる。尚、所見値によっては、診断名が１つしか存在しない場合や、２つしか存在しない場合もある。
【００５０】
学習処理部３２２は、学習用症例選択部３２１で選択したデータを用いて、推論部３０３の所見導出部３１１、診断推論部３１２の機械学習の処理を行う。機械学習の処理では、学習用のデータの入力値を入力した場合の推論器の出力と、学習用のデータにある正解の出力値との誤差（不一致となるデータ数の割合や二乗誤差など）に基づき推論器のパラメータを決定する。ここで、所見導出部３１１の入力は病変位置の画像であり出力は所見、診断推論部３１２の入力は所見であり出力は診断名である。本実施形態では、一般的に知られるＲＢＦ（Ｒａｄｉａｌ  Ｂａｓｉｓ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）カーネルを用いたＳＶＭ、を用い、グリッド探索と呼ばれる既知の手法で、ＲＢＦカーネルのパラメータと、誤りに対するペナルティに相当するコストパラメータを決定する。
【００５１】
（メイン処理）
図７は、本実施形態の情報処理装置１０１のメイン処理のフロー図である。
【００５２】
メイン処理は、情報処理装置１０１の起動後に最初に開始される。処理が開始されると、推論用症例取得部３０１は、ステップＳ７０１において、ユーザから不図示のユーザインタフェースにより検査ＩＤの指定を受ける。続いて、推論用症例取得部３０１は、ステップＳ７０２において、検査ＩＤに基づいて症例ＤＢ１０２から症例データ４０１−ｉ（ｉ＝１、．．．Ｎ）を取得する。次に、病変位置指定部３０２が、ステップＳ７０３〜Ｓ７１１、Ｓ７２１、Ｓ７２２、Ｓ７２３の処理を行う。ステップＳ７０３では、取得した症例データ４０１−ｉ（ｉ＝１、．．．Ｎ）の患者情報４１１を患者情報表示領域６０１に表示し、ステップＳ７０４では、検査情報４１２を検査情報表示領域６０２に表示する。ステップＳ７０５では、症例データ４０１−ｉ（ｉ＝１、．．．Ｎ）のシリーズ画像データ４６１−ｉ（ｉ＝１、．．．Ｍ）の先頭画像をシリーズ画像表示領域６０３に表示する。ステップＳ７０６では、シリーズ画像データ４６１−ｉ（ｉ＝１、．．．Ｍ）の任意の１つ、例えばシリーズ画像データ４６１−１を、画像表示領域６０４に表示する。
【００５３】
ステップＳ７０７でシリーズ画像の変更操作を検出すると（Ｓ７０７のＹｅｓ）、ステップＳ７２１において、変更操作で指定されたシリーズ画像データ４６１−ｉ（ｉ＝１、．．．Ｍ）を画像表示領域６０４に表示する。ここで、シリーズ画像の変更操作とは、シリーズ画像の縮小画像６１１−ｉ（ｉ＝１、．．．Ｍ）上でのマウスの左ボタンのダブルクリックである。ステップＳ７０７でシリーズ画像の変更操作を検出しない場合（Ｓ７０７のＮｏ）、或いは、ステップＳ７２１の処理が終了すると、ステップＳ７０８において、画像表示変更操作の検出を行う。
【００５４】
ステップＳ７０８で画像表示の変更操作を検出すると（Ｓ７０８のＹｅｓ）、ステップＳ７２２で、画像表示領域６０４に表示する画像の表示を指定された表示に変更する。ここで、表示操作とは、マウスホイールの回転が画像のスクロール（表示する画像のスライス位置を変更する）操作であり、上下の矢印キー押下がＷＬ、左右の矢印キー押下がＷＷの変更操作である。ステップＳ７０８において、画像表示の変更操作を検出しない場合（Ｓ７０８のＮｏ）、或いは、ステップＳ７２２の処理が終了すると、ステップＳ７０９において、病変位置の指定操作の検出を行う。
【００５５】
ステップＳ７０９で病変位置の指定操作を検出すると（Ｓ７０９のＹｅｓ）、ステップＳ７２３で、操作に基づき病変位置６３１を選択する。ここで、病変位置の指定操作とは、病変位置指定ボタン６２１上でのマウス左ボタンのクリックに引き続く、画像表示領域６０４でのマウス左ボタンのドラッグである。ステップＳ７０９で病変位置の指定操作を検出しない場合（Ｓ７０９のＮｏ）、或いは、ステップＳ７２３の処理が終了すると、ステップＳ７１０において、診断支援操作の検出を行う。
【００５６】
ステップＳ７１０で診断支援操作を検出すると（Ｓ７１０のＹｅｓ）、ステップＳ７２４の診断支援処理を行う。診断支援処理の詳細は、図８を用いて説明する。ここで、診断支援操作とは診断支援ボタン６２２のマウス左ボタンのクリックである。ステップＳ７１０で診断支援操作を検出しない場合（Ｓ７１０のＮｏ）、或いは、ステップＳ７２４の処理が終了すると、ステップＳ７１１において、終了操作の検出を行う。
【００５７】
ステップＳ７１１で終了操作を検出すると（Ｓ７１１のＹｅｓ）、ステップＳ７０１の処理に戻り、検査ＩＤの指定を受け付ける。終了操作を検出しない場合（Ｓ７１１のＮｏ）、ステップＳ７０７の処理に戻り、ユーザによる操作の検出を繰り返す。ここで、終了操作とは、一般的なＯＳが提供するウインドウを閉じる操作である。
【００５８】
（診断支援処理）
図８は、本実施形態の情報処理装置１０１の診断支援処理のフロー図である。
【００５９】
診断支援処理は、メイン処理のステップＳ７２４により開始される。ステップＳ８０１で病変位置６３１の選択が確認されると（Ｓ８０１のＹｅｓ）、ステップＳ８１１において、所見導出部３１１が、選択された病変位置の画像から所見を導出する。次に、ステップＳ８１２において、診断推論部３１２は、導出された所見から診断を推論する。ステップＳ８１３では、推論結果表示部３０４は、所見導出結果と診断推論結果に基づき、診断支援結果６４１を表示画面６００上に表示する。ステップＳ８０１で病変位置６３１の選択が確認されない場合（Ｓ８０１のＮｏ）、或いは、ステップＳ８１３の処理が終了すると、メイン処理に戻る。
【００６０】
（所見導出学習処理）
図９は、本実施形態の情報処理装置１０１の所見導出学習処理のフロー図である。
【００６１】
所見導出学習処理は、メイン処理のバックグラウンド、或いは、情報処理装置１０１の運用前（例えば、初期設定時）に開始される。
【００６２】
処理が開始されると、ステップＳ９０１において、学習用症例取得部３０５が、症例ＤＢ１０２から、病変名４１４が「肺結節」となる症例データ４０１−ｉ（ｉ＝１、．．．Ｎ）の病変画像と所見４１６を取得する。すなわち、第１の情報と第２の情報とを含む複数の学習データを取得する第１の取得手段の一例に相当する。ここで、病変画像とは、検査画像データ４１３と病変位置情報４１５との組み合わせでもよいし、病変位置情報４１５に基づき、検査画像データ４１３から病変位置を切り出した画像でもよい。尚、以降の処理は、特に断らない限り、学習用症例選択部３２１が実行する。
【００６３】
ステップＳ９０２からステップＳ９１３までは、全ての所見種別毎の繰り返し処理である。具体的には、「形状」、「スピキュラ」、「空洞」など毎に繰り返す。ステップＳ９０３では、取得した症例データの所見値毎のデータ数をカウントする。例えば、所見種別が「形状」に対しては、所見値が「球形」、「類球形」、「不整形」、「分葉形」、「その他」毎のデータ数をカウントする。
【００６４】
ステップＳ９０４では、データ数が所定値Ａ未満となる所見値の有無を判定し、データ数が所定値Ａ未満となる所見値が存在する場合（Ｓ９０４のＹｅｓ）、ステップＳ９２１の処理を行う。ステップＳ９２１では、対象所見値、すなわちデータ数が所定値Ａ未満となる所見値については全データを選択し、以降のデータ数決定対象から除外する。すなわち、第２の情報が示す種別ごとの学習データの中で、学習データの数が所定の数より少ない種別が存在する場合に、当該種別の前記学習データを選択しないことを特徴とする選択手段の一例に相当する。例えば、「形状」が「球形」、「類球形」、「不整形」、「分葉形」、「その他」のデータ数が各々２００、１００、３００、２００、２００、所定値Ａが１９０の場合、「類球形」については、全データが選択され、以降のデータ数決定対象からは除外される。データ数が所定値Ａ未満となる所見値が存在しない場合（Ｓ９０４のＮｏ）、或いは、ステップＳ９２１の処理が終了するとステップＳ９０５の処理を行う。尚、所定値Ａは、全所見種別に対して固定としているが、所見種別毎に変更してもよい。
【００６５】
ステップＳ９０５からステップＳ９０８までは、ステップＳ９２１で除外対象となった所見値を除く全ての所見値毎の繰り返し処理を行う。ステップＳ９０５の例では、「類球形」が除外となったため、「球形」、「不整形」、「分葉形」、「その他」について繰り返し処理される。
【００６６】
ステップＳ９０６では、対象所見値を持つ症例データの各々について診断名４１７（診断結果）を取得する。すなわち、取得した複数の学習データの各々に対応する第３の情報を取得する第２の取得手段の一例に相当する。ステップＳ９０７で対象所見値に対する診断名４１７が複数存在する場合（Ｓ９０７のＹｅｓ）、ステップＳ９３１で対象所見値毎の症例データについて診断名毎のデータ数をカウントする。例えば、所見値が「球形」の複数のデータの中に、診断名が「原発性肺癌」、「転移性肺癌」、「良性結節」が付いたデータが存在する場合、診断名毎、すなわち「原発性肺癌」、「転移性肺癌」、「良性結節」毎のデータ数をカウントする。
【００６７】
ステップＳ９３２では、ステップＳ９３１でカウントしたデータ数が所定値Ｂ未満となる診断名が存在するか否かを判定する。データ数が所定値Ｂ未満となる診断名が存在する場合（Ｓ９３２のＹｅｓ）、ステップＳ９５１で、対象診断名については全データを選択し、以降のデータ数決定対象から除外する。すなわち、第３の情報が示す種別ごとの学習データの中で、学習データの数が所定の数より少ない種別が存在する場合に、当該種別の前記学習データを選択しないことを特徴とする選択手段の一例に相当する。例えば、形状が「分葉形」で診断名が「原発性肺癌」、「転移性肺癌」、「良性結節」のデータ数が各々２００、１００、４０、所定値Ｂが５０の場合、診断名が「良性結節」の全データが選択され、以降のデータ数決定対象から除外される。ステップＳ９３２において、ステップＳ９３１でカウントしたデータ数が所定値Ｂ未満となる診断名が存在しない場合（Ｓ９３２のＮｏ）、或いは、ステップＳ９５１の処理が終了するとステップＳ９３３の処理を行う。
【００６８】
ステップＳ９３３では、除外対象を除く診断名毎のデータ数の差が所定値Ｃ以下となるよう、診断名毎のデータ数を決定する。例えば、形状が「不整形」で診断名が「原発性肺癌」、「転移性肺癌」、「良性結節」のデータ数が、各々１５０、１００、５０、所定値Ｃが２０の場合、各々のデータ数は７０、７０、５０に決定される。
【００６９】
ステップＳ９０９は、ステップＳ９０５からステップＳ９０８までの所見値毎の繰り返し処理が終了した後に実行される。ステップＳ９０９では、所見値毎のデータ数の合計が所定値Ａ未満となる所見値の有無を判定する。所見値毎のデータ数の合計が所定値Ａ未満となる所見値が存在する場合（Ｓ９３２のＹｅｓ）、ステップＳ９４１の処理を行う。
【００７０】
ステップＳ９４１では、対象所見値と診断名の組み合わせにおいて、データ数が最少の診断名については全データを選択し、以降のデータ数決定処理から除外し、ステップＳ９０５から処理を繰り返す。例えば、形状が「球形」で診断名が「原発性肺癌」、「転移性肺癌」、「良性結節」のデータ数が、各々６０、５０、９０、所定値Ａが１９０であったとする。この場合、ステップＳ９３３の処理によって「原発性肺癌」、「転移性肺癌」、「良性結節」のデータ数が各々６０、５０、７０、全データ数が１８０となり、所定値Ａの１９０未満となる。そこで、ステップＳ９４１の処理によって、「球形」で「転移性肺癌」のデータは全データが選択され、以降のデータ数決定処理の対象から除外される。そこで、次のステップＳ９３３の処理では、「原発性肺癌」と「良性結節」のデータ数の差が２０以内に調整され、「原発性肺癌」、「転移性肺癌」、「良性結節」のデータ数は、各々６０、５０、８０、全データ数が１９０となる。
【００７１】
ステップＳ９１０では、除外対象を除く所見値毎のデータ数の差が所定値Ｄ以下になるように、所見値毎のデータ数を決定する。また、ステップＳ９３３において診断名毎のデータ数が決定された所見値については、診断名毎のデータ数の差が所定値Ｃ以下ともなるようにデータ数を決定する。すなわち、第２の情報が示す種別ごとの前記学習データの数の偏りが所定値以下となり、且つ第３の情報が示す種別ごとの前記学習データの数の偏りが所定値以下となるように、取得された複数の学習データから、推論手段の機械学習で用いる複数の前記学習データを選択する選択手段の一例に相当する。例えば、空洞が「あり」、「なし」のデータ数が各々１９０、６４０、空洞「なし」で診断名が「原発性肺癌」、「転移性肺癌」、「良性結節」のデータ数が各々２２０、２００、２２０、所定値Ｄが５０であったとする。この場合、空洞が「なし」のデータ数は２４０、また、空洞「なし」で診断名が「原発性肺癌」、「転移性肺癌」、「良性結節」のデータ数は各々８０、８０、８０に決定される。
【００７２】
ステップＳ９１１では、決定されたデータ数に基づいて症例データをランダムに選択する。そして、ステップＳ９１２において、学習処理部３２２は、選択したデータで所見導出部３１１の対象所見種別に対する機械学習を行う。すなわち、選択された複数の学習データを用いて、推論手段の機械学習を行う機械学習手段の一例に相当する。機械学習では、前述の通り、一般的に知られるＲＢＦカーネルを用いたＳＶＭ、を用いて、グリッド探索と呼ばれる既知の手法により、ＲＢＦカーネルのパラメータと、誤りに対するペナルティに相当するコストパラメータを決定する。所見種別の全てに対してステップＳ９０２からステップＳ９１３までの処理を終了すると、所見導出学習処理を終了する。
【００７３】
（診断推論学習処理）
図１０は、本実施形態の情報処理装置１０１の診断推論学習処理のフロー図である。
【００７４】
診断推論学習処理は、所見導出学習処理と同様、メイン処理のバックグラウンド、或いは、情報処理装置１０１の運用前（例えば、初期設定時）に開始される。
【００７５】
処理が開始されると、ステップＳ１００１において、学習用症例取得部３０５が、症例ＤＢ１０２から、病変名４１４が「肺結節」の症例データ４０１−ｉ（ｉ＝１、．．．Ｎ）から所見４１６と診断名４１７を取得する。尚、以降の処理は、特に断らない限り、学習用症例選択部３２１が実行する。
【００７６】
ステップＳ１００２において、Ｓ１００１で取得したデータの診断名毎のデータ数をカウントする。具体的には、「原発性肺癌」、「転移性肺癌」、「良性結節」毎のデータ数をカウントする。
【００７７】
次に、ステップＳ１００３において、ステップＳ１００２でカウントしたデータ数が所定値Ｅ未満となる診断名が存在するか否かを判定する。データ数が所定値Ｅ未満の診断名が存在する場合（Ｓ１００３のＹｅｓ）、ステップＳ１０１１により、対象診断名については全データを選択し、データ数決定対象から除外する。例えば、「原発性肺癌」、「転移性肺癌」、「良性結節」毎のデータ数が各々５００、３００、４００で、所定値Ｅが４００とすると、「転移性肺癌」については、全データ３００が選択され、以降のデータ数決定対象から除外される。
【００７８】
データ数が所定値Ｅ未満の診断名が存在しない場合（Ｓ１００３のＮｏ）、或いは、ステップＳ１０１１の終了後、ステップＳ１００４の処理を行う。ステップＳ１００４では、除外対象を除く診断名毎のデータ数の差が所定値Ｆ以下になるように、診断名毎のデータ数を決定する。例えば、「原発性肺癌」、「転移性肺癌」、「良性結節」毎のデータ数が各々５００、３００、４００で、所定値Ｆが５０とすると、除外対象である「転移性肺癌」を除く「原発性肺癌」と「良性結節」のデータ数が５０以下になるよう各データ数が決定される。この例では、「原発性肺癌」、「良性結節」のデータ数が各々４５０、４００となる。
【００７９】
続いて、ステップＳ１００５では、決定されたデータ数に基づいてランダムにデータを選択し、ステップＳ１００６において、学習処理部３２２は、選択したデータで診断推論部３１２の機械学習を行う。機械学習では、前述の通り、一般的に知られるＲＢＦカーネルを用いたＳＶＭ、を用いて、グリッド探索と呼ばれる既知の手法により、ＲＢＦカーネルのパラメータと、誤りに対するペナルティに相当するコストパラメータを決定する。ステップＳ１００６の処理が終わると診断推論学習処理を終了する。
【００８０】
以上説明したように、本実施形態によれば、推論器の機械学習の際に、学習データにおける推論の対象となる情報の偏りの影響を低減し、且つ、当該情報に関連する他の情報の偏りの影響も低減できるため、機械学習の偏りによる推論精度の低下を防ぐ効果がある。
【００８１】
また、本実施形態によれば、データ数が所定値以下となる情報に対しては、偏り低減の対象から除外するため、学習データ数の減少による推論精度の低下を防ぐ効果もある。
【００８２】
＜実施形態１の変形例＞
実施形態１の診断推論学習処理は、診断名の偏りのみを低減した。一方、図９を用いて説明した所見導出学習処理と同様に、診断名の偏りに加えて、病変部位（病変が存在する部位）の偏り、或いは、病変サイズ（病変の大きさ）の偏りを低減するよう学習用のデータを選択してもよい。ここで、病変部位とは、肺結節を対象にした場合には、「右肺上葉」、「右肺中葉」、「右肺下葉」、「左肺上葉」、および「左肺下葉」である。すなわち、「病変部位の偏りを低減する」とは、診断名が「原発性肺癌」であり、病変部位がそれぞれ「右肺上葉」、「右肺中葉」、「右肺下葉」、「左肺上葉」、および「左肺下葉」である学習データのデータ数の差を所定値以下にすることである。診断名が「転移性肺癌」または「良性結節」である学習データについても同様である。また、病変サイズとは、「５ｍｍ未満」、「５ｍｍ以上で３０ｍｍ未満」、および「３０ｍｍ以上」である。すなわち、「病変サイズの偏りを低減する」とは、病変部位の場合と同様、診断名が「原発性肺癌」、病変サイズが夫々「５ｍｍ未満」、「５ｍｍ以上で３０ｍｍ未満」、及び「３０ｍｍ以上」である学習データのデータ数の差を所定値以下にすることである。診断名が「転移性肺癌」または「良性結節」である学習データについても同様である。
【００８３】
また、実施形態１の所見導出学習処理は、所見値毎、或いは、所見値と診断名の組み合わせ毎のデータ数の差が所定値以下となるようにデータの選定を行ったが、データ数の比率が所定の範囲内となるようデータの選定を行ってもよい。
【００８４】
また、実施形態１の所見導出学習処理では、推論器にＳＶＭを用いたが、ランダムフォレストやディープラーニングといった、他の機械学習を用いてもよい。
【００８５】
また、実施形態１の所見導出学習処理は、データ数が所定値未満となった場合に、データ数決定の対象、すなわち、偏り低減の対象から除外したが、除外対象をデータ数によらず予め指定できてもよい。診断名の偏りの影響を受けない所見が既知の場合、学習に用いるデータ数を減ずることがなくなり、学習データ数の減少による推論精度の低下を防ぐ効果がある。
【００８６】
また、実施形態１の所見導出学習処理は、データ数が所定値未満となった場合に、データ数決定の対象、すなわち、偏り低減の対象から除外したが、データ数が所定値以上となるよう、データを複製、又は、加工してもよい。すなわち、学習データの数が所定の数より少ない場合は、該学習データに所定の処理を施した新たな学習データを作成し、該作成された学習データを更に選択することを特徴とする選択手段の一例に相当する。ここで、加工とは、画像の場合、回転、拡大・縮小、反転等である。本変形例によれば、データ数が所定値以下となる情報に対しては、データが所定値以上となるようデータを複製、又は、加工するため、データ数が所定値以下となる情報に対しても、学習データ数が少ないことによる推論精度の低下を防ぐ効果がある。
【００８７】
また、実施形態１のＣＡＤシステムは，胸部Ｘ線ＣＴ画像上の肺結節影に関する診断推論を行うシステムであった。一方、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）画像など他の医用画像上の陰影に関して診断推論を行うシステムであってもよい。また、肝腫瘤など、肺結節以外の陰影に関して診断推論を行うシステムであってもよい。
【００８８】
＜実施形態２＞
本実施形態では、実施形態１と同様に、胸部Ｘ線ＣＴ画像上の肺結節影に関する診断推論を行うＣＡＤシステムである情報処理装置について説明する。
【００８９】
実施形態１の情報処理装置では、学習に用いるデータの選択（データ数）によって、所見の情報の偏り、及び、診断の情報の偏りが低減するような機械学習を行ったが、本実施形態では、機械学習に用いるデータ毎の学習の重みにより偏りの低減を行う。ここで、学習の重みとは機械学習に与える影響であり、重みが大きいデータの誤差が、重みの小さいデータの誤差よりも小さくなるよう推論器のパラメータが決定される。
【００９０】
尚、本実施形態に係る情報処理装置のシステム構成、ハードウェア構成、症例データの構成、所見、診断の値の定義、表示画面、メイン処理、診断支援処理、診断推論学習処理は、実施形態１と同様であるため、説明を省略する。また、特に断らない限り、他の実施形態で説明した項目については、同一の番号を付し、その説明を省略する。
【００９１】
（機能ブロック）
図１１は、実施形態２の情報処理装置１０１の機能ブロック図である。
【００９２】
本実施形態の情報処理装置１０１の機能ブロックは、実施形態１の機能ブロックにおける学習用症例選択部３２１が、学習重み決定部１１２１に変更される。
【００９３】
学習重み決定部１１２１は、学習用症例取得部３０５で取得した学習用の症例データと第３の情報取得部３０６により取得した情報に基づき、学習処理部３２２で行う症例データ毎の学習の重みを決定する。すなわち、第２の情報が示す種別ごとの学習データの数に基づいて、該第２の情報が示す種別ごとに重みを決定し、第３の情報が示す種別ごとの学習データの数に基づいて、該第３の情報が示す種別ごとに重みを決定する決定手段の一例に相当する。ここで、学習の重みとは、ＲＢＦカーネルを用いたＳＶＭの場合、誤りに対するペナルティに相当するコストパラメータに対してデータ毎に乗ずる数値である。
【００９４】
（所見導出学習処理）
図１２は、実施形態２の情報処理装置１０１の所見導出学習処理のフロー図である。
【００９５】
所見導出学習処理は、実施形態１と同様に、メイン処理のバックグラウンド、或いは、情報処理装置１０１の運用前（例えば、初期設定時）に開始される。尚、ステップＳ９０２からステップＳ９１３の各処理は、特に断らない限り、学習重み決定部１１２１により実行される。
【００９６】
図１２において、ステップＳ１２０１は、ステップＳ９０２からステップＳ９１３まで、及び、ステップＳ９０５からステップＳ９０８までの、全ての所見種別、所見値に対する繰り返し処理において実行される。ステップＳ１２０１では、ステップＳ９３１でカウントした診断名毎のデータ数に基づき、診断名毎の学習の重みを設定する。ここで、学習の重みは、所定値Ｗｂを診断名毎のデータ数で割った値（Ｗｂ／診断名毎データ数）とする。例えば、形状が「類球形」で診断名が「原発性肺癌」、「転移性肺癌」、「良性結節」であるデータ数が各々３０、４０、３０とし、Ｗｂが７０とすると、重みは各々２．３３、１．７５、２．３３となる。
【００９７】
ステップＳ９０５からステップＳ９０８までの繰り返し処理が終了すると、ステップＳ１２０２が実行される。ステップＳ１２０２では、機械学習の重みに所見値毎の重みを乗ずる。ここで、所見値毎の重みは、所定値Ｗａを所見値毎のデータ数で割った値（Ｗａ／所見値毎データ数）とする。例えば、形状が「球形」、「類球形」、「不整形」、「分葉形」、「その他」のデータ数が各々２００、１００、３００、２００、２００、Ｗａが２００とすると、所見値毎の重みは各々１．００、２．００、０．６７、１．００、１．００となる。また、ステップＳ１２０１で例示した重みに、所見値毎の重みを乗じた重みは、各々４．６７、３．５０、４．６７となる。
【００９８】
ステップＳ１２０３では、ステップＳ９０１で取得したデータと、ステップＳ１２０１及びステップＳ１２０２で決定した重みに基づいて、対象となる所見種別に対する所見導出の機械学習を行う。すなわち、決定された第２の情報が示す種別ごとの重みと、決定された第３の情報が示す種別ごとの重みと、取得された複数の学習データとを用いて、推論手段の機械学習を行う機械学習手段の一例に相当する。機械学習では、実施形態１と同様、一般的に知られるＲＢＦカーネルを用いたＳＶＭ、を用いて、グリッド探索と呼ばれる既知の手法により、ＲＢＦカーネルのパラメータと、誤りに対するペナルティに相当するコストパラメータを決定する。また、重みは、グリッド探索において、データ毎にコストパラメータに乗じて評価される。
【００９９】
ステップＳ９０２からステップＳ９１３までの、全ての所見種別毎の繰り返し処理が終わると、所見導出学習処理を終了する。
【０１００】
以上説明したように、本実施形態によれば、推論器の機械学習の際に、学習データにおける推論の対象となる情報の偏りの影響を低減し、且つ、当該情報に関連する他の情報の偏りの影響も低減できるため、機械学習の偏りによる推論精度の低下を防ぐ効果がある。
【０１０１】
また、本実施形態によれば、学習に用いるデータ数を削減することなく機械学習が可能となるため、学習データの削減による推論精度の低下を防ぐ効果もある。
【０１０２】
＜実施形態２の変形例＞
実施形態２の機械学習はＲＢＦカーネルを用いたＳＶＭとし、重みをコストパラメータに乗ずる例を示したが、機械学習をランダムフォレストとし、重みをエントロピーに乗じてもよい。また、機械学習をディープラーニングとし、重みを、損失関数に乗じるなど、他の機械学習方法を用いてもよい。
【０１０３】
また、実施形態２では、所定値Ｗｂを診断名毎のデータ数で割った値（Ｗｂ／診断名毎データ数）を学習の重みとしたが、診断名毎のデータ数の割合に所定の乗数αを乗ずる（α＊所見値毎データ数／診断名毎データ数）など、他の式により算出してもよい。
【０１０４】
＜実施形態３＞
本実施形態では、実施形態１及び実施形態２と同様に、胸部Ｘ線ＣＴ画像上の肺結節影に関する診断推論を行うＣＡＤシステムである情報処理装置について説明する。
【０１０５】
実施形態１及び実施形態２の情報処理装置は、所見の情報の偏り、及び、診断の情報の偏りが低減するよう機械学習した推論器により診断支援情報の推論を行ったが、本実施形態では、偏りの低減方法の異なる複数の推論器を選択的に切り替えて推論を行う。
【０１０６】
尚、本実施形態に係る情報処理装置のシステム構成、ハードウェア構成、症例データの構成、所見、診断の値の定義、メイン処理、所見導出学習処理、診断推論学習処理は、実施形態１と同様であるため、説明を省略する。また、特に断らない限り、他の実施形態で説明した項目については、同一の番号を付し、その説明を省略する。
【０１０７】
（機能ブロック）
図１３は、実施形態３の情報処理装置１０１の機能ブロック図である。
【０１０８】
本実施形態の情報処理装置１０１の機能ブロックは、実施形態１の機能ブロックにおける推論部３０３が、第１の推論部３０３−１と第２の推論部３０３−２の２つとなる。すなわち、推論手段は、第１の推論手段と第２の推論手段とを備える推論手段の一例に相当する。また、所見導出部３１１、診断推論部３１２も、第１の所見導出部３１１−１と第２の所見導出部３１１−２、第１の診断推論部３１２−１と第２の診断推論部３１２−２の各々２つとなる。また、学習処理部３２２も、第１の学習処理部３２２−１と第２の学習処理部３２２−２の各々２つとなる。また、推論器切替部１３０１が追加される。
【０１０９】
第１の所見導出部３１１−１と第２の所見導出部３１１−２は、図３を用いて説明した実施形態１の所見導出部３１１と同じであり、第１の診断推論部３１２−１と第２の診断推論部３１２−２も、診断推論部３１２と同じであるため説明を省略する。また、第１の学習処理部３２２−１も、図３を用いて説明した実施形態１の学習処理部３２２と同じであるため説明を省略する。
【０１１０】
第１の学習処理部３２２−１は学習用症例選択部３２１で選択した症例を用いて機械学習を行うことに対して、第２の学習処理部３２２−２は、学習用症例取得部３０５で取得した全データを用いて第２の推論部の機械学習を行う。すなわち、機械学習手段は、選択された複数の学習データを用いて、第１の推論手段の機械学習を行い、取得された複数の学習データを用いて、第２の推論手段の機械学習を行う機械学習手段の一例に相当する。
【０１１１】
推論器切替部１３０１は、ユーザによる操作に応じて、診断支援に関する推論を行う推論器、具体的には、第１の推論部３０３−１と第２の推論部３０３−２の一方を選択的に切り替える。すなわち、第１の推論手段と第２の推論手段とを選択的に切り替える切替手段の一例に相当する。
【０１１２】
（表示画面）
図１４は、実施形態３の情報処理装置１０１の表示画面の一例を示す図である。
【０１１３】
本実施形態の表示画面では、図６を用いて説明した実施形態１の表示画面の診断支援ボタン６２２が診断支援ボタン１４２２に、診断支援結果６４１が診断支援結果１４４１に変更され、また、推論器選択メニュー１４０１が追加される。
【０１１４】
診断支援ボタン１４２２は、推論器を選択して、病変位置６３１の所見導出、診断推論を行うためのボタンであり、診断支援ボタン６２２をマウスクリックすると、推論器を選択するための推論器選択メニュー１４０１が表示される。
【０１１５】
推論器選択メニュー１４０１には、推論器の一覧がリスト表示され、リストから１つの推論器、図１４の例では「推論器１（偏り低減あり）」と「推論器２（偏り低減なし）」の一方を、マウスの左クリックすることで選択できる。また、選択操作に伴い、選択した推論器で所見導出、診断推論の処理が行われ、診断支援結果１４４１が表示される。
【０１１６】
診断支援結果１４４１には、図６を用いて説明した実施形態１の診断支援結果６４１の表示に加えて、選択した推論器の名称と、推論器の学習に用いられたデータの概要が表示される。図１４の例では、推論器の名称は「推論器１（偏り低減あり）」、学習データのデータ数は、スピキュラに対しては「４９０症例」となる。また、学習データの比率は、スピキュラ「あり」で「原発性肺癌」、「点性肺癌」、「良性結節」が各々「１６％」、「１２％」、「１６％」、「なし」で各々「１８％」、「１８％」、「１８％」となる。尚、診断支援結果１４４１における学習データに関する表示は、推論器選択メニュー１４０１に表示してもよい。
【０１１７】
（診断支援処理）
図１５は、実施形態３の情報処理装置１０１の診断支援処理のフロー図である。
【０１１８】
診断支援処理は、メイン処理のステップＳ７２４により開始される。ステップＳ１５０１では、推論器切替部１３０１が、選択された推論器を判定する。選択された推論器が第１の推論器である場合（Ｓ１５０１の「第１の推論器」）、ステップＳ１５０２で、推論処理を行う推論器として第１の推論部３０３−１を選択する。選択された推論器が第２の推論器である場合（Ｓ１５０１の「第２の推論器」）、ステップＳ１５０３で、推論処理を行う推論器として第２の推論部３０３−２を選択する。
【０１１９】
ステップＳ１５０１又はステップＳ１５０３の処理が終わると、図８を用いて説明した実施形態１の診断支援処理と同様の処理を実行し、診断支援処理を終了する。
【０１２０】
（第２の所見導出学習処理）
図１６は、実施形態３の情報処理装置１０１の第２の所見導出学習処理のフロー図である。第２の所見導出学習処理は、実施形態１の所見導出処理と同様に、メイン処理のバックグラウンド、或いは、情報処理装置１０１の運用前（例えば、初期設定時）に開始される。
【０１２１】
第２の所見導出学習処理では、第２の学習処理部３２２−２は、ステップＳ９０２からステップＳ９１３までの全ての所見種別毎の繰り返し処理において、ステップＳ１６０１の処理を実行する。ステップＳ１６０１では、ステップＳ９０１で取得した全データを用いて、第２の所見導出部３１１−２の機械学習を行う。機械学習では、実施形態１と同様、一般的に知られるＲＢＦカーネルを用いたＳＶＭ、を用いて、グリッド探索と呼ばれる既知の手法により、ＲＢＦカーネルのパラメータと、誤りに対するペナルティに相当するコストパラメータを決定する。
【０１２２】
（診断推論学習処理）
本実施形態の学習処理は、第２の所見導出学習処理と同様に、取得した全てのデータを用いて診断推論部３１２−２の機械学習を行うが、処理のステップは図１６の所見導出を診断推論に置き換えれば同様であるため、説明を省略する。
【０１２３】
以上説明したように、本実施形態によれば、推論器の機械学習の際に、学習データにおける推論の対象となる情報の偏りの影響を低減し、且つ、当該情報に関連する他の情報の偏りの影響も低減できるため、機械学習の偏りによる推論精度の低下を防ぐ効果がある。
【０１２４】
また、本実施形態によれば、学習方法の異なる他の推論器も選択できるため、ユーザは、推論の対象に応じて推論器を選択できる効果もある。
【０１２５】
また、推論に用いた学習データに関する情報が表示されるため、選択した推論器の適不適の参考にできる効果もある。
【０１２６】
＜実施形態３の変形例＞
実施形態３では、学習の偏り低減が行われた推論器と行われていない推論器が選択できたが、例えば実施形態１のデータ数による方法と実施形態２の重みによる方法など、偏りを低減する方法が異なる推論器から選択できてもよい。
【０１２７】
また、学習データの取集施設、モダリティの機種など、学習に用いたデータの種類が異なる推論器から選択できてもよい。
【０１２８】
また、実施形態３では、ユーザが、選択する推論器の指定を行ったが、推論の対象となる画像と画像特徴が似た画像を多く含むデータで学習した推論器を自動で選択してもよい。
【０１２９】
また、推論の対象となる画像と同一の施設、モダリティの機種を多く含むデータで学習した推論器を自動で選択してもよい。
【０１３０】
＜その他の実施形態＞
上述した複数の変形例のうち少なくとも二つを組み合わせることも可能である。
【０１３１】
また、開示の技術は例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記録媒体（記憶媒体）等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器（例えば、ホストコンピュータ、インタフェース機器、撮像装置、ｗｅｂアプリケーション等）から構成されるシステムに適用しても良いし、また、１つの機器からなる装置に適用しても良い。
【０１３２】
また、本発明の目的は、以下のようにすることによって達成されることはいうまでもない。すなわち、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコード（コンピュータプログラム）を記録した記録媒体（または記憶媒体）を、システムあるいは装置に供給する。係る記憶媒体は言うまでもなく、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。そして、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行する。この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。
【符号の説明】
【０１３３】
１０１  情報処理装置
１０２  症例データベース（ＤＢ）
３０１  推論用症例取得部
３０２  病変位置指定部
３０３  推論部
３０４  推論結果表示部
３０５  学習用症例取得部
３０６  第３の情報取得部
３０７  機械学習部
３１１  所見導出部
３１２  診断推論部
３２１  学習用症例選択部
３２２  学習処理部
１１２１  学習重み決定部
１３０１  推論器切替部
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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