(57)【要約】【課題】放射線学的所見のためのポイントオブケア警報を送達するためのシステムおよび方法を提供する。【解決手段】放射線学的所見のためにポイントオブケア警報を送達するための装置、システム、および方法が開示される。例示的な撮像装置は、画像データ記憶装置、画質チェッカ、および訓練ラーニングネットワークを含む。例示的な画像データ記憶装置は、撮像装置を用いて取得された画像データを記憶するものである。例示的な画質チェッカは、画質測定値と比較して、画像データ記憶装置からの画像データを評価するためのものである。例示的な訓練されたラーニングネットワークは、画像データにおける臨床所見を識別するために画像データを処理するためのものであり、臨床所見の識別では、臨床所見に関して医療専門家に通知するために撮像装置で通知をトリガし、画像データに関連付けられた患者に関する応答動作を促す。【選択図】図１Ａ
2019093137.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像装置であって、
前記撮像装置を用いて取得される画像データを記憶する画像データ記憶装置（１０３５）と、
画質測定値と比較して前記画像データ記憶装置（１０３５）からの画像データを評価する画質チェッカ（１０２２）と、
前記画像データ内の臨床所見を識別するために前記画像データを処理する訓練されたラーニングネットワーク（１０２６）であって、臨床所見の前記識別で、前記撮像装置で通知（１１１５）をトリガし、前記臨床所見に関する医療専門家に通知し、前記画像データと関連する患者に関する応答動作を促す、訓練されたラーニングネットワーク（１０２６）と、
を備える、撮像装置。
【請求項２】
前記撮像装置が、モバイル撮像装置である、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記撮像装置が、モバイルＸ線撮像装置である、請求項２に記載の装置。
【請求項４】
ディスプレイ（１０４２）をさらに含み、前記通知（１１１５）が、前記撮像装置で前記ディスプレイ（１０４２）を介して表示されるグラフィカル・ユーザ・インターフェース（１３００、１６００、１７００、１８００、１９００、２２００）を介して出力される、請求項１に記載の装置。
【請求項５】
前記通知（１１１５）の提示は、前記臨床所見の重篤度に対応する、請求項４に記載の装置。
【請求項６】
前記訓練されたラーニングネットワーク（１０２６）は、基準画像データおよび関連所見で訓練され、前記撮像装置に配置されるディープラーニングネットワークを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項７】
前記画質チェッカ（１０２２）による評価の後、前記訓練されたラーニングネットワーク（１０２６）による処理のために前記画像データを準備するためのプリプロセッサ（１０２４）をさらに含む、請求項１に記載の装置。
【請求項８】
前記画像データを処理して、前記画像データから生じる表示画像における臨床所見を改善させる画像エンハンサ（１０２８）をさらに含む、請求項１に記載の装置。
【請求項９】
命令を含む撮像装置内のコンピュータ可読ストレージ媒体であって、前記命令は、実行されると、前記撮像装置内のプロセッサ（１３１２）に、少なくとも、
画像データ記憶装置（１０３５）が前記撮像装置を用いて取得される画像データを記憶することと、
画質チェッカ（１０２２）が画質測定値と比較して前記画像データ記憶装置（１０３５）からの画像データを評価することと、
訓練されたラーニングネットワーク（１０２６）が前記画像データ内の臨床所見を識別するために前記画像データを処理することであって、臨床所見の前記識別で、前記撮像装置で通知（１１１５）をトリガし、前記臨床所見に関する医療専門家に通知し、前記画像データと関連する患者に関する応答動作を促す、ことと、
を実施させる、コンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項１０】
前記撮像装置が、モバイル撮像装置である、請求項９に記載のコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項１１】
前記命令は、実行されると、前記撮像装置に表示されるグラフィカル・ユーザ・インターフェース（１３００、１６００、１７００、１８００、１９００、２２００）を介して前記プロセッサ（１３１２）に前記通知（１１１５）を出力させる、請求項９に記載のコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項１２】
前記通知（１１１５）の提示は、前記臨床所見の重篤度に対応する、請求項１１に記載のコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項１３】
前記訓練されたラーニングネットワーク（１０２６）は、基準画像データおよび関連所見で訓練され、前記撮像装置に配置されるディープラーニングネットワークを含む、請求項９に記載のコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項１４】
前記命令は、実行されると、前記プロセッサ（１３１２）に、プリプロセッサ（１０２４）が、前記画質チェッカ（１０２２）によって評価される前に前記ラーニングネットワーク（１０２６）によって処理するために前記画像データを準備することをさらに実施させる、請求項９に記載のコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項１５】
前記命令は、実行されると、前記プロセッサ（１３１２）に、画像エンハンサ（１０２８）が前記画像データを処理して、前記画像データに起因する表示画像における前記臨床所見を改善させることをさらに実施させる、請求項９に記載のコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項１６】
コンピュータ実施方法であって、
モバイル撮像装置で、画質測定値と比較して前記撮像装置を使用して取得される画像データを評価するステップと、
前記画像データが前記画質測定値を満たす場合、訓練されたラーニングネットワーク（１０２６）を介して前記画像データを処理して、前記画像データにおける臨床所見を識別するステップと、
臨床所見の識別に基づいて、前記撮像装置で通知（１１１５）をトリガし、前記臨床所見に関する医療専門家に通知し、前記画像データと関連する患者に関する応答動作を促すステップと、
を備える、コンピュータ実施方法。
【請求項１７】
前記通知（１１１５）が、前記臨床所見の重篤度に比例してグラフィカル・ユーザ・インターフェース（１３００、１６００、１７００、１８００、１９００、２２００）を介して提示される、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記画質測定値に関する評価後に前記ラーニングネットワーク（１０２６）によって処理するために前記画像データを準備するステップをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
前記画像データを処理して、前記画像データから生じる表示画像における前記臨床所見を改善させるステップをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項２０】
前記訓練されたラーニングネットワーク（１０２６）を介して前記画像データの処理を進めるための入力を受け付けて、前記画像データが前記画質測定値を満たさない場合に前記画像データの臨床所見を識別するステップをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項２１】
前記訓練されたラーニングネットワーク（１０２６）が、クラウドベースのサーバまたはエッジデバイスのうちの少なくとも一方に設置される、請求項１６に記載の方法。
【請求項２２】
医用におけるデジタル画像と通信（ＤＩＣＯＭ）タグまたはヘルスレベル７（ＨＬ７）メッセージのうちの少なくとも一方を送信して、臨床所見の前記識別に応答して画像保管通信システム（ＰＡＣＳ）のためのワークリスト優先順位付けルールを作成するステップをさらに含む請求項１６に記載の方法。
【請求項２３】
前記訓練されたラーニングネットワーク（１０２６）が、前記画像データ内の前記臨床所見を識別し、前記撮像装置で前記通知（１１１５）を出力するために、前記撮像装置をクラウドベースのサーバまたはエッジデバイスのうちの少なくとも一方と接続する、請求項１に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、一般に、改善された医療システムに関し、より詳細には、医用画像処理のための改善された学習システムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
経済的、運用的、技術的、および管理上の様々な障害によって、病院、診療所、医院、撮像センタ、遠隔診断所などの医療施設は、患者に質の高いケアを提供することが困難となる場合がある。経済的要因、スタッフの技術不足、スタッフの減少、設備の複雑化、医療従事者全体にわたる放射線被ばく線量の管理と標準化のための新たな資格により、患者の検査、診断、治療のための撮像および情報システムを効果的に管理して使用することが困難となっている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】CARESTREAM, "Carestream’s companion-view processing for improved visualization of tubes, lines, and pneumothoraces in digital, portable chest radiography", www.carestream.com, 2012, 4 pages.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
システムを実際に導入するのにコストがかかりすぎるヘルスケアプロバイダを統合することで、地理的に分散した病院ネットワークを作成する。同時に、参照する医師は、共同作業をするためのより良いチャネルとともに、レポート内のデータをサポートするために、より直接的なアクセスを欲している。医師は多くの患者を抱え、時間も少なく、大量のデータが氾濫しており、彼らは支援を熱望している。
【０００５】
画像処理および解析、品質保証／品質管理などのヘルスケアプロバイダ（例えば、Ｘ線技術者、医師、看護師など）の作業は、時間がかかり、不可能ではないにしても、人間が一人で行うには、リソース集中的タスクは非実用的である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
特定の例は、撮像品質管理、画像処理、画像データにおける所見の識別、および患者のポイントオブケアまたはその付近の通知の生成を改善するための装置、システム、および方法を提供する。
【０００７】
特定の例は、画像データ記憶装置、画質チェッカ、および訓練されたラーニングネットワークを含む撮像装置を提供する。例示的な画像データ記憶装置は、撮像装置を用いて取得された画像データを記憶するものである。例示的な画質チェッカは、画質測定値と比較して、画像データ記憶装置からの画像データを評価するためのものである。例示的な訓練されたラーニングネットワークは、画像データにおける臨床所見を識別するために画像データを処理するためのものであり、臨床所見の識別では、臨床所見に関して医療専門家に通知するために撮像装置で通知をトリガし、画像データに関連付けられた患者に関する応答動作を促す。
【０００８】
特定の例は、実行されると、撮像装置内のプロセッサが少なくとも画像データ記憶装置に撮像装置を使用して取得された画像データを記憶させる命令を含む撮像装置内のコンピュータ可読ストレージ媒体を提供する。例示的な命令が実行されると、プロセッサは、画質チェッカに、画質測定値と比較して画像データ記憶装置からの画像データを評価させる。例示的な命令が実行されると、プロセッサは、訓練されたラーニングネットワークに、画像データにおける臨床所見を識別するために画像データを処理することを実施／実行させ、臨床所見の識別では、臨床所見に関して医療専門家に通知するために撮像装置で通知をトリガし、画像データに関連付けられた患者に関する応答動作を促す。
【０００９】
特定の例は、画質測定値と比較して画像装置を用いて取得された画像データをモバイル撮像装置で評価するステップを含むコンピュータ実施方法を提供する。例示的な方法は、画像データが画質測定値を満たす場合、ラーニングネットワークを介して画像データを処理して、画像データにおける臨床所見を識別するステップを含む。例示的な方法は、臨床所見の識別に基づいて、撮像装置に警報をトリガして、臨床所見に関して医療専門家に通知し、画像データに関連付けられた患者に対する応答動作を促すステップを含む。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１Ａ】本明細書に開示される方法、装置、および製品を適用することができる例示的な撮像システムを示す図である。
【図１Ｂ】本明細書に開示される方法、装置、および製品を適用することができる例示的な撮像システムを示す図である。
【図２】例示的なモバイル撮像システムを示す図である。
【図３】ラーニング・ニューラル・ネットワークの一例を示す図である。
【図４】畳み込みニューラルネットワークとしての例示的なニューラルネットワークの特定の実装態様を示す図である。
【図５】画像解析畳み込みニューラルネットワークの例示的な実装態様を示す図である。
【図６Ａ】画像を処理および／または評価するためのラーニングネットワークを適用するための例示的な構成を示す図である。
【図６Ｂ】複数のラーニングネットワークの組み合わせを示す図である。
【図７】ラーニングネットワークの例示的な訓練および展開フェーズを示す図である。
【図８】訓練されたネットワークパッケージを活用して、ディープラーニング製品を提供する例示的な製品を示す図である。
【図９Ａ】様々なディープラーニングデバイスの構成を示す図である。
【図９Ｂ】様々なディープラーニングデバイスの構成を示す図である。
【図９Ｃ】様々なディープラーニングデバイスの構成を示す図である。
【図１０】画像処理システムまたは装置の一例を示す図である。
【図１１】図１から図１０のシステムおよび／または装置に従ってポイントオブケアでの所見を提示するための自動化処理および画像解析の例示的な方法のフロー図である。
【図１２】図１から図１０のシステムおよび／または装置に従ってポイントオブケアでの所見を提示するための自動化処理および画像解析の例示的な方法のフロー図である。
【図１３】出力を提供し、図１から図１２に関連して上述した装置、システム、および方法に従って対話を容易にする例示的なディスプレイを示す図である。
【図１４】出力を提供し、図１から図１２に関連して上述した装置、システム、および方法に従って対話を容易にする例示的なディスプレイを示す図である。
【図１５】出力を提供し、図１から図１２に関連して上述した装置、システム、および方法に従って対話を容易にする例示的なディスプレイを示す図である。
【図１６】出力を提供し、図１から図１２に関連して上述した装置、システム、および方法に従って対話を容易にする例示的なディスプレイを示す図である。
【図１７】出力を提供し、図１から図１２に関連して上述した装置、システム、および方法に従って対話を容易にする例示的なディスプレイを示す図である。
【図１８】出力を提供し、図１から図１２に関連して上述した装置、システム、および方法に従って対話を容易にする例示的なディスプレイを示す図である。
【図１９】出力を提供し、図１から図１２に関連して上述した装置、システム、および方法に従って対話を容易にする例示的なディスプレイを示す図である。
【図２０】出力を提供し、図１から図１２に関連して上述した装置、システム、および方法に従って対話を容易にする例示的なディスプレイを示す図である。
【図２１】出力を提供し、図１から図１２に関連して上述した装置、システム、および方法に従って対話を容易にする例示的なディスプレイを示す図である。
【図２２】出力を提供し、図１から図１２に関連して上述した装置、システム、および方法に従って対話を容易にする例示的なディスプレイを示す図である。
【図２３】出力を提供し、図１から図１２に関連して上述した装置、システム、および方法に従って対話を容易にする例示的なディスプレイを示す図である。
【図２４】出力を提供し、図１から図１２に関連して上述した装置、システム、および方法に従って対話を容易にする例示的なディスプレイを示す図である。
【図２５】本明細書に開示および説明する構成要素を実現するために例示的な機械可読命令を実行するように構成されたプロセッサプラットフォームのブロック図である。
【００１１】
上記の概要および本発明のある特定の実施形態についての以下の詳細な説明は、添付の図面とともに読むと、より良く理解されるであろう。本発明を例示するために、特定の実施形態を図面に示す。しかしながら、本発明は、添付の図面に示される構成および手段に限定されないことを理解されたい。数字は縮尺ではない。可能な限り、同じ参照番号を図面全体にわたって使用し、同じまたは同様の部分を指すために、記載された説明とともに使用される。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下の詳細な説明では、本明細書の一部を形成し、実施され得る特定の例を例示として示している添付の図面を参照する。これらの例は、当業者が発明の主題を実施することを可能にするために十分に詳細に記載されており、他の例を利用してもよく、論理的、機械的、電気的、および他の変更を本開示の発明の主題の範囲から逸脱することなく行うことができることが理解されよう。したがって、以下の詳細な説明は、例示的な実装態様を説明するために提供され、本開示に記載される発明の主題の範囲を限定するものと解釈されるべきではない。以下の説明の異なる態様からの特定の特徴は、以下に記載する発明の主題のさらに別の態様を形成するために組み合わせることができる。
【００１３】
本開示の様々な実施形態の要素を導入する場合、冠詞“ａ”、“ａｎ”、“ｔｈｅ”、および“ｓａｉｄ”は、その要素が１つまたは複数存在することを意味することを意図する。「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」および「有する（ｈａｖｉｎｇ）」という用語は、包括的であることを意図し、記載の要素以外にもさらなる要素が存在してもよいことを意味する。
【００１４】
特定の例は、医療システムまたはヘルスケアシステムの文脈で以下に説明されるが、他の例は、医療環境の外で実施することができる。例えば、非破壊検査、爆発検出などの非医用撮像に特定の例を適用することができる。
【００１５】
Ｉ．要旨
撮像デバイス（例えば、ガンマカメラ、陽電子放射断層撮影（ＰＥＴ）スキャナ、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナ、Ｘ線装置、蛍光透視装置、磁気共鳴（ＭＲ）撮像装置、超音波スキャナなど）は、疾患を診断および／または治療するために身体の部分（例えば、臓器、組織など）を表す医用画像（例えば、医用におけるデジタル画像と通信（ＤＩＣＯＭ）ネイティブ画像）を生成する。医用画像は、医用画像内に取り込まれた身体の部分に関連するボクセルを含む容積測定データを含むことができる。医用画像視覚化ソフトウェアは、医師が医用画像の様々な位置で機能的または解剖学的特徴を分割、注釈付け、測定、および／または報告することを可能にする。いくつかの例では、医師は、医用画像視覚化ソフトウェアを利用して、医用画像との関心領域を識別することができる。
【００１６】
医用画像データの取得、処理、品質管理、解析、および記憶は、ヘルスケア環境における患者の診断および治療において重要な役割を果たす。医用撮像ワークフローおよびそのワークフローに関与するデバイスは、医用撮像ワークフローおよびデバイスの動作中に構成、監視、および更新することができる。医用撮像ワークフローおよびデバイスの構成、監視、および更新を支援するために、機械学習および／またはディープラーニングを使用することができる。
【００１７】
特定の例は、撮像デバイスの改善を行い、および／または改善を容易にし、診断精度および／または有効範囲を改善する。特定の例は、画像の再構成を改善することを容易にし、さらに、診断精度を改善するための処理を容易にする。
【００１８】
機械学習技術は、それがディープラーニングネットワークであろうと他の経験的／観察的学習システムであろうと、例えば、画像内の物体の位置を特定し、音声を理解し、音声をテキストに変換し、検索エンジン結果の関連性を改善するために使用することができる。ディープラーニングは、一連のアルゴリズムを使用して、線形および非線形変換を含む複数の処理層を有するディープグラフを使用して、データにおける高レベル抽象化をモデル化する機械学習のサブセットである。多くの機械学習システムは、機械学習ネットワークの学習および更新によって変更されるべき初期特徴および／またはネットワーク重みでシード値を設定するが、ディープラーニングネットワークは、それ自体を解析のための「良好な」特徴を識別するように訓練する。多層アーキテクチャを使用すると、ディープラーニング技術を採用する機械は、従来の機械学習技術を使用する機械よりも生データを処理しやすくなる。高度に相関する値または特有のテーマのグループのデータを調べることは、異なる評価または抽象層を使用して容易になる。
【００１９】
本明細書および特許請求の範囲を通して、以下の用語は、文脈上他に明確に指示されない限り、本明細書に明示的に関連する意味をとる。「ディープラーニング」という用語は、複数のデータ処理層を使用してデータセット内の様々な構造を認識し、データセットを高精度で分類する機械学習技術である。ディープラーニングネットワークは、複数の入力および出力に基づいてパターンを学習する訓練ネットワーク（例えば、訓練ネットワークモデルまたはデバイス）とすることができる。ディープラーニングネットワークは、訓練ネットワークから生成され、入力に応答して出力を提供する展開されたネットワーク（例えば、展開されたネットワークモデルまたはデバイス）とすることができる。
【００２０】
「教師あり学習」という用語は、機械が人間のソースから既に分類されたデータを提供されるディープラーニング訓練方法である。「教師なし学習」という用語は、機械が既に分類されたデータを与えられていないが、機械を異常検出に有用なものにするディープラーニング訓練方法である。「半教師あり学習」という用語は、機械と利用可能な分類されていない大量のデータとを比較して、人間のソースからの少量の分類データが機械に提供されるディープラーニング訓練方法である。
【００２１】
「表現学習」という用語は、生データを機械学習タスクで利用できる表現または機能に変換する方法の分野である。教師あり学習では、ラベル付き入力を介して特徴が学習される。
【００２２】
「畳み込みニューラルネットワーク」または「ＣＮＮ」という用語は、データセット内の関連物体および領域の検出、セグメンテーション、および認識のためにディープラーニングで使用される、相互に関連するデータの生物学から触発されたネットワークである。ＣＮＮは、複数の配列の形で生データを評価し、一連の段階でデータを分割し、学習された特徴のデータを検討する。
【００２３】
「転移学習」という用語は、第１のものと同じまたは同様の性質の別の問題を解決するために、１つの問題を適切にまたは不適切に解決するために使用される情報を記憶する機械のプロセスである。移転学習は「誘導学習」としても知られている。転移学習は、例えば、以前のタスクからのデータを利用することができる。
【００２４】
「アクティブラーニング」という用語は、機械が、外部エンティティによって選択された例を受動的に受け取るのではなく、訓練データを受信する一連の例を選択する機械学習のプロセスである。例えば、機械が学習するにつれて、機械は、外部の人間の専門家または外部システムのみに依存して例を識別して提供するのではなく、機械が学習に最も役立つと判定する例を機械が選択することができる。
【００２５】
「コンピュータ支援検出」または「コンピュータ支援診断」という用語は、可能な診断を示唆するために医用画像を解析するコンピュータを指す。
【００２６】
ある種の例では、ニューラルネットワークおよび／または他の機械学習を使用して、放射線検査のポイントオブケアで生成され配信することができる放射線学的所見に基づいて警報を生成することを含む画像および関連する患者解析のための新たなワークフローを実現する。ある種の例では、人工知能（ＡＩ）アルゴリズムを使用して、すぐに（例えば、データ処理、送信、および／または記憶／検索待ち時間とともに）放射線検査（例えば、画像または画像セット）を処理し、ポイントオブケアでの自動試験解析に基づいて警報をもたらす。警報および／または他の通知は、センサ（例えば、明るい色など）によってビジュアルディスプレイ上に表示され、可聴ノイズ／トーンであり、および／またはメッセージ（例えば、ショートメッセージングサービス（ＳＭＳ）、ヘルスレベル７（ＨＬ７）、ＤＩＣＯＭヘッダータグ、電話コールなど）として送信され得る。警報は、試験を習得した技術者、臨床チームの提供者（例えば、看護師、医師など）、放射線科医、投与、手術、および／または患者さえも対象とすることができる。警報は、例えば、検査画像データにおいて、特定のまたは複数の品質管理および／または放射線所見またはその欠如を示すものとすることができる。
【００２７】
特定の例では、ＡＩアルゴリズムは、（１）放射線システム内に埋め込むことができ、（２）モバイルデバイス（例えば、タブレット、スマートフォン、ラップトップ、他のハンドヘルドまたはモバイルコンピューティングデバイスなど）で実行することができ、（３）クラウド（例えば、構内または構外）で動作することができ、ウェブブラウザ（例えば、放射線システム、モバイルデバイス、コンピュータなどで表示することができる）を介して警報を配信する。そのような構成は、ベンダーに中立であり、旧来の撮像システムと互換性があり得る。例えば、ＡＩプロセッサがモバイルデバイスおよび／または「クラウド」上で動作している場合、構成は、（Ａ）Ｘ線および／または他の撮像システムから直接（例えば、医用におけるデジタル画像と通信（ＤＩＣＯＭ）ノードなどのような二次プッシュ宛先としてセットアップされる）、（Ｂ）冗長画像アクセスのために画像保管通信システム（ＰＡＣＳ）の宛先にタップすることによって、（Ｃ）スニファ方法論を介して画像データを検索することによって（例えば、それが生成されるとシステムからＤＩＣＯＭ画像を引き出す）、画像を受信することができる。
【００２８】
ディープラーニングとその他の機械学習
ディープラーニングは、機械に生データを与え、データ分類に必要な表現を判定することを可能にする表現学習法を用いる機械学習技術の一種である。ディープラーニングは、ディープラーニング機械の内部パラメータ（例えば、ノード重み）を変更するために使用されるバックプロパゲーション・アルゴリズムを使用してデータセット内の構造を確認する。ディープラーニング機械は、様々な多層アーキテクチャおよびアルゴリズムを利用することができる。例えば、機械学習ではネットワークの訓練に使用される特徴の識別が必要であるが、ディープラーニングでは生データを処理し、外部識別なしで関心のある特徴を識別する。
【００２９】
ニューラルネットワーク環境におけるディープラーニングには、ニューロンと呼ばれる多数の相互接続されたノードが含まれる。外部ソースから起動された入力ニューロンは、機械パラメータによって制御される他のニューロンへの接続に基づいて他のニューロンを起動する。ニューラルネットワークは、それ自身のパラメータに基づいて特定の方法で動作する。学習は、ニューラルネットワークが所望の仕方で動作するように、機械パラメータを修正し、および拡張によってネットワーク内のニューロン間の接続を修正する。
【００３０】
畳み込みニューラルネットワークを利用するディープラーニングは、畳み込みフィルタを使用してデータをセグメント化し、データ内で学習された観察可能な特徴を位置特定し識別する。ＣＮＮアーキテクチャの各フィルタまたは層は、入力データを変換してデータの選択性および不変性を向上させる。このデータの抽象化により、機械は、分類しようとしているデータの特徴に集中し、無関係の背景情報を無視することが可能となる。
【００３１】
ディープラーニングは、多くのデータセットに低レベル特徴を含む高レベル特徴が含まれているという理解に基づいて動作する。画像を調べる際に、例えば、物体を探すのではなく、探している物体を形成する部分を形成するモチーフを形成するエッジを探す方が効率的である。これらの特徴の階層は、音声およびテキストなどの様々なデータ形式で見ることができる。
【００３２】
学習された観察可能な特徴には、教師あり学習中に機械によって学習された物体および定量化可能な規則が含まれる。十分に分類されたデータの大きなセットを備えた機械は、新しいデータを成功裏に分類するために特徴を識別し、抽出することに優れている。
【００３３】
転移学習を利用するディープラーニング機械は、データの特徴を人間の専門家が確認したある種の分類に適切につなげることができる。逆に、同じ機械が、人間の専門家による誤った分類を与えられた場合、分類のためのパラメータを更新する可能性がある。例えば、設定および／または他の構成情報は、設定および／または他の構成情報の学習された使用によって導くことができ、システムが（例えば、繰り返しおよび／または複数のユーザによって）より多く使用される場合、所与の状況では、設定および／または他の構成情報に関する多数の変動および／または他の可能性を減らすことができる。
【００３４】
例示的なディープラーニングニューラルネットワークは、例えば、物体の位置を特定するために、専門家が分類したデータのセットについて訓練を受け、分類され、さらに注釈付けされ得る。このデータセットはニューラルネットワークの第１のパラメータを構築し、これは教師あり学習の段階となる。教師あり学習の段階の間、所望の行動が実現されたかどうかをニューラルネットワークでテストすることができる。
【００３５】
所望のニューラルネットワーク動作が実現されると（例えば、特定の閾値に従って動作するように機械が訓練されたなど）、機械を使用用に配置することができる（例えば、「リアル」データなどで機械を試験する）。動作中、ニューラルネットワークの分類を、ニューラルネットワークの動作を改善し続けるために（例えば、エキスパートユーザ、エキスパートシステム、参照データベースなどによって）確認または拒否することができる。その場合、例示的ニューラルネットワークは、ニューラルネットワーク動作を決定する分類のためのパラメータが進行中の対話に基づいて更新されるので、転移学習の状態にある。ある例では、ニューラルネットワークは、別のプロセスに直接フィードバックを提供することができる。特定の例では、ニューラルネットワークは、（例えば、クラウドなどを介して）バッファリングされ、別のプロセスに提供される前に検証されるデータを出力する。
【００３６】
畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を用いたディープラーニング機械を画像解析のために用いることができる。ＣＮＮ解析の段階は、自然画像、コンピュータ支援診断（ＣＡＤ）などにおける顔認識に使用できる。
【００３７】
高品質の医用画像データは、Ｘ線、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）、分子画像およびコンピュータ断層撮影（ＭＩＣＴ）、磁気共鳴画像（ＭＲＩ）などの１つまたは複数の撮像モダリティを使用して取得することができる。医用画質は、画像を生成する機械によっては影響を受けないが、患者の影響を受けることが多い。患者がＭＲＩ中に動くことで、例えば、正確な診断を妨げる可能性のあるぼやけた画像またはゆがんだ画像を生成することがある。
【００３８】
医用画像の解釈は、品質に関係なく、まだ発展途上である。医用画像は主に医師によって解釈されるが、これらの解釈は主観的であり、医師の現場での経験および／または疲労の状態によって影響を受けるであろう。機械学習による画像解析は、医療専門家のワークフローをサポートすることができる。
【００３９】
ディープラーニング機械は、例えば、画像品質および分類に関する画像解析を改善するためのコンピュータ支援検出サポートを提供することができる。しかしながら、ディープラーニング機械を医学分野に適用する場合に直面する問題により、しばしば多数の誤った分類が引き起こされる。ディープラーニング機械は、例えば、小さな訓練データセットを克服し、反復的な調整を必要としなければならない。
【００４０】
最小限の訓練を行ったディープラーニング機械を使用して、例えば、医用画像の品質を判定することができる。半教師ありおよび教師なしのディープラーニング機械を使用して、画像の質的側面を定量的に測定することができる。例えば、画像の品質が診断用として十分であるかどうかを判定するために、画像が取得された後にディープラーニング機械を利用することができる。教師ありディープラーニング機械は、コンピュータ支援診断にも使用することができる。教師あり学習は、例えば、誤分類に対する影響の受けやすさを軽減するのに役立つ。
【００４１】
ディープラーニング機械は、教師あり訓練で利用可能な小さなデータセットの効力を弱めるために医師と対話する場合に、転移学習を利用することができる。これらのディープラーニング機械は、訓練および転移学習を通じて、時間の経過とともにコンピュータ支援診断を改善することができる。
【００４２】
ＩＩ．実施例
例示的撮像システム
本明細書に記載の方法、装置、および製品は、様々な医療および非医療システムに適用することができる。１つの特定の例では、本明細書に記載される方法、装置、および製品は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）撮像システムの構成要素、構成、および動作に適用することができる。図１Ａから図１Ｂは、本明細書に開示される方法、装置、および製品を適用することができるＣＴ撮像スキャナの例示的な実装態様を示す。図１Ａおよび図１Ｂは、ガントリ１２を含むＣＴ撮像システム１０を示す。ガントリ１２は、回転部材１３を有し、回転部材１３は、回転部材１３の反対側の検出器アセンブリ１８に向けてＸ線ビーム１６を投影するＸ線源１４を有する。メインベアリングを利用して、回転部材１３をガントリ１２の静止構造に取り付けることができる。Ｘ線源１４は、静止ターゲットまたは回転ターゲットのいずれかを含む。検出器アセンブリ１８は、複数の検出器２０およびデータ収集システム（ＤＡＳ）２２によって形成され、コリメータを含むことができる。複数の検出器２０は、被検体２４を通過する投影されたＸ線を感知し、ＤＡＳ２２は、その後の処理のためにそのデータをデジタル信号に変換する。各検出器２０は、衝突するＸ線ビームの強度を表すアナログまたはデジタルの電気信号を生成し、したがって、被検体２４を通過する場合に減衰ビームを生成する。Ｘ線投影データを取得するためのスキャン中、回転部材１３および回転部材１３に取り付けられた構成要素は、回転中心の周りを回転することができる。
【００４３】
回転部材１３の回転およびＸ線源１４の動作は、ＣＴシステム１０の制御機構２６によって制御される。制御機構２６は、Ｘ線源１４に電力およびタイミング信号を供給するＸ線コントローラ２８およびジェネレータ３０と、回転部材１３の回転速度および位置を制御するガントリモータコントローラ３２とを含むことができる。画像再構成器３４は、ＤＡＳ２２からサンプリングされデジタル化されたＸ線データを受け取り、高速画像再構成を実行する。再構成された画像はコンピュータ３６に出力され、コンピュータ３６はその画像をコンピュータストレージデバイス３８に記憶する。
【００４４】
コンピュータ３６はまた、キーボード、マウス、タッチセンシティブコントローラ、音声起動コントローラ、または任意の他の適切な入力装置などの何らかの形式のオペレータインターフェースを有するオペレータコンソール４０を介してオペレータからコマンドおよび走査パラメータを受信する。ディスプレイ４２は、オペレータがコンピュータ３６からの再構成された画像および他のデータを観察することを可能にする。オペレータが供給したコマンドおよびパラメータは、制御信号および情報をＤＡＳ２２、Ｘ線コントローラ２８、およびガントリモータコントローラ３２に提供するためにコンピュータ３６によって使用される。さらに、コンピュータ３６は、被検体２４およびガントリ１２を位置決めするために電動テーブル４６を制御するテーブルモータコントローラ４４を動作させる。特に、テーブル４６は、ガントリ開口部４８またはボアを通って被検体２４を全体的または部分的に移動させる。座標系５０は、被検体２４が開口部４８の内外に移動する患者またはＺ軸５２と、検出器アセンブリ１８が通過するガントリ円周またはＸ軸５４と、Ｘ線管１４の焦点から検出器アセンブリ１８への方向に沿って通るＹ軸５６とを定義する。
【００４５】
したがって、ある例では、機械学習技術を、ＣＴスキャナ１０およびそのガントリ１２、回転部材１３、Ｘ線源１４、検出器アセンブリ１８、制御機構２６、画像再構成器３４、コンピュータ３６、オペレータコンソール４０、ディスプレイ４２、テーブルコントローラ４４、テーブル４６、および／またはガントリ開口部４８などの構成および／または動作に適用することができる。構成要素の構成、動作などは、例えば、入力、所望の出力、実際の出力などに基づいて監視し、スキャナ１０および／またはその構成要素の構成、動作、ならびに／もしくは画像取得および／または処理に対する変更を学習および提案することができる。
【００４６】
図２は、Ｘ線撮像システム２００の携帯可能な変形例を示す。例示的なデジタルモバイルＸ線システム２００は、静止撮像システム１０の患者テーブル４６上で患者が移動し患者自身が位置調整する必要なく、患者ベッドに対して位置決めすることができる。無線技術は、画像および／または他のデータ転送のための（例えば、適応的な自動チャネル切り替えなどを伴う）無線通信をモバイル撮像システム２００との間で可能にする。デジタル画像は、さらなる解析、注釈、保存などのために、撮像システム２００で取得および解析され、および／または別のシステム（例えば、ＰＡＣＳなど）に転送され得る。
【００４７】
モバイル撮像システム２００は、撮像される患者の解剖学的構造の下に、および／または撮像される患者の解剖学的構造に対して配置され得る、Ｘ線源２０２および無線検出器２０４を含む。例示的なモバイルシステム２００はまた、無線検出器２０４からの画像取得の結果を表示するディスプレイ２０６を含む。例示的なモバイルシステム２００は、画像取得、画像処理、画像データ送信などを構成し制御するためのプロセッサ２１０を含む。
【００４８】
いくつかの例では、撮像システム１０、２００は、撮像システム１０、２００で取得された画像データを処理するためのコンピュータおよび／または他のプロセッサ３６、２１０を含むことができる。例えば、コンピュータおよび／または他のプロセッサ３６、２１０は、取得された画像データを処理し、解析、警告、および／または他の結果を出力する人工ニューラルネットワークおよび／または他の機械学習構成を実装することができる。
【００４９】
例示的ラーニングネットワークシステム
図３は、例示的なラーニング・ニューラル・ネットワーク３００を示す。例示的なニューラルネットワーク３００は、層３２０、３４０、３６０、および３８０を含む。層３２０および３４０は、ニューラル接続部３３０と接続されている。層３４０および３６０は、ニューラル接続部３５０と接続されている。層３６０および３８０は、ニューラル接続部３７０と接続されている。データは、入力３１２、３１４、３１６を介して入力層３２０から出力層３８０および出力３９０に進む。
【００５０】
層３２０は、図３の例では、複数のノード３２２、３２４、３２６を含む入力層である。層３４０および３６０は隠れ層であり、図３の例ではノード３４２、３４４、３４６、３４８、３６２、３６４、３６６、３６８を含む。ニューラルネットワーク３００は、図示されているよりも多くのまたは少ない隠れ層３４０および３６０を含むことができる。層３８０は、出力層であり、図３の例では、出力３９０を有するノード３８２を含む。各入力３１２から３１６は、入力層３２０のノード３２２から３２６に対応し、入力層３２０の各ノード３２２から３２６は、隠れ層３４０の各ノード３４２から３４８への接続部３３０を有する。隠れ層３４０の各ノード３４２から３４８は、隠れ層３６０の各ノード３６２から３６８への接続部３５０を有する。隠れ層３６０の各ノード３６２から３６８は、出力層３８０への接続部３７０を有する。出力層３８０は、例示的なニューラルネットワーク３００からの出力を提供する出力３９０を有する。
【００５１】
接続部３３０、３５０、および３７０のうち、ある例示的な接続部３３２、３５２、３７２に重み付けを加えることができ、他の例示的な接続部３３４、３５４、３７４はニューラルネットワーク３００内で重み付けを少なくすることができる。入力ノード３２２から３２６は、例えば、入力３１２から３１６を介して入力データを受信することによって起動される。隠れ層３４０および３６０のノード３４２から３４８および３６２から３６８は、接続部３３０および３５０をそれぞれ介してネットワーク３００を通るデータの順方向の流れによって起動される。隠れ層３４０および３６０で処理されたデータが接続部３７０を介して送信された後、出力層３８０のノード３８２が起動される。出力層３８０の出力ノード３８２が起動される場合、ノード３８２は、ニューラルネットワーク３００の隠れ層３４０および３６０で達成される処理に基づいて適切な値を出力する。
【００５２】
図４は、畳み込みニューラルネットワーク４００としての例示的なニューラルネットワーク３００の特定の実装態様を示す。図４の例に示すように、入力３１０は、入力３１０を処理して第２の層３４０に伝搬する第１の層３２０に提供される。入力３１０は、第２の層３４０でさらに処理され、第３の層３６０に伝搬される。第３の層３６０は、出力層ｅ８０に提供されるデータを分類する。より具体的には、図４の例に示すように、畳み込み４０４（例えば、５×５畳み込みなど）が第１の層３２０において入力３１０（例えば、３２ｘ３２データ入力など）の一部またはウィンドウ（「受容野」とも呼ばれる）４０２に適用され、特徴マップ４０６（例えば、（６ｘ）２８ｘ２８特徴マップなど）を提供する。畳み込み４０４は、入力３１０からの要素を特徴マップ４０６にマッピングする。第１の層３２０はまた、縮小された特徴マップ４１０（例えば、（６ｘ）１４ｘ１４特徴マップなど）を生成するためにサブサンプリング（例えば、２ｘ２サブサンプリングなど）を提供する。特徴マップ４１０は、畳み込み４１２を経て、第１の層３２０から第２の層３４０に伝搬され、そこで特徴マップ４１０は拡張特徴マップ４１４（例えば、（１６ｘ）１０ｘ１０特徴マップなど）となる。第２の層３４０におけるサブサンプリング４１６の後、特徴マップ４１４は、縮小された特徴マップ４１８（例えば、（１６ｘ）４ｘ５特徴マップなど）となる。特徴マップ４１８は、畳み込み４２０を経て、第３の層３６０に伝搬され、そこで、特徴マップ４１８は、例えば、畳み込み層４２２への接続部４２６を有するＮカテゴリ４２４の出力層を形成する分類層４２２になる。
【００５３】
図５は、画像解析畳み込みニューラルネットワーク５００の例示的な実装態様を示す。畳み込みニューラルネットワーク５００は、入力画像５０２を受け取り、畳み込み層５０４内の画像を抽象化して、学習された特徴５１０から５２２を識別する。第２の畳み込み層５３０において、画像は、複数の画像５３０から５３８に変換され、その中で、学習された特徴５１０から５２２はそれぞれ、各サブ画像５３０から５３８において強調される。画像５３０から５３８は、画像５４０から５４８内の関心特徴５１０から５２２に焦点を合わせるようにさらに処理される。結果的に得られる画像５４０から５４８は、次いで、関心特徴５１０から５２２を含む画像５４０から５４８の一部５５０から５５４を分離するために画像５４０から５４８のサイズを縮小するプール層を通して処理される。畳み込みニューラルネットワーク５００の出力５５０から５５４は、最後の非出力層から値を受け取り、最後の非出力層から受信したデータに基づいて画像を分類する。ある例では、畳み込みニューラルネットワーク５００は、畳み込み層、プール層、学習された特徴、および出力などの多くの異なる変形を含むことができる。
【００５４】
図６Ａは、画像を処理および／または評価するための学習（例えば、機械学習、ディープラーニングなど）ネットワークを適用するための例示的な構成６００を示す。機械学習は、画像取得、画像再構成、画像解析／診断などの様々なプロセスに適用できる。図６Ａの例示的な構成６００に示すように、生データ６１０（例えば、Ｘ線、コンピュータ断層撮影、超音波、磁気共鳴などの撮像スキャナ、スキャナから取得される超音波生データなどの生データ６１０）は、ラーニングネットワーク６２０に供給される。ラーニングネットワーク６２０は、データ６１０を処理して、生データ６１０を処理データ６３０（例えば、結果画像など）（例えば、「良質」画像および／または診断に十分な品質を提供する他の画像）に相関付けおよび／または結合する。ラーニングネットワーク６２０は、生データ６１０を処理データ６３０に関連付けるためのノードおよび接続部（例えば、経路）を含む。ラーニングネットワーク６２０は、例えば、接続部について学習し、フィードバックを処理して接続を確立し、パターンを識別する訓練ネットワークとすることができる。ラーニングネットワーク６２０は、例えば、訓練ネットワークから生成され、訓練ネットワーク内で確立された接続およびパターンを利用して入力生データ６１０を取得し、結果的に得られる画像６３０を生成する、展開ネットワークとすることができる。
【００５５】
学習６２０が訓練され、生画像データ６１０から良好な画像６３０を生成すると、ネットワーク６２０は、「自己学習」プロセスを継続し、動作するにつれてその性能を洗練することができる。例えば、入力データ（生データ）６１０には「冗長性」があり、ネットワーク６２０には冗長性があり、冗長性を利用することができる。
【００５６】
ラーニングネットワーク６２０内のノードに割り当てられた重みが検査される場合、非常に低い重みを有する多くの接続部およびノードが存在する可能性が高い。重みが低いことは、これらの接続部およびノードがラーニングネットワーク６２０の全体的な性能にほとんど寄与しないことを示す。したがって、これらの接続部およびノードは冗長である。このような冗長性は、入力（生データ）６１０の冗長性を低減するために評価することができる。入力６１０の冗長性を低減することは、例えば、スキャナハードウェアの節約、構成要素への要求の低減、および患者への曝露線量の低減をももたらし得る。
【００５７】
配置において、構成６００は、入力定義６１０、訓練されたネットワーク６２０、および出力定義６３０を含むパッケージ６００を形成する。パッケージ６００は、撮像システム、解析エンジンなどの別のシステムに対して展開して設置することができる。画像エンハンサ６２５は、生データ６１０を処理し、結果（例えば、処理された画像データおよび／または他の処理済みデータ６３０など）を提供するために、ラーニングネットワーク６２０を活用および／または使用することができる。訓練されたラーニングネットワーク６２０のノード間の経路および接続により、画像エンハンサ６２５は、例えば、生データ６１０を処理して画像および／または他の処理済みデータ結果６３０を形成することができる。
【００５８】
図６Ｂの例に示すように、ラーニングネットワーク６２０は、より大きなラーニングネットワークを形成するために、複数のラーニングネットワーク６２１から６２３と連鎖および／または結合することができる。ネットワーク６２０から６２３の組み合わせは、例えば、入力に対する応答をさらに洗練するために、および／またはネットワーク６２０から６２３をシステムの様々な態様に割り当てるために使用することができる。
【００５９】
いくつかの例では、動作中、「弱い」接続部およびノードは、最初にゼロに設定することができる。その場合、ラーニングネットワーク６２０は、保持プロセスにおいてそのノードを処理する。特定の例では、再訓練中にゼロに設定されたノードおよび接続部は変更できない。ネットワーク６２０に冗長性が存在する場合、同様に良好な画像が生成される可能性が高い。図６Ｂに示すように、再訓練後、ラーニングネットワーク６２０はＤＬＮ６２１となる。また、ラーニングネットワーク６２１は、弱い接続部およびノードを識別し、それらをゼロに設定するために検査される。このさらに再訓練されたネットワークが、ラーニングネットワーク６２２である。例示的なラーニングネットワーク６２２は、ラーニングネットワーク６２１に「ゼロ」を含み、ノードおよび接続部の新しいセットを含む。ラーニングネットワーク６２２は、「最小実行可能ネット（ＭＶＮ）」と呼ばれるラーニングネットワーク６２３で良好な画質に達するまで、プロセスを繰り返し続ける。ラーニングネットワーク６２３は、追加の接続部またはノードがラーニングネットワーク６２３においてゼロに設定されるように試みられた場合、画質が損なわれる可能性があるため、ＭＶＮである。
【００６０】
ＭＶＮがラーニングネットワーク６２３で取得されると、「ゼロ」領域（例えば、グラフ内の暗い不規則領域）が入力６１０にマッピングされる。各暗い領域は、入力空間内の１つまたは１セットのパラメータにマッピングされる可能性が高い。例えば、ゼロ領域の１つは、生データ内のビュー数およびチャネル数にリンクすることができる。これらのパラメータに対応するネットワーク６２３の冗長性は低減することができるので、入力データを低減し、同様に良好な出力を生成することができる可能性が高い。入力データを低減するために、低減されたパラメータに対応する生データの新しいセットが得られ、ラーニングネットワーク６２１を介して実行される。ネットワーク６２０から６２３は簡略化されてもされなくてもよいが、生データ入力６１０の「最小実行可能入力（ＭＶＩ）」に達するまで、ラーニングネットワーク６２０から６２３の１つまたは複数が処理される。ＭＶＩでは、入力生データ６１０がさらに減少すると、画像６３０の品質が低下する可能性がある。ＭＶＩは、例えば、データ取得の複雑さの低減、システム構成要素への要求の低減、患者へのストレスの軽減（例えば、息止めまたは造影剤の低下）、および／または患者への投与量の減少をもたらすことができる。
【００６１】
ラーニングネットワーク６２０から６２３内のいくつかの接続部およびノードをゼロに強制することによって、ネットワーク６２０から６２３は、補償するために「側枝」を構築する。このプロセスでは、ラーニングネットワーク６２０から６２３のトポロジに対する洞察が得られる。例えば、ネットワーク６２１およびネットワーク６２２は、いくつかのノードおよび／または接続部が強制的にゼロになるので、異なるトポロジを有することに留意されたい。ネットワークから接続部およびノードを効果的に除去するこのプロセスは、「ディープラーニング」を超えて拡張され、例えば、「ディープディープラーニング」と呼ばれることがある。
【００６２】
いくつかの例では、入力データ処理およびディープラーニング段階は、別々のシステムとして実施することができる。しかし、別々のシステムとして、どちらのモジュールも、関心のある／重要性のある入力パラメータを選択するために、より大きな入力特性評価ループを意識することはできない。入力データ処理の選択は高品質の出力を生成するために重要であるので、ディープラーニングシステムからのフィードバックを使用して、モデルを介して入力パラメータ選択の最適化または改善を行うことができる。生データ（例えば、ブルートフォースであり高価であり得る）を作成するために入力パラメータのセット全体を走査するのではなく、アクティブラーニングの変形を実施することができる。このアクティブラーニングの変形を使用して、開始パラメータ空間を決定して、モデル内で所望のまたは「最良の」結果を生成することができる。その結果、パラメータ値を無作為に減らして結果の品質を低下させる生の入力を生成し、品質の許容範囲または閾値を維持しながら、モデルの品質にほとんど影響を与えない入力を処理することによってランタイムを短縮することができる。
【００６３】
図７は、ディープラーニングまたは他の機械ラーニングネットワークなどの、ラーニングネットワークの訓練段階および配置段階の例を示す。図７の例に示すように、訓練段階では、入力７０２のセットが処理のためにネットワーク７０４に提供される。この例では、入力７０２のセットは、識別対象の画像の顔特徴を含むことができる。ネットワーク７０４は、入力７０２を順方向７０６で処理してデータ要素を関連付け、パターンを識別する。ネットワーク７０４は、入力７０２が肺結節７０８を表すと判定する。訓練において、ネットワーク結果７０８は、既知の結果７１２と比較される（７１０）。この例では、既知の結果７１２は正面の胸部である（例えば、入力データセット７０２は、肺結節ではなく、前胸部の識別を表す）。ネットワーク７０４の決定７０８は既知の結果７１２と一致しない（７１０）ので、エラー７１４が生成される。エラー７１４は、ネットワーク７０４を通る後方パス７１６に沿って逆に、既知の結果７１２および関連データ７０２の解析をトリガする。したがって、訓練ネットワーク７０４は、ネットワーク７０４を介して、データ７０２、７１２で前方７０６および後方７１６パスから学習する。
【００６４】
ネットワーク出力７０８と既知の出力７１２との比較が一定の基準または閾値（例えば、ｎ倍に一致、ｘ％より大きい一致など）に従って一致する（７１０）と、訓練ネットワーク７０４を使用して、外部システムを伴う配置用のネットワークを生成することができる。配置されると、単一の入力７２０が配置されたラーニングネットワーク７２２に提供され、出力７２４を生成する。この場合、訓練ネットワーク７０４に基づいて、配置されたネットワーク７２２は、入力７２０が前胸部７２４の画像であると判定する。
【００６５】
図８は、訓練されたネットワークパッケージを活用して、ディープラーニング製品および／または他の機械学習製品を提供する例示的な製品を示す。図８の例に示すように、入力８１０（例えば、生データ）が前処理８２０のために提供される。例えば、生の入力データ８１０は、フォーマット、完全性などをチェックするために前処理される（８２０）。データ８１０が前処理されると（８２０）、データのパッチが作成される（８３０）。例えば、データのパッチまたは部分または「チャンク」は、処理のために特定のサイズおよびフォーマットで作成される（８３０）。次いで、パッチは、処理のために訓練されたネットワーク８４０に送られる。学習されたパターン、ノード、および接続部に基づいて、訓練されたネットワーク８４０は、入力パッチに基づいて出力を決定する。出力を整理する（８５０）（例えば、結合され、および／またはグループ化されて、使用可能な出力などが生成される）。次いで、出力が表示され（８６０）、および／またはユーザに出力される（例えば、人間のユーザ、臨床システム、撮像モダリティ、データストレージ（例えば、クラウドストレージ、ローカルストレージ、エッジデバイスなど）など）。
【００６６】
上述のように、ラーニングネットワークは、訓練、配置、および様々なシステムへの適用のためのデバイスとしてパッケージ化することができる。図９Ａから図９Ｃは、様々な学習デバイスの構成を示す。例えば、図９Ａは、一般的な学習デバイス９００を示す。例示的なデバイス９００は、入力定義９１０、ラーニングネットワークモデル９２０、および出力定義９３０を含む。入力定義９１０は、１つまたは複数の入力を、ネットワーク９２０を介して１つまたは複数の出力９３０に変換することを含むことができる。
【００６７】
図９Ｂは、訓練デバイス９０１の一例を示す。すなわち、訓練デバイス９０１は、訓練ラーニングネットワークデバイスとして構成されたデバイス９００の一例である。図９Ｂの例では、複数の訓練入力９１１がネットワーク９２１に提供され、ネットワーク９２１内で接続部を配置し、出力評価器９３１によって評価される出力を提供する。その場合、フィードバックが、出力評価器９３１によってネットワーク９２１に提供され、ネットワーク９２１をさらに発展させる（例えば、訓練する）。追加入力９１１は、ネットワーク９２１が訓練されていると出力評価器９３１が判定するまで（例えば、出力が特定の閾値、誤差のマージンなどに従って入力対出力の既知の相関を満たすまで）ネットワーク９２１に提供することができる。
【００６８】
図９Ｃは、配置済みデバイス９０３の例を示す。訓練デバイス９０１が必要なレベルまで学習されると、訓練デバイス９０１を使用のために配置することができる。訓練デバイス９０１が複数の入力を処理して学習する間に、配置済みデバイス９０３は、例えば、出力を決定するために単一の入力を処理する。図９Ｃの例に示すように、配置済みデバイス９０３は、入力定義９１３、訓練されたネットワーク９２３、および出力定義９３３を含む。訓練されたネットワーク９２３は、例えば、ネットワーク９２１が十分に訓練されると、ネットワーク９２１から生成することができる。配置済みデバイス９０３は、例えば、システム入力９１３を受信し、ネットワーク９２３を介して入力９１３を処理して出力９３３を生成し、配置済みデバイス９０３が関連付けられたシステムによって使用することができる。
【００６９】
放射線所見を判定する画像処理システムおよび方法の例
図１０は、メモリ１０３０に記憶された画像データを処理するプロセッサ１０２０を有する撮像システム１０１０を含む例示的な画像処理システムまたは装置１０００を示す。図１０の例に示すように、例示的なプロセッサ１０２０は、出力１０３０に情報を提供する画質チェッカ１０２２、プリプロセッサ１０２４、ラーニングネットワーク１０２６、および画像エンハンサ１０２８を含む。撮像システム１０１０によって患者から取得された画像データは、メモリ１０３０の画像データ記憶装置１０３５に記憶することができ、このようなデータは、プロセッサ１０２０によって取り出し、および処理することができる。
【００７０】
放射線科の作業リストは、例えば、統計画像を最初に配置し、その後に古いものから順に画像を並べることによって優先順位が付けられる。実際には、最も優先順位の高い集中治療室（ＩＣＵ）の胸部Ｘ線写真はＳＴＡＴとして並べられる。非常に多くの画像がＳＴＡＴとして順序付けられているので、放射線科医は、すべてのＳＴＡＴ画像の中で、どれが本当に最も重篤であるかが分からない可能性がある。例えば、米国の大規模な医療機関では、救急室（ＥＲ）からのＳＴＡＴ  Ｘ線順序が、放射線科医によって最初に読み取られるように通常は優先順位付けされ、約１時間で読み込み／報告されることが期待される。ＩＣＵで取得されたものなどの他のＳＴＡＴ  Ｘ線順序は、通常、次に優先順位付けされ、読み込みと報告に２から４時間かかる可能性がある。標準的なＸ線順序は、典型的には、１人の放射線科医のシフト（例えば、６から８時間など）内に読み込み／報告されることが期待される。
【００７１】
しばしば、（例えば、大型の医療施設などで）放射線科医が夜勤をする場合、夜勤の放射線科医は高度な撮像検査（例えば、ＣＴ、ＭＲなど）の読み込みに専念し、特別な要求がある場合のみＸ線を読み取る。朝の胸部Ｘ線検査は、ＩＣＵにおいて、朝早く（例えば、午前５時など）、毎日行われるのが一般的である。しかし、昼間の放射線科医のシフトは、午前８時までは開始しない可能性がある。その後、放射線科医が座って午前中の画像をすべて読み取る。重大な所見がある場合、放射線科医は、画像が撮影されてから数時間それを見出すことができない。
【００７２】
さらに、チューブまたは配線が患者の体内に配置される場合、チューブまたは配線の正確な配置を確認するために、Ｘ線撮影が行われるのが標準的な方法である。放射線医師の読み込み／報告の遅延により、臨床ケアチーム（例えば、看護師、集中看護師など）は、胸部Ｘ線画像を読み取り、介入が必要かどうかを判断することができる（例えば、肺内の流体を管理するために薬を変える、間違った位置にある配線／チューブを調整する、または呼吸器もしくは栄養チューブをオンにすることができるようにチューブが正しく配置されていることを確認する）。臨床ケアチームの経験、技能、または細部への注意に依存して、例えば、診断を遅らせることによって患者の健康を損なう重篤な所見を欠落する可能性がある。放射線医がＸ線検査で重篤な所見を発見した場合、標準的に行われることは、彼らが担当の医師に物理的に電話し、その所見について話すことである。場合によっては、担当医師が問題を認識していることを確認して自分自身で見るが、他のケースでは、その知らせを聞くのが初めてであり、迅速に介入して患者を救う必要がある。
【００７３】
したがって、画像の利用可能性、システムの柔軟性、診断時間、治療のための反応時間などを改善するために、特定の例では、臨床所見のデバイス上／ポイントオブケア通知を提供し、画像に重篤所見が含まれる可能性が高いため、ポイントオブケア（患者のベッドサイドなど）で臨床チームに画像のレビューを依頼する。重篤な所見を有する画像の場合、画像がＰＡＣＳなどのストレージにプッシュされると、関連するＰＡＣＳ／放射線情報システム（ＲＩＳ）および／またはＤＩＣＯＭタグにＨＬ７メッセージを送信することもでき、これは重篤な所見を示す。病院情報システムは、例えば、この情報に基づいて放射線科医のワークリストに優先順位を付けるための規則を作成／構成することができる。
【００７４】
図１０の例を参照すると、画質チェッカ１０２２は、検索された画像データを処理して、１つまたは複数の画質測定値に従って画像データの品質を評価し、画像データの自動（例えば、機械学習、ディープラーニング、および／または他の人工知能など）処理のために、画像が十分な品質（例えば、良好な品質、他の期待される品質など）であることを保証するのを助ける。１つまたは複数の画質測定値に対する品質チェックに合格しなかった画像データは、技術者および／または他のユーザに品質管理失敗を知らせる通知を生成して、不十分な品質として却下することができる。特定の例では、画像データを解析して画質を評価するために人工知能（ＡＩ）を適用することができる。
【００７５】
撮像デバイス１０１０上にＡＩアルゴリズムをホストすることにより、「品質チェックＡＩ」が「重篤条件ＡＩ」の前に実行され、「重篤条件ＡＩ」が良好に機能するためには画像が良質／期待品質であることを補償することを助けることができる。「品質チェックＡＩ」は、技術者が取得した画像に対して品質保証（ＱＡ）／品質チェック（ＱＣ）のプラクティスを実施する場合などの、技術者のアシスタントとしてデバイスで使用することができる。例えば、各画像が取得された後、技術者は適切な患者の位置決め、コリメーション、照射／技法、患者の装飾品または衣類の障害物の取り外し、人工物の取り外しなどを確実にするために画像を見直すことができる。技術者が画像の品質が良いと考えている場合、技術者は画像を「受け入れる」。しかし、画像がＱＣチェックに合格しなかった場合、技術者は画像を「拒否」し、画像を「再撮影」することができる（例えば、次の画像取得によって画像データを再取得する）。
【００７６】
技術者の経験とスキルに応じて、技術者は画質の受け入れ／拒否に対して異なる許容差を持つ可能性がある。しかしながら、デバイス１０１０に埋め込まれたＡＩを使用することにより、デバイス１０１０のプロセッサ１０２０が、画像が「品質チェックＡＩ」に合格しなかったかどうかを評価し、技術者に通知することができる。例えば、画像があまりにも品質が悪すぎて、「重篤条件ＡＩ」アルゴリズムを確実に実行することができない場合、画像が品質チェックＡＩに合格できないが、同時に、画像がマニュアル／従来のＱＣ動作にも合格しない可能性があること、さらに技術者が「再撮影」を考慮すべきであることを技術者に示す。したがって、画質チェッカ１０２２は、例えば、モバイルＸ線システム２００、１０１０の出力１０３０を介して患者のベッドサイドで、画像が再取得されるべきであることを示す／推奨するように、リアルタイムにフィードバック（または、実質的にリアルタイムに画像データ処理、送信、および／または記憶／検索待ち時間）を提供することができる。
【００７７】
したがって、品質チェッカ１０２２は、技術者のマニュアル評価に頼るのではなく、ＡＩおよび／または他の処理を利用して、画像の解剖学的構造、方向／位置、十分なコントラスト、適切な線量、あまりにも多くのノイズ／人工物などを解析して、さらなる自動解析を可能にするために画質および十分性を評価する。
【００７８】
解析のために画質が十分であり、および／または適切である場合（例えば、正しい視野／位置、正しい解剖学的構造、許容可能なコントラストおよび／またはノイズレベルなど）、プリプロセッサ１０２４は、画像データを処理し、臨床解析のために画像データを準備する。例えば、画像データは、ディープラーニングネットワークなどの機械学習による処理のために調整されて、画像データ内の関心のある１つまたは複数の特徴を識別することができる。プリプロセッサ１０２４は、例えば、画像内の異なる領域またはエリアを識別および分割するための画像セグメンテーションなどの技術を適用することができる。プリプロセッサ１０２４は、例えば、さらなる処理および解析のために画像内の特定の関心領域を選択するためのクロッピングなどの技術を適用することができる。プリプロセッサ１０２４は、例えば、ダウンサンプリングなどの技術を適用して、さらなる処理のために（例えば、より少ないサンプルで画像データを表すラーニングネットワーク１０２６を提示することなどにより）画像データサイズを拡大または縮小することができる。
【００７９】
事前処理された画像データは、画像データの処理のためにラーニングネットワーク１０２６に提供され、１つまたは複数の臨床／重篤所見を特定する。上述したように、ディープラーニングネットワーク、他のＣＮＮ、および／または他の機械ラーニングネットワークなどのラーニングネットワーク１０２６は、入力ノードで前処理された画像データを受信し、ラーニングネットワーク１０２６のノードおよび接続経路に従って画像データを評価し、前処理された画像データにおいて識別された特徴を重篤なおよび／または他の臨床所見と相関させる。画像強度値、基準座標位置、近接度、および／または他の特性に基づいて、画像データ内で判定された項目は、重大な気胸、右主軸内のチューブ、腸内自由空気などの、可能性が高い重篤なおよび／または他の臨床所見と相関し得る。
【００８０】
例えば、オフライン計算集中型環境内のいくつかの層を含む深い畳み込みネットワーク（例えば、図３から図５の例示的なネットワークなど）を訓練するために、大型で高度にキュレートされたＸ線画像のセットを使用することができる。ネットワークは、検出された病状を描写する分類標識を出力するように訓練され、検出された病理に関心のある領域を局在化および制限することができる特徴を抽出することができる。特殊なネットワークが開発され、流体密度、不透明度、および容積測定値などの定量メトリクスを出力するよう訓練される。図６Ａから図９Ｃの例に示されるように、訓練されたモデルは、移動式であるか、または固定Ｘ線室に設置されたＸ線デバイス（例えば、撮像デバイス１０、２００、１０１０など）に配置される。プロセッサ１０２０は、訓練されたネットワークモデルにＸ線画像を入力することによって、訓練されて配置されたモデルを利用して、画像データの特性、特徴、および／または他の態様を推論する。配置されたモデルは、例えば、画質チェッカ１０２２を介した推論のために画像の品質および適合性をチェックし、ラーニングネットワーク１０２６を介して所見を推論するのに役立つ。画像は、推論プロセスの精度および有効性を改善するために画像を生成した取得条件に基づいてリアルタイムで事前処理することができる。いくつかの例では、ラーニングネットワーク１０２６は、追加のキュレーションされたデータの取得時に、連続的におよび／または定期的に訓練、更新、および再配置される。その結果、より正確で特徴が強化されたネットワークが撮像デバイス１０１０上に配置される。
【００８１】
いくつかの例では、確率および／または信頼度指標またはスコアは、重大および／または他の臨床所見の指示、所見に関連する信頼度、所見の位置、所見の重症度、所見の大きさ、および／または別の所見と関連した、もしくは別の所見がない所見の出現、と関連することができる。例えば、ラーニングネットワーク１０２６における相関または接続の強さは、画像データにおける所見の正しい検出／診断の確率、所見の識別における信頼性などを示すパーセンテージまたは数値スコアに変換することができる。
【００８２】
画像データおよび関連する所見は、重篤および／または他の臨床所見に迅速に行動するために、技術者、看護師、集中看護師、外傷術医などの、医療専門家への通知または警告で表示、報告、記録、および／または使用される出力１０３０を介して提供されことができる。いくつかの例では、所見の種類、所見の大きさ、所見の位置などに関連する確率および／または信頼性スコア、および／または重篤度インデックス／スコアを使用して、重症度、程度、および／または医療提供者への警報／通知のその他のエスカレーションを判定することができる。例えば、特定の検出された条件は、提供者にテキストベースの警報をもたらし、提供者により綿密なレビューを促す。他のより重大な状態は、より即時の動作のために、１つまたは複数の提供者に可聴および／または視覚的な警報をもたらす。警報および／または他の通知は、例えば、検出された潜在的状態の即時性および／または他の重大性に比例してエスカレートすることができる。
【００８３】
画像データおよび関連する所見は、画像の後処理のために画像エンハンサ１０２８に提供されて、画像データを強化することができる。例えば、画像エンハンサ１０２８は、得られた画像内の所見を強調するために、所見に基づいて画像データを処理することができる。したがって、（例えば、モバイルデバイス１０４０、ディスプレイ１０４２、ＰＡＣＳおよび／または他の情報システム１０４４などの１つまたは複数のデバイスを介して）表示するために強化画像データが出力１０３０に提供される場合、所見は、例えば、結果として表示される画像において強調表示され、ハイライト表示され、指摘され、および／または他の方法で強調表示される。
【００８４】
撮像デバイス１０１０上でＡＩを実行することにより、ＡＩ所見を活用して、強化された画像処理を行うことができる。例えば、ＡＩが画像データに存在するチューブ／配線を検出した場合、デバイスソフトウェアは、チューブ／配線を観察するのに最適な画像処理技術を用いて画像を処理することができる。例えば、チューブおよび／または他の配線（例えば、カテーテル、栄養チューブ、経鼻（ＮＧ）チューブ、気管内チューブ（ＥＴ）、胸部チューブ、ペースメーカーリードなど）は、画像データを空間周波数帯域のセットに分解する画像処理アルゴリズムによって、画像データ内で強調または改善させることができる。非線形関数を周波数帯域に適用して、コントラストを強化し、各帯域のノイズを低減することができる。ノイズを含む空間周波数を抑えながら、チューブおよび配線を含む空間周波数を改善する。結果的に、チューブおよび配線は、得られる画像においてより顕著になる。同様に、例えば、所見を表す気胸（例えば、肺と胸部との間の胸膜腔内の異常な空気収集）、骨折、他の異物などは、結果画像において強調および／または改善させることができる。
【００８５】
改善された画像データおよび関連する所見は、出力１０３０を介して、表示、記憶、照会、さらなる処理、コンピュータ支援診断（ＣＡＤ）システムへの提供などのために出力することができる。出力１０３０は、例えば、レビュー、記憶、リレー、および／またはさらなる動作のために、複数の接続されたデバイス１０４０から１０４４に情報を提供することができる。
【００８６】
図１から図１０と関連して例示的な実装態様が示されているが、図１から図１０に関連して示される要素、プロセス、および／またはデバイスは、他の方法で組み合わせること、分割すること、再配置すること、省略すること、排除すること、および／または実現することができる。さらに、本明細書に開示され説明される構成要素は、ハードウェア、機械可読命令、ソフトウェア、ファームウェア、ならびに／もしくはハードウェア、機械可読命令、ソフトウェアおよび／またはファームウェアの任意の組み合わせによって実現することができる。したがって、例えば、本明細書で開示および説明する構成要素は、アナログおよび／またはデジタル回路、論理回路、プログラム可能プロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）、および／またはフィールドプログラマブル論理デバイス（ＦＰＬＤ）によって実現することができる。純粋にソフトウェアおよび／またはファームウェアの実装態様をカバーするために、この特許の装置またはシステムクレームのいずれかを読む場合、構成要素の少なくとも１つは、ソフトウェアおよび／またはファームウェアを記憶する、メモリ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、コンパクトディスク（ＣＤ）、ブルーレイディスクなどの有形のコンピュータ可読ストレージデバイスまたはストレージディスクを含むように本明細書によって明確に定義される。
【００８７】
本明細書において開示および説明される構成要素を実装するための例示的な機械可読命令を表すフローチャートが、少なくとも図１１から図１２に関連して示される。本例において、機械可読命令は、図１３に関連して以下で説明する例示的プロセッサプラットフォーム１３００に示されるプロセッサ１３１２などのプロセッサによって実行するためのプログラムを含む。本プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、フロッピーディスク、ハードドライブ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイディスク、またはプロセッサ１３１２と関連するメモリなどの有形のコンピュータ可読ストレージ媒体に記憶された機械可読命令で実施することができるが、あるいは、プログラム全体および／またはその一部を、プロセッサ１３１２以外のデバイスによって実行すること、および／またはファームウェアもしくは専用ハードウェアで実施することも可能である。さらに、例示的なプログラムは、少なくとも図１１から図１２に関連して示されるフローチャートを参照して説明されるが、本明細書に開示および説明される構成要素を実装する多くの他の方法を代わりに使用してもよい。例えば、ブロックの実行順序を変更してもよく、記載されたブロックのいくつかを変更したり、削除したり、組み合わせたりしてもよい。少なくとも図１１から図１２のフローチャートは例示的な動作を図示の順序で示しているが、これらの動作は網羅的なものではなく、示された順序に限定されない。さらに、本開示の精神および範囲内で、当業者によって様々な変更および修正がなされてもよい。例えば、フローチャートに示されるブロックは、別の順序で実行してもよいし、並列に実行してもよい。
【００８８】
上述したように、少なくとも図１１から図１２の例示的なプロセスは、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、キャッシュ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、および／または他の任意の記憶装置もしくは情報が任意の期間（例えば、長期間、恒久的、短時間、一時的にバッファリングする間、および／または情報をキャッシュする間）で記憶されているストレージディスクなどの有形のコンピュータ可読ストレージ媒体に記憶されるコード化された命令（例えば、コンピュータおよび／または機械可読命令）を使用して実施することができる。本明細書で使用される場合、有形のコンピュータ可読ストレージ媒体という用語は、任意の種類のコンピュータ可読ストレージデバイスおよび／またはストレージディスクを含み、伝搬する信号を排除し、伝送媒体を排除するように明示的に定義される。本明細書で使用される場合、「有形のコンピュータ可読ストレージ媒体」および「有形の機械可読ストレージ媒体」は互換的に使用される。さらに、またはあるいは、少なくとも図１１から図１２の例示的なプロセスは、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ、読み取り専用メモリ、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、キャッシュ、ランダムアクセスメモリ、および／または他の任意の記憶装置もしくは情報が任意の期間（例えば、長期間、恒久的、短時間、一時的にバッファリングする間、および／または情報をキャッシュする間）で記憶されているストレージディスクなどの非一時的コンピュータおよび／または機械可読媒体に記憶されるコード化された命令（例えば、コンピュータおよび／または機械可読命令）を使用して実施することができる。本明細書で使用される場合、非一時的コンピュータ可読媒体という用語は、任意の種類のコンピュータ可読ストレージデバイスおよび／またはストレージディスクを含み、伝搬する信号を排除し、伝送媒体を排除するように明示的に定義される。本明細書で使用される場合、「少なくとも」という句が、請求項の前文における遷移用語として使用される場合、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語がオープンエンドであるのと同様にオープンエンドである。さらに、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」という用語は、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語がオープンエンドであるのと同様にオープンエンドである。
【００８９】
図１１に示す例示的な方法１１００に示されるように、取得された画像データは、画像取得を行う場所（例えば、患者のベッドサイド、撮像室など）で撮像デバイス１０１０によって解析され、画質を評価し、さらなる画像および患者のレビューおよび行動を引き起こすために可能性のある重篤なおよび／または他の臨床所見を識別することができる。ブロック１１１０で、デバイス１０１０によって取得された取得画像データは、画像データの品質を評価するためにデバイス１０１０によって処理され、画像データの自動（例えば、機械学習、ディープラーニング、および／または他の人工知能など）処理のために、画像が十分な品質（例えば、良好な品質、他の期待される品質など）であることを保証するのを助ける。品質チェックに合格しなかった画像データは、技術者および／または他のユーザに品質管理失敗を知らせる通知を生成して、不十分な品質として却下することができる。特定の例では、画質チェッカ１０２２によって、画像データを解析して画質を評価するために人工知能（ＡＩ）を適用することができる。
【００９０】
撮像デバイス１０１０上にＡＩアルゴリズムをホストすることにより、「品質チェックＡＩ」が「重篤条件ＡＩ」の前に実行され、「重篤条件ＡＩ」が良好に機能するためには画像が良質／期待品質であることを補償することを助けることができる。「品質チェックＡＩ」は、技術者が取得した画像に対して品質保証（ＱＡ）／品質チェック（ＱＣ）のプラクティスを実施する場合などの、技術者のアシスタントとしてデバイスで使用することができる。デバイス１０１０に埋め込まれたＡＩを使用することにより、デバイス１０１０のプロセッサ１０２０が、画像が「品質チェックＡＩ」に合格しなかったかどうかを評価し、技術者に通知すること（１１１５）ができる。例えば、画像があまりにも品質が悪すぎて、「重篤条件ＡＩ」アルゴリズムを確実に実行することができない場合、画像が品質チェックＡＩに合格できないが、同時に、画像がマニュアル／従来のＱＣ動作にも合格しない可能性があること、さらに技術者が「再撮影」を考慮すべきであることを技術者に示す。したがって、画質チェッカ１０２２は、例えば、モバイルＸ線システム２００、１０１０の出力１０３０を介して患者のベッドサイドで、画像が再取得されるべきであることについて通知１１１５を介して示す／推奨するように、リアルタイムにフィードバック（または、実質的にリアルタイムに画像データ処理、送信、および／または記憶／検索待ち時間）を提供することができる。例えば、通知１１１５は、モバイルデバイス１０４０、ディスプレイ１０４２などのオーバーレイを介して提供され、ＡＩ所見および／または関連情報の（例えば、ヒートマップなどを介した）ローカライゼーションを示すことができる。
【００９１】
したがって、品質チェッカ１０２２は、技術者のマニュアル評価に頼るのではなく、ＡＩおよび／または他の処理を利用して、画像の解剖学的構造、方向／位置、十分なコントラスト、適切な線量、あまりにも多くのノイズ／人工物などを解析して、さらなる自動解析を可能にするために画質および十分性を評価する。
【００９２】
解析のための画質が十分であり、および／または適切である場合（例えば、適切なビュー／位置、正しい解剖学的構造、許容可能な患者の位置、コントラスト、および／またはノイズレベルなど）、ブロック１１２０で、画像データが、臨床解析のための画像データを準備するために事前処理される。例えば、画像データは、ディープラーニングネットワークなどの機械学習による処理のために調整されて、画像データ内の関心のある１つまたは複数の特徴を識別することができる。プリプロセッサ１０２４は、例えば、画像内の異なる領域またはエリアを識別および分割するための画像セグメンテーションなどの技術を適用することができる。プリプロセッサ１０２４は、例えば、さらなる処理および解析のために画像内の特定の関心領域を選択するためのクロッピングなどの技術を適用することができる。プリプロセッサ１０２４は、例えば、ダウンサンプリング、解剖学的セグメンテーション、訓練データの平均および／または標準偏差の正規化、コントラスト強調などの技術を適用して、さらなる処理のために（例えば、より少ないサンプルで画像データを表すラーニングネットワーク１０２６を提示することなどにより）画像データサイズを拡大または縮小することができる。
【００９３】
ブロック１１３０で、事前処理された画像データは、画像データの処理のためにラーニングネットワーク１０２６に提供され、１つまたは複数の臨床／重篤所見を特定する。上述したように、ディープラーニングネットワーク、他のＣＮＮ、および／または他の機械ラーニングネットワークなどのラーニングネットワーク１０２６は、入力ノードで前処理された画像データを受信し、ラーニングネットワーク１０２６のノードおよび接続経路に従って画像データを評価し、前処理された画像データにおいて識別された特徴を重篤なおよび／または他の臨床所見と相関させる。画像強度値、基準座標位置、近接度、および／または他の特性に基づいて、画像データ内で判定された項目は、重大な気胸、右主軸内のチューブ、腸内自由空気などの、可能性が高い重篤なおよび／または他の臨床所見と相関し得る。
【００９４】
例えば、オフライン計算集中型環境内のいくつかの層を含む深い畳み込みネットワーク（例えば、図３から図５の例示的なネットワークなど）を訓練するために、大型で高度にキュレートされたＸ線画像のセットを使用することができる。ネットワークは、検出された病状を描写する分類標識を出力するように訓練され、検出された病理に関心のある領域を局在化および制限することができる特徴を抽出することができる。特殊なネットワークが開発され、流体密度、不透明度、および容積測定値などの定量メトリクスを出力するよう訓練される。図６Ａから図９Ｃの例に示されるように、訓練されたモデルは、移動式であるか、または固定Ｘ線室に設置されたＸ線デバイス（例えば、撮像デバイス１０、２００、１０１０など）に配置される。プロセッサ１０２０は、訓練されたネットワークモデルにＸ線画像を入力することによって、訓練されて配置されたモデルを利用して、画像データの特性、特徴、および／または他の態様を推論する。配置されたモデルは、例えば、画質チェッカ１０２２を介した推論のために画像の品質および適合性をチェックし、ラーニングネットワーク１０２６を介して所見を推論するのに役立つ。画像は、推論プロセスの精度および有効性を改善するために画像を生成した取得条件に基づいてリアルタイムで事前処理することができる。いくつかの例では、ラーニングネットワーク１０２６は、追加のキュレーションされたデータの取得時に、連続的におよび／または定期的に訓練、更新、および再配置される。その結果、より正確で特徴が強化されたネットワークが撮像デバイス１０１０上に配置される。
【００９５】
ある例では、確率および／または信頼度インジケータもしくはスコアは、重篤なおよび／または他の臨床所見の表示、ならびに所見の大きさ、所見の位置、所見の重病度と関連付けることができる。例えば、ラーニングネットワーク１０２６における相関または接続の強さは、画像データにおける所見の正しい検出／診断の確率、所見の識別における信頼性などを示すパーセンテージまたは数値スコアに変換することができる。
【００９６】
画像データおよび関連する所見は、重篤および／または他の臨床所見に迅速に行動するために、技術者、看護師、集中看護師、外傷術医などの、医療専門家への通知または警報１１３５および／または臨床システムで表示、報告、記録、および／または使用される出力１０３０を介して提供されことができる。いくつかの例では、所見の種類に関連する確率および／または信頼性スコア、および／または重篤度インデックス／スコアを使用して、重症度、程度、および／または医療提供者への警報／通知のその他のエスカレーションを判定することができる。例えば、特定の検出された条件は、提供者にテキストベースの警報をもたらし、提供者により綿密なレビューを促す。他のより重大な状態は、より即時の動作のために、１つまたは複数の提供者に可聴および／または視覚的な警報をもたらす。警報および／または他の通知は、例えば、検出された潜在的状態の即時性および／または他の重大性に比例してエスカレートすることができる。
【００９７】
ブロック１１４０において、画像データは、ラーニングネットワーク１０２６によって識別された関連する所見に基づいて強調される。例えば、画像エンハンサ１０２８は、得られた画像内の所見を強調するために、所見に基づいて画像データを処理することができる。したがって、（例えば、モバイルデバイス１０４０、ディスプレイ１０４２、ＰＡＣＳおよび／または他の情報システム１０４４などの１つまたは複数のデバイスを介して）表示するために強化画像データが出力１０３０に提供される場合、所見は、例えば、結果として表示される画像において強調表示され、ハイライト表示され、指摘され、および／または他の方法で強調表示される。
【００９８】
撮像デバイス１０１０上でＡＩを実行することにより、ＡＩ所見を活用して、強化された画像処理を行うことができる。例えば、ＡＩが画像データに存在するチューブ／配線を検出した場合、デバイスソフトウェアは、チューブ／配線を観察するのに最適な画像処理技術を用いて画像を処理することができる。
【００９９】
改善された画像データおよび関連する所見は、出力１０３０を介して、表示、記憶、照会、さらなる処理、コンピュータ支援診断（ＣＡＤ）システムへの提供などのために出力することができる。出力１０３０は、例えば、レビュー、記憶、リレー、および／またはさらなる動作のために、複数の接続されたデバイス１０４０から１０４４に情報を提供することができる。図１１の例に示すように、強調された画像データおよび関連する所見は、デバイス１１５０（例えば、ハンドヘルドまたはモバイルデバイスなど）で表示するために出力され、ワークステーション１１５２（例えば、情報システム、撮像デバイス１０１０に関連するディスプレイなど）で表示され、ならびに／もしくは記憶および／またはさらなる処理１１５４のために、ＰＡＣＳ、ＲＩＳ、企業アーカイブなどの臨床情報システムに送信され得る。
【０１００】
図１２は、画質をチェックし（１１１０）、人工知能を画像データに適用して、画像データの重篤および／または他の臨床所見を判定する（１１３０）例示的な実装態様のフロー図を示す。
【０１０１】
ポータブル、リアルタイム、患者ケアのポイント、画像取得のポイント、動的な判定、およびさらなる動作のためのプロンプトが、撮像デバイスに統合される。１２０２において、ＤＩＣＯＭ画像データなどの画像データが、モバイルＸ線撮像デバイス（例えば、デバイス２００および／または１０１０など）から提供される。１２０４において、画像データに関連するメタデータ（例えば、ＤＩＣＯＭヘッダー情報、他の関連メタデータなど）が解析され、画像データがメタデータによって示される位置および領域と一致するかどうかが判定される。例えば、ＤＩＣＯＭメタデータが、画像が正面（前後方向（ＡＰ）または後前方向（ＰＡ）など）胸部画像であることを示す場合、画像データの解析はその位置（例えば、場所および向きなど）を確認する必要がある。画像がその指示された位置および領域と一致しない場合、１２０６において、画像が不適切である可能性があることを示す通知、警報、および／または警告が生成される。警告は、例えば、聴覚的、視覚的、および／またはシステムアラート、または他の通知とすることができ、さらなる動作（例えば、画像データの再取得など）をユーザに促し、さらなる動作のためにシステムをトリガし、潜在的なエラーなどをログに記録することができる。
【０１０２】
画像データがその所定の位置および領域と一致するよう表示される場合、１２０８において、画像データが解析され、画像が画質制御チェックを通過するかどうかが判定される。例えば、画像データは、関連する画像が良好な患者の位置付け（例えば、解剖学的領域または関心領域が画像の中心に来るように患者が配置されるなど）を有するかどうかを判定するために解析される。他の品質制御チェックは、十分なコントラストの評価、画像内のノイズまたは人工物のレベルの解析、画像の明瞭化のための適切な／十分な投射量の検査などを含むことができる。
【０１０３】
画像が品質制御チェックに合格しなかった場合、１２１０で、画質劣化の警告が生成される。例えば、ユーザ、他のシステムなどは、画質が十分ではない可能性があり、および／または臨床所見を判定するために画像データを評価する際に問題を提示する可能性がある警報および／または他の通知（例えば、メッセージ、ログ表記、トリガなどを介した、画面上の視覚的および／または可聴的警報）を受信することができる。１２１２で、さらなる画像処理を続行するかどうかを決定するために、設定および／または他の入力が評価される。例えば、通知に応答するユーザ入力は、とにかく続けるべきかどうかを示すことができ、および／または構成設定などは、画質の懸念にもかかわらず、さらなる画像解析を続けるかどうかに関するデフォルトの命令または閾値を指定することができる。命令が進まない場合、プロセス１２００は終了する。
【０１０４】
（例えば、画像が品質チェックに合格する、および／または命令が画質の懸念にもかかわらず続けることを指示するために）解析を続ける場合、１２１４で、画像データが臨床チェックに関して評価される。例えば、ディープラーニングネットワーク、機械学習、および／または他のＡＩが、画像データを解析して、重篤および／または他の臨床所見の存在を検出するために適用される。例えば、画像データは、画像データ内に、重度の気胸および／または他の状態（例えば、右主幹内のチューブ、腸内の自由空気、骨折、腫瘍、病変、その他の異物など）を識別するためにラーニングネットワーク１０２６によって処理することができる。所見が判定されない場合、プロセス１２００は終了する。
【０１０５】
しかしながら、所見が判定された場合、１２１６において、所見警報および／または他の通知が生成される。例えば、気胸、ＥＴチューブの誤った位置、右主幹のチューブの位置などの識別に基づいて、重篤所見警報が生成される。警報は、例えば、臨床所見の重症度／緊急性、所見の信頼度、所見の種類、所見の位置、および／または別の所見と関連した所見の出現もしくは別の所見が存在しない場所での所在の出現に比例して、および／またはそれらと他の相関関係で生成することができる。例えば、重篤所見は、あまり重篤ではない臨床所見よりも、医療専門家および／または他のユーザに、より緊急に警報することができる。画面上の警報は１３個表示でき、ＨＬ７メッセージはＲＩＳなどに提供することができる。ある例では、画像エンハンサ１０２８などによって画像データを再処理して、所見をより最適な状態でユーザに表示することができる。
【０１０６】
図１３から図２０は、出力を提供し、図１から図１２に関連して上述した装置、システム、および方法に従って、画面上の警告、インジケータ、通知などを含む対話を容易にする例示的なディスプレイを示す図である。例示的なディスプレイは、撮像デバイス１０、２００、１０１０、および／または別個のハンドヘルドもしくはモバイルコンピューティングデバイス、ワークステーションなどを介して提供することができる。
【０１０７】
図１３は、偏差インデックス（ＤＩ）１３１０（例えば、０．０が完全な露出である正しい画像取得技術の表示）および優先度の指示１３２０（例えば、ＡＩを含むシステム１０００による処理から）を含む例示的なグラフィカル・ユーザ・インターフェース（ＧＵＩ）１３００を示す。図１３の例に示すように、優先度指示１３２０は高１３２２である。図１４は、媒体１３２４の優先度指示１３２０を有する例示的なＧＵＩ１３００を示す。図１５は、低１３２６の優先度表示１３１０を有する例示的なＧＵＩ１３００を示す。
【０１０８】
図１６は、ＤＩ１６１０、画質制御インジケータ１６２０（例えば、許容可能な画質に対する合格または不合格など）、重篤度インデックス１６３０（例えば、正常、異常、重篤など）、重篤度インデックス１６３０に関連する重篤度値１６３５、所見の指示１６４０（例えば、大部分、骨折、気胸など）、およびサイズまたは重症度の指示１６５０（例えば、小、中、大など）を含む例示的なＧＵＩ１６００を示す。したがって、ユーザは、例示的なＧＵＩ１６００と対話して、ＤＩ１６１０、画質指示１６２０、臨床印象に対する重篤度範囲１６３０および値１６３５、所見の種類１６４０、ならびに所見の重症度１６５０を評価することができる。
【０１０９】
図１７は、ＤＩ１７１０、重篤度印象１７２０、所見の指示１７３０、および重症度の指示１７４０を含む、例示的ＧＵＩ１６００と同様であるが例示的なＧＵＩ１６００から縮小された別の例示的なＧＵＩ１７００を示す。図１８は、画像上の所見のオーバーレイ１８１０をさらに含む例示的なＧＵＩ１７００と同様の例示的なＧＵＩ１８００を示す。
【０１１０】
図１９は、ＧＵＩ１９００の画像ビューアディスプレイ上にオーバーレイされたウィンドウ１９１０内のＡＩから潜在的な所見を提供する例示的なＧＵＩ１９００を示す。図２０は、例示的なＧＵＩ１９００の別のビューであり、ＡＩ所見ウィンドウ１９１０内のエントリ２００２、２００４が拡大され、それぞれの所見２００２、２００４に関するさらなる情報を明らかにする。図２１は、例示的なＧＵＩ１９００のさらなるビューであり、そのビューでは、ＡＩ所見ウィンドウ１９１０が、所見に関する情報を見るために選択可能な小型表示２１１０に縮小されている。
【０１１１】
図２２は、所見２２１０が関連する画像上で強調表示され、関連情報２２２０も表示される例示的ＧＵＩ２２００を示す。図２３は、ＡＩが画像および／または他のデータを処理して所見を生成するように構成する例示的な構成インターフェース２３００を示す。
【０１１２】
図２４は、スマートフォン２４１０および／または他のコンピューティングデバイス上に表示可能な第１の例示的な省略型ＧＵＩ２４００（例えば、ウェブベースのＧＵＩなど）およびタブレット２４３０上に示される第２の省略型ＧＵＩ２４２０を示す。図２４の例に示すように、タブレット２４３０は、例えば、Ｘ線技師および／または他の医療専門家による観察および対話のために、撮像デバイス１０、２００、１０１０に対して取り付けることができる。
【０１１３】
図２５は、少なくとも図１１から図１２の命令を実行するように構成された例示的なプロセッサプラットフォーム２５００のブロック図であり、本明細書で開示および説明する例示的な構成要素を実装する。プロセッサプラットフォーム２５００は、例えば、サーバ、パーソナルコンピュータ、モバイルデバイス（例えば、携帯電話、スマートフォン、ｉＰａｄ（登録商標）などのタブレット）、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、インターネットアプライアンス、または任意の他の種類のコンピューティングデバイスとすることができる。
【０１１４】
図示の例のプロセッサプラットフォーム２５００は、プロセッサ２５１２を含む。図示の例のプロセッサ２５１２はハードウェアである。例えば、プロセッサ２５１２は、任意の所望のファミリまたは製造業者からの集積回路、論理回路、マイクロプロセッサ、またはコントローラによって実装することができる。
【０１１５】
図示の例のプロセッサ２５１２は、ローカルメモリ２５１３（例えば、キャッシュ）を含む。図２５の例示的プロセッサ２５１２は、少なくとも図１１から図１２の命令を実行して、画質チェッカ１０２２、プリプロセッサ１０２４、ラーニングネットワーク１０２６、画像エンハンサ１０２８、およびプロセッサ１０２０／２５１２の出力１０３０などの、図１から図２４のシステム、インフラストラクチャ、ディスプレイ、および関連する方法を実現する。図示の例のプロセッサ２５１２は、バス２５１８を介して揮発性メモリ２５１４および不揮発性メモリ２５１６を含む主メモリと通信する。揮発性メモリ２５１４は、同期ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＳＤＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、ＲＡＭＢＵＳダイナミックランダムアクセスメモリ（ＲＤＲＡＭ）、および／または任意の他の種類のランダムアクセスメモリデバイスによって実現することができる。不揮発性メモリ２５１６は、フラッシュメモリおよび／または任意の他の所望の種類のメモリデバイスによって実現することができる。主メモリ２５１４、２５１６へのアクセスは、クロックコントローラによって制御される。
【０１１６】
図示の例のプロセッサプラットフォーム２５００はまた、インターフェース回路２５２０を含む。インターフェース回路２５２０は、イーサネット（登録商標）インターフェース、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）、および／またはＰＣＩエクスプレスインターフェースなどの任意の種類のインターフェース規格によって実現することができる。
【０１１７】
図示の例では、１つまたは複数の入力デバイス２５２２がインターフェース回路２５２０に接続される。入力デバイス２５２２は、ユーザがデータおよびコマンドをプロセッサ２５１２に入力することを可能にする。入力デバイスは、例えば、センサ、マイクロホン、カメラ（静止画または動画、ＲＧＢまたは深度など）、キーボード、ボタン、マウス、タッチスクリーン、トラックパッド、トラックボール、アイソポイント、および／または音声認識システムによって実現することができる。
【０１１８】
１つまたは複数の出力デバイス２５２４もまた、図示の例のインターフェース回路２５２０に接続される。出力デバイス２５２４は、例えば、ディスプレイデバイス（例えば、発光ダイオード（ＬＥＤ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）、液晶ディスプレイ、陰極線管ディスプレイ（ＣＲＴ）、タッチスクリーン、触覚出力デバイス、および／またはスピーカ）によって実現することができる。したがって、図示の例のインターフェース回路２５２０は、典型的には、グラフィックス・ドライバ・カード、グラフィックス・ドライバ・チップ、またはグラフィックス・ドライバ・プロセッサを含む。
【０１１９】
図示の例のインターフェース回路２５２０はまた、ネットワーク２５２６（例えば、イーサネット（登録商標）接続、デジタル加入者回線（ＤＳＬ）、電話回線、同軸ケーブル、携帯電話システムなど）を介した外部装置（例えば、任意の種類のコンピューティング装置）とのデータのやり取りを容易にするために、送信器、受信器、トランシーバ、モデム、および／またはネットワークインターフェースカードなどの通信デバイスを含む。
【０１２０】
図示の例のプロセッサプラットフォーム２５００は、ソフトウェアおよび／またはデータを記憶するための１つまたは複数の大容量ストレージデバイス２５２８も含む。そのような大容量ストレージ２５２８の例には、フロッピーディスクドライブ、ハードドライブディスク、コンパクトディスクドライブ、ブルーレイディスクドライブ、ＲＡＩＤシステム、およびデジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）ドライブが含まれる。
【０１２１】
図２５のコード化された命令２５３２は、大容量ストレージデバイス２５２８、揮発性メモリ２５１４、不揮発性メモリ２５１６、および／またはＣＤもしくはＤＶＤなどの取り外し可能な有形コンピュータ可読ストレージ媒体に記憶することができる。
【０１２２】
上記から、複数のディープラーニングおよび／または他の機械学習技術を使用して、撮像および／または他の医療システムの動作を監視、処理、および改善するために、上記した開示の方法、装置、および製品が開示されていることが理解されよう。
【０１２３】
したがって、ある種の例は、患者撮像の時点で可搬型撮像デバイスを介するなど、ポイントオブケアでの画像取得および解析を容易にする。画像を再取得する場合、さらなる解析をすぐに行う場合、および／または他の重篤性を後にするのではなくすぐに検討する場合、本明細書で開示および説明する例示的なシステム、装置、および方法は、解析を自動化し、ワークフローを合理化し、および患者ケアを改善するための動作を容易にすることができる。
【０１２４】
特定の例は、画像を取得し、救命救急チームのポイントオブケアでの意思決定支援ツールとして動作するように特別に構成された撮像装置を提供する。特定の例は、放射線学的所見などを検出するためにポイントオブケアでの診断を提供および／または容易にするための医療デバイスとして機能する撮像装置を提供する。本装置は、放射線科医および／または救命救急チームの注意を患者に直ちに向けさせるために重篤警報を発することができる。本装置は、スクリーニング環境などで、患者の検査後に患者の優先順位付けを可能にし、陰性検査は患者が家に帰ることを可能にし、一方、陽性検査では、帰宅前に患者に医師の診察を受けさせる必要がある。
【０１２５】
特定の例では、モバイルデバイスおよび／またはクラウド製品は、ベンダーニュートラルソリューションを可能にし、任意のデジタルＸ線システム（例えば、完全に統合された、アップグレードキットなど）上でポイントオブケア警告を提供する。いくつかの例では、モバイルＸ線装置などのモバイル撮像システム上で実行される埋め込みＡＩアルゴリズムは、画像取得中および／または画像取得後のリアルタイムでのポイントオブケア警告を提供する。
【０１２６】
ＡＩを撮像デバイスにホスティングすることにより、モバイルＸ線システムは、例えば、病院の情報技術ネットワークのない地方で、あるいは患者コミュニティに撮像をもたらすモバイルトラックで、使用することができる。さらに、サーバまたはクラウドに画像を送信するのに長い待ち時間がかかる場合、撮像デバイスのＡＩを代わりに実行し、さらなる動作のために撮像デバイスに出力を生成することができる。Ｘ線技術者を次の患者の元に移動させるのではなく、さらにＸ線装置がもはや臨床ケアチームとともに患者のベッドサイドにあるのではなく、画像処理、解析、および出力がリアルタイムで（または、何らかのデータ転送／検索、処理、および出力待ち時間があるほぼリアルタイムで）行われ、臨床ケアチームおよび機器がまだ患者とともにあるか、患者の付近にありながら、臨床ケアチームに関連する通知をもたらす。例えば、外傷の場合、治療の決定を迅速に行う必要があり、特定の例は他の臨床的意思決定支援ツールで見られる遅延を緩和する。
【０１２７】
モバイルＸ線システムは、病院全体（例えば、救急室、手術室、集中治療室など）で患者のベッドサイドに移動する。病院内において、病院の「デッド」ゾーン（例えば、地下室、電気信号の干渉または妨害を伴う部屋など）では、ネットワーク通信が信頼できない可能性がある。例えば、Ｘ線デバイスがＷｉ−Ｆｉの構築に依存していて、ＡＩモデルをホストしているサーバまたはクラウドに画像をプッシュし、ＡＩ出力をＸ線デバイスに戻すのを待っている場合、患者は、必要な時に、重篤警報を信頼できない危険性がある。さらに、ネットワークまたは停電が通信に影響を及ぼす場合、撮像デバイス上で動作するＡＩは、内蔵式のモバイル処理装置として機能し続けることができる。
【０１２８】
一般的な放射線学の場合に生成される警報の例には、気胸、チューブおよび配線配置、胸水、小葉の崩壊、気腹、肺炎などの（例えば、モバイルＸ線などに対する）重篤警報、結核、肺結節などの（例えば、固定Ｘ線などに対する）スクリーニング警報、患者の位置、クリップされた解剖学的構造、不適切な技術、画像アーチファクトなどの（例えば、モバイルおよび／または固定Ｘ線などに対する）品質警報が含まれる。
【０１２９】
本明細書では、特定の例示的な方法、装置、および製品について説明したが、本特許の適用範囲はこれに限定されない。対照的に、この特許は、本特許請求の範囲内に相当するすべての方法、装置および製品を対象とする。
【符号の説明】
【０１３０】
１０  ＣＴ撮像システム、静止撮像システム、ＣＴスキャナ、撮像デバイス
１２  ガントリ
１３  回転部材
１４  Ｘ線源、Ｘ線管
１６  Ｘ線ビーム
１８  検出器アセンブリ
２０  検出器
２２  データ収集システム（ＤＡＳ）
２４  被検体
２６  制御機構
２８  Ｘ線コントローラ
３０  ジェネレータ
３２  ガントリモータコントローラ
３４  画像再構成器
３６  コンピュータ、プロセッサ
３８  コンピュータストレージデバイス
４０  オペレータコンソール
４２  ディスプレイ
４４  テーブルモータコントローラ
４６  電動テーブル、患者テーブル、テーブル
４８  ガントリ開口部
５０  座標系
５２  Ｚ軸
５４  Ｘ軸
５６  Ｙ軸
２００  Ｘ線撮像システム、デジタルモバイルＸ線システム、モバイルシステム、撮像デバイス
２０２  Ｘ線源
２０４  無線検出器
２０６  ディスプレイ
２１０  プロセッサ
３００  ラーニング・ニューラル・ネットワーク
３１０  入力
３１２  入力
３１４  入力
３１６  入力
３２０  層、入力層、第１の層
３２２  ノード
３２４  ノード
３２６  ノード
３３０  ニューラル接続部
３３２  接続部
３３４  接続部
３４０  層、第２の層
３４２  ノード
３４４  ノード
３４６  ノード
３４８  ノード
３５０  ニューラル接続部
３５２  接続部
３５４  接続部
３６０  層、第３の層
３６２  ノード
３６４  ノード
３６６  ノード
３６８  ノード
３７０  ニューラル接続部
３７２  接続部
３７４  接続部
３８０  層、出力層
３８２  ノード、出力ノード
３９０  出力
４００  畳み込みニューラルネットワーク
４０２  ウィンドウ
４０４  畳み込み
４０６  特徴マップ
４１０  特徴マップ
４１２  畳み込み
４１４  拡張特徴マップ
４１６  サブサンプリング
４１８  特徴マップ
４２０  畳み込み
４２２  畳み込み層、分類層
４２４  Ｎカテゴリ
４２６  接続部
５００  画像解析畳み込みニューラルネットワーク
５０２  入力画像
５０４  畳み込み層
５１０  特徴
５１２  特徴
５１４  特徴
５１６  特徴
５１８  特徴
５２０  特徴
５２２  特徴
５３０  第２の畳み込み層、画像、サブ画像
５３２  画像
５３４  画像
５３６  画像
５３８  画像
５４０  画像
５４２  画像
５４４  画像
５４６  画像
５４８  画像
５５０  画像の一部、出力
５５２  画像の一部、出力
５５４  画像の一部、出力
６００  構成、パッケージ
６１０  生データ、生データ入力、入力定義
６２０  ラーニングネットワーク、学習
６２１  ラーニングネットワーク
６２２  ラーニングネットワーク
６２３  ラーニングネットワーク
６２５  画像エンハンサ
６３０  処理データ、データ結果、出力定義、画像
７０２  入力、データ、入力データセット
７０４  ネットワーク
７０６  順方向、前方
７０８  肺結節、ネットワーク結果、ネットワーク出力、決定
７１２  既知の結果、出力、データ
７１４  エラー
７１６  後方パス
７２０  入力
７２２  ラーニングネットワーク
７２４  出力、前胸部
８１０  入力、データ
８２０  前処理
８４０  ネットワーク
９００  学習デバイス
９０１  訓練デバイス
９０３  配置済みデバイス
９１０  入力定義
９１１  訓練入力、追加入力
９１３  入力定義、システム入力
９２０  ラーニングネットワークモデル
９２１  ネットワーク
９２３  ネットワーク
９３０  出力定義
９３１  出力評価器
９３３  出力定義
１０００  画像処理システムまたは装置
１０１０  撮像システム、モバイルＸ線システム、撮像デバイス
１０２０  プロセッサ
１０２２  画質チェッカ、品質チェッカ
１０２４  プリプロセッサ
１０２６  ラーニングネットワーク
１０２８  画像エンハンサ
１０３０  メモリ、出力
１０３５  画像データ記憶装置
１０４０  モバイルデバイス
１０４２  ディスプレイ
１０４４  ＰＡＣＳおよび／または他の情報システム
１１１０  ブロック
１１１５  通知
１１２０  ブロック
１１３０  ブロック
１１３５  警報
１１４０  ブロック
１１５０  デバイス
１１５２  ワークステーション
１１５４  処理
１２００  プロセス
１３００  プロセッサプラットフォーム、グラフィカル・ユーザ・インターフェース（ＧＵＩ）
１３１０  優先度表示
１３１２  プロセッサ
１３２０  優先度指示
１３２２  高
１３２４  媒体
１３２６  低
１６００  ＧＵＩ
１６１０  ＤＩ
１６２０  画質制御インジケータ、画質指示
１６３０  重篤度インデックス、重篤度範囲
１６３５  重篤度値
１６４０  所見の指示、所見の種類
１６５０  サイズまたは重症度の指示
１７００  ＧＵＩ
１７１０  ＤＩ
１７２０  重篤度印象
１７３０  所見の指示
１７４０  重症度の指示
１８００  ＧＵＩ
１８１０  オーバーレイ
１９００  ＧＵＩ
１９１０  ウィンドウ
２００２  エントリ、所見
２００４  エントリ、所見
２１１０  小型表示
２２００  ＧＵＩ
２２１０  所見
２２２０  関連情報
２３００  構成インターフェース
２４００  省略型ＧＵＩ
２４１０  スマートフォン
２４２０  省略型ＧＵＩ
２４３０  タブレット
２５００  プロセッサプラットフォーム
２５１２  プロセッサ
２５１３  ローカルメモリ
２５１４  揮発性メモリ、主メモリ
２５１６  不揮発性メモリ、主メモリ
２５１８  バス
２５２０  インターフェース回路
２５２２  入力デバイス
２５２４  出力デバイス
２５２６  ネットワーク
２５２８  大容量ストレージデバイス
２５３２  コード化された命令
ｅ８０    出力層
【図１Ａ】
2019093137.tif 000003
【図１Ｂ】
2019093137.tif 000004
【図２】
2019093137.tif 000005
【図３】
2019093137.tif 000006
【図４】
2019093137.tif 000007
【図５】
2019093137.tif 000008
【図６Ａ】
2019093137.tif 000009
【図６Ｂ】
2019093137.tif 000010
【図７】
2019093137.tif 000011
【図８】
2019093137.tif 000012
【図９Ａ】
2019093137.tif 000013
【図９Ｂ】
2019093137.tif 000014
【図９Ｃ】
2019093137.tif 000015
【図１０】
2019093137.tif 000016
【図１１】
2019093137.tif 000017
【図１２】
2019093137.tif 000018
【図１３】
2019093137.tif 000019
【図１４】
2019093137.tif 000020
【図１５】
2019093137.tif 000021
【図１６】
2019093137.tif 000022
【図１７】
2019093137.tif 000023
【図１８】
2019093137.tif 000024
【図１９】
2019093137.tif 000025
【図２０】
2019093137.tif 000026
【図２１】
2019093137.tif 000027
【図２２】
2019093137.tif 000028
【図２３】
2019093137.tif 000029
【図２４】
2019093137.tif 000030
【図２５】
2019093137.tif 000031
【外国語明細書】
2019093137000001.pdf