(57)【要約】  医療画像内の部位を区分する方法は、初期の区分から生成された候補の区分のセットを評価するステップを含む。派生区分を用いた各候補の距離の計算に基づいて、初期の区分よりもよいならば、最良の候補が、臨床医に推奨される。この推奨部は、後のコンピュータ支援診断（すなわち病変を良性／悪性に分類）にも利益となる極めて安定した区分を実現する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
医療画像内の部位を分類する方法であって、
分類部を医療画像トレーニングデータのセットでトレーニングするステップであり、該トレーニングデータが区分された部位を含み、該区分された部位を分類する臨床的なグランドトゥルースが知られているステップと、
検査のための非トレーニング医療画像データを得るステップと、
コンピュータ支援検出ＣＡＤに対する処理を使用して、形態的に関心のある部位を識別及び区分するために前記トレーニングデータを処理するステップと、
前記区分された部位の各々に対する全ての特徴のセットを抽出するために前記区分された部位を処理するステップと、
前記特徴のサブセットを用いて関心のある前記部位を分類するステップと、
を有し、
前記トレーニングするステップが、安定した区分を実現するための推奨部を使用するステップを含む、方法。
【請求項２】
前記トレーニングするステップが、更に、
前記部位の初期の区分又は境界で開始するステップと、
複数の候補の区分を実現するために、前記初期の区分を規定するパラメータの摂動を自動的に生成するステップと、
前記推奨部が、前記候補の区分が前記初期の区分よりも良いと決定するならば、前記候補の区分の１つを推奨するステップと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
オペレーションのステップが、更に、第２パラメータ調整処理を含み、
ここで派生区分が、前記初期の及び候補の区分に対して生成される、
請求項２に記載の方法。
【請求項４】
医療画像における興味のある特定の部位を区分又は図示する区分部であって、前記部位の候補の区分を生成し、前記区分部が、前記候補の区分の境界を変化又は摂動することによって、複数の区分を生成する推奨部を含み、もし前記区分部が、推奨された区分が後の区分処理に良く適合すると決定するならば、前記区分された正確性を改善するために前記摂動に基づいて、臨床の前記候補の部位に対して変化を推奨する、区分部。
【請求項５】
前記推奨部が各派生情報で動作し、より所望の区分であるかどうかを決定するように各々を摂動する、請求項４に記載の区分部。
【請求項６】
ＣＡＤシステム及び請求項４に記載の区分部と、
前記ＣＡＤシステム及び区分部をつなぐ偽陽性削減システムであって、
特徴抽出部と、
前記特徴抽出部により抽出され、供給される最適特徴サブセットを生成する、前記特徴抽出部につながる生成アルゴリズムと、
前記特徴のサブセットに従って、最小の偽陽性で各区分された部位を分類する、特徴抽出部とつながるサポートベクトルマシンＳＶＭと、
を有する偽陽性削減システムと、
を有する分類部。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータ支援検出システム及び方法に関する。本発明は、より詳細には、コンピュータ支援検出（ＣＡＤ）、コンピュータ支援診断（ＣＡＤｘ）及びコンピュータベースの意思決定支援システム（ＣＤＳＳ）におけるアプリケーションのための新たな区分システム及び方法に関する。新たな区分システムは、区分されたデータが、マシン学習技術により「ユーザフレンドリ」であるような態様で腫瘍境界を続いて図示するように、場合により、区分部をトレーニングするトレーナに、初期の境界画定に対して提案された派生情報を提供することによって、腫瘍境界の自動化された検出及び区分をサポートする。
【背景技術】
【０００２】
現在のコンピュータ関連システムの速度及び高度化は、より高速であり、より高度化された医療画像システムの開発をサポートする。生成及び処理される画像データの量が結果として増加すると、検査のデータ等をサポートする非常に多くのサポートアプリケーションを必要とする。すなわち様々なデータ処理ソフトウェア及びシステムが、医療画像データを識別及び／又は診断及び評価する医療画像の評価において、医師、臨床医、放射線科医等を支援するために開発されてきた。例えばコンピュータ支援検出（ＣＡＤ）アルゴリズム及びシステムは、超音波胸部スキャン及びマルチスライスＣＴ（ＭＳＣＴ）肺スキャンから疑いのある病変を自動的に識別するように開発された。超音波及びＣＴ（又はコンピュータ断層撮影システム）は、異常及び病変だけでなく、解剖学的構造のサイズ、形状及び位置を正確に描写することができる点で、画像化を通じて病気の診断に一般に使用される画像化モダリティである。
【０００３】
ＣＡＤシステムは、器官内の病変のような部位又は他の医学的状態を自動的に検出（識別）する。部位の画像がレンダリングされ、ディスプレイされるとき、ＣＡＤシステムは、調べられた関心のある部位を典型的にマーキング又は識別する。マーキングは、マーキングされた前記部位に、ユーザの注意をひきつけることである。ＣＡＤシステムは、（関心のある）病変（部位）の分類又は特徴付けを提供し得る。すなわち、ＣＡＤシステムは、胸部検査における微細石灰化を、又はＭＳＣＴにおける結節を潜在的な異常として識別し得る。続くステップとして、ＣＡＤｘシステムは、該異常を悪性又は良性に更に分類するために使用され得る。ＣＡＤシステムは、放射線科医の専門知識を組み込み、本来医療画像データにおける異常の検出を鑑みてセカンドオピニオンを提供し、診断の提案をレンダリングし得る。癌の疑いのある病変の早期検出及び分類を支援することによって、ＣＡＤ及びＣＡＤｘシステムは、早期診療を可能にし、理論的に患者に対するより良い予後診断をする。
【０００４】
ＣＡＤｘ及び他のマシンラーニングシステムに対する多くの現在の作業は、指導されたラーニングと同じ方法論に従う。ＣＡＤｘシステムは、既知のグランドトゥルースをもつデータの集まりで開始し、グランドトゥルース例えば悪性又は良性を識別するのに十分な見分ける力をもつと信じられた特徴のセットを識別するトレーニングデータに基づいて「トレーニング」される。当業者らにとっての課題は、理想的には特徴の集合内の最も関連のある機能を見つける、カテゴリ間の区別を円滑にする特徴を抽出することを含む。ＣＡＤｘシステムは、異種の情報（例えば患者データを持つ画像ベースの機能）を組み合わせ得、又は例示ベースのアプローチに対する類似度メトリクスを見つけ得る。当業者は、コンピュータによる意思決定支援システム又はＣＡＤｘシステムの正確性が、マシンラーニング処理を実行する既に分類されたパターンのセットの可用性によって（すなわちトレーニングセットによって）制限されると理解している。すなわち、もし不明瞭な境界画定が、ＣＡＤｘ内の分類部等をトレーニングするために使用されているならば、不明瞭な結果が該システムによって生成されるだろう。
【０００５】
したがって、当業者は、最も安定且つ最適な区分が実現されるように、推奨部システムによって、ＣＡＤｘ関連処理において、ユーザインタラクティブ区分調整処理を導くシステム及び処理を見つけるだろう。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
それゆえ本発明の目的は、コンピュータ支援検出又は診断システム及び処理に使用する区分ユニットを提供することであり、ここで、トレーナが単に区分を規定できるようにする代わりに、初期にユーザが選択した境界画定は、トレーナ自身によってではなく、トレーナが「最良の」コンピュータ支援バリエーションを選ぶことによって調整され、これに従って推奨部により自動的に生成される。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
当業者らは、コンピュータ支援区分が、特に軟部組織の境界例えば腫瘍境界を見分けるように、システムがトレーニングされることを必要とすると理解している。現在推奨部を持つ区分部は、続くマシンラーニング技術に使用する「最良」の区分におけるトレーニングを考慮して最適に動作するための、コンピュータ支援処理に対する能力を付与する。
【０００８】
一実施例では、区分ユニットは、初期の区分のものよりも部位のより良い境界画定を推奨することによって、ＣＡＤで検出された部位の「最良」の描写の、臨床医の初期の選択に応答する。発明概念は、派生区分のセットを生成する推奨部を用いて実施され、各々が初期の区分を考慮してレート付けされる。もし派生した区分の１つでも、初期区分よりも「より良い」と推奨部によって決定される場合、該派生した区分が臨床医のトレーナに対して推奨される。それについて言えば、各派生情報は、更に派生情報の第1セットの「より良い」派生情報であるとマシンが理解するかどうかを決定するために処理され得、もちろんもし基準が満たされるならば、システムをトレーニングする臨床医に該派生情報を推奨する。
【０００９】
他の実施例では、医療用画像化における様々なＣＡＤ及びＣＡＤｘ処理を支援するための区分処理をトレーニング及び実施する処理は、ある部位の初期の最も良い区分を選択し、該区分を修正又は初期の区分を調整する臨床医／システムトレーナに頼る代わりに、推奨部処理は、最近のマシンラーニングオペレーションに対する区分されたデータの利用に関して「より良い」区分を実現する試みにおいて、初期の区分で動作する。特に推奨部は、初期の区分に対して派生情報のセットを生成し、「より良い」と判明すれば、初期の区分に対する推奨された区分を代替する臨床医トレーナに対して推奨する。「より良い」区分を選ばれたマシンは、自動的に又はトレーナに対してされた選択により利用され得る。
【００１０】
さらに他の実施例では、境界の描写に対して自動的な推奨部をもつ区分ユニットを含むコンピュータ支援検出システムは、続く自動化されたデータ抽出処理によって使用するより正確且つ利用可能な区分と、マシン学習を含むと共に、本発明の境界の描写に対する自動的な推奨部を持つ区分ユニットを更に含むコンピュータ支援診断システムとを備える。本発明は、以下に開示され、請求されるように該システムが自動的に推奨する区分処理を含むＣＡＤ及びＣＡＤｘ処理を実行するダウンロードされたコンピュータ命令のセットであるコンピュータ可読媒体も含む。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
ＲｅｇＧｒｏｗ（登録商標）及びＦａｓｔＭａｒｃｈ（登録商標）のような乳癌検出アルゴリズム又はアプリケーションプログラムは、医療画像データ内の腫瘍を自動的に識別及び区分することを実行するＣＡＤ関連の処理である。しかしながら当業者には理解されるように、腫瘍と周辺の組織との間の境界は、（生きた組織において）明確なものではなく、それゆえコンピュータ支援方法の自動境界検出は、いかなる腫瘍（境界）に対しても一貫して正確な画定を提供するわけではない。効果的に境界ピクセルと腫瘍ピクセルとを区別することができる決定的な閾値又はアルゴリズムは、知られておらず、そのようなことをするユーザインタラクションを必要とする。すなわち既知のアプリケーションプログラムは、典型的に放射線科医が、自動的に生成され、検証のためにトレーナ／臨床医に提示されたＣＡＤ区分に対して調整することにより、区分処理を調整することを可能にする。
【００１２】
図１Ａ及び１Ｂは、（ＨＤＩラボソフトウェアにより提供された）ＦａｓｔＭａｒｃｈ（登録商標）アルゴリズムによって区分された乳癌（悪性部位）を示す。図１Ａ及び１Ｂを調べると理解できるように、トレーナ／臨床医によって（既定された）特定のパラメータを調整すると、自動的に検出される又は検出されない腫瘍の形状が、劇的に変えられる。ＣＡＤ処理の調整をすることに責任を持つのは、臨床医／トレーナである。このようなシステムのコンピュータトレーニングに入力される放射線科医の主観的な性質のため、画定された区分は、続く処理による使用には「不明瞭」に見える、すなわちあいまいな腫瘍境界に見え、その結果トレーニングされたシステムは、「最良」の例から、新たに提示された分析で調査された部位に対する最良の境界をどの様に正確に一貫して選ぶのかを学習しない。特に（臨床医の入力で調整する）区分の自由は、「自動的な」腫瘍区分及び「自動的な」レポート生成を妨げる。
【００１３】
しかし、ことによるとより重要なことに、区分の自由は、よりよいアナロジーの欠如のために、黒魔術と同類のものをトレーニング処理に導入する。もしトレーニングデータにおける関心のある部位（すなわち腫瘍）の初期の区分が、人間によって任意に決定されるならば、このような任意の図に基づいたマシンラーニングは、新たな腫瘍を図示することにおいて最大パフォーマンスを実現することができない。すなわち、パラメータをインタラクティブに調整する自由（区分の自由）は、区分ユニットによって、自動レポート生成及び正確且つ自動の腫瘍区分を実際に妨げ得る。これらの問題は、臨床医の判断に基づく調整の自由が、このような区分ユニットを用いるシステムで負う固有のあいまいさに起因する。人間が任意にトレーニング腫瘍の区分を決定する場合、チャンス又はエラーが生じる。すなわちどのマシンラーニング処理でも、分類に対する誤って又は不完全に区分された部位に基づくトレーニングは、「次世代」データ、すなわち非トレーニングセットに使用される場合、パフォーマンスの低下する結果となり得る。本発明は、従来の区分技術の制限に対する解決策並びに改善された区分方法及びサブシステムを有する改善された分類部を提供する。
【００１４】
推奨部を有する発明の区分システムは、自身の同時係属中の出願ＰＨＵＳ０４０５０５で記載及び説明された図２の偽陰性削減システム１００のオペレーションの説明によって一般化され得、参照によってここに組み込まれる。ＣＡＤシステム１２０は、関心のある部位を識別し、（図には明らかに示されていない）推奨部サブシステムを含む区分サブシステム１４０の挿入は、境界調整処理を導き、より臨床的な目的の区分を実現するユニークな態様を提供する。すなわち推奨部を有する区分ユニット１４０は、区分されたデータを生成し、特徴抽出ユニット１６０に出力する。特徴はＧＡ１８０に最適化され、最終的な分類はＳＶＭ２００によってなされる。
【００１５】
臨床医／放射線科医／トレーナは、まず推奨部１４０をもつ区分部により生成された初期の区分を指定する。推奨部は、「より良い」区分を見つけるために、区分を変化させる。該「より良い」区分が初期の区分よりも実際に良いということを、もし推奨部が決定するならば、自動的に前記部位に対する派生した図を提案する。例えば本発明の推奨部を持つ区分部は、図３Ａに示される区分のようなよりよい区分に対して、パラメータを調整しても、図３Ｃの区分された境界によって示されるような「より悪い」区分よりも形状の変化が起きない、という仮定をする。すなわち、図３Ａ及び図３Ｃは、胸部腫瘍に対する２つの区分を図示しており、図３Ａの区分は、境界が周囲の組織に漏れ出ている図３Ｃに示される区分よりも明らかによい。しかし実際には、分類トレーニングをサポートする放射線科医又は臨床医は、彼／彼女の経験で図３Ｃの区分が非常に良く見えるので、図３Ｃ区分に満足し得る。このような状況で、本発明の推奨部１４０をもつ区分部は、調整パラメータによって図３Ａの区分に対して進めるトレーニングをガイドする。説明では、図３Ａ、３Ｂ、３Ｃ及び３Ｄの各々を注意深く見ることにより容易に理解されるように、１つのパラメータ（すなわち閾値）が、例えばこの両方の区分に関する１０のユニット又はステップによって調整されるならば、図３Ａの区分が図３Ｂに非常に類似し、図３Ｃの区分が図３Ｄの区分に非常に類似する。区分された形状が図３Ｃの区分の場合に図３Ａの区分よりもより変化することは、当業者には明らかだろう。このユニークな特性及び自動的な提案に基づいて、ＣＡＤベースのシステムが、全体の区分の正確性に対してより良い又はより悪い区分を実現し得る。
【００１６】
分類部１００（図２）のような典型的なＣＡＤベースのシステムは、本発明の区分ユニット２３０を含み、放射線科医又は臨床医がシステムをトレーニングするように初期の区分を画定することを必要とする。一度図示されると、区分ユニットは、自動的にパラメータを摂動（調整）し、摂動によって生成された候補の区分が、初期の区分よりも「良い」かどうかを決定するために「テストする」。例えばもし摂動すべき５つのパラメータ又は特徴があるならば、システムは、自動的に各パラメータを特定の量（例えば−１％、−２％、１％、２％）減少及び増加する。閾値のようなユニークな特徴に基づいて調整することにより、特定のパラメータを識別するための専門家からの入力の後、どんなＣＡＤ処理が推奨部をもつ区分部によりサポートされるとしても、最適な区分が実現される。最適な区分が「学習され」、これに基づいて、類似の境界を識別する最良のパラメータ又は特徴が最適化される。しかし、（上で示されるように）４の摂動が各パラメータに対して許可されるならば、候補の区分の総数は４×４×４×４×４＝１０２４である必要があることに留意されるべきである。
【００１７】
次に、区分部及び推奨部は、共に臨床医の入力で、１０２４の候補の区分の１つが分類部のトレーニングに使用するために放射線科医に推奨されるような決定（「提案」）をレンダリングする。１０２４の派生区分がある場合に、本発明の推奨部は、もし推奨部が、選択がもとの区分よりもトレーニングにとって「良い」ということを理解するならば、区分の最終的な選択を支援する。第２ラウンドの摂動は、元の区分及び１０２４の候補の区分各々で実施され得る。したがって元の区分及び各候補の区分に対して、１０２４の派生区分がある。該摂動を実施するために、以下のようなアルゴリズムが距離を計算する。
【００１８】
すなわち、以下のグラフは、区分された腫瘍であり、中心点は、ＣＡＤアルゴリズムによって使用される種子点である。ＣＡＤは、
距離＝Ｓｕｍ（各軸の長さ）
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を計算する。ここで、
Ｍ＝Ｓｕｍ［距離（オリジナル）−距離（各候補）］
である。１０２４の候補区分の各々が、他の派生１０２４区分を第２ラウンドの摂動の後に出すので、候補区分の各々は、
Ｎ１＝Ｓｕｍ［距離（候補１）−距離（各派生情報）］
Ｎ２＝Ｓｕｍ［距離（候補２）−距離（各派生情報）］
…
Ｎ１０２４＝Ｓｕｍ［距離（候補１０２４）−距離（各派生情報）］
である。
【００１９】
最終的に、１０２５の数は、その絶対値によって昇順にソートされる。もしＭがトップにあるならば、推奨はなされない。そうでなければ、トップの候補は、もとの区分に対する可能な改善として放射線科医に推奨される。提示された特徴のアプリケーションは、区分されたように、顕著に改善された分類システムを規定する。
【００２０】
図４は、本発明に従って実施され得る処理を図示するフロー図である。すなわち、図４は、本発明の適用された処理の一実施例を説明するフロー図である。ボックス４００は、システムを表し、ボックス４２０は、検査の部位を検出するステップを表し、ボックス４４０は、臨床又は形態学的に関心のある部位を識別及び区分するために得られた医療画像データを処理するステップを表し、初期の区分を生成する。ボックス４６０は、推奨部をもつ区分部を用いて区分された部位を更に処理するステップを表す。ボックス４８０は、前記部位を分類する全体の特徴に対して動作するステップを表す。トレーニングするステップは、初期の区分に関して、区分された部位の境界を画定するパラメータにおける摂動を生成するための、推奨部をもつ区分部を用いるステップを含む。摂動は、パラメータ調整処理に基づき、複数の候補の区分を生成し、該候補が初期の区分よりも良いという決定に基づいて、候補の区分を推奨する。
【００２１】
推奨部をもつ区分部及びそのオペレーションのより詳細な理解は、図５に説明される処理を見直すことから得られるだろう。
【００２２】
本発明の方法を実行する、又は本発明の分類部及び／又は分類システムを有することに必要とされるソフトウェアは、論理関数を実行する実行可能な命令の順序立ったリストを有し得る、ということに留意されたい。そのようなものとして、ソフトウェアは、コンピュータベースのシステム、プロセッサを含むシステム又は命令実行システム、装置若しくはデバイスから命令を取ってきて、該命令を実行することができる他のシステムのような、命令実行システム、装置若しくはデバイスによって又は接続して使用するいかなるコンピュータ可読媒体で実施することができる。本文書の文脈では、「コンピュータ可読媒体」は、命令実行システム、装置若しくはデバイスによるか、又は接続して使用するプログラムを含む、記憶する、通信する、配布する若しくは移送することができるいかなる手段でもあり得る。
【００２３】
コンピュータ可読媒体は、例えば電子、磁気、光学、電磁気、赤外線、若しくは半導体システム、装置、デバイス又は伝達媒体に制限されないものになり得る。コンピュータ可読媒体のより詳細な例（非網羅的なリスト）は、１以上の線を有する電気的接続（電子）、ポータブルコンピュータディスケット（磁気）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）（磁気）、読込専用メモリ（ＲＯＭ）（磁気）、消去可能プログラマブル読込専用メモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）（磁気）、光ファイバ（光学）、及びポータブルコンパクトディスク読込専用メモリ（ＣＤＲＯＭ）（光学）を含むだろう。プログラムが、例えば紙若しくは他の媒体の光学的なスキャンを介して、電子的にキャプチャされ、コンパイル、インタプリタされ又は必要であれば適切な態様で処理され、コンピュータメモリに記憶され得るので、コンピュータ可読媒体は、紙又はプログラムが印刷される他の適した媒体でさえもあり得るということに留意されたい。
【００２４】
本発明の上記の実施例、特に「好ましい」実施例は、本発明の原理を明確に理解するために単に説明される実施の、単に可能な例にすぎないと強調されるべきである。更に、多くの変形及び修正が、本発明の趣旨及び原理から実質的に逸脱することなく、本発明の上記の実施例に対してなされ得る。このような修正及び変形は全て、本開示により教示されたものであり、本発明の範囲に含まれ、請求項により保護されると意図される。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１Ａ】図１Ａは、区分された胸部腫瘍がハイライトされた画像を図示する。
【図１Ｂ】図１Ｂは、区分された胸部腫瘍がハイライトされた画像を図示する。
【図２】図２は、本発明の進歩的な区分ユニットを含むＣＡＤシステムのシステムレベル図である。
【図３Ａ】図３Ａは、様々な区分の例であり、潜在的な結節として区分された部位の提示された区分である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、様々な区分の例であり、潜在的な結節として区分された部位の提示された区分である。
【図３Ｃ】図３Ｃは、様々な区分の例であり、潜在的な結節として区分された部位の提示された区分である。
【図３Ｄ】図３Ｄは、様々な区分の例であり、潜在的な結節として区分された部位の提示された区分である。
【図４】図４は、本発明に従って実施され得る処理を図示するフロー図である。
【図５】図５は、本発明の推奨部処理を実行する処理を図示するフロー図である。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図３Ｄ】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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2008520317.tif 000014