(57)【要約】  通常のデータからの偏差を使用して画像分析を容易にするためのシステムおよび手法を提示する。一例では、システムは、複数の基準患者からの患者画像データの第１の部分と、複数のターゲット患者からの患者画像データの第２の部分とを含むアトラスマップを示すアトラスマップデータを生成する。患者画像データの第１の部分は、患者画像データの第１の部分に関連する患者識別情報のセットの対応する年齢グループとマッチングされる。システムはまた、患者画像データの第１の部分と比較した患者画像データの第２の部分の偏差量を表す偏差マップデータを生成する。さらに、システムは、偏差マップデータに基づいてニューラルネットワークをトレーニングして、１つまたは複数の臨床状態を決定する。【選択図】図１
2021500662.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械学習システム（１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００）であって、
コンピュータ実行可能構成要素（１０２）を保存するメモリ（１１２）、
前記メモリ（１１２）に保存されたコンピュータ実行可能構成要素（１０２）を実行するプロセッサ（１１０）を含み、ここで前記コンピュータ実行可能構成要素（１０２）は、
第１の定義された基準を満たす複数の基準患者からの患者画像データ（４０２）の第１の部分および第２の定義された基準を満たす複数のターゲット患者からの前記患者画像データ（４０２）の第２の部分を含むアトラスマップを示すアトラスマップデータ（４０４）を生成するアトラスマップ構成要素（１０４）を含み、前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分は、前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分に関連する患者識別情報のセットの対応する年齢グループにマッチングされ、前記患者データの前記第２の部分は複数の臨床状態に関連し、そして前記コンピュータ実行可能構成要素（１０２）は、
前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分と比較した前記患者画像データ（４０２）の前記第２の部分の偏差量を表す偏差マップデータ（４０６、６０２）を生成する偏差マップ構成要素（１０６）、および
前記偏差マップデータ（４０６、６０２）に基づいてニューラルネットワーク（５０２）をトレーニングして、１つまたは複数の臨床状態を決定するニューラルネットワーク構成要素（１０８）
を含む、機械学習システム（１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００）。
【請求項２】
前記アトラスマップ構成要素（１０４）は、前記患者データの前記第１の部分の統計的表現を生成する、請求項１に記載の機械学習システム（１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００）。
【請求項３】
前記アトラスマップ構成要素（１０４）は、前記アトラスマップ内のデータ値の平均値および標準偏差値に関連する画像強度値を生成する、請求項１に記載の機械学習システム（１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００）。
【請求項４】
前記偏差マップ構成要素（１０６）は、前記画像強度値から前記平均値を差し引いて差分値を生成し、前記差分値を前記標準偏差値で割って、前記偏差マップデータ（４０６、６０２）の生成を容易にする、請求項３に記載の機械学習システム（１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００）。
【請求項５】
前記アトラスマップ構成要素（１０４）は、前記アトラスマップデータ（４０４）の第１の部分を前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分に関連する年齢マッチングされたグループのセットとして構成し、前記アトラスマップ構成要素（１０４）は、前記アトラスマップデータ（４０４）の第２の部分を前記患者画像データ（４０２）の前記第２の部分に関連する異常な医学的状態グループのセットとして構成する、請求項１に記載の機械学習システム（１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００）。
【請求項６】
前記アトラスマップ構成要素（１０４）は、前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分および前記患者画像データ（４０２）の前記第２の部分を正規化して、前記アトラスマップデータ（４０４）を生成する、請求項１に記載の機械学習システム（１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００）。
【請求項７】
前記アトラスマップ構成要素（１０４）は、前記アトラスマップデータ（４０４）を、前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分および前記患者画像データ（４０２）の前記第２の部分を表す数値データ値のマトリックスとしてフォーマットする、請求項１に記載の機械学習システム（１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００）。
【請求項８】
メモリ（１１２）に動作可能に結合されたプロセッサ（１１０）を使用してコンピュータ実行可能構成要素（１０２）を実行し、以下の動作を実行することを含む方法（８００）であって、
複数の基準患者に関連する患者画像データ（４０２）の第１の部分と、複数の臨床状態に関連する前記患者画像データ（４０２）の第２の部分とを含むアトラスマップを示すアトラスマップデータ（４０４）を生成するステップであって、ここで前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分は、前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分に関連する患者識別情報のセットの対応する年齢グループとマッチングされるステップ、
前記患者画像データ（４０２）の前記第２の部分と前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分との間の偏差量を表す偏差マップデータ（４０６、６０２）を生成するステップ、および
前記偏差マップデータ（４０６、６０２）に基づいてニューラルネットワーク（５０２）をトレーニングして、１つまたは複数の臨床状態を決定するステップ
を含む、方法（８００）。
【請求項９】
前記アトラスマップデータ（４０４）を生成する前記ステップは、前記患者識別情報のセットの年齢グループのセットに基づいて、前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分をグループ化するステップを含む、請求項８に記載の方法（８００）。
【請求項１０】
前記アトラスマップデータ（４０４）を生成する前記ステップは、前記アトラスマップデータ（４０４）の一部を、前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分に関連する年齢マッチングされたグループのセットとして構成するステップを含む、請求項８に記載の方法（８００）。
【請求項１１】
前記アトラスマップデータ（４０４）を生成する前記ステップは、前記アトラスマップデータ（４０４）の一部を、前記患者画像データ（４０２）の前記第２の部分に関連する異常な医学的状態のグループのセットとして構成するステップを含む、請求項８に記載の方法（８００）。
【請求項１２】
実行に応答してプロセッサ（１１０）を含むシステム（１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００）に動作を実行させる命令を含むコンピュータ可読記憶装置であって、前記動作は、
複数の基準患者に関連する患者画像データ（４０２）の第１の部分と、複数の臨床状態に関連する前記患者画像データ（４０２）の第２の部分とを含むアトラスマップを示すアトラスマップデータ（４０４）を生成するステップであって、ここで前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分は、前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分に関連する患者識別情報のセットの対応する年齢グループとマッチングされるステップ、
前記アトラスマップデータ（４０４）を修正して、前記患者画像データ（４０２）の前記第２の部分と前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分との間の偏差量を表す偏差マップデータ（４０６、６０２）を生成するステップ、および
前記偏差マップデータ（４０６、６０２）に基づいてニューラルネットワーク（５０２）をトレーニングして、１つまたは複数の臨床状態を決定するステップ
を含む、コンピュータ可読記憶装置。
【請求項１３】
前記アトラスマップデータ（４０４）を生成する前記ステップは、前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分および前記患者画像データ（４０２）の前記第２の部分を正規化するステップを含む、請求項１２に記載のコンピュータ可読記憶装置。
【請求項１４】
前記アトラスマップデータ（４０４）を生成する前記ステップは、前記アトラスマップデータ（４０４）を、前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分および前記患者画像データ（４０２）の前記第２の部分を表す数値データ値のマトリックスとしてフォーマットするステップを含む、請求項１２に記載のコンピュータ可読記憶装置。
【請求項１５】
前記アトラスマップデータ（４０４）を修正する前記ステップは、前記数値データ値のマトリックスを、前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分と比較した前記患者画像データ（４０２）の前記第２の部分の前記偏差量に基づいてフォーマットされた色付けされたデータ値のマトリックスに変換するステップを含む、請求項１４に記載のコンピュータ可読記憶装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この開示は一般に人工知能に関する。
【背景技術】
【０００２】
人工知能（ＡＩ）は、デジタル画像の分類や分析に使用することができる。たとえば、ＡＩを画像認識に使用することができる。特定の技術アプリケーションでは、ＡＩを使用して画像分析を強化することができる。一例では、対象領域ベースのディープニューラルネットワークを使用して、デジタル画像の特徴の位置を特定することができる。しかしながら、従来の人工技術を使用したデジタル画像の分類および／または分析の正確さおよび／または効率性は、一般に達成するのが難しい。さらに、デジタル画像の分類および／または分析のための従来の人工技術は、一般に、たとえば、ピクセル注釈、ボクセルレベル注釈などの労働集約的なプロセスを必要とする。したがって、デジタル画像の分類および／または分析のための従来の人工技術を改善することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１７／２１３３３９号明細書
【発明の概要】
【０００４】
以下は、本明細書のいくつかの態様の基本的な理解を提供するために、本明細書の簡単な概要を示している。この要約は、本明細書の広範な概要ではない。これは、本明細書の主要な要素または重要な要素を特定することも、本明細書の特定の実装の範囲または特許請求の範囲を示すことも意図していない。この概要の唯一の目的は、後に提示されるさらに詳細な説明の前置きとして、本明細書のいくつかの概念を簡略化された形で提示することにある。
【０００５】
一実施形態によれば、システムは、アトラスマップ構成要素、偏差マップ構成要素、およびニューラルネットワーク構成要素を含む。アトラスマップ構成要素は、第１の定義された基準を満たす複数の基準患者からの患者画像データの第１の部分と、第２の定義された基準を満たす複数のターゲット患者からの患者画像データの第２の部分とを含むアトラスマップを示すアトラスマップデータを生成する。患者画像データの第１の部分は、患者画像データの第１の部分に関連する患者識別情報のセットの対応する年齢グループとマッチングされる。患者データの第２の部分は、複数の臨床状態に関連する。偏差マップ構成要素は、患者画像データの第１の部分と比較した患者画像データの第２の部分の偏差量を表す偏差マップデータを生成する。ニューラルネットワーク構成要素は、偏差マップデータに基づいてニューラルネットワークをトレーニングして、画像データに含まれる１つまたは複数の臨床状態を決定する。
【０００６】
別の実施形態によれば、方法が提供される。この方法は、メモリに動作可能に結合されたプロセッサを使用してコンピュータ実行可能構成要素を実行し、複数の基準患者に関連する患者画像データの第１の部分と複数の臨床状態に関連する患者画像データの第２の部分とを含むアトラスマップを示すアトラスマップデータを生成するなどの動作を実行するステップを提供し、ここで患者画像データの第１の部分は、患者画像データの第１の部分に関連する患者識別情報のセットの対応する年齢グループとマッチングされる。この方法はまた、患者画像データの第２の部分と患者画像データの第１の部分との間の偏差量を表す偏差マップデータを生成するステップなどの動作を提供する。さらに、この方法は、偏差マップデータに基づいてニューラルネットワークをトレーニングして、画像データに含まれる１つまたは複数の臨床状態を決定するステップなどの動作を提供する。
【０００７】
さらに別の実施形態によれば、コンピュータ可読記憶装置は、実行に応答してプロセッサを含むシステムに動作を実行させる命令を含み、動作は、複数の基準患者に関連する患者画像データの第１の部分と、複数の臨床状態に関連する患者画像データの第２の部分とを含むアトラスマップを示すアトラスマップデータを生成するステップであって、ここで患者画像データの第１の部分は、患者画像データの第１の部分に関連する患者識別情報のセットの対応する年齢グループとマッチングされるステップ、アトラスマップデータを修正して、患者画像データの第２の部分と患者画像データの第１の部分との間の偏差量を表す偏差マップデータを生成するステップ、偏差マップデータに基づいてニューラルネットワークをトレーニングして、画像データに含まれる１つまたは複数の臨床状態を決定するステップを含む。
【０００８】
以下の説明および添付の図面は、本明細書のある特定の例示的な態様を記載する。しかしながら、これらの態様は、本明細書の原理を用いることができる様々な方法のうちのいくつかを示しているにすぎない。本明細書の他の利点および新規の特徴は、図面と併せて検討されるとき、本明細書の以下の詳細な説明から明らかになるであろう。
【０００９】
本発明の多数の態様、実装、目的および利点は、添付の図面と併せて以下の詳細な説明を検討することにより明らかになり、図面では、同様の参照文字は、全体を通して同様の部分を指す。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本明細書で説明される様々な態様および実装による、例示的な機械学習構成要素の高レベルのブロック図を示す。
【図２】本明細書で説明される様々な態様および実装による、例示的な機械学習構成要素および例示的な医用画像診断プロセスを含むシステムを示す。
【図３】本明細書で説明される様々な態様および実装による、別の例示的な機械学習構成要素の高レベルのブロック図を示す。
【図４】本明細書で説明される様々な態様および実装による、医用画像データ、アトラスマップデータ、および偏差マップデータに関連する例示的なシステムを示す。
【図５】本明細書で説明される様々な態様および実装による、偏差マップデータおよびニューラルネットワークに関連する例示的なシステムを示す。
【図６】本明細書で説明される様々な態様および実装による、偏差マップデータおよび多次元視覚化データに関連する例示的なシステムを示す。
【図７】本明細書で説明される様々な態様および実装による、ニューラルネットワークに関連する例示的なばねブロックの高レベルのブロック図を示す。
【図８】本明細書で説明される様々な態様および実装による、通常のデータからの偏差を使用する画像分析の例示的な方法のフロー図を示す。
【図９】適切な動作環境を示す概略ブロック図である。
【図１０】サンプルコンピューティング環境の概略ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
次に、本開示の種々の態様を、図面を参照して説明するが、図面の全体を通して、類似する参照番号は、類似する要素を指すために使用されている。以下の説明では、説明の目的で、１つまたは複数の態様の完全な理解を提供するために多数の特定の詳細が述べられている。しかしながら、本開示の特定の態様は、これらの特定の詳細なしで、または他の方法、構成要素、材料などを用いて実施され得ることが理解されるべきである。他の例では、１つまたは複数の態様の説明を容易にするために、周知の構造およびデバイスがブロック図形式で示されている。
【００１２】
通常のデータからの偏差を使用した画像分析のシステムおよび手法を提示する。たとえば、従来の人工知能（ＡＩ）技術と比較して、主題の革新は、通常のデータからの偏差を使用した画像分析（たとえば、脳画像分析）を容易にする新しいＡＩフレームワークを提供する。小児の脳の形態は、人間の生命の最初の数年間で非常に急速に変化する。さらに、変化は人間の生命の最初の数か月で非常に重要であることが知られており、人間が成人期に入るにつれて変化率は徐々に減少する。小児の脳の形態がそのように急速に変化するため、小児神経科医にとって、異なる年齢で異なって現れる年齢関連の臨床状態を診断することは困難である。たとえば、１８か月の子供の正常な解剖学的構造は、４か月の赤ん坊の病理とは異なる場合がある。したがって、そのような場合には、小児科の様々な臨床状態の年齢にマッチングさせたパターンマッチングを行うことが有益である。一態様では、本明細書で開示される新規のＡＩフレームワークは、医用画像（たとえば、ＭＲＩ画像）の年齢マッチング偏差マップを分析する深層学習ベースの分類器を提供して、たとえば、臨床医が小児患者の臨床状態を診断するのを支援することができる。
【００１３】
一実施形態では、複数の小児年齢グループに属する複数の小児患者からの年齢マッチングされた通常の患者画像データにアクセスすることができる。特定の年齢グループの通常の患者データをアトラスに登録して、その年齢グループの標準化された年齢マッチングされた通常の患者グループを形成することができる。さらに、複数の臨床状態のセットの異常な患者画像データにアクセスすることができる。異常な患者画像データをアトラスに登録して、標準化された異常な患者グループを形成することができる。異常な患者画像データに関連する偏差マップは、標準化された年齢マッチングされた通常患者のグループに基づいて、標準化された異常な患者グループ内で決定され、偏差画像データのコレクションを形成する。さらに、ニューラルネットワークは、偏差画像データ収集に基づいてトレーニングされて、患者画像データにおける１つまたは複数の臨床状態を決定することができる。このように、本明細書で説明する新規のＡＩフレームワークを使用することにより、患者画像データに関連する１つまたは複数の機能の検出および／または局所化（たとえば、医用画像データに関連する患者の１つまたは複数の疾患の検出および／または局所化）を改善することができる。さらに、患者画像データ（たとえば、医用画像データ）の分類および／または分析の精度および／または効率性を改善することができる。さらに、患者画像データ（たとえば、医用画像データ）の分類および／または分析のための機械学習モデルの有効性を改善することができ、患者画像データ（たとえば、医用画像データ）の分類および／または分析のための機械学習モデルを実行する１つまたは複数のプロセッサの性能を改善することができ、および／または患者画像データ（たとえば、医用画像データ）の分類および／または分析のための機械学習モデルを実行する１つまたは複数のプロセッサの効率を改善することができる。
【００１４】
最初に図１を参照すると、本開示の態様による、通常のデータからの偏差を使用した画像分析を容易にするための例示的なシステム１００が示されている。システム１００は、限定はしないが、医療デバイスシステム、医用画像システム、医療診断システム、医療システム、医療モデリングシステム、エンタープライズ画像ソリューションシステム、高度な診断ツールシステム、シミュレーションシステム、画像管理プラットフォームシステム、医療提供管理システム、人工知能システム、機械学習システム、ニューラルネットワークシステム、モデリングシステム、航空システム、電力システム、分散型電力システム、エネルギー管理システム、熱管理システム、輸送システム、石油およびガスシステム、機構システム、機械システム、デバイスシステム、クラウドベースシステム、暖房システム、暖房換気空調システム、医療システム、自動車システム、航空機システム、船舶システム、水ろ過システム、冷却システム、ポンプシステム、エンジンシステム、予後システム、機械設計システムなどの様々なシステムによって使用することができる。一例では、システム１００は、分類システムと関連付けて、医用画像データの視覚化および／または解釈を容易にすることができる。さらに、システム１００および／またはシステム１００の構成要素は、ハードウェアおよび／またはソフトウェアを使用して、本質的に高度に技術的であり、抽象化されておらず、人間が一連の精神的行為として実行することができない（たとえば、デジタルデータの処理に関連する、医用画像データの処理に関連する、医療モデリングに関連する、医用画像に関連する、人工知能に関連するなどの）問題を解決するために使用することができる。
【００１５】
システム１００は、アトラスマップ構成要素１０４、偏差マップ構成要素１０６およびニューラルネットワーク構成要素１０８を含み得る機械学習構成要素１０２を含み得る。本開示において解説されるシステム、デバイス、またはプロセスの態様は、たとえば、１つまたは複数の機械に関連する１つまたは複数のコンピュータ可読媒体に具現化される、機械内に具現化された機械実行可能構成要素を構成することができる。そのような構成要素は、１つまたは複数の機械、たとえば、コンピュータ、コンピューティングデバイス、仮想マシンなどによって実行されると、機械に本明細書に記載の操作を行わせることができる。システム１００（たとえば、機械学習構成要素１０２）は、コンピュータ実行可能構成要素および命令を保存するためのメモリ１１２を含み得る。システム１００（たとえば、機械学習構成要素１０２）は、システム１００（たとえば、機械学習構成要素１０２）による命令（たとえば、コンピュータ実行可能構成要素および命令）の操作を容易にするプロセッサ１１０をさらに含み得る。
【００１６】
機械学習構成要素１０２（たとえば、アトラスマップ構成要素１０４）は、医用画像データ（たとえば、図１に示される医用画像データ）を受け取ることができる。医用画像データは、１つまたは複数の医用画像デバイスによって生成された２次元医用画像データおよび／または３次元医用画像データであり得る。たとえば、医用画像データは、センサのセット（たとえば、医用画像デバイスに関連するセンサのセット）を介してキャプチャされた電磁放射線画像であり得る。特定の実施形態では、医用画像データは、ある時間間隔中にセンサのセット（たとえば、医用画像デバイスに関連するセンサのセット）を介してキャプチャされた一連の電磁放射線画像であり得る。別の例では、医用画像データは、陽電子放射断層撮影（ＰＥＴ）スキャン画像であり得る。さらに別の例では、医用画像データは、磁気共鳴画像（ＭＲＩ）データであり得る。医用画像データは、１つまたは複数の医用画像デバイスから直接受け取ることができる。あるいは、医用画像データは、１つまたは複数の医用画像デバイスに関連する医用画像データを受信および／または保存する１つまたは複数のデータベースに保存することができる。医用画像デバイスは、たとえば、Ｘ線デバイス、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）デバイス、ＰＥＴスキャナデバイス、ＭＲＩデバイス、別のタイプの医用画像デバイスなどであり得る。医用画像データは、１つまたは複数の患者識別情報に関連する患者画像データでもあり得る。非限定的な実施形態では、医用画像データは、小児脳スキャン画像のセットであり得る。さらに、医用画像データの少なくとも一部は、患者識別情報のセットの対応する年齢グループにマッチングさせることができる。たとえば、医用画像データは、年齢マッチングされた患者画像データであり得る。
【００１７】
アトラスマップ構成要素１０４は、第１の定義された基準を満たす医用画像データの第１の部分を含むアトラスマップを示すアトラスマップデータを生成することができる。一態様では、医用画像データの第１の部分は、複数の基準患者からのものであり得る。たとえば、医用画像データの第１の部分は、複数の患者からの参照データであり得る。さらに、医用画像データの第１の部分は、医用画像データの第１の部分に関連する患者識別情報のセットの対応する年齢グループとマッチングされ得る。たとえば、医用画像データの第１の部分は、複数の小児年齢グループに属する複数の小児患者からの年齢マッチングされた通常の医用画像データであり得る。さらに、アトラスマップ構成要素１０４によって生成されたアトラスマップデータは、第２の定義された基準を満たす医用画像データの第２の部分を含み得る。たとえば、医用画像データの第２の部分は、１つまたは複数の異常な医学的状態に関連する異常な医用画像データであり得る。一態様では、医用画像データの第２の部分は、複数のターゲット患者からのものであり得る。さらに、医用画像データの第２の部分は、複数の臨床状態に関連し得る。たとえば、医用画像データの第１の部分は、複数の臨床状態のそれぞれについて（たとえば、複数の疾患状態のそれぞれについて）の複数の患者からのターゲットデータであり得る。
【００１８】
一態様では、アトラスマップ構成要素１０４は、患者識別情報のセットの年齢グループのセットに基づいて、アトラスマップデータ内の医用画像データの第１の部分をグループ化することができる。たとえば、アトラスマップ構成要素１０４は、アトラスマップデータ内に、１つまたは複数の年齢マッチングされた通常の医用画像データグループを形成することができる。別の態様では、アトラスマップ構成要素１０４は、アトラスマップデータの第１の部分を、医用画像データの第１の部分に関連する年齢マッチングされたグループのセットとして構成することができる。さらに、アトラスマップ構成要素１０４は、アトラスマップデータの第２の部分を、医用画像データの第２の部分に関連する異常な医学的状態グループのセットとして構成することができる。さらに別の態様では、アトラスマップ構成要素１０４は、アトラスマップデータを、医用画像データの第１の部分および医用画像データの第２の部分を表す数値データ値のマトリックスとしてフォーマットすることができる。たとえば、アトラスマップデータは、医用画像データの第１の部分および医用画像データの第２の部分についてのｚスコアのセット（たとえば、標準偏差スコアのセット）を表すことができる。特定の実施形態では、アトラスマップ構成要素１０４は、医用画像データの第１の部分および／または医用画像データの第２の部分を正規化して、アトラスマップデータを生成することができる。たとえば、アトラスマップ構成要素１０４は、１つまたは複数の正規化技法を使用して、医用画像データの第１の部分および医用画像データの第２の部分を表す数値データ値を正規化することができる。非限定的な例では、アトラスマップ構成要素１０４は、特徴スケーリング技法を使用して、医用画像データの第１の部分および医用画像データの第２の部分を表す数値データ値を正規化することができる。一実施形態では、アトラスマップデータは、医用画像データの第１の部分および／または医用画像データの第２の部分の統計的表現を表すことができる。たとえば、アトラスマップデータの各データ値について、アトラスマップ構成要素１０４は、平均値および標準偏差値に関連する画像強度値を生成することができる。一態様では、アトラスマップ構成要素１０４は、たとえば、参照データ内のすべての患者データからのポイントごとの強度値平均および強度値標準偏差によって、参照データの統計的表現を生成することができる。統計的表現は、アトラスマップデータ内の各画像強度値での平均値と標準偏差値に関連し得る。
【００１９】
偏差マップ構成要素１０６は、医用画像データの第１の部分と比較した医用画像データの第２の部分の偏差量を表す偏差マップデータを生成することができる。一態様では、偏差マップ構成要素１０６は、アトラスマップデータを修正して、偏差マップデータを生成することができる。たとえば、偏差マップ構成要素１０６は、アトラスマップデータに含まれる数値データ値の１つまたは複数の視覚的特性を変更することができる。一例では、偏差マップ構成要素１０６は、アトラスデータ内の数値データ値のマトリックスの１つまたは複数の視覚的特性を変更して、偏差マップデータを生成することができる。別の例では、偏差マップ構成要素は、数値データ値のマトリックスを、医用画像データの第１の部分と比較した医用画像データの第２の部分の偏差量に基づいてフォーマットされた色付けされたデータ値のマトリックスに変換することができる。特定の実施形態では、偏差マップデータは、アトラスマップデータの異なる数値に対応する色のセットを含み得る。たとえば、偏差マップデータの第１の色（たとえば、青色）は、アトラスマップデータの第１の値（たとえば、通常の医学的状態）に対応することができ、偏差マップデータの第２の色（たとえば、緑色）は、アトラスマップデータの第２の値（たとえば、起こり得る異常な医学的状態）に対応することができ、偏差マップデータの第３の色（たとえば、赤色）は、アトラスマップデータの第３の値（たとえば、異常な医学的状態）に対応することができる、などである。一実施形態では、偏差マップ構成要素１０６は、アトラスマップデータの各データ値に関連する画像強度値から平均値を差し引いて、差分値を生成することができる。さらに、偏差マップ構成要素１０６は、差分値を標準偏差値で割って、偏差マップデータの生成を容易にすることができる。特定の実施形態では、強度値から平均値を差し引いて、平均値と強度値との差をアトラスマップ内の対応する位置に関連する強度値の標準偏差で割ることにより、各ターゲット画像の偏差マップを生成することができる。このように、複数の臨床状態のそれぞれについて各画像に対応する偏差マップのセットを生成することができる。
【００２０】
ニューラルネットワーク構成要素１０８は、偏差マップデータに基づいてニューラルネットワークをトレーニングして、医用画像データに含まれる１つまたは複数の臨床状態を決定することができる。たとえば、偏差マップデータは、ニューラルネットワークへの入力として提供することができる。さらに、ニューラルネットワークは、偏差マップデータに基づいて、機械学習トレーニングプロセス（たとえば、機械学習のための人工知能トレーニングプロセス）を実行することができる。したがって、偏差マップデータを使用して、元の医用画像データではなく、偏差マップのセットに基づいて１つまたは複数の臨床状態を分類するようにニューラルネットワークをトレーニングすることができる。一実施形態では、ニューラルネットワークの次元は二次元であり得る。別の実施形態では、ニューラルネットワークの次元は三次元であり得る。一態様では、ニューラルネットワーク構成要素１０８は、偏差マップデータに基づいてニューラルネットワークをトレーニングして、トレーニングされたニューラルネットワークを生成することができる。ニューラルネットワークは、たとえば、畳み込み層のばねネットワークであり得る。たとえば、ニューラルネットワークは、ニューラルネットワークの畳み込み層に関連する偏差マップデータの複数の順次および／または並列のダウンサンプリングおよびアップサンプリングを実行することができる。一例では、ニューラルネットワーク構成要素１０８は、偏差マップデータの順次ダウンサンプリングに関連する第１の畳み込み層プロセス、および偏差マップデータの順次アップサンプリングに関連する第２の畳み込み層プロセスを実行することができる。畳み込み層のばねネットワークは、順次ダウンサンプリングに関連する第１の畳み込み層プロセス、および順次アップサンプリングに関連する第２の畳み込み層プロセスを含み得る。ニューラルネットワーク構成要素１０８によって使用される畳み込み層のばねネットワークは、ばねの機能と同様に畳み込み層フィルタを変更することができる。たとえば、ニューラルネットワーク構成要素１０８は、第１のサイズを含む第１の畳み込み層フィルタ、第１のサイズとは異なる第２のサイズを含む第２の畳み込み層フィルタ、および第１の畳み込み層フィルタに関連する第１のサイズを含む第３の畳み込み層フィルタに基づいて偏差マップデータを分析することができる。
【００２１】
一実施形態では、ニューラルネットワーク構成要素１０８は、機械学習データ（たとえば、図１に示される機械学習データ）を生成することができる。機械学習データは、たとえば、偏差マップデータに関連するトレーニングフェーズに基づいて、ニューラルネットワークのフィルタ値のセットを含み得る。別の例では、機械学習データは、偏差マップデータに関連するトレーニングフェーズに基づいて、ニューラルネットワーク（たとえば、ニューラルネットワークモデル）に関連するフィルタのセットの重みのセットを含み得る。特定の実施形態では、機械学習データは、偏差マップデータに関連する相関、推論、および／または式を示す情報を含み得る。
【００２２】
機械学習構成要素１０２の技術的特徴は、本質的に高度に技術的であり、抽象的なアイデアではないことを理解されたい。医用画像データを処理および／または分析し、異常な医用画像データを決定するなどの機械学習構成要素１０２の処理スレッドは、人間が実行することはできない（たとえば、単一の人間の精神能力よりも大きい）。たとえば、特定の期間にわたって機械学習構成要素１０２によって処理される医用画像データの量、医用画像データの処理速度および／または医用画像データのデータタイプは、同じ期間に１人の人間の精神で処理することができる量、速度、データタイプよりそれぞれ多く、高速で、異なるものであり得る。さらに、機械学習構成要素１０２によって処理される医用画像データは、医用画像デバイスのセンサによって生成される１つまたは複数の医用画像であり得る。さらに、機械学習構成要素１０２は、医用画像データを処理しながら、１つまたは複数の他の機能を実行するように完全に機能する（たとえば、完全に電源がオンにされている、完全に実行されているなど）ことができる。
【００２３】
次に図２を参照すると、本開示の様々な態様および実装によるシステム２００の非限定的な実装が示されている。本明細書に記載の他の実施形態において使用されている類似の構成要素の繰り返しの説明は、説明を簡潔にするために省略される。
【００２４】
システム２００は、機械学習構成要素１０２および医用画像診断プロセス２０２を含む。機械学習構成要素１０２は、アトラスマップ構成要素１０４、偏差マップ構成要素１０６、ニューラルネットワーク構成要素１０８、プロセッサ１１０および／またはメモリ１１２を含み得る。機械学習構成要素１０２は、たとえば、機械学習データを医用画像診断プロセス２０２に提供することができる。一態様では、医用画像診断プロセス２０２は、医用画像データに関連する１つまたは複数の疾患の分類および／または局所化を容易にするために深層学習を実行することができる。別の態様では、医用画像診断プロセス２０２は、医用画像データを受け取る畳み込みニューラルネットワークに基づいて深層学習を実行することができる。医用画像診断プロセス２０２によって分類および／または局所化された疾患は、たとえば、肺疾患、心疾患、組織疾患、骨疾患、腫瘍、癌、結核、心肥大、肺の低膨張、肺の混濁、高膨張、脊椎変性疾患、石灰沈着症、または患者の体の解剖学的領域に関連する別のタイプの疾患を含み得る。一態様では、医用画像診断プロセス２０２は、医用画像データに関連する疾患の予測を決定することができる。たとえば、医用画像診断プロセス２０２は、医用画像データに関連する疾患の確率スコア（たとえば、疾患の負の予後の可能性を表す第１のパーセント値および疾患の正の予後の可能性を表す第２の値）を決定することができる。
【００２５】
次に図３を参照すると、本開示の様々な態様および実装によるシステム３００の非限定的な実装が示されている。本明細書に記載の他の実施形態において使用されている類似の構成要素の繰り返しの説明は、説明を簡潔にするために省略される。
【００２６】
システム３００は、機械学習構成要素１０２を含む。機械学習構成要素１０２は、アトラスマップ構成要素１０４、偏差マップ構成要素１０６、ニューラルネットワーク構成要素１０８、プロセッサ１１０、メモリ１１２、および／または視覚化構成要素３０２を含み得る。一実施形態では、システム３００は、医用画像診断プロセス２０２をさらに含み得る。視覚化構成要素３０２は、医用画像データに含まれる１つまたは複数の臨床状態の人間が解釈可能な視覚化を生成することができる。たとえば、視覚化構成要素３０２は、医用画像診断プロセス２０２によって決定された医用画像診断データの人間が解釈可能な視覚化を生成することができる。一実施形態では、視覚化構成要素３０２は、医用画像データに含まれる１つまたは複数の臨床状態の分類に関連する多次元視覚化を生成することができる。別の実施形態では、視覚化構成要素３０２は、医用画像データに含まれる１つまたは複数の臨床状態に関連する解剖学的領域の一部の分類および／または局所化に基づいて、深層学習データを生成することができる。深層学習データは、たとえば、医用画像データにある１つまたは複数の疾患の分類および／または位置を含み得る。特定の実施形態では、深層学習データは、医用画像データにある１つまたは複数の疾患の確率を示す確率データを含み得る。確率データは、たとえば、医用画像データにある１つまたは複数の疾患のデータ値の確率配列であり得る。さらにまたは代替的に、視覚化構成要素３０２は、医用画像データに関連する解剖学的領域の一部の分類および／または局所化に関連する多次元視覚化を生成することができる。
【００２７】
多次元視覚化は、患者の身体に関する１つまたは複数の疾患の分類および／または位置を示す医用画像データのグラフィック表現であり得る。視覚化構成要素３０２は、医用画像診断プロセス２０２によって提供される診断の多次元視覚化の表示を生成することもできる。たとえば、視覚化構成要素３０２は、限定はしないが、コンピューティングデバイス、コンピュータ、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、モニタデバイス、スマートデバイス、スマートフォン、モバイルデバイス、ハンドヘルドデバイス、タブレット、ポータブルコンピューティングデバイス、またはディスプレイに関連する別のタイプのユーザデバイスなどのユーザデバイスのディスプレイに関連するユーザインタフェース上に解剖学的領域の一部の２Ｄ視覚化をレンダリングすることができる。一態様では、多次元視覚化は、深層学習データを含み得る。別の態様では、ディープラーニングデータは、１つまたは複数の動的視覚要素として３Ｄモデルにレンダリングすることもできる。一実施形態では、視覚化構成要素３０２は、解剖学的領域の一部の分類および／または局所化に基づいて、多次元視覚化に関連する深層学習データの少なくとも一部の視覚特性（たとえば、色、サイズ、色相、陰影など）を変更することができる。たとえば、解剖学的領域の一部の分類および／または局所化は、深層学習および／または医用画像診断プロセス２０２による医用画像診断の結果に基づいて、異なる視覚的特徴（たとえば、色、サイズ、色相または陰影など）として表すことができる。別の態様では、視覚化構成要素３０２により、ユーザは、多次元視覚化に関連する深層学習データに関してズームインまたはズームアウトすることができる。たとえば、視覚化構成要素３０２により、ユーザは、患者の身体の解剖学的領域で識別された１つまたは複数の疾患の分類および／または位置に関してズームインまたはズームアウトすることができる。このように、ユーザは、医用画像データの多次元視覚化（たとえば、医用画像データに含まれる１つまたは複数の臨床状態）に関連する深層学習データを表示、分析、および／または対話することができる。
【００２８】
次に図４を参照すると、本開示の様々な態様および実装によるシステム４００の非限定的な実装が示されている。本明細書に記載の他の実施形態において使用されている類似の構成要素の繰り返しの説明は、説明を簡潔にするために省略される。
【００２９】
システム４００は、医用画像データ４０２、アトラスマップデータ４０４および偏差マップデータ４０６を含む。医用画像データ４０２は、たとえば、機械学習構成要素１０２（たとえば、アトラスマップ構成要素１０４）によって受け取られた医用画像データに対応することができる。一実施形態では、医用画像データ４０２は、１つまたは複数の医用画像デバイスによって生成された２次元医用画像データおよび／または３次元医用画像データであり得る。たとえば、医用画像データ４０２は、センサのセット（たとえば、医用画像デバイスに関連するセンサのセット）を介してキャプチャされた電磁放射線画像であり得る。特定の実施形態では、医用画像データ４０２は、ある時間間隔中にセンサのセット（たとえば、医用画像デバイスに関連するセンサのセット）を介してキャプチャされた一連の電磁放射線画像であり得る。別の例では、医用画像データ４０２は、ＰＥＴスキャン画像であり得る。さらに別の例では、医用画像データ４０２は、ＭＲＩデータであり得る。医用画像データ４０２は、１つまたは複数の医用画像デバイスから直接受け取ることができる。あるいは、医用画像データ４０２は、１つまたは複数の医用画像デバイスに関連する医用画像データを受信および／または保存する１つまたは複数のデータベースに保存することができる。医用画像デバイスは、たとえば、Ｘ線デバイス、ＣＴデバイス、ＰＥＴスキャナデバイス、ＭＲＩデバイス、別のタイプの医用画像デバイスなどであり得る。医用画像データ４０２は、１つまたは複数の患者識別情報に関連する患者画像データでもあり得る。特定の実施形態では、医用画像データ４０２は、小児脳スキャン画像のセットであり得る。さらに、医用画像データ４０２の少なくとも一部は、患者識別情報のセットの対応する年齢グループにマッチングさせることができる。たとえば、医用画像データ４０２は、年齢マッチングされた患者画像データであり得る。
【００３０】
機械学習構成要素１０２（たとえば、アトラスマップ構成要素１０４）は、医用画像データ４０２に基づいてアトラスマップデータ４０４を生成することができる。アトラスマップデータ４０４は、第１の定義された基準を満たす医用画像データ４０２の第１の部分と、第２の定義された基準を満たす医用画像データ４０２の第２の部分とを含むアトラスマップを示すことができる。医用画像データ４０２の第１の部分は、医用画像データ４０２の第１の部分に関連する患者識別情報のセットの対応する年齢グループとマッチングされ得る。たとえば、医用画像データ４０２の第１の部分は、複数の小児年齢グループに属する複数の小児患者からの年齢マッチングされた通常の医用画像データであり得る。医用画像データ４０２の第２の部分は、１つまたは複数の異常な医学的状態に関連する異常な医用画像データであり得る。一態様では、医用画像データ４０２の第１の部分は、患者識別情報のセットの年齢グループのセットに基づいて、アトラスマップデータ４０４内でフォーマットすることができる。たとえば、アトラスマップデータ４０４は、１つまたは複数の年齢マッチングされた通常の医用画像データグループを含み得る。別の態様では、アトラスマップデータ４０４の第１の部分は、医用画像データ４０２の第１の部分に関連する年齢マッチングされたグループのセットとして構成することができる。さらに、アトラスマップデータ４０４の第２の部分は、医用画像データ４０２の第２の部分に関連する異常な医学的状態グループのセットとして構成することができる。さらに別の態様では、アトラスマップデータ４０４は、医用画像データ４０２の第１の部分および医用画像データ４０２の第２の部分を表す数値データ値のマトリックスであり得る。たとえば、アトラスマップデータ４０４は、医用画像データ４０２の第１の部分および医用画像データ４０２の第２の部分についてのｚスコアのセット（たとえば、標準偏差スコアのセット）を表すことができる。
【００３１】
機械学習構成要素１０２（たとえば、偏差マップ構成要素１０６）は、アトラスマップデータ４０４を変更して、偏差マップデータ４０６を生成することができる。偏差マップデータ４０６は、医用画像データ４０２の第２の部分と医用画像データ４０２の第１の部分との間の偏差量を表すことができる。一態様では、偏差マップデータ４０６の異なる視覚的特徴は、アトラスマップデータ４０４に含まれる異なる値を表すように構成され得る。一例では、アトラスマップデータ４０４に含まれる数値データ値のマトリックスは、偏差マップデータ４０６内の色付けされたデータ値のマトリックスに変換することができる。偏差マップデータ４０６内の色付けされたデータ値のマトリックスは、医用画像データ４０２の第２の部分と医用画像データ４０２の第１の部分との間の偏差量に基づいてフォーマットすることができる。特定の実施形態では、偏差マップデータ４０６は、アトラスマップデータ４０４の異なる数値に対応する色のセットを含み得る。たとえば、偏差マップデータ４０６の第１の色（たとえば、青色）は、アトラスマップデータ４０４の第１の値（たとえば、通常の医学的状態）に対応することができ、偏差マップデータ４０６の第２の色（たとえば、緑色）は、アトラスマップデータ４０４の第２の値（たとえば、起こり得る異常な医学的状態）に対応することができ、偏差マップデータ４０６の第３の色（たとえば、赤色）は、アトラスマップデータ４０４の第３の値（たとえば、異常な医学的状態）に対応することができる、などである。
【００３２】
次に図５を参照すると、本開示の様々な態様および実装によるシステム５００の非限定的な実装が示されている。本明細書に記載の他の実施形態において使用されている類似の構成要素の繰り返しの説明は、説明を簡潔にするために省略される。
【００３３】
システム５００は、偏差マップデータ４０６およびニューラルネットワーク５０２を含む。一実施形態では、ニューラルネットワーク５０２は、偏差マップデータ４０６に基づいてトレーニングすることができる。たとえば、機械学習トレーニングフェーズは、ニューラルネットワーク５０２をトレーニングするために、偏差マップデータ４０６に基づいてニューラルネットワーク５０２に対して実行され得る。ニューラルネットワーク５０２は、たとえば、医用画像データに含まれる１つまたは複数の臨床状態を決定するために、偏差マップデータ４０６に基づいてトレーニングすることができる。一態様では、ニューラルネットワーク５０２のフィルタ値のセットは、偏差マップデータ４０６に基づいて決定され得る。別の態様では、ニューラルネットワーク５０２に関連するフィルタのセットの重みのセットは、偏差マップデータ４０６に基づいて決定され得る。ニューラルネットワーク５０２は、たとえば、畳み込み層のばねネットワークであり得る。たとえば、ニューラルネットワーク５０２は、ニューラルネットワーク５０２の畳み込み層に関連する偏差マップデータの順次および／または並列のダウンサンプリングおよびアップサンプリングを実行することができる。一例では、ニューラルネットワーク５０２は、偏差マップデータ４０６の順次ダウンサンプリングに関連する第１の畳み込み層プロセス、および偏差マップデータ４０６の順次アップサンプリングに関連する第２の畳み込み層プロセスを実行することができる。ニューラルネットワーク５０２に関連する畳み込み層のばねネットワークは、順次ダウンサンプリングに関連する第１の畳み込み層プロセス、および順次アップサンプリングに関連する第２の畳み込み層プロセスを含み得る。ニューラルネットワーク５０２に関連する畳み込み層のばねネットワークは、ばねの機能と同様に畳み込み層フィルタを変更することができる。たとえば、ニューラルネットワーク５０２は、第１のサイズを含む第１の畳み込み層フィルタ、第１のサイズとは異なる第２のサイズを含む第２の畳み込み層フィルタ、および第１の畳み込み層フィルタに関連する第１のサイズを含む第３の畳み込み層フィルタに基づいて偏差マップデータ４０６を分析することができる。一実施形態では、ニューラルネットワーク５０２の次元は二次元であり得る。別の実施形態では、ニューラルネットワーク５０２の次元は、３次元であり得る。
【００３４】
次に図６を参照すると、本開示の様々な態様および実装によるシステム６００の非限定的な実装が示されている。本明細書に記載の他の実施形態において使用されている類似の構成要素の繰り返しの説明は、説明を簡潔にするために省略される。
【００３５】
システム６００は、偏差マップデータ６０２および多次元視覚化データ６０４を含む。一実施形態では、偏差マップデータ６０２は、偏差マップデータ４０６に対応することができる。偏差マップデータ６０２は、アトラスマップデータに含まれる異なる値を表す異なる視覚特性を含み得る。たとえば、偏差マップデータ６０２は、アトラスマップデータの異なる数値に対応する色のセットを含み得る。一態様では、偏差マップデータ６０２は、色付けされたデータ値のマトリックスであり得る。たとえば、偏差マップデータ４０６は、少なくとも第１の色付けされたデータ値６０６および第２の色付けされたデータ値６０８を含み得る。第１の色付けされたデータ値６０６は、たとえば、医用画像データにおける通常の医学的状態を表すために青色としてフォーマットすることができる。第２の色付けされたデータ値６０８は、たとえば、医用画像データにおける異常な医学的状態を表すために赤色としてフォーマットすることができる。一実施形態では、偏差マップデータ６０２を使用して、ニューラルネットワーク（たとえば、ニューラルネットワーク５０２）をトレーニングする、および／または医用画像データに含まれる１つまたは複数の臨床状態を決定することができる。多次元視覚化データ６０４は、医用画像データに関連する疾患の１つまたは複数の予測された位置を表示することができる。多次元視覚化データ６０４の視覚特性（たとえば、色、サイズ、色相、陰影など）は、偏差マップデータ６０２によって提供される情報に基づいて動的であり得る。たとえば、多次元視覚化データ６０４の第１の部分は第１の視覚特性を含むことができ、多次元視覚化データ６０４の第２の部分は第２の視覚特性を含むことができ、多次元視覚化データ６０４の第３の部分は第３の視覚特性を含み得る、などである。一態様では、多次元視覚化データ６０４の異なる視覚特性は、医用画像データに関連する疾患の可能性の異なる度合いを表すことができる。
【００３６】
次に図７を参照すると、本開示の様々な態様および実装によるシステム７００の非限定的な実装が示されている。システム７００は、ニューラルネットワークに関連する深層学習アーキテクチャの例示的なばねブロックを示すことができる。たとえば、システム７００は、ニューラルネットワーク構成要素１０８によって使用されるニューラルネットワーク（たとえば、ニューラルネットワーク５０２）に対応することができる。システム７００に関連するばねブロックは、ばねの深層学習ネットワークの順次アップサンプリングおよびダウンサンプリングに関連付けることができる。一態様では、システム７００に関連するばねブロックは、接続されたペアのダウンサンプリング／アップサンプリング層および畳み込み層からなることができる。システム７００に関連するばねブロックはまた、深さ（たとえば、ペアのアップ／ダウンサンプリング畳み込み層の数）および／または畳み込みフィルタのサイズ（たとえば、３Ｘ３に等しい畳み込みフィルタのサイズ、５Ｘ５に等しい畳み込みフィルタのサイズ、７Ｘ７に等しい畳み込みフィルタのサイズなど）に関して非常に柔軟であり得る。
【００３７】
一実施形態では、システム７００は、畳み込み層７１１を含み得る。畳み込み層７１１は、偏差マップデータを処理するニューラルネットワーク（たとえば、ニューラルネットワーク５０２）の第１の畳み込み層であり得る。さらに、畳み込み層７１１は、第１のフィルタサイズに関連付けることができる。畳み込み層７１１の後には、プーリング層（ダウン）７１２が続くことができる。プーリング層（ダウン）７１２は、ダウンサンプリングに関連付けることができる。たとえば、プーリング層（ダウン）７１２は、畳み込み層７１１によって生成されるデータの次元を減らすことができる。一例では、プーリング層（ダウン）７１２は、畳み込み層７１１によって処理された偏差マップデータの特徴マップの次元を減らすことができる。プーリング層（ダウン）７１２の後には、畳み込み層７１３が続くことができる。畳み込み層７１３は、偏差マップデータを処理するニューラルネットワーク（たとえば、ニューラルネットワーク５０２）の第２の畳み込み層であり得る。さらに、畳み込み層７１３は、畳み込み層７１１に関連する第１のフィルタサイズとは異なる第２のフィルタサイズに関連付けることができる。たとえば、畳み込み層７１３に関連する第２のフィルタサイズは、畳み込み層７１１に関連する第１のフィルタサイズよりも小さくすることができる。畳み込み層７１３の後には、プーリング層（ダウン）７１４が続くことができる。プーリング層（ダウン）７１４は、ダウンサンプリングに関連付けることができる。たとえば、プーリング層（ダウン）７１４は、畳み込み層７１３によって生成されるデータの次元を減らすことができる。一例では、プーリング層（ダウン）７１４は、畳み込み層７１３によって処理された偏差マップデータの特徴マップの次元を減らすことができる。プーリング層（ダウン）７１４の後には畳み込み層（図示せず）が続くことができ、続いてプーリング層（アップ）７１５が続くことができる。しかし、特定の実施形態では、プーリング層（ダウン）７１４の後には、プーリング層（アップ）７１５の前に１つまたは複数の他の畳み込み層および／または１つまたは複数の他のプーリング層（ダウン）が続くことができ、異なるフィルタサイズの偏差マップデータをさらに処理するおよび／またはデータの次元をさらに減らす。プーリング層（アップ）７１５は、アップサンプリングに関連付けることができる。たとえば、プーリング層（アップ）７１５は、１つまたは複数の畳み込み層によって生成されるデータの次元を増やすことができる。一例では、プーリング層（アップ）７１５は、１つまたは複数の畳み込み層によって処理される偏差マップデータの特徴マップの次元を増やすことができる。プーリング層（アップ）７１５の後には、畳み込み層７１６が続くことができる。畳み込み層７１６は、たとえば、偏差マップデータを処理するニューラルネットワーク（たとえば、ニューラルネットワーク５０２）の第３の畳み込み層であり得る。さらに、畳み込み層７１６は、畳み込み層７１３に関連する第２のフィルタサイズに関連付けることができる。
【００３８】
畳み込み層７１６の後には、プーリング層（アップ）７１７が続くことができる。プーリング層（アップ）７１７は、アップサンプリングに関連付けることができる。たとえば、プーリング層（アップ）７１７は、畳み込み層７１６によって生成されるデータの次元を増やすことができる。一例では、プーリング層（アップ）７１７は、畳み込み層７１６によって処理される偏差マップデータの特徴マップの次元を増やすことができる。プーリング層（アップ）７１７の後には、畳み込み層７１８が続くことができる。畳み込み層７１８は、たとえば、偏差マップデータを処理するニューラルネットワーク（たとえば、ニューラルネットワーク５０２）の第４の畳み込み層であり得る。さらに、畳み込み層７１８は、畳み込み層７１６に関連する第１のフィルタサイズに関連付けることができる。このように、システム７００に関連するばねブロックは、ニューラルネットワーク（たとえば、ニューラルネットワーク５０２）を介して偏差マップデータを処理しながら、１つまたは複数の畳み込み層のフィルタサイズが繰り返されるばねの機能と同様に動作することができる。
【００３９】
図８は、開示された主題による方法論および／またはフロー図を示す。説明を簡単にするために、方法論は、一連の行為として図示および説明されている。主題の革新は、図示された行為および／または行為の順序によって限定されず、たとえば、行為は様々な順序でおよび／または同時に発生することができ、本明細書で提示および説明されない他の行為とともに発生することができることを理解および認識されたい。さらに、開示された主題に従って方法論を実装するために、例示されたすべての行為が必要とされるわけではない。加えて、当業者は、方法論が状態図またはイベントを介して一連の相互に関係する状態として代替的に表され得ることを理解および認識するであろう。さらに、以下および本明細書全体で開示される方法論は、そのような方法論をコンピュータに移送および転送することを容易にするために、製造品に保存することが可能であることをさらに理解されたい。本明細書で使用される製造品という用語は、任意のコンピュータ可読デバイスまたは記憶媒体からアクセス可能なコンピュータプログラムを包含することを意図している。
【００４０】
図８を参照すると、主題の革新の態様による、通常のデータからの偏差を使用した画像分析を容易にするための方法論８００の非限定的な実装が示されている。８０２で、（たとえば、アトラスマップ構成要素１０４によって）アトラスマップデータが生成される。アトラスマップデータは、複数の基準患者に関連する患者画像データの第１の部分と、複数の臨床状態に関連する患者画像データの第２の部分とを含むアトラスマップを示す。患者画像データの第１の部分は、患者画像データの第１の部分に関連する患者識別情報のセットの対応する年齢グループとマッチングされる。一例では、患者画像データは医用画像データであり得る。一実施形態では、患者画像データは、１つまたは複数の医用画像デバイスによって生成された２次元患者画像データおよび／または３次元患者画像データであり得る。たとえば、患者画像データは、センサのセット（たとえば、医用画像デバイスに関連するセンサのセット）を介してキャプチャされた電磁放射線画像であり得る。特定の実施形態では、患者画像データは、ある時間間隔中にセンサのセット（たとえば、医用画像デバイスに関連するセンサのセット）を介してキャプチャされた一連の電磁放射線画像であり得る。別の例では、患者画像データは、ＰＥＴスキャン画像であり得る。さらに別の例では、患者画像データは、ＭＲＩデータであり得る。患者画像データは、１つまたは複数の医用画像デバイスから直接受け取ることができる。あるいは、患者画像データは、１つまたは複数の医用画像デバイスに関連する医用画像データを受信および／または保存する１つまたは複数のデータベースに保存することができる。医用画像デバイスは、たとえば、Ｘ線デバイス、ＣＴデバイス、ＰＥＴスキャナデバイス、ＭＲＩデバイス、別のタイプの医用画像デバイスなどであり得る。患者画像データは、１つまたは複数の患者識別情報に関連する患者画像データでもあり得る。特定の実施形態では、患者画像データは、小児脳スキャン画像のセットであり得る。さらに、患者の画像データの少なくとも一部は、患者識別情報のセットの対応する年齢グループにマッチングさせることができる。たとえば、患者画像データは、年齢マッチングされた患者画像データであり得る。
【００４１】
アトラスマップデータは、第１の定義された基準を満たす患者画像データの第１の部分と、第２の定義された基準を満たす患者画像データの第２の部分とを含むアトラスマップを示すことができる。患者画像データの第１の部分は、患者画像データの第１の部分に関連する患者識別情報のセットの対応する年齢グループとマッチングされ得る。たとえば、患者画像データの第１の部分は、複数の小児年齢グループに属する複数の小児患者からの年齢マッチングされた通常の医用画像データであり得る。患者画像データの第２の部分は、１つまたは複数の異常な医学的状態に関連する異常な医用画像データであり得る。一態様では、患者画像データの第１の部分は、患者識別情報のセットの年齢グループのセットに基づいて、アトラスマップデータ内でフォーマットすることができる。たとえば、アトラスマップデータは、１つまたは複数の年齢マッチングされた通常の医用画像データグループを含み得る。別の態様では、アトラスマップデータの第１の部分は、患者画像データの第１の部分に関連する年齢マッチングされたグループのセットとして構成することができる。さらに、アトラスマップデータの第２の部分は、患者画像データの第２の部分に関連する異常な医学的状態グループのセットとして構成することができる。さらに別の態様では、アトラスマップデータは、患者画像データの第１の部分および患者画像データの第２の部分を表す数値データ値のマトリックスであり得る。たとえば、アトラスマップデータは、患者画像データの第１の部分および患者画像データの第２の部分についてのｚスコアのセット（たとえば、標準偏差スコアのセット）を表すことができる。特定の実施形態では、アトラスマップデータは、患者画像データの第１の部分および患者画像データの第２の部分を正規化することによって生成することができる。
【００４２】
８０４で、患者画像データの第２の部分と患者画像データの第１の部分との間の偏差量を表す偏差マップデータが（たとえば、偏差マップ構成要素１０６によって）生成される。一態様では、偏差マップデータの異なる視覚的特徴は、アトラスマップデータに含まれる異なる値を表すように構成され得る。一例では、アトラスマップデータに含まれる数値データ値のマトリックスは、偏差マップデータ内の色付けされたデータ値のマトリックスに変換することができる。偏差マップデータ内の色付けされたデータ値のマトリックスは、患者画像データの第２の部分と患者画像データの第１の部分との間の偏差量に基づいてフォーマットすることができる。特定の実施形態では、偏差マップデータは、アトラスマップデータの異なる数値に対応する色のセットを含み得る。たとえば、偏差マップデータの第１の色（たとえば、青色）は、アトラスマップデータの第１の値（たとえば、通常の医学的状態）に対応することができ、偏差マップデータの第２の色（たとえば、緑色）は、アトラスマップデータの第２の値（たとえば、起こり得る異常な医学的状態）に対応することができ、偏差マップデータの第３の色（たとえば、赤色）は、アトラスマップデータの第３の値（たとえば、異常な医学的状態）に対応することができる、などである。
【００４３】
８０６で、ニューラルネットワークは、偏差マップデータに基づいて（たとえば、ニューラルネットワーク構成要素１０８によって）トレーニングされて、１つまたは複数の臨床状態を決定する。たとえば、機械学習トレーニングフェーズは、ニューラルネットワークをトレーニングするために、偏差マップデータに基づいてニューラルネットワークに対して実行され得る。ニューラルネットワークは、たとえば、患者画像データに含まれる１つまたは複数の臨床状態を決定するために、偏差マップデータに基づいてトレーニングすることができる。一態様では、ニューラルネットワークのフィルタ値のセットは、偏差マップデータに基づいて決定され得る。別の態様では、ニューラルネットワークに関連するフィルタのセットの重みのセットは、偏差マップデータに基づいて決定され得る。ニューラルネットワークは、たとえば、畳み込み層のばねネットワークであり得る。たとえば、ニューラルネットワークは、ニューラルネットワークの畳み込み層に関連する偏差マップデータの順次および／または並列のダウンサンプリングおよびアップサンプリングを実行することができる。一例では、ニューラルネットワークは、偏差マップデータの順次ダウンサンプリングに関連する第１の畳み込み層プロセス、および偏差マップデータの順次アップサンプリングに関連する第２の畳み込み層プロセスを実行することができる。ニューラルネットワークに関連する畳み込み層のばねネットワークは、順次ダウンサンプリングに関連する第１の畳み込み層プロセス、および順次アップサンプリングに関連する第２の畳み込み層プロセスを含み得る。ニューラルネットワークに関連する畳み込み層のばねネットワークは、ばねの機能と同様に畳み込み層フィルタを変更することができる。たとえば、ニューラルネットワークは、第１のサイズを含む第１の畳み込み層フィルタ、第１のサイズとは異なる第２のサイズを含む第２の畳み込み層フィルタ、および第１の畳み込み層フィルタに関連する第１のサイズを含む第３の畳み込み層フィルタに基づいて偏差マップデータを分析することができる。
【００４４】
前述のシステムおよび／またはデバイスは、いくつかの構成要素間の相互作用に関して説明されている。そのようなシステムおよび構成要素は、その中で指定された構成要素またはサブ構成要素、指定された構成要素またはサブ構成要素の一部、および／または追加の構成要素を含み得ることを理解されたい。サブ構成要素は、親構成要素内に含まれるのではなく、他の構成要素に通信可能に結合された構成要素として実装することも可能である。さらに、１つまたは複数の構成要素および／またはサブ構成要素は、集約された機能を提供する単一の構成要素に組み合わせることができる。構成要素はまた、簡潔にするために本明細書で具体的に説明されていないが、当業者に知られている１つまたは複数の他の構成要素とも相互作用し得る。
【００４５】
本開示の主題の様々な態様のための背景を提示するために、図９および１０ならびに以下の説明が、本開示の主題の様々な態様を実施することができる適切な環境の完結で一般的な説明を提供することを意図する。
【００４６】
図９を参照すると、本開示の様々な態様を実装するための適切な環境９００は、コンピュータ９１２を含む。コンピュータ９１２は、処理ユニット９１４、システムメモリ９１６、およびシステムバス９１８を含む。システムバス９１８は、限定はしないが、システムメモリ９１６を含むシステム構成要素を処理ユニット９１４に結合する。処理ユニット９１４は、様々な利用可能なプロセッサのいずれであり得る。デュアルマイクロプロセッサおよび他のマルチプロセッサアーキテクチャもまた、処理ユニット９１４として用いることができる。
【００４７】
システムバス９１８は、限定はしないが、業界標準アーキテクチャ（ＩＳＡ）、マイクロチャネルアーキテクチャ（ＭＳＡ）、拡張ＩＳＡ（ＥＩＳＡ）、インテリジェントドライブエレクトロニクス（ＩＤＥ）、ＶＥＳＡローカルバス（ＶＬＢ）、周辺構成要素相互接続（ＰＣＩ）、カードバス、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）、アドバンストグラフィックポート（ＡＧＰ）、パーソナルコンピュータメモリカード国際協会バス（ＰＣＭＣＩＡ）、Ｆｉｒｅｗｉｒｅ（ＩＥＥＥ  １３９４）、およびスモールコンピュータシステムインタフェース（ＳＣＳＩ）を含む、任意の様々な利用可能なバスアーキテクチャを使用するメモリバスまたはメモリコントローラ、周辺バスまたは外部バス、および／またはローカルバスを含むいくつかのタイプのバス構造のいずれかであってもよい。
【００４８】
システムメモリ９１６は、揮発性メモリ９２０および不揮発性メモリ９２２を含む。起動時などにコンピュータ９１２内の構成要素間で情報を伝達するための基本ルーチンを含む基本入出力システム（ＢＩＯＳ）が、不揮発性メモリ９２２に保存される。これらに限られるわけではないが、例示として、不揮発性メモリ９２２は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、電気的プログラマブルＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、または不揮発性ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）（たとえば、強誘電体ＲＡＭ（ＦｅＲＡＭ））を含むことができる。揮発性メモリ９２０は、外部キャッシュメモリとして機能するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を含む。これらに限られるわけではないが、例示として、ＲＡＭは、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、ダブルデータレートＳＤＲＡＭ（ＤＤＲ  ＳＤＲＡＭ）、エンハンストＳＤＲＡＭ（ＥＳＤＲＡＭ）、シンクリンクＤＲＡＭ（ＳＬＤＲＡＭ）、ダイレクトＲａｍｂｕｓ  ＲＡＭ（ＤＲＲＡＭ）、ダイレクトＲａｍｂｕｓダイナミックＲＡＭ（ＤＲＤＲＡＭ）、およびＲａｍｂｕｓダイナミックＲＡＭなどの多数の形態で利用可能である。
【００４９】
さらに、コンピュータ９１２は、取り外し可能／取り外し不可能の揮発性／不揮発性コンピュータ記憶媒体を含む。たとえば、図９はディスク記憶装置９２４を示している。ディスク記憶装置９２４は、これらに限られるわけではないが、磁気ディスクドライブ、フロッピーディスクドライブ、テープドライブ、Ｊａｚドライブ、Ｚｉｐドライブ、ＬＳ−１００ドライブ、フラッシュメモリカード、またはメモリスティックなどのデバイスを含む。さらに、ディスク記憶装置９２４は、これらに限られるわけではないがコンパクトディスクＲＯＭ装置（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤ記録可能ドライブ（ＣＤ−Ｒドライブ）、ＣＤ書き換え型ドライブ（ＣＤ−ＲＷドライブ）、またはデジタル多用途ディスクＲＯＭドライブ（ＤＶＤ−ＲＯＭ）などの光ディスクドライブを含む記憶媒体を、他の記憶媒体と別に含むことができ、あるいは他の記憶媒体と組み合わせて含むことができる。ディスク記憶装置９２４のシステムバス９１８への接続を容易にするために、典型的には、インタフェース９２６などの取り外し可能または取り外し不可能なインタフェースが使用される。
【００５０】
さらに、図９は、ユーザと適切な動作環境９００において説明される基本的なコンピュータリソースとの間の仲介者として機能するソフトウェアを示している。そのようなソフトウェアは、たとえば、オペレーティングシステム９２８を含む。ディスク記憶装置９２４に保存することができるオペレーティングシステム９２８は、コンピュータシステム９１２のリソースを制御および割り当てるように機能する。システムアプリケーション９３０は、たとえばシステムメモリ９１６またはディスク記憶装置９２４のいずれかに保存されたプログラムモジュール９３２およびプログラムデータ９３４を介し、オペレーティングシステム９２８によるリソースの管理を利用する。本開示を、様々なオペレーティングシステムまたはオペレーティングシステムの組み合わせを用いて実施することができることを、理解されたい。
【００５１】
ユーザは、コマンドまたは情報を、入力デバイス９３６を介してコンピュータ９１２に入力する。入力デバイス９３６は、限定はしないが、マウス、トラックボール、スタイラス、タッチパッド、キーボード、マイクロフォン、ジョイスティック、ゲームパッド、衛星放送受信アンテナ、スキャナ、ＴＶチューナカード、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、ウェブカメラなどのポインティングデバイスを含む。これらの入力装置および他の入力装置は、インタフェースポート９３８によってシステムバス９１８を介して処理ユニット９１４に接続する。インタフェースポート９３８は、たとえば、シリアルポート、パラレルポート、ゲームポート、およびユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）を含む。出力デバイス９４０は、入力デバイス９３６と同じタイプのポートのいくつかを使用する。したがって、たとえば、ＵＳＢポートを使用して、入力をコンピュータ９１２に提供し、情報をコンピュータ９１２から出力デバイス９４０に出力することができる。出力アダプタ９４２が、他の出力デバイス９４０の中でもとりわけ特別なアダプタを必要とするモニタ、スピーカ、およびプリンタなどのいくつかの出力デバイス９４０が存在することを示すために提供されている。出力アダプタ９４２は、限定ではなく例示として、出力デバイス９４０とシステムバス９１８との間の接続手段を提供するビデオおよびサウンドカードを含む。リモートコンピュータ９４４などの他のデバイスおよび／またはデバイスのシステムが、入力および出力の両方の能力を提供することに留意されたい。
【００５２】
コンピュータ９１２は、リモートコンピュータ９４４などの１つまたは複数のリモートコンピュータへの論理接続を使用して、ネットワーク環境において動作することができる。リモートコンピュータ９４４は、パーソナルコンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、ワークステーション、マイクロプロセッサベースの機器、ピアデバイス、または他の一般的なネットワークノードなどであってよく、典型的には、コンピュータ９１２に関して説明した要素のうちの多数またはすべてを含む。簡潔にするために、リモートコンピュータ９４４にはメモリ記憶装置９４６のみが示されている。リモートコンピュータ９４４は、コンピュータ９１２にネットワークインタフェース９４８を介して論理的に接続され、次いで通信接続９５０を介して物理的に接続される。ネットワークインタフェース９４８は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、セルラーネットワーク、などの有線および／または無線通信ネットワークを包含する。ＬＡＮ技術は、ファイバ分散データインタフェース（ＦＤＤＩ）、銅線分散データインタフェース（ＣＤＤＩ）、イーサネット、トークンリングなどを含む。ＷＡＮ技術は、限定はしないが、ポイントツーポイントリンク、統合デジタル通信網（ＩＳＤＮ）およびその変種などの回線交換網、パケット交換網、およびデジタル加入者線（ＤＳＬ）を含む。
【００５３】
通信接続９５０は、ネットワークインタフェース９４８をバス９１８に接続するために用いられるハードウェア／ソフトウェアを指す。通信接続９５０は、説明をわかりやすくするためにコンピュータ９１２内部に示されているが、コンピュータ９１２の外部にあってもよい。ネットワークインタフェース９４８への接続に必要なハードウェア／ソフトウェアは、あくまでも例示の目的で、通常の電話グレードのモデム、ケーブルモデム、およびＤＳＬモデムを含むモデム、ＩＳＤＮアダプタ、ならびにイーサネット（登録商標）カードなどの内部および外部技術を含む。
【００５４】
図１０は、本開示の主題が相互作用することができるサンプルコンピューティング環境１０００の概略ブロック図である。システム１０００は、１つまたは複数のクライアント１０１０を含む。クライアント１０１０は、ハードウェアおよび／またはソフトウェア（たとえば、スレッド、プロセス、コンピューティングデバイス）であり得る。システム１０００は、１つまたは複数のサーバ１０３０も含む。したがって、システム１０００は、他のモデルの中でもとりわけ、２層クライアントサーバモデルまたは多層モデル（たとえば、クライアント、中間層サーバ、データサーバ）に対応することができる。サーバ１０３０も、ハードウェアおよび／またはソフトウェア（たとえば、スレッド、プロセス、コンピューティングデバイス）であり得る。サーバ１０３０は、たとえば、本開示を用いることによって変換を行うスレッドを収容することができる。クライアント１０１０とサーバ１０３０との間の１つの可能な通信は、２つ以上のコンピュータプロセス間で送信されるデータパケットの形であり得る。
【００５５】
システム１０００は、クライアント１０１０とサーバ１０３０との間の通信を容易にするために使用することができる通信フレームワーク１０５０を含む。クライアント１０１０は、クライアント１０１０にローカルに情報を保存するために用いることができる１つまたは複数のクライアントデータ記憶部１０２０に動作可能に接続される。同様に、サーバ１０３０は、サーバ１０３０にローカルに情報を保存するために用いることができる１つまたは複数のサーバデータ記憶部１０４０に動作可能に接続される。
【００５６】
本開示の態様または特徴は、実質的に任意の無線通信または無線技術、たとえば、Ｗｉ−Ｆｉ、ブルートゥース、マイクロ波アクセス（ＷｉＭＡＸ）の世界的な相互運用性、拡張型一般パケット無線サービス（拡張ＧＰＲＳ）、第３世代パートナーシッププロジェクト（３ＧＰＰ）ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）、第３世代パートナーシッププロジェクト２（３ＧＰＰ２）ウルトラモバイルブロードバンド（ＵＭＢ）、３ＧＰＰユニバーサルモバイル通信システム（ＵＭＴＳ）、高速パケットアクセス（ＨＳＰＡ）、高速ダウンリンクパケットアクセス（ＨＳＤＰＡ）、高速アップリンクパケットアクセス（ＨＳＵＰＡ）、ＧＳＭ（モバイル通信用グローバルシステム）ＥＤＧＥ（ＧＳＭ進化型拡張データレート）無線アクセスネットワーク（ＧＥＲＡＮ）、ＵＭＴＳ地上無線アクセスネットワーク（ＵＴＲＡＮ）、ＬＴＥアドバンスト（ＬＴＥ−Ａ）等で利用することができることに留意されたい。さらに、本明細書で説明される態様のいくつかまたはすべては、レガシー電気通信技術、たとえば、ＧＳＭで利用することができる。さらに、モバイルおよび非モバイルネットワーク（たとえば、インターネット、インターネットプロトコルテレビ（ＩＰＴＶ）などのデータサービスネットワークなど）は、本明細書で説明される態様または機能を利用することができる。
【００５７】
本主題を、１つ以上のコンピュータ上で実行されるコンピュータプログラムのコンピュータ実行可能命令という一般的な文脈において上述したが、本開示を他のプログラムモジュールとの組み合わせにおいて実施してもよいことを、当業者であれば理解することができるであろう。一般に、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行し、かつ／または特定の抽象データ型を実施するルーチン、プログラム、構成要素、データ構造、などを含む。さらに、本発明の方法が、シングルプロセッサまたはマルチプロセッサコンピュータシステム、ミニコンピューティングデバイス、メインフレームコンピュータ、ならびにパーソナルコンピュータ、ハンドヘルドコンピューティングデバイス（たとえば、ＰＤＡ、電話機）、マイクロプロセッサベースまたはプログラム可能な消費者向けまたは産業用電子機器など、他のコンピュータシステムの構成において実施されてもよいことを、当業者であれば理解することができるであろう。さらに、例示した態様を、タスクが通信ネットワークによって結び付けられた遠方の処理装置によって実行される分散コンピューティング環境において実施することもできる。しかしながら、本開示のすべての態様またはいくつかの態様をスタンドアロンのコンピュータ上で実行することも可能である。分散コンピューティング環境では、プログラムモジュールは、ローカルとリモートの両方のメモリ記憶装置に位置してもよい。
【００５８】
本出願において使用されるとき、「構成要素」、「システム」、「プラットフォーム」、「インタフェース」、などの用語は、１つまたは複数の特定の機能を有するコンピュータ関連のエンティティまたは動作機械に関連するエンティティを指すことができ、さらには／あるいは含み得る。本明細書に開示されるエンティティは、ハードウェア、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせ、ソフトウェア、または実行中のソフトウェアのいずれかであってよい。たとえば、構成要素は、これらに限られるわけではないが、プロセッサ上で実行中のプロセス、プロセッサ、オブジェクト、実行ファイル、実行のスレッド、プログラム、および／またはコンピュータであってもよい。例として、サーバ上で実行中のアプリケーションおよびサーバの両方が、構成要素となり得る。１つまたは複数の構成要素がプロセスおよび／または実行のスレッド内に存在してもよく、構成要素は、１つのコンピュータ上に局在してもよく、および／または２つ以上のコンピュータ間に分散されてもよい。
【００５９】
別の例においては、それぞれの構成要素を、様々なデータ構造を保存した様々なコンピュータ可読媒体から実行することができる。構成要素は、たとえば１つ以上のデータパケット（たとえば、信号を介してローカルシステム、分散システム、および／または他のシステムを有するインターネットなどのネットワークにおける他の構成要素と相互作用する１つの構成要素からのデータ）を有する信号に従ってローカルおよび／またはリモートプロセスを介して通信することができる。別の例として、構成要素は、プロセッサによって実行されるソフトウェアまたはファームウェアアプリケーションによって操作される電気または電子回路によって操作される機械的部分によって提供される特定の機能を有する装置であってよい。そのような場合、プロセッサは、装置の内部にあっても、外部にあってもよく、ソフトウェアまたはファームウェアアプリケーションの少なくとも一部を実行することができる。さらに別の例として、構成要素は、機械的部分によらずに電子構成要素を介して特定の機能を提供する装置であってよく、電子構成要素は、電子構成要素の機能を少なくとも部分的に与えるソフトウェアまたはファームウェアを実行するプロセッサまたは他の手段を含むことができる。一態様において、構成要素は、たとえばクラウドコンピューティングシステム内の仮想マシンを介して電子構成要素をエミュレートすることができる。
【００６０】
さらに、用語「または」は、排他的な「または」ではなく、包括的な「または」を意味するように意図されている。すなわち、とくに指定されず、あるいは文脈から明らかでない限り、「ＸはＡまたはＢを使用する」は、任意の自然な包含順列を意味するように意図されている。すなわち、ＸがＡを用いる場合、ＸがＢを用いる場合、またはＸがＡとＢの両方を用いる場合、「ＸはＡまたはＢを用いる」は、前述のいずれかの場合に満たされる。さらに、本明細書および添付の図面において使用されるとき、冠詞「ａ」および「ａｎ」は、とくに指定されず、あるいは単数形を対象とすることが文脈から明らかでない限り、一般に「１つ以上」を意味すると解釈されるべきである。
【００６１】
本明細書において使用されるとき、用語「例」および／または「典型的」は、例、実例、または例示として役立つことを意味するために利用される。誤解を避けるために、本明細書に開示された主題は、そのような例によって限定されない。さらに、「例」および／または「典型的」として本明細書に記載された態様または設計のいずれも、必ずしも他の態様または設計よりも好ましい、または有利であると解釈されるべきでなく、当業者に知られた同等の典型的構造または技術を排除することを意味しない。
【００６２】
本明細書で説明する様々な態様または特徴は、標準のプログラミングまたはエンジニアリング技術を使用して、方法、装置、システム、または製造品として実装することができる。さらに、本開示で開示される様々な態様または特徴は、本明細書で開示される方法の少なくとも１つまたは複数を実装するプログラムモジュールによって実現でき、プログラムモジュールはメモリに保存され、少なくともプロセッサによって実行される。ハードウェアとソフトウェアまたはハードウェアとファームウェアの他の組み合わせは、開示された方法を含む、本明細書に記載された態様を可能にするかまたは実装することができる。本明細書で使用される「製造品」という用語は、任意のコンピュータ可読デバイス、キャリア、または記憶媒体からアクセス可能なコンピュータプログラムを包含することができる。たとえば、コンピュータ可読記憶媒体には、これらに限られるわけではないが、磁気記憶装置（ハードディスク、フロッピーディスク、磁気ストリップなど）、光ディスク（コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイディスク（ＢＤ）など）、スマートカード、フラッシュメモリデバイス（カード、スティック、キードライブなど）などが含まれる。
【００６３】
本明細書において使用されるとき、用語「プロセッサ」は、これらに限られるわけではないがシングルコアプロセッサ、ソフトウェアマルチスレッド実行機能を備えたシングルプロセッサ、マルチコアプロセッサ、ソフトウェアマルチスレッド実行機能を備えたマルチコアプロセッサ、ハードウェアマルチスレッド技術を搭載したマルチコアプロセッサ、並列プラットフォーム、および分散共有メモリを備えた並列プラットフォームを含む実質的に任意のコンピューティング処理装置またはデバイスを指すことができる。さらに、プロセッサは、本明細書に記載の機能を実行するように設計された集積回路、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣ）、結合プログラマブル論理デバイス（ＣＰＬＤ）、ディスクリートゲートまたはトランジスタロジック、ディスクリートハードウェア構成要素、あるいはこれらの任意の組み合わせを指すことができる。さらに、プロセッサは、スペースの使用を最適化し、あるいはユーザ機器の性能を向上させるために、これらに限られるわけではないが分子および量子ドットに基づくトランジスタ、スイッチ、およびゲートなどのナノスケールアーキテクチャを利用することができる。さらに、プロセッサを、コンピューティング処理装置の組み合わせとして実現することもできる。
【００６４】
本開示においては、「記憶部」、「記憶装置」、「データ記憶部」、「データ記憶装置」、「データベース」、などの用語、ならびに構成要素の動作および機能に関連する実質的に任意の他の情報記憶構成要素が、「メモリ構成要素」、「メモリ」内に具現化されたエンティティ、またはメモリを含む構成要素を指して利用される。本明細書に記載のメモリおよび／またはメモリ構成要素が、揮発性メモリまたは不揮発性メモリのいずれかであってよく、あるいは揮発性および不揮発性の両方のメモリを含んでよいことを、理解されたい。
【００６５】
これらに限られるわけではないが、例示として、不揮発性メモリは、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、電気的プログラマブルＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能ＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、または不揮発性ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）（たとえば、強誘電体ＲＡＭ（ＦｅＲＡＭ））を含むことができる。揮発性メモリは、たとえば外部キャッシュメモリとして機能することができるＲＡＭを含み得る。これらに限られるわけではないが、例示として、ＲＡＭは、同期ＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、ダブルデータレートＳＤＲＡＭ（ＤＤＲ  ＳＤＲＡＭ）、エンハンストＳＤＲＡＭ（ＥＳＤＲＡＭ）、シンクリンクＤＲＡＭ（ＳＬＤＲＡＭ）、ダイレクトＲａｍｂｕｓ  ＲＡＭ（ＤＲＲＡＭ）、ダイレクトＲａｍｂｕｓダイナミックＲＡＭ（ＤＲＤＲＡＭ）、およびＲａｍｂｕｓダイナミックＲＡＭ（ＲＤＲＡＭ）などの多数の形態で利用可能である。さらに、本明細書のシステムまたは方法の開示されたメモリ構成要素は、これらに限定されることなく、これらおよび任意の他の適切な種類のメモリを含むように意図される。
【００６６】
特定のシステムまたは方法に関して説明されるように、構成要素は、ここに開示された他のシステムまたは方法に関して説明されるようなそれぞれの構成要素（たとえば、それぞれ名前が付けられた構成要素または同様に名前が付けられた構成要素）と同じまたは同様の機能を含み得ることを認識および理解されたい。
【００６７】
上記で説明されたものは、本開示の利点を提供するシステムおよび方法の例を含む。当然のことながら、本開示を説明する目的において、構成要素または方法について、考えられるすべての組み合わせを述べることは不可能であり、当業者であれば、本開示について多数のさらなる組み合わせおよび置き換えが可能であることを、理解することができるであろう。さらに、「・・・を含む」、「・・・を有する」、「・・・を所有する」、などの用語が詳細な説明、特許請求の範囲、付録、および図面において使用される限りにおいて、そのような用語は、用語「・・・を備える」が請求項におけるつなぎの用語として使用されるときの「・・・を備える」の解釈と同様のやり方で、包括的であるように意図される。
［実施態様１］
機械学習システム（１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００）であって、
コンピュータ実行可能構成要素（１０２）を保存するメモリ（１１２）、
前記メモリ（１１２）に保存されたコンピュータ実行可能構成要素（１０２）を実行するプロセッサ（１１０）を含み、ここで前記コンピュータ実行可能構成要素（１０２）は、
第１の定義された基準を満たす複数の基準患者からの患者画像データ（４０２）の第１の部分および第２の定義された基準を満たす複数のターゲット患者からの前記患者画像データ（４０２）の第２の部分を含むアトラスマップを示すアトラスマップデータ（４０４）を生成するアトラスマップ構成要素（１０４）を含み、前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分は、前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分に関連する患者識別情報のセットの対応する年齢グループにマッチングされ、前記患者データの前記第２の部分は複数の臨床状態に関連し、そして前記コンピュータ実行可能構成要素（１０２）は、
前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分と比較した前記患者画像データ（４０２）の前記第２の部分の偏差量を表す偏差マップデータ（４０６、６０２）を生成する偏差マップ構成要素（１０６）、および
前記偏差マップデータ（４０６、６０２）に基づいてニューラルネットワーク（５０２）をトレーニングして、１つまたは複数の臨床状態を決定するニューラルネットワーク構成要素（１０８）
を含む、機械学習システム（１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００）。
［実施態様２］
前記アトラスマップ構成要素（１０４）は、前記患者データの前記第１の部分の統計的表現を生成する、実施態様１に記載の機械学習システム（１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００）。
［実施態様３］
前記アトラスマップ構成要素（１０４）は、前記アトラスマップ内のデータ値の平均値および標準偏差値に関連する画像強度値を生成する、実施態様１に記載の機械学習システム（１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００）。
［実施態様４］
前記偏差マップ構成要素（１０６）は、前記画像強度値から前記平均値を差し引いて差分値を生成し、前記差分値を前記標準偏差値で割って、前記偏差マップデータ（４０６、６０２）の生成を容易にする、実施態様３に記載の機械学習システム（１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００）。
［実施態様５］
前記アトラスマップ構成要素（１０４）は、前記アトラスマップデータ（４０４）の第１の部分を前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分に関連する年齢マッチングされたグループのセットとして構成し、前記アトラスマップ構成要素（１０４）は、前記アトラスマップデータ（４０４）の第２の部分を前記患者画像データ（４０２）の前記第２の部分に関連する異常な医学的状態グループのセットとして構成する、実施態様１に記載の機械学習システム（１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００）。
［実施態様６］
前記アトラスマップ構成要素（１０４）は、前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分および前記患者画像データ（４０２）の前記第２の部分を正規化して、前記アトラスマップデータ（４０４）を生成する、実施態様１に記載の機械学習システム（１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００）。
［実施態様７］
前記アトラスマップ構成要素（１０４）は、前記アトラスマップデータ（４０４）を、前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分および前記患者画像データ（４０２）の前記第２の部分を表す数値データ値のマトリックスとしてフォーマットする、実施態様１に記載の機械学習システム（１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００）。
［実施態様８］
前記偏差マップ構成要素（１０６）は、前記数値データ値のマトリックスを、前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分と比較した前記患者画像データ（４０２）の前記第２の部分の前記偏差量に基づいてフォーマットされた色付けされたデータ値のマトリックスに変換する、実施態様６に記載の機械学習システム（１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００）。
［実施態様９］
前記ニューラルネットワーク（５０２）は、前記ニューラルネットワーク（５０２）の畳み込み層（７１１）に関連する前記偏差マップデータ（４０６、６０２）の複数の順次および／または並列のダウンサンプリングおよびアップサンプリングを実行する、実施態様１に記載の機械学習システム（１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００）。
［実施態様１０］
メモリ（１１２）に動作可能に結合されたプロセッサ（１１０）を使用してコンピュータ実行可能構成要素（１０２）を実行し、以下の動作を実行することを含む方法（８００）であって、
複数の基準患者に関連する患者画像データ（４０２）の第１の部分と、複数の臨床状態に関連する前記患者画像データ（４０２）の第２の部分とを含むアトラスマップを示すアトラスマップデータ（４０４）を生成するステップであって、ここで前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分は、前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分に関連する患者識別情報のセットの対応する年齢グループとマッチングされるステップ、
前記患者画像データ（４０２）の前記第２の部分と前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分との間の偏差量を表す偏差マップデータ（４０６、６０２）を生成するステップ、および
前記偏差マップデータ（４０６、６０２）に基づいてニューラルネットワーク（５０２）をトレーニングして、１つまたは複数の臨床状態を決定するステップ
を含む、方法（８００）。
［実施態様１１］
前記アトラスマップデータ（４０４）を生成する前記ステップは、前記患者識別情報のセットの年齢グループのセットに基づいて、前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分をグループ化するステップを含む、実施態様１０に記載の方法（８００）。
［実施態様１２］
前記アトラスマップデータ（４０４）を生成する前記ステップは、前記アトラスマップデータ（４０４）の一部を、前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分に関連する年齢マッチングされたグループのセットとして構成するステップを含む、実施態様１０に記載の方法（８００）。
［実施態様１３］
前記アトラスマップデータ（４０４）を生成する前記ステップは、前記アトラスマップデータ（４０４）の一部を、前記患者画像データ（４０２）の前記第２の部分に関連する異常な医学的状態のグループのセットとして構成するステップを含む、実施態様１０に記載の方法（８００）。
［実施態様１４］
前記アトラスマップデータ（４０４）を生成する前記ステップは、前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分および前記患者画像データ（４０２）の前記第２の部分を正規化して、アトラスマップデータ（４０４）を生成するステップを含む、実施態様１０に記載の方法（８００）。
［実施態様１５］
前記アトラスマップデータ（４０４）を生成する前記ステップは、前記アトラスマップデータ（４０４）を、前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分および前記患者画像データ（４０２）の前記第２の部分を表す数値データ値のマトリックスとしてフォーマットするステップを含む、実施態様１０に記載の方法（８００）。
［実施態様１６］
偏差マップデータ（４０６、６０２）を生成する前記ステップは、前記数値データ値のマトリックスを、前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分と比較した前記患者画像データ（４０２）の前記第２の部分の前記偏差量に基づいてフォーマットされた色付けされたデータ値のマトリックスに変換するステップを含む、実施態様１５に記載の方法（８００）。
［実施態様１７］
実行に応答してプロセッサ（１１０）を含むシステム（１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００）に動作を実行させる命令を含むコンピュータ可読記憶装置であって、前記動作は、
複数の基準患者に関連する患者画像データ（４０２）の第１の部分と、複数の臨床状態に関連する前記患者画像データ（４０２）の第２の部分とを含むアトラスマップを示すアトラスマップデータ（４０４）を生成するステップであって、ここで前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分は、前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分に関連する患者識別情報のセットの対応する年齢グループとマッチングされるステップ、
前記アトラスマップデータ（４０４）を修正して、前記患者画像データ（４０２）の前記第２の部分と前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分との間の偏差量を表す偏差マップデータ（４０６、６０２）を生成するステップ、および
前記偏差マップデータ（４０６、６０２）に基づいてニューラルネットワーク（５０２）をトレーニングして、１つまたは複数の臨床状態を決定するステップ
を含む、コンピュータ可読記憶装置。
［実施態様１８］
前記アトラスマップデータ（４０４）を生成する前記ステップは、前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分および前記患者画像データ（４０２）の前記第２の部分を正規化するステップを含む、実施態様１７に記載のコンピュータ可読記憶装置。
［実施態様１９］
前記アトラスマップデータ（４０４）を生成する前記ステップは、前記アトラスマップデータ（４０４）を、前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分および前記患者画像データ（４０２）の前記第２の部分を表す数値データ値のマトリックスとしてフォーマットするステップを含む、実施態様１７に記載のコンピュータ可読記憶装置。
［実施態様２０］
前記アトラスマップデータ（４０４）を修正する前記ステップは、前記数値データ値のマトリックスを、前記患者画像データ（４０２）の前記第１の部分と比較した前記患者画像データ（４０２）の前記第２の部分の前記偏差量に基づいてフォーマットされた色付けされたデータ値のマトリックスに変換するステップを含む、実施態様１９に記載のコンピュータ可読記憶装置。
【符号の説明】
【００６８】
１００  システム
１０２  機械学習構成要素
１０４  アトラスマップ構成要素
１０６  偏差マップ構成要素
１０８  ニューラルネットワーク構成要素
１１０  プロセッサ
１１２  メモリ
２００  システム
２０２  医用画像診断プロセス
３００  システム
３０２  視覚化構成要素
４００  システム
４０２  医用画像データ
４０４  アトラスマップデータ
４０６  偏差マップデータ
５００  システム
５０２  ニューラルネットワーク
６００  システム
６０２  偏差マップデータ
６０４  多次元視覚化データ
６０６  データ値
６０８  データ値
７００  システム
７１１  畳み込み層
７１２  プーリング層（ダウン）
７１３  畳み込み層
７１４  プーリング層（ダウン）
７１５  プーリング層（アップ）
７１６  畳み込み層
７１７  プーリング層（アップ）
７１８  畳み込み層
８００  方法論
９００  環境
９１２  コンピュータ、コンピュータシステム
９１４  処理ユニット
９１６  システムメモリ
９１８  システムバス
９２０  揮発性メモリ
９２２  不揮発性メモリ
９２４  ディスク記憶装置
９２６  インタフェース
９２８  オペレーティングシステム
９３０  システムアプリケーション
９３２  プログラムモジュール
９３４  プログラムデータ
９３６  入力デバイス
９３８  インタフェースポート
９４０  出力デバイス
９４２  出力アダプタ
９４４  リモートコンピュータ
９４６  メモリ記憶装置
９４８  ネットワークインタフェース
９５０  通信接続
１０００  サンプルコンピューティング環境、システム
１０１０  クライアント
１０２０  クライアントデータ記憶部
１０３０  サーバ
１０４０  サーバデータ記憶部
１０５０  通信フレームワーク
【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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【国際調査報告】
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