(57)【要約】【課題】  尿検査器や血液検査器から取得されるデータを収集しながら、ニューラルネットワークを用いて自己組織化マップにデータをマッピングし、データの蓄積と共に、またデータの種類が増えても自己組織化マップの精度を向上させることができる自動診断エキスパートシステムを提供する。【解決手段】  入力部２と診断部１と出力部４とデータ格納部９を有する自動診断エキスパートシステムであって、診断部１は正規化部５とマッピング部６と疾病検索部８とを備える診断部１であって、出力部４はデータを表示及び／又は外部装置１７〜１９へ出力するものである。【選択図】  図１
2005293241.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力部と診断部と出力部とデータ格納部を有する自動診断エキスパートシステムであって、
前記診断部は、前記データ格納部から読み出された少なくとも１の検査値から構成される検査データ又は入力部から入力された少なくとも１の検査値から構成される検査データを正規化する正規化部と、
入力層ニューロンが配置される入力層と前記入力層ニューロンと結合荷重ベクトルで結合されるマップ上ニューロンが配置される自己組織化マップとから構成される自己組織化マップシステムの前記入力層ニューロンに、前記正規化部において正規化された検査データを成分とする入力ベクトルを生成して入力し、前記入力ベクトルと前記結合荷重ベクトルのノルムが最小となる結合荷重ベクトルを有するマップ上ニューロンを選択して前記検査データをマッピングするマッピング部と、
前記マッピングされたマップ上ニューロン及び／又はそのマップ上ニューロンから予め設定された距離離れた近傍のマップ上ニューロンが有する少なくとも１の疾病名を含む疾病データを前記データ格納部から読み出して抽出する疾病検索部と、を備える診断部であって、
前記出力部は、前記抽出された疾病データを表示及び／又は外部装置へ出力することを特徴とする自動診断エキスパートシステム。
【請求項２】
前記診断部は、前記データ格納部から読み出された少なくとも１の疾病名を含む疾病データと少なくとも１の検査値から構成される検査データを含む教師データ又は入力部から入力された教師データのうち前記検査データを正規化する正規化部と、
前記入力層ニューロンに前記正規化部において正規化された検査データを成分とする入力ベクトルを生成して入力し、前記入力ベクトルと前記結合荷重ベクトルのノルムが最小となる結合荷重ベクトルを有するマップ上ニューロンを選択して前記教師データをマッピングするマッピング部と、
前記マッピングされたマップ上ニューロンから所望の距離離れた近傍のマップ上ニューロンの結合荷重ベクトルを近傍関数によって修正するマップ学習部と、を備えることを特徴とする請求項１記載の自動診断エキスパートシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、尿検査や血液検査によって得られる検査データを基に自動的に学習しながら、医師による診断を経なくとも、精度の高い診断を可能とする自動診断エキスパートシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の高齢化の影響で、指定介護老人福祉施設などでは被介護者の健康維持・管理に注目が集まっている。また、このような施設に限らず、病院においても多くの患者への検査・診断を行いながら、多種多様化する最新の医療に追従するための知識・技術を習得しなければならない。これらの状況は、医師・看護師への要求を高度かつ高負担なものにしており、十分な時間をもって検査・調査・治療をすることを困難にしている。
健康維持・管理や診断を目的とする検査には、尿検査、検便、血液検査などが一般的であり、これらの検査項目は最近では１０程度あるいはそれ以上にもなるため、これらの数値の結果から健常者であるとか、確度の高い疾病候補を特定するためには専門の医師の知識が必要不可欠である。
しかしながら、専門医の数は限られており都心部以外の地方部においては、医師自体の数も少ないことから十分な検査やその後の治療などを受けることが困難な場合もある。また医師の数が十分であったとしても、前述のとおり医師や看護師の負担も大きいため、可能な限り負担の少ない検査や診断、その後の診療計画の立案などが望まれている。
【０００３】
近年では、特にＩＴ（情報技術）の進展によって、データのやり取りやその処理についてはかなりのレベルで短時間に実行可能となってきていることもあって、医療分野においてもコンピュータやデータ通信網を利用した新しい取組みが実施されはじめている。
このような観点から、例えば特許文献１においては、「総合医療診断支援装置」として、被検者の人体から採取した各種検体を生化学検査を経て臨床検査データに変換出力する臨床検査手段と、この臨床検査データをファジイ推論に基づいて演算処理して、被検者の健康状態を診断するとともに疾病の原因を発見するのと疾患名及び疾病状態を細目に亘って判定する電子演算ファジイ処理手段を備える技術が開示されている。また、この技術においては、電子演算ファジイ処理手段が、情報伝達媒体を介して臨床検査データを読み込み可能としたり、あるいは公衆電話回線を介して複数の端末機に演算処理データを伝達可能としている。
このような技術によれば、ファジイ理論の適用で精度の向上が図れるため、専門医に匹敵する医療診断支援が可能となる。また、豊富な経験と高度の医療診断能力を備えた専門医の医療診断ノウハウを誰でも利用することができる。
【０００４】
また、特許文献２には、「在宅健康管理サービス提供方法と在宅者健康管理サービス提供システム」として、人体から排泄される尿に含まれている尿糖を在宅で経時的に計測して電気的な計測データを自動生成するサービス受給者装置を、登録されている在宅者に配布し、在宅者毎の計測データをインターネットを介して在宅者から健康管理センターに収集し、その計測データに基づいて在宅者の経時的な健康状態を管理し、在宅者の健康維持に必要なサービスを提供する技術が開示されている。
この技術においては、バイオセンサを在宅者に配布して様々なデータを取得し、これをインターネットを介して健康管理センターに送信して集中的に管理されるため、在宅者の労力を低減して多数の在宅者の健康管理を効率的に実施することが可能である。
【０００５】
さらに、特許文献３には、「健康管理装置」として、洋式便器に採尿ユニットを取り付けて尿を採取し、それを制御ユニットで分析して、クレアチニン、尿糖、タンパクなどの濃度を検出してそのデータを採取して統計処理を施す装置が開示されている。
本技術によれば、日常生活において容易にデータを集積し、統計処理を施すことによって、非常に緩やかに進行する生活習慣病に対しても早期に精度高く発見することが可能である。
【０００６】
【特許文献１】特開平７−５７０１８号公報
【特許文献２】特開２００２−３１８８５５号公報
【特許文献３】特開２０００−１２６１３７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上述の従来の技術においては、例えば特許文献１に開示された発明においては、ファジイ理論の適用で精度が向上され専門医に匹敵する医療診断支援が可能となるが、あくまでその診断の基準は、予め定められたものでありその基準自体の精度に総合医療診断支援装置の精度が依存してしまうという課題があった。しかも、診断の項目が複数あり、その結果が複雑にからむような場合においては、専門医の判断が必要不可欠であると考えられること、さらに、経時的な基準の推移などに対しても、診断基準の更新などが複雑で困難であるという課題もあった。
【０００８】
また、特許文献２に開示された発明においては、尿検査の結果のデータを一括管理することは可能であるがそのデータをベースに診断を施す場合には、やはり特許文献１と同様な課題を生じることになる。
【０００９】
特許文献３に開示された発明においては、統計処理を施しても、それはデータの処理に効果を発揮するものであり、そのデータを用いた診断などにはあまり効果を発揮しないという課題があった。すなわち、特許文献２、３に開示された発明は、データの収集や処理に対しては一定の効果を備えるものの、それらのデータを用いた診断という点では、やはり専門医の判断を待つことが必要であるため、専門医の高負担や被検者の経済的負担あるいは、非効率という点では課題が残るものであった。
【００１０】
本発明はかかる従来の事情に対処してなされたものであり、尿検査器や血液検査器から取得されるデータを収集しながら、ニューラルネットワークを用いて自己組織化マップにデータをマッピングし、同じ症状におけるデータがこのマップ上で集まるようにすることによって、データの蓄積と共に、またデータの種類が増えても自己組織化マップの精度を向上させることができる自動診断エキスパートシステムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するため、請求項１記載の発明である自動診断エキスパートシステムは、入力部と診断部と出力部とデータ格納部を有する自動診断エキスパートシステムであって、
診断部は、データ格納部から読み出された少なくとも１の検査値から構成される検査データ又は入力部から入力された少なくとも１の検査値から構成される検査データを正規化する正規化部と、入力層ニューロンが配置される入力層と前記入力層ニューロンと結合荷重ベクトルで結合されるマップ上ニューロンが配置される自己組織化マップとから構成される自己組織化マップシステムの前記入力層ニューロンに、正規化部において正規化された検査データを成分とする入力ベクトルを生成して入力し、入力ベクトルと結合荷重ベクトルのノルムが最小となる結合荷重ベクトルを有するマップ上ニューロンを選択して検査データをマッピングするマッピング部と、マッピングされたマップ上ニューロン及び／又はそのマップ上ニューロンから予め設定された距離離れた近傍のマップ上ニューロンが有する少なくとも１の疾病名を含む疾病データをデータ格納部から読み出して抽出する疾病検索部とを備える診断部であって、
出力部は、抽出された疾病データを表示及び／又は外部装置へ出力するものである自動診断エキスパートシステムである。
【００１２】
また、請求項２に記載の発明である自動診断エキスパートシステムは、請求項１に記載の自動診断エキスパートシステムにおいて、
診断部は、データ格納部から読み出された少なくとも１の疾病名を含む疾病データと少なくとも１の検査値から構成される検査データを含む教師データ又は入力部から入力された教師データのうち前記検査データを正規化する正規化部と、
入力層ニューロンに正規化部において正規化された検査データを成分とする入力ベクトルを生成して入力し、入力ベクトルと結合荷重ベクトルのノルムが最小となる結合荷重ベクトルを有するマップ上ニューロンを選択して教師データをマッピングするマッピング部と、
マッピングされたマップ上ニューロンから所望の距離離れた近傍のマップ上ニューロンの結合荷重ベクトルを近傍関数によって修正するマップ学習部とを備えるものである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の請求項１に記載の自動診断エキスパートシステムにおいては、正規化された検査データを成分とする入力ベクトルを自己組織化マップの入力層ニューロンに入力することによって、検査データがマッピングされ、その近傍のマップ上ニューロンの疾病データを読み出すことで、検査データから推定される疾病を診断することができる。
【００１４】
また、本発明の請求項２に記載の自動診断エキスパートシステムにおいては、請求項１に記載の自動診断エキスパートシステムの効果に加えて、疾病名を含む疾病データと検査データを教師値として自己組織化マップ上にマッピングすることによって、結合荷重ベクトルと疾病データの更新を行い、もって自己組織化マップを更新することができる。結合荷重ベクトルが更新されるため、教師データの検査データの種類の多様さによって、より精度の高い診断が可能となるし、疾病データも更新されるため、専門医によって疾病と診断されたデータを蓄積することによって、より精度の高い診断が可能となるのである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態に係る自動診断エキスパートシステムについて図１乃至図１０を参照しながら説明する。
図１は、本発明の実施の形態に係る自動診断エキスパートシステムの構成図であり、図２は自動診断エキスパートシステムによる診断のフロー図である。図１において、自動診断エキスパートシステム１は入力部２、診断部３、出力部４及びデータ格納部９から構成されている。
自動診断エキスパートシステム１は、例えば尿の成分検査などを行う検査器１５に入力部２において接続されており、また、出力部４はデータ通信網１６を介して携帯情報端末１７、パーソナルコンピュータ１８あるいは携帯電話１９などに接続されている。
【００１６】
このように自動診断エキスパートシステム１を検査器１５に接続し、さらにデータ通信網１６を介して携帯情報端末１７などに接続することで、オンラインで自動的に検査器１５から尿や血液や便などの検査データを取得して自動診断エキスパートシステム１によって解析し、データ通信網１６を介して携帯情報端末１７などに配信することが可能である。検査器１５は、生体データを検出するものであればどのような検査器でもよいが、本実施の形態では具体例として尿の成分検査を行う検査器として説明する。
検査器１５から読み出される尿の検査データは、入力部２から自動診断エキスパートシステム１に入力される。入力部２は検査データをそのまま診断部３に送出してもよいが、診断に先がけてデータ格納部９に検査データ１０として格納しておくとよい。検査データ１０としては、例えば、尿の比重、ｐＨ、白血球数、たんぱく質、グルコース、ケトン、ウロビリノゲン、潜血などのそれぞれの数値などが含まれる。この工程は図２においてステップＳ１として示されている。
診断時には、診断部３の正規化部５は、データ格納部９に格納された検査データ１０を読み出すか、あるいは入力部２から送出される検査データ１０を取得して正規化を実施する。検査データ１０に複数の検査項目に関する数値が含まれる場合には、それぞれの数値に対して正規化を実行する。正規化とは、０〜１のデータに変換することをいう。この工程が図２ではステップＳ２として示されている。
正規化されたそれぞれの検査データは、正規化部５によって正規化データ１１としてデータ格納部９に格納される。
【００１７】
マッピング部６は、データ格納部９に格納された正規化データ１１あるいは正規化部５から直接正規化データ１１を読み出し、さらに、データ格納部９に格納されている自己組織化マップデータ１３を読み出して、それに正規化データ１１をマッピングする。このマッピングの方法については、図３を参照しながら詳細に説明を加える。この工程が図２では、ステップＳ３として示されている。
自己組織化マップデータ１３は、予め専門医による診断を受けた患者などの検査データ１２ａと、その専門医による診断結果のうち少なくとも疾病名に関する情報を含む疾病データ１２ｂを教師データ１２として、これを用いて生成された自己組織化マップシステムに関するデータである。専門医による診断がなされた検査データ１２ａと疾病データ１２ｂを用いて生成されるもので、この教師データ１２を多数揃えれば揃えるほど診断の精度を向上させることができるものである。
【００１８】
この自己組織化マップシステムの構成についても図３を参照しながら説明する。
疾病検索部８は、マッピング部６によってマッピングされた検査データ１０の周辺を検索して、周辺に存在する疾病データ１２ｂを読み出す。この疾病データ１２ｂに含まれる疾病名が、マッピングされた検査データ１０によって推定される疾病名となる。この疾病検索部８における検索が図２におけるステップＳ４となる。
疾病検索部８によって推定された疾病名は、解析結果データ１４としてデータ格納部９に格納される。解析結果データ１４には、もちろん、検査データ１０や正規化データ１１を含めてもよいし、疾病検索部８によって検索された教師データ１２に含まれる検査データ１２ａや疾病データ１２ｂを含めるようにしてもよい。
出力部４は、解析結果データ１４をデータ格納部９から読みだしてデータ通信網１６を介して携帯情報端末１７、パーソナルコンピュータ１８、携帯電話１９に送信し、本実施の形態に係る自動診断エキスパートシステムのユーザーは検査データに対する診断結果を閲覧したり、解析結果データ１４を取得することができる。この工程が図２ではステップＳ５として示されている。
なお、マップ学習部７は自己組織化マップを更新するための構成要素であるが、このマップ学習部７による自己組織化マップの更新方法については、図７乃至図９を参照しながら後ほど詳細に説明する。
【００１９】
次に、図３を参照しながらマッピングの方法と自己組織化マップシステムの構成について説明を加える。
図３は本実施の形態に係る自動診断エキスパートシステムのデータ格納部に格納されており、マッピング部によって読み出される自己組織化マップシステムの概念図である。図３において、自己組織化マップシステム３５は、入力層２０と自己組織化マップ２２を備えており、入力層２０には、複数の入力層ニューロン２１が存在している。また、自己組織化マップ２２上にも複数のマップ上ニューロン２５が存在しており、入力層ニューロン２１とマップ上ニューロン２５は、結合荷重ベクトル２３、２４によって結合されている。
正規化部５によって得られた正規化データ１１は、マッピング部６によって読み出され、入力層２０の入力層ニューロン２１に、正規化データ１１に含まれるそれぞれの検査項目に関する検査データの正規化値をその成分とする入力ベクトルとして入力される。
【００２０】
ここで、図４を参照しながら、この自己組織化マップ２２の作成方法について説明する。
入力ベクトルの要素をｎ個、マップ上のニューロンをｍ個、現学習回数をｔとする。入力層に入力される入力ベクトル（本発明では正規化された検査データ）を式（１）とする。この入力ベクトルの成分がそれぞれ図４に示されるように、入力層ニューロン２１に入力される。
【００２１】
【数１】
2005293241.tif 000003
【００２２】
また、マップ上におけるニューロンの持つ結合荷重ベクトル２４を式（２）として表せば、それぞれの結合荷重ベクトル２４によって、各入力ベクトルの成分、すなわち正規化された検査データの各項目の検査値が自己組織化マップ２２にマッピングされる。
【００２３】
【数２】
2005293241.tif 000004
【００２４】
そして、検査データがマッピングされる位置にあるニューロン（以下、発火中心）ｃは次の（３）式、（４）式で求めることができる。
【００２５】
【数３】
2005293241.tif 000005
【００２６】
【数４】
2005293241.tif 000006
【００２７】
（３）式、（４）式は入力ベクトルｘ（ｔ）と結合荷重ベクトルｗｋ（ｔ）のノルムが最小となる（最もよく似ている）、結合荷重ベクトルを持つニューロンを発火中心ｃと決めることを表している。この操作により入力データをマッピングしている。
このようにしてマッピングされる状態を示したのが図４であり、発火中心ｃが図４中に示されている。
【００２８】
以上のように構成される本実施の形態に係る自動診断エキスパートシステムを用いて、具体的な診断を実施する場合について図５及び図６を参照しながら説明する。
図５及び図６は、自己組織化マップによって実施される診断を模式化した図である。図５において、教師データを用いて作成された自己組織化マップ２２においては、既に腎疾患ニューロン２５ａに対して教師データ１２である検査データ１２ａと疾病データ１２ｂが対応付けられている。また、他の糖尿病ニューロン２５ｂに対しても教師データ１２である検査データ１２ａと疾病データ１２ｂが対応付けられている。
そして、ある疾病に関する診断がなされていない被検者の検査データ１０が自動診断エキスパートシステム１のマッピング部６によって自己組織化マップ２２に被検者ニューロン２５ｃとしてマッピングされた状態を示している。
【００２９】
このような状態では、まだ被検者の疾病に関する診断はなされていないが、マッピング部６によるマッピングの後、前述の疾病検索部８の被検者ニューロン２５ｃの周辺を検索する。被検者ニューロン２５ｃの周辺には、腎疾患ニューロン２５ａが存在しており、これによってこの被検者は腎疾患を患っているものと診断されることになる。
この疾病検索部８による被検者ニューロン２５ｃの周辺の検索は、マップ上ニューロン２５間の距離などを考慮しながらユーザーによって適宜その検索の半径を予め設定しておくとよい。また、その検索の半径はデータ格納部９に格納してき、疾病検索部８によって読み出されるようにしておくことで、自動的に検索を実行することができる。また、適宜、入力部２から入力されるようにしておいてもよい。
【００３０】
このようにして検索が終了すると、図６に示されるように自己組織化マップ２２の被検者ニューロン２５ｃに対して腎疾患という診断がなされ、この診断結果が先に説明したとおり、データ格納部９に解析結果データ１４として格納されることになる。また、出力部４によってデータ通信網１６を介して携帯情報端末１７などに送信され、ユーザーによって内容を閲覧したりそのデータを格納したり加工、処理したりすることができる。
【００３１】
次に、図７乃至図９を参照しながら、自己組織化マップの更新方法について説明する。図７は本実施の形態に係る自動診断エキスパートシステムの自己組織化マップの更新、すなわち学習について説明するためのフロー図である。
なお、この図７における各工程は、図１におけるマップ学習部７において実行されるものである。
図７において、ステップＳ１では、入力部２から入力された教師データあるいは予めデータ格納部９に格納された教師データ１２を読み出して、正規化部５に送出する。ステップＳ２では、この教師データ１２のうち、検査データ１２ａについて正規化し、ステップＳ３ではこれをマッピング部６を用いて自己組織化マップ２２にマッピングする。そして、マッピングされた状態からマップ学習部７では、その発火中心ｃを中心とした一定領域内に含まれるマップ上ニューロン２５に学習を行わせる。
【００３２】
このマップ学習部７による学習の実行を図８を参照しながら説明する。図８は、自己組織化マップに示される発火中心の近傍領域を学習範囲としてこの領域内で学習が実行される状態を模式的に示す図である。図８において、発火中心ｃの周囲には、近傍領域としてＮｃ（ｔ）とＮｃ（ｔ＋１）が示されている。学習初期段階では近傍領域Ｎｃ（ｔ）を広くとり、学習の経過に従い近傍領域Ｎｃ（ｔ＋１）として徐々に狭めていく。このような近傍領域の取り方をすることで、マップ上における未学習領域の発生を防ぎ、また、近傍領域を縮めていくことで、マップ上で近傍に位置するニューロン同士は結合荷重ベクトルのノルムが最小となる、という性質を満たすことになる。
教師データを発火中心ｃとしてその周囲の近傍領域ニューロン２５ｄ、近傍領域ニューロン２５ｅについてその結合荷重ベクトル２３のノルムを最小とするように結合荷重ベクトル２３を修正することによって、自己組織化マップ２２のマップ上ニューロン２５と入力層２０の入力層ニューロン２１の結合を適切に更新し、また、疾病データの更新もそれに伴って実行することが可能となる。
【００３３】
この結合荷重ベクトル２３の更新方法について図９を参照しながら説明する。
図９は、結合荷重ベクトルの結合荷重を修正する方法を示すフロー図である。図９において、ステップＳ１では、ｋを１とする。このｋは、先の式（２）で示されるように自己組織化マップ上に存在するニューロンの数に関する変数である。次に、ステップＳ２では、このニューロンｋが発火中心ｃの近傍にあるか否かを判断する。そして発火中心ｃの近傍になければ、ｋを１つインクリメントして（ステップＳ４）、ｋがｍより大きくなければステップＳ２に戻って同じく発火中心ｃの近傍に存在するか否かについて判断する。
ステップＳ２で近傍にあると判断された場合には、ステップＳ３に進む。このステップＳ３において学習を行うのである。このステップＳ３において記載されている式の内容について説明を追加する。
求めた発火中心ｃ及びその近傍領域において、結合荷重ベクトルｗｋ（ｔ）に修正を加えることで学習を行う。
【００３４】
【数５】
2005293241.tif 000007
【００３５】
（５）式は、近傍領域Ｎｃ（ｔ）に含まれているニューロンの結合荷重ベクトルｗｋ（ｔ）を修正し、（６）式は近傍領域Ｎｃ（ｔ）外なので修正を加えないということを表している。
ここで上式におけるｈｃｋ（ｔ）は近傍関数と呼ばれ、（７）式で表される。
【００３６】
【数６】
2005293241.tif 000008
【００３７】
このときｒｃは発火中心の位置ベクトル、ｒｋは学習を行うニューロンの位置ベクトル、σは学習領域を表すパラメータである。また、α（ｔ）は学習率係数と呼ばれ、学習の経過とともに１に近い値から徐々に減少させていく係数で、（８）式で表される。Ｎは総学習回数を表している。
【００３８】
【数７】
2005293241.tif 000009
【００３９】
以上により、近傍関数ｈｃｋ（ｔ）は発火中心ｃの近くに存在するニューロンの結合荷重ベクトルｗｋ（ｔ）の修正を行う。発火中心ｃに近いニューロンは大きく補正され、入力ベクトルによく似た結合荷重ベクトルｗｋ（ｔ）を持つようになる。発火中心ｃから離れるに従い、補正量は小さくなる。
以上説明したような係数などは予めデータ格納部９に格納しておき、このマップ学習部７による自己組織化マップの更新において読み出すことができるようにしておくことが望ましい。
【００４０】
最後に本実施の形態に係る自動診断エキスパートシステムを用いて、学習回数２００００回の自己組織化マップを作成したので、その結果を図１０乃至図１６に示しながら教師データがマッピングされている状態を説明する。
図１０は、学習回数２００００回のマップを示す図であり、図１１は、このマップにおいて健康として診断された被検者の分布を示す図、図１２は病例Ａとして診断された被検者の分布を示す図、図１３乃至図１６はそれぞれ病例Ｂ乃至病例Ｅとして診断された被検者の分布を示す図である。
これらの病例については、下記の表１に示すとおりである。表１では、病例のデータとして糖、蛋白質、潜血が示されており、それぞれの値は正規化された数値を示している。
【００４１】
【表１】
2005293241.tif 000010
【００４２】
病例Ａは、尿検査のデータにおいて、糖が０．５〜１．０の範囲に入る被検者で、病例Ｂは、蛋白質と潜血がそれぞれ示された数値の範囲に入る被検者である。また、表１の最下欄には健康な被検者の数値が参考に示されている。
図１１乃至図１６から、それぞれの病例を有する被検者が図１０に示される自己組織化マップにおいて、分布している状態が理解される。本実施の形態では、自己組織化マップのマップ上ニューロンの個数があまり多くないので、詳細な分布は示すことができないものの、さらに教師データによる学習回数を増加させ、結合荷重ベクトルの修正を行うことによって、さらにこの自己組織化マップを更新することも可能であり、それによって精度を向上させることができる。
また、マップ上ニューロンの個数を増加させても同様に精度の向上を図ることができる。なお、本実施の形態における図１０乃至図１６はグレースケールで表現されているが、これをカラーで表現することによって視覚的にも分布状況を把握することができ、より明瞭な診断あるいはスクリーニングを行うことが可能である。
【００４３】
以上説明したとおり、本実施の形態に係る自動診断エキスパートシステムにおいては、ニューラルネットワークを利用した自己組織化マップを利用して、検査データを成分とする入力ベクトルを入力することによって、検査データをマッピングして、疾病データを読み出すことで、検査データから推定される疾病を診断することができる。また、結合荷重ベクトルと疾病データの更新を行うことによって自己組織化マップを更新して、より精度の高い診断を可能としている。
【産業上の利用可能性】
【００４４】
医師の不足する地域や病院から離れた遠隔地において、客観的で精度の高い診断を可能とする自動診断エキスパートシステムに適用可能である。また、病院や福祉施設などにおいて、医師の診断も併せて利用されれば、医師の負担を軽減することも可能であり、診断の補助的なツールとして一次診断に用いたりすることも期待される。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明の実施の形態に係る自動診断エキスパートシステムの構成図である。
【図２】自動診断エキスパートシステムによる診断のフロー図である。
【図３】本実施の形態に係る自動診断エキスパートシステムのデータ格納部に格納されており、マッピング部によって読み出される自己組織化マップシステムの概念図である。
【図４】発火中心のマッピングを説明するための概念図である。
【図５】自己組織化マップによって実施される診断を模式化した図である。
【図６】自己組織化マップによって実施される診断を模式化した図である。
【図７】本実施の形態に係る自動診断エキスパートシステムの自己組織化マップの学習について説明するためのフロー図である。
【図８】自己組織化マップに示される発火中心の近傍領域を学習範囲としてこの領域内で学習が実行される状態を模式的に示す図である。
【図９】結合荷重ベクトルの結合荷重を修正する方法を示すフロー図である。
【図１０】本実施の形態に係る自動診断エキスパートシステムを用いて作成した学習回数２００００回のマップを示す図である。
【図１１】図１０において、健康として診断された被検者の分布を明確に示す図である。
【図１２】図１０において、病例Ａとして診断された被検者の分布を明確に示す図である。
【図１３】図１０において、病例Ｂとして診断された被検者の分布を明確に示す図である。
【図１４】図１０において、病例Ｃとして診断された被検者の分布を明確に示す図である。
【図１５】図１０において、病例Ｄとして診断された被検者の分布を明確に示す図である。
【図１６】図１０において、病例Ｅとして診断された被検者の分布を明確に示す図である。
【符号の説明】
【００４６】
１…自動診断エキスパートシステム  ２…入力部  ３…診断部  ４…出力部  ５…正規化部  ６…マッピング部  ７…マップ学習部  ８…疾病検索部  ９…データ格納部  １０…検査データ  １１…正規化データ  １２…教師データ  １２ａ…検査データ  １２ｂ…疾病データ  １３…自己組織化マップデータ  １４…解析結果データ  １５…検査器  １６…データ通信網  １７…携帯情報端末  １８…パーソナルコンピュータ  １９…携帯電話  ２０…入力層  ２１…入力層ニューロン  ２２…自己組織化マップ  ２３…結合荷重ベクトル  ２４…結合荷重ベクトル  ２５…マップ上ニューロン  ２５ａ…腎疾患ニューロン  ２５ｂ…糖尿病ニューロン  ２５ｃ…腎疾患ニューロン  ２５ｄ…近傍領域ニューロン  ２５ｅ…近傍領域ニューロン  ３５…自己組織化マップシステム  ｃ…発火中心
【図１】
2005293241.tif 000011
【図２】
2005293241.tif 000012
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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