(57)【要約】  組織状態を評価し、病態の予後又は病態に関するリスクを診断、評価するための技術を開示する。この技術は：動物又はヒト組織の少なくとも一部分を含む画像を受信するように適合された画像取得モジュール；上記取得した画像中に解析ゾーンを示すように適合された描写モジュール；上記解析ゾーンから定量情報を抽出するように適合された特徴抽出モジュール；及び上記抽出された情報を受信して、少なくとも１つの検出アルゴリズムを適用して上記組織の状態を評価するように適合された機械学習モジュールを備えてよい。特徴抽出器モジュールは、解析ゾーンの回転を補正するために、少なくとも回転補正モジュールを備えてよい。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
−動物又はヒト組織の少なくとも一部分を含む画像を受信するように適合された画像取得モジュール；
−前記取得した画像中に解析ゾーンを示すように適合された描写モジュール；
−前記解析ゾーンから定量情報を抽出するように適合された特徴抽出器モジュール；及び
−前記抽出された情報を受信して、少なくとも１つの検出アルゴリズムを適用して前記組織の状態を評価するように適合された機械学習モジュール
を備えるデバイスであって、
前記特徴抽出器モジュールは、前記解析ゾーンの回転を補正するために、少なくとも回転補正モジュールを備える、前記デバイス。
【請求項２】
前記画像取得モジュールは、超音波画像を受信するように適合される、請求項１に記載のデバイス。
【請求項３】
超音波撮像モジュールを更に備える、請求項２に記載のデバイス。
【請求項４】
前記超音波撮像モジュールは、固定周波数範囲を有する、請求項３に記載のデバイス。
【請求項５】
前記画像取得モジュールは、評価される特定の状態に関して、特定の解剖学的面に対応する画像を受信するように適合される、請求項１〜４のいずれか１項に記載のデバイス。
【請求項６】
前記受信した画像が前記特定の解剖学的面に対応する場合に、前記画像取得モジュールは、前記受信した画像中で既定の目標物を検出するように適合される、請求項５に記載のデバイス。
【請求項７】
前記描写モジュールは、デバイスのユーザが解析ゾーンの境界をマークできるようにするように適合された描画モジュールを備える、請求項１〜６のいずれか１項に記載のデバイス。
【請求項８】
前記描画モジュールは、ユーザが前記境界を手動で示すことができるようにする、フリーハンドモジュールを備える、請求項７に記載のデバイス。
【請求項９】
前記描画モジュールは、ユーザが前記境界を示すことができるようにする、ポリゴンモジュールを備える、請求項７に記載のデバイス。
【請求項１０】
前記描写モジュールは、前記解析ゾーンを自動的に示すための境界検出器を備える、請求項１〜７のいずれか１項に記載のデバイス。
【請求項１１】
前記特徴抽出器モジュールは、更に、前記解析ゾーンの共起行列から計算される特性に対応した定量情報を抽出するように配設される、請求項１〜１０のいずれか１項に記載のデバイス。
【請求項１２】
前記特性は、前記解析ゾーンの１次統計、角度２次モーメント、コントラスト、相関、エネルギ、及びエントロピを含むリストから選択される、請求項１１に記載のデバイス。
【請求項１３】
前記特徴抽出器モジュールは、更に、前記解析ゾーンの１次及び２次統計的特性に対応した定量情報を抽出するように配設される、請求項１〜１２のいずれか１項に記載のデバイス。
【請求項１４】
前記統計的特性は、平均値、分散、標準偏差、解析ゾーンのスキュー及び尖度を含むリストから選択される、請求項１３に記載のデバイス。
【請求項１５】
前記特徴抽出器モジュールは、更に、前記解析ゾーンの全体又は一部分における前記解析ゾーンの勾配によって獲得される特性に対応した定量情報を抽出するように配設される、請求項１〜１４のいずれか１項に記載のデバイス。
【請求項１６】
前記特徴抽出器モジュールは、更に、カスケージングによって獲得される特性に対応した定量情報を抽出するように配設される、請求項１〜１５のいずれか１項に記載のデバイス。
【請求項１７】
前記特徴抽出器モジュールは、更に、前記解析ゾーンの少なくとも一部分の特性配向及び局所的な相に対応した定量情報を抽出するように配設される、請求項１〜１６のいずれか１項に記載のデバイス。
【請求項１８】
前記特徴抽出器モジュールは、複数の前記特性に対応した定量情報を同時に抽出するように適合される、請求項１１〜１７のいずれか１項に記載のデバイス。
【請求項１９】
前記機械学習モジュールは、前記特徴抽出器モジュールによって使用される前記特性に応じて複数のアルゴリズムから選択するように配設される、請求項１１〜１８のいずれか１項に記載のデバイス。
【請求項２０】
前記機械学習モジュールは、複数のアルゴリズムを組み合わせて前記組織の前記状態を評価するように配設される、請求項１９に記載のデバイス。
【請求項２１】
前記機械学習モジュールは、前記状態に対応する複数の画像の特性に対応した定量情報を保存するためのメモリを備える、請求項１〜２０に記載のデバイス。
【請求項２２】
前記状態は新生児呼吸疾患状態であり、前記組織は胎児の肺組織である、請求項１〜２１のいずれか１項に記載のデバイス。
【請求項２３】
前記状態は神経学的又は神経変性状態であり、前記組織は前又は側頭葉組織である、請求項１〜２１のいずれか１項に記載のデバイス。
【請求項２４】
前記状態は心血管状態であり、前記組織は心臓又は任意の心血管組織である、請求項１〜２１のいずれか１項に記載のデバイス。
【請求項２５】
前記状態は脳傷害であり、前記組織は脳組織である、請求項１〜２１のいずれか１項に記載のデバイス。
【請求項２６】
前記状態は器官腫瘍状態であり、前記組織は器官組織である、請求項１〜２１のいずれか１項に記載のデバイス。
【請求項２７】
前記状態は、移植した組織の健全性に関する状態であり、前記状態は任意の移植した器官組織である、請求項１〜２１のいずれか１項に記載のデバイス。
【請求項２８】
前記状態は、身体の実質組織の組織変性である、請求項１〜２１のいずれか１項に記載のデバイス。
【請求項２９】
動物又はヒト組織の少なくとも一部分の状態を評価する方法であって：
−前記動物又はヒト組織の前記少なくとも一部分の画像を受信するステップ；
−前記取得した画像中に解析ゾーンを示すステップ；
−前記解析ゾーンから定量情報を抽出するステップ；及び
−前記抽出された定量情報に機械学習アルゴリズムを適用して、前記組織の前記状態を評価するステップを含み、
前記定量情報を抽出するステップは、前記解析ゾーンの回転を少なくとも補正するステップを含む、前記方法。
【請求項３０】
前記画像は、超音波画像である、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
評価される特定の状態に関して、前記受信した画像は、特定の解剖学的面に対応する、請求項２９又は３０に記載の方法。
【請求項３２】
前記受信した画像が前記特定の解剖学的面に対応する場合に、前記受信した画像中で既定の目標物を検出するステップを更に含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記解析ゾーンを示すステップは、前記解析ゾーンの前記境界をマークするステップを含む、請求項２９〜３２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３４】
前記マークするステップは、フリーハンドモジュールによって前記境界を手動で示すステップを含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
前記マークするステップは、ポリゴンモジュールによって前記境界を示すステップを含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項３６】
前記解析ゾーンを示すステップは、境界を自動で検出するステップを含む、請求項２９〜３２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３７】
前記定量情報を抽出するステップは、前記解析ゾーンの共起行列から計算される特性に対応した定量情報を抽出するステップを含む、請求項２９〜３６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３８】
前記特性を、前記解析ゾーンの１次統計、角度２次モーメント、コントラスト、相関、エネルギ、及びエントロピを含むリストから選択するステップを更に含む、請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
前記定量情報を抽出するステップは、前記解析ゾーンの１次及び２次統計的特性に対応した定量情報を抽出するステップを含む、請求項２９〜３８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項４０】
前記統計的特性を、平均値、分散、標準偏差、解析ゾーンのスキュー及び尖度を含むリストから選択するステップを更に含む、請求項３９に記載の方法。
【請求項４１】
前記定量情報を抽出するステップは、更に、前記解析ゾーンの全体又は一部分における前記解析ゾーンの勾配によって獲得される特性に対応した定量情報を抽出するステップを含む、請求項２９〜４０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項４２】
前記定量情報を抽出するステップは、更に、カスケージングによって獲得される特性に対応した定量情報を抽出するステップを含む、請求項２９〜４１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項４３】
前記定量情報を抽出するステップは、更に、前記解析ゾーンの少なくとも一部分の特性配向及び局所的な相に対応した定量情報を抽出するステップを含む、請求項２９〜４２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項４４】
前記定量情報を抽出するステップは、複数の前記特性に対応した定量情報を同時に抽出するステップを含む、請求項３７〜４３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項４５】
抽出された前記特性に応じて複数の機械学習アルゴリズムから選択するステップを含む、請求項３７〜４４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項４６】
複数のアルゴリズムを組み合わせて前記組織の前記状態を評価するステップを更に含む、請求項４５に記載の方法。
【請求項４７】
前記状態に対応する複数の画像の特性に対応した定量情報を保存するステップを更に含む、請求項３７〜４６に記載のデバイス。
【請求項４８】
前記状態は新生児呼吸疾患状態であり、前記組織は胎児の肺組織である、請求項２９〜４７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項４９】
前記状態は神経学的又は神経変性状態であり、前記組織は前又は側頭葉組織である、請求項２９〜４７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５０】
前記状態は心血管状態であり、前記組織は心臓又は任意の心血管組織である、請求項２９〜４７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５１】
前記状態は脳傷害であり、前記組織は脳組織である、請求項２９〜４７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５２】
前記状態は器官腫瘍状態であり、前記組織は器官組織である、請求項２９〜４７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５３】
前記状態は、移植した組織の健全性に関する状態であり、前記組織は移植した器官組織である、請求項２９〜４７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５４】
前記状態は、身体の実質組織の組織変性である、請求項２９〜４７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５５】
動物又はヒト組織の少なくとも一部分の病態を診断する方法であって：
−前記動物又はヒト組織の前記少なくとも一部分の画像を受信するステップ；
−前記取得した画像中に解析ゾーンを示すステップ；
−前記解析ゾーンから定量情報を抽出するステップ；及び
−前記抽出された定量情報に機械学習アルゴリズムを適用して、前記組織の前記状態を評価するステップを含み、
前記定量情報を抽出するステップは、前記解析ゾーンの回転を少なくとも補正するステップを含み、
抽出された前記定量情報が前記病態の動物又はヒト組織に属する保存された定量情報に対応する場合、動物又はヒト組織の前記部分は前記病態であると診断される、前記方法。
【請求項５６】
前記定量情報を抽出するステップは、複数の前記特性に対応した定量情報を同時に抽出するステップを含む、請求項５５に記載の病態を診断する方法。
【請求項５７】
抽出された前記特性に応じて複数の機械学習アルゴリズムから選択するステップを含む、請求項５５又は５６に記載の方法。
【請求項５８】
複数のアルゴリズムを組み合わせて前記組織の前記状態を評価するステップを更に含む、請求項５７に記載の方法。
【請求項５９】
前記状態に対応する複数の画像の特性に対応した定量情報を保存するステップを更に含む、請求項５５〜５８のいずれか１項に記載のデバイス。
【請求項６０】
前記状態は新生児呼吸疾患状態であり、前記組織は胎児の肺組織である、請求項５５〜５９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６１】
前記定量情報を抽出するステップは：
−定量情報の第１のセットを抽出するために第１の技術を適用するステップであって、ここで前記第１の技術は：
・前記画像の各ピクセルに関して勾配を計算するステップ；
・前記画像を複数のセルに分割するステップ；及び
・セルヒストグラムを作製するステップ
を含む前記ステップ；
−定量情報の第２のセットを抽出するために第２の技術を適用するステップであって、ここで前記第２の技術は：
・局所的特性配向を推定するステップ；及び
・各ピクセル位置の近傍における局所的相を計算するステップ
を含む前記ステップ；並びに
−胎児の在胎齢を識別するステップ
を含む、請求項６０に記載の方法。
【請求項６２】
前記状態は神経学的又は神経変性状態であり、前記組織は前又は側頭葉組織である、請求項５５〜５９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６３】
前記状態は心血管状態であり、前記組織は心臓又は任意の心血管組織である、請求項５５〜５９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６４】
前記状態は脳傷害であり、前記組織は脳組織である、請求項５５〜５９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６５】
前記状態は器官腫瘍状態であり、前記組織は器官組織である、請求項５５〜５９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６６】
前記状態は、移植した組織の健全性に関する状態であり、前記組織は任意の移植した器官組織である、請求項５５〜５９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６７】
前記状態は、身体の実質組織の組織変性である、請求項５５〜５９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６８】
−動物又はヒト組織の少なくとも一部分の画像を受信する電子手段；
−前記受信した画像中に解析ゾーンを示す電子手段；
−前記解析ゾーンから定量情報を抽出する電子手段；及び
−前記組織の状態を評価するために前記抽出された定量情報に機械学習アルゴリズムを適用する電子手段
を備える診断デバイスであって、
前記定量情報を抽出する電子手段は、更に、前記解析ゾーンの回転を補正する電子手段を備える、前記診断デバイス。
【請求項６９】
メモリ及びプロセッサを備える演算デバイスであって、
前記メモリは、プロセッサによって実行可能なコンピュータプログラム命令を保存し、
前記命令は、請求項２９〜５４のいずれか１項に記載の動物又はヒト組織の少なくとも一部分の状態を評価する方法を実行する機能を含む、前記演算デバイス。
【請求項７０】
請求項２９〜５４のいずれか１項に記載の動物又はヒト組織の少なくとも一部分の状態を評価する方法を、診断デバイスに実施させる命令を含む、コンピュータプログラム製品。
【請求項７１】
記録媒体に保存された、請求項７０に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項７２】
キャリア信号によって搬送される、請求項７０に記載のコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、診断技術に関し、より詳細には、疾患を診断するための非侵襲性画像解析技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
医療手技の侵襲性を説明する３つの主要なカテゴリが存在する。これらは、非侵襲性手技、最小侵襲性手技、及び侵襲性手技である。皮膚が切開されず、粘膜、又は皮膚の切開部、又は天然若しくは人工の体孔を越えた体腔内との接触が存在しない場合に、医療手技は非侵襲性であると厳格に定義される。
【０００３】
非侵襲性診断技術のカテゴリは、診断撮像技術による診断を伴う。このような撮像技術としては、超音波検査、皮膚鏡検査、磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）などを挙げることができる。
【０００４】
非侵襲性手技は、患者に対して疼痛をなくすか又は最小とすることができ、瘢痕が生じないようにすることができ、回復が速く、かつ、癒着などの術後の複雑化の発生を回避できるという利点を有する。しかしながら、多数の疾患に対して、非侵襲性技術の診断精度が疑わしい場合がある。このような場合、最小侵襲性技術が使用され得、従って医療技術は、（シリンジを使用した）皮下注射、内視鏡検査、経皮的手術、腹腔鏡手術、冠状カテーテル法、血管形成、定位手術、羊水穿刺と言った多くの最小侵襲性の方法を開発している。
【０００５】
最小侵襲性の方法は多くの診断に対して安全かつ正確であると見做されているが、多数の患者が、多くの理由（最も一般的には不快感）により、自身の身体に最小侵襲性の方法を実行することに消極的である。
【０００６】
上記の理由により、最小侵襲性技術と同一の精度で疾患を診断できる非侵襲性撮像技術が存在することが望ましい。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
第１の態様では、診断デバイスが提案される。デバイスは：動物又はヒト組織の少なくとも一部分を含む画像を受信するように適合された画像取得モジュール；上記取得した画像中に解析ゾーンを示すように適合された描写モジュール；上記解析ゾーンから定量情報を抽出するように適合された特徴抽出器モジュール（ｆｅａｔｕｒｅ  ｅｘｔｒａｃｔｏｒ  ｍｏｄｕｌｅ）；及び上記抽出された情報を受信して、少なくとも１つの検出アルゴリズムを適用して上記組織の状態を評価するように適合された機械学習モジュールを備えてよい。特徴抽出器モジュールは、解析ゾーンの回転を補正するために、少なくとも回転補正モジュールを備えてよい。
【０００８】
いくつかの実施形態では、画像取得モジュールは、超音波画像を受信するように適合される。これにより、皮下器官又はその総体の組織の画像をデバイスが処理できるようになる。結果として、組織の状態を評価するためのデバイスは、診断のために最小侵襲性手技を必要とする多数の疾患を解析できる。いくつかの実施形態では、提案されるデバイスは更に、超音波画像を取得するための超音波撮像モジュールを備えてよい。
【０００９】
いくつかの実施形態では、超音波撮像モジュールは、固定周波数範囲を有することができる。これにより、同じ固定周波数範囲で取得された２つの画像から抽出される特徴を直接比較できるようになるため、結果の再現性を得ることができるようになる。
【００１０】
いくつかの実施形態では、評価される特定の状態に関して、画像取得モジュールは、特定の解剖学的面に対応する画像を受信するように適合され得る。結果として、同一の組織に関係する全ての画像が、直接比較可能となり得る。これにより、機械学習モジュールを効果的にトレーニングでき、従って組織評価の精度が上昇する。これを達成するために、画像取得モジュールは、受信した画像中で既定の目標物を検出するように適合され得る。
【００１１】
いくつかの実施形態では、描写モジュールは、デバイスのユーザが解析ゾーンの境界をマークできるようにするように適合された描画モジュールを備えてよい。医師は、画像の解析されるエリアを手動でマークできる。描写モードとも呼ばれるマーキングモードを最初に定義してよい。マーキングモードは、医師が、手で線を引くか若しくは線の間の点を選択することによって、ＲＯＩ、例えば胎児の肺、を描写できるフリーハンドモード、又は医師がポリゴンの種類、例えば矩形、を選択してポリゴンのサイズを設定するポリゴンモードであってよく、あるいは自動モードであってよい。自動モードでは、医師がＲＯＩ内の点を選択でき、ソフトウェアが予めプログラムされた描写パターンに基づいてＲＯＩを自動で描写する。選択される点は、画像中に存在し得る複数の目標物の１つであり得る。
【００１２】
いくつかの実施形態では、特徴抽出器モジュールは、解析ゾーンの１次及び２次統計的特性に対応した定量情報を抽出するように配設され得る。情報はピクセルの値からではなくピクセル間の相互作用から生じるため、統計的手法は、任意のアプリオリ修正又は正規化を必要としないという利点を有する。
【００１３】
いくつかの実施形態では、上記統計的特性は、平均値、分散、標準偏差、解析ゾーンのスキュー及び尖度を含むリストから選択されるか、又は上記特性は解析ゾーンの全体若しくは部分の勾配によって獲得され得る。いくらかの特性は、カスケージングによって獲得され得る。すなわち、画像又はＲＯＩから１次特性を直接獲得した後に、異なる特性を、異なる回転パラメータを適用することによって、例えば、画像を再帰的に回転させることによって、獲得できる。
【００１４】
いくつかの実施形態では、特徴抽出器モジュールは更に、解析ゾーンの少なくとも一部分の特性配向及び局所的な相に対応した定量情報を抽出するように配設され得る。
【００１５】
獲得される特性は、明暗又は陰影の変化に対して不変でなければならない。本発明の提案される技術では、解析は、幾何及び測光変換に対して不変であり得る。本明細書で説明される方法の多くが、車両、バス、イヌ、歩行者などの動物、人、及び物体の検出のためにも使用されることに留意する必要がある。他の方法は、表情、音声用途などを検出するために使用される。
【００１６】
いくつかの実施形態では、特徴抽出器モジュールは、複数の特性に対応した定量情報を同時に抽出するように適合される。特徴抽出器は、１つ以上の取得条件に対して不変性を発揮しなければならない。従って、特定の問題ごとに、複数の抽出器を同時に使用してよく、これによって様々な取得条件下における不変性が保証される。場合によっては取得パラメータをある程度制御できるため、異なる抽出器に関して、重要ではない取得条件のある特定の範囲内で堅牢性が発揮され得る場合、処理は堅牢であると見做すことができる。
【００１７】
いくつかの実施形態では、機械学習モジュールは、特徴抽出器モジュールによって使用される特性に応じて複数のアルゴリズムから選択するように配設され得る。２つ以上の特徴抽出器が使用され得るため、２つ以上の学習アルゴリズムを使用することも可能である。
【００１８】
いくつかの実施形態では、機械学習モジュールは、複数のアルゴリズムを組み合わせて上記組織の上記状態を評価するように配設され得る。新しいサンプルを導入することによって獲得される最終的な結果は、使用される異なる学習アルゴリズムの票決の結果によりもたらされる。この場合、票決に関与するアルゴリズムの数は、奇数であり得る。
【００１９】
いくつかの実施形態では、機械学習モジュールは、上記状態に対応する複数の画像の特性に対応した定量情報を保存するためのメモリを備えてよい。従って、デバイスは、取得した画像の特性を保存した画像の特性と比較して、組織の状態を評価できる。
【００２０】
いくつかの実施形態では、状態は新生児呼吸疾患状態であってよく、上記組織は胎児の肺組織であり得る。従って、提案されるデバイスを使用することで、羊水穿刺などの任意の最小侵襲性技術を回避できる。
【００２１】
他の実施形態では、状態はアルツハイマー病などの神経学的又は神経変性状態であってよく、上記組織は前又は側頭葉組織であってよい。
【００２２】
他の実施形態では、状態は心血管状態であってよく、上記組織は心臓又は任意の心血管組織であってよい。
【００２３】
他の実施形態では、状態は脳傷害であってよく、上記組織は脳組織であってよい。
【００２４】
他の実施形態では、状態は器官腫瘍状態であってよく、上記組織は器官組織であってよい。
【００２５】
他の実施形態では、状態は移植した組織の健全性に関する状態であってよく、上記組織は任意の移植した器官組織であってよい。
【００２６】
他の実施形態では、状態は、組織炎症とも呼ばれる、身体の実質組織の組織変性であってよい。このような実質組織は、腎臓、肝臓、又は身体の他の器官に存在してよい。
【００２７】
別の態様では、動物又はヒト組織の少なくとも一部分の状態と関連したリスクを評価する方法が開示される。方法は：上記動物又はヒト組織の少なくとも一部分の画像を受信するステップ；上記受信した画像中に解析ゾーンを示すステップ；上記解析ゾーンから定量情報を抽出するステップ；及び上記組織の状態を評価するために上記抽出された定量情報に機械学習アルゴリズムを適用するステップを含んでよい。上記定量情報を抽出するステップは、少なくとも解析ゾーンの回転を補正するステップを含んでよい。
【００２８】
更に別の態様では、動物又はヒト組織の少なくとも一部分の病態を診断する方法が開示される。方法は：上記動物又はヒト組織の少なくとも一部分の画像を受信するステップ；上記受信した画像中に解析ゾーンを示すステップ；上記解析ゾーンから定量情報を抽出するステップ；及び上記組織の状態を評価するために上記抽出された定量情報に機械学習アルゴリズムを適用するステップを含んでよい。上記定量情報を抽出するステップは、少なくとも解析ゾーンの回転を補正するステップを含んでよい。抽出された定量情報が上記病態の動物又はヒト組織に属する保存された定量情報に対応する場合、動物又はヒト組織の上記部分は上記病態であると診断され得る。
【００２９】
更に別の態様では、診断デバイスが開示される。デバイスは：上記動物又はヒト組織の少なくとも一部分の画像を受信する電子手段；上記受信した画像中に解析ゾーンを示す電子手段；上記解析ゾーンから定量情報を抽出する電子手段；及び上記組織の状態を評価するために上記抽出された定量情報に機械学習アルゴリズムを適用する電子手段を備えてよい。
【００３０】
更に別の態様では、演算デバイスが開示される。デバイスは、メモリ及びプロセッサを備えてよい。メモリは、プロセッサによって実行可能なコンピュータプログラム命令を保存でき、上記命令は上記の本発明の態様による動物又はヒト組織の少なくとも一部分の状態を評価する方法を実行する機能を含む。
【００３１】
更に別の態様では、コンピュータプログラム製品が開示される。プログラムは、上記の本発明の態様による動物又はヒト組織の少なくとも一部分の状態を評価する方法を診断デバイスに実施させる命令を含んでよい。
【００３２】
いくつかの実施形態では、コンピュータプログラム製品は記録媒体に保存してよく、他の実施形態では、キャリア信号によって搬送してよい。
【００３３】
本発明の実施形態の追加的な目的、利点及び特徴は、説明を検討することにより当業者に明らかになるか、又は本発明の実施により学習できる。
【００３４】
本発明の特定の実施形態を、非限定的な例として、添付の図面を参照にして以下に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】図１は、一実施形態による組織状態を評価するためのデバイスのブロック図である。
【図２】図２は、別の実施形態による組織の一部分の状態を評価する処理のフロー図である。
【図３Ａ】図３Ａは、超音波デバイスによって獲得された胎児の一部の画像である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、胎児の可視器官及び解析ゾーンを示すために描写された図３Ａの画像である。
【図３Ｃ】図３Ｃは、画像の取得及び描写の間に参照として使用される目標物のガイドである。
【発明を実施するための形態】
【００３６】
図１は、一実施形態による組織状態を評価するためのデバイスのブロック図である。デバイス１１０は、画像取得モジュール１１５、描写モジュール１２０、特徴抽出モジュール１２５、及び機械学習モジュール１３０を備える。画像取得モジュール１１５は、撮像機器１０５に接続され得る。撮像機器１０５は、組織画像を記録及び／又は保存でき、上記組織画像は後にデバイス１１０によって処理され得る。いくつかの実施形態では、撮像機器１０５は、画像獲得モジュール１１５若しくはデバイス１１０の一部を形成してもよく、又はデバイス１１０に外部から接続されてもよい。このような外部からの接続は、有線であっても又は無線であってもよい。撮像機器１０５は、ヒト又は動物の器官の組織を視覚的に表現するために使用され得る画像を記録及び／又は保存するのに好適な任意のタイプの撮像装置であってよい。一例では、撮像機器は、超音波画像を記録するように適合された超音波撮像モジュールである。特徴抽出モジュール１２５は、回転補正モジュール１２７を更に備える。その機能は、以下で更に説明される。
【００３７】
ある特定のレベルの再現性を実現して、取得した画像が比較可能とするために、撮像機器１０５及び／又は画像取得モジュール１１５は、特定用途の条件に従ってパラメータ化され得る。例えば、新生児呼吸疾患として知られる状態の場合、以下のパラメータを、画像の取得のために設定する必要がある。
【００３８】
この場合超音波撮像モジュールである撮像機器１０５の周波数範囲は、２ＭＨｚと６ＭＨｚとの間になければならない。画像の特性が撮像モジュールの任意のソフトウェアの影響を受けないように、平滑化などの、いかなる種類の後処理も使用禁止でなければならない。取得される画像は、特定の解剖学的な面に対応した二次元（２Ｄ）超音波画像でなければならない。
【００３９】
図３Ａは、超音波デバイスによって取得された胎児の一部の画像である。図３Ａの画像は、デバイス１１０による受信及び処理に好適な、胎児の一部分の画像の一例である。また、複数の安定した目標物が、画像中に存在する。例えば、図３Ｂに示すように、面は、心臓３３０及びその４つの心腔、肺３１５、３２５、並びに胸郭３２０などの区別可能な器官を示す半横断面である。図３Ｃに示されるような目標物のガイドが、取得平面が確実に再現及び比較可能となるように、取得及び描写段階の間に使用され得る。画像には陰影又は彩度があってはならない。ズーム機能は、画像の特性に影響を及ぼす可能性があるため、できる限り、画像取得中には使用されない。しかしながら、深度調整は、特性を強化し、その後の抽出を容易にするため、有用な場合には、利用され得る。取得される画像には、キャリパ、ポインタ、測定値などの任意又は非任意の人為物があってはならない。
【００４０】
同一である被験者は存在しないため、上記取得中に、被験者（例えば胎児）の解剖学的構造、生理機能及び体調が、考慮しなければならない因子となることは、当業者には理解できる。また、走査技術は、音波検査者の知識及び経験に左右される。
【００４１】
超音波撮像の場合、取得した画像は、ＤＩＣＯＭフォーマットで保存できるだけでなく、画像の適切な解析に役立つ任意の画像メタデータを含んでよい。例えば、画像の解像度が、保存されなければならない。
【００４２】
取得した画像とは別に、被験者の更なる特性、すなわち臨床データが獲得されなければならない。これらの特性としては、画像取得の時間に対応した正確な情報を挙げることができる。このような情報は、被験者の年齢（例えば、胎児の在胎齢）、体重等であり得る。この情報は、処理の状態評価段階の間に、予測アルゴリズムによって使用され得る。
【００４３】
画像が正しく取得されると、解析される画像のエリアが決定されなければならない。描写モジュール１２０が、解析ゾーン又は注目領域（ＲＯＩ）を示すために使用され得る。ＲＯＩ３５０が、図３Ｂに示される。医師は、解析される画像のそのエリアを手動でマークできる。マーキングモード（又は描写）が最初に定義され得る。マーキングモードは、医師が、手で線を引くか若しくは線の間の点を選択することによって、ＲＯＩ、例えば胎児の肺、を描写するフリーハンドモードか、又は医師がポリゴンの種類、例えば矩形、を選択してポリゴンのサイズを設定するポリゴンモードであっても、自動モードであってもよい。自動モードでは、医師がＲＯＩ内の点を選択でき、ソフトウェアがＲＯＩを自動で描写する。選択される点は、画像中に存在し得る複数の目標物の１つに属し得る。図３Ｂには、矩形のＲＯＩ３５０が示される。しかしながら、肺ゾーン３１５全体又は基準のセットを満たすことができる肺ゾーン３１５内の任意の他のＲＯＩが使用されてもよい。アルゴリズムの適切な機能のために、ＲＯＩは、最小サイズを有しなければならず、陰影又は飽和画像の部分などの、人為物を含んではならず、かつＲＯＩとは別に構造又は組織若しくは領域を含むことができない。
【００４４】
ＲＯＩの条件をより深く理解するために、新生児呼吸疾患の具体的な場合が、詳しく説明される。
【００４５】
早期産児における最も一般的な呼吸系疾患は、呼吸窮迫症候群である。他の呼吸系疾患は、妊娠３９週以前の妊娠期間で、主に一過性多呼吸として、発症する場合がある。全てのこれらの疾患が、全体で新生児呼吸疾患として、すなわち新生児の特種ユニットへの収容及び医療呼吸支援の使用を必要とし得る新生児における呼吸系疾患の存在として、定義され得る。呼吸疾患は、特に３４週以前の、未熟児において非常に一般的であり、妊娠が満期（４０週）へ向かうにつれて一般的ではなくなるが、特に妊娠３９週以前の、あらゆる在胎齢で発症し得る。「胎児肺成熟度」という用語は、胎児が生まれる場合に正常な呼吸機能を達成する胎児の肺の能力を定義するために科学及び医学界によって普遍的に使用される。
【００４６】
肺構造それ自体及び主にサーファクタントの濃度により、胎児肺成熟度及び結果的に呼吸疾患のリスクを決定できる。肺分化の最終段階において、肺の組織学的構造は、迅速に変化し、生後生活の呼吸を可能にする構造体である、肺胞となる終末嚢の分化へ向かって発達する。妊娠約２４週から、サーファクタントを生成する細胞である、ＩＩ型肺胞上皮細胞が現れ、満期まで次第に数を増加させる。サーファクタントは、主として少量の中性脂質とリン脂質（８０〜９０％）及びタンパク質（１０％）で構成され、肺胞が呼吸の間に広がることを可能にしてその結果正常な呼吸を確実するための重要な物質である。新生児における呼吸疾患は、ほとんどの場合、不十分な量のサーファクタントに起因し、言及されるように、肺の分化段階にも影響され得る。これらの要因は、同一妊娠週の各個の胎児で実質的に異なり得る。
【００４７】
上記のように、提案されるデバイスは、胎児の新生児呼吸疾患を有するリスクを決定するために、肺組織の組成の差を検出できる。
【００４８】
各組織は、超音波に対して異なる音響応答を有することができる。しかしながら、注目領域の音響応答を検出するには、情報を抽出するために注目する領域を定義することが重要である。
【００４９】
注目領域は、胎児の肺実質であり得る。描写を行うＲＯＩに含まれるのを回避しなければならない構造は、第１に心臓、第２に肺以外の任意の部位である。また、太い血管を包み得る任意の肺のエリアも、描写するときに同様に回避しなければならない。
【００５０】
組織の特性を表すのに十分な特徴を抽出するに足りる情報を含むには、胎児の肺の場合、ＲＯＩのサイズは、少なくとも４００ピクセルでなければならない。最適性能のためには、システムは、１６００より大きいピクセルのＲＯＩを含まなければならない。
【００５１】
描写してはならない任意の血管とは別に、ＲＯＩは、既に言及したように、任意の他の画像人為物が含まれるのも回避しなければならない。従って、特徴抽出器モジュール１２５によって抽出できるようにピクセルが十分な情報を含む必要があるため、ＲＯＩは、陰影を含んでも、飽和し又は暗くなってもならない。
【００５２】
更に、描写される構造には、注目構造、例えば胎児の肺、以外何も含んではならないため、ＲＯＩは、ブックマーク、ガイド、又は任意の人為線を含んではならない。
【００５３】
取得モジュール１１５は、解析のために有効となり得る画像の種類を指定できる。従って、これは、描写条件の指示とすることができる。
【００５４】
特徴抽出モジュール１２５は、画像のＲＯＩの定量情報の抽出を可能にする。この情報は、画像の特徴を構成する一連の数値からなることができる。
【００５５】
画像処理において、「特徴」の概念は、所与の用途のために実行される計算の解に関連した情報の「断片」（又は数値）を指すために使用される。
【００５６】
新生児呼吸疾患の具体的な場合には、特徴は、胎児の肺の画像のＲＯＩから抽出され得る。取得平面及び取得パラメータを各セクションにおいて定義してよいが、使用される特徴抽出アルゴリズムが臨床的な理由により発生する取得の変化に対して堅牢であることが依然として必要である。
【００５７】
特定の取得パラメータに対して堅牢な抽出アルゴリズムとは、パラメータが変化するときに抽出される画像の特徴が同一である（又は略同一）である必要があることを意味する。
【００５８】
抽出アルゴリズムが取得パラメータに対して堅牢である場合、抽出されるパラメータは画像から取得される情報と直結し得る。超音波画像が細胞レベルでの構造の変化の検出を可能にすることが一般的である。
【００５９】
従って、解析される組織の微妙な又は微妙ではない変化を伴うあらゆる疾患、症候群、又は臨床的な変化が、画像のＲＯＩから正確な特徴を抽出することによって検出可能でなければならない。
【００６０】
各用途は、一方又は他方の特徴抽出アルゴリズムの選択に影響を及ぼし得る異なる取得のレベル、ＲＯＩ、及び異なる取得パラメータを有することができ、これらは、情報の抽出のための異なる画像処理方法に基づくことができる。
【００６１】
各用途が、特徴抽出器モジュールが堅牢である必要のある異なるパラメータを伴うことができるが、新生児呼吸疾患の場合には、これらのパラメータは、例えば、以下のものを含んでよい。
【００６２】
−明暗。超音波画像は、超音波機器のゲインに基づいて、多少明るくすることができる。画像はまた、超音波機器１０５又は画像取得モジュール１１５の構成に従って、異なる階調及び異なる彩色スケールを有することができる。超音波画像（若しくは対応するＲＯＩ）が飽和しない（すなわちＲＯＩが「テクスチャ」なしで白色である場合）か、又は暗くない（すなわちＲＯＩが「テクスチャ」なしで黒色である場合）場合には、情報を表現する色によって情報が加えられないことを意味し、画像の全体的な明るさが抽出された特徴の結果に影響を与えてはならない。
【００６３】
−解像度。画像の解像度は、全ての撮像機器において構成可能なパラメータとすることができない。ほとんどの臨床用途（確認対象）において変換器の動作周波数範囲が固定されるが、多くの場合、この周波数範囲は知られていない。取得周波数を制御できず、画像の解像度もまた、各場合で異なり得る。しかしながら、解像度が異なる場合であっても、ＲＯＩから抽出され得る情報の種類は常に同一でなければならない。
【００６４】
−回転。胎児の胸部画像の例に関しては、胎児が母体の子宮内で移動する場合があるため、これらの画像が必ずしも同一の視野から取得されない場合がある。従って、抽出アルゴリズムが回転に対して不変であることが重要である。例えば、テキスト「抽出器」が水平である場合か水平でない場合のいずれかのテキストを、テキスト「抽出器」が認識するのと同じ方法で、抽出アルゴリズムは動作できる。従って、画像又はＲＯＩの回転に関係なく抽出される特徴が同一となり得るように、デバイス１１０の特徴抽出器モジュール１２５は、画像の異なる回転を捕捉するために、上記のように、回転補正モジュール１２７を更に含む。
【００６５】
−超音波照射／取得面の角度。理想取得面（目標物）を予め定義するために明確なガイドラインを定義することが可能であるが、実際の取得が正確に同一の面で行われるという保証がない。面が異なる場合であっても、特徴抽出器は同一の特徴を抽出しなければならない。新生児呼吸疾患の例では、特徴抽出は、胎児の３Ｄ回転に対して不変でなければならない。超音波照射角度が異なる場合があるが、ＲＯＩは胎児の肺に属する必要がある。
【００６６】
−ＲＯＩのサイズ／形状。直接取得処理に属しないが、特徴抽出モジュールの入力変数の１つに属する。ＲＯＩが各場合において（例えば描写が手動モードである場合に）異なり得るが、結果は常に同一でなければならないため、特徴抽出アルゴリズムがＲＯＩのサイズ及び形状に対して堅牢である必要がある。一般に、抽出器は、任意の他のパラメータ以外から、この例では、注目領域の肺組織に関する情報を獲得する必要がある。従って、取得のパラメータに差があるが、解析される組織が同一である場合には、抽出される情報もまた同一となる。
【００６７】
特性を抽出する多くの方法が、本発明の一部として使用され得る。一例は、テクスチャベースの方法である。これらの方法は、画像のテクスチャ、すなわち、色強度の空間配置を定量化する。テクスチャに基づいて情報を抽出するために、定量化は、構造的又は統計的手法に基づいて実施され得る。
【００６８】
情報がピクセルの値からではなくピクセル間の相互作用から生じるため、統計的手法は、任意のアプリオリ修正又は正規化を必要としないという利点を有する。
【００６９】
好適であり得る特徴抽出アルゴリズムのうちのいくつかは、以下に基づくことができる。
【００７０】
−共起行列から獲得され得る１次統計特徴。これらの特徴は、画像の領域内の同じようなグレーレベルの空間的関係を見ることによって獲得され得る。角度２次モーメント、コントラスト、相関、エネルギ、及びエントロピなどの他の特徴もまた、共起行列から計算され得る。
【００７１】
−ＲＯＩの画像の１次及び２次統計的特性。ＲＯＩから、平均、分散、標準偏差、画像のスキュー及び尖度を獲得できる。
【００７２】
−粗密空間サンプリングから獲得されたＲＯＩの全体及び局所的な部分両方における勾配の異なる配向の発生から獲得される特徴。
【００７３】
−カスケージングによって獲得される特徴。すなわち、画像又はＲＯＩから１次特性を直接獲得した後に、異なる特性を、異なる回転パラメータを適用することによって獲得できる。例えば、これらの特性を、画像を再帰的に回転させることによって獲得できる。
【００７４】
−特定の特性は、画像の異なる層で獲得され得る。
【００７５】
−位相及び角度分布をモデル化する特徴。
【００７６】
−画像の勾配。画像の各ピクセルに対して、勾配が獲得され得る。次いで、画像が、それぞれ所定数の勾配を達成するセルに分割され得る。各セルにおいて、一定の角度の制約を満たす勾配が合計され得る。特徴の数が各画像のセルの数に対応し得るように、全ての特徴が勾配の合計によって獲得される値に対応しなければならない。
【００７７】
獲得される特性は、明暗又は陰影の変化に対して不変でなければならない。更に、上記の方法は、幾何及び測光変換に対して不変でなければならない。従って、説明される方法の多くはまた、車両、バス、イヌ、歩行者などの物体、動物、及び人の検出のために使用される。他の方法は、表情、音声用途などを検出するために使用される。
【００７８】
実際の臨床環境においては、医療用途により、制御できない異なるＲＯＩ取得又は動作状態が存在することを当業者は理解し得る。例えば、胎児の超音波検査においては、胎児の移動により、変換器と注目器官との間の距離、又は超音波照射の角度などが固定できない。研究下の目標物体（例えば、同一の患者の器官）の異なる取得条件で２つの画像から情報を抽出するときに、同一の特徴のセットを獲得することを目指さなければならない。特徴が取得条件自体に関する情報に寄与せず、従って各医療用途に応じて処置される臨床的問題に直接関連することを、獲得条件に対する堅牢さが確実にすることに留意する必要がある。
【００７９】
提案される特徴抽出法は、１つ以上の取得条件に対する不変性を発揮する。従って、特定の問題ごとに、いくつかの抽出器が同時に使用され、その結果、様々な取得条件下で不変性が確実となる。場合によっては、一部の取得パラメータだけをある程度制御できるため、異なる抽出アルゴリズムに関して、重要ではない取得条件のある特定の範囲内で不変性が発揮され得る場合、処理は堅牢であるとみなされ得る。
【００８０】
最後に、獲得した記述子又は特性を、学習システムのための入力とすることができる。帰納的に予測モデルが適用されることを考えると、特徴抽出器法を選択するときに、特定の態様を考慮しなければならない。例えば、特徴の数が、各用途のために設定される必要がある。その結果、常に同一の数の特徴が獲得され得る。例えば、胎児の肺の場合には、抽出器の組み合わせは、８１個及び２５６個の特性の２つの特徴ベクトルをそれぞれ提供できる。８１個の特性を、画像の局所的部分の勾配配向の発生をカウントする技術により順序づけることができる。最初に、この方法は、画像の各ピクセルに関して勾配を計算できる。次いで、第２のステップで、セルヒストグラムが作製され得る。セルヒストグラムを作製するために、画像は、各々で所定数の勾配を達成するセルに分割され得る。胎児の肺の画像の具体的な場合には、ＲＯＩは、同一サイズの３×３セルに分割され得る。各セルにおいて、一定の異なる角度の制約を満たす勾配が、ヒストグラムを組み立てるために合計され得る。これにより、角度の数は、ヒストグラムのビンの数に対応し得る。照度及びコントラストの変化を補正するために、勾配は正規化され得る。最終的に、全ての特徴は、各セルの勾配の合計によって獲得される値に対応し、その結果、特徴の数が、各画像のセルの数及びビンの数に対応する。具体的な場合には、９つの（９）ビンが存在し、結果として、８１個の特徴が獲得される。
【００８１】
２５６個の特性は、画像の回転を補正するテクスチャベースの方法から導き出すことができる。この方法は、２つの段階によって特徴を抽出できる。第１段階において、局所的特性配向が推定され得る。第２段階において、記述子ベクトルが抽出され得る。第１段階において、局所的特性配向は、フーリエ変換に基づく複素モーメントを使用して計算され得る。特性配向が抽出されると、各ピクセル位置の局所的近傍における局所的位相の検査に基づく手順が適用され得る。局所的位相を検査するために、近傍を定義し、かつ４つの周波数点で局所フーリエ係数を計算する窓関数を適用して、離散短時間フーリエ変換が使用され得る。各局所フーリエ係数の実部及び虚部の符号によって、８つの２進係数が獲得され得る。結果として生じたこれらの係数は、０〜２５５間の整数値として表現され得る。全ての位置からのこれらの値のヒストグラムが、２５６個の特性を獲得するために組み立てられ得る。解析されなければならない画像の回転を補正するために、特性の方向が、局所的位相の検査において考慮され得る。これにより、抽出される最終的な特徴は、画像又はＲＯＩ回転に関係なく、同一であり得る。
【００８２】
これらの３３７個の特性（８１＋２５６）は、臨床特性と共に分類され得る。胎児肺成熟度の評価の例では、追加特性は、胎児の在胎齢となり得る。従って、合計３３８個の特性が、胎児肺成熟度を評価するために、機械学習モジュール１３０に導入され得る。
【００８３】
超音波画像のＲＯＩの特性が抽出されると、所望の結果を獲得するために特性を組み合わせることができるモデル（又はアルゴリズム）を適用することが必要となる。例えば、胎児肺成熟度の評価の場合には、新生児呼吸疾患のリスクの高低が評価される。
【００８４】
特徴を組み合わせる手段は、モデルを生成するために使用される学習アルゴリズムによって定義される。提案されるシステムは、標準的な診断システムと類似している。
−画像の特徴の抽出は、生体サンプルの分離（例えば採血）と類似している。
−学習アルゴリズムは、血液像から獲得される学習アルゴリズムと類似している。すなわち、意味のある情報を生み出すために、他の特性から注目特性を分離し、それらを組み合わせることができる。
−結果は、学習アルゴリズム（単数又は複数）によって獲得されるデータの解釈であり得る。
−一般に、類似は、画像による音響生検又は組織構造に対する予測システムからもたらされ得る。
【００８５】
複数の機械学習又はコンピュータビジョンアルゴリズムが使用され得る。類似の手段では、２つ以上の特徴抽出器が使用され得るため、２つ以上の学習アルゴリズムを使用することも可能である。新生児呼吸疾患状態の例では、在胎齢に応じて、アルゴリズムの第１の分離が生じ得る。分化の様々な段階にあり得る肺のための異なるアルゴリズム、例えば、管、嚢又は肺胞段階のための異なるアルゴリズムを使用してこれは行われ得る。
【００８６】
同様に、在胎齢範囲ごとに、複数のアルゴリズム（モデル）が使用され得る。適用される学習モデル（アルゴリズム）は、複数のサンプルを使用して生成され得る。一例では、３２８個の画像が、上記の取得の制約に従ってサンプリングされる。画像は、データベース１３５などのデータベースに保存され得る。データベース１３５は機械学習モジュール１３０の一部であっても、又は機械学習モジュール１３５に遠隔接続されてもよい。これには、多くの分散した機械学習モジュールが同一のデータベースを使用できるという利点がある。従って、システムが認識する特性は、任意の他の取得パラメータではなく主に組織の変化に起因することになる。
【００８７】
使用できるいくつかの学習アルゴリズムは、顔検出、手相読み取り、ナンバープレート認識などのために使用される学習アルゴリズムと同様である。
【００８８】
異なるアルゴリズムが、例えば新生児呼吸疾患のリスク（又は任意の他の注目状態）の予測に役立つこれら特徴を自動で識別して適合させるために、同一の原理を共有する。
【００８９】
モデルが生成されると、システムに入力される新しいサンプルごとに、機械学習モジュール１３０は、（ソフトウェアにコード化された）最終的なモデルを適用する必要があるだけとなり、これにより、所望の予測結果が返送される。
【００９０】
ソフトウェアは、最終的なモデル又はアルゴリズムを表し、様々な条件下で動作可能でなければならない。これは、例えば、異なる解像度、明暗、超音波機器などを使用した動作を意味する。従って、特徴の多様性を示す画像でシステムをトレーニングすることが重要である。
【００９１】
同一のパラメータに変化があるときに、使用される特徴抽出アルゴリズムが同一の（又は同様の）特性を提供するため、特徴抽出アルゴリズムはこの点に関して重要な役割を果たすことができる。
【００９２】
様々なモデルが、最終的なモデル（最終的なアルゴリズム）を生成するために使用され得る。新しいサンプルを導入することによって獲得される最終的な結果は、使用される異なる学習アルゴリズムの票決の結果によりもたらされる。票決に関与するアルゴリズムの数は、奇数であり得る。
【００９３】
新生児呼吸疾患の例では、在胎齢グループに応じて、最終的なシステムを作製するアルゴリズムが変化し得る。同様に、学習アルゴリズムのこれらのグループの組み合わせは、グループごとに、従って、解析される新しいサンプルごとに、１つだけのアルゴリズムを提供できる。
【００９４】
出力の値（例えば画像が呼吸した又はしない胎児に対応する場合にはその結果）が、既知であり、臨床データと組み合わせられた特徴抽出器によって獲得される入力変数などの、いくつかの入力変数を有することができる場合には、異なるアルゴリズムを生成するために、監督下学習技術を使用できる。これらのアルゴリズムの目的は、入力値から出発して、最も低いコスト（最小限の誤差）で出力を推定できる機能を見つけ出すことである。
【００９５】
異なるモデルを生成するために、「ブースティング」の概念が、一般モード若しくは適合モード又は「勾配ブースティング」モードのいずれかで異なる計算ベースを使用することによって使用され得る。「ブースティング」は、単一の予測を繰り返し獲得するために、異なるモデル及び重みを生成できる。いくつかのアルゴリズムでは、コストの機能のいくらかの変化を伴う「勾配ブースティング」が使用され得る。
【００９６】
学習アルゴリズムのベースアルゴリズムとして、回帰ツリー及びネットワークが使用され得る。「ブースティング」によって生成されたアルゴリズムの異なるベースのために、分類シーケンスが生成され、最善の予測を達成するために次々に組み合わせられ得る。
【００９７】
コスト機能を定義できないベースアルゴリズムに関しては、「ブースティング」の原理を適用するために各反復時に再計算され得るサンプルの一部のみが使用される（「ランダムアンダーサンプリング」として公知の技術）。
【００９８】
異なるアルゴリズムのために使用されるベースアルゴリズムは、回帰ツリーであり得る。アルゴリズムを生成する際に、アルゴリズムのどの組み合わせが最善の予測を生成できるかを識別及び選択するために複数のサンプルが使用され得る（様々なブースティング方法によって使用されなかったアルゴリズム）。更に、アルゴリズムによって使用される特徴が、異なる取得状況において必要な情報を提供するために異なる抽出方法によってもたらされることを、選択ごとに、確認しなければならない。
【００９９】
異なる臨床データ、例えば新生児呼吸疾患の例における各在胎齢、のために選択される異なるアルゴリズムは、最終的な結果を獲得するために、最終的な票決システムにおいて使用されるアルゴリズムであり得る。結論として、抽出器とアルゴリズムとの異なる組み合わせによって、様々な注目パラメータに対して頑強な製品が提供され得る。
【０１００】
適用される最終的なアルゴリズムの答えは、結果の見込みであっても又は結果の見込みでなくてもよい。例えば、答えは、以下によって与えられ得る。
−可能性の度合いを特定せずに疾患を有する可能性の高さ又は低さによって。
−疾患を有する可能性に対応する百分率で与えられた疾患を有する可能性の度合いを特定することによって。
【０１０１】
図２は、別の実施形態による組織の一部分の病態を診断する処理のフロー図である。第１のステップ２００において、診断処理が開始される。ステップ２１０において、画像が受信される。解析が再現可能でかつ堅牢であり得るように、画像は上記のようにいくつかの最小属性を有しなければならない。ステップ２２０において、解析ゾーンが示される。従って、解析ゾーンは、図１を参照して上記したようにいくつかの最小特性を有しなければならない。ステップ２３０において、定量情報が、前のステップで示されたＲＯＩから抽出される。情報の抽出の間に、ＲＯＩの回転が、ステップ２３５において補正される。このような補正は、機械学習モジュールをトレーニングするために使用される全ての類似した画像に対して実行されなければならない。定量情報が抽出された後、抽出された特性が、機械学習アルゴリズムに対する入力として使用される。複数の類似した画像により既にトレーニングされた、アルゴリズムは、特性の比較を実行し、抽出された特性と、機械トレーニング処理のために既に使用された特性との間の適合可能性に基づいて病態を予測するように構成される。この適合が、ステップ２５０において行われる。適合する場合には、ステップ２６０において、診断は陽性となる。その他の場合には、ステップ２７０において、診断は陰性か又は非決定となる。
【０１０２】
デバイス及び方法が新生児呼吸疾患状態の評価及び上記胎児の肺の病態に対応する診断の例によって説明されたが、提案された技術が他の種類の画像及び他の組織の状態のために使用され得ることを当業者は理解し得る。このような状態の例は、アルツハイマー状態などの、神経学的又は神経変性状態であり、上記組織は前又は側頭葉組織であり得、心血管状態であり、上記組織は心臓又は任意の心血管組織であり得、脳傷害であり、上記組織は脳組織であり得、又は器官腫瘍状態であり、上記組織はそれぞれの器官組織であり得、移植した組織の健全性に関する状態であり、上記組織は移植した器官組織であり得、又は身体の実質組織の組織変性であり得る。後者の場合、上記実質組織は、腎臓、肝臓などの、任意の関連した器官に属し得る。
【０１０３】
本発明の多数の特定の実施形態及び例だけが本明細書において開示されたが、他の代替的な実施形態、並びに／又は本発明並びにその明らかな修正物及び等価物の使用が可能であることを当業者は理解するであろう。更に、本発明は、説明された特定の実施形態の全ての可能な組み合わせを網羅する。従って、本発明の範囲は、特定の実施形態によって限定されてはならず、続く特許請求の範囲の公平な読み取りだけにより決定されなければならない。
【０１０４】
更に、図面を参照して説明された本発明の実施形態は、コンピュータ装置及びコンピュータ装置において実行される処理を含むが、本発明はまた、本発明を実行するために適合されたコンピュータプログラム、特にキャリア上又はキャリア内のコンピュータプログラム、に拡大される。プログラムは、ソースコード、オブジェクトコード、部分的にコンパイルされた形態などの、ソース及びオブジェクトコードの中間コードの形態、又は本発明による処理の実施に使用するために好適な任意の他の形態であり得る。キャリアは、プログラムを搬送することが可能な任意の総体又はデバイスであり得る。
【０１０５】
例えば、キャリアは、ＲＯＭ、例えばＣＤ−ＲＯＭ若しくは半導体ＲＯＭのような、記憶媒体、又は磁気記録媒体、例えばフロッピー（登録商標）ディスク若しくはハードディスクを備えてよい。更に、キャリアは、電気又は光信号などの、伝播性キャリアであり得、信号は、電気若しくは光ケーブルを介して又は無線若しくは他の手段によって搬送され得る。
【０１０６】
プログラムがケーブル又は他のデバイス若しくは手段によって直接搬送され得る信号で実施されるとき、キャリアは、このようなケーブル又は他のデバイス若しくは手段によって構成され得る。
【０１０７】
あるいは、キャリアは、プログラムが実施される集積回路であり得、集積回路は、関連した処理を実行するために、又は関連した処理の実行の際に使用するために適合される。
【図１】
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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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【国際調査報告】
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