(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ヒトの骨格で採取された超音波無線周波数信号と、
前記超音波無線周波数信号の未処理の生データと、前記生データに対応する採取対象の骨量ラベルとを含むサンプルデータを取得するステップと、
前記サンプルデータに基づいて、ランダムフォレストモデルを学習させるステップと、
を含むことを特徴とするモデル学習方法。
【請求項２】
前記サンプルデータに基づいてランダムフォレストモデルを学習させる前記ステップは、
プリセットステップサイズに基づいて、前記ランダムフォレストモデルのパラメータのすべての可能な値の組合せを確定するステップと、
前記すべての可能な値の組み合わせを検証することで、前記すべての可能な値の組み合わせから前記パラメータの目標値の組み合わせを確定するステップと、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記すべての可能な値の組み合わせを検証することで、前記すべての可能な値の組み合わせから前記パラメータの目標値の組み合わせを確定する前記ステップは、
交差検証の方式で前記すべての可能な値の組み合わせを検証し、前記すべての可能な値の組み合わせから前記パラメータの目標値の組み合わせを確定するステップを含む、ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ヒトの骨格は橈骨を含み、前記超音波無線周波数信号は、人体の橈骨の遠位端から１／３に亘る部位で収集され、
前記超音波無線周波数信号は、２セットの送受信複合型トランスジューサを介して収集された各生データを含み、且つ／又は
前記骨量ラベルは、正常な骨量、骨量減少又は骨粗鬆症を含む、ことを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記ランダムフォレストモデルのモデル最大深さの値を４５〜５５に設定すること、
前記ランダムフォレストモデルの葉節点の最小サンプル数の値を２５〜３５に設定すること、及び
前記ランダムフォレストモデルのベース学習器の数の値を１００〜１５０に設定することのうちの１つ又は複数を含む、ことを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
ヒトの骨格から採取された超音波無線周波数信号と、前記超音波無線周波数信号の未処理の生データと、前記生データに対応する採取対象の骨量ラベルとを含むサンプルデータを取得するように配置されている第１取得モジュールと、
前記サンプルデータに基づいてランダムフォレストモデルを学習させるように配置された学習モジュールと、
を含むことを特徴とするモデル学習装置。
【請求項７】
メモリとプロセッサーを含み、
前記メモリは、１つ又は複数のコンピュータ命令を記憶するために使用され、
前記１つ又は複数のコンピュータ命令は、前記プロセッサーによって実行されると、
ヒトの骨格から採取された超音波無線周波数信号と、前記超音波無線周波数信号の未処理の生データと、前記生データに対応する採取対象の骨量ラベルとを含むサンプルデータを取得するステップと、
前記サンプルデータに基づいてランダムフォレストモデルを学習させるステップと、を実現することを特徴とする電子機器。
【請求項８】
コンピュータ命令が記憶されている読み取り可能な記憶媒体であって、このコンピュータ命令は、プロセッサーによって実行されると、
ヒトの骨格から採取された超音波無線周波数信号と、前記超音波無線周波数信号の未処理の生データと、前記生データに対応する採取対象の骨量ラベルとを含むサンプルデータを取得するステップと、
前記サンプルデータに基づいてランダムフォレストモデルを学習させるステップと、を実現することを特徴とする読み取り可能な記憶媒体。
【請求項９】
メモリとプロセッサーを含み、
前記メモリは、１つ又は複数のコンピュータ命令を記憶するために使用され、
前記１つ又は複数のコンピュータ命令は、前記プロセッサーによって実行されると、
ヒトの骨格で収集された超音波無線周波数信号を取得するステップと、
ランダムフォレストモデルに基づいて、前記超音波無線周波数信号の未処理の生データを処理して、骨量情報を取得するステップと、を実現することを特徴とする電子機器。
【請求項１０】
コンピュータ命令が記憶されている読み取り可能な記憶媒体であって、
このコンピュータ命令は、プロセッサーによって実行されると、
ヒトの骨格から採取された超音波無線周波数信号を取得するステップと、
ランダムフォレストモデルに基づいて、前記超音波無線周波数信号の未処理の生データを処理して、骨量情報を取得するステップと、を実現することを特徴とする読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は医療技術の分野に関し、具体的には、モデル学習方法、装置、電子機器及び媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
骨粗鬆症診断機器の不足が、現在骨粗鬆症の診断・治療率が低く、骨粗鬆症性骨折の発生率が高い主な原因の一つとなっている。骨粗鬆症の「ゴールドスタンダード」診断機器は、二重エネルギーＸ線骨密度測定装置（Ｄｕａｌ−ｅｎｅｒｇｙ  Ｘ−ｒａｙ  ａｂｓｏｒｐｔｉｏｍｅｔｒｙ，  ＤＸＡ）であり、高製造コスト、高測定費用、及び特定の放射線のために広く使用することができず、地域の医療機関で普及させることは困難である。定量的超音波測定装置（Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ  ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ，  ＱＵＳ）は、現在幅広く使用されている骨粗鬆症のスクリーニング機器の１つであり、低製造コスト、低測定費用、短測定時間、無放射という特徴を持ち、大きな可能性のある骨粗鬆症のスクリーニング・診断機器であるが、一般に認められている骨粗鬆症診断閾値がないため、その応用が限られている。超音波速度（Ｓｐｅｅｄ  ｏｆ  ｓｏｕｎｄ，  ＳＯＳ）は、ＱＵＳの主なパラメータであるが、ＳＯＳに基づいたＱＵＳが骨粗鬆症スクリーニング・診断及び脆性骨折のリスク評価に使用できるか否かについてはまだ論争がある。
【発明の概要】
【０００３】
関連技術における問題を解決するために、本開示の実施例は、モデル学習方法、装置、電子機器及び媒体を提供する。
第１態様では、本開示の実施例はモデル学習方法を提供する。
【０００４】
具体的には、前記モデル学習方法は、
ヒトの骨格から採取された超音波無線周波数信号と、前記超音波無線周波数信号の未処理の生データと、前記生データに対応する採取対象の骨量ラベルとを含むサンプルデータを取得するステップと、
前記サンプルデータに基づいてランダムフォレストモデルを学習させるステップと、を含む。
【０００５】
第１態様と組み合わせて、本開示の第１態様の第１実施形態では、前記サンプルデータに基づいてランダムフォレストモデルを学習させる前記ステップは、
プリセットステップサイズに基づいて、前記ランダムフォレストモデルのパラメータのすべての可能な値の組合せを確定するステップと、
前記すべての可能な値の組み合わせを検証することで、前記すべての可能な値の組み合わせから前記パラメータの目標値の組み合わせを確定するステップと、を含む。
【０００６】
第１態様の第１実施形態と組み合わせて、本開示の第１態様の第２実施形態では、前記すべての可能な値の組み合わせを検証することで、前記すべての可能な値の組み合わせから前記パラメータの目標値の組み合わせを確定する前記ステップは、
交差検証の方式で前記すべての可能な値の組み合わせを検証し、前記すべての可能な値の組み合わせから前記パラメータの目標値の組み合わせを確定するステップを含む。
【０００７】
第１態様、第１態様の第１又は第２実施形態と組み合わせて、本開示の第１態様の第３実施形態では、前記ヒトの骨格は橈骨を含み、前記超音波無線周波数信号は、人体の橈骨の遠位端から１／３に亘る部位で収集される。
【０００８】
第１態様、第１態様の第１〜第３実施形態のいずれか一項と組み合わせて、本開示の第１態様の第４実施形態では、前記超音波無線周波数信号は、２セットの送受信複合型トランスジューサを介して収集された各生データを含む。
【０００９】
第１態様、第１態様の第１〜第４実施形態のいずれか一項と組み合わせて、本開示の第１態様の第５実施形態では、前記骨量ラベルは、正常な骨量、骨量減少又は骨粗鬆症を含む。
【００１０】
第１態様、第１態様の第１〜第５実施形態のいずれか一項と組み合わせて、本開示の第１態様の第６実施形態では、前記方法はまた、
前記ランダムフォレストモデルのモデル最大深さの値を４５〜５５に設定すること、
前記ランダムフォレストモデルの葉節点の最小サンプル数の値を２５〜３５に設定すること、及び
前記ランダムフォレストモデルのベース学習器の数の値を１００〜１５０に設定することのうちの１つ又は複数を含む。
【００１１】
第２態様では、本開示の実施例はモデル学習装置を提供する。
具体的には、前記モデル学習装置は、
ヒトの骨格から採取された超音波無線周波数信号と、前記超音波無線周波数信号の未処理の生データと、前記生データに対応する採取対象の骨量ラベルとを含むサンプルデータを取得するように配置されている第１取得モジュールと、
前記サンプルデータに基づいてランダムフォレストモデルを学習させるように配置されている学習モジュールと、を含む。
【００１２】
第２態様と組み合わせて、本開示の第２態様の第１実施形態では、前記学習モジュールは、
プリセットステップサイズに基づいて、前記ランダムフォレストモデルのパラメータのすべての可能な値の組合せを確定するように配置されている第１確定サブモジュールと、
前記すべての可能な値の組み合わせを検証することで、前記すべての可能な値の組み合わせから前記パラメータの目標値の組み合わせを確定するように配置されている第２確定サブモジュールと、を含む。
【００１３】
第２態様の第１実施形態と組み合わせて、本開示の第２態様の第２実施形態では、前記第２確定サブモジュールは、交差検証の方式で前記すべての可能な値の組み合わせを検証して、前記すべての可能な値の組み合わせから前記パラメータの目標値の組み合わせを確定するように配置されている。
【００１４】
第２態様、第２態様の第１又は第２実施形態と組み合わせて、本開示の第２態様の第３実施形態では、前記ヒトの骨格は橈骨を含み、前記超音波無線周波数信号は、人体の橈骨の遠位端から１／３に亘る部位で収集される。
【００１５】
第２態様、第２態様の第１〜第３実施形態のいずれか一項と組み合わせて、本開示の第２態様の第４実施形態では、前記超音波無線周波数信号は、２セットの送受信複合型トランスジューサを介して収集された各生データを含む。
【００１６】
第２態様、第２態様の第１〜第４実施形態のいずれか一項と組み合わせて、本開示の第２態様の第５実施形態では、前記骨量ラベルは、正常な骨量、骨量減少又は骨粗鬆症を含む。
【００１７】
第２態様、第２態様の第１〜第５実施形態のいずれか一項と組み合わせて、本開示の第２態様の第６実施形態では、前記装置は配置モジュールをさらに含む。前記配置モジュールは、
前記ランダムフォレストモデルのモデル最大深さの値を４５〜５５に設定すること、
前記ランダムフォレストモデルの葉節点の最小サンプル数の値を２５〜３５に設定すること、及び
前記ランダムフォレストモデルのベース学習器の数の値を１００〜１５０に設定することのうちの１つ又は複数を実行するように配置されている。
【００１８】
第３態様では、本開示の実施例は電子機器を提供する。この電子機器は、メモリとプロセッサーを含む。前記メモリは、１つ又は複数のコンピュータ命令を記憶するために使用され、前記１つ又は複数のコンピュータ命令は、第１態様及び第１態様の第１〜第６実施形態のいずれかに記載の方法を実現するように前記プロセッサーによって実行される。
【００１９】
第４態様では、本開示の実施例は、コンピュータ命令が記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。このコンピュータ命令は、第１態様及び第１態様の第１〜第６実施形態のいずれかに記載の方法を実現するようにプロセッサーによって実行される。
第５態様では、本開示の実施例は、電子機器を提供する。この電子機器は、メモリとプロセッサーを含む。前記メモリは、１つ又は複数のコンピュータ命令を記憶するために使用され、前記１つ又は複数のコンピュータ命令は、前記プロセッサーによって実行されると、
ヒトの骨格で収集された超音波無線周波数信号を取得するステップと、
ランダムフォレストモデルに基づいて、前記超音波無線周波数信号の未処理の生データを処理して、骨量情報を取得するステップと、を実現する。
【００２０】
第６態様では、本開示の実施例は、コンピュータ命令が記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。このコンピュータ命令は、プロセッサーによって実行されると、
ヒトの骨格で収集された超音波無線周波数信号を取得するステップと、
ランダムフォレストモデルに基づいて、前記超音波無線周波数信号の未処理の生データを処理して、骨量情報を取得するステップと、を実現する。
【００２１】
本開示の実施例によって提供される技術案によれば、ヒトの骨格から採取された超音波無線周波数信号と、前記超音波無線周波数信号の未処理の生データと、前記生データに対応する採取対象の骨量ラベルとを含むサンプルデータを取得しており、前記サンプルデータに基づいてランダムフォレストモデルを学習させることによって、骨量情報を取得するためのモデルを学習で得ることができる。このモデルは、骨量情報を取得するための比較的良い感度と特異度を有する。
【００２２】
上記の一般的な説明および以下の詳細な説明は、例示的かつ説明的なものにすぎず、本開示を限定するものではないことを理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
添付の図面を参照しながら、以下の非限定的な実施形態を詳細に説明することにより、本開示の他の特徴、目的及び利点はより明らかになる。図面において、
【図１】本開示の実施例に係るモデル学習方法のフローチャートを示す。
【図２】本開示の実施例に係る、超音波無線周波数信号を収集する模式図を示す。
【図３】本開示の実施例に係る、前記サンプルデータに基づいてランダムフォレストモデルを学習させるフローチャートを示す。
【図４】本開示の実施例に係るモデル学習方法に従って学習させたランダムフォレストモデルを骨量データの取得に適用した被験者動作特性曲線を示す。
【図５】本開示の実施例に係るモデル学習装置のブロック図を示す。
【図６】本開示の実施例に係る学習モジュールのブロック図を示す。
【図７】本開示の実施例に係る電子機器のブロック図を示す。
【図８】本開示の実施例に係るモデル学習方法の実現に適したコンピュータシステムの構造模式図を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本開示の例示的な実施例は、当業者がそれらを容易に実施できるように、添付の図面を参照して詳細に説明する。また、明確にするために、例示的な実施例の説明に関係のない部分は、添付の図面で省略されている。
【００２５】
本開示では、「含む」や「有する」などの用語は、本明細書に開示される特徴、数字、ステップ、行為、部材、部分又はそれらの組み合わせの存在を示すことを意図し、１つ又は複数の他の特徴、数字、ステップ、行為、部材、部分又はそれらの組み合わせの存在の可能性を排除することを意図しないことを理解されたい。
【００２６】
また、本開示の実施例と実施例における特徴は、矛盾がない場合、互いに組み合わせることができることに留意されたい。以下、本開示は、添付の図面を参照し、実施例と併せて詳細に説明する。
【００２７】
本発明者らは、多数の文献検索を通じて、次のことを発見した。現在、ＳＯＳに基づいたＱＵＳによる骨粗鬆症の診断は、効能が低く、平均感度が５２．２２％であり、平均特異度が５８．２７％であり、最高被験者動作特性曲線下面積（Ａｒｅａ  ｕｎｄｅｒ  ｔｈｅ  ｒｅｃｅｉｖｅｒ  ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ  ｃｕｒｖｅ、ＡＵＣ）が０．６９６であるが、まだ診断的価値がなく、女性の骨粗鬆症の予備スクリーニングにのみ使用できる。
【００２８】
超音波無線周波数信号（Ｒａｄｉｏ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ｓｉｇｎａｌ，  ＲＦ  ｓｉｇｎａｌ）は、超音波イメージングにおける未処理の生データの標準形式である。ＲＦ信号を抽出処理する方法は、医用超音波イメージング組織性状診断に広く応用され、例えば乳腺、前立腺及び肝臓の超音波検査などで、いずれも超音波診断の能力を有効に向上させることができる。現在、整形外科の分野でのＲＦ信号の応用の前例はまだない。整形外科の分野におけるＲＦ信号の応用価値には更なる検討が必要である。
【００２９】
ランダムフォレスト（Ｒａｎｄｏｍ  ｆｏｒｅｓｔ）は、教師あり機械学習アルゴリズムである。本発明者らは、ランダムフォレストを用いて、ヒトの骨格の定量的超音波の超音波無線周波数信号の多特徴サンプルデータを訓練することを提案する。これは、実現が簡単で、分類効果がよく、骨粗鬆症に対して比較的よい予測精度に達することができる。
【００３０】
本開示の実施例によって提供される方法、装置、電子機器及び媒体は、ヒトの骨格の定量的超音波の方法を探求し、初めて機械学習のランダムフォレストアルゴリズムを利用し、ヒトの骨格の定量的超音波の超音波無線周波数信号を訓練して、骨量測定モデルを確立することで、骨格の定量的超音波の診断有効度を向上させ、地方医療機関での骨粗鬆症診断における骨格の定量的超音波の適用のための強力な根拠を提供する。
【００３１】
図１は、本開示の実施例に係るモデル学習方法のフローチャートを示す。図１に示すように、前記モデル学習方法は、以下のステップＳ１１０及びＳ１２０を含む。
ステップＳ１１０では、ヒトの骨格で採取された超音波無線周波数信号と、前記超音波無線周波数信号に対応する採取対象の骨量ラベルとを含むサンプルデータを取得する。
ステップＳ１２０では、前記サンプルデータに基づいて、ランダムフォレストモデルを学習させる。
【００３２】
本開示の実施例によって提供される技術案によれば、ヒトの骨格から採取された超音波無線周波数信号と、前記超音波無線周波数信号に対応する採取対象の骨量ラベルとを含むサンプルデータを取得しており、前記サンプルデータに基づいてランダムフォレストモデルを学習させることによって、骨量情報を取得するためのモデルを学習で得ることができる。このモデルは、骨量情報を取得するための比較的良い感度と特異度を有する。
【００３３】
本開示の実施例によれば、前記超音波無線周波数信号は、２セットの送受信複合型トランスジューサで収集された生データを含む。
【００３４】
超音波トランスジューサから放出されたパルス波が人体組織内を伝播し、反射波が発生し、プローブが反射波を電気信号に変換して出力する。この信号は、超音波無線周波数信号である。超音波無線周波数信号には、すべての振幅、周波数、位相の情報、即ち、音場と組織の間の相互作用、および微細構造の特徴に関する大量の情報が含まれている。現在、超音波無線周波数信号の応用は、通常、それらをＡモード超音波やＢモード超音波などの超音波イメージングに変換することである。その中で、最も広く使用されているＢモード超音波は、生データにおける振幅情報のみを使用し、一連のフィルタリング、メディエーション、及び圧縮処理の後に得られるグレースケール値でイメージングする。したがって、現在の超音波技術では、超音波無線周波数信号の生データの大量の情報は、イメージング段階で無視または失われる。
【００３５】
本開示の実施例によって提供される技術案は、２セットの送受信複合型トランスジューサを介して超音波無線周波数信号の生データを収集することによって、より豊富な骨格状況を得ることができ、測定の感度及び特異度の向上を容易にする。
【００３６】
本開示の実施例によれば、前記ヒトの骨格は、橈骨、脛骨及び根骨などを含む。橈骨を選択することが好ましい。図２に示すように、前記超音波無線周波数信号は、人体の非利き側橈骨の遠位端１／３で収集され得る。
【００３７】
本開示の実施例によって提供される技術案によれば、橈骨は露出しやすい部位であり、かつ骨代謝に比較的敏感であり、重要な骨粗鬆性骨折部位の１つでもあるので、それを診断部位として広範囲に普及する基礎条件がある。橈骨遠位端１／３は、脆性骨折、特に股関節部骨折のリスクを評価するために使用され、効果が比較的良い。非利き側はあまり使用されていないため、他の要因の影響を受けにくく、ヒトの骨格全体の実際の状況を反映させるのに役立つ。当然のことながら、非利き側で骨折などがある場合、利き側の橈骨を測定に使用することもできる。
【００３８】
本開示の実施例によれば、前記骨量ラベルは、正常な骨量、骨量減少又は骨粗鬆を含む。骨量減少のラベルは、骨量のリスクを提示するのに役立つ。正常な骨量と骨量減少を非骨粗鬆症として組み合わせて、１つの種類とし処理することもできる。組み合わせたラベルはより簡単になり、骨粗鬆症又は非骨粗鬆症を直接区別することができる。
【００３９】
本開示の実施例によって提供される技術案によれば、骨量ラベルは正常な骨量、骨量減少又は骨粗鬆症を含むことによって、骨量情報を取得するためのモデルを学習で得ることができる。このモデルは、骨量情報を取得するための比較的良い感度と特異度を有する。
【００４０】
図３は、本開示の実施例に係る、前記サンプルデータに基づいてランダムフォレストモデルを学習させるフローチャートを示す。図３に示すように、前記モデル学習方法は、以下のステップＳ１２１及びＳ１２２を含む。
ステップＳ１２１では、プリセットステップサイズに基づいて、前記ランダムフォレストモデルのパラメータのすべての可能な値の組合せを確定する。
ステップＳ１２２では、前記すべての可能な値の組み合わせを検証することで、前記すべての可能な値の組み合わせから前記パラメータの目標値の組み合わせを確定する。
【００４１】
本開示の実施例によって提供される技術案によれば、プリセットステップサイズに基づいて、前記ランダムフォレストモデルのパラメータのすべての可能な値の組合せを確定しており、前記すべての可能な値の組み合わせを検証することで、前記すべての可能な値の組み合わせから前記パラメータの目標値の組み合わせを確定する。上記のグリッドサーチの方式でパラメータを調整することにより、分類の精度を効果的に向上させ、オーバーフィットの問題を回避することができる。
【００４２】
本開示の実施例によれば、前記すべての可能な値の組み合わせを検証することで、前記すべての可能な値の組み合わせから前記パラメータの目標値の組み合わせを確定する前記ステップは、交差検証の方式で前記すべての可能な値の組み合わせを検証し、前記すべての可能な値の組み合わせから前記パラメータの目標値の組み合わせを確定するステップを含む。
【００４３】
例えば、３分割交差検証を採用し、サンプルデータを３つの異なるサブセットに分割し、毎回２つのサブセットを学習セットとし、他の１つのサブセットをテストセットとして使用し、モデルを３回学習させテストし評価することができる。
【００４４】
本開示の実施例によって提供される技術案によれば、交差検証の方式で前記すべての可能な値の組み合わせを検証し、前記すべての可能な値の組み合わせから前記パラメータの目標値の組み合わせを確定することによって、分類の精度を効果的に向上させ、オーバーフィットの問題を回避することができる。
【００４５】
本開示の実施例は、
前記ランダムフォレストモデルのモデル最大深さの値を４５〜５５に設定すること、
前記ランダムフォレストモデルの葉節点の最小サンプル数の値を２５〜３５に設定すること、及び
前記ランダムフォレストモデルのベース学習器の数の値を１００〜１５０に設定することのうちの１つ又は複数をさらに含む。
【００４６】
本開示の実施例によって提供される技術案によれば、学習後に、以上のパラメータを設定することで、最良の分類効果を実現することができる。
【００４７】
以下、具体的な例を挙げて説明する。
【００４８】
本開示の実施例における研究対象は、２０２０年１月及び２０２０年３月２５日から４月２５日までの間に、広東省の広州市の中山大学孫逸仙記念医院でＤＸＡ検査を受ける３２人の被験者から得られた。そのうち、２６人が女性で、全員が閉経後の女性であり、６人が男性であり、平均年齢は６１．５０±９．０９歳であった。被験者には以下の状況がない。（１）栄養失調（簡易栄養状態評価表法（Ｍｉｎｉ  Ｎｕｔｒｉｔｉｏｎａｌ  Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ−ｓｈｏｒｔ  ｆｏｒｍ，  ＭＮＡ−ＳＦ）により、点数≦１１が栄養失調と見なされる）、（２）重度の心臓、肺、肝臓、腎臓の機能不全及び悪性腫瘍、（３）関節リウマチ、強直性脊椎炎など、関節周囲の骨密度に影響を与える複合疾患。骨折の病歴がある、骨代謝に影響を与える関連疾患に罹患している、骨代謝に影響を与える関連薬を服用している、または抗骨粗鬆症治療を受けている被験者は、特に除外する必要がない。すべての被験者は同じ日に橈骨ＱＵＳ及びＤＸＡ測定を完了し、時間間隔での介入は行われなかった。すべての被験者は、同意説明文書に署名した。患者が研究からの離脱を積極的に要求した場合や，患者に重篤な有害作用が認められた場合には、本研究からの離脱が可能である。本研究は、中山大学孫逸仙記念医院の倫理委員会により承認された。
【００４９】
骨粗鬆症の診断は、世界保健機関により推奨された診断基準に従って行われる。次の３つの基準のいずれかを満たすものは、骨粗鬆症として診断することができる。（１）股関節部又は椎体の脆性骨折、（２）ＤＸＡ測定による中軸骨格の骨密度（腰椎１−４、大腿骨頚若しくは全股関節）又は橈骨遠位端１／３の骨密度のＴ値≦−２．５、（３）骨密度測定が低骨量（−２．５＜Ｔ値＜−１．０）に合うこと＋上腕骨近位端、骨盤又は前腕遠位端の脆性骨折。骨密度を測定するＤＸＡの分類基準は次のとおりである。Ｔ値≧−１．０は正常な骨量であり、−２．５＜Ｔ値＜−１．０は骨量減少であり、Ｔ値≦−２．５は骨粗鬆症であり、Ｔ値≦−２．５＋脆性骨折は重症骨粗鬆症である。上記の基準に従って、この部分の研究では、被験者を、正常な骨量組（１２例）、骨量減少組（１０例）及び骨粗鬆症組（１０例）の３つ組に分けた。
【００５０】
検査の前に、超音波音響結合剤のその後の適用を容易にするために、被験者の測定される前腕橈側をきれいに拭く必要がある。空気は超音波の不良導体であり、超音波プローブが人体表面に完全にフィットすることは難しいため、超音波プローブと人体表面の間に液体導電性媒体、即ち結合剤が必要である。
【００５１】
この部分の研究では、ＤＸＡは、米国のＧＥ社によって製造されたＬｕｎａｒ型のＤＸＡ機器でテストされる。テスト部位は、腰椎１−４、大腿骨頚及び全股関節を含む。測定は、１人の固定の専門技術者が品質制御の検査をルーチンで毎日行うように実行される。ブラインド方式が採用され、測定前に被験者の基本情報以外に橈骨ＱＵＳ関連情報は提供されない。ＤＸＡ機器の精度の変動係数は１％未満である。
【００５２】
橈骨ＱＵＳ−ＲＦ信号のソースデータは、南京科進実業有限公司が製造したＯＳＴＥＯＫＪ７０００＋型の超音波骨密度計によって収集された。超音波作動周波数は１ＭＨｚ、誤差は±１５％、超音波速度誤差は≦±０．４％、精度≦０．１５％であった。超音波プローブは線形アレイであり、４セットのデータを出力できる２セットの送受信複合型トランスジューサを含む。ＲＦ信号ソースデータは．ｔｘｔ形式で保存され、各．ｔｘｔファイルには、それぞれ１０２４データの４チャネルのデータを含む有効な波形データが記録されている。各データの範囲は、０〜２５５であり、データ１、データ２、データ３、データ４で区切られる。各被験者では、少なくとも２００個の時間点以上のソースデータが収集される。ある被験者のある時間点でのＲＦ信号ソースデータの一部は、以下に示される。
【００５３】
表１  ＲＦ信号の生の出力データの一部
【表１】
0006934100.tif 000002
【００５４】
橈骨ＱＵＳの測定部位は非利き側の前腕であり、非利き側の前腕骨折病歴がある場合は反対側を選択する。被験者の尺側を机などの滑らかで平らな面に置き、橈側を完全に露出させる。橈骨遠位端１／３は、前腕をまっすぐにしたときの中指の末端から尺骨肘頭までの線の中間点である。測定中の超音波プローブの配置は図２に示される。橈側の皮膚に適量の超音波結合剤を塗布する。超音波プローブを橈骨の縦軸に平行、骨表面に垂直に保つ。測定を３回繰り返す。毎回の測定では、ソフトルーラーを使用して測定部位を再確定し、ＳＯＳ値の結果及び対応するＴ値を記録し保存する。測定された超音波無線周波数信号の生データを抽出して保存する。すべての測定は２人の固定の専門技術者によって実行される。ＱＵＳ機器は、毎日の測定の前にメーカーが提供する標準モジュールで校正される。橈骨ＱＵＳ測定は、ブラインド方式が採用され、測定前に被験者のＤＸＡ測定結果は提供されない。
【００５５】
本開示の実施例によれば、保存されているＳＯＳ値の結果及び対応するＴ値が参照方法として使用され、世界保健機関により推奨された基準が骨量分類の根拠として使用される。この方法は、以下「橈骨ＱＵＳ−ＳＯＳ  Ｔ値」として記載される。本開示の実施例の方法で骨量測定モデルを学習させるために、測定された超音波無線周波数信号の生データを抽出して保存する。このモデルを使用した診断の方法は、以下「橈骨ＱＵＳ−ＲＦ信号」として記載される。
【００５６】
本開示の実施例によれば、前から２５人の被験者それぞれの前から２００個の時間点のソースデータを抽出し、合計５０００個のデータを学習セットとして使用し、後ろから７人被験者の１４００個のデータをテストセットとして使用する。すべてのＲＦ信号のソースデータから１番目の負の値を削除し、残りのすべてのデータから基準値を差し引いて校正する。学習セットにおけるサンプルユニットの数はＮ（Ｎ＝５０００）であり、Ｍ個の特徴変数（Ｍ＝４０９２）がある。収集された各データ値は１つの特徴変数と見なされ、図３に示す方法を使用して学習を行う。
【００５７】
グリッドサーチ及び３分割交差検証の後の最適なパラメータは次のとおりである。モデル最大深さ（ｍａｘ＿ｄｅｐｔｈ）の値は、４５〜５５であり、より好ましくは、５０に設定され得る。葉節点の最小サンプル数（ｍｉｎ＿ｓａｍｐｌｅｓ＿ｌｅａｆ）の値は２５〜３５であり、より好ましくは、３０に設定され得る。ベース学習器の数（ｎ＿ｅｓｔｉｍａｔｏｒｓ）の値は１００〜１５０であり、より好ましくは、１００に設定され得る。他のパラメータはデフォルト値である。
ＲａｎｄｏｍＦｏｒｅｓｔＣｌａｓｓｉｆｉｅｒ  （ｂｏｏｔｓｔｒａｐ  ＝  Ｔｒｕｅ，  ｃｌａｓｓ＿ｗｅｉｇｈｔ  ＝  Ｎｏｎｅ，  ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ  ＝  ’ｇｉｎｉ’，  ｍａｘ＿ｄｅｐｔｈ  ＝  ５０，  ｍａｘ＿ｆｅａｔｕｒｅ  ＝  ’ａｕｔｏ’，  ｍａｘ＿ｌｅａｆ＿ｎｏｄｅｓ  ＝  Ｎｏｎｅ，  ｍｉｎ＿ｉｍｐｕｒｉｔｙ＿ｄｅｃｒｅａｓｅ  ＝  ０．０，  ｍｉｎ＿ｓａｍｐｌｅｓ＿ｓｐｌｉｔ  ＝  ２，  ｍｉｎ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｆｒａｃｔｉｏｎ＿ｌｅａｆ  ＝  ０．０，  ｎ＿ｅｓｔｉｍａｔｏｒｓ  ＝  １００，  ｎ＿ｊｏｂｓ  ＝  Ｎｏｎｅ，  ｏｏｂ＿ｓｃｏｒｅ  ＝  Ｆａｌｓｅ，  ｒａｎｄｏｍ＿ｓｔａｔｅ  ＝  Ｎｏｎｅ，  ｖｅｒｂｏｓｅ  ＝  ０，  ｗａｒｍ＿ｓｔａｒｔ  ＝  Ｆａｌｓｅ）
【００５８】
被験者の基本情報は表２に示される。
表２  被験者の基本情報
【表２】
0006934100.tif 000003
注釈：ａ−  ＡＮＯＶＡ（１元配置分散分析）、ｂ−Ｆｉｓｈｅｒ正確検定、ｃ−Ｋｒｕｓｋａｌ−Ｗａｌｌｉｓ検定
【００５９】
本開示の実施例によれば、橈骨ＳＯＳ−Ｔ値を単独で使用して骨粗鬆症を診断する場合、世界保健機関により推奨された診断閾値に基づいて、Ｔ値≦−２．５は骨粗鬆症と診断され、−２．５＜Ｔ値＜−１．０は骨量減少、Ｔ値≧−１．０は正常な骨量である。以下の表３及び表４のデータに基づいて、橈骨ＱＵＳ−ＳＯＳ  Ｔ値による骨粗鬆症の診断の感度は６０．００％（９５％ＣＩ：２７．３７％−８６．３１％）、特異度は８１．８２％（９５％ＣＩ：５８．９９％−９４．０１％）、陽性予測値は６０．００％（９５％ＣＩ：２７．３７％−８６．３１％）、陰性予測値は８１．８２％（９５％ＣＩ：５８．９９％−９４．０１％）、陽性尤度比は３．３（９５％ＣＩ：１．１９−９．１６）、陰性尤度比は０．４９（９５％ＣＩ：０．２２−１．０７）、ヨーデン指標は０．４１８である。しかしながら、橈骨ＱＵＳ−ＳＯＳ  Ｔ値による骨量状況又は骨粗鬆症の診断と、ＤＸＡ測定の結果との間に統計的に有意な差がなく、一貫性が低い（Ｐ＞０．０５）。
【００６０】
表３  橈骨ＱＵＳ−ＳＯＳ  Ｔ値による骨量状況の診断とＤＸＡとの比較
【表３】
0006934100.tif 000004
【００６１】
表４  橈骨ＱＵＳ−ＳＯＳ  Ｔ値による骨粗鬆症の診断とＤＸＡとの比較
【表４】
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本開示の実施例によれば、診断モデルは、テストセットにおける橈骨ＱＵＳ−ＲＦ信号に対して分類診断を実行した後、それをＤＸＡ結果と比較する。詳細な結果は表５、表６に示される。橈骨ＱＵＳ−ＲＦ信号による骨量状況又は骨粗鬆症の診断は、ＤＸＡ測定結果と相関し（Ｐ＜０．０５）、且つ骨量状況又は骨粗鬆症の診断は、良好な再現性を示す（Ｋａｐｐａ値はそれぞれ０．６０、０．７２、Ｃｏｈｅｎ’ｓ  ｋａｐｐａ）。
【００６２】
表５  橈骨ＱＵＳ−ＲＦ信号による骨量状況の診断とＤＸＡとの比較
【表５】
0006934100.tif 000006
【００６３】
表６  橈骨ＱＵＳ−ＲＦ信号による骨粗鬆症の診断とＤＸＡの比較
【表６】
0006934100.tif 000007
【００６４】
橈骨ＱＵＳ−ＲＦ信号による骨粗鬆症の診断モデルのＲＯＣ曲線を描く。図４に示すように、曲線下の面積ＡＵＣは０．９１（９５％ＣＩ：０．８９−０．９４）であり、検索されたＱＵＳ−ＳＯＳ  Ｔ値診断方法の平均値０．６９６よりもはるかに大きい。また、このモデルの骨量減少と正常な骨量を測定するＡＵＣは、それぞれ０．６６と０．７４である。
【００６５】
統計分析により、本開示の実施例の方法の感度は６２．５０％（９５％ＣＩ：５５．３６％−６９．１５％）、特異度は９９．４２％（９５％ＣＩ：９８．７５％−９９．７４％）、陽性予測値は９４．７０％（９５％ＣＩ：８８．９８％−９７．６６％）、陰性予測値は９４．０９％（９５％ＣＩ：９２．６１％−９５．２９％）、陽性尤度比は１０７．１４（９５％ＣＩ：５０．７９−２２６．００）、陰性尤度比は０．３７７２（９５％ＣＩ：０．３１５４−０．４５１１）、ヨーデン指標は０．６１９２である。橈骨ＱＵＳ−ＲＦ信号と橈骨ＱＵＳ−ＳＯＳ  Ｔ値による骨粗鬆症の診断有効度の比較は表７に示される。
【００６６】
表７  橈骨ＱＵＳ−ＲＦ信号と橈骨ＱＵＳ−ＳＯＳ  Ｔ値による骨粗鬆症の診断の有効度の比較
【表７】
0006934100.tif 000008
【００６７】
感度は、すべての正の例における識別されたすべての正の例の割合を表し、診断漏れ率を推し量るために使用できる。特異度は、すべての負の例における識別された負の例の割合を表し、誤診率を推し量るために使用できる。陽性予測値は、すべての陽性サンプルにおける正確に予測された陽性サンプルの割合を表す。陰性予測値は、すべての陰性サンプルにおける正確に予測された陰性サンプルの割合を表す。陽性尤度比は、陽性と正確に判断する確率が、陽性と誤って判断する確率の倍数になることを表す。陰性尤度比は、陰性と誤って判断する確率が、陰性と正確に判断する確率の倍数になることを表す。ヨーデン指標＝感度＋特異度−１は、実際の患者と非患者を発見するためのスクリーニング方法の総合的な能力を示す。
【００６８】
表７からわかるように、本開示の実施例の橈骨ＱＵＳ−ＲＦ信号及びランダムフォレストモデルを骨粗鬆症の診断に使用する場合、診断有効度は橈骨ＱＵＳ−ＳＯＳ  Ｔ値方法よりも全体的に優れており、特に特異度は９９．４２％に達し、誤診率が非常に低いことを示す。
【００６９】
図５は、本開示の実施例に係るモデル学習装置のブロック図を示す。この装置は、ソフトウェア、ハードウェア、又は両方の組み合わせによって、電子機器の一部又は全部になることができる。
【００７０】
図５に示すように、前記モデル学習装置５００は、第１取得モジュール５１０及び学習モジュール５２０を含む。
【００７１】
第１取得モジュール５１０は、サンプルデータを取得するように配置されている。前記サンプルデータは、ヒトの骨格から採取された超音波無線周波数信号と、前記超音波無線周波数信号に対応する採取対象の骨量ラベルとを含む。
前記学習モジュール５２０は、前記サンプルデータに基づいて、ランダムフォレストモデルを学習させるように配置されている。
【００７２】
本開示の実施例によって提供される技術案によれば、第１取得モジュールは、ヒトの骨格から採取された超音波無線周波数信号と、前記超音波無線周波数信号に対応する採取対象の骨量ラベルとを含むサンプルデータを取得するように配置されており、学習モジュールは、前記サンプルデータに基づいてランダムフォレストモデルを学習させるように配置されていることによって、骨量情報を取得するためのモデルを学習で得ることができる。このモデルは、骨量情報を取得するための比較的良い感度と特異度を有する。
【００７３】
図６は、本開示の実施例に係る学習モジュール６００のブロック図を示す。
【００７４】
図６に示すように、前記学習モジュール６００は、第１確定サブモジュール６１０及び第２確定サブモジュール６２０を含む。
【００７５】
第１確定サブモジュール６１０は、プリセットステップサイズに基づいて、前記ランダムフォレストモデルのパラメータのすべての可能な値の組合せを確定するように配置されている。
第２確定サブモジュール６２０は、前記すべての可能な値の組み合わせを検証することで、前記すべての可能な値の組み合わせから前記パラメータの目標値の組み合わせを確定するように配置されている。
【００７６】
本開示の実施例によって提供される技術案によれば、第１確定サブモジュールは、プリセットステップサイズに基づいて、前記ランダムフォレストモデルのパラメータのすべての可能な値の組合せを確定するように配置されており、第２確定サブモジュールは、前記すべての可能な値の組み合わせを検証することで、前記すべての可能な値の組み合わせから前記パラメータの目標値の組み合わせを確定するように配置されていることによって、分類の精度を効果的に向上させ、オーバーフィットの問題を回避することができる。
【００７７】
本開示の実施例によれば、第２確定サブモジュールは、交差検証の方式で前記すべての可能な値の組み合わせを検証し、前記すべての可能な値の組み合わせから前記パラメータの目標値の組み合わせを確定するように配置されている。
【００７８】
本開示の実施例によって提供される技術案によれば、第２確定サブモジュールは、交差検証の方式で前記すべての可能な値の組み合わせを検証し、前記すべての可能な値の組み合わせから前記パラメータの目標値の組み合わせを確定するように配置されるので、分類の精度を効果的に向上させ、オーバーフィットの問題を回避することができる。
【００７９】
本開示の実施例によれば、前記ヒトの骨格は橈骨を含み、前記超音波無線周波数信号は、人体の非利き側橈骨の遠位端１／３で収集される。
【００８０】
本開示の実施例によって提供される技術案によれば、橈骨は露出しやすい部位であり、かつ骨代謝に比較的敏感であり、重要な骨粗鬆性骨折部位の一つでもあるので、それを診断部位として広範囲に普及する基礎条件がある。橈骨遠位端１／３は、脆性骨折、特に股関節部骨折のリスクを評価するために使用され、効果が比較的良い。
【００８１】
本開示の実施例によれば、前記超音波無線周波数信号は、２セットの送受信複合型トランスジューサで収集された生データを含む。
【００８２】
本開示の実施例によって提供される技術案によれば、２セットの送受信複合型トランスジューサで超音波無線周波数信号の生データを収集することによって、より豊富な骨格の状況を得ることができ、測定の感度及び特異度の向上を容易にする。
【００８３】
本開示の実施例によれば、前記骨量ラベルは、正常な骨量、骨量減少又は骨粗鬆を含む。
【００８４】
本開示の実施例によって提供される技術案によれば、骨量ラベルは正常な骨量、骨量減少又は骨粗鬆症を含むことによって、骨量情報を取得するためのモデルを学習で得ることができる。このモデルは、骨量情報を取得するための比較的良い感度と特異度を有する。
【００８５】
本開示の実施例によれば、前記装置は配置モジュールをさらに含む。この配置モジュールは、
前記ランダムフォレストモデルのモデル最大深さの値を４５〜５５に設定すること、
前記ランダムフォレストモデルの葉節点の最小サンプル数の値を２５〜３５に設定すること、及び
前記ランダムフォレストモデルのベース学習器の数の値を１００〜１５０に設定することのうちの１つ又は複数を実行するように配置されている。
【００８６】
本開示の実施例によって提供される技術案によれば、学習後、以上のパラメータを設定することで、最良の分類効果を実現できることがわかる。
【００８７】
本開示は電子機器をさらに開示する。図７は、本開示の実施例に係る電子機器の構造ブロック図を示す。
【００８８】
図７に示すように、前記電子機器７００はメモリ７０１とプロセッサー７０２を含む。前記メモリ７０１は、電子機器が上記の実施例のいずれかのモデル学習方法又はコード生成方法を実行するのを支援するプログラムを記憶するために使用される。前記プロセッサー７０２は、前記メモリ７０１に記憶されているプログラムを実行するように構成されている。
【００８９】
本開示の実施例によれば、前記メモリ７０１は、１つ又は複数のコンピュータ命令を記憶するために使用され、前記１つ又は複数のコンピュータ命令は、前記プロセッサー７０２によって実行されると、
ヒトの骨格から採取された超音波無線周波数信号と、前記超音波無線周波数信号に対応する採取対象の骨量ラベルとを含むサンプルデータを取得するステップと、
前記サンプルデータに基づいてランダムフォレストモデルを学習させるステップと、を実現する。
【００９０】
本開示の実施例によれば、前記サンプルデータに基づいてランダムフォレストモデルを学習させる前記ステップは、
プリセットステップサイズに基づいて、前記ランダムフォレストモデルのパラメータのすべての可能な値の組合せを確定するステップと、
前記すべての可能な値の組み合わせを検証することで、前記すべての可能な値の組み合わせから前記パラメータの目標値の組み合わせを確定するステップと、を含む。
【００９１】
本開示の実施例によれば、前記すべての可能な値の組み合わせを検証することで、前記すべての可能な値の組み合わせから前記パラメータの目標値の組み合わせを確定する前記ステップは、
交差検証の方式で前記すべての可能な値の組み合わせを検証し、前記すべての可能な値の組み合わせから前記パラメータの目標値の組み合わせを確定するステップを含む。
【００９２】
本開示の実施例によれば、前記ヒトの骨格は橈骨を含み、前記超音波無線周波数信号は、人体の非利き側橈骨の遠位端１／３で収集される。前記超音波無線周波数信号は、２セットの送受信複合型トランスジューサで収集された生データを含む。且つ／又は、前記骨量ラベルは、正常な骨量、骨量減少又は骨粗鬆を含む。
【００９３】
本開示の実施例によれば、プロセッサー７０２はまた、
前記ランダムフォレストモデルのモデル最大深さの値を４５〜５５に設定すること、
前記ランダムフォレストモデルの葉節点の最小サンプル数の値を２５〜３５に設定すること、及び
前記ランダムフォレストモデルのベース学習器の数の値を１００〜１５０に設定することのうちの１つ又は複数を実現するために使用される。
【００９４】
本開示の実施例によれば、前記メモリ７０１は、１つ又は複数のコンピュータ命令を記憶するために使用され、前記１つ又は複数のコンピュータ命令は、前記プロセッサー７０２によって実行されると、
ヒトの骨格で収集された超音波無線周波数信号を取得するステップと、
ランダムフォレストモデルに基づいて、前記超音波無線周波数信号を処理して、骨量情報を取得するステップと、を実現する。
【００９５】
図８は、本開示の実施例に係るモデル学習方法の実現に適したコンピュータシステムの構造模式図を示す。
【００９６】
図８に示すように、コンピュータシステム８００は処理ユニット８０１を含む。処理ユニット８０１は、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）８０２に記憶されているプログラム、又は記憶部分８０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）８０３にロードされたプログラムに従って、上記実施例における各種の処理を実行することができる。ＲＡＭ８０３には、システム８００の操作に必要となる様々なプログラム及びデータが記憶されている。処理ユニット８０１、ＲＯＭ８０２及びＲＡＭ８０３は、バス８０４を介して互いに接続される。入力／出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース８０５もバス８０４に接続される。
【００９７】
Ｉ／Ｏインタフェース８０５には、キーボードやマウスなどを含む入力部分８０６と、陰極線管（ＣＲＴ）や液晶ディスプレー（ＬＣＤ）など、及びスピーカーなどを含む出力部分８０７と、ハードディスクなどを含む記憶部分８０８と、ＬＡＮカード、モデムなどを含むネットワークインタフェースカードの通信部分８０９とが接続される。通信部分８０９は、インターネットなどのネットワークを介して通信処理を実行する。ドライバ８１０も必要に応じてＩ／Ｏインタフェース８０５に接続される。磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどのリムーバブルメディア８１１は、必要に応じてドライバ８１０に取り付けられる。それにより、リムーバブルメディア８１１から読み取られたコンピュータプログラムは、必要に応じて記憶部分８０８にインストールされる。前記処理ユニット８０１は、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＴＰＵ、ＦＰＧＡ、ＮＰＵなどの処理ユニットとして実現され得る。
【００９８】
特に、本開示の実施例によれば、上述した方法は、コンピュータソフトウェアプログラムとして実現され得る。例えば、本開示の実施例は、コンピュータプログラム製品を含む。このコンピュータプログラム製品は、読み取り可能な媒体に物理的に含まれているコンピュータプログラムを含む。前記コンピュータプログラムは、上記方法を実行するためのプログラムコードを含む。このような実施例では、このコンピュータプログラムは、通信部分８０９を介してネットワークからダウンロードしてインストールすることができ、及び／又はリムーバブルメディア８１１からインストールすることができる。
【００９９】
添付の図面におけるフローチャート及びブロック図は、本開示の各種の実施例のシステム、方法及びコンピュータプログラム製品による実現可能なシステムアーキテクチャ、機能及び操作を図示する。これに関して、フローチャート又はブロック図中の各ブロックは、１つのモジュール、プログラムセグメント又はコードの一部を表すことができる。前記モジュール、プログラムセグメント又はコードの一部は、所定の論理機能を実装するための１つ又は複数の実行可能命令を含む。また、一部の代替実装では、ブロックにマークされた機能が、添付の図面にマークされた順序とは異なる順序で発生する場合があることにも注意されたい。例えば、次々に表示される２つのブロックは、実際には基本的に並行して実行することも、関連する機能に応じて逆の順序で実行することもできる。また、ブロック図及び／又はフローチャート中の各ブロック、ならびにブロック図及び／又はフローチャート中のブロックの組み合わせは、所定の機能又は操作を実行するための専用のハードウェアに基づいたシステムによって実装することができ、又は専用のハードウェアとコンピュータ命令の組み合わせによって実装することができることにも注意されたい。
【０１００】
本開示の実施例で言及されているユニット又はモジュールは、ソフトウェアの形態で実現することができ、プログラマブル・ハードウェアの形態で実現することもできる。説明されているユニット又はモジュールは、プロセッサーに配置することもできる。これらのユニット又はモジュールの名称は、特定の状況で該ユニット又はモジュール自体に対する制限を構成するものではない。
【０１０１】
別の態様として、本開示は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体をさらに提供する。このコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、上記実施例における電子機器又はコンピュータシステムに含まれるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であってもよいし、機器にインストールされていない単独で存在しているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であってもよい。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体記憶には、１つ又は複数のプログラムが記憶されている。前記プログラムは、本開示に記載されている方法を実行するために、１つ又は複数のプロセッサーによって使用される。
【０１０２】
上記の説明は、本開示の好ましい実施例、及び使用される技術原理の説明にすぎない。当業者であれば、本開示に係る発明の範囲は、上記の技術的特徴の特定の組み合わせによる技術的解決策に限定されるものではなく、前記発明の構想から逸脱しない前提で、上記の技術的特徴又はそれらと同等の特徴の任意の組み合わせによる他の技術的解決策も含むことを理解すべきである。例えば、上記の特徴と、本開示で開示される（これらに限定されない）類似の機能を有する技術的特徴の相互交換によって形成される技術的解決策が挙げられる。
【要約】      （修正有）【課題】本開示の実施例によって提供される方法、装置、電子機器及び媒体は、骨量測定の感度及び特異度を向上させることができる。【解決手段】本開示の実施例は、モデル学習方法、装置、電子機器及び媒体を開示する。このモデル学習方法は、ヒトの骨格から採取された超音波無線周波数信号と、前記超音波無線周波数信号に対応する採取対象の骨量ラベルとを含むサンプルデータを取得するステップＳ１１０と、前記サンプルデータに基づいてランダムフォレストモデルを学習させるステップＳ１２０と、を含む。【選択図】図１【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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