【手続補正書】
【提出日】令和2年8月7日(2020.8.7)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
診断支援システムをパーソナライズする方法であって、
複数の訓練画像特徴にアクセスすることであって、前記複数の訓練画像特徴のそれぞれが、（１）複数のクラスの内の、（２）既知の正しい診断決定に対応した既知のクラスと関連付けられることと、
前記複数の訓練画像特徴に対応した、複数の臨床医推薦診断決定にアクセスすることであって、前記複数の臨床医推薦診断決定のそれぞれが、臨床医確信度を有することと、
前記複数の訓練画像特徴に対応した複数のコンピュータ支援診断（ＣＡＤ）システム推薦診断決定にアクセスすることであって、前記複数のＣＡＤシステム推薦診断決定のそれぞれが、コンピューティングデバイスによって提供される出力を有することと、
前記複数の訓練画像特徴のサブセットに対応した前記複数の臨床医推薦診断決定のサブセットであって、前記複数のＣＡＤシステム推薦診断決定の内の、前記複数の訓練画像特徴の前記サブセットに対応した特定のＣＡＤシステム推薦診断決定とは異なる、前記複数の臨床医推薦診断決定のサブセットを識別することと、
前記複数の訓練画像特徴の前記サブセットに対応した前記特定のＣＡＤシステム推薦診断決定のそれぞれに関する確信レベル表示（ＣＬＩ）スコアを提供する関数を生成することと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記特定のＣＡＤシステム推薦診断決定のそれぞれに関する前記ＣＬＩスコアを提供する前記関数の前記生成の前に、
一連の訓練画像と関連付けられた初期訓練データセットを前記コンピューティングデバイスに適用することであって、前記初期訓練データセットの少なくとも一部が、前記複数のクラスの内の初期の既知のクラスと関連付けられた画像特徴を有し、前記複数のクラスが、複数の臨床行為と関連付けられることと、
前記コンピューティングデバイスに適用された前記初期訓練データセットに基づいて、重み付けされたエラー項の費用関数を決定することであって、前記費用関数が、パラメータのセットを含むことと、
診断するために重要であると予め定められた臨床的有意性の既知の例と関連付けられた特定の画像特徴に対して、前記費用関数の前記パラメータのセットのサブセットに重み付けを行う、又はペナルティを科すことと、
によって、前記コンピュ―ティングデバイスを訓練することをさらに有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
インタフェースによって選択された画像を受信することであって、前記選択された画像が画像特徴を有することと、
前記選択された画像から少なくとも１つの画像特徴を抽出すること、及び
前記コンピューティングデバイスの前記訓練の後に、具体的な臨床行為に関連付けられたクラスを前記複数のクラスから識別するために、前記コンピューティングデバイスに前記少なくとも１つの画像特徴を適用すること
によって、前記複数の臨床行為から選択された前記具体的な臨床行為を与えるように前記コンピューティングデバイスを利用することと、
をさらに有する、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記複数の訓練画像特徴が、複数のタイプの画像特徴を含み、前記複数の臨床医推薦診断決定が、少なくとも一人のオペレータによって下され、前記複数の訓練画像特徴の前記サブセットに対応した前記特定のＣＡＤシステム推薦診断決定のそれぞれに関して提供される前記ＣＬＩスコアが、（１）前記複数のタイプの画像特徴の内のあるタイプの画像特徴に固有であり、かつ（２）前記少なくとも一人のオペレータに固有である、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記特定のＣＡＤシステム推薦診断決定のそれぞれに関する前記ＣＬＩスコアを提供する前記関数が、前記臨床医確信度、前記コンピューティングデバイスの前記出力、及び前記複数の訓練画像特徴の前記サブセットのそれぞれに関する前記既知の正しい診断決定を含むパラメータを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記特定のＣＡＤシステム推薦診断決定のそれぞれに関して、そのＣＡＤシステム推薦診断決定の前記出力を提供する際に前記コンピューティングデバイスが確信により重く重み付けを行った、画像の局所エリアを提供することをさらに有する、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記複数のクラスのそれぞれが、画像報告データシステムの異なるカテゴリと関連付けられる、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記複数の訓練画像特徴のそれぞれが、病変の関心領域と関連付けられたピクセル値を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記関数が、
Ｐ（ｃ／Ｘ；及びＺ；及びＷ；及びＱ）として定義され、
上記関数において、訓練画像特徴を表す特徴ベクトルＸ、ラベルＺによって定義される臨床医推薦診断決定、ラベルＷによって定義されるＣＡＤシステム推薦診断決定、及びラベルＱによって定義される既知の正しい診断決定を所与として、Ｐは前記複数のクラスの内のクラスｃにある確率である、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記特定のＣＡＤシステム推薦診断決定のそれぞれに関する前記ＣＬＩスコアによって定義された前記特定のＣＡＤシステム推薦診断決定の確信レベルを示すために、前記関数が、前記複数の臨床医推薦診断決定の前記サブセットを中間値として組み込む確率的分類を利用する、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記複数の臨床医推薦診断決定が、
オペレータのセットによって、前記複数の訓練画像特徴に対応するＣＡＤシステム推薦診断決定のセットを見ることなく下された、前記複数の訓練画像特徴のセットに対応するプリＣＡＤ診断決定と、
前記オペレータのセットによって、前記ＣＡＤシステム推薦診断決定のセットを見た後に下された、前記複数の訓練画像特徴の前記セットに対応するポストＣＡＤ診断決定と
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
ＣＡＤシステム推薦診断決定を受信することと、
前記関数を用いて、前記ＣＡＤシステム推薦診断決定に関するＣＬＩスコアを提供することであって、前記ＣＬＩスコアが、前記ＣＡＤシステム推薦診断決定が正しい診断決定である可能性を表すことと、
をさらに有する、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記臨床医推薦診断決定が、
病変のセットが悪性である可能性を推定するオペレータから得られる直接的ラベル、
オペレータのセット間の、病変のセットが悪性であるというある程度のコンセンサスから得られるコンセンサスラベル、
オペレータによって下された病変のセットの１つ又は複数の診断決定からモデル化される、オペレータモデルによって生成されるラベル、
オペレータのセットのコンセンサス又はオペレータモデルのセットのコンセンサスからモデル化される、マルチオペレータモデルによって生成されるラベル、
マルチオペレータモデルをオペレータに合わせて微調整することからモデル化される、微調整オペレータモデルによって生成されるラベル、又は
予め訓練され、かつ異なるオペレータアーキタイプを表すモデルのセットから選択される、アーキタイプオペレータモデルによって生成されるラベル
の内の１つ又は複数を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記特定のＣＡＤシステム推薦診断決定のそれぞれに関して提供される前記ＣＬＩスコアが、
前記ＣＬＩスコアが０．５よりもはるかに大きい場合、前記ＣＬＩスコアが提供される前記ＣＡＤシステム推薦診断決定の確信レベルが高いことを示し、かつそのＣＡＤシステム推薦診断決定が、臨床医推薦診断決定を訂正することができることを示す、
請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記複数の訓練画像特徴のそれぞれが、医用画像に関連付けられるベクトルを含む、請求項１に記載の方法。