(57)【要約】  医用情報取得装置は、学習済みモデルを用いて、基準時刻及び前記基準時刻よりも過去側の過去時刻において、各々同一被検体を撮影することにより取得した基準画像及び過去画像に基づいて得られる機能変化情報を取得する情報取得部を含む。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の時刻において被検体を撮影することにより取得した第１の過去画像、及び前記第１の時刻よりも現在側の第２の時刻において前記被検体を撮影することにより取得した第２の過去画像に基づく画像情報と、
前記第２の時刻において前記被検体の機能を検査することにより取得された第１の過去機能情報、及び前記第２の時刻よりも現在側の第３の時刻において前記被検体の機能を検査することにより取得された第２の過去機能情報に基づいて、前記第１の過去機能情報と前記第２の過去機能情報との経時的な被検体の機能の変化である機能変化情報との情報セットを複数セット含む学習情報を教師データとし、
前記画像情報を入力とし、出力に前記機能変化情報が得られるように学習された学習済みモデル。
【請求項２】
前記画像情報が、前記第１の過去画像と前記第２の過去画像とからなる画像の組の情報である請求項１に記載の学習済みモデル。
【請求項３】
前記画像情報が、前記第１の過去画像と前記第２の過去画像との経時的な画像の変化を表す画像変化情報である請求項１に記載の学習済みモデル。
【請求項４】
前記機能変化情報が、前記第２の時刻において前記被検体に対する心理検査により取得された第１のスコアと、前記第３の時刻において前記被検体に対する心理検査により取得された第２のスコアとの経時的な変化を表す情報である請求項１から３何れか１項に記載の学習済みモデル。
【請求項５】
前記機能変化情報が、前記第２の時刻において前記被検体に対する生体検査により取得された第１の生体検査結果と、前記第３の時刻において前記被検体に対する生体検査により取得された第２の生体検査結果との経時的な変化を表す情報である請求項１から３何れか１項に記載の学習済みモデル。
【請求項６】
前記第１のスコア及び前記第２のスコアは、認知症の心理検査により取得されたスコアである請求項４に記載の学習済みモデル。
【請求項７】
前記情報セットは、前記第１の時刻において前記被検体に対する生体検査により取得された第１の生体情報と、前記第２の時刻において前記被検体に対する生体検査により取得された第２の生体情報とに基づく生体情報とを含み、
前記画像情報及び前記生体情報を入力とし、出力に前記機能変化情報が得られるように学習された請求項１から６の何れか１項に記載の学習済みモデル。
【請求項８】
請求項１から６の何れか１項に記載の学習済みモデルを用いて、
基準時刻及び前記基準時刻よりも過去側の過去時刻において、各々同一被検体を撮影することにより取得した基準画像及び過去画像に基づいて得られる機能変化情報を取得する情報取得部を含む医用情報取得装置。
【請求項９】
請求項７に記載の学習済みモデルを用いて、
基準時刻及び前記基準時刻よりも過去側の過去時刻において、各々同一被検体を撮影することにより取得した基準画像及び過去画像、並びに各々前記同一被検体に対する生体検査により取得した基準生体情報及び過去生体情報に基づいて得られる機能変化情報を取得する情報取得部を含む医用情報取得装置。
【請求項１０】
前記基準画像及び前記過去画像、並びに前記第１の過去画像及び前記第２の過去画像に対して濃度正規化処理及び位置合わせ処理の少なくとも一方の処理を行う画像処理部をさらに含む請求項８又は９に記載の医用情報取得装置。
【請求項１１】
前記情報取得部により取得された前記機能変化情報に基づいて、前記被検体に対して行う治療方法を決定する治療方法決定部をさらに含む請求項８から１０の何れか１項に記載の医用情報取得装置。
【請求項１２】
前記情報取得部により取得された前記機能変化情報に基づいて、薬の治験対象者を決定する治験対象決定部をさらに含む請求項８から１１の何れか１項に記載の医用情報取得装置。
【請求項１３】
請求項８から１２の何れか１項に記載された医用情報取得装置において取得された情報を表示する表示部を備えた表示装置。
【請求項１４】
第１の時刻において被検体を撮影することにより取得した第１の過去画像、及び前記第１の時刻よりも現在側の第２の時刻において前記被検体を撮影することにより取得した第２の過去画像に基づく画像情報、並びに前記第２の時刻において前記被検体の機能を検査することにより取得された第１の過去機能情報、及び前記第２の時刻よりも現在側の第３の時刻において前記被検体の機能を検査することにより取得された第２の過去機能情報に基づいて、前記第１の過去機能情報と前記第２の過去機能情報との経時的な被検体の機能の変化である機能変化情報との情報セットを複数セット取得し、
取得した複数の前記情報セットを含む学習情報を教師データとして、前記画像情報を入力とし、出力に前記機能変化情報が得られるように学習させる学習モデルの学習方法。
【請求項１５】
第１の時刻において被検体を撮影することにより取得した第１の過去画像、及び前記第１の時刻よりも現在側の第２の時刻において前記被検体を撮影することにより取得した第２の過去画像に基づく画像情報、並びに前記第２の時刻において前記被検体の機能を検査することにより取得された第１の過去機能情報、及び前記第２の時刻よりも現在側の第３の時刻において前記被検体の機能を検査することにより取得された第２の過去機能情報に基づいて、前記第１の過去機能情報と前記第２の過去機能情報との経時的な被検体の機能の変化である機能変化情報との情報セットを複数セット取得することと、
取得した複数の前記情報セットを含む学習情報を教師データとして、前記画像情報を入力とし、出力に前記機能変化情報が得られるように学習させることと、
をコンピュータに実行させる学習モデルの学習プログラム。
【請求項１６】
請求項１から６の何れか１項に記載の学習済みモデルを用いて、
基準時刻及び前記基準時刻よりも過去側の過去時刻において、各々同一被検体を撮影することにより取得した基準画像及び過去画像に基づいて得られる機能変化情報を取得する医用情報取得方法。
【請求項１７】
請求項７に記載の学習済みモデルを用いて、
基準時刻及び前記基準時刻よりも過去側の過去時刻において、各々同一被検体を撮影することにより取得した基準画像及び過去画像、並びに各々前記同一被検体に対する生体検査により取得した基準生体情報及び過去生体情報に基づいて得られる機能変化情報を取得する医用情報取得方法。
【請求項１８】
請求項１から６の何れか１項に記載の学習済みモデルを用いて、
基準時刻及び前記基準時刻よりも過去側の過去時刻において、各々同一被検体を撮影することにより取得した基準画像及び過去画像に基づいて得られる機能変化情報を取得することをコンピュータに実行させる医用情報取得プログラム。
【請求項１９】
請求項７に記載の学習済みモデルを用いて、
基準時刻及び前記基準時刻よりも過去側の過去時刻において、各々同一被検体を撮影することにより取得した基準画像及び過去画像、並びに各々前記同一被検体に対する生体検査により取得した基準生体情報及び過去生体情報に基づいて得られる機能変化情報を取得することをコンピュータに実行させる医用情報取得プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、学習済みモデル、学習方法、及びプログラム、並びに医用情報取得装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＣＴ(Computed Tomography)装置及びＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置等の医療機器の進歩により、より質の高い高解像度の医用画像を用いての画像診断が可能となってきている。特に、ＣＴ画像及びＭＲＩ画像等を用いた画像診断により、病変の領域を精度よく特定することができるため、特定した結果に基づいて適切な治療が行われるようになってきている。また、ディープラーニング等により学習がなされた判別器を用いたＣＡＤ（Computer-Aided Diagnosis）により医用画像を解析して、医用画像に含まれる病変等の領域、位置及び体積等を抽出し、これらを解析結果として取得することも行われている。例えば、特許文献１には、ＣＡＤシステムを使用することにより、患者の心臓の画像データから特徴を含む情報、及び患者の臨床情報等の非画像データ記録から特徴を含む情報に基づいて心臓の状態を自動的に評価し、患者のための治療経路に関する医師の作業の流れを支援する方法が開示されている。【０００３】
一方、近年、高齢化社会の到来により、認知症疾患の患者が年々増加している。認知症は脳にアミロイドベータと呼ばれるタンパク質が蓄積することによって脳の萎縮が進行し、認知能力が低下することにより発症する。認知症の治療法は研究されつつあるが、まだ完治させる方法は存在しないため、脳の萎縮を早期に発見し、認知症の進行を遅らせるための治療を早期に開始することが生活の質を維持する上で重要である。【０００４】
このような要望に応えるべく、近年、ＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission Computed Tomography）およびＰＥＴ（Positron Emission Tomography）等の核医学検査、並びにＣＴ装置により取得されるＣＴ画像およびＭＲＩ装置により取得されるＭＲＩ画像によって脳の状態に関する情報が取得可能になってきている。例えば、脳の局所的な部位の血流および代謝の低下は、ＳＰＥＣＴおよびＰＥＴの画像を用いて、脳の局所的な部位の経時的な変化を求めることにより発見することができる。また、近年、脳の萎縮度と認知症の進行度との関連性が研究されている。例えば、非特許文献１には、アルツハイマー型認知症と脳の関係に関する研究が開示されている。また、非特許文献２には、機械学習を用いたアルツハイマー型認知症のリスク評価指標に関する研究が開示されている。【０００５】
脳の萎縮については、ＭＲＩ画像によって脳の特定部位の容積を求め、容積の経時的な変化を比較することにより発見することができる。例えば、非特許文献３には、機械学習により正常な脳画像と認知症の脳画像とを自動的に判別する手法も提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特表２００７−５２７７４３号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Analysis of Morphological Brain Change of Alzheimer Disease (AD) Patients.、Islam, M., Alam, S., Ferdousy, R., Chowdhury, E.、November 2010、Applied Physics Research, Vol.2,No.2, 148-155.
【非特許文献２】Alzheimer's disease risk assessment using large-scale machine learning methods、Casanova, R., Hsu, F. C., Sink, K. M., Rapp, S. R., Williamson, J. D., Resnick, S. M.ら、Nov.8,2013; 8(11):e77949. doi: 10.1371/journal.pone.0077949.
【非特許文献３】DeepAD: Alzheimer's Disease Classification via Deep Convolutional Neural Networks using MRI and fMRI、Saman Sarrafaら、first posted online Aug. 21, 2016; doi: http://dx.doi.org/10.1101/070441
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
認知症を含む様々な病気においては、病気の進行を遅らせるための治療方法等、現時点における最良の治療方法の選択するために、その病気の進行度を予測することにより医師による診断支援を行うことが望まれているが、上記特許文献１、及び非特許文献１から３のいずれにも、病気の進行度を予測することは提案されていない。【０００９】
本開示は、病気の進行度を予測することにより、診断支援を行う。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本開示の第１の態様は、第１の時刻において被検体を撮影することにより取得した第１の過去画像、及び第１の時刻よりも現在側の第２の時刻において被検体を撮影することにより取得した第２の過去画像に基づく画像情報と、
第２の時刻において被検体の機能を検査することにより取得された第１の過去機能情報、及び第２の時刻よりも現在側の第３の時刻において被検体の機能を検査することにより取得された第２の過去機能情報に基づいて、第１の過去機能情報と第２の過去機能情報との経時的な被検体の機能の変化である機能変化情報との情報セットを複数セット含む学習情報を教師データとし、
画像情報を入力とし、出力に機能変化情報が得られるように学習された、学習済みモデルである。【００１１】
本開示の第２の態様は、上記第１の態様において、画像情報が、第１の過去画像と第２の過去画像とからなる画像の組の情報である、学習済みモデルである。【００１２】
本開示の第３の態様は、上記第１の態様において、画像情報が、第１の過去画像と第２の過去画像との経時的な画像の変化を表す画像変化情報である、学習済みモデルである。【００１３】
本開示の第４の態様は、上記第１〜第３の態様において、機能変化情報が、第２の時刻において被検体に対する心理検査により取得された第１のスコアと、第３の時刻において被検体に対する心理検査により取得された第２のスコアとの経時的な変化を表す情報である、学習済みモデルである。【００１４】
本開示の第５の態様は、上記第１〜第３の態様において、前記機能変化情報が、前記第２の時刻において前記被検体に対する生体検査により取得された第１の生体検査結果と、前記第３の時刻において前記被検体に対する生体検査により取得された第２の生体検査結果との経時的な変化を表す情報である、学習済みモデルである。【００１５】
本開示の第６の態様は、上記第４の態様において、第１のスコア及び第２のスコアは、認知症の心理検査により取得されたスコアである、学習済みモデルである。【００１６】
本開示の第７の態様は、上記第１〜第６の態様において、情報セットは、第１の時刻において被検体に対する生体検査により取得された第１の生体情報と、第２の時刻において被検体に対する生体検査により取得された第２の生体情報とに基づく生体情報とを含み、
画像情報及び生体情報を入力とし、出力に機能変化情報が得られるように学習された、学習済みモデルである。【００１７】
本開示の第８の態様は、上記第１〜第６の態様の学習済みモデルを用いて、
基準時刻及び基準時刻よりも過去側の過去時刻において、各々同一被検体を撮影することにより取得した基準画像及び過去画像に基づいて得られる機能変化情報を取得する情報取得部を含む、医用情報取得装置である。【００１８】
本開示の第９の態様は、上記第７の態様の学習済みモデルを用いて、
基準時刻及び基準時刻よりも過去側の過去時刻において、各々同一被検体を撮影することにより取得した基準画像及び過去画像、並びに各々同一被検体に対する生体検査により取得した基準生体情報及び過去生体情報に基づいて得られる機能変化情報を取得する情報取得部を含む、医用情報取得装置である。【００１９】
本開示の第１０の態様は、上記第８及び第９の態様において、基準画像及び過去画像、並びに第１の過去画像及び第２の過去画像に対して濃度正規化処理及び位置合わせ処理の少なくとも一方の処理を行う画像処理部をさらに含む、医用情報取得装置である。【００２０】
本開示の第１１の態様は、上記第８〜第１０の態様において、情報取得部により取得された機能変化情報に基づいて、被検体に対して行う治療方法を決定する治療方法決定部をさらに含む、医用情報取得装置である。【００２１】
本開示の第１２の態様は、上記第８〜第１１の態様において、情報取得部により取得された機能変化情報に基づいて、薬の治験対象者を決定する治験対象決定部をさらに含む、医用情報取得装置である。【００２２】
本開示の第１３の態様は、上記第８〜第１２の態様の医用情報取得装置において取得された情報を表示する表示部を備える、表示装置である。なお、本開示の表示装置は、上記に記載の医用情報取得装置に搭載されていてもよい。【００２３】
本開示の第１４の態様は、第１の時刻において被検体を撮影することにより取得した第１の過去画像、及び第１の時刻よりも現在側の第２の時刻において被検体を撮影することにより取得した第２の過去画像に基づく画像情報、並びに第２の時刻において被検体の機能を検査することにより取得された第１の過去機能情報、及び第２の時刻よりも現在側の第３の時刻において被検体の機能を検査することにより取得された第２の過去機能情報に基づいて、第１の過去機能情報と第２の過去機能情報との経時的な被検体の機能の変化である機能変化情報との情報セットを複数セット取得し、
取得した複数の情報セットを含む学習情報を教師データとして、画像情報を入力とし、出力に機能変化情報が得られるように学習させる、学習モデルの学習方法である。【００２４】
本開示の第１５の態様は、第１の時刻において被検体を撮影することにより取得した第１の過去画像、及び前記第１の時刻よりも現在側の第２の時刻において前記被検体を撮影することにより取得した第２の過去画像に基づく画像情報、並びに前記第２の時刻において前記被検体の機能を検査することにより取得された第１の過去機能情報、及び前記第２の時刻よりも現在側の第３の時刻において前記被検体の機能を検査することにより取得された第２の過去機能情報に基づいて、前記第１の過去機能情報と前記第２の過去機能情報との経時的な被検体の機能の変化である機能変化情報との情報セットを複数セット取得することと、
取得した複数の前記情報セットを含む学習情報を教師データとして、前記画像情報を入力とし、出力に前記機能変化情報が得られるように学習させることと、
をコンピュータに実行させる、学習モデルの学習プログラムである。【００２５】
本開示の第１６の態様は、上記第１〜第６の態様の学習済みモデルを用いて、
基準時刻及び基準時刻よりも過去側の過去時刻において、各々同一被検体を撮影することにより取得した基準画像及び過去画像に基づいて得られる機能変化情報を取得する、医用情報取得方法である。【００２６】
本開示の第１７の態様は、上記第７の態様の学習済みモデルを用いて、
基準時刻及び基準時刻よりも過去側の過去時刻において、各々同一被検体を撮影することにより取得した基準画像及び過去画像、並びに各々同一被検体に対する生体検査により取得した基準生体情報及び過去生体情報に基づいて得られる機能変化情報を取得する、医用情報取得方法である。【００２７】
本開示の第１８の態様は、上記第１〜第６の態様の学習済みモデルを用いて、
基準時刻及び前記基準時刻よりも過去側の過去時刻において、各々同一被検体を撮影することにより取得した基準画像及び過去画像に基づいて得られる機能変化情報を取得することをコンピュータに実行させる、医用情報取得プログラムである。【００２８】
本開示の第１９の態様は、上記第７の態様の学習済みモデルを用いて、
基準時刻及び前記基準時刻よりも過去側の過去時刻において、各々同一被検体を撮影することにより取得した基準画像及び過去画像、並びに各々前記同一被検体に対する生体検査により取得した基準生体情報及び過去生体情報に基づいて得られる機能変化情報を取得することをコンピュータに実行させる、医用情報取得プログラムである。【００２９】
本開示による他の第１の医用情報取得装置は、コンピュータに実行させるための命令を記憶するメモリと、
記憶された命令を実行するよう構成されたプロセッサとを備え、プロセッサは、
上記に記載の学習済みモデルを用いて、
基準時刻及び基準時刻よりも過去側の過去時刻において、各々同一被検体を撮影することにより取得した基準画像及び過去画像に基づいて得られる機能変化情報を取得する処理を実行する。【００３０】
本開示による他の第２の医用情報取得装置は、コンピュータに実行させるための命令を記憶するメモリと、
記憶された命令を実行するよう構成されたプロセッサとを備え、プロセッサは、
上記に記載の学習済みモデルを用いて、
基準時刻及び基準時刻よりも過去側の過去時刻において、各々同一被検体を撮影することにより取得した基準画像及び過去画像、並びに各々同一被検体に対する生体検査により取得した基準生体情報及び過去生体情報に基づいて得られる機能変化情報を取得する処理を実行する。
【発明の効果】
【００３１】
本開示の学習済みモデル、学習方法、及びプログラム、並びに医用情報取得装置、方法、及びプログラムによれば、病気の進行度を予測することにより、診断支援を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本開示の一実施形態の医用情報取得装置を適用した、診断支援システムの概要を示すハードウェア構成図
【図２】本開示の第１の実施形態の医用情報取得装置の構成を示す概略ブロック図
【図３】情報取得の時系列を説明するための図
【図４】本開示の第１の実施形態である画像処理部による画像処理を説明するための図
【図５】学習モデルの学習方法を説明するための図
【図６】本開示の第１の実施形態である情報取得部による機能変化情報の取得を説明するための図
【図７】認知症の進行度の予測を説明するための図
【図８】本開示の第１の実施形態において行われる学習モデルの学習方法を示すフローチャート
【図９】本開示の第１の実施形態において行われる処理を示すフローチャート
【図１０】学習モデルの第２の学習方法を説明するための図
【図１１】本開示の第２の実施形態である情報取得部による機能変化情報の取得を説明するための図
【図１２】学習モデルの第３の学習方法を説明するための図
【図１３】本開示の第３の実施形態である情報取得部による機能変化情報の取得を説明するための図
【図１４】学習モデルの第４の学習方法を説明するための図
【図１５】本開示の第４の実施形態である情報取得部による機能変化情報の取得を説明するための図
【図１６】本開示の第５の実施形態の医用情報取得装置の構成を示す概略ブロック図
【図１７】本開示の第６の実施形態の医用情報取得装置の構成を示す概略ブロック図
【図１８】本開示の第７の実施形態の医用情報取得装置の構成を示す概略ブロック図
【発明を実施するための形態】
【００３３】
以下、図面を参照して本開示の実施形態について説明する。図１は本開示の実施形態による疾患領域抽出装置を適用した、診断支援システムの概要を示すハードウェア構成図である。図１に示すように、診断支援システムでは、本実施形態による医用情報取得装置１、３次元画像撮影装置２、及び画像保管サーバ３が、ネットワーク４を経由して通信可能な状態で接続されている。
【００３４】
３次元画像撮影装置２は、被検体の診断対象となる部位を撮影することにより、その部位を表す３次元画像を生成する装置であり、具体的には、ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、及びＰＥＴ装置等である。この３次元画像撮影装置２により生成された、複数のスライス画像からなる３次元画像は単位検査毎に画像保管サーバ３に送信され、保存される。なお、本実施形態においては、被検体である患者の診断対象部位は脳であり、３次元画像撮影装置２はＭＲＩ装置である。そして、ＭＲＩ装置において、被検体の脳を含む３次元のＭＲＩ画像を生成する。本実施形態においては、ＭＲＩ画像は、拡散強調画像とする。なお、本実施形態においては、ＭＲＩ画像を使用するが、本開示の技術はＭＲＩ画像に限られず、例えばＣＴ装置により取得されたＣＴ画像を使用してもよい。この場合、ＣＴ画像は、造影剤を使用しないで撮影を行うことにより取得される非造影ＣＴ画像を使用してもよいし、造影剤を使用して撮影を行うことにより取得した造影ＣＴ画像を使用してもよい。
【００３５】
画像保管サーバ３は、各種データを保存して管理するコンピュータであり、大容量外部記憶装置及びデータベース管理用ソフトウェアを備えている。画像保管サーバ３は、有線あるいは無線のネットワーク４を介して他の装置と通信を行い、画像データ等を送受信する。具体的には３次元画像撮影装置２で生成された３次元画像の画像データを含む各種データをネットワーク経由で取得し、大容量外部記憶装置等の記録媒体に保存して管理する。なお、画像データの格納形式及びネットワーク４経由での各装置間の通信は、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）等のプロトコルに基づいている。
【００３６】
医用情報取得装置１は、１台のコンピュータに、本開示の学習プログラム及び医用情報取得プログラムをインストールしたものである。コンピュータは、診断を行う医師が直接操作するワークステーション又はパーソナルコンピュータでもよいし、それらとネットワークを介して接続されたサーバコンピュータでもよい。学習プログラム及び医用情報取得プログラムは、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）あるいはＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）等の記録媒体に記録されて配布され、その記録媒体からコンピュータにインストールされる。又は、ネットワークに接続されたサーバコンピュータの記憶装置、もしくはネットワークストレージに、外部からアクセス可能な状態で記憶され、要求に応じて医師が使用するコンピュータにダウンロードされ、インストールされる。
【００３７】
図２は、コンピュータに学習プログラム及び医用情報取得プログラムをインストールすることにより実現される本開示の一実施形態の医用情報取得装置の概略構成を示す図である。図２に示すように、医用情報取得装置１は、標準的なワークステーションの構成として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、メモリ１２及びストレージ１３を備えている。また、医用情報取得装置１には、液晶ディスプレイ等からなる表示部１４、並びにキーボード及びマウス等からなる入力部１５が接続されている。入力部１５は、ユーザによる種々の設定入力を受け付ける。なお、タッチパネルを用いることによって表示部１４と入力部１５とを兼用するようにしてもよい。
【００３８】
ストレージ１３は、ハードディスクドライブ及びＳＳＤ(Solid State Drive)等からなる。ストレージ１３には、ネットワーク４を経由して画像保管サーバ３から取得した、被検体の医用画像、並びに処理に必要な情報を含む各種情報が記憶されている。本実施形態においては、各医用画像を撮影した時点において、被検体の機能を検査することにより取得した機能情報として、認知症の心理検査により取得されたスコアが記憶されている。本実施形態においては、具体的に、スコアとして、ＭＭＳＥ（Mini-Mental State Examination:ミニメンタルステート検査）、ＡＤＡＳ（Alzheimer's Disease Assessment Scale：アルツハイマー病評価スケール）、及び長谷川式認知症スケール等の認知症の度合いを評価するチェックリストに患者がチェックすることにより取得される点数が記憶される。本実施形態においてはＭＭＳＥの検査結果がスコアとして記憶されるが、本開示の技術はこれに限られず、認知症の度合いを評価できるスコアであれば、何れのスコアを使用してもよい。
【００３９】
また、メモリ１２には、学習プログラム及び医用情報取得プログラムが記憶されている。学習プログラムは、後述する学習モデルＭを学習させる学習プログラムであって、ＣＰＵ１１に実行させる処理として、第１の時刻において被検体を撮影することにより取得した第１の過去画像、及び第１の時刻よりも現在側の第２の時刻において被検体を撮影することにより取得した第２の過去画像に基づく画像情報、並びに第２の時刻において被検体の機能を検査することにより取得された第１の過去機能情報、及び第２の時刻よりも現在側の第３の時刻において被検体の機能を検査することにより取得された第２の過去機能情報に基づいて、第１の過去機能情報と第２の過去機能情報との経時的な被検体の機能の変化である機能変化情報との情報セットを複数セット取得する情報取得処理、及び取得した複数の情報セットを含む学習情報を教師データとして、画像情報を入力とし、出力に機能変化情報が得られるように学習させる学習処理を規定する。
【００４０】
また、医用情報取得プログラムは、ＣＰＵ１１に実行させる処理として、上記学習プログラムによって学習された学習済みモデル２４を用いて、基準時刻及び基準時刻よりも過去側の過去時刻において、各々同一被検体を撮影することにより取得した基準画像及び過去画像に基づいて得られる機能変化情報を取得する情報取得処理を規定する。また、医用情報取得プログラムは、ＣＰＵ１１に実行させる処理として、基準画像及び過去画像に対して濃度正規化処理及び位置合わせ処理の少なくとも一方の処理を行う画像処理を規定する。
【００４１】
そして、ＣＰＵ１１がプログラムに従いこれらの処理を実行することで、コンピュータは、情報取得部２１、画像処理部２２、学習部２３、学習済みモデル２４、及び表示制御部２５として機能する。
【００４２】
情報取得部２１は、後述する学習モデルＭの学習のために、画像情報と機能変化情報との情報セットを複数セット含む学習情報を教師データとして取得する。ここで、図３に情報取得の時系列を説明するための図を示す。図３に示すように、第１の時刻ｔｐ１及び第１の時刻ｔｐ１よりも現在側の第２の時刻ｔｐ２において同一被検体を撮影することにより取得した被検体の脳のＭＲＩ画像である第１の過去画像Ｄ１及び第２の過去画像Ｄ２を画像情報として画像保管サーバ３から取得する。なお、第１の過去画像Ｄ１及び第２の過去画像Ｄ２が既にストレージ１３に記憶されている場合には、情報取得部２１は、ストレージ１３から第１の過去画像Ｄ１及び第２の過去画像Ｄ２を取得するようにしてもよい。また、情報取得部２１は、後述する学習モデルＭの学習のために、多数の被検体についての第１の過去画像Ｄ１及び第２の過去画像Ｄ２を取得する。
【００４３】
また、情報取得部２１は、第２の時刻ｔｐ２及び第２の時刻ｔｐ２よりも現在側の第３の時刻ｔｐ３において第１の過去画像Ｄ１及び第２の過去画像Ｄ２の撮影対象である被検体の機能を検査することにより取得されたスコアとして、第１のスコアＦ１及び第２のスコアＦ２をストレージ１３から取得する。なお、例えば、第１のスコアＦ１及び第２のスコアＦ２が、各スコアが取得された時点で撮影された過去画像の付帯情報として過去画像に付帯して画像保管サーバ３に記憶されている場合には、情報取得部２１は画像保管サーバ３から第１のスコアＦ１及び第２のスコアＦ２を取得するようにしてもよい。また、情報取得部２１は、後述する学習モデルＭの学習のために、多数の被検体についての第１のスコアＦ１及び第２のスコアＦ２を取得する。
【００４４】
また、情報取得部２１は、基準時刻ｔ０及び基準時刻ｔ０よりも過去側の過去時刻、例えば第３の時刻ｔｐ３において各々同一被検体を撮影することにより取得した基準画像Ｄ０及び過去画像Ｄ３を画像保管サーバ３から取得する。なお、基準画像Ｄ０及び過去画像Ｄ３が既にストレージ１３に記憶されている場合には、情報取得部２１は、ストレージ１３から基準画像Ｄ０及び過去画像Ｄ３を取得するようにしてもよい。本実施形態において、基準時刻ｔ０は、現在、すなわち被検体の最も新しい画像が取得された時点であり、この時点において取得された画像を基準画像Ｄ０とする。
【００４５】
また、情報取得部２１は、第１の過去画像Ｄ１及び第２の過去画像Ｄ２、並びに基準画像Ｄ０及び過去画像Ｄ３に基づいてそれぞれ得られる機能変化情報ΔＦを取得する。なお、ここで取得される機能変化情報ΔＦは、図３に示すように、第２の時刻ｔｐ２において取得された第１のスコアＦ１に対する第３の時刻ｔｐ３において取得された第２のスコアＦ２の値の変化量、及び基準時刻ｔ０において取得された基準スコアＦ０に対する基準時刻ｔ０よりも未来側の未来時刻ｔｆ１において取得することが予測される未来スコアＦ３の値の変化量である。機能変化情報ΔＦの取得方法については後で詳細に説明する。また、情報取得部２１は、基準スコアＦ０に取得した機能変化情報ΔＦを加えたスコアを未来スコアＦ３として取得する。
【００４６】
画像処理部２２は、情報取得部２１により取得された多数の被検体についての第１の過去画像Ｄ１及び第２の過去画像Ｄ２、並びに認知症の進行度合いを予測する対象である被検体の基準画像Ｄ０及び過去画像Ｄ３に対してそれぞれ濃度正規化処理及び位置合わせ処理を行う。図４は画像処理部２２による画像処理を説明するための図である。なお、図４において第１の過去画像Ｄ１及び第２の過去画像Ｄ２はともに３次元画像のＭＲＩ画像であるが、ここでは説明のため、各ＭＲＩ画像に対応する１つの断層面における２次元の断層画像を用いて説明する。
【００４７】
図４に示すように、同一被検体においては、第１の過去画像Ｄ１及び第２の過去画像Ｄ２の脳の形状は略同一となるため、剛体位置合わせにより、第１の過去画像Ｄ１及び第２の過去画像Ｄ２のいずれか一方を他方に対して位置合わせする。本実施形態においては、第２の過去画像Ｄ２を第１の過去画像Ｄ１に対して位置合わせするものとするが、第１の過去画像Ｄ１を第２の過去画像Ｄ２に対して位置合わせするようにしてもよい。なお、位置合わせとしては非剛体位置合わせを用いてもよい。非剛体位置合わせとしては、例えばＢスプラインおよびシンプレートスプライン等の関数を用いて、第１の過去画像Ｄ１における特徴点を第２の過去画像Ｄ２における特徴点に対応する対応点に非線形に変換することによる手法を用いることができるが、これに限定されるものではない。
【００４８】
また、画像処理部２２は、第１の過去画像Ｄ１及び第２の過去画像Ｄ２において、各画像を構成する各画素の濃度値を正規化する。具体的には、例えば、画素毎の濃度値にそれぞれ係数を掛け、各画像における濃度値の最大値、平均値、及び中間値の何れか１つの値を同じ値とする処理が挙げられる。なお、正規化処理は上記に限定されるものではなく、公知の方法を使用することができる。
【００４９】
画像処理部２２は、基準画像Ｄ０及び過去画像Ｄ３に対しても第１の過去画像Ｄ１及び第２の過去画像Ｄ２と同様に、濃度正規化処理及び位置合わせ処理を行う。このように、濃度正規化処理及び位置合わせ処理を行うことにより、時間経過に伴う脳の形状の変化を学習し易くできる。
【００５０】
学習部２３は、第１の過去画像Ｄ１及び第２の過去画像Ｄ２からなる画像の組の情報である画像情報と、第１のスコアＦ１及び第２のスコアＦ２の経時的な変化を示す情報である機能変化情報ΔＦとの情報セットを複数セット含む学習情報を教師データとして、画像情報を入力とし、出力に機能変化情報ΔＦが得られるように学習モデルＭを学習させる。
【００５１】
図５は、学習モデルＭの学習方法を説明するための図である。学習部２３は、具体的には、図５に示すように、学習モデルＭに第１の過去画像Ｄ１及び第２の過去画像Ｄ２、並びに第１のスコアＦ１に対する第２のスコアＦ２の値の変化量である機能変化情報ΔＦを教師データとして学習モデルＭに入力することにより、学習モデルＭの学習、すなわち機械学習を行う。このように学習が行われることにより、同一被検体を異なる時刻において撮影することにより取得された画像情報が入力されると、機能変化情報ΔＦが得られる学習済みモデル２４が生成される。学習済みモデル２４は、第１の過去画像Ｄ１と第２の過去画像Ｄ２との変化情報を特徴として学習する。
【００５２】
なお、機械学習の手法としては、サポートベクタマシン（ＳＶＭ(Support Vector Machine)）、ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ(Deep Neural Network)）、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ(Convolutional Neural Network)）、およびリカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ(Recurrent Neural Network)）等を用いることができる。
【００５３】
図６は、本開示の第１の実施形態である情報取得部２１による機能変化情報ΔＦの取得を説明するための図である。情報取得部２１は、図６に示すように、以上のようにして学習された学習済みモデル２４に基準画像Ｄ０及び過去画像Ｄ３を入力することにより、学習済みモデル２４から出力された機能変化情報ΔＦ、すなわち基準スコアＦ０に対する未来スコアＦ３の値の変化量を取得する。また、情報取得部２１は、基準スコアＦ０に取得した機能変化情報ΔＦを加えたスコアを未来スコアＦ３として取得する。
【００５４】
図７は、認知症の進行度の予測を説明するための図である。本実施形態においてスコアＦを取得する際に使用される認知症の心理検査はＭＭＳＥである。ＭＭＳＥは、３０点満点の１１の質問からなり、見当識、記憶力、計算力、言語的能力、及び図形的能力等をカバーする。ＭＭＳＥにおいては、一般的に２４点以上で正常、０点以上１０点以下では重度認知症の可能性あり、１１点以上２０点以下では中等度認知症の可能性あり、及び２１点以上２３点以下では軽度認知症の可能性ありと診断する。すなわち、図７に示すように、未来スコアＦ３、すなわち基準スコアＦ０に機能変化情報ΔＦを加えた値が、０以上１０点以下の場合に重度認知症の可能性あり、１１点以上２０点以下の場合に中等度認知症の可能性あり、２１点以上２３点以下の場合に軽度認知症の可能性あり、及び２４点以上３０点以下の場合に正常であると予測する。
【００５５】
表示制御部２５は、認知症の進行度の予測結果、具体的には、「重度認知症の可能性あり」、「中等度認知症の可能性あり」、「軽度認知症の可能性あり」、及び「正常である」等の文字情報を表示部１４に表示させる。なお、本実施形態においては、予測結果を表示部１４に表示させるようにしたが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば表示部１４ではなく図示しない報知部によって予測結果を報知するようにしてもよい。ここで、本開示において、「報知部」は、音声を出力することにより予測結果を可聴表示させる音声再生装置、用紙等の記録媒体に記録して予測結果を永久可視表示させるプリンタ、メールや電話等の通信手段及び表示灯等を意味する。なお、表示部１４、上記音声再生装置、上記プリンタ、上記通信手段及び上記表示灯のうちの少なくとも２つ以上を組み合わせて使用してもよい。
【００５６】
次いで、本実施形態において行われる処理について説明する。図８は本開示の第１の実施形態において行われる学習モデルの学習方法を示すフローチャートである。まず、情報取得部２１が、第１の過去画像Ｄ１及び第２の過去画像Ｄ２からなる画像の組の情報である画像情報を取得し（ステップＳＴ１）、さらに情報取得部２１が、第１のスコアＦ１及び第２のスコアＦ２を取得して、第１のスコアＦ１及び第２のスコアＦ２との経時的な変化を表す情報である機能変化情報ΔＦを取得する（ステップＳＴ２）。
【００５７】
次いで、画像処理部２２が、第１の過去画像Ｄ１及び第２の過去画像Ｄ２に対して、濃度正規化処理及び位置合わせ処理の画像処理を行う（ステップＳＴ３）。そして、学習部２３が、第１の過去画像Ｄ１及び第２の過去画像Ｄ２からなる画像の組の情報である画像情報、並びに第１のスコアＦ１に対する第２のスコアＦ２の値の変化量である機能変化情報ΔＦを教師データとして、画像情報を入力とし、出力に機能変化情報ΔＦが得られるように学習モデルＭを学習させ（ステップＳＴ４）、処理を終了する。
【００５８】
なお、本実施形態においては、図８のフローチャートに示す手順で各処理を行ったが本開示の技術はこれに限られない。例えばステップＳＴ２の機能変化情報ΔＦを取得する処理をステップＳＴ１の画像情報を取得する処理の前に行ってもよいし、ステップＳＴ３の画像処理を、ステップＳＴ２の機能変化情報ΔＦを取得する処理の前に行ってもよい。
【００５９】
図９は、本開示の第１の実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。まず、情報取得部２１が、基準画像Ｄ０及び過去画像Ｄ３を取得し（ステップＳＴ１１）、画像処理部２２が、基準画像Ｄ０及び過去画像Ｄ３に対して、濃度正規化処理及び位置合わせ処理の画像処理を行う（ステップＳＴ１２）。
【００６０】
次いで、情報取得部２１が、学習済みモデル２４に基準画像Ｄ０及び過去画像Ｄ３を入力することにより、学習済みモデル２４から出力された基準スコアＦ０に対する未来スコアＦ３の値の変化量、すなわち機能変化情報ΔＦを取得する（ステップＳＴ１３）。また、情報取得部２１は、基準スコアＦ０に取得した機能変化情報ΔＦを加えたスコアを未来スコアＦ３として取得し、表示制御部２５は、図７に示す未来スコアＦ３の値に対応する認知症の進行度の予測結果を表示部に表示させ（ステップＳＴ１４）、処理を終了する。
【００６１】
このように、本実施形態においては、第１の過去画像Ｄ１及び第２の過去画像Ｄ２に基づく画像情報と、第１のスコアＦ１及び第２のスコアに基づいて、第１のスコアＦ１と第２のスコアとの経時的な被検体の機能の変化である機能変化情報ΔＦとの情報セットを複数セット含む学習情報を教師データとし、画像情報を入力とし、出力に機能変化情報ΔＦが得られるように学習された学習済みモデル２４を用いて、基準画像Ｄ０及び過去画像Ｄ３に基づいて得られる機能変化情報ΔＦを取得する。機能変化情報ΔＦを取得することにより、基準スコアＦ０に取得した機能変化情報ΔＦを加えたスコアを未来スコアＦ３として取得することができるので、認知症の進行度を予測することにより、認知症の診断支援を行うことができる。
【００６２】
なお、本実施形態においては、第１の過去画像Ｄ１及び第２の過去画像Ｄ２、並びに基準画像Ｄ０及び過去画像Ｄ３に対して、濃度正規化処理及び位置合わせ処理を行ったが、本開示の技術はこれに限られない。濃度正規化処理のみを行ってもよいし、位置合わせ処理のみを行ってもよい。また、濃度正規化処理及び位置合わせ処理を行わなくてもよい。
【００６３】
また、本実施形態においては、画像情報として第１の過去画像Ｄ１と第２の過去画像Ｄ２とからなる画像の組の情報を使用したが、本開示の技術はこれに限られず、画像情報として、第１の過去画像Ｄ１と第２の過去画像Ｄ２との経時的な画像変化を表す画像変化情報を使用してもよい。ここで、画像情報として画像変化情報を使用した第２の実施形態の医用情報取得装置について説明する。なお、第２の実施形態の医用情報取得装置は、図２に示す第１の実施形態の医用情報取得装置１と概略同じ構成であるため、ここでの詳細な説明は省略し、異なる箇所についてのみ説明する。
【００６４】
図１０は、学習モデルＭの第２の学習方法を説明するための図である。第２の実施形態において、学習部２３は、図１０に示すように、第１の過去画像Ｄ１と第２の過去画像Ｄ２との差分画像を画像変化情報ΔＤとして学習モデルＭに入力する。差分画像は、画像処理部２２により濃度正規化処理及び位置合わせ処理が施された第１の過去画像Ｄ１と第２の過去画像Ｄ２との対応する画素の差分値の絶対値を算出することにより生成される。なお、差分画像の生成方法については、上記に限られず、公知の方法により生成することができる。
【００６５】
そして、学習部２３は、上記の画像変化情報ΔＤと、第１のスコアＦ１に対する第２のスコアＦ２の値の変化量である機能変化情報ΔＦとを教師データとして学習モデルＭに入力することにより、学習モデルＭの学習、すなわち機械学習を行う。このように学習が行われることにより、同一被検体を異なる時刻において撮影することにより取得された画像の差分画像である画像変化情報ΔＤが入力されると、機能変化情報ΔＦが得られる学習済みモデル２４が生成される。
【００６６】
図１１は、本開示の第２の実施形態である情報取得部２１による機能変化情報ΔＦの取得を説明するための図である。情報取得部２１は、図１１に示すように、以上のようにして学習された学習済みモデル２４に基準画像Ｄ０と過去画像Ｄ３との差分画像を画像変化情報ΔＤとして入力することにより、学習済みモデル２４から出力された機能変化情報ΔＦ、すなわち基準スコアＦ０に対する未来スコアＦ３の値の変化量を取得する。また、情報取得部２１は、基準スコアＦ０に取得した機能変化情報ΔＦを加えたスコアを未来スコアＦ３として取得する。
【００６７】
以上のように、学習モデルＭ及び学習済みモデル２４に入力する画像情報を、差分画像すなわち画像変化情報ΔＤとすることで、学習モデルＭ及び学習済みモデル２４は第１の過去画像Ｄ１と第２の過去画像Ｄ２との変化情報を特徴として抽出する必要がなく、変化情報をより明示的に学習させることができる。
【００６８】
なお、第２の実施形態においては、画像変化情報ΔＤとして差分画像を使用したが、本開示の技術はこれに限られない。例えば、第１の過去画像Ｄ１、第２の過去画像Ｄ２、基準画像Ｄ０、及び過去画像Ｄ３の各々の画像において、脳全体の体積を計算し、第１の過去画像Ｄ１と第２の過去画像Ｄ２、並びに基準画像Ｄ０と過去画像Ｄ３とにおける脳の体積変化つまり脳の萎縮率を計算して、この脳の体積変化を画像変化情報ΔＤとしてもよい。なお、脳の体積変化は脳全体の体積変化でなくてもよい。例えば各画像において、脳を予め定められた方法で区分けし、各区域毎の体積を計算して、予め定められた区域における体積変化を画像変化情報ΔＤとしてもよい。
【００６９】
第２の実施形態の医用情報取得装置においても、第１の実施形態の医用情報取得装置と同様に、機能変化情報ΔＦを取得することができる。そのため、機能変化情報ΔＦを取得することにより、基準スコアＦ０に取得した機能変化情報ΔＦを加えたスコアを未来スコアＦ３として取得することができるので、認知症の進行度を予測することにより、認知症の診断支援を行うことができる。
【００７０】
次に、第３の実施形態の医用情報取得装置について説明する。なお、第３の実施形態の医用情報取得装置は、図２に示す第１の実施形態の医用情報取得装置１と概略同じ構成であるため、ここでの詳細な説明は省略し、異なる箇所についてのみ説明する。
【００７１】
図１２は、学習モデルＭの第３の学習方法を説明するための図である。第３の実施形態において、情報取得部２１は、第１の過去画像Ｄ１と第２の過去画像Ｄ２とからなる画像の組の情報である画像情報に加えて、第１の時刻ｔｐ１において被検体に対する生体検査により取得された第１の生体情報Ｂ１と、第２の時刻ｔｐ２において被検体に対する生体検査により取得された第２の生体情報Ｂ２とに基づく生体情報を取得する。ここで、生体検査は、例えば、血液検査、及び脳脊髄液（ＣＳＦ：CerebroSpinal Fluid）検査等の何れか１以上の検査を含む。なお、第３の実施形態においては、生体検査は、血液検査と脳脊髄液の両方を行うこととするが、本開示の技術はこれに限られず、どちらか片方の検査のみであってもよい。また、第１、第２の生体情報Ｂ１、Ｂ２は上記検査により取得された検査結果の情報である。
【００７２】
例えば、血液内の神経細胞に障害を与えると考えられている、アミロイドベータペプチド関連のタンパク質の量を調べることにより、認知症の症状がでるよりも早い段階のＭＣＩ（Mild Cognitive Impairment）の可能性を予測することができる。従って、学習モデルＭに入力する教師データとして、上記タンパク質の量を第１、第２の生体情報Ｂ１、Ｂ２として使用することにより、学習モデルＭに、第１の生体情報Ｂ１と第２の生体情報Ｂ２との変化情報すなわち上記タンパク質の量の変化情報を特徴として学習させる。
【００７３】
また、脳脊髄液中のアミロイドベータ４２は、アルツハイマー型認知症の発症の１０年近く前から減少することがわかっている。このため、脳脊髄液中のアミロイドベータ４２の量の変化を調べることにより、１０年後にアルツハイマー型認知症を発症する可能性を予測することができる。また、脳脊髄液の量が増えると脳の体積増えることも知られている。このため、脳脊髄液の量の変化を調べることにより、脳の体積すなわち脳の萎縮率を検知することができる。従って、学習モデルＭに入力する教師データとして、上記アミロイドベータ４２の量及び脳脊髄液の量を第１、第２の生体情報Ｂ１、Ｂ２として使用することにより、学習モデルＭに、第１の生体情報Ｂ１と第２の生体情報Ｂ２との変化情報すなわち上記アミロイドベータ４２の量及び脳脊髄液の量の変化情報を特徴として学習させる。
【００７４】
図１３は、本開示の第３の実施形態である情報取得部２１による機能変化情報ΔＦの取得を説明するための図である。情報取得部２１は、図１３に示すように、以上のようにして学習された学習済みモデル２４に基準画像Ｄ０及び過去画像Ｄ３、並びに第２の時刻ｔｐ２において被検体に対する生体検査により取得された過去の生体情報Ｂ３と、基準時刻ｔ０において被検体に対する生体検査により取得された基準の生体情報Ｂ０とを入力することにより、学習済みモデル２４から出力された機能変化情報ΔＦ、すなわち基準スコアＦ０に対する未来スコアＦ３の値の変化量を取得する。また、情報取得部２１は、基準スコアＦ０に取得した機能変化情報ΔＦを加えたスコアを未来スコアＦ３として取得する。
【００７５】
以上のように、学習済みモデル２４は、第１の生体情報Ｂ１と第２の生体情報Ｂ２との変化情報すなわち上記タンパク質の量の変化情報並びに上記アミロイドベータ４２の量及び脳脊髄液の量の変化情報を特徴として学習するので、学習済みモデル２４から出力される機能変化情報ΔＦには、画像情報だけではなく第１の生体情報Ｂ１と第２の生体情報Ｂ２との変化情報すなわち上記タンパク質の量の変化情報並びに上記アミロイドベータ４２の量及び脳脊髄液の量の変化情報が反映されていることとなり、認知症の進行度の予測の精度が向上する。
【００７６】
なお、第３の実施形態においては、図１３に示すように、学習済みモデル２４に基準画像Ｄ０及び過去画像Ｄ３の他に、過去の生体情報Ｂ３及び基準の生体情報Ｂ０を入力したが、本開示の技術はこれに限られず、学習済みモデル２４に基準画像Ｄ０及び過去画像Ｄ３のみを入力しても、情報取得部２１は機能変化情報ΔＦを取得することができる。ただし、学習済みモデル２４に過去の生体情報Ｂ３及び基準の生体情報Ｂ０も合わせて入力した方がより認知症の進行度の予測の精度を向上させることができる。
【００７７】
次に、第４の実施形態の医用情報取得装置について説明する。なお、第４の実施形態の医用情報取得装置は、上記第２の実施形態の医用情報取得装置及び第３実施形態の医用情報取得装置と概略同じ構成であるため、ここでの詳細な説明は省略し、異なる箇所についてのみ説明する。
【００７８】
図１４は、学習モデルＭの第３の学習方法を説明するための図である。学習部２３は、図１４に示すように、第１の過去画像Ｄ１と第２の過去画像Ｄ２との差分画像を画像変化情報ΔＤとして学習モデルＭに入力する。また、学習部２３は、第１の生体情報Ｂ１と第２の生体情報Ｂ２との変化情報、すなわち、上記タンパク質の量の変化情報と上記アミロイドベータ４２の量の変化情報を生体変化情報ΔＢとして学習モデルＭに入力する。
【００７９】
そして、学習部２３は、上記の画像変化情報ΔＤ及び生体変化情報ΔＢと、第１のスコアＦ１に対する第２のスコアＦ２の値の変化量である機能変化情報ΔＦとを教師データとして学習モデルＭに入力することにより、学習モデルＭの学習、すなわち機械学習を行う。このように学習が行われることにより、同一被検体を異なる時刻において撮影することにより取得された画像の差分画像である画像変化情報ΔＤと、上記異なる時刻において上記同一被検体に対する生体検査により取得された上記タンパク質の量の変化情報及び上記アミロイドベータ４２の量の変化情報である生体変化情報ΔＢが入力されると、機能変化情報ΔＦが得られる学習済みモデル２４が生成される。
【００８０】
図１５は、本開示の第４の実施形態である情報取得部２１による機能変化情報ΔＦの取得を説明するための図である。情報取得部２１は、図１５に示すように、以上のようにして学習された学習済みモデル２４に基準画像Ｄ０と過去画像Ｄ３との差分画像を画像変化情報ΔＤとして入力し、さらに第２の時刻ｔｐ２において被検体に対する生体検査により取得された過去の生体情報Ｂ３と、基準時刻ｔ０において被検体に対する生体検査により取得された基準の生体情報Ｂ０との変化情報である生体変化情報ΔＢを入力することにより、学習済みモデル２４から出力された機能変化情報ΔＦ、すなわち基準スコアＦ０に対する未来スコアＦ３の値の変化量を取得する。また、情報取得部２１は、基準スコアＦ０に取得した機能変化情報ΔＦを加えたスコアを未来スコアＦ３として取得する。
【００８１】
以上のように、学習モデルＭ及び学習済みモデル２４に入力する画像情報及び生体情報を、それぞれ画像変化情報ΔＤ及び生体変化情報ΔＢとすることで、学習モデルＭ及び学習済みモデル２４は第１の過去画像Ｄ１と第２の過去画像Ｄ２との変化情報、並びに上記タンパク質の量の変化情報及びアミロイドベータ４２の量の変化情報を特徴として抽出する必要がなく、変化情報をより明示的に学習させることができる。
【００８２】
なお、第４の実施形態においては、図１３に示すように、学習済みモデル２４に画像変化情報ΔＤの他に、生体変化情報ΔＢを入力したが、本開示の技術はこれに限られず、学習済みモデル２４に画像変化情報ΔＤのみを入力しても、情報取得部２１は機能変化情報ΔＦを取得することができる。ただし、学習済みモデル２４に生体変化情報ΔＢも合わせて入力した方がより認知症の進行度の予測の精度を向上させることができる。
【００８３】
次に、第５の実施形態の医用情報取得装置について説明する。なお、第５の実施形態の医用情報取得装置は、上記第１の実施形態の医用情報取得装置と概略同じ構成であるため、ここでの詳細な説明は省略し、異なる箇所についてのみ説明する。
【００８４】
図１６は、本開示の第５の実施形態の医用情報取得装置１−５の構成を示す概略ブロック図である。図１６に示すように、医用情報取得装置１−５は、図２に示す第１の実施形態の医用情報取得装置１にさらに、治療方法決定部２６を備えている。治療方法決定部２６は、情報取得部２１により取得された機能変化情報ΔＦに基づいて、被検体に対して行う治療方法を決定する。具体的には、図７に示すように、機能変化情報ΔＦに基づいた認知症の予測結果に応じて、例えば重度認知症の可能性がある場合、中等度認知症の可能性がある場合、及び軽度認知症の可能性がある場合の各々において、被検体の対象である患者に投薬する薬の量、薬の種類、及び治療をするかしないか等を決定する。
【００８５】
治療方法決定部２６は、具体的には、機械学習を使用して、情報取得部２１により取得された機能変化情報ΔＦから治療方法を導出する。例えば過去に機能変化情報ΔＦが−１０点であった患者に、薬Ａを１日３錠投薬した結果、認知症の進行が収まった等の情報を教師データとして機械学習した学習済みモデルを用いることにより、患者により効果的な治療方法を提案することができる。なお、本実施形態においては、治療方法決定部２６は、機能変化情報ΔＦから治療方法を導出するようにしたが、未来スコアＦ３から治療方法を導出するようにしてもよい。また、治療方法決定部２６は、機械学習に限られず、治療方法を導出することができれば、例えば、機能変化情報ΔＦ又は未来スコアＦ３と治療方法との対応表や対応式等を使用してもよい。
【００８６】
次に、第６の実施形態の医用情報取得装置について説明する。なお、第６の実施形態の医用情報取得装置は、上記第１の実施形態の医用情報取得装置と概略同じ構成であるため、ここでの詳細な説明は省略し、異なる箇所についてのみ説明する。
【００８７】
図１７は、本開示の第６の実施形態の医用情報取得装置１−６の構成を示す概略ブロック図である。図１７に示すように、医用情報取得装置１−６は、図２に示す第１の実施形態の医用情報取得装置１にさらに、治験対象決定部２７を備えている。治験対象決定部２７は、情報取得部２１により取得された機能変化情報ΔＦに基づいて、被検体に対して治験に適するか否かを決定する。例えば、図７に示すように、機能変化情報ΔＦに基づいた認知症の予測結果が、正常である場合には、被検体の対象である患者は、認知症にならない可能性が高い。つまり、薬を投与しても薬の効果があるのかないのかの判断をし難いため、治験の対象者としては好ましくない。そのため、治験対象決定部２７は、機能変化情報ΔＦに基づいた認知症の予測結果が正常である場合には、その被検体の対象である患者を治験の対象者とはしないと決定する。
【００８８】
一方、機能変化情報ΔＦに基づいた認知症の予測結果が、重度認知症である場合には、被検体の対象である患者は、認知症になる可能性が高い。つまり、薬を投与した場合に薬の効果があるのかないのかの判断、すなわち認知症の進行を遅くできるか否かの判断がし易いため、治験の対象者として好ましい。そのため、治験対象決定部２７は、機能変化情報ΔＦに基づいた認知症の予測結果が重度認知症である場合には、その被検体の対象である患者を治験の対象者とすると決定する。
【００８９】
また、本実施形態においては、機能変化情報ΔＦに基づいた認知症の予測結果が、中等度認知症の可能性がある場合には、その被検体の対象である患者を治験の対象者とすると決定し、軽度認知症の可能性がある場合には、その被検体の対象である患者を治験の対象者とはしないと決定する。なお、機能変化情報ΔＦに基づいた認知症の予測結果が、中等度認知症の可能性がある場合及び軽度認知症の可能性がある場合は、例えば治験の内容によって、治験の対象者とするか否かの決定を適宜変更することができる。
【００９０】
なお、本実施形態においては、治験対象決定部２７は、図７の予測結果から治療の対象者を決定するようにしたが、未来スコアＦ３及び機能変化情報ΔＦから治療方法を導出するようにしてもよい。
【００９１】
次に、第７の実施形態の医用情報取得装置について説明する。なお、第７の実施形態の医用情報取得装置は、上記第１の実施形態の医用情報取得装置と概略同じ構成であるため、ここでの詳細な説明は省略し、異なる箇所についてのみ説明する。
【００９２】
図１８は、本開示の第７の実施形態の医用情報取得装置１−７の構成を示す概略ブロック図である。図１８に示すように、医用情報取得装置１−７は、図２に示す第１の実施形態の医用情報取得装置１にさらに、治療方法決定部２６及び治験対象決定部２７を備えている。なお、治療方法決定部２６は上述した第５の実施形態の医用情報取得装置１−５の治療方法決定部２６と、治験対象決定部２７は上述した第６の実施形態の医用情報取得装置１−６の治験対象決定部２７と同様であるため、ここでの説明は省略する。
【００９３】
上述した実施形態においては、学習済みモデル２４に入力するデータとして、基準時刻ｔ０において取得された基準機能情報（例えば基準スコアＦ０）、及び第２の時刻ｔｐ３において取得された過去機能情報（例えば基準スコアＦ２）を使用してもよい。この場合、学習済みモデル２４から出力される機能変化情報ΔＦの精度を向上させることができる。
【００９４】
また、上述した実施形態においては、第１、第２の過去画像Ｄ１，Ｄ２、過去画像Ｄ３、及び基準画像Ｄ０としてＭＲＩ画像の拡散強調画像を用いているが、拡散強調画像以外のＭＲＩ画像を用いてもよい。例えば、ＦＬＡＩＲ（FLuid-Attenuated Inversion Recovery）画像、Ｔ１強調画像およびＴ２強調画像等を用いてもよい。また、拡散強調画像、ＦＬＡＩＲ画像、Ｔ１強調画像およびＴ２強調画像等から選択された１以上の画像を用いてもよい。また、ＭＲＩ画像に替えて、非造影ＣＴ画像、及び造形ＣＴ画像を使用してもよいし、ＰＥＴ画像等の他の医用画像を使用してもよい。また、上述した種類の画像のうちの２以上の種類の画像を使用してもよい。例えば、造影ＣＴ画像および非造影ＣＴ画像の双方を学習モデルＭの学習に用いた場合には、認知症の進行度を予測する対象となるＣＴ画像が造影ＣＴ画像および非造影ＣＴ画像のいずれであっても、機能変化情報ΔＦを取得できることとなる。
【００９５】
また、上述した実施形態においては、スコアは、認知症の心理検査により取得されたスコアを使用したが、本開示の技術はこれに限られない。例えば発達障害の心理検査により取得されたスコア等であってもよいし、脳の画像の変化情報と関連のあるとされる脳の機能の心理検査で取得されたスコアであれば何れのスコアを使用してもよい。
【００９６】
また、上述した実施形態においては、第１、第２の過去画像Ｄ１，Ｄ２、過去画像Ｄ３、及び基準画像Ｄ０として脳画像を使用しているが、本開示の技術はこれに限られない。例えば、人体の胸部、腹部、全身及び四肢等の医用画像であってもよい。例えば、被検体の骨を撮影した３次元画像を取得するようにした場合には、スコアは例えば骨の健康度を評価するチェックリストにおいて取得されたスコアを使用する。これにより、骨の弱くなる度合いを予測することができる。
【００９７】
また、上述した実施形態においては、機能変化情報として、心理検査により取得されたスコアを使用したが、機能変化情報として、生体検査により取得された生体検査結果を使用してもよい。具体的には、情報取得部２１が脳画像に替えて、被検体の骨を撮影した３次元画像を取得するようにした場合には、例えば、かかとやすねの骨に超音波をあてて、骨の中にカルシウム等のミネラルがどの程度あるかを測定することにより骨密度を測定し、この測定結果をスコアとして使用してもよい。この場合、情報取得部２１は、学習済みモデル２４から出力された骨密度の変化情報を取得する。これにより、骨密度の変化情報から骨粗しょう症の進行度合いを予測することができる。
【００９８】
また、上述した実施形態において、例えば、情報取得部２１、画像処理部２２、学習部２３、学習済みモデル２４、表示制御部２５、治療方法決定部２６、及び治験対象決定部２７といった各種の処理を実行する処理部（processing unit）のハードウェア的な構造としては、次に示す各種のプロセッサ（processor）を用いることができる。上記各種のプロセッサには、上述したように、ソフトウェア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵに加えて、ＦＰＧＡ（Field  Programmable Gate Array）等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device :PLD）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が含まれる。
【００９９】
１つの処理部は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせまたはＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。
【０１００】
複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアント及びサーバ等のコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアとの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System On Chip:SoC）等に代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて構成される。
【０１０１】
さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路（circuitry）を用いることができる。
【０１０２】
２０１９年１月３１日に出願された日本国特許出願２０１９−０１６０３７号の開示は、その全体が参照により本明細書に取り込まれる。
【０１０３】
本明細書に記載された全ての文献、特許出願、および技術規格は、個々の文献、特許出願、および技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。
【符号の説明】
【０１０４】
１    医用情報取得装置
２    ３次元画像撮影装置
３    画像保管サーバ
４    ネットワーク
１１    ＣＰＵ
１２    メモリ
１３    ストレージ
１４    表示部
１５    入力部
２１    情報取得部
２２    画像処理部
２３    学習部
２４    学習済みモデル
２５    表示制御部
Ｍ      学習モデル
Ｄ１    第１の過去画像
Ｄ２    第２の過去画像
Ｄ３    過去画像
Ｄ０    基準画像
Ｆ１    第１のスコア
Ｆ２    第２のスコア
Ｆ３    未来スコア
Ｆ０    基準スコア
ｔｐ１  第１の時刻
ｔｐ２  第２の時刻
ｔｐ３  第３の時刻
ｔ０    基準時刻
ｔｆ１  未来時刻
【図１】
2020158717.tif 000003
【図２】
2020158717.tif 000004
【図３】
2020158717.tif 000005
【図４】
2020158717.tif 000006
【図５】
2020158717.tif 000007
【図６】
2020158717.tif 000008
【図７】
2020158717.tif 000009
【図８】
2020158717.tif 000010
【図９】
2020158717.tif 000011
【図１０】
2020158717.tif 000012
【図１１】
2020158717.tif 000013
【図１２】
2020158717.tif 000014
【図１３】
2020158717.tif 000015
【図１４】
2020158717.tif 000016
【図１５】
2020158717.tif 000017
【図１６】
2020158717.tif 000018
【図１７】
2020158717.tif 000019
【図１８】
2020158717.tif 000020
【手続補正書】
【提出日】令和3年7月28日(2021.7.28)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３３】
以下、図面を参照して本開示の実施形態について説明する。図１は本開示の実施形態による医用情報取得装置を適用した、診断支援システムの概要を示すハードウェア構成図である。図１に示すように、診断支援システムでは、本実施形態による医用情報取得装置１、３次元画像撮影装置２、及び画像保管サーバ３が、ネットワーク４を経由して通信可能な状態で接続されている。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６１】
このように、本実施形態においては、第１の過去画像Ｄ１及び第２の過去画像Ｄ２に基づく画像情報と、第１のスコアＦ１及び第２のスコアＦ２に基づいて、第１のスコアＦ１と第２のスコアＦ２との経時的な被検体の機能の変化である機能変化情報ΔＦとの情報セットを複数セット含む学習情報を教師データとし、画像情報を入力とし、出力に機能変化情報ΔＦが得られるように学習された学習済みモデル２４を用いて、基準画像Ｄ０及び過去画像Ｄ３に基づいて得られる機能変化情報ΔＦを取得する。機能変化情報ΔＦを取得することにより、基準スコアＦ０に取得した機能変化情報ΔＦを加えたスコアを未来スコアＦ３として取得することができるので、認知症の進行度を予測することにより、認知症の診断支援を行うことができる。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７１】
図１２は、学習モデルＭの第３の学習方法を説明するための図である。第３の実施形態において、情報取得部２１は、第１の過去画像Ｄ１と第２の過去画像Ｄ２とからなる画像の組の情報である画像情報に加えて、第１の時刻ｔｐ１において被検体に対する生体検査により取得された第１の生体情報Ｂ１と、第２の時刻ｔｐ２において被検体に対する生体検査により取得された第２の生体情報Ｂ２とに基づく生体情報を取得する。ここで、生体検査は、例えば、血液検査、及び脳脊髄液（ＣＳＦ：CerebroSpinal Fluid）検査等の何れか１以上の検査を含む。なお、第３の実施形態においては、生体検査は、血液検査と脳脊髄液検査の両方を行うこととするが、本開示の技術はこれに限られず、どちらか片方の検査のみであってもよい。また、第１、第２の生体情報Ｂ１、Ｂ２は上記検査により取得された検査結果の情報である。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８２】
なお、第４の実施形態においては、図１５に示すように、学習済みモデル２４に画像変化情報ΔＤの他に、生体変化情報ΔＢを入力したが、本開示の技術はこれに限られず、学習済みモデル２４に画像変化情報ΔＤのみを入力しても、情報取得部２１は機能変化情報ΔＦを取得することができる。ただし、学習済みモデル２４に生体変化情報ΔＢも合わせて入力した方がより認知症の進行度の予測の精度を向上させることができる。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９０】
なお、本実施形態においては、治験対象決定部２７は、図７の予測結果から治験の対象者を決定するようにしたが、未来スコアＦ３及び機能変化情報ΔＦから治験方法を導出するようにしてもよい。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９３】
上述した実施形態においては、学習済みモデル２４に入力するデータとして、基準時刻ｔ０において取得された基準機能情報（例えば基準スコアＦ０）、及び第２の時刻ｔｐ３において取得された過去機能情報（例えば第２のスコアＦ２）を使用してもよい。この場合、学習済みモデル２４から出力される機能変化情報ΔＦの精度を向上させることができる。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９４】
また、上述した実施形態においては、第１、第２の過去画像Ｄ１，Ｄ２、過去画像Ｄ３、及び基準画像Ｄ０としてＭＲＩ画像の拡散強調画像を用いているが、拡散強調画像以外のＭＲＩ画像を用いてもよい。例えば、ＦＬＡＩＲ（FLuid-Attenuated Inversion Recovery）画像、Ｔ１強調画像およびＴ２強調画像等を用いてもよい。また、拡散強調画像、ＦＬＡＩＲ画像、Ｔ１強調画像およびＴ２強調画像等から選択された１以上の画像を用いてもよい。また、ＭＲＩ画像に替えて、非造影ＣＴ画像、及び造影ＣＴ画像を使用してもよいし、ＰＥＴ画像等の他の医用画像を使用してもよい。また、上述した種類の画像のうちの２以上の種類の画像を使用してもよい。例えば、造影ＣＴ画像および非造影ＣＴ画像の双方を学習モデルＭの学習に用いた場合には、認知症の進行度を予測する対象となるＣＴ画像が造影ＣＴ画像および非造影ＣＴ画像のいずれであっても、機能変化情報ΔＦを取得できることとなる。
【国際調査報告】
2020158717.tif 000021
2020158717.tif 000022
2020158717.tif 000023
2020158717.tif 000024