特許
J-GLOBAL ID：201903012999556338

CADシステム推薦に関する確信レベル指標を提供するためのCADシステムパーソナライゼーションの方法及び手段

発明者：
ポディルチャック,クリスティーン アイ.

ポディルチャック,クリスティーン アイ. について

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ジャイラージ,アジット

ジャイラージ,アジット について

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バリノフ,レブ

バリノフ,レブ について

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ハルバート,ウィリアム

ハルバート,ウィリアム について

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マンモーネ,リチャード

マンモーネ,リチャード について


出願人/特許権者：
コイオス メディカル,インコーポレイテッド

コイオス メディカル,インコーポレイテッド について


代理人 (4件)： 稲葉 良幸 ,  大貫 敏史 ,  江口 昭彦 ,  内藤 和彦
公報種別：公表公報
出願番号（国際出願番号）：特願2019-529462
公開番号（公開出願番号）：特表2019-526869
出願日： 2017年08月11日
公開日（公表日）： 2019年09月19日
要約：
確信レベル指標(CLI)を生成するようにデバイスを訓練するために機械学習を利用する方法及び手段。デバイスは、デバイスに提示された画像特徴に関する分類を推薦するように初期機械学習を使用して最初に訓練されたCADシステムである。特定の画像特徴にどのクラスが関連付けられるべきかに関するCADシステムの推薦の確信レベルをより良く示すために、確率的分類を利用して、人間のオペレータによって与えられた中間値が組み込まれる。
請求項（抜粋）：
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、複数のクラスの内の既知のクラスと関連付けられ、前記既知のクラスが、前記訓練画像特徴のそれぞれに関する既知の正しい診断決定に対応することと、 前記複数の訓練画像特徴のそれぞれに対応した、少なくとも一人のオペレータからの複数の初期臨床医推薦診断決定にアクセスすることであって、前記複数の初期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のそれぞれ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、分類子出力スコア又はスコアのアンサンブルの組み合わせを有することと、 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初期臨床医推薦診断決定のサブセットにアクセスすることであって、前記複数の初期臨床医推薦診断決定の前記サブセットが、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)スコアを定義する関数を生成することと、 によって、CADシステム推薦に関するCLIを提供するようにデバイスを訓練するために機械学習を利用するステップを含む、方法。
IPC (3件)：
G16H 30/00 ,  A61B 5/00 ,  G06N 20/00
FI (3件)：
G16H30/00 ,  A61B5/00 G ,  G06N20/00 130
Fターム (4件)：
4C117XB09 ,  4C117XB16 ,  4C117XJ34 ,  5L099AA26
引用特許：
出願人引用 (5件)
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審査官引用 (5件)
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