特許
J-GLOBAL ID：201903013891604103

医用情報処理装置、方法及びプログラム

発明者：
アネタ リソフスカ

アネタ リソフスカ について

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アリソン オニール

アリソン オニール について

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イアン プール

イアン プール について


出願人/特許権者：
キヤノンメディカルシステムズ株式会社

キヤノンメディカルシステムズ株式会社 について


代理人 (6件)： 蔵田 昌俊 ,  野河 信久 ,  峰 隆司 ,  河野 直樹 ,  井上 正 ,  金子 早苗
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2019-090725
公開番号（公開出願番号）：特開2019-212296
出願日： 2019年05月13日
公開日（公表日）： 2019年12月12日
要約：
【課題】類似症例検索の精度を向上させる医用情報処理装置、医用情報処理方法及び医用情報処理プログラムを提供する。【解決手段】医用情報処理装置10は、記憶部と処理部とを有する。記憶部は、複数の医用データセット各々の特徴ベクトルを記憶する。特徴ベクトルは各医用データセットと各医用データセットに関する複数の属性とに基づき学習された機械学習モデルを適用することで生成され、特徴ベクトルは複数のスカラー値から構成され、複数のスカラー値各々は各属性に対応する可変の重み値を有する。処理部は、検索対象医用データセットに機械学習モデルを適用して特徴ベクトルを取得し、検索対象医用データセットと複数の医用データセット各々との類似度を、指定された属性及び重み値に従い選択的に重み付けされた、検索対象医用データセット及び複数の医用データセット各々の特徴ベクトルに基づいて決定する。【選択図】図1
請求項（抜粋）：
複数の医用データセット各々の特徴ベクトルを記憶し、前記特徴ベクトルは各医用データセットと各医用データセットに関する複数の属性とに基づき学習された機械学習モデルを適用することで生成され、前記特徴ベクトルは複数のスカラー値から構成され、前記複数のスカラー値各々は各属性に対応する可変の重み値を有する、記憶部と、 検索対象医用データセットに前記機械学習モデルを適用して特徴ベクトルを取得し、前記検索対象医用データセットと前記複数の医用データセット各々との類似度を、指定された属性及び重み値に従い選択的に重み付けされた、前記検索対象医用データセット及び前記複数の医用データセット各々の特徴ベクトルに基づいて決定する処理部と、 を具備する医用情報処理装置。
IPC (5件)：
G06F 16/56 ,  G16H 30/40 ,  G06T 1/00 ,  G06T 7/00 ,  A61B 5/00
FI (6件)：
G06F16/56 ,  G16H30/40 ,  G06T1/00 200B ,  G06T7/00 612 ,  G06T7/00 350B ,  A61B5/00 G
Fターム (39件)：
4C117XB09 ,  4C117XE42 ,  4C117XE44 ,  4C117XE45 ,  4C117XE46 ,  4C117XG14 ,  4C117XJ01 ,  4C117XJ14 ,  4C117XJ34 ,  4C117XJ35 ,  4C117XK18 ,  4C117XL12 ,  4C117XL14 ,  4C117XL21 ,  4C117XR07 ,  4C117XR08 ,  4C117XR09 ,  4C117XR10 ,  5B050BA03 ,  5B050BA12 ,  5B050CA07 ,  5B050DA05 ,  5B050EA05 ,  5B050EA07 ,  5B050EA18 ,  5B050FA02 ,  5B050FA09 ,  5B050GA08 ,  5L096BA13 ,  5L096CA22 ,  5L096DA02 ,  5L096EA39 ,  5L096GA51 ,  5L096HA11 ,  5L096HA13 ,  5L096JA03 ,  5L096JA11 ,  5L096KA04 ,  5L099AA26
引用特許：
出願人引用 (6件)
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審査官引用 (5件)
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引用文献：
出願人引用 (2件) 審査官引用 (1件)
  • III AIを活用する-画像診断分野を中心に 7.AIによる類似症例検索システムの開発

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