特許
J-GLOBAL ID:202303001314959738
診断支援装置、診断支援方法およびプログラム
発明者:
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出願人/特許権者:
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代理人 (4件):
棚井 澄雄
, 飯田 雅人
, 田▲崎▼ 聡
, 萩原 綾夏
公報種別:公開公報
出願番号(国際出願番号):特願2021-162986
公開番号(公開出願番号):特開2023-053755
出願日: 2021年10月01日
公開日(公表日): 2023年04月13日
要約:
【課題】胸部X線画像を肺高血圧症の有無によって分類する分類モデルの学習の収束性を向上させつつ、肺高血圧症の有無による胸部X線画像の高精度な分類を実現することができる診断支援装置、診断支援方法およびプログラムを提供する。
【解決手段】胸部X線画像に基づく肺高血圧症の有無の診断を支援する診断支援装置は、前記胸部X線画像を肺高血圧症の有無によって分類する分類モデルと、前記分類モデルを用いた予測を行う予測部と、前記予測部によって前記分類モデルが用いられる前に、前記分類モデルの教師あり学習を行う学習部とを備え、前記学習部によって行われる教師あり学習では、肺高血圧症の有無が既知の学習用胸部X線画像が教師データとして用いられ、前記分類モデルは、特徴量の位置関係を学習可能なカプセルネットワークと、層が深くなることによる勾配消失を抑制するスキップコネクションとを備える。
【選択図】図1
請求項(抜粋):
胸部X線画像に基づく肺高血圧症の有無の診断を支援する診断支援装置であって、
前記胸部X線画像を肺高血圧症の有無によって分類する分類モデルと、
前記分類モデルを用いた予測を行う予測部と、
前記予測部によって前記分類モデルが用いられる前に、前記分類モデルの教師あり学習を行う学習部とを備え、
前記学習部によって行われる教師あり学習では、肺高血圧症の有無が既知の学習用胸部X線画像が教師データとして用いられ、
前記分類モデルは、特徴量の位置関係を学習可能なカプセルネットワークと、層が深くなることによる勾配消失を抑制するスキップコネクションとを備える、
診断支援装置。
IPC (2件):
FI (3件):
A61B6/00 350D
, A61B6/00 350A
, G06T7/00 350C
Fターム (14件):
4C093AA01
, 4C093CA32
, 4C093DA03
, 4C093FF17
, 4C093FF18
, 4C093FF21
, 4C093FH09
, 5L096BA06
, 5L096BA13
, 5L096FA69
, 5L096HA08
, 5L096HA11
, 5L096KA04
, 5L096KA15
引用特許:
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