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技術分野

情報処理装置、方法およびプログラム、学習装置、方法およびプログラム、並びに判別モデル

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

一方、主幹動脈閉塞箇所を表すＨＡＳはどの血管が詰まったかにより出現場所が変わり、またＣＴ画像における断層面の脳に対する角度、血栓の性状および閉塞度合い等によって見え方が異なる。また、石灰化等の周辺の類似構造物との区別が困難である場合もある。また、梗塞領域はＨＡＳが発生した血管による血管支配領域において発生する。このため、主幹動脈閉塞箇所を特定できれば梗塞領域も特定しやすくなる。また、血管の閉塞は脳に限らず心臓等の脳以外の臓器においても発生する。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

本開示による情報処理装置は、少なくとも１つのプロセッサを備え、 プロセッサは、医用画像および医用画像における第１の疾患領域を取得し、 医用画像および第１の疾患領域に基づいて医用画像における第１の疾患領域と関連する第２の疾患領域を導出し、 医用画像および第２の疾患領域に基づいて第１の疾患領域を更新し、 医用画像および更新された第１の疾患領域に基づいて第２の疾患領域を更新し、 ・・・　続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

本開示によれば、医用画像に含まれる第１の疾患領域および第１の疾患領域に関連する第２の疾患領域を精度よく特定できる。

この特許の権利範囲[特許請求の範囲]

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 本開示の第１の実施形態による情報処理装置および学習装置を適用した医療情報システムの概略構成を示す図
【図2】 第１の実施形態による情報処理装置および学習装置の概略構成を示す図
【図3】 第１の実施形態による情報処理装置および学習装置の機能構成図
【図4】 第１の実施形態における情報導出部の構成を示す概略ブロック図
【図5】 Ｕ－Ｎｅｔの構成を模式的に示す図
【図6】 特徴量マップの反転を説明するための図
【図7】 第１の実施形態において第２判別モデルを構築するＵ－Ｎｅｔを学習するための学習用データを示す図
【図8】 第１の実施形態において第３判別モデルを構築するＵ－Ｎｅｔを学習するための学習用データを示す図
【図9】 脳における動脈および支配領域を説明するための図
【図10】 表示画面を示す図
【図11】 第１の実施形態において行われる学習処理を示すフローチャート
【図12】 第１の実施形態において行われる情報処理を示すフローチャート
【図13】 第２の実施形態における情報導出部の構成を示す概略ブロック図
【図14】 第２の実施形態において行われる情報処理を示すフローチャート
【図15】 第３の実施形態における情報導出部の構成を示す概略ブロック図
【図16】 第３の実施形態において第２判別モデルを構築するＵ－Ｎｅｔを学習するための学習用データを示す図
【図17】 第３の実施形態において第３判別モデルを構築するＵ－Ｎｅｔを学習するための学習用データを示す図

代表図 図1本件の代表的な図

１ 情報処理装置 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 １２Ａ 情報処理プログラム １２Ｂ 学習プログラム １３ ストレージ １４ ディスプレイ １５ 入力デバイス １６ メモリ １７ ネットワークＩ／Ｆ １８ バス ２１ 情報取得部 ２２，８２，８３ 情報導出部 ２２Ａ，８２Ａ，８３Ａ 第１判別モデル ２２Ｂ，８２Ｂ，８３Ｂ 第２判別モデル ２２Ｃ，８２Ｃ，８３Ｃ 第３判別モデル ２３ 学習部 ２４ 代表値導出部 ２５ 表示制御部 ３１Ａ，３１Ｂ 第１層 ３２ 第２層 ３３ 第３層 ３４ 第４層 ３５ 第５層 ３６ 第６層 ３７ 第７層 ３８ 第８層 ３９ 第９層 ４０，４５，９０，１００，１１０ 学習用データ ４１，４６，９１，１０１，１１１ 入力データ ４２，４７，９２，１０２，１１２ 正解データ ４３，４８，９３，１０３，１１３ 非造影ＣＴ画像 ４４，４９，９４，１０４，１１４ マスク画像 ５１ 前大脳動脈 ５２ 中大脳動脈 ５３ 後大脳動脈 ６１Ｌ，６１Ｒ 前大脳動脈支配領域 ６２Ｌ，６２Ｒ 中大脳動脈支配領域 ６３Ｌ，６３Ｒ 後大脳動脈支配領域 ７０ 表示領域 ７１ マスク ７２ マーク １０５，１１５ 追加情報 Ａ０ 追加情報 Ｇ０ ＣＴ画像 Ｈ０，Ｈ１，Ｍ０，Ｍ１ マスク画像

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