画像診断システム、学習済みモデル、画像診断方法、および、画像診断プログラム

開放特許情報番号

L2022001985

開放特許情報登録日

2022/12/12

最新更新日

2022/12/12

基本情報

出願番号	特願2020-125385
出願日	2020/7/22
出願人	国立大学法人千葉大学
公開番号	特開2022-021658
公開日	2022/2/3
発明の名称	画像診断システム、学習済みモデル、画像診断方法、および、画像診断プログラム
技術分野	機械・加工、情報・通信、食品・バイオ
機能	機械・部品の製造、制御・ソフトウェア
適用製品	画像診断システム、学習済みモデル、画像診断方法、および、画像診断プログラム
目的	「肺炎」、「無気肺」、「胸水」、「異常なし」の症状間での胸部Ｘ線画像に基づく診断精度を高めることができる画像診断システム、学習済みモデル、画像診断方法、および、画像診断プログラムを提供する。
効果	「肺炎」、「無気肺」、「胸水」、「異常なし」の症状間での胸部Ｘ線画像に基づく診断精度を高めることができる。
技術概要	胸部Ｘ線画像を用いて、無気肺、胸水、肺炎を含む複数の肺疾患の中から病状の診断を行う画像診断システムであって、 複数の肺疾患のうち、一つの肺疾患の患者から取得された胸部Ｘ線画像を肺疾患ごとに設定された第１クラスに関連付け、かつ、無気肺と胸水とにより構成される複数の肺疾患の患者から取得された胸部Ｘ線画像を複数の肺疾患に共通して設定された第２クラスに関連付けたデータを学習用データとして用いた機械学習により学習させた第１学習済みモデルに対し、診断対象の患者から取得された胸部Ｘ線画像を入力して、複数のクラスの中から選択された一つのクラスを第１診断結果として出力する第１診断部と、 第１診断部により第１診断結果として第２クラスが出力された場合、第２クラスに対応付けて設定された複数の肺疾患の患者から取得された胸部Ｘ線画像を複数の肺疾患のそれぞれに設定された第３クラスに関連付けたデータを学習用データとして用いた機械学習により学習させた第２学習済みモデルに対し、診断対象の患者の胸部Ｘ線画像を入力して、複数の肺疾患の中から選択された一つの肺疾患を第２診断結果として出力する第２診断部と を備える、 画像診断システム。
実施実績	【無】
許諾実績	【無】
特許権譲渡	【可】
特許権実施許諾	【可】

登録者情報

登録者名称	国立大学法人千葉大学

その他の情報

関連特許	国内 【無】 国外 【無】