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公開番号2025057968
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-09
出願番号2023167833
出願日2023-09-28
発明の名称診断装置、診断方法、診断モデル及びプログラム
出願人公立大学法人横浜市立大学,国立大学法人横浜国立大学,フクダ電子株式会社
代理人弁理士法人大塚国際特許事務所
主分類A61B 5/346 20210101AFI20250402BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】誘導の種類が特定されていない心電図画像からでも心筋梗塞の発生部位を推定可能にする。
【解決手段】被検者が心筋梗塞を有するかどうかを診断するための診断装置は、被検者の複数の心電図画像を診断モデルに入力することによって、被検者が心筋梗塞を有するかどうかを診断する診断部を含む。診断モデルは、複数の心電図画像のそれぞれを複数のパッチに変換する入力層と、入力層によって変換された複数のパッチをクラストークン及び複数のセグメントトークンに符号化するエンコーダと、エンコーダによって符号化された複数のセグメントトークンに基づいて1つのセグメントトークンを生成するプーリング層と、エンコーダによって符号化されたクラストークンと、プーリング層によって生成された1つのセグメントトークンとに基づいて、被検者が心筋梗塞を有するかどうかの診断結果を出力する出力層と、を含む。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
被検者が心筋梗塞を有するかどうかを診断するための診断装置であって、
前記被検者の複数の心電図画像を診断モデルに入力することによって、前記被検者が心筋梗塞を有するかどうかを診断する診断手段を備え、
前記診断モデルは、
前記複数の心電図画像のそれぞれを複数のパッチに変換する入力層と、
前記入力層によって変換された前記複数のパッチをクラストークン及び複数のセグメントトークンに符号化するエンコーダと、
前記エンコーダによって符号化された前記複数のセグメントトークンに基づいて１つのセグメントトークンを生成するプーリング層と、
前記エンコーダによって符号化された前記クラストークンと、前記プーリング層によって生成された前記１つのセグメントトークンとに基づいて、前記被検者が心筋梗塞を有するかどうかの診断結果を出力する出力層と、を含む、診断装置。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記プーリング層は、前記複数のセグメントトークンを平均することによって前記１つのセグメントトークンを生成する、請求項１に記載の診断装置。
【請求項３】
前記複数のパッチは、互いに重複する部分を含む、請求項１に記載の診断装置。
【請求項４】
前記診断手段は、特定の部位において心筋梗塞が発生しているかどうかを診断する、請求項１に記載の診断装置。
【請求項５】
コンピュータを、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の診断装置が有する各手段として機能させるためのプログラム。
【請求項６】
被検者が心筋梗塞を有するかどうかを診断するための診断方法であって、
診断手段が、前記被検者の複数の心電図画像を診断モデルに入力することによって、前記被検者が心筋梗塞を有するかどうかを診断する診断工程を備え、
前記診断モデルは、
前記複数の心電図画像のそれぞれを複数のパッチに変換する入力層と、
前記入力層によって変換された前記複数のパッチを、クラストークン及び複数のセグメントトークンに符号化するエンコーダと、
前記エンコーダによって符号化された前記複数のセグメントトークンに基づいて１つのセグメントトークンを生成するプーリング層と、
前記エンコーダによって符号化された前記クラストークンと、前記プーリング層によって生成された前記１つのセグメントトークンとに基づいて、前記被検者が心筋梗塞を有するかどうかの診断結果を出力する出力層と、を含む、診断方法。
【請求項７】
被検者が心筋梗塞を有するかどうかを診断するための診断モデルであって、
複数の心電図画像のそれぞれを複数のパッチに変換する入力層と、
前記入力層によって変換された前記複数のパッチを、クラストークン及び複数のセグメントトークンに符号化するエンコーダと、
前記エンコーダによって符号化された前記複数のセグメントトークンに基づいて１つのセグメントトークンを生成するプーリング層と、
前記エンコーダによって符号化された前記クラストークンと、前記プーリング層によって生成された前記１つのセグメントトークンとに基づいて、前記被検者が心筋梗塞を有するかどうかの診断結果を出力する出力層と、を含む、診断モデル。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、診断装置、診断方法、診断モデル及びプログラムに関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、ＡＩ技術の実用化が急速に進み、心電図波形を時系列データまたは画像として取扱い、機械学習や深層学習のモデルを用いて自動解析する手法が提案されている。特許文献１には、心電図における複数種の波形情報と誘導間の関係を効率的に深層学習させることを可能とする心電図解析用データの生成手法が提案されている。特許文献２には、波形画像領域及びリズム画像領域を有する２次元画像を表すデータを心電図解析用データとして生成する手法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２０－１３０７７２号公報
特開２０２２－０５４２０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
既存の手法では、入力データとして使用される心電図画像の各波形が誘導の種類が特定されている。しかし、心筋梗塞の診断に使用される心電図画像のすべてに誘導の種類が特定されているとは限らない。本発明の一部の側面は、誘導の種類が特定されていない心電図画像からでも心筋梗塞の発生部位を推定可能にするための技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
一部の実施形態によれば、被検者が心筋梗塞を有するかどうかを診断するための診断装置であって、前記被検者の複数の心電図画像を診断モデルに入力することによって、前記被検者が心筋梗塞を有するかどうかを診断する診断手段を備え、前記診断モデルは、前記複数の心電図画像のそれぞれを複数のパッチに変換する入力層と、前記入力層によって変換された前記複数のパッチをクラストークン及び複数のセグメントトークンに符号化するエンコーダと、前記エンコーダによって符号化された前記複数のセグメントトークンに基づいて１つのセグメントトークンを生成するプーリング層と、前記エンコーダによって符号化された前記クラストークンと、前記プーリング層によって生成された前記１つのセグメントトークンとに基づいて、前記被検者が心筋梗塞を有するかどうかの診断結果を出力する出力層と、を含む、診断装置が提供される。
【発明の効果】
【０００６】
一部の実施形態によれば、誘導の種類が特定されていない心電図画像からでも心筋梗塞の発生部位を推定可能になる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
一部の実施形態に係る診断装置のハードウェア構成例を説明するブロック図。
一部の実施形態に係る診断装置の動作例を説明するフロー図。
一部の実施形態に係る誘導推定モデル例を説明する模式図。
一部の実施形態に係るパッチの生成方法例を説明する模式図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。なお、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものでなく、また実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明に必須のものとは限らない。実施形態で説明されている複数の特徴のうち二つ以上の特徴が任意に組み合わされてもよい。また、同一若しくは同様の構成には同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。
【０００９】
図１を参照して、一部の実施形態に係る診断装置１００の構成について説明する。後述するように、診断装置１００は、被検者の心電図画像に基づいて、被検者が心筋梗塞を有するかどうかを診断する機能を有してもよい。さらに、診断装置１００は、被検者が心臓のどの部位に心筋梗塞を有するかを診断する機能を有してもよい。心電図画像とは、心電計によって計測された波形を表す画像のことであってもよい。
【００１０】
診断装置１００は、図１に示す構成要素を備えてもよい。プロセッサ１０１は、診断装置１００の全体的な動作を制御する装置である。プロセッサ１０１は、例えばＣＰＵ（中央処理装置）として機能する。メモリ１０２は、診断装置１００の動作に必要なプログラム及び一時データを記憶する装置である。メモリ１０２は、例えばＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）やＲＯＭ（リードオンリメモリ）によって構成される。診断装置１００の動作は、例えばメモリ１０２に格納されたプログラムをプロセッサ１０１が実行することによって行われてもよい。これにかえて、診断装置１００の動作の一部又は全部は、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）やＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）のような専用回路によって実行されてもよい。さらに、プロセッサ１０１は、ＧＰＵ（グラフィカルプロセッシングユニット）を含んでもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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