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公開番号2025132854
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-10
出願番号2024030691
出願日2024-02-29
発明の名称医用情報処理装置、医用画像診断装置、方法及びプログラム
出願人国立大学法人九州大学,キヤノンメディカルシステムズ株式会社
代理人弁理士法人虎ノ門知的財産事務所
主分類G01T 1/161 20060101AFI20250903BHJP(測定;試験)
要約【課題】読影負荷を軽減すること。
【解決手段】実施形態の医用情報処理装置は、取得部と、推定部とを備える。取得部は、被検体の腫瘍領域を含む第1画像、及び、前記第1画像よりも過去に前記被検体を撮影することにより得られた第2画像を取得する。推定部は、前記第1画像及び前記第2画像に基づいて前記腫瘍領域の原発巣を推定する。
【選択図】図1

特許請求の範囲【請求項１】
被検体の腫瘍領域を含む第１画像、及び、前記第１画像よりも過去に前記被検体を撮影することにより得られた第２画像を取得する取得部と、
前記第１画像及び前記第２画像に基づいて前記腫瘍領域の原発巣を推定する推定部と、
を備える、医用情報処理装置。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
前記推定部は、前記第１画像及び前記第２画像に基づいて、複数の原発巣の候補を決定し、原発巣毎の転移部位に関する転移部位情報に基づいて前記複数の原発巣の候補を１つの原発巣の候補に絞り込み、絞り込まれた１つの原発巣の候補を前記腫瘍領域の前記原発巣として推定する、請求項１に記載の医用情報処理装置。
【請求項３】
前記推定部は、被検体の腫瘍領域を含む第３画像と、前記第３画像に原発巣の情報、転移巣の情報及び腫瘍の転移順序の情報を付与することにより得られる第４画像とを対応付けて学習させることにより得られた学習済みモデルに、前記第１画像を入力し、前記学習済みモデルから出力される第５画像を取得することにより、前記腫瘍領域の前記原発巣を推定する、請求項１に記載の医用情報処理装置。
【請求項４】
前記第１画像及び前記第２画像は、前記被検体の前記腫瘍領域を含む機能画像であり、
前記取得部は、前記被検体の前記腫瘍領域を含む形態画像である第３画像を取得し、
前記推定部は、前記第１画像、前記第２画像及び前記第３画像に基づいて前記腫瘍領域の前記原発巣を推定する、請求項１に記載の医用情報処理装置。
【請求項５】
前記取得部は、前記被検体の前記腫瘍領域を含む形態画像である第３画像を取得し、
前記推定部は、前記第１画像及び前記第２画像に基づいて、複数の原発巣の候補を決定し、原発巣毎の転移部位に関する転移部位情報、及び、前記第３画像から得られる前記被検体の部位に関する部位情報に基づいて、前記複数の原発巣の候補を１つの原発巣の候補に絞り込み、絞り込まれた１つの原発巣の候補を前記腫瘍領域の前記原発巣として推定する、請求項１に記載の医用情報処理装置。
【請求項６】
前記推定部は、腫瘍のステージを分類するためのガイドラインに基づいて、推定された前記原発巣のステージを推定する、請求項１に記載の医用情報処理装置。
【請求項７】
被検体の腫瘍領域を含む第１画像、及び、前記第１画像よりも過去に前記被検体を撮影することにより得られた第２画像を取得する取得部と、
前記第１画像及び前記第２画像に基づいて前記腫瘍領域の原発巣を推定する推定部と、
を備える、医用画像診断装置。
【請求項８】
被検体の腫瘍領域を含む第１画像、及び、前記第１画像よりも過去に前記被検体を撮影することにより得られた第２画像を取得し、
前記第１画像及び前記第２画像に基づいて前記腫瘍領域の原発巣を推定することを含む方法。
【請求項９】
コンピュータに、
被検体の腫瘍領域を含む第１画像、及び、前記第１画像よりも過去に前記被検体を撮影することにより得られた第２画像を取得させ、
前記第１画像及び前記第２画像に基づいて前記腫瘍領域の原発巣を推定させる処理を実行させるためのプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、医用情報処理装置、医用画像診断装置、方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）検査において、医師（読影医）は、ＰＥＴ画像中のＲＩ（Radio Isotope）トレーサ（放射性薬剤）の集積位置を確認して読影する。しかしながら、近年、核医学の専門医が不足していること、医師は被検体の全身を読影する必要があるケースが増加していること、並びに、医師は、腫瘍（がん）の診断を行う際に、原発巣の推定、腫瘍の転移範囲の特定、及び、腫瘍のステージ（病期）の判定等を行うため、医師の読影負荷が高くなりつつある。このため、増大する医師の読影負荷を軽減することが望まれる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２０－２０３０７７号公報
特開２０１６－１８７４５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明が解決しようとする課題は、読影負荷を軽減することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態の医用情報処理装置は、取得部と、推定部とを備える。取得部は、被検体の腫瘍領域を含む第１画像、及び、前記第１画像よりも過去に前記被検体を撮影することにより得られた第２画像を取得する。推定部は、前記第１画像及び前記第２画像に基づいて前記腫瘍領域の原発巣を推定する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
図１は、第１の実施形態に係る医用情報処理システムの構成の一例を示すブロック図である。
図２は、第１の実施形態に係る医用情報処理装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
図３は、図２に示す処理を説明するための図である。
図４は、第１の実施形態の変形例に係る学習済みモデルの生成方法及び使用方法の一例を説明するための図である。
図５は、第２の実施形態に係るＰＥＴ－ＣＴ装置の全体構成の一例を示す図である。
図６は、第２の実施形態に係るコンソール装置の構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、添付図面を参照して、医用情報処理装置、医用画像診断装置、方法及びプログラムの実施形態を詳細に説明する。
【０００８】
（第１の実施形態）
第１の実施形態では、医用情報処理装置３０を含む医用情報処理システム１００を例に挙げて説明する。例えば、医用情報処理システム１００は、図１に示すように、ＰＥＴ－ＣＴ装置１０、データベース２０及び医用情報処理装置３０を備える。図１は、第１の実施形態に係る医用情報処理システム１００の構成の一例を示すブロック図である。
【０００９】
図１に示すように、ＰＥＴ－ＣＴ（Computed Tomography）装置１０、データベース２０及び医用情報処理装置３０は、ネットワーク９０を介して接続される。ここで、ネットワーク９０は、院内で閉じたローカルネットワークにより構成されてもよいし、インターネットを介したネットワークでもよい。例えば、ネットワーク９０は、ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）を含む。
【００１０】
ＰＥＴ－ＣＴ装置１０は、被検体からＰＥＴ画像を収集するとともにＣＴ画像を収集する装置である。被検体には、陽電子放出核種で標識された薬剤（ＲＩトレーサ（放射性医薬品））が投与されている。ＰＥＴ画像は機能画像であり、ＣＴ画像は形態画像である。
（【００１１】以降は省略されています）

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