【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】基于消化器官的内视镜影像的疾病的诊断支援方法、诊断支援系统、诊断支援程序及存储着此诊断支援程序的计算机能够读取的记录介质
本专利技术涉及一种使用类神经网络(neuralnetwork)的基于消化器官的内视镜影像的疾病的诊断支援方法、诊断支援系统、诊断支援程序及存储着此诊断支援程序的计算机能够读取的记录介质。
技术介绍
对于消化器官、例如喉头、咽部、食道、胃、十二指肠、胆道、胰管、小肠、大肠等，多数进行内视镜检查，上部消化器官的内视镜检查是为了筛查胃癌、食道癌、消化性溃疡、反流性胃炎等而经常进行，另外，大肠的内视镜检查是为了筛查大肠癌、大肠息肉、溃疡性大肠炎等而经常进行。尤其是上部消化器官的内视镜检查对各种上腹部症状的详细检查、接受针对胃病的钡检查的阳性结果后的精密检查、及一般纳入日本的定期健康诊断的针对异常血清胃蛋白酶原等级的精密检查也有用。另外，近年来，胃癌诊查正推进由以往的钡检查向胃内视镜检查转变。胃癌是最常见的恶性肿瘤之一，推测在数年前全世界发病约达100万例。胃癌发病的根本原因中幽门螺旋杆菌(...
【技术保护点】
1.一种使用类神经网络的基于消化器官的内视镜影像的疾病的诊断支援方法，其特征在于：/n使用消化器官的第1内视镜影像、及/n与所述第1内视镜影像对应的所述消化器官的所述疾病的阳性或阴性、过去的疾病、重症度等级、或与所拍摄的部位对应的信息中的至少一者的确诊结果，/n来训练类神经网络，且/n所述经训练的类神经网络基于消化器官的第2内视镜影像输出该消化器官的疾病的阳性及/或阴性的概率、过去的疾病的概率、疾病的重症度等级、或与所拍摄的部位对应的信息中的至少一者。/n
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20170609 JP 2017-114792;20171102 JP 2017-2133111.一种使用类神经网络的基于消化器官的内视镜影像的疾病的诊断支援方法，其特征在于：
使用消化器官的第1内视镜影像、及
与所述第1内视镜影像对应的所述消化器官的所述疾病的阳性或阴性、过去的疾病、重症度等级、或与所拍摄的部位对应的信息中的至少一者的确诊结果，
来训练类神经网络，且
所述经训练的类神经网络基于消化器官的第2内视镜影像输出该消化器官的疾病的阳性及/或阴性的概率、过去的疾病的概率、疾病的重症度等级、或与所拍摄的部位对应的信息中的至少一者。
2.根据权利要求1所述的使用类神经网络的基于消化器官的内视镜影像的疾病的诊断支援方法，其特征在于：
所述第1内视镜影像进行了对比度调整。
3.根据权利要求1或2所述的使用类神经网络的基于消化器官的内视镜影像的疾病的诊断支援方法，其特征在于：
所述第1内视镜影像分别与所拍摄的部位建立了关联。
4.根据权利要求3所述的使用类神经网络的基于消化器官的内视镜影像的疾病的诊断支援方法，其特征在于：
所述部位包含咽部、食道、胃或十二指肠中的至少一个。
5.根据权利要求3或4所述的使用类神经网络的基于消化器官的内视镜影像的疾病的诊断支援方法，其特征在于：
所述部位在所述多个消化器官中的至少一个中被划分为多个部位。
6.根据权利要求5所述的使用类神经网络的基于消化器官的内视镜影像的疾病的诊断支援方法，其特征在于：
在所述部位是胃的情况下，所述划分包含上部胃、中部胃或下部胃中的至少一个。
7.根据权利要求5所述的使用类神经网络的基于消化器官的内视镜影像的疾病的诊断支援方法，其特征在于：
在所述部位是胃的情况下，所述划分包含贲门部、胃底部、胃体部、胃角部、前庭部、幽门窦或幽门部中的至少一个。
8.根据权利要求3至7中任一项所述的使用类神经网络的基于消化器官的内视镜影像的疾病的诊断支援方法，其特征在于：
在所述所拍摄的部位中的所述第1内视镜影像的数量比其它部位少的情况下，通过使用将所述第1内视镜影像旋转、放大、缩小、进行像素数的变更、明暗部的撷取、或色调变化部位的撷取中的至少一种，而使所有部位中的所述第1内视镜影像的数量实质上相等。
9.根据权利要求3至8中任一项所述的使用类神经网络的基于消化器官的内视镜影像的疾病的诊断支援方法，其特征在于：
所述经训练的类神经网络能够输出与被拍摄了所述第2内视镜影像的部位对应的信息。
10.根据权利要求9所述的使用类神经网络的基于消化器官的内视镜影像的疾病的诊断支援方法，其特征在于：
所述经训练的类神经网络一并输出所述概率或所述重症度以及与所述部位对应的信息。
11.根据权利要求1至10中任一项所述的使用类神经网络的基于消化器官的内视镜影像的疾病的诊断支援方法，其特征在于：
所述第1内视镜影像包含胃内视镜影像，所述疾病包含幽门螺旋杆菌感染或幽门螺旋杆菌除菌的有无的至少一种。
12.根据权利要求1至10中任一项所述的使用类神经网络的基于消化器官的内视镜影像的疾病的诊断支援方法，其特征在于：
所述第1内视镜影像包含大肠内视镜影像，所述疾病至少包含溃疡性大肠炎，所述经训练的类神经网络划分为与所述溃疡性大肠炎的重症度对应的多个阶段而输出。
13.根据权利要求1至10中任一项所述的使用类神经网络的基于消化器官的内视镜影像的疾病的诊断支援方法，其特征在于：
所述第1内视镜影像包含利用超放大内视镜所得的食道内视镜影像，所述疾病包含食道癌、胃食道反流症、或食道炎中的至少一种，所述经训练的类神经网络划分并输出所述食道癌、胃食道反流症、或食道炎中的至少一种。
14.根据权利要求1至13中任一项所述的使用类神经网络的基于消化器官的内视镜影像的疾病的诊断支援方法，其特征在于：
所述第2内视镜影像是利用内视镜拍摄中的影像、经由通信网络发送来的影像、利用远程操作系统或云端型系统而提供的影像、记录在计算机能够读取的记录介质中的影像、或动态影像中的至少一种。
15.根据权利要求1至14中任一项所述的使用类神经网络的基于消化器官的内视镜影像的疾病的诊断支援方法，其特征在于：
作为所述类神经网络，使用卷积类神经网络。
16.一种基于消化器官的内视镜影像的疾病的诊断支援系统，其特征在于：具有内视镜影像输入部、输出部、及组入了类神经网络的计算机，且
所述计算机具备：
第1存储区域，存储消化器官的第1内视镜影像；
第2存储区域，存储与所述第1内视镜影像对应的所述消化器官的所述疾病的阳性或阴性、过去的疾病、重症度等级、或与所拍摄的部位对应的信息中的至少一者的确诊结果；及
第3存储区域，存储所述类神经网络程序；且
所述类神经网络程序是
基于存储在所述第1存储区域的所述第1内视镜影像、及存储在所述第2存储区域的确诊结果被训练，且
基于从所述内视镜影像输入部输入的消化器官的第2内视镜影像，将相对于所述第2内视镜影像的消化器官的疾病的阳性及/或阴性的概率、过去的疾病的概率、疾病的重症度等级、或与所拍摄的部位对应的信息中的至少一者输出至所述输出部。
17.根据权利要求16所述的基于消化器官的内视镜影像的疾病的诊断支援系统，其特征在于：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：多田智裕，青山和玄，瀧山博年，小澤毅士，遠藤有真，熊谷洋一，
申请(专利权)人：株式会社AI医疗服务，
类型：发明
国别省市：日本;JP
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