程序使计算机执行下述处理：获取将治疗前的患者的管腔器官成像的医用图像，在输入了所述医用图像的情况下，向已学习输出与治疗后可能发生的并发症相关的并发症信息的模型输入所获取的所述医用图像并输出所述并发症信息。优选地，输出包含可能发生的所述并发症的种类和表示该种类的并发症发生的可能性的概率值的所述并发症信息。的所述并发症信息。的所述并发症信息。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】程序、信息处理方法、信息处理装置及模型生成方法
[0001]本专利技术涉及程序、信息处理方法、信息处理装置及模型生成方法。
技术介绍
[0002]在医疗领域中，因手术、检查等医疗行为而发生的并发症成为问题。与此相伴，提出了用于辅助并发症防止的多种系统。
[0003]例如在专利文献1中公开了一种医用图像处理装置等，其从用X射线CT(Computed Tomography：计算机断层扫描)装置拍摄的医用图像检测心脏的主动脉瓣周围存在的周边组织的区域，将与主动脉瓣置换的人工瓣的模型图片配置在医用图像内，根据周边组织的区域与人工瓣的模型图片间的距离评价并发症的风险。
[0004]现有技术文献
[0005]专利文献
[0006]专利文献1：日本特开2014
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200549号公报
技术实现思路
[0007]专利技术要解决的课题
[0008]但是，专利文献1的专利技术以基于图像内距离的简单图案匹配来评价并发症的风险，精度未必良好。
[0009]本专利技术的一个方面的目的在于提供能够适当地评价并发症风险的程序等。
[0010]用于解决课题的手段
[0011]一个方面的程序使计算机执行下述处理：获取将治疗前的患者的管腔器官成像的医用图像，在输入了所述医用图像的情况下，向已学习输出与治疗后可能发生的并发症相关的并发症信息的模型输入所获取的所述医用图像，并输出所述并发症信息。
[0012]专利技术效果
[0013]本专利技术一个方面能够适当地评价并发症风险。
附图说明
[0014]图1是示出治疗辅助系统的构成例的说明图。
[0015]图2是示出务器的构成例的框图。
[0016]图3是示出对策信息DB的记录格式的一例的说明图。
[0017]图4是示出学习模型的概要的说明图。
[0018]图5是示出学习模型的详细的说明图。
[0019]图6是示出并发症信息的显示画面例的说明图。
[0020]图7是示出学习模型的生成处理的步骤的流程图。
[0021]图8是示出并发症信息的输出处理的步骤的流程图。
[0022]图9是示出实施方式2的学习模型的概要的说明图。
[0023]图10是示出实施方式2的并发症信息的显示画面例的说明图。
[0024]图11是示出实施方式3的并发症信息的输出处理的步骤的流程图。
具体实施方式
[0025]以下、基于示出实施方式的附图详细说明本专利技术。
[0026](实施方式1)
[0027]图1是示出治疗辅助系统的构成例的说明图。在实施方式中，说明基于将实施血管内治疗的患者的血管成像的医用图像输出与治疗后可能发生的并发症相关的并发症信息的治疗辅助系统。治疗辅助系统具有信息处理装置1和图像诊断系统2。信息处理装置1及图像诊断系统2与LAN(Local Area Network：局域网)、互联网等网络N通信连接。
[0028]需要说明的是，在本实施方式中说明血管内治疗的一例，但作为对象的管腔器官不限定于血管，也可以是例如胆管、胰管、支气管、肠等其他管腔器官。
[0029]图像诊断系统2具有血管内图像诊断装置21、透视图像拍摄装置22及显示装置23。血管内图像诊断装置21是用于对患者的血管内断层像进行成像的装置，例如是进行使用导管211的超声波检查的IVUS(Intravascular Ultrasound：血管内超声)装置。导管211是插入患者的血管内的医用器具，具备发送超声波并接收来自血管内的反射波的成像芯。血管内图像诊断装置21基于由导管211接收的反射波的信号生成超声波断层像(横断层像)，并使显示装置23显示。
[0030]需要说明的是，在本实施方式中，血管内图像诊断装置21生成超声波断层像，但也可以生成例如使用OCT(Optical Coherence Tomography：光学相干断层成像术)、OFDI(Optical Frequency Domain Imaging：光学频域成像)等光学方法的光干涉断层像。
[0031]透视图像拍摄装置22是用于拍摄透射患者体内的透视图像的装置单元，例如是进行血管造影检查的血管造影装置。透视图像拍摄装置22具备X射线源221和X射线传感器222，通过由X射线传感器222接收从X射线源221照射的X射线，从而生成X射线透视图像。例如在导管211的前端安装X射线不透过标记，能够实现与由血管内图像诊断装置21生成的断层像的对位。
[0032]需要说明的是，以上作为医用图像的一例举出了超声波断层像、光干涉断层像、血管造影图像，但医用图像也可以是计算机断层拍摄(CT)图像、磁共振图像(MRI；Magnetic Resonance Imaging)等。
[0033]信息处理装置1是能够进行多种信息处理、信息收发的信息处理装置，例如是服务器计算机、个人计算机等。在本实施方式中，信息处理装置1是服务器计算机，以下为了简洁而记为服务器1。需要说明的是，服务器1既可以是设置于与图像诊断系统2相同的设施(医院等)的本地服务器，也可以是经由互联网等通信连接的云服务器。服务器1作为基于实施血管内治疗的患者的医用图像(断层像及透视图像)输出与治疗后可能发生的并发症相关的并发症信息的治疗辅助装置发挥功能。具体如后所述，服务器1预先准备学习模型50(参照图4)，该学习模型50进行学习规定的训练数据的机械学习，以医用图像为输入并输出并发症信息。服务器1将治疗对象的患者的医用图像输入学习模型50，从学习模型50获取并发症信息。服务器1将从学习模型50获取的并发症信息输出至图像诊断系统2，并使显示装置23显示。
[0034]并发症信息是与可能由血管内治疗引起而发生的并发症相关的预测结果，是从并发症防止的观点出发来辅助对患者进行治疗的用户(医疗工作者)的信息。在本实施方式中，以血管内治疗为一例，将可能由使用导管211的PCI(Percutaneous Coronary Intervention；经皮的冠动脉形成术)引起而发生的并发症的预测结果作为并发症信息输出。例如，并发症信息除了发生可能性高的并发症的种类、其概率值以外，还包含可能成为并发症发生要因的治疗用设备、其使用条件等、并发症的发生条件的预测结果。治疗用设备例如是留置在血管内的支架或者血管扩张用的球囊等，是插入到患者的血管内的设备。
[0035]另外，服务器1从医用图像检测并发症可能发生的危险区域，生成表示检测到的危险区域的第2医用图像，使显示装置23显示。危险区域是并发症发生可能性高的血管的相应部位，是医用图像内的特定图像区域。服务器1使用学习模型50从医用图像检测危险区域，生成能够用彩色显示等手段识别出危险区域的第2医用图像，使显示装置23显示。
[0036]需要说明的是，在本实施方式中，在服务器1中进行使用学习模型50的处理，但服务器1也可以将所构建的学习模型50安装于图像诊断系统2，在本地执行处理。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种程序，其特征在于，使计算机执行下述处理：获取将治疗前的患者的管腔器官成像的医用图像，在输入了所述医用图像的情况下，向已学习输出与治疗后可能发生的并发症相关的并发症信息的模型输入所获取的所述医用图像并输出所述并发症信息。2.根据权利要求1所述的程序，其特征在于，输出包含可能发生的所述并发症的种类和表示该种类的并发症发生的可能性的概率值的所述并发症信息。3.根据权利要求2所述的程序，其特征在于，对应于所述并发症信息输出对策信息，该对策信息表示针对可能发生的所述并发症的对策。4.根据权利要求1～3中任一项所述的程序，其特征在于，输出表示所述并发症可能发生的发生条件的所述并发症信息。5.根据权利要求4所述的程序，其特征在于，将插入于所述管腔器官的治疗用设备或该治疗用设备的使用条件作为所述发生条件输出。6.根据权利要求5所述的程序，其特征在于，所述管腔器官是血管，将基于所述治疗用设备的所述血管的扩张条件作为所述发生条件输出。7.根据权利要求1～6中任一项所述的程序，其特征在于，使用所述模型从所述医用图像检测并发症可能发生的危险区域，输出表示所检测的所述危险区域的第2医用图像。8.根据权利要求1～7中任一项所述的程序，其特征在于，获取将所述管腔器官内成像的断层像和所述患者的体内的透视图像，将所述断层像及透视图像输入所述模型并输出所述并发症信息。9.根据权利要求1～8中任一项所述的程序，其特征在于，获取沿着所述管腔器官的长度方向连续的多个横断层像，将所述多个横断层...
【专利技术属性】
技术研发人员：井口阳，关悠介，坂口雄纪，
申请(专利权)人：泰尔茂株式会社，
类型：发明
国别省市：
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