预测系统、控制方法以及控制程序技术方案

生成并输出表示对象者的对象部位的状态的预测图像。预测系统具备：预测信息取得部，取得(a)拍摄有第一时间点的对象者的对象部位的对象者图像、以及(b)从第一时间点经过了给定期间的第二时间点的与对象部位相关的第一预测信息；以及预测图像生成部，根据第一预测信息以及对象者图像，生成并输出对第二时间点的对象部位的状态进行预测而得到的预测图像。对象部位的状态进行预测而得到的预测图像。对象部位的状态进行预测而得到的预测图像。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】预测系统、控制方法以及控制程序


[0001]本公开涉及预测人体的对象部位的状态的预测系统、控制方法以及控制程序。

技术介绍

[0002]如专利文献1所记载的那样，设计了使用神经网络来进行骨质疏松症诊断辅助。
[0003]在先技术文献
[0004]专利文献
[0005]专利文献1：日本特开2008
‑
36068号公报

技术实现思路

[0006]本公开的一个方式涉及的预测系统具备：预测信息取得部，取得(a)拍摄有第一时间点的对象者的对象部位的对象者图像、以及(b)从所述第一时间点经过了给定期间的第二时间点的与所述对象部位相关的第一预测信息；以及预测图像生成部，根据所述第一预测信息以及所述对象者图像，生成并输出对所述第二时间点的所述对象部位的状态进行预测而得到的预测图像。
[0007]此外，本公开的一个方式涉及的控制方法是预测系统的控制方法，包括：预测信息取得步骤，取得(a)拍摄有第一时间点的对象者的对象部位的对象者图像、以及(b)从所述第一时间点经过了给定期间的第二时间点的与所述对象部位相关的第一预测信息；以及预测图像生成步骤，根据所述第一预测信息以及所述对象者图像，生成并输出对所述第二时间点的所述对象部位的状态进行预测而得到的预测图像，所述预测系统具有能够使用所述对象者图像以及所述第一预测信息来生成所述预测图像的预测图像生成模型。
[0008]此外，本公开的各方式涉及的预测系统也可以通过计算机来实现，在这种情况下，通过使计算机作为所述预测系统所具备的各部(软件要素)进行动作，使计算机实现所述预测系统的预测系统的控制程序、以及记录了该控制程序的计算机可读取的记录介质也属于本公开的范畴。
[0009]在预测系统由多个计算机实现的情况下，作为构成预测系统的多个计算机各自所具备的各部(软件要素)，也可以通过使各计算机动作来使计算机实现所述预测系统。
附图说明
[0010]图1是表示本公开的一个方式涉及的预测系统的结构例的框图。
[0011]图2是表示本公开的另一方式涉及的预测系统的结构例的框图。
[0012]图3是表示本公开的一个方式涉及的预测系统的结构的一例的框图。
[0013]图4是表示预测图像生成部所具有神经网络的结构的一例的图。
[0014]图5是表示实施方式1涉及的预测系统所进行的处理的流程的一例的流程图。
[0015]图6是表示本公开的另一方式涉及的预测系统的结构的一例的框图。
[0016]图7是表示预测信息生成部所具有的神经网络的结构的一例的图。
[0017]图8是表示实施方式2涉及的预测系统所进行的处理的流程的一例的流程图。
[0018]图9是表示本公开的另一方式涉及的预测系统的结构的一例的框图。
[0019]图10是表示预测信息生成部所具有的神经网络的学习处理的流程的一例的流程图。
[0020]图11是表示实施方式2涉及的预测系统所进行的处理的流程另一例的流程图。
[0021]图12是表示本公开的另一方式涉及的预测系统的结构的一例的框图。
[0022]图13是表示预测图像生成部所具有的神经网络的结构的一例的图。
[0023]图14是表示介入效果预测部所具有的神经网络的学习处理的流程的一例的流程图。
[0024]图15是实施方式3涉及的预测系统所进行的处理的流程的一例的流程图。
具体实施方式
[0025]为了改善对象者的对象部位的状态、或使疾病的发生以及进展迟缓，期望尽早开始进行治疗以及生活指导等的介入。
[0026]为了尽早开始介入，使该对象者识别关于对象者的对象部位的状态的预测结果，使该对象者理解介入的必要性是重要的。
[0027]〔实施方式1〕
[0028](预测系统的概要)
[0029]本公开的一个方式涉及的预测系统是生成并输出对对象者的身体的对象部位的状态变化进行了预测的预测图像的系统。在此，对象部位可以是对象者的身体的任意部位，例如可以是全身、头部、眼部、口腔部、颈部、臂部、手部、躯干部、腰部、臀部、腿部以及脚部等中的任一个。此外，预测图像也可以是预测对象部位的皮肤、毛发、眼球、牙齿、牙龈、肌肉、脂肪、骨、软骨、关节以及椎间盘等中的任一者的状态变化的图像。
[0030]预测图像也可以是预测在受到疾病影响的对象者的对象部位产生的变化的图像。例如，预测图像也可以是表示对象者的对象部位的形状(例如腹围、胸围、身高、肿胀、萎缩、关节角度以及弯曲等)以及外观(例如姿势、皱纹、斑点、发红、浑浊、发黑、泛黄等)中的至少任意一个的图像。
[0031]在一例中，对象者也可以在自身的对象部位具有疾病。在这种情况下，预测图像也可以是预测了因疾病的影响而在对象者的对象部位中的症状的变化的图像。在本说明书中，以生成并输出对对象者的对象部位中的症状的变化进行了预测的预测图像的预测系统为例进行说明。在这种情况下，预测图像是表示对象者的疾病对该对象部位造成的影响的图像。在此，“表示对对象部位造成的影响的图像”也可以是表示因疾病而受到影响的对象部位的形状变化、因疾病而在对象部位的组织中产生的质或量的变化等的任意的图像。
[0032]疾病也可以包含肥胖症、脱发症、白内障、牙周病、类风湿性关节炎、赫巴登氏结节、拇趾外翻、退行性关节炎、退行性脊椎病、压迫性骨折以及肌肉萎缩症中的至少一种。疾病也可以包括(i)以一组各种症状形成的综合性病理状况的代谢综合症、运动综合症等综合症、以及(ii)衰老、牙齿排列等身体的变化。
[0033]预测系统基于拍摄有第一时间点的对象者的对象部位的对象者图像，生成对从第一时间点经过了给定期间的第二时间点的对象部位的症状进行预测而得到的预测图像。在
本说明书中，“对象者图像”这样的记载有时意图表示对象者图像的图像数据。
[0034]在此，第一时间点例如也可以是取得拍摄了对象者的对象部位的对象者图像的时间点。第一时间点典型地可以是取得拍摄了对象者的当前的对象部位的状态的对象者图像的时间点。即，第一时间点也可以实质上是指当前时刻。此外，给定期间可以是从第一时间点起经过的任意的期间，可以是半年，也可以是1年，也可以是5年，也可以是10年，还可以是50年。即，第二时间点也可以实质上是指将来的任意的时间点。给定期间不限定于一个期间，也可以包含多个期间。即，预测图像也可以包含预测从第一时间点到半年后、1年后、5年后、10年后以及50年后等多个时间点的对象者的对象部位的症状而生成的图像。
[0035]对象者图像是拍摄第一时间点的对象者的对象部位的图像。在一例中，对象者图像也可以是拍摄了对象者的全身、头部、上半身、下半身、上肢以及下肢中的某一个的外观图像。在另一例中，对象者图像也可以是为了诊断对象者而拍摄了对象者的对象部位的医用图像。医用图像也可以包含拍摄了对象者的X射线图像、CT(Computed Tomography)图像、MRI(Magnetic 本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种预测系统，具备：预测信息取得部，取得(a)拍摄有第一时间点的对象者的对象部位的对象者图像、以及(b)从所述第一时间点经过了给定期间的第二时间点的与所述对象部位相关的第一预测信息；以及预测图像生成部，根据所述第一预测信息以及所述对象者图像，生成并输出对所述第二时间点的所述对象部位的状态进行预测而得到的预测图像。2.根据权利要求1所述的预测系统，其中，所述预测图像生成部具有能够使用所述对象者图像以及所述第一预测信息生成所述预测图像的预测图像生成模型。3.根据权利要求1或2所述的预测系统，其中，所述预测图像是模仿所述对象者图像的至少一部分的图像。4.根据权利要求1～3中任一项所述的预测系统，其中，所述对象者图像是拍摄有所述对象部位的外观图像。5.根据权利要求1～4中任一项所述的预测系统，其中，所述对象者图像是拍摄有所述对象部位的医用图像。6.根据权利要求5所述的预测系统，其中，所述医用图像是拍摄了所述对象者的X射线图像、CT图像、MRI图像、PET图像以及超声波图像中的至少一个。7.根据权利要求1～6中任一项所述的预测系统，其中，所述对象者图像是对所述对象者的全身、头部、上半身、下半身、上肢以及下肢中的任一个进行拍摄而得到的图像。8.根据权利要求1～7中任一项所述的预测系统，其中，所述预测图像是预测了在所述对象部位产生的疾病对该对象部位造成的影响的图像。9.根据权利要求8所述的预测系统，其中，所述疾病包括肥胖症、脱发症、白内障、牙周病、类风湿性关节炎、赫巴登氏结节、拇趾外翻、退行性关节炎、退行性脊椎病、压迫性骨折以及肌肉萎缩症中的至少一种。10.根据权利要求2所述的预测系统，其中，所述预测图像生成模型是将拍摄有对象部位的多个图像数据用作为训练数据而学习的神经网络。11.根据权利要求2或10所述的预测系统，其中，所述预测图像生成模型是对抗生成网络或者自动编码器。12.根据权利要求8或9所述的预测系统，其中，所述第一预测信息是与所述对象部位的所述疾病相关联的所述对象部位的与形状以及外观相关的信息。13.根据权利要求1～12中任一项所述的预测系统，其中，所述预测系统还具备：预测信息生成部，从所述对象者图像生成所述第一预测信息，并向所述预测信息取得部输出该第一预测信息，所述预测信息生成部具有...

【专利技术属性】
技术研发人员：渡边健一，京本政之，桥田昌彦，本多信太郎，和田直哉，
申请(专利权)人：京瓷株式会社，
类型：发明
国别省市：