前立腺がんはしばしば「皇帝のがん」と呼ばれています。なぜなら、それはジョン・キャリーなどの多くの有名人によって引き起こされるからです。また、50を超える多くの中高年齢の男性で起こるため、「父のがん」とも呼ばれています。
前立腺癌は、その症状だけで他の前立腺疾患とは区別できません、それは正確な検査を必要とし、治療プロセスは、病気に応じて異なっているので、正確な診断はパラマウントの重要性です。
人工知能は、前立腺がんを正確に診断するためにも使用できます。 この投稿では、深層学習モデルによる前立腺がんの検出に関する特許について解説します。 今日に説明する特許は、JLK検査特許です。
[特許取得済み]
画像をクリックすると、公開特許通知が表示されます。この特許によると、MRI が診断領域検出モデルに入ったとき、診断領域を持つパラメトリック MRI が出力されます。 つまり、診断領域検出モデルは、前立腺(診断領域)を含む領域を検出する機能を実行します。
一方、がん領域検出モデルは診断領域のパラメトリックMRIで入力され、がんが期待する領域を示す確率マップを出力します。 ここでは、各座標領域ががんを含む確率とは何かとして確率マップが表現されます。 確率マップの閾値を超える確率値を持つ領域は、がんを含む領域として認識されることがあります。
キーは、臨床結果に応じてインプラントの値を変化させることです。 ここでは、臨床結果は、前立腺固有の抗原値(PSA)と呼ばれます。
高い前立腺の特定の抗原は前立腺癌のより高い危険と関連しています。 この場合、がん領域検出モデルの感度が増加します。
一方、低前立腺特異抗原は、前立腺癌のリスクが低いと関連しています。 がん領域検出モデルの感度が低下します。
発明の中心的特徴は、がん領域を検出するために使用されるしきい値を調整することにより、精度を向上させる後処理です。
この記事は公表時点の情報に基づいています。個別の事情については、当事務所にご相談ください。