[发明专利]信息处理装置、程序、学习完毕模型、诊断支援装置、学习装置及预测模型的生成方法

权利要求书

1.一种信息处理装置，其具备：

信息获取部，接收与作为对象的事项有关的图像数据及非图像数据的输入；及

预测部，基于经由所述信息获取部输入的所述图像数据及所述非图像数据来预测与所述图像数据的摄影时间点不同的时间点上的与所述事项有关的状态，

所述预测部通过进行基于将根据所述图像数据计算出的第1特征量和根据所述非图像数据计算出的第2特征量的要素彼此之乘积的组合作为输出的运算方法的加权计算，计算融合有所述第1特征量和所述第2特征量的第3特征量，并且，基于所述第3特征量来进行所述预测。

2.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中，

所述预测部包括以如下方式进行了机器学习的学习完毕的预测模型，

所述方式为：接受所述图像数据及所述非图像数据的输入并将表示与所述摄影时间点不同的时间点上的与所述事项有关的状态的信息作为所述预测的结果输出。

3.根据权利要求1或2所述的信息处理装置，其中，

所述预测部使用神经网络来构成。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的信息处理装置，其中，

所述预测部针对所述图像数据及所述非图像数据的输入进行等级分类的处理，并输出所述等级分类的处理结果，

所述等级分类的处理判别：在与作为与所述摄影时间点不同的时间点上的与所述事项有关的状态的多个候选各自对应的多个等级中属于哪一个等级。

5.根据权利要求1至3中任一项所述的信息处理装置，其中，

所述预测部进行如下2等级分类的处理，并输出所述2等级分类的处理结果，

所述2等级分类的处理判别：作为与所述摄影时间点不同的时间点上的与所述事项有关的状态，从所述摄影时间点起经过特定期间之后的状态、或相较于所述摄影时间点在特定期间之前的过去的状态是第1状态还是与所述第1状态不同的第2状态。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的信息处理装置，其中，

所述预测部构成为包括：

第1处理部，根据所述图像数据计算所述第1特征量；

第2处理部，根据所述非图像数据计算所述第2特征量；及

第3处理部，通过根据所述第1特征量及所述第2特征量进行基于将所述要素彼此之乘积的组合作为输出的所述运算方法的加权计算，计算所述第3特征量。

7.根据权利要求6所述的信息处理装置，其中，

所述第3处理部所进行的所述加权计算包括将所述第1特征量和所述第2特征量以随机比例相乘的处理。

8.根据权利要求6或7所述的信息处理装置，其中，

所述第1处理部使用包括多个卷积层和第1全连接层的第1神经网络来构成，

所述第2处理部使用包括第2全连接层的第2神经网络来构成。

9.根据权利要求8所述的信息处理装置，其具备根据所述第3特征量计算最终输出值的第3全连接层。

10.根据权利要求1至9中任一项所述的信息处理装置，其中，

所述非图像数据包括与所述图像数据所表示的图像中未出现的事项有关的信息的数据。

11.根据权利要求1至10中任一项所述的信息处理装置，其中，

所述非图像数据包括内含多个时间点上的信息的信息的数据。

12.根据权利要求1至11中任一项所述的信息处理装置，其中，

所述作为对象的事项为受检者的健康状态，

所述图像数据为对所述受检者进行拍摄而获得的医用图像，

所述非图像数据包括所述受检者的活体信息，

所述预测部预测从所述医用图像的摄影时间点起经过特定期间之后的所述受检者的健康状态、或相较于所述医用图像的摄影时间点在特定期间之前的过去的时间点上的所述受检者的健康状态。