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INFORMATION PROCESSOR AND INFORMATION PROCESSING PROGRAM, AND INFORMATION PROCESSING METHOD

Patent code P160013127
File No. S2016-0241-N0
Posted date Jul 20, 2016
Application number P2016-035605
Publication number P2017-151868A
Patent number P6041331
Date of filing Feb 26, 2016
Date of publication of application Aug 31, 2017
Date of registration Nov 18, 2016
Inventor
  • (In Japanese)浜本 義彦
  • (In Japanese)荻原 宏是
  • (In Japanese)飯塚 徳男
  • (In Japanese)爲佐 卓夫
  • (In Japanese)岡 正朗
Applicant
  • (In Japanese)国立大学法人山口大学
Title INFORMATION PROCESSOR AND INFORMATION PROCESSING PROGRAM, AND INFORMATION PROCESSING METHOD
Abstract PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an information processor capable of logically supporting prediction.
SOLUTION: An information processor (1), which determines whether or not input data belongs to a specific classification in a plurality of classifications based on a selection index selected from the plurality of indices, where each of the plurality of indices includes a plurality of sections, includes: an index selection unit (3) that selects the selection index from the plurality of indices and a classification determination unit (4) that determines whether or not the input data belongs to a specific classification based on the sections for each of the indices included in the selection index to which the input data corresponds; and includes a storage unit (2) that stores index information indicating the sections for each of the plurality of indices to which sample data corresponds and classification information indicating whether or not the sample data belongs to the specific classification, for each of the plurality of sample data used in selection of the selection index.
Outline of related art and contending technology (In Japanese)

臨床現場において、例えば、肝癌の難治性はその再発の可能性の高さにある。すなわち、たとえ全ての癌が手術により完全に摘出されたとしても、手術から1年後には約30%の確率で癌が再発する。癌が完全に摘出された手術後は、癌をCT(Computed Tomography)や超音波検査その他の検査で視認することができない。したがって、手術後の患者に対して、再発の可能性が不明のまま、癌の再発を防止するために、抗がん剤の投与や各種検査が実施される。そのため、患者の肉体的・精神的・経済的な負担は大きい。換言すれば、癌の再発を精度よく予測することができれば、患者の負担を軽減することができる。

これまでも、患者の検査データをもとに肝臓の状態をスコア式として表すことが提案がされている(例えば、非特許文献1,2,3,4参照)。

Field of industrial application (In Japanese)

本発明は、複数の事象の中から特定の事象が生じるか否かの予測を支援する情報処理装置と情報処理プログラム並びに情報処理方法に関するものである。

Scope of claims (In Japanese)
【請求項1】
 
入力データに対応する判定対象が、複数の分類の中の特定分類に属するか否かを、複数の指標の中から選択された選択指標に基づいて判定する情報処理装置であって、
前記複数の指標のそれぞれは、複数の区分を含み、
前記複数の指標の中から前記選択指標を選択する指標選択部と、
前記入力データが該当する前記選択指標に含まれる指標ごとの区分に基づいて、前記入力データに対応する前記判定対象が前記特定分類に属するか否かを決定する分類判定部と、
を有してなり、
前記選択指標の選択に用いられる複数の見本対象のそれぞれに対応する複数の見本データごとの、前記見本データが該当する前記複数の指標ごとの区分を示す指標情報と、前記見本データに対応する前記見本対象が前記特定分類に属するか否かを示す分類情報と、が記憶される記憶部、
を備え、
前記指標選択部は、
(a)前記複数の見本データのうち、一部の見本データを訓練データとして抽出し、他の一部の見本データを評価データとして抽出する、見本データ抽出部と、
(b)前記複数の指標のいずれかの組合せで構成される指標群ごとに、
前記訓練データの前記指標情報と、前記訓練データの前記分類情報と、前記評価データの前記指標情報と、を用いて、前記評価データに対応する前記見本対象が前記特定分類に属するか否かを推定し、
前記評価データの前記分類情報を用いて、前記推定の当否を判定する、
分類推定部と、
(c)前記指標群ごとの前記推定の当否の判定結果に基づいて、前記選択指標を決定する、指標決定部と、
を備え
前記分類推定部は、
(b-1)前記訓練データの前記指標情報と前記訓練データの前記分類情報とを用いて前記複数の分類ごとに集計された前記指標ごとの各区分に属する見本データの数に基づいて、前記特定分類が生起したときの前記指標群に含まれる指標の区分ごとの第1条件付確率と、前記非特定分類が生起したときの前記指標群に含まれる指標の区分ごとの第2条件付確率と、を算出し、
(b-2)前記評価データの前記指標情報と、前記複数の分類のうち前記特定分類が生起する第1事前確率と、前記第1条件付確率と、に基づいて、前記評価データに対応する前記見本対象が前記特定分類に属する第1事後確率を算出し、
(b-3)前記評価データの前記指標情報と、前記複数の分類のうち前記特定分類ではない非特定分類が生起する第2事前確率と、前記第2条件付確率と、に基づいて、前記評価データに対応する前記見本対象が前記非特定分類に属する第2事後確率を算出し、
(b-4)前記第1事後確率と前記第2事後確率とを比較して、前記評価データに対応する前記見本対象が前記特定分類に属するか否かの推定の結果を示す推定情報を出力し、
(b-5)前記評価データの前記推定情報と前記評価データの前記分類情報とを比較して、前記推定の当否の判定結果を示す判定情報を出力し、
前記指標決定部は、
(c-1)前記指標群ごとの前記判定情報のうち、所定の条件を満たす判定情報に対応する指標群を特定し、
(c-2)前記特定された指標群に含まれる指標を前記選択指標として決定する、
ことを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】
 
前記分類推定部は、前記第1事前確率と、前記第2事前確率と、を算出する、
請求項1記載の情報処理装置。

【請求項3】
 
前記見本データ抽出部は、前記複数の見本データの中から複数の前記評価データを抽出し、
前記分類推定部は、前記複数の評価データごとに、前記判定情報を出力し、
前記指標決定部は、前記複数の評価データごとの前記判定情報に基づいて、前記選択指標を決定する、
請求項1または2記載の情報処理装置。

【請求項4】
 
前記分類推定部は、
前記複数の評価データごとに、前記第1条件付確率と前記第2条件付確率と前記第1事後確率と前記第2事後確率とを算出して、前記推定情報を出力し、
前記複数の評価データごとの前記推定情報に基づいて、前記複数の評価データごとの前記判定情報を出力する、
請求項3記載の情報処理装置。

【請求項5】
 
前記第1事前確率は、前記第2事前確率と等しい、
請求項1乃至4のいずれかに記載の情報処理装置。

【請求項6】
 
コンピュータを、請求項1乃至5のいずれかに記載の情報処理装置として機能させる、
ことを特徴とする情報処理プログラム。

【請求項7】
 
入力データに対応する判定対象が、複数の分類の中の特定分類に属するか否かを、複数の指標の中から選択された選択指標に基づいて判定する情報処理装置により実行される情報処理方法であって、
前記複数の指標のそれぞれは、複数の区分を含み、
前記情報処理装置は、
前記複数の指標の中から前記選択指標を選択する指標選択部と、
前記入力データが該当する前記選択指標に含まれる指標ごとの区分に基づいて、前記入力データに対応する前記判定対象が前記特定分類に属するか否かを決定する分類判定部と、
前記選択指標の選択に用いられる複数の見本対象のそれぞれに対応する複数の見本データごとの、前記見本データが該当する前記複数の指標ごとの区分を示す指標情報と、前記見本データに対応する前記見本対象が前記特定分類に属するか否かを示す分類情報と、が記憶される記憶部と、
を備え、
前記情報処理装置
(a)前記複数の見本データのうち、一部の見本データを訓練データとして抽出し、他の一部の見本データを評価データとして抽出する、見本データ抽出ステップと、
(b)前記複数の指標のいずれかの組合せで構成される指標群ごとに、
前記訓練データの前記指標情報と、前記訓練データの前記分類情報と、前記評価データの前記指標情報と、を用いて、前記評価データに対応する前記見本対象が前記特定分類に属するか否かを推定し、
前記評価データの前記分類情報を用いて、前記推定の当否を判定する、
分類推定ステップと、
(c)前記指標群ごとの前記推定の当否の判定結果に基づいて、前記選択指標を決定する、指標決定ステップと、
を有してなり、
前記分類推定ステップは、
(b-1)前記訓練データの前記指標情報と前記訓練データの前記分類情報とを用いて前記複数の分類ごとに集計された前記指標ごとの各区分に属する見本データの数に基づいて、前記特定分類が生起したときの前記指標群に含まれる指標の区分ごとの第1条件付確率と、前記非特定分類が生起したときの前記指標群に含まれる指標の区分ごとの第2条件付確率と、を算出するステップと
(b-2)前記評価データの前記指標情報と、前記複数の分類のうち前記特定分類が生起する第1事前確率と、前記第1条件付確率と、に基づいて、前記評価データに対応する前記見本対象が前記特定分類に属する第1事後確率を算出するステップと
(b-3)前記評価データの前記指標情報と、前記複数の分類のうち前記特定分類ではない非特定分類が生起する第2事前確率と、前記第2条件付確率と、に基づいて、前記評価データに対応する前記見本対象が前記非特定分類に属する第2事後確率を算出するステップと
(b-4)前記第1事後確率と前記第2事後確率とを比較して、前記評価データに対応する前記見本対象が前記特定分類に属するか否かの推定の結果を示す推定情報を出力するステップと
(b-5)前記評価データの前記推定情報と前記評価データの前記分類情報とを比較して、前記推定の当否の判定結果を示す判定情報を出力するステップと
を備え、
前記指標決定ステップは、
(c-1)前記指標群ごとの前記判定情報のうち、所定の条件を満たす判定情報に対応する指標群を特定するステップと
(c-2)前記特定された指標群に含まれる指標を前記選択指標として決定するステップと
を備える、
ことを特徴とする情報処理方法。

【請求項8】
 
入力データに対応する判定対象が、複数の分類の中の特定分類に属するか否かを、複数の指標に基づいて判定する情報処理装置であって、
前記複数の指標のそれぞれは、複数の区分を含み、
前記判定対象に対応する入力データと、複数の見本対象のそれぞれに対応する複数の見本データと、が記憶される記憶部と、
前記入力データが該当する前記指標ごとの区分に基づいて、前記判定対象が前記特定分類に属するか否かを決定する分類判定部と、
を有してなり、
前記入力データは、前記入力データが該当する前記複数の指標ごとの区分を示す指標情報、を含み、
前記見本データは、前記見本データが該当する前記複数の指標ごとの区分を示す指標情報と、前記見本対象が前記特定分類に属するか否かを示す分類情報と、を含み、
前記分類判定部は、
前記見本データの前記指標情報と前記見本データの前記分類情報とを用いて前記複数の分類ごとに集計された前記指標ごとの各区分に属する見本データの数に基づいて、前記特定分類が生起したときの前記指標の区分ごとの第1条件付確率と、前記複数の分類のうち前記特定分類ではない非特定分類が生起したときの前記指標の区分ごとの第2条件付確率と、を算出し、
前記入力データの前記指標情報と、前記複数の分類のうち前記特定分類が生起する第1事前確率と、前記第1条件付確率と、に基づいて、前記判定対象が前記特定分類に属する第1事後確率を算出し、
前記入力データの前記指標情報と、前記複数の分類のうち前記非特定分類が生起する第2事前確率と、前記第2条件付確率と、に基づいて、前記判定対象が前記非特定分類に属する第2事後確率を算出し、
前記第1事後確率と前記第2事後確率とを比較して、前記判定対象が前記特定分類に属するか否かを決定する、
ことを特徴とする情報処理装置。

【請求項9】
 
前記複数の指標には、定性的な指標が含まれる、
請求項8記載の情報処理装置。

【請求項10】
 
前記複数の指標には、定量的な指標が含まれる、
請求項9記載の情報処理装置。

【請求項11】
 
前記複数の指標の中から前記選択指標を選択する指標選択部、
を備え、
前記分類判定部は、前記入力データが該当する前記選択指標ごとの区分に基づいて、前記判定対象が前記特定分類に属するか否かを決定する、
請求項8乃至10のいずれかに記載の情報処理装置。

【請求項12】
 
前記指標選択部は、前記第1条件付確率と前記第2条件付確率とを用いて、前記選択指標を選択する、
請求項11記載の情報処理装置。

【請求項13】
 
前記指標選択部は、
(a)前記複数の見本データのうち、一部の見本データを訓練データとして抽出し、他の一部の見本データを評価データとして抽出する、見本データ抽出部と、
(b)前記複数の指標のいずれかの組合せで構成される指標群ごとに、
前記訓練データの前記指標情報と、前記訓練データの前記分類情報と、前記評価データの前記指標情報と、を用いて、前記評価データに対応する前記見本対象が前記特定分類に属するか否かを推定し、
前記評価データの前記分類情報を用いて、前記推定の当否を判定する、
分類推定部と、
(c)前記指標群ごとの前記推定の当否の判定結果に基づいて、前記選択指標を決定する、指標決定部と、
を備え、
前記分類推定部は、前記第1条件付確率と前記第2条件付確率とを用いて、前記評価データに対応する前記見本対象が前記特定分類に属するか否かを推定する、
請求項12記載の情報処理装置。

【請求項14】
 
前記見本データ抽出部は、前記複数の見本データの中から複数の前記評価データを抽出し、
前記分類推定部は、前記複数の評価データごとに、前記第1条件付確率と前記第2条件付確率とを用いて、前記推定の当否の判定結果を示す判定情報を出力し、
前記指標決定部は、前記複数の評価データごとの前記判定情報に基づいて、前記選択指標を決定する、
請求項13記載の情報処理装置。

【請求項15】
 
コンピュータを、請求項8乃至14のいずれかに記載の情報処理装置として機能させる、
ことを特徴とする情報処理プログラム。

【請求項16】
 
判定対象が、複数の分類の中の特定分類に属するか否かを、複数の指標に基づいて判定する情報処理装置により実行される情報処理方法であって、
前記複数の指標のそれぞれは、複数の区分を含み、
前記情報処理装置は、
前記判定対象に対応する入力データと、複数の見本対象のそれぞれに対応
する見本データと、が記憶される記憶部と、
前記入力データが該当する前記指標ごとの区分に基づいて、前記判定対象が前記特定分類に属するか否かを決定する分類判定部と、
を備え、
前記入力データは、前記入力データが該当する前記複数の指標ごとの区分を示す指標情報、を含み、
前記見本データは、前記見本データが該当する前記複数の指標ごとの区分を示す指標情報と、前記見本対象が前記特定分類に属するか否かを示す分類情報と、を含み、
前記情報処理装置が、
前記見本データの前記指標情報と前記見本データの前記分類情報とを用いて前記複数の分類ごとに集計された前記指標ごとの各区分に属する見本データの数に基づいて、前記特定分類が生起したときの前記指標の区分ごとの第1条件付確率と、前記複数の分類のうち前記特定分類ではない非特定分類が生起したときの前記指標の区分ごとの第2条件付確率と、を算出するステップと、
前記入力データの前記指標情報と、前記複数の分類のうち前記特定分類が生起する第1事前確率と、前記第1条件付確率と、に基づいて、前記判定対象が前記特定分類に属する第1事後確率を算出するステップと、
前記入力データの前記指標情報と、前記複数の分類のうち前記非特定分類が生起する第2事前確率と、前記第2条件付確率と、に基づいて、前記判定対象が前記非特定分類に属する第2事後確率を算出するステップと、
前記第1事後確率と前記第2事後確率とを比較して、前記判定対象が前記特定分類に属するか否かを決定するステップと、
を有してなることを特徴とする情報処理方法。
IPC(International Patent Classification)
Drawing

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