[发明专利]运动器官疾病预测装置、方法及存储介质、学习装置、方法及存储介质及学习完成神经网络

权利要求书

1.一种运动器官疾病预测装置，其具备至少一个处理器，

所述处理器根据通过利用能量分布不同的放射线拍摄包含骨部及软部的被摄体而获取的第1放射线图像及第2放射线图像来导出所述被摄体中所包含的骨之中对象骨的骨盐量、所述对象骨周围的肌肉量、表示所述对象骨的形状的形状信息及表示与所述对象骨相邻的骨的形状的形状信息，

根据所述对象骨的骨盐量、所述对象骨周围的肌肉量、所述对象骨的形状信息及与所述对象骨相邻的骨的形状信息来导出发生与所述对象骨相关的运动器官疾病的概率。

2.根据权利要求1所述的运动器官疾病预测装置，其中，

所述处理器作为学习完成神经网络发挥作用，所述学习完成神经网络将人体中所包含的骨之中所述对象骨的骨盐量、所述对象骨周围的肌肉量、表示所述对象骨的形状的形状信息及表示与所述对象骨相邻的骨的形状的形状信息以及表示发生与所述对象骨有关的运动器官疾病的概率的正解数据用作教师数据而进行了机器学习。

3.根据权利要求1或2所述的运动器官疾病预测装置，其中，

所述处理器将所导出的所述运动器官疾病的发生概率显示于显示器。

4.根据权利要求3所述的运动器官疾病预测装置，其中，

所述处理器显示表示骨盐量及肌肉量中的至少一个与运动器官疾病的发生概率的关系的图表，

在所述图表上还显示表示所导出的所述运动器官疾病的发生概率的标绘图和表示使发生概率或骨盐量及肌肉量中的至少一个改变而得的值的标绘图。

5.根据权利要求4所述的运动器官疾病预测装置，其中，

改变而得的所述值为所述骨盐量及所述肌肉量中的至少一个的目标值或所述运动器官疾病的发生概率的目标值。

6.根据权利要求5所述的运动器官疾病预测装置，其中，

所述处理器还显示用于使所述骨盐量及所述肌肉量中的至少一个达到所述目标值的医疗干预的选项或用于使所述运动器官疾病达到所述目标值的医疗干预的选项。

7.根据权利要求6所述的运动器官疾病预测装置，其中，

所述医疗干预为用于锻炼与所述对象骨相关的肌肉的运动方法。

8.根据权利要求1或2所述的运动器官疾病预测装置，其中，

所述对象骨为股骨。

9.根据权利要求1或2所述的运动器官疾病预测装置，其中，

所述对象骨为椎骨。

10.根据权利要求1或2所述的运动器官疾病预测装置，其中，

所述运动器官疾病为骨折及脱臼中的至少一种。

11.一种学习装置，其具备至少一个处理器，

所述处理器通过将人体中所包含的骨之中对象骨的骨盐量、所述对象骨周围的肌肉量、表示所述对象骨的形状的形状信息及表示与所述对象骨相邻的骨的形状的形状信息以及表示发生与所述对象骨相关的运动器官疾病的概率的正解数据用作教师数据对神经网络进行机器学习，来构建如下学习完成神经网络，该学习完成神经网络若输入所述对象骨的骨盐量、所述对象骨周围的肌肉量、所述对象骨的形状信息及与所述对象骨相邻的骨的形状信息，则输出发生所述运动器官疾病的概率。

12.一种运动器官疾病预测方法，其中，

根据通过利用能量分布不同的放射线拍摄包含骨部及软部的被摄体而获取的第1放射线图像及第2放射线图像来导出所述被摄体中所包含的骨之中对象骨的骨盐量、所述对象骨周围的肌肉量、表示所述对象骨的形状的形状信息及表示与所述对象骨相邻的骨的形状的形状信息，

根据所述对象骨的骨盐量、所述对象骨周围的肌肉量、所述对象骨的形状信息及与所述对象骨相邻的骨的形状信息来导出发生与所述对象骨相关的运动器官疾病的概率。