JP2018061771A - 画像処理装置、及び画像処理方法 - Google Patents
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Abstract
Description
画像データから検出される病変疑い領域画像を提示する画像処理装置であって、
前記病変疑い領域画像に関する画像特徴ラベルを分類するための学習により得られる前記画像特徴ラベルの学習パラメータを用いて、前記病変疑い領域画像の画像特徴量を抽出する画像特徴量抽出部と、
前記画像特徴量抽出部で抽出される前記画像特徴量を用いて、病変疑い領域の悪性度を推定するための学習で得られる病変疑い領域悪性度推定パラメータを用いて、病変疑い領域の悪性度を算出する病変疑い領域悪性度推定部と、
を備える
ことを特徴とする画像処理装置。
例記1記載の画像処理装置であって、
病変疑い領域画像を表示する表示部と、
ユーザ入力部と、
前記ユーザ入力部からの入力に応じて、前記学習パラメータを更新する画像特徴ラベル学習更新部と、を更に備える、
ことを特徴とする画像処理装置。
例記2記載の画像処理装置であって、
前記画像特徴ラベル学習更新部が所定数の病変疑い領域画像を取得した場合、或いは取得した前記病変疑い領域画像が所定の蓄積期間を経過した場合、或いは前記ユーザの指示が入力された場合、前記画像特徴量抽出部は前記画像特徴量の抽出処理を更新する、
ことを特徴とする画像処理装置。
例記2記載の画像処理装置であって、
前記画像特徴ラベルは、前記病変疑い領域に関する画像特徴の種類である、
ことを特徴とする画像処理装置。
例記4記載の画像処理装置であって、
前記画像特徴ラベルは、前記病変疑い領域の陰影領域の面積の大きさ、輝度の濃淡、周囲既存構造との接触の有無、発生部位、及び形状である、
ことを特徴とする画像処理装置。
画像データから検出される病変疑い領域画像を提示する画像処理装置の画像処理方法であって、
画像処理装置は、
前記病変疑い領域画像に関する画像特徴ラベルを分類するための学習を行い、
前記学習により得られる前記画像特徴ラベルの学習パラメータを用いて、前記病変疑い領域画像の画像特徴量を抽出し、
抽出された前記画像特徴量を用いて、病変疑い領域の悪性度を推定するための病変疑い領域悪性度を学習し、
前記病変疑い領域悪性度の学習で得られる病変疑い領域悪性度推定パラメータを用いて、病変疑い領域の悪性度を算出する、
ことを特徴とする画像処理方法。
例記6記載の画像処理方法であって、
前記画像特徴ラベルは、前記病変疑い領域に関する画像特徴の種類である陰影領域の面積の大きさ、輝度の濃淡、周囲既存構造との接触の有無、発生部位、または形状である、
ことを特徴とする画像処理方法。
例記6記載の画像処理方法であって、
前記画像処理装置は、表示部とユーザ入力部を備え、
前記病変疑い領域画像と前記病変疑い領域の悪性度を前記表示部に表示し、
前記ユーザ入力部からの入力に応じて、前記学習パラメータを更新する、
ことを特徴とする画像処理方法。
例記8記載の画像処理方法であって、
前記画像処理装置が、所定数の病変疑い領域画像を取得した場合、或いは取得した前記病変疑い領域画像が所定の蓄積期間を経過した場合、或いは前記ユーザの指示が入力された場合、前記画像特徴量の抽出処理を更新する、
ことを特徴とする画像処理方法。
11 表示部
20 医用画像DB
21 画像特徴ラベル学習部
22 画像特徴ラベル学習パラメータ記憶部
23 画像特徴量抽出部
24 病変疑い領域悪性度学習部
25 病変疑い領域悪性度推定パラメータ記憶部
26 病変疑い領域悪性度推定部
27 診断用画像と病変疑い領域画像
28 画像特徴ラベル学習更新部
29 病変疑い領域悪性度学習更新部
30 医用画像DB更新部
61−66、70、120 画像特徴ラベル
71、81、121 畳み込み層
72、82、122 プーリング層
73、83、123 識別層
74、84、124 結果
80 病変疑い領域画像
91 インタフェース
92 診断用画像と病変疑い領域画像エリア
93 選択された病変疑い領域画像
94 画像特徴ラベル提示選択エリア
95 悪性度正誤情報選択エリア
100 画像処理装置
Claims (15)
- 画像データから検出される病変疑い領域画像を提示する画像処理装置であって、
前記病変疑い領域画像に関する画像特徴ラベルを分類するための学習を行う画像特徴ラベル学習部と、
前記画像特徴ラベル学習部の学習により得られる前記画像特徴ラベルの学習パラメータを用いて、前記病変疑い領域画像の画像特徴量を抽出する画像特徴量抽出部と、
前記病変疑い領域画像を表示する表示部と、
ユーザ入力部と、
前記ユーザ入力部からの入力に応じて、前記学習パラメータを更新する画像特徴ラベル学習更新部と、を備える
ことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1に記載の画像処理装置であって、
前記画像特徴量抽出部は、
前記画像特徴ラベル学習更新部により更新された前記学習パラメータを用いて、前記病変疑い領域画像の画像特徴量を改めて抽出する、
ことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1に記載の画像処理装置であって、
前記画像特徴量抽出部で抽出される前記画像特徴量を用いて、病変疑い領域の悪性度を推定するための病変疑い領域悪性度学習部と、
前記病変疑い領域悪性度学習部で得られる病変疑い領域悪性度推定パラメータを用いて、病変疑い領域の悪性度を算出する病変疑い領域悪性度推定部と、
前記病変疑い領域画像のそれぞれに対する前記ユーザ入力部からの入力に応じて、前記病変疑い領域悪性度推定パラメータを更新する病変疑い領域悪性度学習更新部を備える、
ことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項3に記載の画像処理装置であって、
前記病変疑い領域悪性度推定部は、
前記病変疑い領域悪性度学習更新部より更新された前記病変疑い領域悪性度推定パラメータを用いて、前記病変疑い領域画像に関する病変疑い領域の悪性度を改めて推定する、
ことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1に記載の画像処理装置であって、
前記画像特徴量抽出部は、前記学習パラメータを用いて、前記病変疑い領域画像に関する前記画像特徴ラベルの種類を識別する、
ことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1に記載の画像処理装置であって、
前記画像特徴ラベル学習部は、
前記病変疑い領域画像に関する、前記ユーザ入力部から新たに追加された画像特徴ラベルに応じて、前記画像特徴ラベルの種類を追加し、前記学習パラメータを更新する、
ことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1に記載の画像処理装置であって、
前記表示部は、
前記画像データと前記病変疑い領域画像と、前記病変疑い領域画像に対応する前記画像特徴ラベルの識別結果とを表示し、前記病変疑い領域悪性度の推定スコアに対し、順位付けを行い、悪性度の高い順で前記病変疑い領域画像を並べ替える、
ことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項7に記載の画像処理装置であって、
前記表示部は、
前記画像特徴ラベルの画像と、前記病変疑い領域画像に対応する画像特徴ラベルの識別結果を表示し、前記病変疑い領域画像に対応する画像特徴ラベルの正解をユーザに選択させる、
ことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項7に記載の画像処理装置であって、
前記表示部は、
前記病変疑い領域画像に対応する正誤情報をユーザに選択させる、
ことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項7に記載の画像処理装置であって、
前記表示部は、
前記病変疑い領域画像の他、ユーザに新たに病変疑い領域画像を追加させ、それに対応する画像特徴ラベルおよび正誤情報を選択させる、
ことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1に記載の画像処理装置であって、
前記画像特徴ラベル学習部は、
画像特徴ラベルのクラスのそれぞれに対し、CNN(Convolutional Neural Network)ネットワークをそれぞれ設定し、
前記CNNネットワーク各々を学習させるための学習データの中、正のサンプルデータは前記それぞれの画像特徴ラベルクラスに所属する画像であり、負のサンプルデータはそれ以外の画像特徴ラベルクラスに所属する画像である、
ことを特徴とする画像処理装置。 - 表示部と入力部を備え、画像データから検出される病変疑い領域画像を提示する画像処理装置の画像処理方法であって、
前記画像処理装置は、
前記病変疑い領域画像に関する画像特徴ラベルを分類するための学習を行い、
前記学習により得られる前記画像特徴ラベルの学習パラメータを用いて、前記病変疑い領域画像の画像特徴量を抽出し、
前記病変疑い領域画像を前記表示部に表示し、
前記ユーザ入力部からの入力に応じて、前記学習パラメータを更新する、
ことを特徴とする画像処理方法。 - 請求項12に記載の画像処理方法であって、
前記画像処理装置は、
更新された前記学習パラメータを用いて、前記病変疑い領域画像の画像特徴量を改めて抽出する、
ことを特徴とする画像処理方法。 - 請求項12に記載の画像処理方法であって、
前記画像処理装置は、
前記学習パラメータを用いて、前記病変疑い領域画像に関する前記画像特徴ラベルの種類を識別する、
ことを特徴とする画像処理方法。 - 請求項12に記載の画像処理方法であって、
前記画像処理装置は、
前記病変疑い領域画像に関する、前記ユーザ入力部から新たに追加された画像特徴ラベルに応じて、前記画像特徴ラベルの種類を追加し、前記学習パラメータを更新する、
ことを特徴とする画像処理方法。
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