JP2018175343A - 医用画像処理装置および方法並びにプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】医用画像を取得する医用画像取得部11と、医用画像における病変領域を検出する病変検出部12とを備え、病変検出部12が、医用画像における病変領域候補を識別する第1の識別器13と、第1の識別器13によって識別された病変領域候補が血管領域であるか否かを識別する第2の識別器14とを有し、第2の識別器14によって血管領域であると識別されなかった病変候補領域を病変領域として検出する。
【選択図】図1
Description
なお、上記実施形態においては、第1の識別器13による病変候補領域の識別を行った後に、第2の識別器14による識別を行って病変領域を検出するようにしたが、識別対象の断面画像のスライス厚が厚い場合には、第2の識別器14による3次元の血管領域の識別を行ったとしても高精度な識別が難しい場合がある。
11 医用画像取得部
12 病変検出部
13 第1の識別器
14 第2の識別器
15 表示制御部
20 表示装置
30 入力装置
40 3次元画像保管サーバ
50 多層ニューラルネットワーク
51 入力層
52 出力層
R 関心領域
Claims (11)
- 医用画像を取得する医用画像取得部と、
前記医用画像における病変領域を検出する病変検出部とを備え、
前記病変検出部が、前記医用画像における病変領域候補を識別する第1の識別器と、前記第1の識別器によって識別された病変領域候補が血管領域であるか否か、または気管支領域であるか否かを識別する第2の識別器とを有し、前記第2の識別器によって前記血管領域または前記気管支領域であると識別されなかった前記病変候補領域を前記病変領域として検出する医用画像処理装置。 - 前記第1の識別器が、2次元の前記医用画像を用いて前記病変領域候補を識別し、
前記第2の識別器が、3次元の前記医用画像を用いて前記病変領域候補が血管領域であるか否か、または気管支領域であるか否かを識別する請求項1記載の医用画像処理装置。 - 前記第1の識別器が、2次元の学習用医用画像を用いて機械学習されたものであり、
前記第2の識別器が、3次元の学習用医用画像を用いて機械学習されたものである請求項2記載の医用画像処理装置。 - 前記第1の識別器および前記第2の識別器の少なくとも1つが、CNN(Convolutional Neural Network)を用いて機械学習されたものである請求項3記載の医用画像処理装置。
- 前記第1の識別器と前記第2の識別器とが、異なるスライス厚の学習用医用画像を用いて機械学習されたものである請求項1から4いずれか1項記載の医用画像処理装置。
- 前記第1の識別器が、前記第2の識別器よりもスライス厚が厚い学習用医用画像を用いて機械学習されたものである請求項5記載の医用画像処理装置。
- 前記病変領域が、腫瘍の病変領域またはびまん性肺疾患の病変領域である請求項1から6いずれか1項記載の医用画像処理装置。
- 前記病変検出部が、基準スライス厚を予め保持したものであり、
前記医用画像が前記基準スライス厚以上の画像である場合には、前記第1の識別器による前記病変領域候補の識別のみを行い、前記病変領域候補を前記病変領域として検出する請求項1から7いずれか1項記載の医用画像処理装置。 - 前記病変検出部が、前記医用画像が1枚の断面画像のみである場合には、前記第1の識別器による前記病変領域候補の識別のみを行い、前記病変領域候補を前記病変領域として検出する請求項1から8いずれか1項記載の医用画像処理装置。
- 医用画像を取得し、前記医用画像における病変領域候補を第1の識別器を用いて識別し、前記第1の識別器によって識別された病変領域候補が血管領域であるか否か、または気管支領域であるか否かを第2の識別器を用いて識別し、
前記第2の識別器によって前記血管領域または前記気管支領域であると識別されなかった前記病変候補領域を前記病変領域として検出する医用画像処理方法。 - コンピュータを、医用画像を取得する医用画像取得部と、前記医用画像における病変領域を検出する病変検出部として機能させる医用画像処理プログラムであって、
前記病変検出部が、前記医用画像における病変領域候補を識別する第1の識別器と、前記第1の識別器によって識別された病変領域候補が血管領域であるか否か、または気管支領域であるか否かを識別する第2の識別器とを有し、前記第2の識別器によって前記血管領域または前記気管支領域であると識別されなかった前記病変候補領域を前記病変領域として検出する医用画像処理プログラム。
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