JP2020181250A - びまん性症例画像判定プログラム、システム、及び方法 - Google Patents
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Abstract
Description
図1に示すように、第1実施形態に係る類似症例画像検索システム100には、医用画像DB(Database)30に記憶された複数の医用画像、又はクエリ画像となる医用画像が入力される。具体的には、各医用画像の特徴量の登録処理の際には、医用画像DB30から複数の医用画像が入力され、類似症例の検索処理の際には、クエリ画像が入力される。
次に、第2実施形態について説明する。なお、第2実施形態に係る類似症例画像検索システムにおいて、第1実施形態に係る類似症例画像検索システム100と同様の部分については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。
人体の所定部位を撮影した医用画像において、前記所定部位の各位置に対する異常陰影の分布を示すヒストグラムを算出し、
前記ヒストグラムのピークが、びまん性症例の医用画像の特徴を示す度合いに基づいて、前記医用画像がびまん性症例の医用画像か否かを判定する
ことを含む処理をコンピュータに実行させるためのびまん性症例画像判定プログラム。
前記びまん性症例の医用画像の特徴を示す混合分布に対する前記ヒストグラムの尤度を、前記度合いとする付記1に記載のびまん性症例画像判定プログラム。
前記びまん性症例の医用画像の特徴を示す混合分布は、前記混合分布に含まれる分布の数が所定範囲内である付記2に記載のびまん性症例画像判定プログラム。
人体の所定部位を撮影した医用画像において、前記所定部位の各位置に対する異常陰影の分布を示すヒストグラムを算出し、
判定対象の第1の医用画像のヒストグラムと、前記第1の医用画像とは撮影時が異なる第2の医用画像のヒストグラムとの差分のヒストグラムを算出し、
前記第1の医用画像のヒストグラムにおけるピーク群と、前記差分のヒストグラムにおけるピーク群との距離に基づいて、前記第1の医用画像がびまん性症例の医用画像か否かを判定する
ことを含む処理をコンピュータに実行させるためのびまん性症例画像判定プログラム。
前記距離が所定値以下の場合に、前記第1の医用画像がびまん性症例の医用画像であると判定する付記4に記載のびまん性症例画像判定プログラム。
前記第1の医用画像のヒストグラムにおけるピークの位置と、対応する前記差分のヒストグラムにおけるピークの位置との距離の全ピーク分の和を、前記第1の医用画像のヒストグラムにおけるピーク群と、前記差分のヒストグラムにおけるピーク群との距離として算出する付記4又は付記5に記載のびまん性症例画像判定プログラム。
前記対応する前記差分のヒストグラムにおけるピークは、前記第1の医用画像のヒストグラムにおけるピークの位置との距離が最小となるピークである付記6に記載のびまん性症例画像判定プログラム。
記憶装置に記憶された複数の医用画像から、びまん性症例の医用画像と判定された医用画像を抽出し、
抽出された医用画像の中から、クエリとなる医用画像と特徴量が類似する医用画像を検索する
付記1〜付記7のいずれか1項に記載のびまん性症例画像判定プログラム。
人体の所定部位を撮影した医用画像において、前記所定部位の各位置に対する異常陰影の分布を示すヒストグラムを算出する算出部と、
前記ヒストグラムのピークが、びまん性症例の医用画像の特徴を示す度合いに基づいて、前記医用画像がびまん性症例の医用画像か否かを判定する判定部と、
を含むびまん性症例画像判定装置。
前記びまん性症例の医用画像の特徴を示す混合分布に対する前記ヒストグラムの尤度を、前記度合いとする付記9に記載のびまん性症例画像判定装置。
前記びまん性症例の医用画像の特徴を示す混合分布は、前記混合分布に含まれる分布の数が所定範囲内である付記10に記載のびまん性症例画像判定装置。
人体の所定部位を撮影した医用画像において、前記所定部位の各位置に対する異常陰影の分布を示すヒストグラムを算出すると共に、判定対象の第1の医用画像のヒストグラムと、前記第1の医用画像とは撮影時が異なる第2の医用画像のヒストグラムとの差分のヒストグラムを算出する算出部と、
前記第1の医用画像のヒストグラムにおけるピーク群と、前記差分のヒストグラムにおけるピーク群との距離に基づいて、前記第1の医用画像がびまん性症例の医用画像か否かを判定する判定部と、
を含むびまん性症例画像判定装置。
前記判定部は、前記距離が所定値以下の場合に、前記第1の医用画像がびまん性症例の医用画像であると判定する付記12に記載のびまん性症例画像判定装置。
前記判定部は、前記第1の医用画像のヒストグラムにおけるピークの位置と、対応する前記差分のヒストグラムにおけるピークの位置との距離の全ピーク分の和を、前記第1の医用画像のヒストグラムにおけるピーク群と、前記差分のヒストグラムにおけるピーク群との距離として算出する付記12又は付記13に記載のびまん性症例画像判定装置。
前記対応する前記差分のヒストグラムにおけるピークは、前記第1の医用画像のヒストグラムにおけるピークの位置との距離が最小となるピークである付記14に記載のびまん性症例画像判定装置。
記憶装置に記憶された複数の医用画像から、びまん性症例の医用画像と判定された医用画像を抽出し、抽出された医用画像の中から、クエリとなる医用画像と特徴量が類似する医用画像を検索する検索部を更に含む付記9〜付記15のいずれか1項に記載のびまん性症例画像判定装置。
人体の所定部位を撮影した医用画像において、前記所定部位の各位置に対する異常陰影の分布を示すヒストグラムを算出し、
前記ヒストグラムのピークが、びまん性症例の医用画像の特徴を示す度合いに基づいて、前記医用画像がびまん性症例の医用画像か否かを判定する
ことを含む処理をコンピュータが実行するびまん性症例画像判定方法。
人体の所定部位を撮影した医用画像において、前記所定部位の各位置に対する異常陰影の分布を示すヒストグラムを算出し、
判定対象の第1の医用画像のヒストグラムと、前記第1の医用画像とは撮影時が異なる第2の医用画像のヒストグラムとの差分のヒストグラムを算出し、
前記第1の医用画像のヒストグラムにおけるピーク群と、前記差分のヒストグラムにおけるピーク群との距離に基づいて、前記第1の医用画像がびまん性症例の医用画像か否かを判定する
ことを含む処理をコンピュータが実行するびまん性症例画像判定方法。
人体の所定部位を撮影した医用画像において、前記所定部位の各位置に対する異常陰影の分布を示すヒストグラムを算出し、
前記ヒストグラムのピークが、びまん性症例の医用画像の特徴を示す度合いに基づいて、前記医用画像がびまん性症例の医用画像か否かを判定する
ことを含む処理をコンピュータに実行させるためのびまん性症例画像判定プログラムを記憶した記憶媒体。
人体の所定部位を撮影した医用画像において、前記所定部位の各位置に対する異常陰影の分布を示すヒストグラムを算出し、
判定対象の第1の医用画像のヒストグラムと、前記第1の医用画像とは撮影時が異なる第2の医用画像のヒストグラムとの差分のヒストグラムを算出し、
前記第1の医用画像のヒストグラムにおけるピーク群と、前記差分のヒストグラムにおけるピーク群との距離に基づいて、前記第1の医用画像がびまん性症例の医用画像か否かを判定する
ことを含む処理をコンピュータに実行させるためのびまん性症例画像判定プログラムを記憶した記憶媒体。
12、212 算出部
14、214 判定部
16 登録部
18 検索部
20 特徴量辞書
30 医用画像DB
40 コンピュータ
41 CPU
42 メモリ
43 記憶部
49 記憶媒体
50、250 類似症例画像検索プログラム
60、260 びまん性症例画像判定プログラム
100、200 類似症例画像検索システム
Claims (12)
- 人体の所定部位を撮影して得られた断面画像群のそれぞれの画像における異常陰影の出現度合いに基づき、前記所定部位の各位置に対する異常陰影についてのヒストグラムを算出し、
前記ヒストグラムの形状がびまん性症例のヒストグラムの特徴と類似する度合いに基づいて、前記断面画像群がびまん性症例を示すか否かを判定する
ことを含む処理をコンピュータに実行させるためのびまん性症例画像判定プログラム。 - 前記びまん性症例の断面画像群の特徴を示す混合分布に対する前記ヒストグラムの尤度を、前記度合いとする請求項1に記載のびまん性症例画像判定プログラム。
- 前記びまん性症例の断面画像群の特徴を示す混合分布は、前記混合分布に含まれる分布の数が所定範囲内である請求項2に記載のびまん性症例画像判定プログラム。
- 人体の所定部位を撮影して得られた断面画像群のそれぞれの画像における異常陰影の出現度合いに基づき、前記所定部位の各位置に対する異常陰影についてのヒストグラムを算出し、
判定対象の第1の断面画像群のヒストグラムと、前記第1の断面画像群とは撮影時が異なる第2の断面画像群のヒストグラムとの差分のヒストグラムを算出し、
前記第1の断面画像群のヒストグラムにおけるピーク群と、前記差分のヒストグラムにおけるピーク群との距離に基づいて、前記第1の断面画像群がびまん性症例を示すか否かを判定する
ことを含む処理をコンピュータに実行させるためのびまん性症例画像判定プログラム。 - 前記距離が所定値以下の場合に、前記第1の断面画像群がびまん性症例を示すと判定する請求項4に記載のびまん性症例画像判定プログラム。
- 前記第1の断面画像群のヒストグラムにおけるピークの位置と、対応する前記差分のヒストグラムにおけるピークの位置との距離の全ピーク分の和を、前記第1の断面画像群のヒストグラムにおけるピーク群と、前記差分のヒストグラムにおけるピーク群との距離として算出する請求項4又は請求項5に記載のびまん性症例画像判定プログラム。
- 前記対応する前記差分のヒストグラムにおけるピークは、前記第1の断面画像群のヒストグラムにおけるピークの位置との距離が最小となるピークである請求項6に記載のびまん性症例画像判定プログラム。
- 記憶装置に記憶された複数の断面画像群から、びまん性症例を示すと判定された断面画像群を抽出し、
抽出された断面画像群の中から、クエリとなる断面画像群と特徴量が類似する断面画像群を検索する
請求項1〜請求項7のいずれか1項に記載のびまん性症例画像判定プログラム。 - 人体の所定部位を撮影して得られた断面画像群のそれぞれの画像における異常陰影の出現度合いに基づき、前記所定部位の各位置に対する異常陰影についてのヒストグラムを算出する算出部と、
前記ヒストグラムの形状がびまん性症例のヒストグラムの特徴と類似する度合いに基づいて、前記断面画像群がびまん性症例を示すか否かを判定する判定部と、
を含むびまん性症例画像判定装置。 - 人体の所定部位を撮影して得られた断面画像群のそれぞれの画像における異常陰影の出現度合いに基づき、前記所定部位の各位置に対する異常陰影についてのヒストグラムを算出すると共に、判定対象の第1の断面画像群のヒストグラムと、前記第1の断面画像群とは撮影時が異なる第2の断面画像群のヒストグラムとの差分のヒストグラムを算出する算出部と、
前記第1の断面画像群のヒストグラムにおけるピーク群と、前記差分のヒストグラムにおけるピーク群との距離に基づいて、前記第1の断面画像群がびまん性症例を示すか否かを判定する判定部と、
を含むびまん性症例画像判定装置。 - 人体の所定部位を撮影して得られた断面画像群のそれぞれの画像における異常陰影の出現度合いに基づき、前記所定部位の各位置に対する異常陰影についてのヒストグラムを算出し、
前記ヒストグラムの形状がびまん性症例のヒストグラムの特徴と類似する度合いに基づいて、前記断面画像群がびまん性症例を示すか否かを判定する
ことを含む処理をコンピュータが実行するびまん性症例画像判定方法。 - 人体の所定部位を撮影した医用画像において、前記所定部位の各位置に対する異常陰影の分布を示すヒストグラムを算出し、
判定対象の第1の医用画像のヒストグラムと、前記第1の医用画像とは撮影時が異なる第2の医用画像のヒストグラムとの差分のヒストグラムを算出し、
前記第1の医用画像のヒストグラムにおけるピーク群と、前記差分のヒストグラムにおけるピーク群との距離に基づいて、前記第1の医用画像がびまん性症例の医用画像か否かを判定する
ことを含む処理をコンピュータが実行するびまん性症例画像判定方法。
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