JP2020508536A - 医療イメージングデバイスによりキャプチャされた組織学的イメージをプロセッシングするための方法及び装置 - Google Patents
医療イメージングデバイスによりキャプチャされた組織学的イメージをプロセッシングするための方法及び装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2020508536A JP2020508536A JP2019566558A JP2019566558A JP2020508536A JP 2020508536 A JP2020508536 A JP 2020508536A JP 2019566558 A JP2019566558 A JP 2019566558A JP 2019566558 A JP2019566558 A JP 2019566558A JP 2020508536 A JP2020508536 A JP 2020508536A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- histological
- image
- target
- sample
- images
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 68
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims abstract description 53
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 title claims abstract description 48
- 230000013016 learning Effects 0.000 claims description 94
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 13
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 10
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 42
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 31
- 230000008569 process Effects 0.000 description 17
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 15
- 230000006870 function Effects 0.000 description 10
- 238000012014 optical coherence tomography Methods 0.000 description 10
- 238000010186 staining Methods 0.000 description 10
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 9
- 238000001000 micrograph Methods 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 8
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 7
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 description 6
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 5
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 5
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 5
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 5
- 238000001356 surgical procedure Methods 0.000 description 5
- 230000035045 associative learning Effects 0.000 description 4
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 4
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 3
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 3
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 3
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 3
- WZUVPPKBWHMQCE-UHFFFAOYSA-N Haematoxylin Chemical compound C12=CC(O)=C(O)C=C2CC2(O)C1C1=CC=C(O)C(O)=C1OC2 WZUVPPKBWHMQCE-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 206010020400 Hostility Diseases 0.000 description 2
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 2
- 210000003855 cell nucleus Anatomy 0.000 description 2
- 208000035475 disorder Diseases 0.000 description 2
- 238000001839 endoscopy Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000002601 radiography Methods 0.000 description 2
- 239000012859 tissue stain Substances 0.000 description 2
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000008649 adaptation response Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 210000000746 body region Anatomy 0.000 description 1
- 210000000481 breast Anatomy 0.000 description 1
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 230000001934 delay Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- YQGOJNYOYNNSMM-UHFFFAOYSA-N eosin Chemical compound [Na+].OC(=O)C1=CC=CC=C1C1=C2C=C(Br)C(=O)C(Br)=C2OC2=C(Br)C(O)=C(Br)C=C21 YQGOJNYOYNNSMM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000003064 k means clustering Methods 0.000 description 1
- 238000009206 nuclear medicine Methods 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000013107 unsupervised machine learning method Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
- G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
- G06T11/001—Texturing; Colouring; Generation of texture or colour
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
- G06T7/0014—Biomedical image inspection using an image reference approach
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
- G16H10/40—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for data related to laboratory analysis, e.g. patient specimen analysis
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/50—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20081—Training; Learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20084—Artificial neural networks [ANN]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30024—Cell structures in vitro; Tissue sections in vitro
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2210/00—Indexing scheme for image generation or computer graphics
- G06T2210/41—Medical
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
- G16H30/20—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for handling medical images, e.g. DICOM, HL7 or PACS
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H70/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Public Health (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Pathology (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
Abstract
Description
Claims (20)
- 医療イメージングデバイスによりキャプチャされた組織学的イメージをプロセッシングするために、コンピュータにより行われる方法であって、
少なくとも1つの組織類型を含む前記組織学的イメージを受信する段階と、
第1オートエンコーダにより、前記組織学的イメージで候補組織類型を決定する段階と、
前記第1オートエンコーダにより、前記組織学的イメージで前記候補組織類型に対応するターゲット領域を識別する段階と、
1つ以上のサンプル組織学的イメージを1つ以上のサンプルターゲット組織学的イメージと連関させる予測モデルに基づいて前記組織学的イメージで前記ターゲット領域に対応する少なくとも1つのターゲット組織学的イメージを識別する段階と、
前記識別された少なくとも1つのターゲット組織学的イメージと連関した1つ以上のディスプレイ特性を前記組織学的イメージに適用する段階と
を含む方法。 - 前記適用されたディスプレイ特性を含む前記組織学的イメージの修正されたイメージを生成する段階
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記予測モデルは、前記サンプル組織学的イメージのそれぞれにおける第1パッチセット及び前記サンプルターゲット組織学的イメージのそれぞれにおける第2パッチセットを含み、
前記予測モデルにおいて前記第1パッチセットは前記第2パッチセットと連関し、
前記1つ以上のディスプレイ特性を適用する段階は、前記識別された少なくとも1つのターゲット組織学的イメージにおける前記第2パッチセットに基づいて前記受信された組織学的イメージにおける複数のパッチを修正する段階を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記候補組織類型に対応する前記ターゲット領域を識別する段階は、前記組織学的イメージで前記ターゲット領域を含む複数の領域を識別する段階を含み、
前記予測モデルは、前記サンプル組織学的イメージのそれぞれにおける第1領域セット、及び前記サンプルターゲット組織学的イメージのそれぞれにおける第2領域セットを含み、
前記予測モデルにおいて前記第1領域セットは前記第2領域セットと連関し、
前記1つ以上のディスプレイ特性を適用する段階は、前記識別された少なくとも1つのターゲット組織学的イメージにおける前記第2領域セットに基づいて前記受信された組織学的イメージにおける前記複数の領域を修正する段階を含む、請求項1に記載の方法。 - 第1サンプル組織学的イメージセットに基づいて前記第1オートエンコーダをトレーニングすることにより第1非指導学習モデルが生成される、請求項1に記載の方法。
- 前記予測モデルは、前記第1非指導学習モデル及び第2非指導学習モデルに基づいて生成され、
前記第2非指導学習モデルは、第2サンプルターゲット組織学的イメージセットをトレーニングすることにより生成される、請求項5に記載の方法。 - 前記第1サンプル組織学的イメージセットにおけるM個のサンプル組織学的イメージの1つ以上の解剖学的位置は、前記第2サンプルターゲット組織学的イメージセットにおけるN個のサンプルターゲット組織学的イメージの1つ以上の解剖学的位置とマッチングするように整列し、M及びNは、正の整数である、請求項6に記載の方法。
- 前記予測モデルは、1つ以上のディスプレイ特性を示す1つ以上の特徴に関するデータを含み、前記N個のサンプルターゲット組織学的イメージからの1つ以上の特徴を前記M個のサンプル組織学的イメージからの1つ以上の特徴と連関させることによりトレーニングされる、請求項7に記載の方法。
- 前記第1非指導学習モデルは、前記組織学的イメージにおける前記ターゲット領域と連関した1つ以上の特徴に基づいてトレーニングされる、請求項5に記載の方法。
- 前記第1非指導学習モデルは、前記組織学的イメージにおける前記ターゲット領域と連関した1つ以上の特徴に基づいてトレーニングされる、請求項5に記載の方法。
- 前記第1非指導学習モデル、前記第2非指導学習モデル、及び前記予測モデルのそれぞれは、人工神経ネットワークの1つ以上のモデルハイパーパラメータ(model hyperparameters)及び1つ以上の加重値により定義された多層モデル(multilayer model)を含む、請求項6に記載の方法。
- 医療イメージングデバイスによりキャプチャされた組織学的イメージをプロセッシングするためのイメージプロセッシングデバイスであって、
少なくとも1つの組織類型を含む前記組織学的イメージを受信し、前記組織学的イメージで候補組織類型を決定し、前記組織学的イメージで前記候補組織類型に対応するターゲット領域を識別するように構成された第1オートエンコーダと、
1つ以上のサンプル組織学的イメージを1つ以上のサンプルターゲット組織学的イメージと連関させる予測モデルに基づいて前記組織学的イメージで前記ターゲット領域に対応する少なくとも1つのターゲット組織学的イメージを識別し、前記識別された少なくとも1つのターゲット組織学的イメージと連関した1つ以上のディスプレイ特性を前記組織学的イメージに適用するように構成されたイメージ生成ユニットと
を含む、イメージプロセッシングデバイス。 - 前記イメージ生成ユニットは、前記適用されたディスプレイ特性を含む前記組織学的イメージの修正されたイメージを生成するようにさらに構成される、請求項12に記載のイメージプロセッシングデバイス。
- 前記第1オートエンコーダは、前記組織学的イメージで前記ターゲット領域を含む複数の領域を識別するようにさらに構成され、
前記予測モデルは、前記サンプル組織学的イメージのそれぞれにおける第1領域セット、及び前記サンプルターゲット組織学的イメージのそれぞれにおける第2領域セットを含み、
前記予測モデルにおいて前記第1領域セットは前記第2領域セットと連関し、
前記イメージ生成ユニットは、前記識別された少なくとも1つのターゲット組織学的イメージにおける前記第2領域セットに基づいて前記受信された組織学的イメージにおける前記複数の領域を修正するようにさらに構成される、請求項12に記載のイメージプロセッシングデバイス。 - 第1サンプル組織学的イメージセットに基づいて前記第1オートエンコーダをトレーニングすることにより第1非指導学習モデルが生成される、請求項12に記載のイメージプロセッシングデバイス。
- 前記予測モデルは、前記第1非指導学習モデル及び第2非指導学習モデルに基づいて生成され、
前記第2非指導学習モデルは、第2サンプルターゲット組織学的イメージセットをトレーニングすることにより生成される、請求項15に記載のイメージプロセッシングデバイス。 - 前記第1サンプル組織学的イメージセットにおけるM個のサンプル組織学的イメージの1つ以上の解剖学的位置は、前記第2サンプルターゲット組織学的イメージセットにおけるN個のサンプルターゲット組織学的イメージの1つ以上の解剖学的位置とマッチングするように整列し、M及びNは、正の整数である、請求項16に記載のイメージプロセッシングデバイス。
- 組織学的イメージをプロセッシングするための命令語を含む非一時的コンピュータ読み取り可能格納媒体であって、前記命令語はコンピュータのプロセッサに動作を行わせ、前記動作は、
少なくとも1つの組織類型を含む前記組織学的イメージを受信する動作と、
前記組織学的イメージで候補組織類型を決定する動作と、
前記組織学的イメージで前記候補組織類型に対応するターゲット領域を識別する動作と、
1つ以上のサンプル組織学的イメージを1つ以上のサンプルターゲット組織学的イメージと連関させる予測モデルに基づいて、前記組織学的イメージで前記ターゲット領域に対応する少なくとも1つのターゲット組織学的イメージを識別する動作と、
前記識別された少なくとも1つのターゲット組織学的イメージと連関した1つ以上のディスプレイ特性を前記組織学的イメージに適用する動作と
を含む、格納媒体。 - 前記候補組織類型に対応する前記ターゲット領域を識別する動作は、前記組織学的イメージで前記ターゲット領域を含む複数の領域を識別する動作を含み、
前記予測モデルは、前記サンプル組織学的イメージのそれぞれにおける第1領域セット、及び前記サンプルターゲット組織学的イメージのそれぞれにおける第2領域セットを含み、
前記予測モデルにおいて前記第1領域セットは前記第2領域セットと連関し、
前記1つ以上のディスプレイ特性を適用する動作は、前記識別された少なくとも1つのターゲット組織学的イメージにおける前記第2領域セットに基づいて前記受信された組織学的イメージにおける前記複数の領域を修正する動作を含む、請求項18に記載の格納媒体。 - 前記予測モデルは、複数のディスプレイ特性を示す1つ以上の特徴を含み、第2サンプルターゲット組織学的イメージセットにおけるN個のサンプルターゲット組織学的イメージからの1つ以上の特徴を、第1サンプル組織学的イメージセットにおけるM個のサンプル組織学的イメージからの1つ以上の特徴と連関させることによりトレーニングされ、M及びNは、正の整数である、請求項18に記載の格納媒体。
Applications Claiming Priority (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201762461490P | 2017-02-21 | 2017-02-21 | |
US62/461,490 | 2017-02-21 | ||
US201762563751P | 2017-09-27 | 2017-09-27 | |
US62/563,751 | 2017-09-27 | ||
PCT/KR2018/002118 WO2018155898A1 (en) | 2017-02-21 | 2018-02-21 | Method and apparatus for processing histological image captured by medical imaging device |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020508536A true JP2020508536A (ja) | 2020-03-19 |
JP7226895B2 JP7226895B2 (ja) | 2023-02-21 |
Family
ID=63252850
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019566558A Active JP7226895B2 (ja) | 2017-02-21 | 2018-02-21 | 医療イメージングデバイスによりキャプチャされた組織学的イメージをプロセッシングするための方法及び装置 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11984217B2 (ja) |
EP (1) | EP3586306A4 (ja) |
JP (1) | JP7226895B2 (ja) |
KR (1) | KR102622542B1 (ja) |
CN (1) | CN110326024B (ja) |
WO (1) | WO2018155898A1 (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102196874B1 (ko) * | 2020-08-07 | 2020-12-31 | 주식회사 환경과학기술 | 위성 이미지 생성 학습 장치, 위성 이미지 생성 학습 방법, 위성 이미지 생성 장치 및 위성 이미지 생성 방법 |
WO2021206076A1 (ja) * | 2020-04-10 | 2021-10-14 | 国立大学法人筑波大学 | 計測信号処理装置、計測信号処理方法およびプログラム |
Families Citing this family (22)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11783603B2 (en) * | 2018-03-07 | 2023-10-10 | Verily Life Sciences Llc | Virtual staining for tissue slide images |
JP7181001B2 (ja) * | 2018-05-24 | 2022-11-30 | 日本電子株式会社 | 生物組織画像処理システム及び機械学習方法 |
JP6981940B2 (ja) * | 2018-08-29 | 2021-12-17 | 富士フイルム株式会社 | 画像診断支援装置、方法及びプログラム |
US20220058839A1 (en) * | 2018-12-31 | 2022-02-24 | Oregon Health & Science University | Translation of images of stained biological material |
WO2020174747A1 (ja) * | 2019-02-26 | 2020-09-03 | 富士フイルム株式会社 | 医用画像処理装置、プロセッサ装置、内視鏡システム、医用画像処理方法、及びプログラム |
EP3953863A4 (en) * | 2019-04-10 | 2023-01-11 | The Board of Trustees of the Leland Stanford Junior University | HIGH RESOLUTION 3D IMAGING ALIGNMENT WITH 2D IMAGING |
US10996306B2 (en) * | 2019-04-25 | 2021-05-04 | General Electric Company | MRI system and method using neural network for detection of patient motion |
JP2021029258A (ja) * | 2019-08-13 | 2021-03-01 | ソニー株式会社 | 手術支援システム、手術支援方法、情報処理装置、及び情報処理プログラム |
US11633145B2 (en) * | 2019-10-21 | 2023-04-25 | The Trustees Of Dartmouth College | Specimen imaging with x-ray and optical measurement |
US10733325B1 (en) * | 2019-11-15 | 2020-08-04 | Capital One Services, Llc | Securing user-entered text in-transit |
KR102306658B1 (ko) * | 2019-12-24 | 2021-09-30 | 아주대학교산학협력단 | 이종 도메인 데이터 간의 변환을 수행하는 gan의 학습 방법 및 장치 |
US11508169B2 (en) * | 2020-01-08 | 2022-11-22 | Palo Alto Research Center Incorporated | System and method for synthetic image generation with localized editing |
CN113378118B (zh) * | 2020-03-10 | 2023-08-22 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 处理图像数据的方法、装置、电子设备和计算机存储介质 |
WO2021186592A1 (ja) * | 2020-03-17 | 2021-09-23 | 株式会社村田製作所 | 診断支援装置及びモデル生成装置 |
KR102447341B1 (ko) * | 2020-04-10 | 2022-09-26 | 주식회사 뷰웍스 | 유방 촬영 장치 및 방법 |
CN111539883B (zh) * | 2020-04-20 | 2023-04-14 | 福建帝视信息科技有限公司 | 基于强可逆对抗网络的数字病理图像h&e染色复原方法 |
KR20230018404A (ko) * | 2020-06-02 | 2023-02-07 | 메모리얼 슬로안 케터링 캔서 센터 | 전이 부위의 병리학 데이터 분석을 위한 머신 러닝 모델 |
KR102261475B1 (ko) * | 2020-06-05 | 2021-06-07 | 주식회사 딥바이오 | 중증도 판단용 뉴럴 네트워크 학습 방법 및 시스템 |
CN112908451B (zh) * | 2021-04-16 | 2023-12-26 | 千乘镜像(北京)科技有限公司 | 图像处理方法、装置和存储介质 |
CN113781366B (zh) * | 2021-11-03 | 2023-06-23 | 四川大学 | 一种基于深度学习的眼部oct图像清晰化方法 |
WO2023092081A1 (en) * | 2021-11-19 | 2023-05-25 | Verily Life Sciences Llc | Segmentation generation for image-related functions |
WO2023183544A1 (en) * | 2022-03-24 | 2023-09-28 | Worcester Polytechnic Institute | Robotic-assisted optical coherence tomography (oct) |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011104016A (ja) * | 2009-11-13 | 2011-06-02 | Olympus Corp | 画像処理装置、電子機器、内視鏡システム及びプログラム |
US20130317369A1 (en) * | 2012-03-19 | 2013-11-28 | Genetic Innovations, Inc. | Devices, systems, and methods for virtual staining |
WO2016092394A1 (en) * | 2014-12-10 | 2016-06-16 | Koninklijke Philips N.V. | Systems and methods for translation of medical imaging using machine learning |
Family Cites Families (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7545965B2 (en) * | 2003-11-10 | 2009-06-09 | The University Of Chicago | Image modification and detection using massive training artificial neural networks (MTANN) |
US8295575B2 (en) * | 2007-10-29 | 2012-10-23 | The Trustees of the University of PA. | Computer assisted diagnosis (CAD) of cancer using multi-functional, multi-modal in-vivo magnetic resonance spectroscopy (MRS) and imaging (MRI) |
US8488863B2 (en) | 2008-11-06 | 2013-07-16 | Los Alamos National Security, Llc | Combinational pixel-by-pixel and object-level classifying, segmenting, and agglomerating in performing quantitative image analysis that distinguishes between healthy non-cancerous and cancerous cell nuclei and delineates nuclear, cytoplasm, and stromal material objects from stained biological tissue materials |
US9025850B2 (en) * | 2010-06-25 | 2015-05-05 | Cireca Theranostics, Llc | Method for analyzing biological specimens by spectral imaging |
WO2012016242A2 (en) | 2010-07-30 | 2012-02-02 | Aureon Biosciences, Inc. | Systems and methods for segmentation and processing of tissue images and feature extraction from same for treating, diagnosing, or predicting medical conditions |
US8712142B2 (en) * | 2011-03-14 | 2014-04-29 | The University Of Warwick | Method and apparatus for analysis of histopathology images and its application to cancer diagnosis and grading |
US8948522B2 (en) * | 2011-08-04 | 2015-02-03 | Seiko Epson Corporation | Adaptive threshold for object detection |
US9317781B2 (en) * | 2013-03-14 | 2016-04-19 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Multiple cluster instance learning for image classification |
US9786050B2 (en) | 2013-03-15 | 2017-10-10 | The Board Of Trustees Of The University Of Illinois | Stain-free histopathology by chemical imaging |
US9668699B2 (en) | 2013-10-17 | 2017-06-06 | Siemens Healthcare Gmbh | Method and system for anatomical object detection using marginal space deep neural networks |
US20150269314A1 (en) * | 2014-03-20 | 2015-09-24 | Rudjer Boskovic Institute | Method and apparatus for unsupervised segmentation of microscopic color image of unstained specimen and digital staining of segmented histological structures |
US10283221B2 (en) * | 2016-10-27 | 2019-05-07 | International Business Machines Corporation | Risk assessment based on patient similarity determined using image analysis |
-
2018
- 2018-02-21 US US16/487,636 patent/US11984217B2/en active Active
- 2018-02-21 JP JP2019566558A patent/JP7226895B2/ja active Active
- 2018-02-21 CN CN201880012805.4A patent/CN110326024B/zh active Active
- 2018-02-21 EP EP18756616.1A patent/EP3586306A4/en active Pending
- 2018-02-21 KR KR1020197027374A patent/KR102622542B1/ko active IP Right Grant
- 2018-02-21 WO PCT/KR2018/002118 patent/WO2018155898A1/en unknown
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011104016A (ja) * | 2009-11-13 | 2011-06-02 | Olympus Corp | 画像処理装置、電子機器、内視鏡システム及びプログラム |
US20130317369A1 (en) * | 2012-03-19 | 2013-11-28 | Genetic Innovations, Inc. | Devices, systems, and methods for virtual staining |
WO2016092394A1 (en) * | 2014-12-10 | 2016-06-16 | Koninklijke Philips N.V. | Systems and methods for translation of medical imaging using machine learning |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2021206076A1 (ja) * | 2020-04-10 | 2021-10-14 | 国立大学法人筑波大学 | 計測信号処理装置、計測信号処理方法およびプログラム |
KR102196874B1 (ko) * | 2020-08-07 | 2020-12-31 | 주식회사 환경과학기술 | 위성 이미지 생성 학습 장치, 위성 이미지 생성 학습 방법, 위성 이미지 생성 장치 및 위성 이미지 생성 방법 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20200035350A1 (en) | 2020-01-30 |
KR102622542B1 (ko) | 2024-01-10 |
CN110326024B (zh) | 2023-11-03 |
WO2018155898A1 (en) | 2018-08-30 |
EP3586306A4 (en) | 2020-12-30 |
KR20190112170A (ko) | 2019-10-02 |
JP7226895B2 (ja) | 2023-02-21 |
US11984217B2 (en) | 2024-05-14 |
CN110326024A (zh) | 2019-10-11 |
EP3586306A1 (en) | 2020-01-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR102622542B1 (ko) | 의료 이미징 디바이스에 의해 캡처된 조직학적 이미지를 프로세싱하기 위한 방법 및 장치 | |
CN109523522B (zh) | 内窥镜图像的处理方法、装置、系统及存储介质 | |
RU2765619C1 (ru) | Компьютерная классификация биологической ткани | |
US10004403B2 (en) | Three dimensional tissue imaging system and method | |
CN110033456A (zh) | 一种医疗影像的处理方法、装置、设备和系统 | |
CN109670510A (zh) | 一种基于深度学习的胃镜活检病理数据筛查系统和方法 | |
CN107624192B (zh) | 通过内窥镜组织分化的外科引导和术中病理的系统和方法 | |
US20180082153A1 (en) | Systems and methods for deconvolutional network based classification of cellular images and videos | |
Sinha et al. | Medical image processing | |
CN109493325A (zh) | 基于ct影像的肿瘤异质性分析系统 | |
CN109635846A (zh) | 一种多类医学图像判断方法和系统 | |
Du et al. | Identification of COPD from multi-view snapshots of 3D lung airway tree via deep CNN | |
CN101061513A (zh) | 超声图像中病变的检测和分类 | |
CN110880366B (zh) | 一种医学影像处理系统 | |
CN112699869A (zh) | 基于深度学习的肋骨骨折辅助检测方法及图像识别方法 | |
CN112263217B (zh) | 一种基于改进卷积神经网络的非黑素瘤皮肤癌病理图像病变区域检测方法 | |
Sánchez et al. | Improving hard exudate detection in retinal images through a combination of local and contextual information | |
CN107408198A (zh) | 细胞图像和视频的分类 | |
CN112381762A (zh) | 一种基于深度学习算法的ct肋骨骨折辅助诊断系统 | |
CN113450305B (zh) | 医疗图像的处理方法、系统、设备及可读存储介质 | |
CN114332132A (zh) | 图像分割方法、装置和计算机设备 | |
Aubreville et al. | Transferability of deep learning algorithms for malignancy detection in confocal laser endomicroscopy images from different anatomical locations of the upper gastrointestinal tract | |
CN113298773A (zh) | 基于深度学习的心脏视图识别与左心室检测装置、系统 | |
Cao et al. | Deep learning based lesion detection for mammograms | |
Sreelekshmi et al. | A Review on Multimodal Medical Image Fusion |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210217 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20220225 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220405 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220705 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220927 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20221219 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230110 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230206 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7226895 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |