JP2021013685A5 - - Google Patents
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Description
また、撮影条件における放射線量が小さいと、第１の放射線画像Ｇ１に含まれるノイズが多くなる。このため、合成部２４は、放射線量が小さい場合、下記の式（２）に示すように、式（１）に対して放射線量に応じたノイズＮ（ｘ，ｙ）を加算することにより合成画像Ｃ０を生成する。この場合、重み係数ｗ１は予め定められた値としてもよく、上記の手術用具の放射線吸収率、放射線散乱の程度およびビームハードニングの少なくとも１つに応じて設定してもよい。また、ノイズＮ（ｘ，ｙ）は予め定められたシミュレーションにより導出して、ストレージ１３に記憶しておけばよい。なお、ノイズＮ（ｘ，ｙ）も合成パラメータに含まれる。
このように、本実施形態においては、第１の放射線画像Ｇ１および手術用具を表す第２の放射線画像Ｇ２を合成することにより生成した合成画像Ｃ０、およびこの合成画像Ｃ０における手術用具の領域を表す正解データからなる教師データにより、入力された放射線画像から手術用具の領域を判別するように学習がなされた判別器３０を検出部２２が備えるものとした。そして、判別器３０によって、入力された放射線画像Ｇ０における手術用具の領域を判別することにより、手術用具の領域を検出するようにした。このため、本実施形態によれば、検出結果を参照することにより、患者の体内に手術用具が残存していないかを確実に確認することができる。したがって、本実施形態によれば、手術後における手術用具の患者体内の残存を確実に防止できる。
一方、判別器３０の学習に必要な、手術器具が残存した放射線画像は極めて稀であるため、判別器３０の学習のために大量に収集することは困難であった。本実施形態においては、第１の放射線画像Ｇ１および手術用具を表す第２の放射線画像Ｇ２を合成することにより生成した合成画像Ｃ０を用いて、判別器３０を学習している。このため、十分な数の合成画像Ｃ０を用意することができ、その結果、手術器具の検出精度が高い判別器３０を構築することができる。
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