JP2021101965A5 - - Google Patents

Claims (25)

1. 被検眼の眼底正面画像と被検眼の病名情報とを含む学習データを用いた学習により得た学習済モデルを用いて被検眼の眼底正面画像から被検眼の病名情報を取得するとともに、被検眼の眼底正面画像から病変の位置、大きさ及び種類の少なくとも一つを示す病変情報を取得する演算処理部と、
   前記取得された病名情報及び病変情報を用いて、断層画像の撮影パラメータを設定するパラメータ設定部と、
   を備える、制御装置。
2. 前記学習データは、被検眼の断層画像を更に含み、
   前記演算処理部は、前記学習済モデルを用いて、被検眼の眼底正面画像及び断層画像から被検眼の病名情報を取得する、請求項１に記載の制御装置。
3. 前記演算処理部は、病名情報を取得するための学習済モデルとは異なる学習済モデルであって、被検眼の眼底正面画像と被検眼の病変情報とを含む学習データを用いた学習により得た学習済モデルを用いて、被検眼の眼底正面画像から病変情報を取得する、請求項１又は２に記載の制御装置。
4. 前記演算処理部は、入力された画像からセグメンテーション結果又は物体認識結果を生成するための学習済モデルを用いて、病変情報を取得する、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の制御装置。
5. 病変情報を取得するための学習済モデルは、敵対的生成ネットワーク又はオートエンコーダーを含み、
   前記演算処理部は、前記敵対的生成ネットワーク又は前記オートエンコーダーを用いて得た画像と、該敵対的生成ネットワーク又は該オートエンコーダーに入力された画像との差に関する情報を用いて、病変情報を取得する、請求項１乃至３のいずれか一項の記載の制御装置。
6. 病変情報を取得するための学習済モデルの学習データは、被検眼の断層画像を更に含み、
   前記演算処理部は、病変情報を取得するための学習済モデルを用いて、被検眼の眼底正面画像及び断層画像から病変情報を取得する、請求項３乃至５のいずれか一項に記載の制御装置。
7. 被検眼の眼底正面画像と被検眼の病名情報とを含む学習データを用いた学習により得た学習済モデル、及び被検眼の眼底正面画像と被検眼の病変の位置、大きさ及び種類の少なくとも一つを示す病変情報とを含む学習データを用いた学習により得た学習済モデルのうち少なくとも一方を用いて、被検眼の眼底正面画像から病名情報及び病変情報のうち少なくとも一方を取得する演算処理部と、
   前記取得された病名情報及び病変情報のうち少なくとも一方を用いて、断層画像の撮影パラメータを設定するパラメータ設定部と、
   を備える、制御装置。
8. 前記病名情報は、緑内障、網膜血管疾患、加齢黄斑変性症、及び糖尿病性網膜症のうち少なくとも一つを含む、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の制御装置。
9. 前記演算処理部は、病名情報を取得するための学習済モデルに、被検眼の複数の眼底正面画像を入力して前記病名情報を取得する、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の制御装置。
10. 前記演算処理部は、病変情報を取得するための学習済モデルに、被検眼の複数の眼底正面画像を入力して前記病変情報を取得する、請求項１乃至９のいずれか一項に記載の制御装置。
11. 前記病変の種類は、視神経乳頭の形状異常、神経線維層欠損、網膜血管異常、及び軟性ドルーゼンのうち少なくとも一つを含む、請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の制御装置。
12. 前記取得された病名情報及び病変情報のうち少なくとも一方は、操作者の指示に応じて修正可能であり、
    前記パラメータ設定部は、前記撮影パラメータの設定に、前記修正された病名情報又は病変情報を用いる、請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の制御装置。
13. 前記パラメータ設定部は、前記設定された撮影パラメータを、操作者の指示に応じて修正可能である、請求項１乃至１２のいずれか一項に記載の制御装置。
14. 前記操作者の指示は、文字認識用の学習済モデルと音声認識用の学習済モデルとジェスチャー認識用の学習済モデルとのうち少なくとも１つの学習済モデルを用いて得た情報である、請求項１２又は１３に記載の制御装置。
15. 被検眼の眼底正面画像を取得する取得部と、
    被検眼の眼底正面画像と断層画像の撮影パラメータとを含む学習データを用いた学習により得た学習済モデルを用いて、前記取得した被検眼の眼底正面画像から断層画像の撮影パラメータを取得する演算処理部と、
    を備える、制御装置。
16. 前記撮影パラメータは、断層画像の撮影の要否の情報を含む、請求項１乃至１５のいずれか一項に記載の制御装置。
17. 前記撮影パラメータは、撮影範囲、スキャンパターン、及びスキャン数のうち少なくとも一つを含む、請求項１乃至１６のいずれか一項に記載の制御装置。
18. 前記撮影パラメータは、診断目的に応じた撮影モードを含む、請求項１乃至１７のいずれか一項に記載の制御装置。
19. 前記診断目的に応じた撮影モードは、解析する画像の種類に対応する撮影モード、及び疾病に対応する撮影モードのうち少なくとも一つを含む、請求項１８に記載の制御装置。
20. 請求項１乃至１９のいずれか一項に記載の制御装置と、
    前記撮影パラメータを用いて被検眼の断層画像を撮影する撮影装置と、
    を備える、光干渉断層撮影装置。
21. 前記撮影装置は、被検眼の眼底正面画像を更に撮影する、請求項２０に記載の光干渉断層撮影装置。
22. 被検眼の眼底正面画像と被検眼の病名情報とを含む学習データを用いた学習により得た学習済モデルを用いて、被検眼の眼底正面画像から被検眼の病名情報を取得することと、
    被検眼の眼底正面画像から病変の位置、大きさ及び種類の少なくとも一つを示す病変情報を取得することと、
    前記取得された病名情報及び病変情報を用いて、断層画像の撮影パラメータを設定することと、
    を含む、光干渉断層撮影装置の制御方法。
23. 被検眼の眼底正面画像と被検眼の病名情報とを含む学習データを用いた学習により得た学習済モデル、及び被検眼の眼底正面画像と被検眼の病変の位置、大きさ及び種類の少なくとも一つを示す病変情報とを含む学習データを用いた学習により得た学習済モデルのうち少なくとも一方を用いて、被検眼の眼底正面画像から病名情報及び病変情報のうち少なくとも一方を取得することと、
    前記取得された病名情報及び病変情報のうち少なくとも一方を用いて、断層画像の撮影パラメータを設定することと、
    を含む、光干渉断層撮影装置の制御方法。
24. 被検眼の眼底正面画像を取得することと、
    被検眼の眼底正面画像と断層画像の撮影パラメータとを含む学習データを用いた学習により得た学習済モデルを用いて、前記取得した被検眼の眼底正面画像から断層画像の撮影パラメータを取得することと、
    を含む、光干渉断層撮影装置の制御方法。
25. コンピュータによって実行されると、該コンピュータに請求項２２乃至２４のいずれか一項に記載の制御方法の各工程を実行させるプログラム。