JP2021122487A - 教師画像生成装置、方法およびプログラム、学習装置、方法およびプログラム、判別器、並びに放射線画像処理装置、方法およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】プロセッサは、人体を含む放射線画像、および放射線撮影以外の手法により取得された、手術用具を表す手術用具画像を取得する。プロセッサは、放射線画像に手術用具画像を合成することにより、対象画像が入力されると対象画像における手術用具の領域を判別する判別器を学習するための教師画像を生成する。
【選択図】図2
Description
プロセッサは、
人体を含む放射線画像、および放射線撮影以外の手法により取得された、手術用具を表す手術用具画像を取得し、
放射線画像に手術用具画像を合成することにより、対象画像が入力されると対象画像における手術用具の領域を判別する判別器を学習するための教師画像を生成するように構成される。
プロセッサは、
本開示による教師画像生成装置により生成された教師画像と、教師画像における手術用具の領域を表す正解データとからなる多数の教師データにより、入力された放射線画像における手術用具の領域を判別する判別器を学習するように構成される。
プロセッサは、
本開示による判別器により、入力された放射線画像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構成される。
放射線画像に手術用具画像を合成することにより、対象画像が入力されると対象画像における手術用具の領域を判別する判別器を学習するための教師画像を生成する。
2 コンソール
3 手術台
3A 取付部
4 放射線源
5 放射線検出器
6 画像保存システム
7 放射線画像処理装置
11 CPU
13 ストレージ
14 ディスプレイ
15 入力デバイス
16 メモリ
17 ネットワークI/F
18 バス
21 教師画像生成プログラム
22 学習プログラム
23 放射線画像処理プログラム
31 画像取得部
32 合成部
33 学習部
34 検出部
34A 判別器
35 表示制御部
40 縫合針
45 教師データ
50 表示画面
51 手術用具の領域
52 矩形領域
60 ガーゼ
61 放射線吸収糸
100 放射線画像撮影システム
C0 正解データ
G0、G1 放射線画像
H 被写体
M0 手術用具画像
Claims (16)
- 少なくとも1つのプロセッサを備え、
前記プロセッサは、
人体を含む放射線画像、および放射線撮影以外の手法により取得された、手術用具を表す手術用具画像を取得し、
前記放射線画像に前記手術用具画像を合成することにより、対象画像が入力されると該対象画像における前記手術用具の領域を判別する判別器を学習するための教師画像を生成するように構成される教師画像生成装置。 - 前記プロセッサは、前記手術用具の特性に応じた合成パラメータによって前記放射線画像および前記手術用具画像を合成することにより、前記教師画像を生成するように構成される請求項1に記載の教師画像生成装置。
- 前記プロセッサは、前記手術用具の放射線吸収率、前記放射線画像における放射線散乱の程度、前記放射線画像におけるビームハードニング、および前記放射線画像の撮影条件に応じたノイズの少なくとも1つに応じて前記合成パラメータを設定するように構成される請求項2に記載の教師画像生成装置。
- 前記手術用具は、ガーゼ、メス、鋏、ドレイン、縫合針、糸、鉗子およびステントグラフトの少なくとも1つを含む請求項1から3のいずれか1項に記載の教師画像生成装置。
- 前記ガーゼは、放射線吸収糸を少なくとも一部に含む請求項4に記載の教師画像生成装置。
- 少なくとも1つのプロセッサを備え、
前記プロセッサは、
請求項1から5のいずれか1項に記載の教師画像生成装置により生成された教師画像と、前記教師画像における前記手術用具の領域を表す正解データとからなる多数の教師データにより、入力された放射線画像における手術用具の領域を判別する判別器を学習するように構成される学習装置。 - 請求項6に記載の学習装置により学習がなされた判別器。
- 少なくとも1つのプロセッサを備え、
前記プロセッサは、
請求項7に記載の判別器により、前記入力された放射線画像における前記手術用具の領域を判別することにより、前記手術用具の領域を検出するように構成される放射線画像処理装置。 - 前記プロセッサは、前記手術用具の領域の検出結果を表示画面に表示するように構成される請求項8に記載の放射線画像処理装置。
- 請求項1から5のいずれか1項に記載の教師画像生成装置により生成された教師画像と、前記教師画像における前記手術用具の領域を表す正解データとからなり、入力された放射線画像における前記手術用具の領域を判別する判別器を学習するための教師データ。
- 人体を含む放射線画像、および放射線撮影以外の手法により取得された、手術用具を表す手術用具画像を取得し、
前記放射線画像に前記手術用具画像を合成することにより、対象画像が入力されると該対象画像における前記手術用具の領域を判別する判別器を学習するための教師画像を生成する教師画像生成方法。 - 請求項1から5のいずれか1項に記載の教師画像生成装置により生成された教師画像と、前記教師画像における前記手術用具の領域を表す正解データとからなる多数の教師データにより、入力された放射線画像における手術用具の領域を判別する判別器を学習する学習方法。
- 請求項7に記載の判別器により、前記入力された放射線画像における前記手術用具の領域を判別することにより、該手術用具の領域を検出する放射線画像処理方法。
- 人体を含む放射線画像、および放射線撮影以外の手法により取得された、手術用具を表す手術用具画像を取得する手順と、
前記放射線画像に前記手術用具画像を合成することにより、対象画像が入力されると該対象画像における前記手術用具の領域を判別する判別器を学習するための教師画像を生成する手順とをコンピュータに実行させる教師画像生成プログラム。 - 請求項1から5のいずれか1項に記載の教師画像生成装置により生成された教師画像と、前記教師画像における前記手術用具の領域を表す正解データとからなる多数の教師データにより、入力された放射線画像における手術用具の領域を判別する判別器を学習する手順をコンピュータに実行させる学習プログラム。
- 請求項7に記載の判別器により、前記入力された放射線画像における前記手術用具の領域を判別することにより、該手術用具の領域を検出する手順をコンピュータに実行させる放射線画像処理プログラム。
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