JP6930283B2 - 画像処理装置、画像処理装置の作動方法、及び画像処理プログラム - Google Patents
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Description
医用画像撮像装置が撮像した被検体の診断対象部位に係る医用画像の診断を行う画像処理装置であって、
前記医用画像を取得する画像取得部と、
学習済みの識別器を用いて前記医用画像の画像解析を行い、前記医用画像が複数種別の病変パターンのうちのいずれかに該当する確率を示す指標を算出する診断部と、
を備え、
前記識別器は、前記複数種別の病変パターンのうちのいずれにも該当しないと診断済みの前記医用画像を用いた学習処理の際には、正常状態を示す第1の値が前記指標の正解値に設定されて学習処理が行われ、
前記複数種別の病変パターンのうちのいずれかに該当すると診断済みの前記医用画像を用いた学習処理の際には、異常状態を示す第2の値が前記指標の正解値に設定されて学習処理が行われた、
画像処理装置である。
医用画像撮像装置が撮像した被検体の診断対象部位に係る医用画像の診断を行う画像処理方法であって、
前記医用画像を取得する処理と、
学習済みの識別器を用いて前記医用画像の画像解析を行い、前記医用画像が複数種別の病変パターンのうちのいずれかに該当する確率を示す指標を算出する処理と、
を備え、
前記識別器は、前記複数種別の病変パターンのうちのいずれにも該当しないと診断済みの前記医用画像を用いた学習処理の際には、正常状態を示す第1の値が前記指標の正解値に設定されて学習処理が行われ、
前記複数種別の病変パターンのうちのいずれかに該当すると診断済みの前記医用画像を用いた学習処理の際には、異常状態を示す第2の値が前記指標の正解値に設定されて学習処理が行われた、
画像処理方法である。
コンピュータに、
医用画像撮像装置が撮像した被検体の診断対象部位に係る医用画像を取得させる処理と、
学習済みの識別器を用いて前記医用画像の画像解析を行い、前記医用画像が複数種別の病変パターンのうちのいずれかに該当する確率を示す指標を算出させる処理と、
を実行させる、画像処理プログラムであって、
前記識別器は、前記複数種別の病変パターンのうちのいずれにも該当しないと診断済みの前記医用画像を用いた学習処理の際には、正常状態を示す第1の値が前記指標の正解値に設定されて学習処理が行われ、
前記複数種別の病変パターンのうちのいずれかに該当すると診断済みの前記医用画像を用いた学習処理の際には、異常状態を示す第2の値が前記指標の正解値に設定されて学習処理が行われた、
画像処理プログラムである。
まず、一実施形態に係る画像処理装置100の構成の概要について説明する。
画像取得部10は、医用画像撮像装置200から、被検体の診断対象部位を撮像した医用画像のデータD1を取得する。
診断部20は、画像取得部10から医用画像のデータD1を取得して、学習済みの識別器Mを用いて医用画像の画像解析を行い、被検体が複数種別の病変パターンのうちのいずれかに該当する確率を算出する。
表示制御部30は、正常度を表示装置300に表示させるべく、正常度のデータD2を表示装置300に出力する。
学習部40は、識別器Mが医用画像のデータD1から正常度を算出し得るように、教師データD3を用いて、識別器Mの学習処理を行う。
図7は、変形例1に係る識別器Mの一例を示す図である。
図8は、変形例2に係る識別器Mの一例を示す図である。
変形例3に係る画像処理装置100は、表示制御部30の構成の点で、上記実施形態と相違する。
本発明は、上記実施形態に限らず、種々に変形態様が考えられる。
20 診断部
30 表示制御部
40 学習部
100 画像処理装置
200 医用画像撮像装置
300 表示装置
M 識別器
Claims (15)
- 医用画像撮像装置が撮像した被検体の診断対象部位に係る医用画像の診断を行う画像処理装置であって、
前記医用画像を取得する画像取得部と、
学習済みの識別器を用いて前記医用画像の画像解析を行い、前記医用画像が複数種別の病変パターンのうちの少なくとも1つに該当する確率を示す指標を算出する診断部と、
を備え、
前記識別器は、前記複数種別の病変パターンのうちのいずれにも該当しないと診断済みの前記医用画像を用いた学習処理の際には、正常状態を示す第1の値が前記指標の正解値に設定されて学習処理が行われ、
前記複数種別の病変パターンのうちの少なくとも1つに該当すると診断済みの前記医用画像を用いた学習処理の際には、異常状態を示す第2の値が前記指標の正解値に設定されて学習処理が行われ、且つ、
前記識別器は、前記複数種別の病変パターンのうちのいずれにも該当しないと診断済みの前記医用画像を用いた学習処理の際には、前記医用画像の全画像領域を用いた学習処理が行われ、
前記複数種別の病変パターンのうちの少なくとも1つに該当すると診断済みの前記医用画像を用いた学習処理の際には、前記医用画像の全画像領域から異常状態の領域を抽出した部分的な画像領域を用いた学習処理が行われた、
画像処理装置。 - 前記識別器は、前記複数種別の病変パターンのうちの少なくとも1つに該当すると診断済みの前記医用画像を用いた学習処理の際には、前記医用画像の全画像領域から抽出された異常状態の組織又は陰影の画像領域を用いた学習処理が行われた、
請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記診断部は、前記医用画像の全画像領域を対象として、前記指標を算出する、
請求項1又は2に記載の画像処理装置。 - 前記診断部は、前記医用画像の全画像領域を複数に分割し、当該分割した画像領域毎に前記指標を算出する、
請求項1乃至3のいずれか一項に記載の画像処理装置。 - 前記診断部は、前記医用画像の画素領域毎に、前記指標を算出する、
請求項1乃至4のいずれか一項に記載の画像処理装置。 - 前記指標を表示装置に表示させる態様を制御する表示制御部、を更に備える、
請求項1乃至5のいずれか一項に記載の画像処理装置。 - 前記表示制御部は、前記指標と関連付けられた前記医用画像の画像領域の位置に重畳させて、前記指標を前記表示装置に表示させる、
請求項6に記載の画像処理装置。 - 前記表示制御部は、前記指標を色情報に変換して、前記指標を前記表示装置に表示させる、
請求項7に記載の画像処理装置。 - 前記表示制御部は、複数の前記医用画像それぞれについて算出された前記指標に基づいて、複数の前記医用画像を前記表示装置に表示させる順番又は複数の前記医用画像を前記表示装置に表示させるか否かを決定する、
請求項6乃至8のいずれか一項に記載の画像処理装置。 - 前記医用画像は、医用静止画画像である、
請求項1乃至9のいずれか一項に記載の画像処理装置。 - 前記医用画像は、胸部単純X線画像である、
請求項10に記載の画像処理装置。 - 前記識別器は、ベイズ識別器、SVM識別器、又は畳み込みニューラルネットワークを含んで構成される、
請求項1乃至11のいずれか一項に記載の画像処理装置。 - 前記診断部は、前記医用画像に加え、更に、前記被検体の年齢、性別、地域、又は既病歴に係る情報に基づいて、前記指標を算出する、
請求項1乃至12のいずれか一項に記載の画像処理装置。 - 医用画像撮像装置が撮像した被検体の診断対象部位に係る医用画像の診断を行う画像処理装置の作動方法であって、
前記医用画像を取得する処理と、
学習済みの識別器を用いて前記医用画像の画像解析を行い、前記医用画像が複数種別の病変パターンのうちの少なくとも1つに該当する確率を示す指標を算出する処理と、
を備え、
前記識別器は、前記複数種別の病変パターンのうちのいずれにも該当しないと診断済みの前記医用画像を用いた学習処理の際には、正常状態を示す第1の値が前記指標の正解値に設定されて学習処理が行われ、
前記複数種別の病変パターンのうちの少なくとも1つに該当すると診断済みの前記医用画像を用いた学習処理の際には、異常状態を示す第2の値が前記指標の正解値に設定されて学習処理が行われ、且つ、
前記識別器は、前記複数種別の病変パターンのうちのいずれにも該当しないと診断済みの前記医用画像を用いた学習処理の際には、前記医用画像の全画像領域を用いた学習処理が行われ、
前記複数種別の病変パターンのうちの少なくとも1つに該当すると診断済みの前記医用画像を用いた学習処理の際には、前記医用画像の全画像領域から異常状態の領域を抽出した部分的な画像領域を用いた学習処理が行われた、
画像処理装置の作動方法。 - コンピュータに、
医用画像撮像装置が撮像した被検体の診断対象部位に係る医用画像を取得させる処理と、
学習済みの識別器を用いて前記医用画像の画像解析を行い、前記医用画像が複数種別の病変パターンのうちの少なくとも1つに該当する確率を示す指標を算出させる処理と、
を実行させる、画像処理プログラムであって、
前記識別器は、前記複数種別の病変パターンのうちのいずれにも該当しないと診断済みの前記医用画像を用いた学習処理の際には、正常状態を示す第1の値が前記指標の正解値に設定されて学習処理が行われ、
前記複数種別の病変パターンのうちの少なくとも1つに該当すると診断済みの前記医用画像を用いた学習処理の際には、異常状態を示す第2の値が前記指標の正解値に設定されて学習処理が行われ、且つ、
前記識別器は、前記複数種別の病変パターンのうちのいずれにも該当しないと診断済みの前記医用画像を用いた学習処理の際には、前記医用画像の全画像領域を用いた学習処理が行われ、
前記複数種別の病変パターンのうちの少なくとも1つに該当すると診断済みの前記医用画像を用いた学習処理の際には、前記医用画像の全画像領域から異常状態の領域を抽出した部分的な画像領域を用いた学習処理が行われた、
画像処理プログラム。
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