JP7192512B2 - 学習プログラム、学習装置及び学習方法 - Google Patents
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Description
図1を用いて、実施例に係る学習装置の機能構成について説明する。図1は、実施例に係る学習装置の機能構成の一例を示す図である。図1に示すように、学習装置10は、インタフェース部11、記憶部12及び制御部13を有する。
図10を用いて、学習装置10による学習処理の流れを説明する。図10は、学習処理の流れを示すフローチャートである。図10に示すように、まず、学習装置10は、超音波入力画像を取得する(ステップS11)。また、学習装置10は、生成影画像を生成し超音波入力画像と合成する(ステップS12)。
上述したように、学習装置10は、超音波入力画像における超音波反射状況に対応した影を含む影画像を生成する。学習装置10は、超音波入力画像と影画像を合成した合成画像が入力されたエンコーダからの出力を、第1のデコーダと第2のデコーダとに入力する。学習装置10は、再構成誤差、誤差関数及び尤度関数に基づき、エンコーダ、第1のデコーダ、及び、第2のデコーダの学習を実行する。再構成誤差は、第1のデコーダの出力である第1の画像と第2のデコーダの出力である第2の画像とを合成する結合関数の出力画像と合成画像との再構成誤差である。誤差関数は、第1の画像の影画像における影部分に対応する領域と影画像の影との誤差関数である。尤度関数は、第2の画像についての超音波画像における対象物に関する尤度関数である。このように、学習装置10は、自動的に生成した影の画像を教師データとして学習を行うことができる。このため、実施例によれば、超音波画像の影の有無の判別における汎用性を向上させることが可能になる。
上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。また、実施例で説明した具体例、分布、数値等は、あくまで一例であり、任意に変更することができる。
図14は、ハードウェア構成例を説明する図である。図14に示すように、学習装置10は、通信インタフェース10a、HDD(Hard Disk Drive)10b、メモリ10c、プロセッサ10dを有する。また、図14に示した各部は、バス等で相互に接続される。
10 学習装置
11、21 インタフェース部
12、22 記憶部
13、23 制御部
20 認識装置
30 表示装置
40 プローブ
121 学習情報
122、222 エンコーダ情報
123、223 影デコーダ情報
124 対象物デコーダ情報
130 生成部
131、231 入力部
132 結合部
133 学習部
133a 計算部
133b 更新部
232 判定部
233 認識部
234 表示制御部
Claims (5)
- コンピュータに、
超音波入力画像における超音波反射状況に対応した影を含む影画像を生成し、
前記超音波入力画像と前記影画像を合成した合成画像が入力されたエンコーダからの出力を、第1のデコーダと第2のデコーダとに入力し、
前記第1のデコーダの出力である第1の画像と前記第2のデコーダの出力である第2の画像とを合成する結合関数の出力画像と前記合成画像との再構成誤差、前記第1の画像の前記影画像における影部分に対応する領域と前記影画像の前記影との誤差関数、前記第2の画像についての超音波画像における対象物に関する尤度関数に基づき、前記エンコーダ、前記第1のデコーダ、及び、前記第2のデコーダの学習を実行する、
処理を実行させることを特徴とする学習プログラム。 - 前記学習を実行する処理は、画像の画素値に対応する値を変数とする尤度関数であって、最大の画素値及び最小の画素値いずれでもない所定の画素値に対応する変数に対して最大値をとる尤度関数を、前記対象物に関する尤度関数として用いて学習を実行することを特徴とする請求項1に記載の学習プログラム。
- 前記学習を実行する処理は、画像の画素値に対応する確率変数が0より大きく1より小さい所定の値であるときに極大値を取るようにパラメータが設定されたベータ分布の確率密度関数に基づく尤度関数を、前記対象物に関する尤度関数として用いて学習を実行することを特徴とする請求項1に記載の学習プログラム。
- 超音波入力画像における超音波反射状況に対応した影を含む影画像を生成する生成部と、
前記超音波入力画像と前記影画像を合成した合成画像が入力されたエンコーダからの出力を、第1のデコーダと第2のデコーダとに入力する入力部と、
前記第1のデコーダの出力である第1の画像と前記第2のデコーダの出力である第2の画像とを合成する結合関数の出力画像と前記合成画像との再構成誤差、前記第1の画像の前記影画像における影部分に対応する領域と前記影画像の前記影との誤差関数、前記第2の画像についての超音波画像における対象物に関する尤度関数に基づき、前記エンコーダ、前記第1のデコーダ、及び、前記第2のデコーダの学習を実行する学習部と、
を有することを特徴とする学習装置。 - 超音波入力画像における超音波反射状況に対応した影を含む影画像を生成し、
前記超音波入力画像と前記影画像を合成した合成画像が入力されたエンコーダからの出力を、第1のデコーダと第2のデコーダとに入力し、
前記第1のデコーダの出力である第1の画像と前記第2のデコーダの出力である第2の画像とを合成する結合関数の出力画像と前記合成画像との再構成誤差、前記第1の画像の前記影画像における影部分に対応する領域と前記影画像の前記影との誤差関数、前記第2の画像についての超音波画像における対象物に関する尤度関数に基づき、前記エンコーダ、前記第1のデコーダ、及び、前記第2のデコーダの学習を実行する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする学習方法。
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