JP7200040B2 - 情報処理装置、画像解析方法 - Google Patents
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Description
1100…コンピュータ
1101…CPU
1102…メモリ
1103…HDD
1104…入力画像
1105…前処理後画像
1106…セグメンテーション後画像
1107…分割後画像
1108…モデル
1202…画像前処理部
1203…セグメンテーション部
1204…補正部
1205…画像分割部
1206…学習、検証、処理部
1242…グルーピング部
1243…やり直し判定部
1222…入力画像
1223…前処理後画像
1224…セグメンテーション後画像
1225…分割画像
1226…モデル
1262…ワークフロー制御部
Claims (8)
- 顕微鏡画像解析のワークフローを実行する情報処理装置であって、
学習評価用の顕微鏡画像を入力して得られた学習モデルに、特徴量評価用の顕微鏡画像を適用して得られた適用画像を所定の基準でグルーピングするグルーピング部と、
前記グルーピングによりグループ化された画像群を用いて、前記学習評価用の顕微鏡画像に画像解析のやり直し原因があるのか、前記特徴量評価用の顕微鏡画像に画像解析のやり直し原因があるのかを判定するやり直し判定部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 前記グルーピング部は、前記適用画像を複数の領域に分割した分割画像と前記所定の基準とを用いて前記分割画像をグルーピングすることにより、前記適用画像をグルーピングする、
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記グルーピング部は、前記分割画像のそれぞれに、特徴的な材料が含まれる割合が略同程度となるように、前記適用画像の分割数を定める、
ことを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記グルーピング部は、前記学習評価用の顕微鏡画像と前記特徴量評価用の顕微鏡画像とを分類可能な説明変数を用いて、前記グルーピングを行う、
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記グルーピング部は、前記説明変数として、前記適用画像を複数の領域に分割した分割画像の輝度平均と、前記分割画像の輝度分散と、前記分割画像における前記特徴的な材料の面積とを用いて、前記グルーピングを行う、
ことを特徴とする請求項4に記載の情報処理装置。 - 前記やり直し判定部は、前記判定の結果に対応する前記適用画像を表示部に表示し、前記表示部に表示された適用画像のうち分析者により指定された画像と、顕微鏡画像解析のワークフローにおける当該画像のやり直し工程との選択を受け付けて、前記指定された画像について前記選択されたやり直し工程の処理を行う、
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記顕微鏡画像の特徴的な領域を色塗りするセグメンテーション工程を含む前記顕微鏡画像解析のワークフローにおいて、
分析者により前記顕微鏡画像の特徴的な領域が指定された画像と、所定の2値化手法を適用して認識した特徴的な領域を抽出した画像との一致度に基づいて、前記セグメンテーション工程の処理を行うセグメンテーション部、
を備えることを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 顕微鏡画像の画像解析方法であって、
グルーピング部が、学習評価用の顕微鏡画像を入力して得られた学習モデルに、特徴量評価用の顕微鏡画像を適用して得られた適用画像を所定の基準でグルーピングし、
やり直し判定部が、前記グルーピングによりグループ化された画像群を用いて、前記学習評価用の顕微鏡画像に画像解析のやり直し原因があるのか、前記特徴量評価用の顕微鏡画像に画像解析のやり直し原因があるのかを判定する、
ことを特徴とする画像解析方法。
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JP2019085300A JP7200040B2 (ja) | 2019-04-26 | 2019-04-26 | 情報処理装置、画像解析方法 |
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JP2019085300A JP7200040B2 (ja) | 2019-04-26 | 2019-04-26 | 情報処理装置、画像解析方法 |
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JP2020181459A JP2020181459A (ja) | 2020-11-05 |
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JP2019085300A Active JP7200040B2 (ja) | 2019-04-26 | 2019-04-26 | 情報処理装置、画像解析方法 |
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Citations (3)
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JP2010224922A (ja) | 2009-03-24 | 2010-10-07 | Denso Corp | クラス識別器生成装置 |
JP2017027138A (ja) | 2015-07-16 | 2017-02-02 | コニカミノルタ株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理用のプログラム |
WO2019064599A1 (ja) | 2017-09-29 | 2019-04-04 | 日本電気株式会社 | 異常検知装置、異常検知方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
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2019
- 2019-04-26 JP JP2019085300A patent/JP7200040B2/ja active Active
Patent Citations (3)
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Non-Patent Citations (2)
Title |
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Fuyong Xing et al.,Deep Learning in Microscopy Image Analysis: A Survey,IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems,IEEE,2017年11月22日,Volume 29, Issue 10,pp. 4550 - 4568,https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8118310 |
今泉 聡 外4名,ゲノム機能画像解析のための蛋白質局在領域検出アルゴリズム,電子情報通信学会2003年総合大会講演論文集,日本,社団法人電子情報通信学会,2003年03月03日,p.212 |
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