JP7326845B2 - びまん性症例画像判定プログラム、システム、及び方法 - Google Patents
びまん性症例画像判定プログラム、システム、及び方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP7326845B2 JP7326845B2 JP2019082040A JP2019082040A JP7326845B2 JP 7326845 B2 JP7326845 B2 JP 7326845B2 JP 2019082040 A JP2019082040 A JP 2019082040A JP 2019082040 A JP2019082040 A JP 2019082040A JP 7326845 B2 JP7326845 B2 JP 7326845B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- histogram
- image
- group
- cross
- diffuse
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Description
図1に示すように、第1実施形態に係る類似症例画像検索システム100には、医用画像DB(Database)30に記憶された複数の医用画像、又はクエリ画像となる医用画像が入力される。具体的には、各医用画像の特徴量の登録処理の際には、医用画像DB30から複数の医用画像が入力され、類似症例の検索処理の際には、クエリ画像が入力される。
次に、第2実施形態について説明する。なお、第2実施形態に係る類似症例画像検索システムにおいて、第1実施形態に係る類似症例画像検索システム100と同様の部分については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。
人体の所定部位を撮影した医用画像において、前記所定部位の各位置に対する異常陰影の分布を示すヒストグラムを算出し、
前記ヒストグラムのピークが、びまん性症例の医用画像の特徴を示す度合いに基づいて、前記医用画像がびまん性症例の医用画像か否かを判定する
ことを含む処理をコンピュータに実行させるためのびまん性症例画像判定プログラム。
前記びまん性症例の医用画像の特徴を示す混合分布に対する前記ヒストグラムの尤度を、前記度合いとする付記1に記載のびまん性症例画像判定プログラム。
前記びまん性症例の医用画像の特徴を示す混合分布は、前記混合分布に含まれる分布の数が所定範囲内である付記2に記載のびまん性症例画像判定プログラム。
人体の所定部位を撮影した医用画像において、前記所定部位の各位置に対する異常陰影の分布を示すヒストグラムを算出し、
判定対象の第1の医用画像のヒストグラムと、前記第1の医用画像とは撮影時が異なる第2の医用画像のヒストグラムとの差分のヒストグラムを算出し、
前記第1の医用画像のヒストグラムにおけるピーク群と、前記差分のヒストグラムにおけるピーク群との距離に基づいて、前記第1の医用画像がびまん性症例の医用画像か否かを判定する
ことを含む処理をコンピュータに実行させるためのびまん性症例画像判定プログラム。
前記距離が所定値以下の場合に、前記第1の医用画像がびまん性症例の医用画像であると判定する付記4に記載のびまん性症例画像判定プログラム。
前記第1の医用画像のヒストグラムにおけるピークの位置と、対応する前記差分のヒストグラムにおけるピークの位置との距離の全ピーク分の和を、前記第1の医用画像のヒストグラムにおけるピーク群と、前記差分のヒストグラムにおけるピーク群との距離として算出する付記4又は付記5に記載のびまん性症例画像判定プログラム。
前記対応する前記差分のヒストグラムにおけるピークは、前記第1の医用画像のヒストグラムにおけるピークの位置との距離が最小となるピークである付記6に記載のびまん性症例画像判定プログラム。
記憶装置に記憶された複数の医用画像から、びまん性症例の医用画像と判定された医用画像を抽出し、
抽出された医用画像の中から、クエリとなる医用画像と特徴量が類似する医用画像を検索する
付記1~付記7のいずれか1項に記載のびまん性症例画像判定プログラム。
人体の所定部位を撮影した医用画像において、前記所定部位の各位置に対する異常陰影の分布を示すヒストグラムを算出する算出部と、
前記ヒストグラムのピークが、びまん性症例の医用画像の特徴を示す度合いに基づいて、前記医用画像がびまん性症例の医用画像か否かを判定する判定部と、
を含むびまん性症例画像判定装置。
前記びまん性症例の医用画像の特徴を示す混合分布に対する前記ヒストグラムの尤度を、前記度合いとする付記9に記載のびまん性症例画像判定装置。
前記びまん性症例の医用画像の特徴を示す混合分布は、前記混合分布に含まれる分布の数が所定範囲内である付記10に記載のびまん性症例画像判定装置。
人体の所定部位を撮影した医用画像において、前記所定部位の各位置に対する異常陰影の分布を示すヒストグラムを算出すると共に、判定対象の第1の医用画像のヒストグラムと、前記第1の医用画像とは撮影時が異なる第2の医用画像のヒストグラムとの差分のヒストグラムを算出する算出部と、
前記第1の医用画像のヒストグラムにおけるピーク群と、前記差分のヒストグラムにおけるピーク群との距離に基づいて、前記第1の医用画像がびまん性症例の医用画像か否かを判定する判定部と、
を含むびまん性症例画像判定装置。
前記判定部は、前記距離が所定値以下の場合に、前記第1の医用画像がびまん性症例の医用画像であると判定する付記12に記載のびまん性症例画像判定装置。
前記判定部は、前記第1の医用画像のヒストグラムにおけるピークの位置と、対応する前記差分のヒストグラムにおけるピークの位置との距離の全ピーク分の和を、前記第1の医用画像のヒストグラムにおけるピーク群と、前記差分のヒストグラムにおけるピーク群との距離として算出する付記12又は付記13に記載のびまん性症例画像判定装置。
前記対応する前記差分のヒストグラムにおけるピークは、前記第1の医用画像のヒストグラムにおけるピークの位置との距離が最小となるピークである付記14に記載のびまん性症例画像判定装置。
記憶装置に記憶された複数の医用画像から、びまん性症例の医用画像と判定された医用画像を抽出し、抽出された医用画像の中から、クエリとなる医用画像と特徴量が類似する医用画像を検索する検索部を更に含む付記9~付記15のいずれか1項に記載のびまん性症例画像判定装置。
人体の所定部位を撮影した医用画像において、前記所定部位の各位置に対する異常陰影の分布を示すヒストグラムを算出し、
前記ヒストグラムのピークが、びまん性症例の医用画像の特徴を示す度合いに基づいて、前記医用画像がびまん性症例の医用画像か否かを判定する
ことを含む処理をコンピュータが実行するびまん性症例画像判定方法。
人体の所定部位を撮影した医用画像において、前記所定部位の各位置に対する異常陰影の分布を示すヒストグラムを算出し、
判定対象の第1の医用画像のヒストグラムと、前記第1の医用画像とは撮影時が異なる第2の医用画像のヒストグラムとの差分のヒストグラムを算出し、
前記第1の医用画像のヒストグラムにおけるピーク群と、前記差分のヒストグラムにおけるピーク群との距離に基づいて、前記第1の医用画像がびまん性症例の医用画像か否かを判定する
ことを含む処理をコンピュータが実行するびまん性症例画像判定方法。
人体の所定部位を撮影した医用画像において、前記所定部位の各位置に対する異常陰影の分布を示すヒストグラムを算出し、
前記ヒストグラムのピークが、びまん性症例の医用画像の特徴を示す度合いに基づいて、前記医用画像がびまん性症例の医用画像か否かを判定する
ことを含む処理をコンピュータに実行させるためのびまん性症例画像判定プログラムを記憶した記憶媒体。
人体の所定部位を撮影した医用画像において、前記所定部位の各位置に対する異常陰影の分布を示すヒストグラムを算出し、
判定対象の第1の医用画像のヒストグラムと、前記第1の医用画像とは撮影時が異なる第2の医用画像のヒストグラムとの差分のヒストグラムを算出し、
前記第1の医用画像のヒストグラムにおけるピーク群と、前記差分のヒストグラムにおけるピーク群との距離に基づいて、前記第1の医用画像がびまん性症例の医用画像か否かを判定する
ことを含む処理をコンピュータに実行させるためのびまん性症例画像判定プログラムを記憶した記憶媒体。
12、212 算出部
14、214 判定部
16 登録部
18 検索部
20 特徴量辞書
30 医用画像DB
40 コンピュータ
41 CPU
42 メモリ
43 記憶部
49 記憶媒体
50、250 類似症例画像検索プログラム
60、260 びまん性症例画像判定プログラム
100、200 類似症例画像検索システム
Claims (12)
- 人体の所定部位を撮影して得られた断面画像群のそれぞれの画像における異常陰影の出現度合いに基づき、前記所定部位の各位置に対する異常陰影についてのヒストグラムを算出し、
前記ヒストグラムの形状がびまん性症例のヒストグラムの特徴と類似する度合いに基づいて、前記断面画像群がびまん性症例を示すか否かを判定する
ことを含む処理をコンピュータに実行させるためのびまん性症例画像判定プログラム。 - 前記びまん性症例の断面画像群の特徴を示す混合分布に対する前記ヒストグラムの尤度を、前記度合いとする請求項1に記載のびまん性症例画像判定プログラム。
- 前記びまん性症例の断面画像群の特徴を示す混合分布は、前記混合分布に含まれる分布の数が所定範囲内である請求項2に記載のびまん性症例画像判定プログラム。
- 人体の所定部位を撮影して得られた断面画像群のそれぞれの画像における異常陰影の出現度合いに基づき、前記所定部位の各位置に対する異常陰影についてのヒストグラムを算出し、
判定対象の第1の断面画像群のヒストグラムと、前記第1の断面画像群とは撮影時が異なる第2の断面画像群のヒストグラムとの差分のヒストグラムを算出し、
前記第1の断面画像群のヒストグラムにおけるピーク群と、前記差分のヒストグラムにおけるピーク群との距離に基づいて、前記第1の断面画像群がびまん性症例を示すか否かを判定する
ことを含む処理をコンピュータに実行させるためのびまん性症例画像判定プログラム。 - 前記距離が所定値以下の場合に、前記第1の断面画像群がびまん性症例を示すと判定する請求項4に記載のびまん性症例画像判定プログラム。
- 前記第1の断面画像群のヒストグラムにおけるピークの位置と、対応する前記差分のヒストグラムにおけるピークの位置との距離の全ピーク分の和を、前記第1の断面画像群のヒストグラムにおけるピーク群と、前記差分のヒストグラムにおけるピーク群との距離として算出する請求項4又は請求項5に記載のびまん性症例画像判定プログラム。
- 前記対応する前記差分のヒストグラムにおけるピークは、前記第1の断面画像群のヒストグラムにおけるピークの位置との距離が最小となるピークである請求項6に記載のびまん性症例画像判定プログラム。
- 記憶装置に記憶された複数の断面画像群から、びまん性症例を示すと判定された断面画像群を抽出し、
抽出された断面画像群の中から、クエリとなる断面画像群と特徴量が類似する断面画像群を検索する
請求項1~請求項7のいずれか1項に記載のびまん性症例画像判定プログラム。 - 人体の所定部位を撮影して得られた断面画像群のそれぞれの画像における異常陰影の出現度合いに基づき、前記所定部位の各位置に対する異常陰影についてのヒストグラムを算出する算出部と、
前記ヒストグラムの形状がびまん性症例のヒストグラムの特徴と類似する度合いに基づいて、前記断面画像群がびまん性症例を示すか否かを判定する判定部と、
を含むびまん性症例画像判定装置。 - 人体の所定部位を撮影して得られた断面画像群のそれぞれの画像における異常陰影の出現度合いに基づき、前記所定部位の各位置に対する異常陰影についてのヒストグラムを算出すると共に、判定対象の第1の断面画像群のヒストグラムと、前記第1の断面画像群とは撮影時が異なる第2の断面画像群のヒストグラムとの差分のヒストグラムを算出する算出部と、
前記第1の断面画像群のヒストグラムにおけるピーク群と、前記差分のヒストグラムにおけるピーク群との距離に基づいて、前記第1の断面画像群がびまん性症例を示すか否かを判定する判定部と、
を含むびまん性症例画像判定装置。 - 人体の所定部位を撮影して得られた断面画像群のそれぞれの画像における異常陰影の出現度合いに基づき、前記所定部位の各位置に対する異常陰影についてのヒストグラムを算出し、
前記ヒストグラムの形状がびまん性症例のヒストグラムの特徴と類似する度合いに基づいて、前記断面画像群がびまん性症例を示すか否かを判定する
ことを含む処理をコンピュータが実行するびまん性症例画像判定方法。 - 人体の所定部位を撮影した医用画像において、前記所定部位の各位置に対する異常陰影の分布を示すヒストグラムを算出し、
判定対象の第1の医用画像のヒストグラムと、前記第1の医用画像とは撮影時が異なる第2の医用画像のヒストグラムとの差分のヒストグラムを算出し、
前記第1の医用画像のヒストグラムにおけるピーク群と、前記差分のヒストグラムにおけるピーク群との距離に基づいて、前記第1の医用画像がびまん性症例の医用画像か否かを判定する
ことを含む処理をコンピュータが実行するびまん性症例画像判定方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019082040A JP7326845B2 (ja) | 2019-04-23 | 2019-04-23 | びまん性症例画像判定プログラム、システム、及び方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019082040A JP7326845B2 (ja) | 2019-04-23 | 2019-04-23 | びまん性症例画像判定プログラム、システム、及び方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020181250A JP2020181250A (ja) | 2020-11-05 |
JP7326845B2 true JP7326845B2 (ja) | 2023-08-16 |
Family
ID=73024001
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019082040A Active JP7326845B2 (ja) | 2019-04-23 | 2019-04-23 | びまん性症例画像判定プログラム、システム、及び方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7326845B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117934458B (zh) * | 2024-03-21 | 2024-06-14 | 武汉市豪迈电力自动化技术有限责任公司 | 基于短共享电力无线通信的智能电网安全防护方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2013065090A1 (ja) | 2011-11-04 | 2013-05-10 | パナソニック株式会社 | 類似症例検索装置および類似症例検索方法 |
JP2016122412A (ja) | 2014-12-25 | 2016-07-07 | キヤノン株式会社 | 医療画像処理システム、医療画像処理方法及びプログラム |
WO2017150497A1 (ja) | 2016-03-02 | 2017-09-08 | 地方独立行政法人神奈川県立病院機構 | 肺野病変の診断支援装置、該装置の制御方法及びプログラム |
JP2017215876A (ja) | 2016-06-01 | 2017-12-07 | 富士通株式会社 | 類似画像検索プログラム、類似画像検索方法、及び類似画像検索装置 |
-
2019
- 2019-04-23 JP JP2019082040A patent/JP7326845B2/ja active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2013065090A1 (ja) | 2011-11-04 | 2013-05-10 | パナソニック株式会社 | 類似症例検索装置および類似症例検索方法 |
JP2016122412A (ja) | 2014-12-25 | 2016-07-07 | キヤノン株式会社 | 医療画像処理システム、医療画像処理方法及びプログラム |
WO2017150497A1 (ja) | 2016-03-02 | 2017-09-08 | 地方独立行政法人神奈川県立病院機構 | 肺野病変の診断支援装置、該装置の制御方法及びプログラム |
JP2017215876A (ja) | 2016-06-01 | 2017-12-07 | 富士通株式会社 | 類似画像検索プログラム、類似画像検索方法、及び類似画像検索装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2020181250A (ja) | 2020-11-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Shyu et al. | ASSERT: A physician-in-the-loop content-based retrieval system for HRCT image databases | |
JP5868231B2 (ja) | 医用画像診断支援装置、医用画像診断支援方法ならびにコンピュータプログラム | |
JP4976608B2 (ja) | 画像をイベントに自動的に分類する方法 | |
JP5618787B2 (ja) | レポート作成支援装置及びその作成支援方法、並びにプログラム | |
Zhang et al. | Intelligent scanning: Automated standard plane selection and biometric measurement of early gestational sac in routine ultrasound examination | |
JP6855850B2 (ja) | 類似症例画像検索プログラム、類似症例画像検索装置及び類似症例画像検索方法 | |
Sert et al. | Ensemble of convolutional neural networks for classification of breast microcalcification from mammograms | |
JP2011118543A (ja) | 症例画像検索装置、方法およびプログラム | |
KR20160063128A (ko) | 컴퓨터 보조 진단 장치 및 방법 | |
Orozco et al. | Lung nodule classification in CT thorax images using support vector machines | |
JP5963609B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法 | |
US20200265579A1 (en) | Computer-implemented method for medical image processing | |
EP3373194B1 (en) | Image retrieval apparatus and image retrieval method | |
JP2017016593A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム | |
JP2006252559A (ja) | 画像において対象物の位置を特定する方法および対象物の画像を相異なる画像カテゴリに分類する方法 | |
JPH10500321A (ja) | 医用コンピュータ断層撮影スキャンで病変を検出するための自動化された方法およびシステム | |
JP6693278B2 (ja) | 類似画像検索プログラム、類似画像検索方法、及び類似画像検索装置 | |
JP2006034585A (ja) | 画像表示装置、画像表示方法およびそのプログラム | |
CN112529918B (zh) | 一种脑部ct图像中脑室区域分割的方法、装置及设备 | |
Emrich et al. | CT slice localization via instance-based regression | |
JP2016099835A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム | |
CN114782715B (zh) | 一种基于统计信息的静脉识别方法 | |
Cruz-Bernal et al. | Analysis of the cluster prominence feature for detecting calcifications in mammograms | |
Jaffar et al. | An ensemble shape gradient features descriptor based nodule detection paradigm: a novel model to augment complex diagnostic decisions assistance | |
JP7326845B2 (ja) | びまん性症例画像判定プログラム、システム、及び方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220111 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20230111 |
|
RD03 | Notification of appointment of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423 Effective date: 20230206 |
|
RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20230206 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230307 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230704 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230717 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7326845 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |