JPWO2019069629A1 - 画像処理装置及び学習済みモデル - Google Patents
画像処理装置及び学習済みモデル Download PDFInfo
- Publication number
- JPWO2019069629A1 JPWO2019069629A1 JP2019546593A JP2019546593A JPWO2019069629A1 JP WO2019069629 A1 JPWO2019069629 A1 JP WO2019069629A1 JP 2019546593 A JP2019546593 A JP 2019546593A JP 2019546593 A JP2019546593 A JP 2019546593A JP WO2019069629 A1 JPWO2019069629 A1 JP WO2019069629A1
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- frame
- image processing
- image
- correct answer
- correct
- 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.)
- Granted
Links
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 claims abstract description 44
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims abstract description 27
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 3
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 claims description 3
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 claims description 3
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 3
- 238000000034 method Methods 0.000 description 17
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 14
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 3
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 3
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 238000001839 endoscopy Methods 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000005406 washing Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B1/00—Instruments for performing medical examinations of the interior of cavities or tubes of the body by visual or photographical inspection, e.g. endoscopes; Illuminating arrangements therefor
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B1/00—Instruments for performing medical examinations of the interior of cavities or tubes of the body by visual or photographical inspection, e.g. endoscopes; Illuminating arrangements therefor
- A61B1/04—Instruments for performing medical examinations of the interior of cavities or tubes of the body by visual or photographical inspection, e.g. endoscopes; Illuminating arrangements therefor combined with photographic or television appliances
- A61B1/045—Control thereof
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/045—Combinations of networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/25—Determination of region of interest [ROI] or a volume of interest [VOI]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/77—Processing image or video features in feature spaces; using data integration or data reduction, e.g. principal component analysis [PCA] or independent component analysis [ICA] or self-organising maps [SOM]; Blind source separation
- G06V10/772—Determining representative reference patterns, e.g. averaging or distorting patterns; Generating dictionaries
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/77—Processing image or video features in feature spaces; using data integration or data reduction, e.g. principal component analysis [PCA] or independent component analysis [ICA] or self-organising maps [SOM]; Blind source separation
- G06V10/774—Generating sets of training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
- G06V2201/03—Recognition of patterns in medical or anatomical images
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Surgery (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Endoscopes (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
Description
機械学習に使用する正解画像群を、複数の画像のフレーム群から作成する画像処理装置であって、
上記フレーム群から特定の基準フレームを選択する基準フレーム選択部と、
選択された基準フレーム内の注目領域を表す基準正解フレームを取得する基準正解フレーム取得部と、
上記基準正解フレーム取得部が取得した少なくとも1つの基準正解フレームに基づいて、上記フレーム群に含まれる上記基準フレーム以外のフレームに対応する補完正解フレームを作成する補完正解フレーム作成部と、
を備える。
機械学習に使用する正解画像群を、複数の画像のフレーム群から作成する画像処理装置であって、
上記フレーム群から特定の基準フレームを選択する基準フレーム選択部と、
選択された基準フレーム内の注目領域を表す基準正解フレームを取得する基準正解フレーム取得部と、
上記基準正解フレーム取得部が取得した少なくとも1つの基準正解フレームに基づいて、上記フレーム群に含まれる上記基準フレーム以外のフレームに対応する補完正解フレームを作成する補完正解フレーム作成部と、
を備える。
上記基準正解フレーム取得部は、上記操作部からの操作入力に基づいて、上記注目領域の特定及び上記注目領域の画像処理を行うことで上記基準正解フレームを作成する。
上記補完正解フレーム作成部は、上記基準正解フレーム取得部が取得した2つの基準正解フレーム内の上記注目領域の画像に基づきモーフィング処理を行って得られた画像を、上記2つの正解基準フレームの間の動画を構成する中間フレームに付与して、上記補完正解フレームを作成する。
11 元フレーム記憶部
12 基準フレーム選択部
13 基準正解フレーム取得部
14 補完正解フレーム作成部
15 正解フレーム記憶部
16 正解フレーム取得部
17 画像表示部
18 操作部
19 機械学習装置
f0〜fn フレーム
Fc 補完正解フレーム
FG フレーム群
Fr 基準正解フレーム
fs 基準フレーム
fsc 候補フレーム
G 画像
GC 正解フレーム群
LA 病変箇所
r 注目領域
S1 元フレーム保存ステップ
S2 基準フレーム選択ステップ
S3 基準正解フレーム取得ステップ
S4 補完正解フレーム作成ステップ
S5 正解フレーム保存ステップ
Claims (12)
- 機械学習に使用する正解画像群を、複数の画像のフレーム群から作成する画像処理装置であって、
前記フレーム群から特定の基準フレームを選択する基準フレーム選択部と、
選択された基準フレーム内の注目領域を表す基準正解フレームを取得する基準正解フレーム取得部と、
前記基準正解フレーム取得部が取得した少なくとも1つの基準正解フレームに基づいて、前記フレーム群に含まれる前記基準フレーム以外のフレームに対応する補完正解フレームを作成する補完正解フレーム作成部と、
を備える画像処理装置。 - 請求項1に記載の画像処理装置であって、
前記基準フレーム選択部は、前記フレーム群に含まれるフレームの画像を解析した結果に基づいて前記基準フレームを選択する、画像処理装置。 - 請求項1又は2に記載の画像処理装置であって、
前記フレーム群は、時系列の複数のフレームを含む、画像処理装置。 - 請求項1から3のいずれか1項に記載の画像処理装置であって、
前記基準フレーム選択部は、前記フレーム群を構成する各フレームの画像のブレ又はボケの度合いに基づき、前記基準フレームを選択する、画像処理装置。 - 請求項4に記載の画像処理装置であって、
前記基準フレーム選択部は、単一のフレームの画像解析若しくは周波数解析を行って、前記ブレ又はボケの度合いを数値化する、画像処理装置。 - 請求項4に記載の画像処理装置であって、
前記基準フレーム選択部は、複数のフレームのずれ量又は方向の速度ベクトルを解析して、前記ブレ又はボケの度合いを数値化する、画像処理装置。 - 請求項1から3のいずれか1項に記載の画像処理装置であって、
前記基準フレーム選択部は、前記フレーム群を構成する各フレームの画像特徴を検出した結果に基づき、前記基準フレームを選択する、画像処理装置。 - 請求項1から3のいずれか1項に記載の画像処理装置であって、
前記基準フレーム選択部は、前記フレーム群の各フレームを撮像した際にジャイロスコープ又は加速度センサが検出したデータに基づき、前記基準フレームを選択する、画像処理装置。 - 請求項1から8のいずれか1項に記載の画像処理装置であって、
前記フレーム群から任意のフレームを指定する操作又は指定したフレームの画像処理を行うための操作を行うための操作部を備え、
前記基準正解フレーム取得部は、前記操作部からの操作入力に基づいて、前記注目領域の特定及び前記注目領域の画像処理を行うことで前記基準正解フレームを作成する、画像処理装置。 - 請求項1から9のいずれか1項に記載の画像処理装置であって、
前記基準フレーム選択部が複数の前記基準フレームを選択した場合、
前記補完正解フレーム作成部は、前記基準正解フレーム取得部が取得した2つの基準正解フレーム内の前記注目領域の画像に基づきモーフィング処理を行って得られた画像を、前記2つの正解基準フレームの間の動画を構成する中間フレームに付与して、前記補完正解フレームを作成する、画像処理装置。 - 請求項1から10のいずれか1項に記載の画像処理装置が作成した正解画像群を用いて機械学習を行うことで生成した、学習済みモデル。
- 請求項11に記載の学習済みモデルであって、
前記学習済みモデルは、畳み込みニューラルネットワークの構成を有する、学習済みモデル。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017196350 | 2017-10-06 | ||
JP2017196350 | 2017-10-06 | ||
PCT/JP2018/033399 WO2019069629A1 (ja) | 2017-10-06 | 2018-09-10 | 画像処理装置及び学習済みモデル |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2019069629A1 true JPWO2019069629A1 (ja) | 2020-10-15 |
JP6821048B2 JP6821048B2 (ja) | 2021-01-27 |
Family
ID=65994537
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019546593A Active JP6821048B2 (ja) | 2017-10-06 | 2018-09-10 | 画像処理装置、学習済みモデル生成方法、及び評価装置 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11574189B2 (ja) |
JP (1) | JP6821048B2 (ja) |
WO (1) | WO2019069629A1 (ja) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7196529B2 (ja) * | 2018-10-18 | 2022-12-27 | コニカミノルタ株式会社 | 情報処理装置及びプログラム |
WO2021075023A1 (ja) * | 2019-10-17 | 2021-04-22 | オリンパス株式会社 | 学習支援システム及び学習支援方法 |
JP7288870B2 (ja) | 2020-02-05 | 2023-06-08 | 株式会社日立製作所 | 画像を生成するシステム |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013242825A (ja) * | 2012-05-23 | 2013-12-05 | Panasonic Corp | 人物属性推定システム、及び学習用データ生成装置 |
WO2016136214A1 (ja) * | 2015-02-27 | 2016-09-01 | 日本電気株式会社 | 識別器学習装置、滞留物体検出システム、識別器学習方法、滞留物体検出方法およびプログラム記録媒体 |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH04125779A (ja) | 1990-09-18 | 1992-04-27 | Toshiba Corp | 画像処理方法 |
JPH0836643A (ja) | 1994-07-26 | 1996-02-06 | Matsushita Electric Works Ltd | 画像認識におけるニューラルネットによる学習方法 |
JP5412404B2 (ja) * | 2010-11-15 | 2014-02-12 | シャープ株式会社 | 情報統合装置、情報表示装置、情報記録装置 |
RU2597462C1 (ru) * | 2015-07-17 | 2016-09-10 | Виталий Витальевич Аверьянов | Способ отображения объекта на пространственной модели |
US20180011953A1 (en) * | 2016-07-07 | 2018-01-11 | Ford Global Technologies, Llc | Virtual Sensor Data Generation for Bollard Receiver Detection |
JP6220435B2 (ja) | 2016-10-05 | 2017-10-25 | キヤノン株式会社 | 診断支援装置及びその制御方法 |
US10853659B2 (en) * | 2017-05-05 | 2020-12-01 | Google Llc | Methods, systems, and media for adaptive presentation of a video content item based on an area of interest |
-
2018
- 2018-09-10 JP JP2019546593A patent/JP6821048B2/ja active Active
- 2018-09-10 WO PCT/JP2018/033399 patent/WO2019069629A1/ja active Application Filing
-
2020
- 2020-03-15 US US16/819,158 patent/US11574189B2/en active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013242825A (ja) * | 2012-05-23 | 2013-12-05 | Panasonic Corp | 人物属性推定システム、及び学習用データ生成装置 |
WO2016136214A1 (ja) * | 2015-02-27 | 2016-09-01 | 日本電気株式会社 | 識別器学習装置、滞留物体検出システム、識別器学習方法、滞留物体検出方法およびプログラム記録媒体 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20200218980A1 (en) | 2020-07-09 |
WO2019069629A1 (ja) | 2019-04-11 |
JP6821048B2 (ja) | 2021-01-27 |
US11574189B2 (en) | 2023-02-07 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6930283B2 (ja) | 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 | |
CN107480677B (zh) | 一种识别三维ct图像中感兴趣区域的方法及装置 | |
JP2020103880A5 (ja) | ||
JP4911029B2 (ja) | 異常陰影候補検出方法、異常陰影候補検出装置 | |
JP6318739B2 (ja) | 画像処理装置、およびプログラム | |
JP4408794B2 (ja) | 画像処理プログラム | |
JP6821048B2 (ja) | 画像処理装置、学習済みモデル生成方法、及び評価装置 | |
JP6159179B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法 | |
JP2007526799A (ja) | デジタルx線撮影ソフトコピーの読取値のインテリジェントな定性的および定量的分析のための方法およびシステム | |
US10390726B2 (en) | System and method for next-generation MRI spine evaluation | |
CN110598582A (zh) | 一种眼图像处理模型构建方法和装置 | |
JP2010082245A (ja) | 毛情報測定方法 | |
JP2020163100A5 (ja) | ||
JP6956853B2 (ja) | 診断支援装置、診断支援プログラム、及び、診断支援方法 | |
JPWO2007013300A1 (ja) | 異常陰影候補検出方法及び異常陰影候補検出装置 | |
JP2006110190A (ja) | 医用画像データ解析装置及びその方法 | |
JP5062477B2 (ja) | 医療画像表示装置 | |
JP2012061019A (ja) | 画像処理装置、方法およびプログラム | |
JP2008512161A (ja) | Ctスキャン解析用ユーザインタフェース | |
JP5553569B2 (ja) | 画像表示装置及び画像表示方法 | |
JP6327966B2 (ja) | 医用画像表示装置、表示制御装置および表示制御方法、プログラム | |
JP2019191772A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、情報処理システムおよびプログラム | |
JP2015136480A (ja) | 3次元医用画像表示制御装置およびその作動方法並びに3次元医用画像表示制御プログラム | |
JP5693412B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法 | |
CN112884706A (zh) | 一种基于神经网络模型的图像评估系统和相关产品 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200309 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20201006 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20201203 |
|
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: 20201215 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20210105 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6821048 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |