JPWO2020110775A1 - 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
図1は実施形態に係る医療情報システムの概略構成図である。医療情報システム10は、画像処理装置12、モダリティ14、及び画像データベース16を備える。画像処理装置12、モダリティ14、及び画像データベース16は、ネットワーク18を介して通信可能に接続される。
〔画像処理装置の機能〕
図2は図1に示す画像処理装置の機能ブロック図である。図2に示す画像処理装置12は、深層学習等を適用して医用画像のセグメンテーションマスクを生成する。医用画像のセグメンテーションの一例として、肺組織を気管支拡張症、蜂巣肺、すりガラス影、網状肺、及び線状肺など、正常な組織と区別し得る組織である病変に分類する例が挙げられる。
〈全体構成〉
図3は図1に示す画像処理装置のハードウェアの構成を示すブロック図である。画像処理装置12は、図3に示すハードウェアを用いて規定のプログラムを実行し、各種機能を実現し得る。
プロセッサ100は、画像処理装置12の全体制御部、各種演算部、及び記憶制御部として機能する。プロセッサ100は、メモリ102に具備されるROM(read only memory)に記憶されるプログラムを実行する。
メモリ102は、図示しないROM、及び図示しないRAMを備える。ROMは、画像処理装置12において実行される各種プログラムを記憶する。ROMは、各種プログラムの実行に用いられるパラメータ、及びファイル等を記憶する。RAMは、データの一時記憶領域、及びプロセッサ100のワーク領域等として機能する。
ストレージ装置104は、各種データを非一時的に記憶する。ストレージ装置104は、画像処理装置12の外部に外付けされてもよい。ストレージ装置104に代わり、又はこれと併用して、大容量の半導体メモリ装置を適用してもよい。
ネットワークコントローラ106は、外部装置との間のデータ通信を制御する。データ通信の制御は、データ通信のトラフィックの管理が含まれてもよい。ネットワークコントローラ106を介して接続されるネットワーク18は、LAN(Local Area Network)などの公知のネットワークを適用し得る。
電源装置108は、UPS(Uninterruptible Power Supply)などの大容量型の電源装置が適用される。電源装置108は停電等に起因して商用電源が遮断された際に、画像処理装置12へ電源を供給する。
ディスプレイコントローラ110は、プロセッサ100から送信される指令信号に基づいて表示装置24を制御するディスプレイドライバーとして機能する。
入出力インターフェース112は、画像処理装置12と外部機器とを通信可能に接続する。入出力インターフェース112は、USB(Universal Serial Bus)などの通信規格を適用し得る。
入力コントローラ114は、入力装置21を用いて入力された信号の形式を画像処理装置12の処理に適した形式に変換する。入力コントローラ114を介して入力装置21から入力された情報は、プロセッサ100を介して各部へ送信される。
次に、第一実施形態に係る医用画像のセグメンテーションについて説明する。例えば、肺のCT画像から一つ以上の病変を抽出するセグメンテーションは、熟練した観察者でも非常に困難な作業である。一方、疾患名及び撮像の際の呼吸の状態等のグローバル情報を使用した場合、グローバル情報と病変との関連付けを利用して、セグメンテーションマスクから特定の病変の存在を除外することが可能である。
図6は第一実施形態に係る画像処理装置に適用される畳み込みニューラルネットワークの模式図である。畳み込みニューラルネットワークは、英語表記であるConvolutional Neural Networkの省略語を用いてCNNと表現される場合があり得る。なお、説明の簡素化のために、図6では図5に示すクラシフィケーションネットワーク46のうち第三エンコーダ部240の図示を省略する。
上記の如く構成された第一実施形態に係る画像処理装置12によれば、以下の作用効果を得ることが可能である。
セグメンテーションネットワーク42の第一エンコーダ部220は、クラシフィケーションネットワーク46の第二エンコーダ部230及び第三エンコーダ部240の少なくともいずれかと重みを共有する。これにより、セグメンテーションネットワーク42は、クラシフィケーションネットワーク46に適用される医用画像の特徴抽出が利用でき、セグメンテーションのロバスト性を向上し得る。
セグメンテーションネットワーク42の再学習の際に、セグメンテーションネットワーク42に適用されるローカル情報と、クラシフィケーションネットワーク46に適用されるグローバル情報とを一緒に学習する。これにより、セグメンテーションネットワーク42はより高いロバスト性を確保し得る。
セグメンテーションネットワーク42の低次層は、クラシフィケーションネットワーク46の低次層と重みを共有する。これにより、クラシフィケーションネットワーク46の低次層において抽出される医用画像の特徴をセグメンテーションネットワーク42の低次層が利用し得る。
〔第二実施形態に係るセグメンテーションの詳細な説明〕
図7は第二実施形態に係る画像処理装置に適用されるニューラルネットワークの模式図である。図7に示すセグメンテーションネットワーク42Aは、第一エンコーダ部220とデコーダ部222との間に結合部226を備える。
図8は第二実施形態に係る画像処理装置に適用される畳み込みニューラルネットワークの模式図である。第二エンコーダ部230の第五中間層2305の出力画像は、アップサンプリング部2400へ送信される。なお、第五中間層2305は、一次元の特徴ベクトルを出力する出力部よりも前段の中間層であり、第一エンコーダ部と重みを非共有の中間層の一例である。
上記の如く構成された第二実施形態に係る画像処理装置によれば、以下の作用効果を得ることが可能である。
セグメンテーションネットワーク42の第一エンコーダ部220の出力画像と、クラシフィケーションネットワーク46の第二エンコーダ部230の出力画像とを結合する結合部226を備える。これにより、クラシフィケーションネットワーク46が抽出した医用画像の特徴を用いた、セグメンテーションネットワーク42の医用画像のセグメンテーションが可能となる。
第二エンコーダ部230の出力画像を、セグメンテーションネットワーク42の第一エンコーダ部220の出力画像と同じサイズに変換するアップサンプリング部2400を備える。これにより、第一エンコーダ部220の出力画像と第二エンコーダ部230の出力画像との結合が可能となる。
第二エンコーダ部230の出力層2310よりも前段の中間層であり、第一エンコーダ部220の中間層と重みが非共有の中間層の出力画像に対してアップサンプリングを実施し、第一エンコーダ部220の出力画像と結合させる。これにより、一定の情報量が維持された第二エンコーダ部230の中間層の出力画像をアップサプリングして、第一エンコーダ部220の出力画像と結合させることが可能となる。
図9は疾患名と病変との対応関係を示すテーブルの一例を示す図である。図9に示すテーブル250は、図1に示す画像データベース16に記憶し得る。
第一実施形態に画像処理装置12及び第二実施形態に係る画像処理装置は、画像処理装置12等における各部に対応する工程を含む画像処理方法として構成可能である。
第一実施形態に画像処理装置12及び第二実施形態に係る画像処理装置は、コンピュータを用いて、画像処理装置12等における各部に対応する機能を実現させるプログラムとして構成可能である。
本実施形態では、医用画像として肺のCT画像を例示したが、脳、胃、及び腸など肺以外の臓器の医用画像を用いてもよい。また、医用画像は二次元画像に限定されない。医用画像は三次元画像でもよい。三次元画像の場合、ボクセルごとの特徴に基づくセグメンテーションが実施される。
本実施形態では、グローバル特徴として疾患名及び撮像の際の呼吸条件を例示したが、グローバル特徴は、クラスのセグメンテーションと関連する特徴又はクラス分類に影響する特徴等を表す情報であればよい。例えば、体格、年齢、性別、及び既往症等の被検体に関する情報をグローバル特徴として適用してもよい。体格は、身長及び体重等の身体のサイズ表す情報を適用し得る。
本実施形態では、セグメンテーションのクラスとして病変を例示したが、クラスは炎症、腫瘍、及び非腫瘍等の画像パターンの特徴等を適用し得る。また、医用画像を生成するモダリティごとに標準分類が存在する場合は、モダリティごとの標準分類をクラスに適用し得る。
上述した実施形態で説明した構成要素、及び適用例等で説明した構成要素は、適宜組み合わせて用いることができ、また、一部の構成要素を置き換えることもできる。
12 画像処理装置
14 モダリティ
16 画像データベース
18 ネットワーク
20 マウス
21 入力装置
22 キーボード
24 表示装置
40 画像取得部
42 セグメンテーションネットワーク
42A セグメンテーションネットワーク
46 クラシフィケーションネットワーク
50 記憶部
52 バス
60 表示制御部
62 入力制御部
70 特徴量抽出部
74 セグメンテーションマスク生成部
80 画像記憶部
84 セグメンテーションマスク記憶部
86 グローバル特徴記憶部
88 プログラム記憶部
100 プロセッサ
102 メモリ
104 ストレージ装置
106 ネットワークコントローラ
108 電源装置
110 ディスプレイコントローラ
112 入出力インターフェース
114 入力コントローラ
200 CT画像
210 セグメンテーションマスク
220 第一エンコーダ部
222 デコーダ部
224 出力部
226 結合部
230 第二エンコーダ部
232 第二出力層
240 第三エンコーダ部
242 第三出力層
250 テーブル
2200 入力層
2201 第一中間層
2202 第二中間層
2203 第三中間層
2204 第四中間層
2205 第五中間層
2210 出力層
2300 入力層
2301 第一中間層
2302 第二中間層
2303 第三中間層
2304 第四中間層
2305 第五中間層
2310 出力層
2400 アップサンプリング部
第二エンコーダ部230の出力層2310よりも前段の中間層であり、第一エンコーダ部220の中間層と重みが非共有の中間層の出力画像に対してアップサンプリングを実施し、第一エンコーダ部220の出力画像と結合させる。これにより、一定の情報量が維持された第二エンコーダ部230の中間層の出力画像をアップサンプリングして、第一エンコーダ部220の出力画像と結合させることが可能となる。
Claims (14)
- 深層学習を適用して、医用画像の局所の特徴に基づき前記医用画像を特定のクラスに分類するセグメンテーションを行うセグメンテーション部と、
深層学習を適用して、前記医用画像を前記医用画像の全体の特徴であるグローバル特徴に分類するグローバル特徴分類部と、
を備え、
前記セグメンテーション部は、低次層である第一低次層の重みを、前記グローバル特徴分類部における低次層である第二低次層と共有する画像処理装置。 - 前記セグメンテーション部は、前記クラスとして病変を適用する請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記グローバル特徴分類部は、前記グローバル特徴として疾患名を適用する請求項1又は2に記載の画像処理装置。
- 前記グローバル特徴分類部は、前記グローバル特徴として医用画像の撮像条件を適用する請求項1から3のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記セグメンテーション部は、前記医用画像の特徴を圧縮する第一エンコーダ部、及び前記第一エンコーダ部を用いて圧縮した医用画像の特徴を復元するデコーダ部を備え、
前記グローバル特徴分類部は、前記医用画像の特徴を圧縮する第二エンコーダ部を備え、
前記セグメンテーション部は、前記第一低次層の重みとして前記第一エンコーダ部に適用される重みを、前記第二エンコーダ部に適用される重みと共有する請求項1から4のいずれか一項に記載の画像処理装置。 - 前記第一エンコーダ部の出力画像よりも圧縮させた前記第二エンコーダ部の出力画像を、前記第一エンコーダ部の出力画像に対応して伸長させる変換部と、
第一エンコーダ部の出力画像と前記変換部の出力画像とを結合する結合部と、
を備えた請求項5に記載の画像処理装置。 - 前記第二エンコーダ部は、一次元の特徴ベクトルを出力する出力部よりも前段の中間層であり、前記第一エンコーダ部と重みを非共有の中間層の出力画像を前記変換部へ送信する請求項6に記載の画像処理装置。
- 前記変換部は、前記変換部の入力画像及び前記結合部の出力画像を学習セットとして学習を実施した深層学習器を適用する請求項6又は7に記載の画像処理装置。
- 前記セグメンテーション部は、前記グローバル特徴分類部と重みを共有した層について、前記セグメンテーション部のセグメンテーション結果、前記グローバル特徴分類部の分類結果、及び前記セグメンテーション部に入力される前記医用画像を学習セットとして学習を実施した深層学習器を適用する請求項1から8のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記セグメンテーション部は、前記グローバル特徴分類部と重みを共有しない層について、前記医用画像及び前記セグメンテーション部を適用したセグメンテーション結果を学習セットとして再学習を実施した深層学習器を適用する請求項9に記載の画像処理装置。
- 前記グローバル特徴分類部は、前記セグメンテーション部と重みを共有した層について、前記グローバル特徴分類部の入力画像及び前記グローバル特徴分類部の分類結果をセットとして学習を実施した深層学習器を適用する請求項1から8のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 深層学習を適用して、医用画像の局所の特徴に基づき前記医用画像を特定のクラスに分類するセグメンテーションを行うセグメンテーション工程と、
深層学習を適用して、前記医用画像を前記医用画像の全体の特徴であるグローバル特徴に分類するグローバル特徴分類工程と、
を含み、
前記セグメンテーション工程は、セグメンテーション部の低次層である第一低次層の重みを、グローバル特徴分類部における低次層である第二低次層と共有する画像処理方法。 - コンピュータに、
深層学習を適用して、医用画像の局所の特徴に基づき前記医用画像を特定のクラスに分類するセグメンテーションを行うセグメンテーション機能、及び
深層学習を適用して、前記医用画像を前記医用画像の全体の特徴であるグローバル特徴に分類するグローバル特徴分類機能を実現させるプログラムであって、
前記セグメンテーション機能は、セグメンテーション部における低次層である第一低次層の重みを、グローバル特徴分類部における低次層である第二低次層と共有するプログラム。 - 非一時的かつコンピュータ読取可能な記憶媒体であって、前記記憶媒体に格納された指令がコンピュータによって読み取られた場合に、
深層学習を適用して、医用画像の局所の特徴に基づき前記医用画像を特定のクラスに分類するセグメンテーションを行うセグメンテーション機能と、
深層学習を適用して、前記医用画像を前記医用画像の全体の特徴であるグローバル特徴に分類するグローバル特徴分類機能と、を含む画像処理機能であって、
前記セグメンテーション機能は、セグメンテーション部における低次層である第一低次層の重みを、グローバル特徴分類部における低次層である第二低次層と共有する、画像処理機能をコンピュータに実行させる記憶媒体。
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