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公開番号2024025807
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-02-26
出願番号2023208259,2019183348
出願日2023-12-11,2019-10-03
発明の名称医用画像処理装置、医用画像処理方法及びプログラム
出願人キヤノン株式会社
代理人個人,個人,個人,個人,個人
主分類G06T 5/60 20240101AFI20240216BHJP(計算;計数)
要約【課題】 従来よりも画像診断に適した画像を生成することができる医用画像処理装置を提供する。
【解決手段】 医用画像処理装置は、被検者の所定部位の医用画像である第1の画像を取得する取得部と、機械学習エンジンを含む高画質化エンジンを用いて、第1の画像から、該第1の画像と比べて高画質化された第2の画像を生成する高画質化部と、第1の画像の少なくとも一部の領域に関する情報を用いて得た割合により第1の画像と第2の画像とを合成して得た合成画像を表示部に表示させる表示制御部と、を備える。
【選択図】 図34
特許請求の範囲【請求項1】
被検者の所定部位の医用画像である第1の画像を取得する取得部と、
機械学習エンジンを含む高画質化エンジンを用いて、前記第1の画像から、該第1の画像と比べて高画質化された第2の画像を生成する高画質化部と、
前記第1の画像の少なくとも一部の領域に関する情報を用いて得た割合により前記第1の画像と前記第2の画像とを合成して得た合成画像を表示部に表示させる表示制御部と、を備える、医用画像処理装置。
続きを表示(約 1,100 文字)【請求項2】
前記第1の画像と前記第2の画像とを合成する割合は、前記第1の画像の少なくとも一部の領域における画素値を前記情報として用いることにより得られる、請求項1に記載の医用画像処理装置。
【請求項3】
前記第1の画像と前記第2の画像とを合成する割合は、前記第1の画像と前記第2の画像との互いに対応する少なくとも一部の領域における画素値の差分値を前記情報として用いることにより得られる、請求項1又は2に記載の医用画像処理装置。
【請求項4】
前記第1の画像と前記第2の画像とを合成する割合は、検者からの指示に応じて変更可能に構成される、請求項1乃至3のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項5】
前記第1の画像と前記第2の画像とを合成する割合は、医用画像を入力データとし、該医用画像と該医用画像を高画質化して得た医用画像とを合成する割合に関する情報を正解データとする学習データにより学習して得た学習済モデルを用いて、前記情報から決定される、請求項1乃至4のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項6】
前記高画質化エンジンは、医用画像の少なくとも一部の領域にノイズが付加された学習データを用いて得た機械学習エンジンを含む、請求項1乃至5のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項7】
前記高画質化エンジンは、医用画像の少なくとも一部の領域の状態に応じたノイズが該少なくとも一部の領域に付加された学習データを用いて得た機械学習エンジンを含む、請求項1乃至6のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項8】
被検者の所定部位の医用画像である第1の画像を取得する取得部と、
医用画像の少なくとも一部の領域の状態に応じたノイズが該少なくとも一部の領域に付加された学習データを用いて得た機械学習エンジンを含む高画質化エンジンを用いて、前記第1の画像から、該第1の画像と比べて高画質化された第2の画像を生成する高画質化部と、
を備える、医用画像処理装置。
【請求項9】
前記高画質化エンジンは、医用画像の少なくとも一部の領域の画素値に応じた大きさのノイズが該少なくとも一部の領域に付加された学習データを用いて得た機械学習エンジンを含む、請求項1乃至8のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項10】
前記高画質化エンジンは、互いに異なるパターンのノイズが付加された複数の医用画像をペア画像として含む学習データを用いて得た機械学習エンジンを含む、請求項1乃至9のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
(【請求項11】以降は省略されています)

発明の詳細な説明【技術分野】
【0001】
本発明は、医用画像処理装置、医用画像処理方法及びプログラムに関する。
続きを表示(約 1,500 文字)【背景技術】
【0002】
医療分野においては、被検者の疾患を特定したり、疾患の程度を観察したりするために、様々な撮影装置によって画像が取得され、医療従事者による画像診断が行われている。撮影装置の種類には、例えば放射線科分野では、X線撮影装置、X線コンピュータ断層撮影(CT)装置、磁気共鳴イメージング(MRI)装置、陽電子放出断層撮影(PET)装置、及び単一光子放射断層撮影(SPECT)装置等がある。また、例えば眼科分野では、眼底カメラ、走査型レーザ検眼鏡(SLO)、光コヒーレンストモグラフィ(OCT)装置、及びOCTアンギオグラフィ(OCTA)装置がある。
【0003】
画像診断を正確に行ったり、短時間で完了したりするためには、撮影装置によって取得される画像のノイズの少なさや解像度・空間分解能の高さ、適切な階調といった画質の高さが重要となる。また、観察したい部位や病変が強調されている画像も役に立つことがある。
【0004】
しかしながら、多くの撮影装置においては、画質が高いなどの、画像診断に適した画像を取得するためになんらかの代償が必要である。例えば、画質が高い画像を取得するために高性能な撮影装置を購入する方法があるが、低性能なものよりも多くの投資が必要になる場合が多い。
【0005】
また、例えばCTでは、ノイズが少ない画像を取得するために被検者の被曝線量を増やさなければならない場合がある。また、例えばMRIでは、観察したい部位が強調された画像を取得するために副作用のリスクがある造影剤を使用する場合がある。また、例えばOCTでは、撮影する領域が広かったり、高い空間分解能が必要であったりする場合には、撮影時間がより長くなる場合がある。また、例えば、一部の撮影装置では、画質が高い画像を取得するために複数回画像を取得する必要があり、その分撮影に時間がかかる。
【0006】
特許文献1には、医用技術の急激な進歩や緊急時の簡易な撮影に対応するため、以前に取得した画像を、人工知能エンジンによって、より解像度の高い画像に変換する技術が開示されている。このような技術によれば、例えば、代償の少ない簡易な撮影によって取得された画像をより解像度の高い画像に変換することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0007】
特開2018-5841号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0008】
しかしながら、解像度の高い画像であっても、画像診断に適した画像とは言えない場合もある。例えば、解像度が高い画像であっても、ノイズが多い場合やコントラストが低い場合等には観察すべき対象が適切に把握できないことがある。
【0009】
これに対し、本発明の目的の一つは、従来よりも画像診断に適した画像を生成することができる医用画像処理装置、医用画像処理方法及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0010】
本発明の一実施態様に係る医用画像処理装置は、被検者の所定部位の医用画像である第1の画像を取得する取得部と、機械学習エンジンを含む高画質化エンジンを用いて、前記第1の画像から、該第1の画像と比べて高画質化された第2の画像を生成する高画質化部と、前記第1の画像の少なくとも一部の領域に関する情報を用いて得た割合により前記第1の画像と前記第2の画像とを合成して得た合成画像を表示部に表示させる表示制御部と、を備える。
(【0011】以降は省略されています)

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