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公開番号2024055381
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-04-18
出願番号2022162253
出願日2022-10-07
発明の名称情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
出願人富士フイルム株式会社
代理人個人,個人,個人,個人
主分類A61B 6/00 20240101AFI20240411BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】画像に関する情報を用いて画像の関心領域候補を決定することができる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】1つ以上のプロセッサと、1つ以上のプロセッサが実行する命令が記憶される1つ以上の記憶装置と、を備え、1つ以上のプロセッサは、画像と、画像に関する関連情報と、画像に含まれる1つ以上の第1の関心領域候補とを取得し、画像と関連情報とから関連情報が示す1つ以上の画像領域を推定し、推定された画像領域に基づき、第1の関心領域候補の中から第2の関心領域候補を決定する。
【選択図】図5
特許請求の範囲【請求項１】
１つ以上のプロセッサと、
前記１つ以上の前記プロセッサが実行する命令が記憶される１つ以上の記憶装置と、を備え、
前記１つ以上の前記プロセッサは、
画像と、前記画像に関する関連情報と、前記画像に含まれる１つ以上の第１の関心領域候補とを取得し、
前記画像と前記関連情報とから前記関連情報が示す１つ以上の画像領域を推定し、
前記推定された前記画像領域に基づき、前記第１の関心領域候補の中から第２の関心領域候補を決定する、
情報処理装置。
続きを表示（約 940 文字）【請求項２】
前記関連情報は、前記画像の内容に関係するテキストを含む、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記関連情報は、前記画像に含まれる関心領域に関して記述されたテキストを含む、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記関連情報は、前記画像に含まれる関心領域のサイズ、位置、及び性状のうち少なくとも１つを含む構造化されたテキストの情報を含む、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記１つ以上の前記プロセッサは、
前記テキストが指し示す位置、サイズ、及び性状のうち少なくとも１つを推定する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記画像は医療画像であり、
前記１つ以上の前記プロセッサは、
前記画像に含まれる臓器を認識し、
前記テキストと前記臓器の認識結果とから前記画像領域を推定する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記１つ以上の前記第１の関心領域候補は、バウンディングボックス、ヒートマップ、及びマスクのうち少なくとも１つを含む、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記１つ以上の前記プロセッサは、
前記画像と、前記関連情報と、前記１つ以上の第１の関心領域候補との入力を受け付ける、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記１つ以上の前記プロセッサは、
前記画像と、前記関連情報との入力を受け付け、
前記受け付けた前記画像に基づいて前記１つ以上の前記第１の関心領域候補を生成することにより、前記１つ以上の第１の関心領域候補を取得する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記１つ以上の前記プロセッサは、
ルールベースにより前記画像上に前記第１の関心領域候補としての複数のバウンディングボックスを一定間隔に配置する処理を行う、
請求項９に記載の情報処理装置。
（【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】
本発明は情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに係り、特に画像の関心領域候補を決定する技術に関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
物体検出モデルを学習するには多くの正解データ（例えばバウンディングボックス）を必要とするが、人手によるアノテーションはコストがかかる。そこで、正解データ以外の情報を活用して物体検出モデルの性能を向上させる研究が存在する。非特許文献１には、画像レベルでアノテーションされたデータ（例えばクラス分類で使用するデータ）を加えて学習する手法が開示されている。
【０００３】
また、特許文献１には、関心領域画像とそれに紐づいた位置、サイズ、性状等のテキストを学習データとして、画像からテキスト情報を予測するモデルを学習する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特許第７０８０３０４号公報
【非特許文献】
【０００５】
Hoffman, Judy, et al. "Detector discovery in the wild: Joint multiple instance and representation learning." Proceedings of the ieee conference on computer vision and pattern recognition. 2015.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
医療データでは、画像と画像に関するレポートのペアで存在することが多くある。しかしながら、画像とレポートを使って物体検出モデルを向上させることは行われていない。
【０００７】
また、特許文献１に開示された方法は、関心領域とテキストとが紐づいていることが前提であるが、画像に含まれる関心領域と画像に関する情報が紐づいていない場合に、どの情報がどの関心領域と紐づいているのかわからない場合がある。
【０００８】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、画像に関する情報を用いて画像の関心領域候補を決定することができる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するために、本開示の第１態様に係る情報処理装置は、１つ以上のプロセッサと、１つ以上のプロセッサが実行する命令が記憶される１つ以上の記憶装置と、を備え、１つ以上のプロセッサは、画像と、画像に関する関連情報と、画像に含まれる１つ以上の第１の関心領域候補とを取得し、画像と関連情報とから関連情報が示す１つ以上の画像領域を推定し、推定された画像領域に基づき、第１の関心領域候補の中から第２の関心領域候補を決定する、情報処理装置である。
【００１０】
本態様によれば、画像に関する関連情報を用いて関連情報に対応する画像内の関心領域候補（第２の関心領域候補）を決定することができ、関連情報と画像内における関心領域とを紐付けることが可能となる。また、本態様により決定される画像内の関心領域候補の情報を用いて物体検出モデルの性能を向上させることができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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