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公開番号2024118355
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-08-30
出願番号2023024728
出願日2023-02-20
発明の名称学習済モデルの生成方法、画像生成方法、画像生成装置およびプログラム
出願人学校法人帝京大学
代理人個人,個人
主分類A61B 6/00 20240101AFI20240823BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】対象組織を表す領域とそれ以外の領域とのコントラストが強調された画像を出力する学習済モデルの生成において、被験者への負担を軽減する。
【解決手段】観察対象となる対象組織を表す第1領域と当該第1領域以外の第2領域とを含み、造影剤を使用して得られた第1画像と、観察対象となる対象組織を表す第3領域と当該第3領域以外の第4領域とを含み、当該第3領域と当該第4領域とのコントラストが前記第1画像における前記第1領域と前記第2領域とのコントラストよりも低い第2画像との関係を機械学習することで学習済モデルを生成し、前記第2画像は、前記第1画像に対して画像処理をすることで生成されるコンピュータシステムにより実現される学習済モデルの生成方法。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
観察対象となる対象組織を表す第１領域と当該第１領域以外の第２領域とを含み、造影剤を使用して得られた第１画像と、
観察対象となる対象組織を表す第３領域と当該第３領域以外の第４領域とを含み、当該第３領域と当該第４領域とのコントラストが前記第１画像における前記第１領域と前記第２領域とのコントラストよりも低い第２画像との関係を機械学習することで学習済モデルを生成し、
前記第２画像は、前記第１画像に対して画像処理をすることで生成される
コンピュータシステムにより実現される学習済モデルの生成方法。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記画像処理では、前記第１領域における画素値を変化することで得られる前記第３領域を含む前記第２画像を生成する
請求項１の生成方法。
【請求項３】
前記画像処理では、前記第２領域における画素値を維持することで得られる前記第４領域を含む前記第２画像を生成する
請求項２の生成方法。
【請求項４】
前記画像処理では、１個の前記第１画像から、前記第３領域と前記第４領域とのコントラストが相異なる複数の第２画像を生成する
請求項１の生成方法。
【請求項５】
前記第１画像は、デジタル差分血管造影法（Digital subtraction angiography）により得られた画像である
請求項１の生成方法。
【請求項６】
請求項１の生成方法により生成された学習済モデルに、造影剤を使用して得られた画像であって、観察対象となる対象組織を表す領域と、当該対象組織を表す領域以外の領域とを含む入力画像を入力することで、前記対象組織を表す領域と、当該対象組織を表す領域以外の領域とのコントラストが前記入力画像よりも高い出力画像を生成する生成処理を含む
画像生成方法。
【請求項７】
前記入力画像は、前記第１画像を得るために使用した造影剤の濃度よりも低い濃度の造影剤を使用して得られる画像である
請求項６の画像生成方法。
【請求項８】
前記学習済モデルは、複数の対象組織の種類にそれぞれ対応する複数の学習済モデルを含み、
前記生成処理では、前記複数の学習済モデルのうち利用者からの指示に応じて選択した学習済モデルを用いる
請求項６の画像生成方法。
【請求項９】
請求項１の生成方法により生成された学習済モデルに、造影剤を使用して得られた画像であって、観察対象となる対象組織を表す領域と、当該対象組織を表す領域以外の領域とを含む入力画像を入力することで、前記対象組織を表す領域と、当該対象組織を表す領域以外の領域とのコントラストが前記入力画像よりも高い出力画像を生成する生成部を含む
画像生成装置。
【請求項１０】
請求項１の生成方法により生成された学習済モデルに、造影剤を使用して得られた画像であって、観察対象となる対象組織を表す領域と、当該対象組織を表す領域以外の領域とを含む入力画像を入力することで、前記対象組織を表す領域と、当該対象組織を表す領域以外の領域とのコントラストが前記入力画像よりも高い出力画像を生成する生成部
としてコンピュータシステムを機能させるプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、人体について造影剤を用いて撮像される画像のコントラストを改善するための技術に関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
各種の画像診断において、観察の対象となる組織（以下「対象組織」という）と、対象組織の周囲の組織とのコントラストを強調するために造影剤が使用されている。例えば、血管造影法、Ｘ線透視法、コンピュータ断層撮影法（ＣＴ）、超音波イメージングおよび磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）といった各種の画像診断の技術において、造影剤が用いられている。
【０００３】
しかし、造影剤の種類によっては、人体に副作用を引き起こす場合がある。例えば、血管内に投与されるヨード系造影剤については、大きな副作用として急性造影剤腎症を引き起こすことが知られている。そこで、人体への安全性を考慮すると、造影剤の使用量を低減することが所望される。しかし、造影剤の使用量を低減すると、対象組織と当該対象組織の周囲にある組織とのコントラストが低下するという問題がある。正確な診断を行うという観点からは、コントラストの低下は望ましくない。
【０００４】
そこで、造影剤を使用せずに（または低用量の造影剤で）、コントラストが強調された画像（すなわち通常の用量で造影剤を用いて撮像されたような画像）を得る技術が提案されている。
【０００５】
例えば、特許文献１には、造影剤を使用することなく、コントラストが強調されたＭＲＩ画像（磁気共鳴画像）を得ることを目的として、造影剤を使用せず撮像したＭＲＩ画像と、造影剤を使用して撮像したＭＲＩ画像とを学習用データとして学習済モデルを生成する技術が開示されている。そして、造影剤を使用せず撮像したＭＲＩ画像を学習済モデルに入力すると、対象組織と対象組織の周囲の組織とのコントラストが強調されたＭＲＩ画像が出力される。しかし、特許文献１の技術では、造影剤を使用していないＭＲＩ画像からコントラストが強調されたＭＲＩ画像を生成することから、精度に問題があった。
【０００６】
一方で、特許文献２には、通常の用量で造影剤を使用して撮像したフル造影剤用量画像と、フル造影剤用量より少ない用量で造影剤を使用して撮像した低造影剤用量画像と、造影剤を投与せずに撮像したゼロ造影剤用量画像とを学習用データとして、学習済モデルを生成する技術が開示されている。そして、低造影剤用量画像とゼロ造影剤用量画像とを学習済モデルに入力することで、フル造影剤用量画像（すなわちコントラストが強調された画像）が出力される。特許文献２では、ゼロ造影剤用量画像だけでなく、低造影剤用量画像も加味した上で、高精度にフル造影剤用量画像が生成できることが想定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
特表２０２２－５４７０４７号公報
特表２０２０－５３６６３８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、特許文献２の技術では、学習用データ（フル造影剤用量画像および低造影剤用量画像）を生成するにあたって、被験者に、実際に、通常の用量の造影剤を投与するだけでなく、低用量の造影剤も投与する必要がある。すなわち、学習済モデルの生成において、被験者への負担が大きいという問題があった。以上の事情を考慮して、本発明では、対象組織を表す領域とそれ以外の領域とのコントラストが強調された画像を出力する学習済モデルの生成において、被験者への負担を軽減することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
［１］観察対象となる対象組織を表す第１領域と当該第１領域以外の第２領域とを含み、造影剤を使用して得られた第１画像と、観察対象となる対象組織を表す第３領域と当該第３領域以外の第４領域とを含み、当該第３領域と当該第４領域とのコントラストが前記第１画像における前記第１領域と前記第２領域とのコントラストよりも低い第２画像との関係を機械学習することで学習済モデルを生成し、前記第２画像は、前記第１画像に対して画像処理をすることで生成されるコンピュータシステムにより実現される学習済モデルの生成方法。
【００１０】
［２］前記画像処理では、前記第１領域における画素値を変化することで得られる前記第３領域を含む前記第２画像を生成する［１］の生成方法。
（【００１１】以降は省略されています）

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