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公開番号2024165520
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-11-28
出願番号2023081782
出願日2023-05-17
発明の名称情報処理装置、不整脈検出装置、領域特定方法、領域特定プログラム
出願人カナデビア株式会社
代理人弁理士法人 HARAKENZO WORLD PATENT & TRADEMARK
主分類G06T 7/11 20170101AFI20241121BHJP(計算;計数)
要約【課題】対象物を撮影した入力画像から検出対象領域を検出する精度を向上させる。
【解決手段】情報処理装置(1)は、対象物に含まれる対象領域の各々、および、複数の前記対象領域で構成される集合領域の各々に、互いに異なる分類がアノテーションとして付された教師画像を用いて学習された学習モデルを用いて、対象物を撮影した入力画像から対象領域および集合領域の各々を検出する検出部(102)と、検出された集合領域内において、検出されなかった対象領域である検出漏れ領域を特定する特定部(103)と、を備える。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
対象物に含まれる対象領域の各々、および、複数の前記対象領域で構成される集合領域の各々に、互いに異なる分類がアノテーションとして付された教師画像を用いて学習された学習モデルを用いて、前記対象物を撮影した入力画像から前記対象領域および前記集合領域の各々を検出する検出部と、
検出された前記集合領域内において、検出されなかった前記対象領域である検出漏れ領域を特定する特定部と、を備える情報処理装置。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記対象領域の各々は、少なくともいずれかの前記集合領域を構成する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記特定部は、検出された前記集合領域同士が重複する重複領域のうち、前記対象領域として検出されていない領域を、前記検出漏れ領域として特定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記特定部は、検出された前記集合領域から、検出された前記対象領域を除いた領域を、前記検出漏れ領域として特定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記特定部は、検出された前記集合領域から、除かれる前記対象領域の周辺に隣接する領域をさらに除いた領域を、前記検出漏れ領域として特定する、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記特定部は、検出された前記集合領域を収縮させた領域から、検出された前記対象領域を除いた領域を、前記検出漏れ領域として特定する、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記対象物に含まれる前記対象領域の個数は所定数であり、
検出された前記対象領域の個数が前記所定数を超える場合、検出された前記対象領域のうちの２つの組合せのうち、前記対象領域同士の重なり度合が最大かつ所定閾値を超える前記組合せの前記対象領域を、１つの前記対象領域に統合する統合部をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記重なり度合は、前記組合せの２つの前記対象領域同士が重複する領域の面積を、当該２つの対象領域の面積の合計値で除した値である、請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
検出された前記対象領域の個数が前記所定数を超え、かつ、前記重なり度合の最大値が前記所定閾値を越えない場合、同じ分類として検出された前記対象領域のうち面積が最小の前記対象領域を、非検出に置き換える置換部をさらに備える、請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記対象領域同士の位置関係が定められており、
同じ分類として検出された複数の前記対象領域の少なくともいずれかについて、検出された他の前記対象領域との位置関係に基づいて分類を補正する補正部をさらに備える、請求項１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、対象物を撮影した入力画像から前記対象物に含まれる対象領域を検出する情報処理装置等に関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
対象物を撮影した入力画像から検出対象領域を検出する技術が広く利用されている。例えば、特許文献１には、胎児の心臓の診断または計測に適する超音波診断装置が開示されている。この超音波診断装置では、超音波の送受波によって取得された断層画像形成用エコーデータに基づいて、胎児の心臓における注目部分に相当する領域を抽出している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特許第４２０６１０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、対象物および入力画像によっては検出対象領域を必ずしも適切に検出することができず、場合によっては検出が漏れてしまうことがある。
【０００５】
本発明の一態様は、対象物を撮影した入力画像から検出対象領域を検出する精度の向上を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理装置は、対象物に含まれる対象領域の各々、および、複数の前記対象領域で構成される集合領域の各々に、互いに異なる分類がアノテーションとして付された教師画像を用いて学習された学習モデルを用いて、前記対象物を撮影した入力画像から前記対象領域および前記集合領域の各々を検出する検出部と、検出された前記集合領域内において、検出されなかった前記対象領域である検出漏れ領域を特定する特定部と、を備える。
【０００７】
また、本発明の一態様に係る領域特定方法は、１または複数の情報処理装置により実行される領域特定方法であって、対象物に含まれる対象領域の各々、および、複数の前記対象領域で構成される集合領域の各々に、互いに異なる分類がアノテーションとして付された教師画像を用いて学習された学習モデルを用いて、前記対象物を撮影した入力画像から前記対象領域および前記集合領域を検出する検出ステップと、検出された前記集合領域内において、検出されなかった前記対象領域である検出漏れ領域を特定する特定ステップと、を含む。
【０００８】
本発明の各態様に係る情報処理装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを前記情報処理装置が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより前記情報処理装置をコンピュータにて実現させる前記情報処理装置の制御プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の一態様によれば、対象物を撮影した入力画像から検出対象領域を検出する精度を向上させることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
本発明の実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。
本発明の実施形態に係る学習装置の要部構成の一例を示すブロック図である。
本発明の実施形態に係る情報処理装置の要部構成の一例を示すブロック図である。
心臓を撮影した画像における対象領域の例を示す図である。
心臓を撮影した画像における集合領域の例を示す図である。
心臓を撮影した画像における検出漏れ領域の一例を示す図である。
検出漏れ領域を、検出された対象領域および集合領域に基づいて特定した場合に生じる不具合の一例を示す図である。
検出された対象領域および集合領域に基づいて、検出漏れ領域を特定する方法の一例を示す図である。
検出された対象領域および集合領域に基づいて、検出漏れ領域を特定する方法の別の一例を示す図である。
特定部が行う拡張処理の一例を説明するための図である。
情報処理装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
本発明の別の実施形態に係る情報処理装置の要部構成の一例を示すブロック図である。
情報処理装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
心臓を撮影した画像における対象領域の位置関係を説明するための図である。
本発明の実施形態に係る不整脈検出装置を備える情報処理システムの構成例を示す図である。
不整脈検出装置を備える情報処理システムが行う処理の一例を説明するための図である。
不整脈検出装置が不整脈を検出する処理の一例を説明するための図である。
情報処理システムが実行する処理の一例を示すフローチャートである。
トンボの頭部を正面前方から撮影した画像における対象領域の例を示す図である。
トンボの頭部を正面前方から撮影した画像における集合領域の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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