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公開番号2025052746
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-07
出願番号2023161618
出願日2023-09-25
発明の名称情報処理方法、プログラム及び情報処理装置
出願人テルモ株式会社
代理人個人,個人
主分類A61B 8/12 20060101AFI20250328BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】血管の横断層画像から検出対象領域を検出する際に含まれるノイズを好適に除去することができる情報処理方法等を提供する。
【解決手段】情報処理方法は、血管の軸方向と交差する断面を、前記軸方向に沿って連続して撮像した複数の横断層画像を取得し、横断層画像を入力した場合に検出対象領域を検出するよう学習済みのモデルに、取得した各横断層画像を入力することで、各横断層画像から前記検出対象領域を検出し、前記複数の横断層画像から、血管の前記軸方向に沿った断面を示す縦断層画像を生成し、前記検出対象領域を含む前記横断層画像が、前記軸方向に沿った走査範囲内に閾値以上含まれるか否かを判定し、前記検出対象領域を含む前記横断層画像が閾値以上含まれると判定した場合、前記縦断層画像の対応する位置に、前記検出対象領域が存在することを示すマーカを表示する処理をコンピュータが実行する。
【選択図】図5
特許請求の範囲【請求項１】
血管の軸方向と交差する断面を、前記軸方向に沿って連続して撮像した複数の横断層画像を取得し、
横断層画像を入力した場合に検出対象領域を検出するよう学習済みのモデルに、取得した各横断層画像を入力することで、各横断層画像から前記検出対象領域を検出し、
前記複数の横断層画像から、血管の前記軸方向に沿った断面を示す縦断層画像を生成し、
前記検出対象領域を含む前記横断層画像が、前記軸方向に沿った走査範囲内に閾値以上含まれるか否かを判定し、
前記検出対象領域を含む前記横断層画像が閾値以上含まれると判定した場合、前記縦断層画像の対応する位置に、前記検出対象領域が存在することを示すマーカを表示する
処理をコンピュータが実行する情報処理方法。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
前記検出対象領域は、血管の側枝を含む
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項３】
前記横断層画像から血管の直径値を算出し、
前記直径値に応じて前記走査範囲を決定する
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項４】
検出した前記検出対象領域を示す前記横断層画像を表示し、
前記検出対象領域を含む前記横断層画像が閾値以上含まれるか否かを判定した判定結果に応じて、前記横断層画像上の前記検出対象領域に関する表示を更新する
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項５】
前記検出対象領域を含む前記横断層画像が閾値以上含まれると判定された前記走査範囲に対応する位置の第１横断層画像から前記検出対象領域が検出されない場合、該第１横断層画像の前後に存在する第２横断層画像における前記検出対象領域の検出結果に基づいて、前記第１横断層画像における前記検出対象領域の検出結果を更新する
請求項４に記載の情報処理方法。
【請求項６】
前記各横断層画像から前記検出対象領域を検出したか否かに応じて、前記軸方向に沿って前記検出対象領域の有無を２値で示す分布データを生成し、
前記分布データの移動平均が閾値以上であるか否かを判定することで、前記検出対象領域を含む前記横断層画像が閾値以上含まれるか否かを判定する
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項７】
前記移動平均が閾値以上であると判定した場合、前記移動平均が閾値以上である領域を含む、連続して閾値以上の領域を前記分布データ上から特定し、
特定した領域に対応する前記縦断層画像上の位置に前記マーカを表示する
請求項６に記載の情報処理方法。
【請求項８】
前記各横断層画像から検出した前記検出対象領域の、血管の周方向に占める角度を特定し、
前記角度に応じて、前記各横断層画像における前記検出対象領域の有無を判定して前記分布データを生成する
請求項６に記載の情報処理方法。
【請求項９】
前記各横断層画像から検出した前記検出対象領域に関する特徴量を計算し、
前記特徴量に基づいて、前記検出対象領域を含む横断層画像をグループ化し、
各グループの前記横断層画像が、前記軸方向に沿った走査範囲内に閾値以上含まれるか否かを判定する
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項１０】
前記各横断層画像から検出した前記検出対象領域の、血管の周方向に占める角度を特定し、
前記軸方向に沿って隣り合う前記マーカが所定距離以上離れている、または前記軸方向に沿って隣り合う前記マーカに対応する前記検出対象領域が前記周方向に沿って所定角度以上離れている場合は、前記マーカを異なる表示態様で表示する
請求項１に記載の情報処理方法。
（【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、情報処理方法、プログラム及び情報処理装置に関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
ＰＣＩ（Percutaneous Coronary Intervention；経皮的冠動脈形成術）等の血管治療に係る画像診断を、機械学習を用いて支援する技術がある。例えば特許文献１では、冠動脈を撮像した極画像から、ニューラルネットワークを用いて関心領域のセグメンテーションを行うシステム等が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特表２０２２－５２２９６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一つの側面では、血管の横断層画像から検出対象領域を検出する際に含まれるノイズを好適に除去することができる情報処理方法等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】
【０００５】
一つの側面では、（１）情報処理方法は、血管の軸方向と交差する断面を、前記軸方向に沿って連続して撮像した複数の横断層画像を取得し、横断層画像を入力した場合に検出対象領域を検出するよう学習済みのモデルに、取得した各横断層画像を入力することで、各横断層画像から前記検出対象領域を検出し、前記複数の横断層画像から、血管の前記軸方向に沿った断面を示す縦断層画像を生成し、前記検出対象領域を含む前記横断層画像が、前記軸方向に沿った走査範囲内に閾値以上含まれるか否かを判定し、前記検出対象領域を含む前記横断層画像が閾値以上含まれると判定した場合、前記縦断層画像の対応する位置に、前記検出対象領域が存在することを示すマーカを表示する処理をコンピュータが実行する。
【０００６】
（２）上記（１）の情報処理方法は、前記検出対象領域は、血管の側枝を含む。
【０００７】
（３）上記（１）又は（２）の情報処理方法は、前記横断層画像から血管の直径値を算出し、前記直径値に応じて前記走査範囲を決定する。
【０００８】
（４）上記（１）～（３）のいずれかに記載の情報処理方法は、検出した前記検出対象領域を示す前記横断層画像を表示し、前記検出対象領域を含む前記横断層画像が閾値以上含まれるか否かを判定した判定結果に応じて、前記横断層画像上の前記検出対象領域に関する表示を更新する。
【０００９】
（５）上記（４）の情報処理方法は、前記検出対象領域を含む前記横断層画像が閾値以上含まれると判定された前記走査範囲に対応する位置の第１横断層画像から前記検出対象領域が検出されない場合、該第１横断層画像の前後に存在する第２横断層画像における前記検出対象領域の検出結果に基づいて、前記第１横断層画像における前記検出対象領域の検出結果を更新する。
【００１０】
（６）上記（１）～（５）のいずれかに記載の情報処理方法は、前記各横断層画像から前記検出対象領域を検出したか否かに応じて、前記軸方向に沿って前記検出対象領域の有無を２値で示す分布データを生成し、前記分布データの移動平均が閾値以上であるか否かを判定することで、前記検出対象領域を含む前記横断層画像が閾値以上含まれるか否かを判定する。
（【００１１】以降は省略されています）

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